山区遥感图像的特征选择与检索研究

针对遥感图像特征存在冗余及图像检索效率低的问题,提出一种基于贡献值的有效特征选择及其分类检索方法。对高分一号(GF-1)河北省阳原地区的村落、山脊、水体遥感图像,对比Hu矩、小波分解和灰度共生矩阵特征,发现使用Hu矩较适用于识别村落,而对山脊和水体的识别率低;引入区分山脊和水体的颜色特征,并与Hu矩构成特征空间,实现山区遥感图像分类和检索。实验结果表明,该方法能够选取出图像特征中的主要分量,具有高效、实用、方便的特点,检索查准率达到92%,查全率达到88%。     

机载多光谱LiDAR的随机森林地物分类

机载多光谱LiDAR技术利用激光进行探测和测距,不仅可以快速获取地面物体的三维坐标,还可以获得多个波段的地物光谱信息,可广泛用于地形测绘、土地覆盖分类、环境建模、森林资源调查等。本文提出了多光谱LiDAR的随机森林地物分类方法。该方法通过对LiDAR强度数据和高程数据提取分类特征,完成多光谱LiDAR的随机森林地物分类;并分析随机森林的特征贡献度特性,采用后向特征选择方法实现分类特征选择。通过对加拿大Optech Titan多光谱LiDAR数据的试验表明：随机森林方法可以获得较好的地物分类精度,而且可以适当地去除部分冗余和相关的特征,从而有效提高分类精度。     

一种高光谱遥感图像快速谱聚类算法

为获得分类效果更优良的遥感图像分类方式并解决高光谱遥感图像分类运算速度缓慢的问题,集成Lanczos算法与谱聚类算法,探讨了高光谱遥感图像谱聚类算法应用于遥感图像分类的可行性,提出了一种面向高光谱遥感图像的快速谱聚类算法;通过对比美国圣地亚哥机场高光谱遥感图像K-均值算法与谱聚类算法的分类结果,发现面向高光谱遥感图像的谱聚类算法易于识别线性地物,且分类的速度能得到较大提升。     

结合主动学习和词袋模型的高分二号遥感影像自动化分类

高分卫星遥感影像空间分辨率的提高,使得地物的光谱和纹理变得更加丰富和复杂,这给遥感影像的自动化分类带来严重挑战。因此,本文提出了一种结合主动学习和词袋模型的高分二号遥感影像分类方法。首先,对研究区域进行多尺度分割,建立影像分割对象集;然后,采用词袋模型构建影像对象的语义特征向量;最后,充分考虑位于分类边界的不确定性样本分布,迭代选择最优样本用于训练支持向量机,用于分类遥感影像。为了验证本文方法的有效性和稳健性,以山东省某市的高分二号遥感影像为试验数据进行了试验分析。结果表明,本文提出的方法可以有效地将研究区域分为水体、地面、植被和建筑物四类,正确率达到90.6%以上。     

大沽河口湿地变化的遥感监测

遥感影像分类是遥感影像应用研究的重点。本文以大沽河口湿地为研究对象,利用2009年到2017年的Landsat ETM+和OLI影像,使用支持向量机分类法对研究区域中的河流、盐田、养殖区、耕地、建设用地、滩涂进行分类,分类结果的总体分类精度达到98%,Kappa系数达到0.98,表明该方法在湿地分类方面具有很大应用潜力。对分类结果的面积进行统计分析并研究其变化原因,结果显示,该区域受人类活动和自然因素双重影响,这九年来建设用地、河流面积分别增加772.27hm2、75.30hm2,耕地、养殖区面积分别减少了39.54hm2、522.95hm2。     

语义因子支持的多源POI分类信息一致化处理

为了解决网络POI分类异构导致多源POI数据匹配与整合困难的问题,该文利用分类特征词提取、特征词去重与优化等关键技术,构建POI分类的语义概念格,然后通过概念格之间的语义关联关系,实现多源异构POI分类体系的映射与转换。最后通过实验验证了该文方法的有效性,并将其成功应用于省级地理信息公共服务平台(政务版)数据更新。     

黄河三角洲地区GF-3雷达数据与Sentinel-2多光谱数据湿地协同分类研究

黄河三角洲湿地的动态变化监测对湿地资源合理利用、开发保护具有重要意义。采用C波段全极化高分三号（GF-3）合成孔径雷达数据与欧洲空间局哨兵二号（Sentinel-2B）多光谱数据,分析了黄河三角洲湿地7类地物的光谱、指数、极化散射以及纹理等特征信息,分别基于最大似然法（maximum likelihood,ML）、决策树（decision tree,DT）、支持向量机（support vector machine,SVM）方法实现了有监督分类,评估了两者协同与单独应用于湿地地物分类与识别的能力,结果表明,两者协同分类时,其总体精度分别可达90.4%、95.4%、95.7%,均明显高于两者单独分类的结果,证明了GF-3雷达数据与多光谱数据在湿地协同分类方面的可靠性和应用潜力。     

草原露天煤矿区32年土地利用/覆盖及碳储量遥感变化监测

草原露天煤矿区资源开采、开垦等人类活动导致土地利用变化及生态系统碳储量不断变化,利用遥感技术可实现准确、快速监测。本文基于1984—2016年共9期的Landsat多时相遥感影像,以内蒙古草原大型露天煤矿区为研究区,利用面向对象决策树方法得到研究区的土地利用信息,进一步利用土地转移矩阵和景观格局指数分析,基于2016年分类结果进行变化监测,高覆盖草地斑块占景观面积比例减少,景观形状指数增加;随着1999年排土场的生态复垦,近年来复垦与采矿区扩增速率基本保持一致;通过年平均温度与降水量建立碳密度估算模型,得到总体固碳-261.07×103t,表现为碳排放。总的来看碳储量出现降低现象,与草地面积转化为农田、采矿区等碳储量较少的土地类型有关,排土场复垦对减缓土地碳储量减少有一定作用。本研究表明:遥感技术可用于受采矿等人类活动影响造成的矿区土地利用/覆盖与碳储量变化特征实时、动态监测与分析,为采取合理的环境保护措施提供了一定的理论依据。