广州市城市绿地提取方法研究

基于TM遥感影像,运用不同方法对广州市城市绿地信息进行提取.先对图像进行预处理,然后通过对主成分分析法、缨帽变换法、NDVI法和SOFM神经网络法等4种提取方法进行比较分析.结果表明,SOFM神经网络法分类精度较高,说明该方法是一种有效的绿地信息提取方法.     

基于TM影像的城市绿地信息提取

城市绿地作为城市生态系统中的一个子系统,在城市的环境问题日益恶化的今天发挥着越来越重要的作用.本研究以江苏省徐州市为例,运用TM遥感数据为数据源.通过计算相关系数选取3种最优波段进行组合,运用SVM分类法,提取城市绿地信息.结果表明.该方法对研究区域绿地信息的提取取得了较好的效果.最后提出研究区域的绿地规划建议.     

遥感在城市绿地调查中的应用

归纳总结了城市绿地调查中遥感的特点,并列举遥感在城市绿地调查中的应用,在此基础上,具体阐述绿地解译标志的建立。并以湖南省岳阳楼区为例,利用高分辨率卫星遥感数据,完成了对该区的绿地调查。最后总结城市绿地调查中仍存在的问题,并对其研究工作进行展望,以期为制定合理科学的城市规划提供依据,实现良好的社会和经济效益。     

遥感技术在城市土地利用演变研究中的应用

论述了采用遥感技术研究城市土地利用演变的必要性,然后从遥感数据的选择、工作原理、信息提取3个方面阐述了遥感技术在城市土地利用动态监测中的应用.根据武汉市1991、1995、2002年3个时相的Landsat TM图像和ETM+图像,利用GIS与RS信息获取技术、空间分析技术和数理统计方法,分析了研究区土地利用时空变化特征.     

基于纹理特征的Spot绿地信息提取研究

城市绿地信息是城市园林(生态、城市)规划的重要信息,地物的几何结构和纹理信息更加明显的高分辨影像为获取更详细的绿地信息提供了可能。本文采用Spot卫星影像,以福建省泉州市鲤城区为例,借助Matlab和ERDAS图像处理软件,在详细分析研究区绿地不同类别纹理差异的基础上,利用统计和小波分析的方法提取绿地纹理特征,并将其引入基于光谱分类的最大似然法进行绿地信息的提取分类,相比直接用面向象元的监督分类的分类结果,其分类总精度由原来的76.5%提高到了80.2%,Kappa系数由原来的0.7023,提高到了0.7484,而且绿地类别被更详细地分成了一般绿地,农田,自然林地。不同绿地类别的分类精度明显提高,表明纹理特征在遥感绿地信息提取方面的有效性和本研究方法的可行性。本文是根据研究区特点,引入纹理特征提高绿地信息提取分类精度方法的探讨,更广泛的应用和精度的提高有待于进一步的完善研究。     

深度学习方法在高分遥感影像绿地提取和生物量估计中的应用研究

城市绿地成为衡量一个城市生活质量的重要指标,掌握一个城市的绿地信息并对城市的生物量进行估计,对一个城市长远的发展具有重要意义。本文基于深度学习方法,利用长短时网络(LSTM)提出了基于高分辨率遥感影像的城市绿地信息提取模型,并在此基础上利用随机森林(RF)方法提出了生物量估计模型。这两种模型城市绿地提取和生物量估计提供了较好的依据。     

西双版纳景洪市城市绿地现状研究

城市绿地是城市生态系统的重要组成部分,对改善城市生态环境举足轻重。笔者应用GIS技术分析Quick Bird卫星影像数据,解译遥感图像,提取城市绿地斑块空间属性信息,通过创建和编辑分析地理数据、绘制图形、测量面积,得出一套具有较高精度的景洪市城市绿地空间属性数据和图件,并开展关于园林植物种类、数量、分布、生长状况、人工植物群落构建的调查,从而分析景洪市城市绿地的基本特点。由调查结果可知景洪市绿地面积现状、绿地评价指标、道路绿化现状,分析比较相关数据得知景洪市各项绿地指标均达国家园林城市标准,从而总结出景洪市绿地特点为：城市绿地类型多样、公园绿地特色鲜明、绿地维护效果显著、园林植物种类丰富、园林植物民族文化特色明显、乡土植物应用普遍。     

无人机遥感影像的城市绿地信息提取

在传统的城市绿地信息提取过程中,需要耗费大量的人力、无力,整体效率比较低,将无人机遥感影像应用于城市绿地信息的提取当中,不仅能够有效提升信息提取效率,还能够促使提取工作的准确率与精确性大大提升,本文就主要对无人机遥感影像的城市绿地信息提取予以简单分析。     

基于RS的绿地信息提取方法的研究——以延安市及环城地区为例

以延安市及环城地区为例,探讨了提取绿地信息的遥感(RS)数字图像处理最佳方法.对研究区遥感图像进行了波段组合、对比度拉伸、几何纠正,并对3种图像增强方法(密度分割、差值运算、植被指数)进行了比较,对植被指数图像进行了无监分类处理.结果表明,图像几何纠正时地形复杂地区应选取更多的控制点,一般为理论值的6倍;植被指数为该区绿地信息提取的理想方法,通过对此图像进行无监分类,可以得到比较理想的绿地面积信息.     

城市绿地信息提取中的遥感影像阴影校正

建筑物阴影会对城市绿地产生遮蔽,从而影响城市绿化的遥感调查结果。该文利用乌鲁木齐的QuickBird遥感数据,采用面向对象的技术对遥感影像进行阴影检测,并对阴影区域进行灰度补偿,改进了阴影区域的信息,然后采用面向对象的技术对阴影校正后的影像进行绿地信息提取。结果表明:该方法检测高分辨率遥感影像的阴影区域简单易行;通过灰度补偿可以有效地恢复阴影区域的信息,从而提高城市绿化遥感调查的准确性。      

荒漠化地区土地覆被光谱特征与遥感信息提取方法研究

为了提高地物识别的正确性,探讨荒漠化土地类型自动分类的有效途径,克服异物同谱和同物异谱现象。以陕西省榆林市榆阳区为例,利用Landsat 5卫星的TM数据,探讨了荒漠化土地覆盖信息的提取方法。在对不同土地覆被类型光谱特征进行系统分析的基础上,根据归一化指数(NDVI)和差值指数(TM5-TM4)及TM3、TM5、TM7波段的光谱值,提出了分层信息提取方案,利用该方案分步提取地表覆被信息。结果表明,此方法简单、实用,是地物遥感信息提取的有效途径。     

沈阳市绿地生态信息获取与数据库建设研究

随着城市化进程的不断加快,绿地在城市生态系统中发挥的作用越来越大,为快速、准确获得城市绿地生态信息,更有效地对城市绿地进行规划与管理。以沈阳市为例,采用Quickbird遥感影像技术,结合GPS实地定位调查验证对城市绿地进行系统调查,建成了基于ArcGIS平台的城市绿地生态信息空间数据库。该数据库系统效率高,稳定性好,用户界面友好,易于操作,可扩展性强,可使用数据、图像和图形三种形式来定性、定量的描述、分析城市绿地生态功能,能有效地管理不断变化的城市绿地系统的空间和属性数据。     

高分辨率卫星影像在城市数字地图更新中的应用

随着卫星影像分辨率的不断提高、影像信息的极大丰富 ,使得遥感数据应用于城市测绘成为可能 .该文概要介绍了高分辨率卫星影像在城市测绘中的最新应用 ,着重介绍了影像数据的纠正及利用正射影像更新 1∶10 0 0 0地形图数据的制作方法和生产工艺     

多参数融合的太湖围网养殖遥感动态监测

利用1989-2008年的五景TM遥感影像数据,对太湖近20年的围网养殖进行动态监测;综合利用遥感影像中的光谱信息与围网养殖区的纹理信息,自动提取了各个时期的太湖围网养殖区域,分析了近20年来太湖围网养殖区的时空变化情况。     

基于遥感技术的森林树种识别研究进展

基于遥感手段的森林类型/树种（组）的精准识别是森林参数提取和计算的前提,是林业遥感领域的研究前沿,可为宏观尺度快速获取森林资源信息提供重要途径。对多源遥感数据在森林树种识别中的应用研究进行总结分析发现,当前基于遥感数据的树种识别已成为林业遥感的研究热点。利用卫星遥感数据和近地低空遥感数据结合随机森林、支持向量机等分类方法进行树种识别已相对成熟。近年来,无人机技术不断发展,以其灵活性强的特点在林业中有较强的应用潜力,在计算机技术、数字图像处理技术和机器学习领域不断发展成熟背景下,低空遥感数据结合深度学习技术应用于森林树种的精确识别是值得深入研究的科学问题。     

基于RS和GIS的神府矿区水土流失分级研究

针对常规水土流失监测方法的不足,将TM遥感影像与GIS相结合,探讨其在水土流失定量分级监测及评价中的应用,提出了以更适合煤矿区实际情况的植被覆盖度、土地利用结构、坡度和矿山开发程度作为主导因子的数学模型。在各因子信息提取和分级定标的基础上,在ArcGIS下经量化编码、空间分析,得到土壤侵蚀强度分级数据。     

苏州中心城区扩展的时空差异及驱动力分析

以1∶5万地形图、TM遥感影像为原始数据,运用非监督分类遥感解译、GIS中Focal滤波、缓冲等分析技术提取1979、19861、998、2004年苏州中心城区建设面积信息,分析苏州中心城区扩展的时空差异规律,探讨形成这些差异的内在动力。结果表明:1979~1986年苏州中心城区的城市扩展基本呈各向同性,表现为圈层式扩展,1986~1998年苏州中心城区城市建设面积的扩展表现出较强的选择性,而1998~2004年苏州中心城区建设空间开始明显地跳跃式发展;在扩展的时空分布上,苏州中心城区城市建设面积表现出了明显的差异性;地理环境与城市规划是造成这些差异的主要因素。     

潮滩植被调查最佳波段组合研究

以TM影像为遥感数据信息源,使用FieldSpec3 Hi-Res便携式地物波谱仪采集研究区内典型地物的光谱数据,IDL程序设计语言为开发工具,编程实现了遥感影像的统计特征计算。将遥感影像按照地物类别进行分区,从遥感影像的统计特征入手,结合典型地物的光谱特征分析和遥感数据定量分析的方法,在上海崇明东滩展开了波普特性和波段组合的试验研究。经过分析及反复试验将TM3赋予红色波段、TM5赋予绿色波段、TM4赋予蓝色波段,不同植被类型可由绿色色调加以区分,对于潮滩植被调查效果较好。     

洱海流域不透水面遥感信息提取技术研究(英文)

[目的]研究洱海流域不透水面遥感信息提取技术,以期开发水污染形成时空过程动态模拟平台。[方法]采用线性光谱分离技术,实现V-I-S模型求解,从2009年Landsat5的TM数据中对洱海流域进行不透水面遥感信息提取,利用植被、高反照度、低反照度和裸土4种最终光谱端元的线性组合,模拟TM波谱特征,并对其分布范围、空间特征等进行了分析。[结果]中等分辨率影像适合于流域尺度的不透水面提取,其结果可靠、精度较好。[结论]该研究结果为选择洱海非点源污染的调控策略、协调经济发展与环境保护的关系提供了决策依据。     

洱海流域不透水面遥感信息提取技术研究

[目的]研究洱海流域不透水面遥感信息提取技术,以期开发水污染形成时空过程动态模拟平台。[方法]采用线性光谱分离技术,实现V-I-S模型求解,从2009年Landsat5的TM数据中对洱海流域进行不透水面遥感信息提取,利用植被、高反照度、低反照度和裸土4种最终光谱端元的线性组合,模拟TM波谱特征,并对其分布范围、空间特征等进行了分析。[结果]中等分辨率影像适合于流域尺度的不透水面提取,其结果可靠、精度较好。[结论]该研究结果为选择洱海非点源污染的调控策略、协调经济发展与环境保护的关系提供了决策依据。