基于DEM的地形分类方法研究

坡度是描述地表形态的基本指标。利用ArcGIS软件对已有的1∶10 000 DEM数据进行坡度分析,能够正确高效地识别地形特征,确定对应图幅所属的地形类别。研究成果已正式应用于河北省第一次全国地理国情普查和其他测绘地理信息管理工作。     

基于资源三号卫星影像的城市绿地信息提取方法探讨

我国高分遥感卫星的发展为城市绿地的规划、建设和改造提供有力的技术支持。研究利用资源三号卫星全色和多光谱影像,以国内某城市为例,采用基于规则的面向对象分类技术获取城市绿地。研究提出的技术方案,简单易行,具有较好的应用性。对于推动资源三号卫星在国土资源和城市规划方面的应用具有重要意义。     

重庆万州区山地分类定量化研究

文章在GIS技术支持下,基于水文分析模型,通过DEM数据,结合山地综合分类模型,以重庆市万州区为例,对山地进行定量化分类研究,结果表明:以负地形洼地贡献区域作为山地相对高程的起算面,完全摆脱了人为因素的影响,解决了一直以来难以确定山地相对高度起算范围的难题;以负地形洼地深度作为山地相对高程是正确可行的,且能快速获取山地的相对高程;以山地表面积代替投影面积计算山地率更切合实际.     

基于RS,GIS技术下的震后唐家山堰塞湖景观生态格局研究

对汶川大地震后北川县唐家山堰塞湖区域的地形地貌、土地质量、植被覆盖、工程建设及生态环境等基本情况进行详细调研,运用RS,GIS等技术结合景观格局指数分析法,对唐家山堰塞湖区域的整体景观生态格局指标进行研究,分析唐家山堰塞湖区域内斑块和廊道等景观格局因子的变化数据,总结区域内景观生态格局的各类特征,为地震灾区生态修复及环境破坏评价提供参考.     

水产养殖遥感监测及信息自动提取方法研究

以海南省文昌地区为例,在沿海地区尝试利用遥感监测的手段提取水产养殖地块和面积.采用面向对象的分类方法进行监测,取得了理想效果,同时也提出了提高分类精度的建议.     

湖北省保康磷矿区开采面及固体废弃物遥感信息提取方法研究

统计分析了湖北保康磷矿区有关目标地物(道路、建筑物、坡耕地、植被、水体及阴影等)的SPOT 5影像特征,认为它们具有一定相似性和差异性,依赖单一的遥感分类方法难以实现对矿区开采面及固体废弃物信息的准确提取.采用决策树分类方法,设置一定的分类规则,结合数字高程模型和含矿地层等相关辅助数据,逐一对矿区相关地物进行分类,经分类结果后处理,分类精度达83.4%.     

改进的P-SVM支持向量机与遥感数据分类

本文介绍了将P-SVM算法引入多光谱/高分辨率遥感数据的分类, 并且展示了卫星ASTER和航空ADS40数字影像分类的技术过程和结果验证。结果表明：P-SVM方法的分类精度不低于SVM, 并减少了时耗。     

Classifier ensembles for land cover mapping using multitemporal SAR imagery

SAR data are almost independent from weather conditions, and thus are well suited for mapping of seasonally changing variables such as land cover. In regard to recent and upcoming missions, multitemporal and multi-frequency approaches become even more attractive. In the present study, classifier ensembles (i.e., boosted decision tree and random forests) are applied to multi-temporal C-band SAR data, from different study sites and years. A detailed accuracy assessment shows that classifier ensembles, in particularly random forests, outperform standard approaches like a single decision tree and a conventional maximum likelihood classifier by more than 10% independently from the site and year. They reach up to almost 84% of overall accuracy in rural areas with large plots. Visual interpretation confirms the statistical accuracy assessment and reveals that also typical random noise is considerably reduced. In addition the results demonstrate that random forests are less sensitive to the number of training samples and perform well even with only a small number. Random forests are computationally highly efficient and are hence considered very well suited for land cover classifications of future multifrequency and multitemporal stacks of SAR imagery.     

基于地物特征提取的车载激光点云数据分类方法

车载激光扫描测量方法较传统摄影测量方法具有更多优点,它能快速采集大面积、高精度的三维空间数据,具有广阔的应用前景。针对车载激光扫描数据的分类问题,提出了一种基于地物特征提取的点云数据分类方法,即采用主成分分析(PCA)方法,在提取多种街区地物点云数据几何特征和总结地物对象特征知识规则的基础上,根据选取的主特征设计一套阶层式的分类方法,并利用该方法对一套车载激光点云数据进行了分类试验。结果表明,该方法的分类效果良好,具有一定的实用性。     

面向对象的eCognition遥感影像分类识别技术应用

以位于印度尼西亚Kalimantan热带雨林地区的1幅具有3个通道的雷达图像为研究对象,利用面向对象方法对高分辨率遥感影像的水体进行提取,在分割的基础上,经过分层分类,充分利用影像的光谱信息、拓扑信息、形状特征等构建知识库进行分类,实验结果理想,相对传统基于像素的图像分类分析方法结果图斑完整,提高了分类精度。