遥感影像分类与地学知识发现的集成研究

遥感与地学之间存在着数据与知识上巨大的互补性。本文通过地面类型数据将遥感影像分类与地学知识发现结合起来:用遥感数据驱动发现地学知识,用地学知识解释、确认、检验遥感分类结果,并使用统计值和分布谱来定量化表达地学知识,形成一体化的遥感地学分类系统。     

基于遥感与GIS技术的城镇体系空间特征的分形分析--以绍兴市为例

在遥感技术与GIS技术的支持下,采用分形几何理论对绍兴市城镇体系空间结构特征和形态特征进行分析,探讨城镇体系的演化规律。研究表明,绍兴市城镇体系无论在空间结构上还是在空间形态上都具有分形特征。城镇分布密度由绍兴市区向周围逐渐衰减,且分布不均衡,具有向交通线集中的趋势,形成了优化的空间结构。但1984～1997年间,空间结构的演化趋向于围绕绍兴市在半径方向上均匀分布,分形特性减弱。此外,各城镇基本是以各自的中心逐渐向外扩展,空间关联性大致不变。空间形态则日趋复杂,稳定性越来越低,发展的随意性越来越大。绍兴市区这一特点更明显。     

一种基于植被指数-地表温度特征空间的蒸散指数

利用遥感获取的植被指数和地表温度信息,进行地表能量和水分平衡过程研究是目前陆表过程研究的前沿。根据地表能量和水分平衡原理,对地表温度(Ts)、植被指数(VI),地表蒸散发(ET)之间的空间关系进行了分析,并基于假设条件,构建了温度植被蒸散指数(TVETI)。为验证TVETI表征地表蒸散的能力,利用环境卫星数据和SEBAL模型,对SEBAL模型中各能量通量构建的蒸散指数与TVETI进行线性回归分析,从2012年4~9月6个不同日期的确定性系数分别为:0.838、0.935、0.912、0.921、0.926、0.825, TVETI能很好的表征地表蒸散能力。通过对SEBAL模型估算的ET和TVETI估算的ET进行交叉验证发现,两者大小一致性显著, TVETI可以实现区域尺度地表蒸散发的快速估算。     

利用稀疏分解的高分辨率遥感图像线状特征检测

目的 线状特征检测是利用遥感数据开展地物目标自动识别的重要步骤。利用高分辨率遥感图像的高度细节化特点,针对现有线状特征检测方法存在的问题,提出了一种基于稀疏分解的高分辨率遥感图像线状特征检测方法。采用 K-SVD字典学习算法获取线状特征表达所需的过完备字典,基于稀疏分解模型,从高分辨率遥感图像中分离出高频成分,实现遥感图像线状特征的初步检测;用曲波分层自适应阈值法对分离后的高频成分作降噪处理,以提高线状特征检测的效果。利用 QuickBird图像进行实验的结果显示,该方法在线段连续性、低对比度线段检测与椒盐噪声消除方面均有一定优势。     

基于直方变差图的土地覆盖数据集多尺度精度评价

针对目前精度评价尺度单一的问题,提出基于直方变差图的多尺度精度评价方法,分别在像元尺度和亚像元尺度进行土地覆盖数据集精度评价。在像元尺度利用驻点作为采样工具直接评价数据集精度;亚像元尺度上,则利用非严格定义的驻点和驻点直方变差图对不同面积和空间结构的优势类进行精度评价。并以浙江北部典型区域为实验区,Landsat TM/ETM+为参考数据,对UMD、IGBP DISCover、MOD12Q1-2001、GLC2000、GlobCover2009等5种大尺度土地覆盖数据集进行多尺度精度评价实验。结果表明,多尺度精度评价方法能够全面地评价土地覆盖数据集的精度,提供更加丰富的多尺度精度信息。像元尺度精度评价可在一定程度上消除由于参考数据与数据集间的空间匹配造成的误差,评价结果更加客观;亚像元尺度精度评价能有效反映亚像元尺度优势地物面积及空间结构与精度的关系。     

积雪若干光谱反射特征的初步研究

融雪的研究推动了积雪反射特性的测量。据融雪热量平衡方程,雪的积分反射率减少1％,将使积雪消融每昼夜增加0.5—0.6毫米的深度。故要求测量误差小于0.05。早期反射特性的测量不分波段,直至1928年Hulbert E.O.才开始分400—800nm与800—2600nm二波段测量。随后1947年苏联Кринов　П.Л收集了若干积雪状态下雪在400—     

基于分类回归树分析的遥感影像土地利用／覆被分类研究

以专家知识和经验为基础,综合影像光谱信息和其他辅助信息进行分类的基于知识的遥感影像解译方法,是提高遥感影像分类精度,实现自动解译的有效途径之一。然而,知识的获取一直是其得以广泛应用的“瓶颈”问题。以江苏省江宁试验区土地利用/覆被分类为例,利用分类回归树分析(CART)从训练样本数据集中发现分类规则,集成遥感影像的光谱特征、纹理特征和空间分布特征进行分类实验,并与传统的监督分类和逻辑通道分类方法进行比较。结果表明,基于CART的分类方法的精度基本在80%以上,与另两种方法相比,有了较大的提高,而且该算法复杂性低,效率高。由此说明,利用CART算法构建决策树获取的分类规则是合理的。它可以快速、有效地获取大量分类规则,是促进基于知识的遥感影像分类方法在土地利用/覆被分类中广泛应用的一项有效手段。     

面目标间拓扑关系形式化描述的层次模型

拓扑关系形式化描述和区分的标准是拓扑不变量.在4交差模型的基础上,通过对两面目标边界交集的信息深入分析,提出具有不同分类能力的拓扑不变量,分别是维数、分离数、分量类型和分量排列顺序,并依次建立相应的形式化描述模型.这些模型都是在其分类层次上对面目标间拓扑关系的完备描述,并且它们的区分能力是层次递进的.     

基于傅里叶描述子的高分辨率遥感图像 地物形状特征表达

本文在对傅里叶描述子进行归一化的基础上, 将该方法引入地物轮廓的形状特征描述中, 针对建筑物、 农田、道路和河道4 种典型地物, 分别从谱线特征、不同频段描述子对形状特征的贡献率、形状重构三个方面进行 分析, 结果表明, 在谱线图中, 直流分量对形状特征的贡献率在70%以上, 低频和高频成分共占7%—24%左右, 中 频成分的贡献率只有2%—4%左右, 仅低频成分(第1—5 项)便能够很好地进行地物形状重构。最后将第1—5 项描 述子应用到基于决策树的面向对象分类中, 得出实验区总体分类精度为98.48%