基于ETM~+遥感探测山地城市不透水面及其动态分析

不透水面是城市的基质景观和地表覆被的典型特征,主导着城市景观格局与过程,也是城市环境变化的主要因素之一。利用Landsat ETM⁺卫星影像探测获得昆明市2000-2010年3个时相的主城区不透水面信息,采取修正的归一化水体指数进行水体的剔除,排除水体对不透水面提取精度的影响。利用城市不透水面与植被覆盖度负相关的联系,进而提取研究区不透水面信息。所提取信息精度较高,能较好地反映出城市扩张的趋势,以及对城市周边生态环境的破坏程度。研究结果表明,昆明市主城区的不透水面面积在近10a间明显增加,城市不断地向郊区扩张,极大地影响了周边生态环境,郊县植被覆盖率严重下降。     

匹配点云结合HSI色彩分量的无人机RGB影像信息提取方法

无人机通常搭载可见光波段传感器获取红-绿-蓝（Red-Green-Blue,RGB）影像,由于无人机RGB影像波段较少,影像的地物信息提取存在一定难度。该研究提出了一种匹配点云结合色调-饱和度-亮度（Hue-Saturation-Intensity,HSI）空间色彩分量的无人机RGB影像信息提取方法。首先以饱和度分量和红光波段构造了饱和度与红光比值指数,再结合可见光波段差异植被指数以及由匹配点云获得的地形特征对研究区正射影像进行分类。试验结果表明,本文方法的总体分类精度达到了91.11%,Kappa系数为0.895,证明匹配点云结合HSI空间色彩分量的方法提取无人机RGB影像信息是可行的,提取结果具有较高精度。相较于基于光谱特征的传统方法,本文方法引入匹配点云可以简单高效地提取影像中高程差异明显的地物,同时,结合HSI色彩分量能够有效弥补无人机RGB影像光谱特征较少的不足。     

基于可见光波段无人机遥感的植被信息提取

无人机遥感具有使用成本低、操作简单、获取影像速度快、地面分辨率高等传统遥感无法比拟的优势。该文通过分析仅含红光、绿光和蓝光3个可见光波段的无人机影像中植被与非植被的光谱特性,同时结合健康绿色植被的光谱特征,借鉴归一化植被指数NDVI的构造原理及形式,提出了一种综合利用红、绿、蓝3个可见光波段的归一化植被指数——可见光波段差异植被指数VDVI(visible-band difference vegetation index)。与其他基于可见光波段的植被指数,如过绿指数EXG(excess green)、归一化绿红差值指数NGRDI(normalized green-red difference index)、归一化绿蓝差值指数NGBDI(normalized green-blue difference index)和红绿比值指数RGRI(red-green ratio index)以及仅用绿光波段的提取结果进行对比分析,结果表明:VDVI植被提取精度高于其他可见光波段植被指数,且阈值在0附近,较易确定。为了验证VDVI的适用性与可靠性,选取与试验影像同一时期拍摄但不同区域的另一影像使用同样的方法提取植被信息。结果表明:VDVI对于仅含可见光波段无人机遥感影像的健康绿色植被信息具有较好的提取效果,提取精度可达90%以上,适用于仅含可见光波段无人机遥感影像的健康绿色植被信息提取。     

基于无人机遥感技术的水土保持植被恢复率提取

植被恢复情况是生产建设水土保持监测的主要内容,也是生态环境恢复的重要指标。为高效精准进行植被恢复率计算,应用无人机航测影像数据,利用ENVI非监督分类及目视判别手段,在实现影像土地利用分类的基础上提取植被面积,以期为生产建设项目水土保持监测提供可靠的依据。结果表明:(1)无人机在能见度较高且风速稳定天气条件下,可快速获取小区域地面高分辨率影像。(2)无人机正射影像图在Envi 5.1软件非监督分类的基础上采用目视解释法可实现水土保持土地利用现状分类。(3)通过对各地物分析剖解,在目视判决准则下可划分植被并提取植被面积。(4)利用无人机获取试验区域的正射影像图,其水平精度可达0.2m。高精度无人机遥感数据可用于小范围生产建设项目水土保持土地利用分类及植被恢复分析。     

基于无人机可见光影像与OBIA-RF算法的城市不透水面提取

不透水面是一种重要的城市地物类型,及时准确地获取城市不透水面信息对城市的合理规划、生态环境保护及可持续发展具有重要意义.低空无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)作为新型的遥感平台,具有操作灵活、时空分辨率高、受云雾影响小等优点,为中小尺度城市不透水面遥感监测提供了新的技术手段.以无人机可见光...     

基于面向对象和无人机影像的黄土高原丘陵区小流域梯田提取研究

精确提取梯田对于水土保持动态监测和评价非常必要,建立黄土高原小流域梯田提取技术流程可为水土流失防治提供技术支持。以甘肃省天水市水土保持科学试验站坚家山小流域为研究区域,采用无人机影像数据,基于尺度参数评估工具以影像的纹理特征为输入层,确定最优分割尺度参数;选用光谱特征和可见光植被指数为分类特征,使用面向对象分类方法对梯田进行提取。结果表明：(1)以局部方差变化率101作为多尺度分割的尺度参数时,梯田边界明显,光谱、纹理和形状特征对于描绘梯田边界具有巨大的潜力;(2)采用可见光植被指数植被颜色指数(CIVE)、超绿指数(EXG)、超绿超红差分指数(EXGR)、绿蓝比值指数(GBRI)、绿红比值指数(GRRI)、归一化蓝绿差异指数(NGBDI)、可见光波段差异植被指数(VDVI)、Woebbecke指数(WI)分别作为梯田提取的分类特征,其中,EXG植被指数精度最高,梯田提取精度为72.60%,并提出一种基于最邻近分类器以综合指数(CIVE、WI、EXG、EXGR)为分类特征,建立分类阈值的梯田提取方法,梯田提取精度为91.20%,相较于以单植被指数的分类方法精度提高18.60%。研究基于...     

基于无人机影像的可见光波段植被信息识别

该文通过对6种典型地物在无人机影像可见光波段的光谱特性分析,提出一种基于红、绿、蓝波段的可见光植被指数—超绿红蓝差分指数EGRBDI(excess green-red-blue difference index),并运用该植被指数与18种基于可见光波段的植被指数进行精度比较研究。研究表明,在利用均值和1倍标准差获得的区间范围内,EGRBDI各地类之间的信息无重叠交叉现象;该指数能对植被覆盖相对稀疏区域进行植被信息识别,其总体精度为97.67%,Kappa系数为0.9415,较其他18种指数具有更好的植被信息识别能力。利用不同地物覆盖情况的3幅无人机影像作为数据源,对EGRBDI适用性和稳定性进行研究,结果表明,在3个研究区中,基于EGRBDI的植被信息识别总精度均高于93%,Kappa系数均大于0.85,提取精度受地物类型差异影响的波动性较小,能较好地削弱影像中阴影等因素的影响,具有较好的适用性、可靠性和提取精度。     

无人机遥测技术在水土保持生态果园改造监测中的应用

以江西水土保持生态科技园为研究区,通过无人机遥测技术以及地理信息系统,对生态果园水土保持措施进行图斑化、信息化管理研究.结果表明:无人机遥测技术获取的不同阶段的航飞影像可用于生态果园改造的动态监测;利用Agisoft photoscan软件处理航飞影像可生成高分辨的数字正射影像(DOM)以及数字地表模型(DSM)数据;利用生成的DOM,结合地理信息系统,可获取生态果园水土保持措施的分布、数量、长度等信息,建立生态果园水土保持措施数据库,并输出报表和专题图.经与实际量测长度验证,基于DOM提取的长度平均精度为97.99％;与实测坡度验证,基于DSM数据提取的坡度平均精度为88.91％.无人机遥测技术能够快速、准确、自动获取地物的面积、长度、坡度等指标数据,可满足当前水土保信息化的要求,提升综合治理项目实施监测的信息化水平,提高施工监测的质量和效率.     

利用掩膜主动轮廓模型提取水库水面面积

利用遥感数据以月度或更短时间周期对密云水库水面面积进行连续动态监测,对及时掌握水库的水资源动态变化十分重要.为了减少提取过程中的系统误差和人为误差,真实准确地反映水面的实际变化趋势,以密云水库水面面积提取为例,试验利用掩膜主动轮廓模型进行水库水面提取.基于2006-2008年多期北京一号小卫星32 m多光谱影像,利用掩膜主动轮廓模型从各时相图像中提取水库水面,并计算面积.利用人机交互解译法从6期同期获取的高分辨率影像上提取水库水面作为验证数据,验证多光谱影像上水面提取精度.结果表明,掩膜主动轮廓模型多期提取结果的平均精度为97.54%,与验证数据线性拟合的R2为0.896 1,表明该方法进行水库水面连续动态监测,水库面积提取结果具有较高的稳定性,不同时相间具有较高的可比性,能够准确地反映水库水面面积变化的趋势.该方法为水库水面面积提取方法的探索提出了一种新的思路.     

基于无人机图像混合像元分解模型提高小麦基本苗数的反演精度

及时、精确地获取小麦基本苗数在田块内部的空间差异信息，有利于实施精准变量追施氮肥，实现化肥减量增效。传统的无人机农业遥感仅关注植被与土壤2类特征而忽略混合像元的影响，导致小麦基本苗数反演精度差、可靠性低。为解决上述问题，该研究利用大疆Mini 无人机获取麦田图像，基于不变目标法完成图像的相对辐射标定，并利用像元纯净指数提取植被端元与土壤端元。根据端元光谱特性建立混合像元的线性分解模型，求解混合像元中植被组分的丰度，基于像元统计法计算植被覆盖度，进而建立植被覆盖度与小麦基本苗数地面真值的线性回归模型。该研究方法获得的模型，决定系数R2为0.87，均方根误差为1.97株/m2。而基于传统植被指数法分别利用可见光波段差分植被指数、绿红差分指数、绿红比值指数获取的相应植被覆盖度与小麦基本苗数地面真值的线性回归模型决定系数R2及均方根误差分别为0.79、0.56、0.47及6.06、7.04、4.43株/m2。由此可知，基于混合像元分解模型定量反演小麦基本苗数的方法具有较高的精度，研究成果可为小麦精准减量追施氮肥作业提供数据支持。     

基于光谱特征空间的农田植被区土壤湿度遥感监测

土壤湿度遥感动态监测在农业生产中具有重要作用。近年来,多种基于光谱特征空间的土壤水分监测指数被陆续提出,并得到广泛关注和应用,但当前多数监测指数未考虑混合像元的影响。该文针对垂直干旱指数(perpendicular drought index,PDI)在农田植被覆盖区监测精度降低问题,分析了植被覆盖下的PDI误差分布规律,引入垂直植被指数(perpendicular vegetation index,PVI)作为植被覆盖表征量,在PVI-PDI二维空间对PDI模型进行调整,提出了适于植被覆盖的植被调整垂直干旱指数(vegetation adjusted perpendicular drought index,VAPDI),并利用内蒙古明安镇研究区实测土壤湿度数据,对PDI与VAPDI进行了比较和验证。结果表明,在裸土、麦茬、土豆、豇豆4种植被覆盖类型中,PDI与土壤实测含水率的决定系数分别为0.630、0.504、0.571、0.543,VAPDI与土壤实测含水率的决定系数分别为0.599、0.523、0.602、0.585。VAPDI在植被区的误差略小于PDI,一定程度上克服了植被覆盖对监测精度的影响。通过PDI和VAPDI空间分布图的比较也说明,VAPDI对土壤湿度的差别有更好的区分能力,在中尺度土壤表层水分遥感反演方面具有一定的优势。该研究可为农田土壤湿度遥感监测方法选择及监测误差分析提供参考依据。     

基于遥感信息融合的阜新煤矿排土场地物提取与分类

结合地面测试高光谱数据及卫星遥感数据,对矿区地物信息进行提取,可有助于快速获取矿区地表信息,为矿区废弃地植被恢复提供辅助决策信息支持具有重要意义。该文以阜新市海州矿区排土场为研究对象,对不同波段组合的SPOT-5遥感影像进行了分类方法和分类精度评价研究。结果表明：排土场影像在波段组合与融合之后进行分类,分类精度提高不明显;而通过组合SPOT多光谱影像和植被指数图像,并结合地面测试的高光谱特征曲线建立分类模板,可以有效地提高地物分类精度,总体分类精度为85.48%,Kappa系数为0.8197。分类结果满足对排土场地物调查的实际需要,为建立排土场植被恢复等级提供了数据基础。     

高光谱遥感数据植被信息提取方法

利用高光谱分辨率遥感卫星影像提取植被分布信息时,需要考虑混合像元和训练样本大小的影响,以提高植被信息提取的精度。该文以广州市北部为例,利用线性光谱混合模型和支持向量机方法进行Hyperion影像分类,估计荔枝分布信息。将其结果与QuickBird 1 m空间分辨率影像进行对比,利用地图方格网中随机选取的验证点评价精度,信息提取精度达到85.7%,而光谱角度制图提取的精度仅为74.3%。结果表明,混合像元分解模型和支持向量机结合的方法和其他传统的利用光谱信息提取方法相比,能够提高植被分布信息提取的精度。     

融合光谱混合分解与面向对象的土地利用/覆被分类

错综复杂的土地利用模式和破碎的地物斑块制约了土地利用/覆被分类的精度和效率。一方面,混合像元模糊了地物的光谱信息,影响了分类精度。另一方面,如何高效利用地物的光谱、形状和纹理特征是当前土地利用/覆被分类的研究热点。为了提高基于遥感技术的土地利用/覆被分类精度,该研究基于Sentinel-2A遥感影像,开展融合光谱混合分解与面向对象的土地利用/覆被分类研究。首先,基于地物的光谱、形状和纹理特征,在3个分割尺度通过NDWI（Normalized Difference Water Index)、NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）、SBL（Soil Background Level）等8个特征参数构建了不同地物信息的提取规则。其次,利用光谱混合分解模型提取研究区基质（SL;岩石和土壤）、植被（GV;光合作用叶片）和暗色物质（DA;阴影和水）3类通用端元。最后,尝试融合3端元光谱特征优化地物信息提取规则。研究结果表明：1）基于构建的光谱、形状和纹理的地物信息提取规则,使用模糊函数、阈值法进行土地利用/覆被分类,获得了较高的分类精度,总体精度为80.83%,Kappa系数为0.76。2）融合3端元的光谱特征的提取规则将分类精度提升至90.00%,Kappa系数提升至0.88。3）具有明确物理意义的3端元的融入增强了像元内各组分信息的差异性,弥补了传统光谱指数对植被与土壤间的亮度信息解析度不足的缺陷。该方法能充分利用影像的光谱信息,是一种由易到难、对不确定因素进行逐层剥离的土地利用/覆被信息提取技术。因此,对中高分辨率的多光谱遥感影像十分友好,在土地利用/覆被的精细化分类中有较大应用潜力。     

利用无人机多光谱估算小麦叶面积指数和叶绿素含量

利用无人机遥感的方式进行农作物长势监测是目前精准农业、智慧农业发展的重要方向,为了探究无人机多光谱反演小麦叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)和叶绿素含量的模型估算潜力,该研究在3个飞行高度(30、60、120 m)采集多光谱影像,通过使用全波段差值光谱指数(Difference Spectral Index,DSI)、比值光谱指数(Ratio Spectral Index,RSI)、归一化光谱指数(Normalized Spectral Index,NDSI)和经验植被指数与地面实测数据进行相关性分析,获得不同高度下的光谱指数与LAI和叶绿素含量的关系模型及其决定系数,以决定系数为依据分别构建多元逐步回归、偏最小二乘回归和人工神经网络模型,分析不同飞行高度无人机多光谱反演小麦冠层LAI和叶绿素含量SPAD(Soil and Plant Analyzer Development)值的精度。结果表明:1)30 m高度下,绿-红比值光谱指数与小麦LAI的相关性最高,相关系数为0.84;60 m高度下,红-蓝比值光谱指数与小麦叶绿素含量的相关性最高,相关系数为0.68;2)在60 m高度下,经验植被指数与小麦LAI和叶绿素含量的相关性较好,最大相关系数分别为0.77和0.50;3)利用偏最小二乘回归反演小麦LAI的精度最高,决定系数为0.732,均方根误差为0.055;利用人工神经网络模型反演小麦叶绿素含量的精度最高,决定系数为0.804,均方根误差0.135。该研究成果可为基于无人机平台的高通量作物监测提供理论依据,并为筛选无人机多光谱波段实现作物长势参数快速估测提供应用参考。     

基于优化SIFT算法的无人机遥感作物影像拼接

针对作物遥感影像因对比度低所导致的使用尺度不变特征变换算法(scale-invariant feature transform,SIFT)提取特征点数目少,拼接效果不理想的情况,提出了一种基于图像锐化的自适应修改采样步长的非极小值抑制拼接算法,该算法在图像预处理中引入锐化滤波器对平滑后的图像进行卷积,增强图像细节,增加特征点提取数目,同时通过基于尺度的自适应修改采样步长,使图像特征点分布更加均匀,根据低对比度作物遥感影像的成像特性,采用非极小值抑制,提高图像匹配效率。在查找匹配点的过程中,引入最优节点优先算法(best-bin-first,BBF)查找最近邻与次近邻,采用随机抽样一致算法(random sample consensus,RANSAC)优选特征点。通过试验验证,该文改进后的算法相比于标准SIFT算法,在处理低空作物遥感影像时,特征点提取数目平均增加77.5%,特征点匹配对数平均增加15对,对于标准SIFT算法无法匹配的低对比度作物遥感影像,提取到了8对以上的匹配点对,满足了拼接条件。该改进算法相对于标准SIFT算法更适于低对比度遥感影像的拼接。     

基于无人机多光谱影像的完熟期玉米倒伏面积提取

由于土壤、地形、水分以及耕作方式等存在的时空变异性,致使灾后完熟期玉米地块存在4类作物形态,包括叶片呈绿色的未倒伏玉米、叶片淡黄的未倒伏玉米、叶片淡黄的倒伏玉米、黑色阴影区域。为进一步提高现有倒伏玉米面积提取方法的精度,该文以黑龙江省国营农场典型玉米倒伏地块为研究区,获取无人机多光谱数据,对比4类作物形态的光谱、植被指数以及纹理特征差异,经特征筛选后,首先面向倒伏玉米提取构建了5种典型特征组合。然后针对植被指数特征、光谱和纹理特征组合采用最大似然法分类,最后对提取结果的精度进行评价和分析。结果表明:反射光谱特征或植被指数特征无法准确区分4类作物形态,提取的倒伏玉米面积偏差较大;多类纹理特征法所得结果最优,4类典型作物形态的识别平均误差为9.82%,倒伏面积提取的误差为3.40%,Kappa系数为0.84。该研究延展了纹理特征在倒伏玉米面积提取中的应用并对完熟期倒伏玉米识别具有重要的借鉴意义。