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。     

特征优选下的遥感影像面向对象分类规则构建

针对分类规则及其阈值的确定主要依赖人工经验、通用性差问题,该文提出了特征优选支持的面向对象分类规则构建方法。该方法利用面向对象技术,首先使用Boruta算法对先验样本数据集进行特征选择,然后根据隶属度函数构建分类规则集,最后引入置信区间概念,确定分类规则的阈值。以德国波兹坦地区的航空影像、数字表面模型(DSM)以及地面真实参考影像为实验数据,构建城市建筑、城市绿地(包括草地和树木)这两种地类的分类规则,利用不同数量的训练样本,开展面向对象分类实验,与支持向量机(SVM)监督分类方法进行对比分析。实验结果表明,在相同的优选特征下,利用置信区间确定阈值得到的分类规则,提取效果及分类精度更好,尤其在训练样本量少的情况下,该方法得到的分类精度比SVM高30%～40%。     

结合特征组与分层策略的遥感图像分类研究

针对藏南地区地表覆盖信息获取困难、生产效率低等问题,该文提出一种结合特征组与分层策略的高空间分辨率遥感图像逐层分类方法。依据地理国情普查地表覆盖信息分类标准,结合研究区遥感图像实际的地表覆盖状况,充分挖掘高空间分辨率遥感图像的地物特征信息,建立该地区地物图像特征组,并采用分层策略减弱地物间的相互影响程度,实现研究区遥感图像逐层分类。实验结果表明,文中提出的逐层分类方法能有效提高地表覆盖类别解译效率,分层成果有利于进一步的精细分类。     

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。     

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。     

基于影像的地面激光点云数据分类

为了完成地面激光点云数据的分类工作,不同于传统方法利用点云的几何特性和辐射信息,本文利用非量测相机获取影像数据实现点云的分类。首先,通过相机检校获取相机的参数,从而得到影像内方位元素;然后,将影像与点云进行配准,计算出影像的外方位元素;最后,对上述参数进行优化,实现二维影像与三维点云信息的融合,进而完成点云分类。实验表明该方案可实现地面激光点云数据的分类。     

沈阳市建成区扩展动态监测

以辽宁省沈阳市为研究对象,以该地区1995年、2000年、2005年以及2016年不同时相的遥感影像为信息源。首先,利用ENVI影像处理软件进行数据预处理;然后,对沈阳地区土地类型进行MLC监督分类并评定分类精度;最后,采用分类后对比的方法并通过Arc GIS软件对沈阳建成区扩展情况进行研究。     

基于Sentinel-1B SAR数据的洪水提取和监测

洪涝灾害是我国最严重的气象灾害之一,及时准确的洪灾监测是防灾减灾的重要前期工作和基础。本文利用sentinel-1B雷达数据,以黑瞎子岛为研究区,联合使用OSTU阈值分割法和随机森林面向对象分类法针对像素统计单波形、双波形、多波形SAR影像提取洪水要素,实现对洪灾淹没面积的时序监测,为灾情监测提供数据和技术支撑。     

Landsat-8监督分类器精度比较——以黄岛区为例

以2017年12月31日Landsat-8影像为数据源,因其有全色波段15 m分辨率,采用波段融合处理,提高影像处理分辨率,运用监督分类的6种分类器,比较各分类器分类结果精度,以结果的整体分类精度和Kappa系数对各分类器精度验证。其结果表明,整体分类精度和kappa系数成正比关系,6种分类器中平行六面体的分类精度最低,仅66%多,其余都在80%以上;支持向量机和最大似然分类器分类效果较好,分类结果与实际黄岛区土地利用类型吻合度较好。     

基于Network In Network网络结构的高光谱影像分类方法

为进一步提高高光谱影像分类精度,通过引入Network In Network网络结构,构建了一种新的网络模型。该网络模型能够对局部感受野内的数据进行更加抽象的建模,从而能够对影像中的空谱联合特征进行更为抽象的表达。通过在Pavia University和Indian Pines两个数据集上进行验证,实验结果表明,所构建的网络模型能够有效提高分类精度,在减少训练样本的条件下仍具有较好的分类性能。