基于面向对象分类的土地整理区农田灌排系统自动化识别

针对目前农田灌排系统识别研究中影像分辨率低、自动化程度不高的问题,该研究基于面向对象分类法,提出了一套从影像到农田灌排系统矢量输出的完整提取流程。研究利用KOMPSAT-2高分辨率遥感影像数据,以吉林省西部土地整理大安项目区作为试验区,使用自主研发的识别程序对土地整理区农田灌排系统进行了自动化识别提取,并与监督分类法、手动屏幕数字化作了对比分析。结果显示,基于面向对象分类的自动化提取方法在精度上与手动屏幕数字化相近,总体精度达到了89.64%,远高于监督分类法的识别精度;而且该方法所耗费的时间最少,操作过程不需人工干预,识别结果的稳定性也高于另外两种方法。研究表明,基于面向对象分类的自动化提取方法,是一种较理想的土地整理区农田灌排系统遥感监测手段,同时也为其他地物监测提供了一种有效的途径。     

基于无人机遥感影像监测土地整治项目道路沟渠利用情况

为客观监测和有效评价土地整治项目基础设施建后利用情况,初步探讨利用无人机航拍影像结合智能算法识别设施利用状态的可能性,该文选取典型项目,利用多旋翼无人机航拍获取高分辨率影像,提取田间道路和骨干沟渠影像网格切片,通过BoW模型构建典型地物样本特征库基于样本纹理特征进行分类,利用支持向量机模型对研究区骨干线状基础设施利用状况进行识别,并依据目视解译和实地勘察对识别结果进行了精度验证。结果显示无人机遥感方法可以初步识别研究区基础设施建后利用情况;研究区田间道路病害和骨干沟渠淤塞情况识别总体分类精度达到80%和70%;田间道路分类误差主要来自通行不畅与路面裂缝,骨干沟渠分类误差主要来自轻度淤塞;提高影像精度情况下,田间道路利用状况识别精度有所提升但不显著,骨干沟渠通畅状况识别精度无明显变化,模型对宽度2 m以下沟渠识别结果精度较差。研究表明,基于无人机遥感对土地整治项目基础设施利用情况进行自动分类识别具有可行性且效率较高,而监测精度有待于后期进一步提升。     

基于多特征决策树的建设用地信息提取

城乡交接带的土地利用/覆盖类型兼具城镇和农村的典型特征。为了解决土地覆盖类型复杂、存在"同谱异物"现象的西部山区环境中建设用地信息难以精确提取的问题,该文提出一种包含多个特征节点的决策树分类法,该方法以Landsat-8影像为主要数据源,以决策树分类法为框架,结合地物光谱特征及空间特征,建立以4种归一化指数(归一化三波段指数normalized difference three bands index,NDTBI;归一化建筑指数normalized difference building index,NDBI;改进的归一化水体指数modified normalized difference water index,MNDWI;归一化植被指数normalized difference vegetation index,NDVI)、支持向量机(support vector machine,SVM)分类结果和河流缓冲区作为特征节点的决策树分类器,对贵州省毕节市城乡交接带建设用地专题信息进行提取。NDTBI是该文新构建的指数,取名为归一化三波段指数,目的是为了弥补归一化建筑指数NDBI的不足;支持向量机分类结果的使用在多指数法的基础上提高了地物的可分离性;以构建河流缓冲区的方式加入的地物空间信息,进一步提高了信息提取的精确性。由于决策树特征节点的构建过程是利用先验知识来优化特征值和提高精度的过程,克服了利用单一指数法、多指数法及单独使用模式识别法中出现的问题,精度评价结果显示总体精度达到了97.52%。为了验证方法的推广性,采用毕节市七星关区中心城区遥感影像数据该方法进行验证,精度评价结果显示总体精度达到98.03%。     

我国区域土地整理的方向

在全国土地整理区划的基础上，对一级区和二级区的土地整理方向进行了初步探讨。提出在东部发达地区土地整理的方向是以市场为导向，建立以有机农业为特征的高标准农田，进行土地深层次整理；中部农业区土地整理面向我国大型现代化的商品粮生产基地建设，维护我国粮食安全作为该区土地整理的主要方向；西部开发区土地整理以提高水资源有效利用率、改善生态环境同加强农田基本建设相结合为土地整理的主要方向。同时，在一级区的控制下，分别探讨了全国22个亚区土地整理的发展方向。     

河北滨海平原区土地整理可行性评价体系研究

近年来,随着工业化和城市化水平的不断提高,耕地面积不断减少,人地矛盾日益突出,如何实现土地资源的可持续利用已成为当今人类面临的重大课题之一。土地整理是促进土地可持续利用的重要途径,它作为土地利用总体规划的重要组成部分,可以有效地增加耕地面积,提高土地利用率和土地利用效益。合理选择土地整理区域尤为重要,因此在开展土地整理之前对土地整理区域进行可行性评价就是必不可少的一个环节。该文在国内相关研究分析的基础上,通过评价指标基准值和权重确定,根据滨海平原区经济、社会、自然特点,按照土地整理的理论和方法,构建了河北滨海平原区土地整理可行性评价模型。最后通过此评价体系得出一八农场整理项目综合分值为0.859,为一级完全可行,同时证实此评价模型对河北滨海平原地区土地整理有一定的指导作用。     

中国黑钙土地区土地整理方法探讨

黑钙十具有较高肥力,但十地利用方式与自然条件(坡度、气候等)的限制会使黑钙土地区存在一定程度的土壤侵蚀与退化,通过土地整理增强其水土保持能力与耕地生产力.该文将GIS与遥感影像引入土地整理,根据研究区土壤特性与地理要素,通过运用GIS软件并结合模拟分析方法,探讨适宜于黑钙土地区耕地整理中田、水、路、林的设计方法.研究结果:黑钙土地区土地平整应依据实际生产方式与土壤特性采取修改局部地形面方法;农田水利设施需采用喷灌系统进行节水灌溉;田间道路设计须根据实地条件与生产方式最人限度节约耕地;营造防护林以减缓有害风;注重培肥地力、改变耕作方式以改良土壤.研究结论:黑钙土地区耕地整理应针对侵蚀区域进行局部平整,避免大规模表土搬运与平整,同时采用喷灌设施,改善生态环境,并注重土壤改良,保持黑钙土肥力.     

遥感调查中耕地解译面积精准核算

扣除小地物和线状地物是提高遥感调查中耕地解译面积精度的重要手段。该文选择安徽省濉溪县为研究区,以高分1号16 m多光谱影像作为数据源,在解译耕地面积的基础上,采用遥感解译与GIS空间运算相结合的方法对线状地物进行扣除,采用布设抽样样方的方法对小地物进行扣除,对研究区耕地解译面积进行精准核算。结果表明:1)濉溪县解译耕地面积为1 320.64 km~2,广泛分布于全区,主要集中在中部和南部的四铺镇、百善镇、铁佛镇等地区,北部地区耕地分布相对较少;2)濉溪县共有45.14 km~2的线状地物被解译为耕地,占整个研究区耕地解译面积的3.42%;3)濉溪县小地物平均扣除系数为3.51%,遥感解译耕地面积中有44.77 km2的小地物被解译为耕地;4)扣除线状地物和小地物后,濉溪县耕地面积为1 230.73 km~2,全县解译耕地面积误差由6.57%降到0.68%,全部样方遥感解译平均误差的总体差异并不明显,单个样方在扣除小地物前后存在一定的差异。研究可为提高耕地解译面积精度提供思路与借鉴。     

田间作物杂草识别的最优遥感测量尺度

遥感分类识别精度受测量尺度的制约。为克服现有最优测量尺度选择方法存在的问题,该文提出一种基于光谱角匹配的最优测量尺度选择方法。该方法将每个像元的光谱看作其所属地物类别参考光谱叠加混合像元与光谱变异性的净效应的总和,计算不同空间分辨率下像元光谱与其所属地物类别参考光谱的光谱角,用以衡量混合像元与光谱变异性净效应的大小,当光谱角最小时说明混合像元与光谱变异性的净效应最小,此时的遥感测量尺度即为最优尺度,并在1幅实例数据中实现了该方法,利用基于光谱角匹配的尺度选择方法得到了最优遥感测量尺度,通过试验证明在该尺度下进行分类识别时精度优于比其更大或更小的尺度,验证了本研究提出的最优空间分辨率选择方法的可靠性。将该实例数据中的目标地理实体对象化,从理论上分析了目标对象的面积和形状指数与最优遥感测量尺度之间的关系。该研究为田间作物杂草遥感识别提供了一种有效的最优测量尺度选择方法,可为当前变量作业中田间数据获取工作提供参考,对于推动遥感测量尺度选择研究也具有积极意义。     

土地整理的评价方法及应用

为评价土地整理与新农村建设的耦合关系,该文提出了土地整理功效的内涵和研究方法,构建了土地整理功效评价指标体系和数学模型。以泰安市岱岳区5个已实施土地整理项目区的23个行政村为例,采用层次分析法、综合评价法和地理信息系统（GIS）方法进行了实证。研究结果表明,23个整理村可划分为高效整理型、次高效整理型、中效整理型和低效整理型4种土地整理功效类型;投资与土地整理功效呈复杂的正相关关系,在项目区层次上,土地整理功效值基本存在国家级项目区>省项目区>市区项目区的规律,而在村级层次上,投资总额和整理规模较大的村土地整理功效值相对较大。该研究初步探索了土地整理功效的内涵、方法及应用,取得了较好的研究结果,为评价和协调土地整理与新农村建设的耦合关系,并采取针对性措施推进二者健康协调可持续发展提供了科学依据。     

基于无人机遥感影像的覆膜农田面积及分布提取方法

针对基于无人机遥感的覆膜农田识别研究甚少的现状,该文以云南省昭通市鲁甸县为研究区,获取了研究区中地表类型复杂程度不同的2幅航空影像(复杂区影像和简单区影像)作为试验数据,利用灰度共生矩阵对原始航片影像进行纹理特征提取并选择纹理特征最佳提取参数;然后基于随机森林算法进行纹理特征重要性评价,优选纹理特征,结合原始数据进行最大似然初步分类;运用众数分析进行分类后处理;最后结合图像形态学算法与面积阈值分割法提取出了最终的覆膜农田面积及分布。通过试验结果发现,依据该文提出的方法,复杂区和简单区覆膜农田识别的总体精度、Kappa系数、产品精度、用户精度和面积误差分别达到了94.84%、0.89、92.48%、93.39%、0.38%和96.74%、0.93、97.39%、94.63%、1.95%。该文提出的融合监督分类和图像形态学算法的覆膜农田提取方法可以简单、快速的将地膜连成块,形成覆膜农田对象,进而通过面积阈值分割法获取高精度的覆膜农田分布信息。该方法可以为精准覆膜农田识别算法的发展提供参考。     

基于多时相遥感数据的吉林西部土地覆被分类提取

为深化计算机自动提取土地覆被类型在遥感分类研究中的应用,以吉林西部的镇赉县为试验区,利用Landsat8多时相遥感数据的季节变化信息、地表植被、水体与土壤等特征参量,构建多维分类特征数据集对试验区进行土地覆被分类研究,提取了11种地表覆被类型。结果表明:1)多维变量组合方案的总体分类精度为95.50%,Kappa系数为0.9504。该方案自动提取地类达到了一个比较理想的分类结果,方案有效可行;2)方案中,3个主要特征分类变量的引入能很好改善易混淆地类的可分性,尤其,地表植被季节变化信息和土地信息的引入能明显提高土地覆被的分类精度;3)实际情况表明,引入的分类特征量不是越多越好,只有将多种分类特征有效结合才能够提高土地覆被分类精度。该文为农牧交错带上的土地覆被遥感监测提供了一个可行的方案,该方案有效可行。     

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。     

基于特征优选决策树模型的河套灌区土地利用分类

为了提高土地利用遥感识别精度,探索不同识别期及不同特征变量对土地利用类型遥感识别精度的影响。该研究采用Landsat时间序列影像数据,考虑不同月份和不同特征变量(波段、光谱指数及纹理特征)组合方式建立土地利用决策树分类模型,并利用河套灌区永济灌域实测数据和Google earth影像对不同组合方式的土地利用模型进行数量结构和空间布局的验证,筛选出最优的土地利用遥感模型并确定最佳识别期。结果表明:在不同月份Green(绿波段)和Ent(熵Entropy)分别与波段和纹理特征变量中的因子所含有的信息重复率最高,需剔除,归一化植被指数(Normalized Differential Vegetation Index, NDVI)和增强型植被指数(Enhanced Vegetation Index,EVI)在今后的研究中可选其一应用;与单一特征变量相比,不同特征变量组合后能提高模型精度,平均总体精度和Kappa系数分别提高了6.72个百分点和0.09。采用8月影像数据构建的遥感模型精度最高,最优遥感模型的特征变量组合方式为波段+光谱指数+纹理特征,总体精度、Kappa系数、制图精度和用户精度分别为80.23%、0.74、80.95%和86.26%,且减少了未利用地和居民工况用地空间布局的错分。通过综合比较,该研究区土地利用最佳识别期为8月,其次为9月。利用8月最优遥感模型(最佳识别期和最优组合)识别的耕地、林地、草地、未利用地、水域和居民工矿用地的制图精度分别为96.83%、73.33%、70.00%、65.52%、100.00%和80.00%,用户精度分别为76.62%、100.00%、82.35%、82.61%、100.00%和80.00%。因此可选用8月最优模型应用于长时间序列的土地利用类型识别。     

基于NDVI遥感反演的半干旱沙区耕地地表温度异质性研究

土地荒漠化是半干旱沙区突出的生态环境问题,土地利用是导致该区域土地荒漠化的主要原因,在荒漠化呈整体逆转、局部扩张的背景下,基于地块尺度研究半干旱沙区耕地利用特征,对进一步防治荒漠化、实现生态恢复具有重要意义。本文利用遥感反演的地表温度,分析耕地地块的地表温度特征,并分析形成该特征的原因。结果表明,耕地地表温度总体分布范围较大;在耕地地块温差方面,地块温差较大,遥感影像的行编号条带号为030/120部分的耕地地块温差在0～10 K之间,行编号条带号为030/119部分的耕地地块温差在0～11 K之间,且地块温差大的耕地面积所占比例大;耕地地块边缘的地表平均温度高于地块平均温度。科左后旗自然降水量的空间分异使得耕地地表温度范围较大。坨甸微地形导致自然降水重新分配和耕地地块存在一定高差造成耕地地块温差较大。微地形条件、土壤质量及农业管理措施共同导致了耕地地块边缘的地表温度较高。基于以上研究结果,认为在半干旱沙区进行耕地质量评价时,评价单元的确定宜采用网格法;建议对耕地地块边缘的耕地进行退耕,以进一步防治土地荒漠化和恢复生态。     

基于GIS的耕地遥感监测人机交互式图像解译系统

基于卫星遥感的耕地监测系统包括两部分内容：应用ＧＩＳ的人机交互式遥感卫星图像解译;信息系统开发与应用。为满足农业部门经常性的对耕地数量变化的需求,该文提出应用ＧＩＳ的人机交互式解译成图系统,适用于华北地区大面积陆地卫星遥感图像解译,解译速度和精度均较高。     

基于多光谱遥感的耕地等别识别评价因素研究

为了判断应用遥感技术进行耕地质量识别的可行性,该文以多光谱遥感影像为数据源,采用遥感技术提取耕地质量影响因素,进行耕地质量遥感识别评价。通过建立反演模型和实地验证,有机质含量、地形坡度与表层土壤质地可以利用遥感影像有效获取;灌溉和排水因素理论上可以通过遥感影像识别,但资料获取较困难,可通过专题图和影像解译相结合的方法获取;剖面构型、障碍层次和土壤酸碱度等因素通过遥感识别的准确度较低。以自然等指数作为遥感识别评价成果,利用已有农用地分等成果对其进行验证,结果表明,在误差范围[7%,7%]内二者具有高度一致性,因此基于多光谱遥感进行耕地质量识别评价具有一定的可行性。该研究可为耕地等别评价因素识别、耕地质量评价和动态监测提供参考。     

基于High-1卫星影像的土地整治遥感监测方法研究与实践

为了找到一种可靠且高效的技术手段来提高国土部门对土地整治成效的有效监管,该文以High-1高分辨率卫星影像为基础数据,以ENVI、Auto CAD和Arc GIS软件为工具,提出了完整的利用高分辨率遥感影像对土地整治成果进行监测的技术方法和操作流程,研究了利用土地整治成果矢量图提取新增耕地、新增道路和新增沟渠信息的方法。最后利用该文方法对南水北调汉江沿线的土地整治工程的某个项目区进行了整治成果的监测和评估,通过实际应用,该方法对新增耕地、新增道路和新增沟渠的监测比分别达到了88.40%,97.34%和98.26%,监测完成后,详细的分析了三者之间监测比产生差异的原因,重点阐述了新增耕地监测比过低的原因,证明了该文方法对土地整治成果监测具有较高的效率,能够应用于土地整治的监管实践。