基于知识的遥感影像的BAYES分类方法研究——以福州市琅歧岛土地覆盖/土地利用类型为例

提高计算机遥感影像的分类精度,是遥感应用中研究的主要问题之一。以福州市琅歧岛土地覆盖/土地利用类型为例,以遥感影像解译知识为基础,使用TM、Aster的融合影像和NDVI生成的植被覆盖度影像,并结合DEM、土地利用等地理辅助数据,将DEM和NDVI因子作为待分类影像的波段加入其中,构成新的待分类影像,运用Bayes分类方法,通过循环迭代的方法消除先验概率对分类精度的影响,实例证明比运用单一的分类方法精度明显提高。     

基于ARSIS策略的SAR影像与多光谱遥感小波融合

针对南方多云多雨、光学遥感数据不易获取的特点,在江苏省宝应县设置了区域试验,探索了ENVISAT/SAR影像与HJ-1A星多光谱遥感融合的模式与效果。基于ARSIS策略,利用Mallat小波变换和波段间交互构造模型IBSM,对SAR影像和HJ-1A/CCD影像进行小波分解与低频、高频系数重构,然后通过小波逆变换得到信息融合影像。针对低频与高频影像的不同区域特征使用不同的融合规则,以增强融合过程的自适应性。对融合影像进行了主观与相应的定量评价,并与PCA变换、IHS变换等传统方法进行比较。最后,利用GPS矢量样点提取了小波融合前后影像的波段值与NDVI信息,对融合效果做了进一步的分析与说明。结果表明,小波融合、IHS变换、PCA变换影像光谱扭曲度平均值分别为0.1016、0.3261、1.2772,其中小波融合方法的值最小。三者的信息熵平均值分别为14.7015、11.8993和13.2293,以小波融合方法的值最高。说明小波融合方法在提高空间分别率的同时,较好的增强了光谱保持能力,信息解译效果明显优于PCA变换和IHS变换2种方法。     

基于裸土期多时相遥感影像特征及最大似然法的土壤分类

运用单时相遥感数据进行土壤分类及制图,其数据本身易受到其他因素干扰而出现误差,存在一定的局限性,导致制图精度不高。为了提高制图精度,以松嫩平原林甸县为研究区,利用裸土时期多时相Landsat 8遥感影像、DEM数据和全国第二次土壤普查数据,从所有单时相遥感影像中提取出多种分类特征,按照分类特征类型进行压缩处理,得到新的多时相分类特征,将不同分类特征进行组合并分别进行最大似然法分类,得到不同分类特征组合下的土壤类型图,通过不同土壤类型图精度来判断各分类特征对于制图的影响。研究表明,该文所提取的分类特征均可以实现土壤制图,使用压缩处理后得到的多时相遥感数据分类特征完成制图的精度更高,总体精度达到91.0%,研究可为土壤精细制图提供依据。     

无人机遥感影像面向对象分类方法估算市域水稻面积

针对如何高效地从无人机遥感影像中提取农作物样方数据,用于农作物面积遥感估算,该文以浙江省平湖市为例,利用面向对象分类方法对无人机影像进行水稻自动化识别,作为样方数据与卫星遥感全覆盖空间分布分类结果结合,采用分层联合比估计进行2014年单季晚稻面积估算。然后,与人工目视解译识别方法获取的水稻样方数据推断的区域水稻面积估算的结果进行精度、效率对比分析。研究结果表明:1)利用面向对象分类方法对无人机影像进行分类,总体分类精度达到93%以上,满足构建样本的要求;2)通过区域作物估算对比分析发现,面向对象分类方法对无人机影像进行水稻识别,构建平湖市单季晚稻的样方数据,能够替代人工目视解译样方准确推断区域作物种植面积,有效地提高了无人机影像在遥感面积估算中的应用效率。     

一种基于IHS变换的改进型图像融合的算法

常用的遥感图像融合的方法如IHS变换法、Brovey变换法和主成分变换法实施图像融合时，均会有不同程度的光谱扭曲的现象，该文探讨了一种新的光谱保持型的DFF融合算法。DFF融合法先对参与融合的全色波段进行方向滤波，而后将滤波后的全色波段替换IHS正变换后的明度分量，再进行IHS逆变换便得到融合图像。DFF融合后的图像色彩与TM影像一致，光谱保持性能也优于IHS变换法，DFF融合图像的分类精度也高于IHS融合图像。     

基于空间信息的高光谱遥感植被分类技术

高光谱数据常带有噪声,传统的仅考虑光谱信息的遥感植被分类方法效果不佳,融入空间信息进行植被分类显得尤为重要。以NDVI阈值法提取植被信息后,采用最小噪声变换对Hyperion高光谱影像进行压缩处理,取前60个分量数据,并采用一种空间与光谱信息相结合的高光谱影像植被分类法,完成研究区植被分类。结果表明,对各植被类型的平均分类精度达90.3%,而最大似然法的平均分类精度仅为70.0%。融入空间信息的高光谱遥感植被分类方法能有效地削弱噪声,在一定程度上提高了分类精度,在实际应用中有一定的参考价值。     

基于组合核非线性退化模型的遥感图像复合分类

遥感数据的多空间分辨率复合分析是遥感处理技术的重要发展方向。为了解决低分辨率图像混合像元分类精度低、高分辨率数据分类处理时间长以及大区域高分辨率数据获取困难等实际应用问题,该文改进了传统基于线性退化函数模型的复合分类模型,提出了基于组合核函数的非线性退化模型复合分类算法,分析了纹理信息对于提高复合分类精度的作用,并通过实际遥感数据试验分析比较了两种模型的分类精度。试验结果表明新方法可较大程度地提高总体分类精度,在分类过程中引入纹理信息有助于进一步改善分类精度。     

基于影像融合的陕北黄土丘陵沟壑区土地利用自动分类

 采用1种遥感影像和单纯的监督分类方法,在黄土丘陵沟壑地区的土地利用调查中,难以获得高精度的土地利用数据。为解决此问题,以陕北无定河流域为研究区,以主成分变换的方法,对多源遥感影像(TM多光谱数据和SPOT全色波段数据)进行融合处理;同时,在分类中,采用监督分类与非监督分类相结合的混合分类法,改进训练样本选取方法,先以非监督分类获得初始训练样本,在对样本进行删除、增补、合并等调整的基础上,再进行监督分类。2种方法的结合使用,使土地利用信息自动提取的精度明显提高。与仅以TM影像为信息源,采用单纯监督分类法的分类结果对比可知:土地利用各类别的提取精度都有不同程度的提高,分类总精度从82.0%提高到89.2%;水体、水田和城镇用地等面积较小类别的精度,提高了10%以上;坡耕地与林草地的混分现象明显减少,精度均提高了5%以上,取得了良好的分类效果。研究结果为陕北黄土丘陵沟壑区土地利用变化动态监测,提供了重要的技术支持和借鉴。     

基于NDVI数据的黄河流域地表植被覆盖综合分类研究

在地理信息系统支持下,文章以时间分辨率为植物一个完整生长周期、空间分辨率1 km×1 km的NOAA/AVHRR遥感影像的NDVI指标为数据源,采用目前较为流行的主成分变换法,结合气象资料和数字高程模型(DEM),参考相关的地理基础图件,对黄河流域地表植被覆盖的进行综合分类.与传统对单一NOAA/AVHRR图像NDVI数据进行分类的方法相比,综合分类方法获得了较高的分类精度,取得了较好的效果.     

基于时间序列环境卫星影像的作物分类识别

环境星影像具有较高的时间和空间分辨率,利用其时序遥感数据进行作物信息提取优势明显。该文以黑龙江垦区友谊农场作物为研究对象,利用2010年6月至9月共10景HJ-CCD数据进行作物种植分类信息提取。首先,通过SPLINE算法对云影响区域插值去噪,重构时间序列影像数据;其次,通过分析试验区主要作物的光谱和植被指数时序变化特征,构建基于决策树分层分类的主要作物遥感分类模型,成功提取了黑龙江友谊农场大豆、玉米和水稻的种植信息,分类总体精度达到96.33%。同时,将分类结果同基于时间序列植被指数影像的支持向量机和最大似然法分类结果相比较,结果表明,决策树分类效果最好,支持向量机次之,最大似然分类较差。研究表明,通过去云处理后构建的时间序列HJ卫星遥感影像,结合作物的光谱和典型植被指数时序变化特征,借助于决策树分类方法能够有效提高黑龙江垦区主要种植作物分类的准确性和精度。     

基于多源遥感的土地利用动态监测图像分类方法研究——以陕北黄土丘陵沟壑区为例

在陕北黄土丘陵沟壑区的土地利用动态监测中,采用一种遥感影像和单纯的监督分类方法,难以获得高精度的土地利用数据。为解决此问题,以陕北无定河流域为研究区,以主成分变换的方法对多源遥感影像(TM多光谱数据和SPOT全色波段数据)进行融合处理;同时在分类中采用监督分类与非监督分类相结合的混合分类法,改进训练样本选取方法。先以非监督分类获得初始训练样本,在对样本进行删除、增补、合并等调整的基础上,再进行监督分类,这2种方法的结合使用,使土地利用信息自动提取的精度明显提高。与仅以TM影像为信息源,采用单纯监督分类法的分类结果对比可知,土地利用各类别的提取精度都有不同程度的提高,分类总精度从82.0%提高到89.2%;水体、水田和城镇用地等面积较小类别的精度提高了10%以上;坡耕地与林草地的混分现象明显减少,精度均提高了5%以上,取得了良好的分类效果。研究结果为陕北黄土丘陵沟壑区土地利用变化的动态监测,提供了重要的技术支持和借鉴。     

MNF和SVM在遥感影像计算机分类中的应用

由于黄土高原地形复杂,单纯采用监督分离变换MNF(Minimum Noise Fraction)变换得到的4个去除噪声波段、归一化植督分类方法很难获得理想的精度,以延安市区为实验区,以 TM 遥感图像的最小噪声被指数NDVI和该地域的DEM作为数据源,采用支持向量机SVM(Support Vector Machine)的方法对研究区土地利用与覆盖状况进行分类,获得了较理想的分类结果.     

基于遥感抽样的国家尺度农作物面积统计方法评估

国外从20世纪70年代已将遥感用于农业统计,中国从起步至今也有20多年的历史。遥感以其准确、及时、客观的优势推动了农业统计的进步,但对于遥感统计的精度评估一直不甚明确,影响了遥感监测的可信度和遥感技术优势的充分发挥。该文首先分析了目前国内外农业遥感统计的主要方法及其评估方式,针对中国大尺度农作物面积遥感统计方法的实际,采用多种指标对其进行评估,目的是对遥感统计调查的准确度予以明确的定义和计算。采用亚米级差分GPS采样获取足量样本的方法,对L andsat TM提取的水稻面积进行验证,基于原始的误差矩阵计算得出生产者精度为89.53%,用户精度为95.37%,总体精度为87.02%,地面实测数据和图像解译结果的相关系数为0.96;引入误差指标σ来直接反映分类结果较真值的总体误差,当σ〉0时,遥感解译结果较实际偏小,反之偏大,计算得到水稻遥感解译面积的σ值平均为0.084。     

基于多时相遥感影像的作物种植信息提取

为了快速、准确地在遥感影像上对作物种植信息进行提取,该研究运用多时相的TM/ETM+遥感影像数据和13幅时间序列的MODISEVI遥感影像数据,采取基于生态分类法的监督分类与决策树分类相结合的人机交互解译方法,建立决策树识别模型,对黑龙港地区的主要作物进行遥感解译,总体分类精度达到了91.3%,与单纯对TM影像进行监督分类相比,棉花、玉米、小麦、蔬菜4类作物的相对误差的绝对值分别降低了1.3%、20.5%、2.0%、13.8%。结果表明该方法的分类精度高,能较好的反映作物的分布状况,可为该地区主要作物种植结构调整提供科学依据,还可为其他区域尺度作物分布信息的提取提供参考。     

遥感图象“空间”特征的机助处理

以陕西北部黄土高原丘陵沟壑区为例,对几种常用的遥感图象（LANDSAT和TM,航空相片扫描图象）的空间特征进行了分析,并在处理和提取技术方面作了探讨。“纹理”图象对于反映地面切割状况、分析地表形态有特殊的意义。边界保留滤波技术对于处理地形破碎地区的图象非常有效。还结合水土流失综合治理动态监测讨论了其应用情况。在地形复杂地区图象处理和分类方面取得了可喜的进展,总结出了适合于地形复杂地区遥感图象处理与分类的方法和步骤。     

一种新的城市变化检测法及其在长沙都市区的应用

城市变化检测是遥感应用的重要领域。以长沙都市区为例,利用两期Landsat TM影像,改进了移动窗口法,提出了差分图像异常检测法。结果显示:(1)差分图像异常检测法有较高的检测精度。在随机选取的178个变化/非变化像元中,有157个被正确检测到,精度达88.2%;(2)2004—2009年间,长沙都市区城市变化像元共计116 101个,即该区有5.41%的自然景观转化为城市景观。园区经济的快速发展成为该区城市扩张的主要驱动力。     

一种遥感混合分类方法及其在山区土地覆盖分类中的应用

混合分类既可以改进纯粹的监督分类或非监督分类过程的效率,又可以提高纯粹的监督分类或非监督分类过程的精度。介绍一种新的遥感混合分类方法———控制聚类法(guided clustering)。首先对该方法的原理进行阐述,然后利用该方法对重庆市具有代表性的山区酉阳县的遥感影像进行分类实验。实验结果表明,这种方法能有效的提高分类精度,特别适合我国南方山区土地覆盖信息的提取。     

基于多时相遥感影像分析的城市土地利用/覆盖变化与热环境演变--以徐州市为例

以1987,1994,2000和2005年共4期的Landsat TM遥感影像为数据源,利用先进的决策树分类法获取徐州市土地利用/覆盖信息,通过单通道算法反演地表亮温获取城市热场分布与热环境变化信息,采用土壤调节植被指数SAVI定量描述研究区植被覆盖变化,并综合采用这些信息对城市热环境演变与城市扩展、植被覆盖变化的关系进行了综合分析.结果表明,利用Landsat TM数据结合决策树分类方法,是获取土地覆盖/利用的有效方法.通过计算地表辐射亮温来研究城市热环境变化是合适的,SAVI等因子与城市热环境显著相关,能够有效地定量描述城市扩展及其生态环境响应.研究结果可服务于城市环境保护与人居环境改善.