双极化SAR影像的分类研究

合成孔径雷达(SAR)遥感数据的穿透性,可以反应亚表层的结构信息等特点,对地表景观分类有特殊的作用.通SAR究地物后向散射和极化等特性,可以反映地物的粗糙度、含水量等特点,用于土地利用调查有很好的效果.文章重点研究了双极化SAR数据特性与数据处理,利用决策树分类、K-means分类方法对吉林西部松原地区进行土地利用分类,并与Landsat 8数据的分类结果进行对比分析.结果表明,基于地物极化特性的双极化雷达数据分类结果明显优于光学遥感影像.     

SPOT-5卫星影像中水体信息自动提取的一种有效方法

从卫星遥感影像中快速、准确地提取水体信息已成为水资源调查,水资源宏观监测及湿地保护的重要手段,但目前,进行水体提取所使用的卫星遥感数据的分辨率较低,使其应用的深度和广度受到严重约束。本文利用波段运算得到特征波段(PRWI),经过图像增强处理后提取水体和居民地混合信息,在此基础上通过分析水体的光谱特征,发现水体和居民地在近红外和短波红外上有显著差异,采用决策树模型将水体专题信息提取出来。运用目视判读和定量统计方法来评价提取结果。结果表明,该方法的总体提取效果较好,其提取精度与常规的监督分类方法相比有了较大的提高。经检验发现其误判的像元主要是位于水体和其他地物的交界处。     

基于Landsat ETM+的内陆湖泊水体信息提取方法研究

【目的】针对已有水体信息提取方法无法准确识别干旱区湖泊水体和非水体边界信息的缺点,提出一种新的水体信息提取方法,以期高精度地提取水体信息。【方法】以我国最大的干旱区内陆淡水湖———博斯腾湖及其周边地区为研究对象,以研究区Landsat ETM+遥感影像图为主要数据源,以大量的湖岸线GPS定位数据为检验依据,提出了多波段DN值比较法(CBDN),并对比分析了CBDN与常用的单波段阀值法、NDWI、MNDWI、谱间关系法和NDWI3等方法的水体信息提取效果,对各种方法提取结果的精度进行评价。【结果】CBDN法不仅能准确地提取水体信息,而且该法提取的水体与非水体之间的边界线与实际湖岸线非常接近,水体与非水体信息提取的总体精度最高,为99.29%。【结论】CBDN方法优于其他已有的常用水体信息提取方法,该法操作过程较简单、快捷方便,有一定的推广价值。     

基于ALOS PALSAR双极化模式数据的森林覆盖识别方法研究

[目的]探讨森林PALSAR双极化模式数据后向散射、极化和干涉相干性等特征,提出一种在异质地区的森林识别方法。[方法]以中国东南部漳浦县为试验区,对试验区不同土地类型PALSAR的后向散射信息、极化比值和相干性信息进行分析。[结果]利用该区林相图及同时相SPOT-5影像进行精度检验,其总体精度、用户精度和制图精度均高于90%。[结论]基于PALSAR双极化模式数据进行森林识别精度较高。     

于遥感的土地利用/覆盖信息动态变化监测分析——以扬州市为例

以正在高速发展的扬州市为例,利用不同时相的TM数据、CBERS-02的CCD数据和中国资源卫星二号星的全色数据,研究了城市主要地物信息快速准确提取的原理和方法,采用土壤调节植被指数(ISAV)与其它波段组合的方法对城市绿地信息进行提取;利用非监督分类法提取城市硬质建筑表面信息,决策树分类法提取城市水体信息,多重滤波处理对线性地物提取方面的优势提取道路信息.完成主要地物信息的提取后,对各项提取指标进行动态变化识别及分析,并结合扬州市社会经济指标寻求城市扩展的驱动因子.     

基于遥感的土地利用/覆盖信息动态变化监测分析——以扬州市为例

以正在高速发展的扬州市为例,利用不同时相的TM数据、CBERS-02的CCD数据和中国资源卫星二号星的全色数据,研究了城市主要地物信息快速准确提取的原理和方法,采用土壤调节植被指数(ISAV)与其它波段组合的方法对城市绿地信息进行提取;利用非监督分类法提取城市硬质建筑表面信息,决策树分类法提取城市水体信息,多重滤波处理对线性地物提取方面的优势提取道路信息。完成主要地物信息的提取后,对各项提取指标进行动态变化识别及分析,并结合扬州市社会经济指标寻求城市扩展的驱动因子。     

面向对象影像分类与提取法在农作物遥感解译中的应用

根据Landsat8遥感数据,利用eCognition软件,以黄淮海平原饶阳县某地区为试验区,通过对分割参数的定量试验,确定了地物对象的最佳分割尺度;在此基础上分析植被、非植被的典型特征,采用面向对象方法研究植被的信息提取,并对提取结果进行了精度评价。试验结果表明:面向对象影像分类方法能极大地提高分类精度,并实现了植被信息的准确提取,为我国主要粮食基地农作物遥感调查与监测提供了技术支撑。     

基于多源遥感数据的森林生物量定量评价研究

以ALOS PALSAR L波段双极化FBD微波遥感数据及多光谱光学遥感数据AVNIR-2为基础,对数据进行预处理,利用地面云南松林样地坐标,提取HH、HV双极化后向散射系数及极化比值3个因子,结合光学遥感数据提取4个波段值及NDVI、RVI 2个植被指数,作为云南松林生物量估测因子。分别以微波数据、光学数据、微波及光学数据结合的多源遥感数据,建立3个云南松林生物量估测模型。结果表明:所建模型经方差分析均达到显著相关或极显著相关水平;PALSAR L波段双极化后向散射系数,可以反映森林生物量的变化,但反演精度有待进一步提高;AVNIR-2数据模型优于PALSAR L波段双极化数据模型;多源数据模型与光学数据模型的估测精度相近。     

基于ENVISAT ASAR的长乐市水稻种植面积监测

以多时相、双极化ENVISAT先进合成孔径雷达(ASAR)影像为例研究福建省长乐市试验区水稻种植面积提取方法.利用2005年不同水稻生长季节的多时相ASAR数据,通过分析2种极化方式下水稻后向散射系数变化规律,采用构建新波段方法来增强水稻信息,然后采用监督分类法分别提取早、晚稻信息,最后,结合两季水稻提取结果分区域提取得到总的水稻种植面积.该方法极大地减小了水稻和背景地物信息混淆的概率,取得了较好的分类结果,总精度达到96.68%.可见,多时相、双极化ENVISAT ASAR数据能够对水稻种植面积进行有效监测.     

基于NDVI估算植被体散射的土壤水分反演研究

[目的]为通过植被指数方法进行土壤水分估算和旱情监测提供依据。[方法]以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,雷达数据和光学遥感数据相结合,对干旱区绿洲进行土壤和植被水分信息的提取。[结果]在同期光学遥感影像数据提取叶面积指数基础上,利用简化的“MIMIcs模型”从雷达数据总的后向散射中去除植被的影响,建立土壤后向散射系数与土壤含水量之间的关系。[结论]主被动遥感数据结合在干旱区土壤水分反演时去除植被影响有较好的效果。     

基于ONDWI水体指数的鄱阳湖水域信息提取

湖泊水体的准确提取在水体灾害监测、水资源利用、防灾抗旱等方面具有重大意义,一般湖泊水体提取的方法受影像阴影、冰雪、云等的影响较大,不利于湖泊水体信息的提取.该研究提出了鄱阳湖水域信息提取的新方法即ONDWI(即Override NDWI)=(NDB-NIR)/(NDB+ NIR)指数法来进行鄱阳湖水域的水体提取,该方法能有效地去除水体中含有的湿地,同时还能较好地抑制植被和土壤信息.该方法的提出有利于鄱阳湖自然生态水域的水资源保护和水体监测.     

舟山近岸海域水体光谱特性分析

[目的]为了对舟山海域水体进行分析。[方法]利用便携式海陆两用地物光谱辐射计,测得舟山近岸海域8个采样点水体的光谱特性数据,并结合卫星遥感数据对水体特点进行研究。[结果]舟山近岸海域水体在不同采样点处水质略有差异,水体中悬浮泥沙、叶绿素、污染物质等含量不同。[结论]光谱特性分析必须结合其他方法进行综合研究。     

基于Landsat8影像的不同水质类型的水体提取

以2015年Landsat8多光谱遥感影像作为基本信息源,在各地物光谱特征差异分析的基础上,采用谱间关系法与阈值法,构建不同水质水体提取模型,并结合实地水质监测数据及污染源数据,对提取结果进行精度评价与分析。结果表明,基于该方法能将一般水体、富营养化水体与其他地物区别开来,可以准确有效地获取不同水质的水体信息。     

基于多尺度分形特征的遥感影像水体信息提取研究

以密云水库为例,提出一种基于多尺度分形特征的ETM＋遥感影像提取水体信息的新方法。首先利用双层地毯法计算像元的分形信号,并对其进行水体信息特征分析;其次选用下分形第4尺度进行水体信息提取,利用水体指数提取结果进行精度评价,提取精度为98.12%。该方法可以快速有效地提取水体信息,为以后水体的相关研究提供参考方法。     

基于Sentinel-2A影像的矿区土地利用信息提取方法

为研究中高分辨率遥感影像大范围精确提取矿区土地利用信息的技术方法,选取山东省兖州市兴隆庄煤矿作为研究区,针对遥感影像的光谱特征,采用监督分类和归一化指数计算相结合的方式进行矿区土地利用信息提取试验。结果表明,选择融合后Sentinel-2A卫星影像的四个高分辨率波段可应用于土地利用的精确识别;根据地物光谱特征,最大似然监督分类法提取建设用地、裸地效果较好,可作为精确提取两种地类的方法;结合归一化植被指数运算和归一化水体指数运算提取植被、水体信息可明显提高总体分类精度,提取精度可达93.54%,进而可利用该分类结果精确高效地识别和测算矿区土地利用类型及其分布特征,为矿区土地整治、村庄搬迁等提供依据。     

基于Landsat8时间序列的宁夏青铜峡市农田防护林提取

农田防护林在西北多风沙地区发挥了重要防护作用,为农作物提供了良好的生长环境。为了解农田防护林的空间分布特征,需要对防护林进行有效提取,采用中低分辨率遥感数据进行农田防护林提取成为重要途径。以宁夏青铜峡市农田防护林为研究对象,在2019年影像中选取7期可以代表4个季度地物特征的Landsat8 OLI影像数据,在影像预处理基础上,融入水体指数、植被特征和植被指数,提取植被的物候特征,掩膜去除研究区内其他地物,从而实现农田防护林的提取。同时利用野外调查结果和土地利用数据对提取结果进行精度评价。结果表明,该方法防护林提取的总体精度为85.16%,野外调查的50个采样点中有44个点被准确提取,精度达到88.00%。青铜峡市农田防护林多以林带的形式呈现,林带主要沿排水沟分布。     

利用组合水体指数(NCIWI)提取水体信息研究

在分析MODIS数据与水体识别相关的1~7波段典型地物光谱图像特征及相关水体指数模型的基础上,利用改进的归一化植被指数(MNDVI)和近红外波段6组合,构建了新型组合水体指数NCIWI(new combined index for water body identification),明显增强了水体与植被、土壤、城镇等其他信息的区分度,能够有效提取水体信息。应用2015年的MODIS数据在巢湖地区的水体信息遥感监测实验表明,NCIWI水体识别效果优于其他水体指数模型。     

PHANTOM 4 RTK+大疆像控处理技术在燕麦长势模拟中的应用

【目的】 利用小型消费级无人机航拍获取地物影像,通过地物阴影、高度差、色差快速提取地物,进而获取地物结构信息。【方法】 文章选取云南省曲靖市会泽县的大桥乡为研究区域,针对冬闲田闲置土地资源、种植结构相对单一的区域展开试验,利用高分辨率无人机遥感影像对燕麦进行识别,同时结合超声波传感器数据估算地物高度,并与实际高度和无人机生成的传统测高方法得到的高度进行相关性分析,获取高精度、可靠性强的数据。【结果】 基于可见光燕麦的总体分类精度为91.46%,Kappa系数为0.857,在增加DSM数据后的分类总体精度为98.91%,Kappa系数为0.982。研究表明由无人机获取的代表燕麦冠层高度信息的DSM数据能够显著提升燕麦的识别效果。相对于传统无人机测高方法生成数字表面模型提取地物高度的方法,依赖于光谱和高程信息识别地物信息的方法在计算地物高度时,精度更高,识别结果更可靠。【结论】 该文提出的小型消费级无人机利用地物阴影计算燕麦高度的方法,改进了相机镜头光心地位和RTK天线中心点地位补偿作用,打通了RTK模块、飞控模块及相机云台模块之间的通讯,能够应用于实际准确获取影像地位信息,为无人机遥感快速、准确地获取地物高度信息提供了一种新的思路。     

基于GF-2遥感影像的葡萄大棚信息提取

随着设施农业的不断发展,快速准确获取农业大棚的空间分布和种植面积有助于农业经济增长模式调整,实现农业资源的高效利用。以2017年5月的GF-2遥感影像 为数据源,在构建最优特征空间的基础上,采用面向对象随机森林分类方法开展南方丘陵地区葡萄大棚信息提取。结果表明：①利用尺度评价工具ESP和邻域差分绝对值与标准差比RMAS结合的方法可以实现特定地物目标的最优分割尺度选择,分割效果良好;②通过Gini指数进行特征选择能减少数据冗余,提高分类精度,在优选的15个特征变量中,光谱特征占有绝对优势,其次是纹理特征和几何特征;③基于最优特征子空间的随机森林模型能有效提取葡萄大棚的分布信息,总体精度高达92.5%,F值为0.91,其面向对象的精度评价指数GTC为0.12。 结果表明,该方法对基于GF-2影像的南方丘陵区域葡萄大棚信息提取具有较大的应用潜力,并可为其他地区的农业大棚信息提取提供较好的解决思路。     

基于决策树分类的张北土壤盐碱化研究

利用2001年ETM遥感数据,采用SAVI、NDWI、BRIGHT以及纹理等指数,使用决策树分类的方法对研究区进行了盐碱化信息提取,根据实际情况,分为重度盐碱、轻度盐碱、水体、植被和裸地等5个类别,有效地提取了实验区的盐碱地信息。