土地覆盖变化信息自适应抽样策略及其精度评估

提出了一种面向土地覆盖变化信息局域精度评估的自适应型抽样策略。结合待研究地图的土地覆盖变化信息局部特征（如土地覆盖变化类别、斑块大小、异质性和优势度）,探讨与土地覆盖变化信息精度显著相关的协变量,以预测精度的标准误差作为判断标准,识别需要提高精度预测结果可靠性的区域,以自适应地和逐步定位的方式进行样本采集。基于武汉地区的精度评价结果,自适应的抽取增加100个训练样本使得预测精度的确定系数提高了50.66%,而简单随机抽取的增加样本使得预测精度的确定系数提高了17.22%。试验表明,自适应型抽样策略能显著提高土地覆盖变化信息局域精度预测的抽样效益,减少预测精度的不确定性。模型选择的结果表明,土地覆盖变化类别和优势度指数是最优的协变量组合。     

基于DSM技术的土地覆盖变化检测研究

随着上海市的经济发展,市区土地覆盖现状发生较大变化,产生了违法违规用地、非法侵占基本农田等问题。本文通过研究DSM(数字表面模型)的数据价值和高效处理方法,结合遥感影像、行业专题数据等多种资源,针对上海市土地覆盖变化的实际需求,运用GPU等新技术,实现DSM实时差分和快速矢量化的相关算法,并对疑似违法图斑进行了快速甄别,为上海开展地理市情监测和智慧城市建设提供了有力的技术支撑。     

基于多源高分辨率遥感影像的2 m不透水面一张图提取

不透水率是衡量城市生态环境状况的一个重要指标。当前全球范围内仅有1 km和30 m分辨率尺度的不透水面专题信息,无法满足城市尺度水文模型建模、海绵城市规划和建设需求。提出了图谱信息融合的不透水面提取模型,实现了基于深度学习的不透水面提取新方法,研制了不透水面遥感全流程提取和监测软件。基于多源高分辨率遥感影像首次完成了中国31个省（直辖市、自治区）的2 m不透水面专题信息提取,形成全国不透水面一张图,为海绵城市和生态城市的建设提供了基础数据支撑和技术监测手段。     

面向对象分类特征优化选取方法及其应用

与传统基于像元的分类方法比较,面向对象的分类方法可利用的地物信息更加丰富,然而如何从众多信息中筛选出能够有效提取不同地物的分类特征,从而提高分类效率与精度,是使用面向对象方法分类时急需解决的问题。SEaTH算法（分离阈值法）是一种有效的自动选取分类特征并计算阈值的方法,但其只考虑了类间距离,容易存在信息的冗余,从而对分类精度造成一定影响。本文在SEaTH算法的基础上,综合考虑了特征间的相关性、类间距离以及类内距离,对SEaTH算法进行了优化,并将改进前后的两种方法运用到广东省肇庆市TM影像及环境一号卫星影像土地覆盖分类中进行对比分析。实验结果表明,改进后的方法筛选出的特征在提取地物上更为有效,尤其使耕地的分类精度提高了12.26%,使分类总体精度由80%提高到了85.26%。改进后的方法对不易获取多时相影像的地区的土地覆盖分类具有重要意义。     

地理国情普查数据在粮食补贴中的应用

结合实际生产项目,探讨了地理国情普查数据在粮食补贴中的应用。通过快速遥感监测花官镇当季冬小麦种植面积,并与实测面积进行了对比分析,证明了地表覆盖数据和正射影像的应用大大缩减了影像分析范围,提高了工作效率和结果精度,可以为政府决策提供更可靠的科学依据。     

2000～2015年会理县地表覆盖变化监测

以LandSat多时相影像为数据源,采用基于规则的面向对象分类方法,监测会理县2000～ 2015年地表覆盖变化.结合1∶50 000 DEM数据,分析了会理县地表覆盖构成与转移、变化动态度及潜在退耕地情况.监测分析结论能为会理县加强空间管制、促进土地资源集约利用、指导生态文明建设等提供决策信息支撑.     

基于FME的地理国情覆盖要素提取技术探讨

结合武汉市地理国情普查工作现状,分析了采用矢量和栅格叠加方式进行地表覆盖分类的问题和不足,提出针对大比例尺地形图数据进行专题要素提取和处理的技术。研究结果表明,该方法能提高地表覆盖分类处理的效率和质量,对地理国情普查工作的开展具有一定的指导意义。     

基于遥感影像的湖泊湿地识别研究

选取江苏湖泊作为研究区,利用Landsat 7 TM数据,结合相关的统计资料和数据,选用归一化植被指数和最优土壤调节指数,以决策树为主的混合分类方法进行湖泊湿地识别研究。     

地理国情普查地表覆盖与国情要素信息的提取方法探讨

地表覆盖分类和地理国情要素数据是地理国情普查成果数据的重要组成部分,同时也是统计分析的基本数据源。本文结合宁夏地理国情普查试点工作的技术和方法,详细阐述了普查试点生产过程中地表覆盖分类和地理国情要素信息的提取方法,并对生产技术方法进行了总结和探讨。     

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。