陕西省土地覆盖分类的遥感应用研究

利用监督分类和阚值判别相结合的方法，在对不同地物的地表光谱特征进行分析的基础上，对NOAA和FY－1C卫星各个季相的晴空资料分别进行了计算NDVI与判别分类，制作了陕西省遥感土地覆盖分类图，从而探索了一种通过极轨遥感资料进行宏观的土地覆盖分类的方法，此外，提出的用于遥感图像精校正的火点定位法，解决了地面控制点与遥感图像元的对应问题。     

四类全球土地覆盖数据在中国区域的精度评价

该研究以中国耕地类别为研究对象,选择2000年中国土地利用数据（NLCD-2000）为参考数据,利用比较分析法,从面积数量精度和空间位置精度两方面对目前4类全球土地覆盖数据（UMD、IGBP-DISCover、MODIS和GLC2000）产品进行了精度验证,并分析研究了4类数据精度的异同性。结果表明,4类全球数据对中国耕地数量特征和空间位置特征的估测具有明显的区域差异性。MODIS数据集和GLC2000数据集对中国耕地制图的总体精度要高于UMD数据集和IGBP-DISCover数据集。4类数据制图精度高的区域主要分布在中国的农业主产区,而误差大的区域主要分布在中国山区或耕地比例低的区域。低空间分辨率的信息源、基于像元的分类方法,以及中国复杂地形特征是4类全球土地覆盖数据精度差异的主要原因。     

中国区域多源土地覆被遥感产品精度分析与验证

国家及区域尺度的土地覆被信息对于解决环境演变、生物多样性保护、生态系统评价及环境建模等一系列问题起着至关重要的作用。该文以中国科学院CHINA2000数据为参考,从国家尺度比较了当前全球4种土地覆被遥感产品的分类精度,以便解释验证数据与参考数据在空间及专题上的一致性和异质性。结果表明:与参考数据相比,4种遥感产品的土地覆被类别的空间分布,从整体上表现出较高的一致性,但在局部区域差异性较大,特别是在景观异质性较强的西南和东南地区;GLC2000遥感产品从相关系数和总体精度方面都表现出与参考数据较好的一致性,其相关系数为0.92,总体精度为55.86%,GLOBCOVER产品则表现出与参考数据较差的一致性;4种产品与参考数据在空间上表现出明显的混淆现象,混淆主要发生于林地、灌木、草地和耕地之间,这表明粗空间分辨率遥感产品在识别叶类土地覆被类型的能力上仍需要改进,该文为中国用户合理利用遥感产品提供了科学合理的依据。     

基于时序NDVI图谱库提高土地覆盖分类精度的方法

为提高MODIS土地覆盖产品的分类精度,该文以河南省为试验区,首先将MODIS土地覆盖产品(MCD12Q1)分为高精度区域和低精度区域,然后通过构建时序NDVI图谱库并利用图谱曲线相似性测定方法,改进MCD12Q1低精度区域的分类精度。结果表明:1)时序NDVI是土地覆盖的重要分类特征,二者之间具有较强的关联性。2)利用时序NDVI图谱库能够明显提高MODIS土地覆盖产品的分类精度,改进后的MCD12Q1的总体分类精度分别由72.76%(比较评价)、64.52%(样本评价)提高到83.05%和81.72%。3)不同土地覆盖类别精度提高的程度不同,林地、草地、耕地、人工地表以及水体的生产者精度分别提高35.36%、29.51%、2.98%、6.96%和6.11%。4)对于判定时序NDVI曲线相似度的2种具体方法而言,最小距离法(minimum distance,MD)总体上优于光谱角度匹配法(spectral angle mapper,SAM)。综上,保留现有土地覆盖产品中分类精度较高的部分,基于时序NDVI图谱库改进分类精度较低的部分,是提高现有土地覆盖产品分类精度的有效方法。     

基于遗传算法优化的BP神经网络遥感数据土地覆盖分类

提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络遥感分类方法。该方法兼顾了遗传算法和梯度下降优化算法分别在全局和局部搜索极小点的优势;避免了在BP网络训练过程中过早收敛于局部极小点的风险;与BP算法相比,该算法多次重复过程所得网络的均方差比较稳定。在算法验证中,用中巴地球资源一号卫星数据作为试验数据,详细描述了网络优化过程中的参数设置和关键参数变化过程,比较了该算法与BP算法、最大似然法的分类精度。分类试验表明：该算法不但有较高的执行效率,也能达到很高的分类精度。     

土地覆盖变化遥感检测方法

土地覆盖变化对与促进全球变化研究具有十分重要的意义。遥感技术是土地覆盖变化研究最有力的技术手段。各国学者发展了众多的变化检测方法,研究表明每种方法都具有优势与不足。实际研究中通常同时比较几种检测方法,选择其中最优的进行特定目的的研究。在总结前人研究的基础上,对变化检测研究中的遥感数据预处理、主要变化检测方法、变化检测阈值确定、变化类型分析以及检测精度检验等内容进行了系统的阐述,以期对土地覆盖变化研究能够起到积极作用。     

中国区域多源土地覆被遥感产品类别精度探索性分析

分析了GLOBCOVER,MODIS COLLECTION5,GLCNMO和GLC2000四种数据在中国区域的类别精度、空间一致性及类别均质性空间分布特征,结果表明:四种全球土地覆被遥感数据与参考数据存在一定的混淆现象,混淆主要发生于林地、草地、灌木和耕地之间,其中灌木与其他地类的混淆程度最为严重;四种数据完全空间一致性区域主要位于以林地、耕地、草地为主的光谱特征较为显著区域,其总面积约占研究区域总面积的39.03%;较为一致区域主要分布于完全一致区域周围,该区域的面积约占研究区总面积的40.67%,该区域主要地表类型为草地和裸地以及耕地为主;不一致区域的面积约占研究区总面积的18.56%,该区域地表类型较为复杂,地表景观呈现明显的破碎现象,耕地、林地、灌木、草地交错分布;完全不一致区域约占研究区总面积的1.74%,并且集中分布于胡焕庸地理分界线两侧,成典型的带状分布特征;四种土地覆被遥感数据的空间均质性谱图整体上趋于一致,主要分布于中国的华北平原、西北沙漠地区和东南地区。图谱表明,各地表土地覆被类别在中国西南地区的均质性区域几乎消失,这主要是因为该区域地表景观过于复杂,表现出强烈的景观异质性。本文为用户合理利用这些数据提供科学合理的依据,为多源土地覆被数据融合提供了必要的先验知识。     

基于遥感影像数据的建设项目区域土地覆被变化分析

利用遥感影像数据分析区域土地覆被变化,目前在开发建设项目环境影响调查中已得到广泛应用。选取水电站工程（天生桥一级水电站工程）和天然气开发工程（孝新合气田开发工程）两类建设项目作为分析对象,利用TM遥感影像进行项目区域土地覆被变化分析。通过FRAGSTATS方法,对6个有代表性的景观空间结构与异质性的定量指标进行计算,研究建设项目周边区域景观结构与景观格局变化。研究结果表明,两类项目周边区域土地覆盖类型均发生较大变化,景观格局呈破碎化,多样化发展。水电站项目建设通过水库蓄水和工程占地直接影响库周土地覆被变化,天然气开发项目通过带动经济发展,对区域土地覆被变化主要是间接影响。     

青海省共和县土地沙化与土地覆盖变化遥感监测研究

以Landsat-TM、ETM＋遥感数据为信息源，对青海省共和县1987年至2002年的土地沙化和土地覆盖变化进行了监测．研究结果表明．应用TM、ETM＋等中分辨率遥感影像，对以县为单位的区域性土地沙化和土地覆盖变化进行监测是适宜的．监测精度可达90％以上；监测期内．研究区的沙化土地面积不断增加，沙化程度也迅速加深，说明沙化土地治理的效果不明显；由于草地围封面积的扩大，一、二类草地的面积显著增加，草场质量显著改善，但由于未封育草地的过牧仍很普遍，三类草地沙化仍很严重；国营农场的撤离和国家退耕还草工程的实施是农田和居民地面积减少的主要原因。     

生态环境建设典型区土地覆盖景观变化的遥感分析

利用Landsat的TM数据,对地处我国半干旱区的张家口、榆林和定西3个典型区在1997年和2002年的土地覆盖进行了遥感监测,并以土地覆盖类型变化面积和景观格局指数为指标分析了生态环境建设工程的效果及由此而产生的土地覆盖景观格局的变化特征。结果显示,近年来典型区的生态环境在一定程度上都有所改善,以退耕还林还草措施为主的生态环境建设工程取得了一定成效,其中以自然条件好、治理力度大的张家口典型区所取得的成效明显;而自然条件较差,经济基础薄弱的榆林和定西典型区的治理成效相对较小。3个典型区土地覆盖类型变化特点都是农业用地减少,自然和半自然植被增加,并且斑块形状的不规则性都降低。由于作为景观基质的自然和半自然植被类型的面积和比例的增加,使得斑块复杂性和景观多样性都有所降低。     

基于多季相光谱混合分解和决策树的干旱区土地利用分类

该文利用2015年Landsat 8多季相数据,以民勤县为例探讨了干旱区土地覆被/利用分类方法。首先进行了研究区多季相遥感数据的主成分变换,确定了Landsat OLI光谱空间的内在维数。其次通过对各季相主成分空间的分析,确定了光谱混合分解的端元类型及各自的代表性季相。获取端元光谱之后,采用全约束线性光谱混合模型分解各个季相的遥感影像,估计各端元组分占像元的面积百分比（端元丰度值）。最后利用端元丰度值的多季相估计结果,依据先验知识和训练样本建立决策树分类规则进行土地覆被/利用分类。分类方法的总体精度达到90.94%,Kappa系数为0.90。研究表明：将物理意义明确的端元丰度值作为分类变量,能够快速、有效地获取分类规则,生成树的结构简单、合理、清晰,对训练数据的依赖性较低,因此具有应用于整个旱地系统土地覆被/利用分类的潜力。     

基于MODIS数据设计的中国土地覆盖分类系统与应用研究

该文阐述了国内外主要土地覆盖分类系统及其土地覆盖产品在中国的表现,依据中国植被编码体系在MODIS数据试验的基础上,对现有国内土地覆盖分类系统进行了重新设计,包括7大类22个二级类别,并利用2001～2002年MODIS1km时间序列NDVI数据和多波段反射率光谱数据对中国区域进行了土地覆盖分类,结果显示分类产品能较为准确地描述中国区域土地覆盖的实际情况。     

多源土地覆被产品在长三角地区的一致性分析与精度评价

土地覆被数据是全球环境问题,人类活动对生态系统影响评估等相关研究的重要数据源.近年来国内外生产了众多全球尺度或国家尺度上的土地覆被数据集,这些数据集在应用于特定区域研究时精度的可靠性以及多源数据集间的一致性对数据集的选择有着重要意义.该研究以长三角为研究区域,采用混淆矩阵、构成相似性分析和空间一致性分析等方法,对CCI...     

云南西双版纳基诺巴卡土地利用/土地覆盖时空动态研究

该研究以地理学为理论依据,以3S技术、PRA访谈、田野社区调查为主要手段,对基诺山土地利用/土地覆盖时空演变进行了35a跨度的分段对比研究和驱动因子分析。研究表明：轮作周期的缩短,将直接影响到植被自然演替的方向和群落的恢复;土地利用的高破碎度加大空间异质性,给地段性生态环境增加压力;森林组分的变化,将直接影响到山地生态系统的稳定性,生物多样性的保护;研究区人口目前未对耕地产生较大压力,人地矛盾主要是在农业耕作的方式上而不是土地对人口的承载能力上;国家政策和市场经济是土地利用/土地覆盖变化的决定因素,基诺族土地价值观是土地利用/土地覆盖变化的内核。     

铜川市土地利用/土地覆被动态变化研究

采用铜川市1987年和2002年两期TM遥感影像对该市的土地利用/土地覆被动态变化进行了研究。并结合遥感技术和地理信息系统技术,采用监督分类方法提取土地利用类型信息,分析了铜川市土地利用的数量变化特征和空间变化特征。研究结果表明,铜川市植被覆盖率(包括乔木林,灌木林,草地)由1987年的54.52%增加为2002年的64.46%,增加了近10%,退耕还林工程的实施在该区获得了显著成效;此外铜川市居民地面积增加了近1倍,主要由耕地转化而来,表明城市扩张占用耕地现象严重。     

基于遥感光谱的干旱区土地退化评价体系构建

干旱区土地退化(荒漠化)作为全球面临生态环境挑战之一,对粮食安全、环境质量和区域自然资源管理至关重要。土地退化本质是人与自然因素协同作用下土地利用/覆被类型、数量、结构以及功能的改变而引起的生态服务价值降低,核心是土壤和植被的退化。一方面,人与自然共同作用下的土地利用覆被可以表征土地退化状态,另一方面植被-土壤生境时间序列相互作用过程进一步辅助土地退化过程诊断。因此,该文首先从覆被结构、退化类型和退化程度3个层次建立干旱区土地退化状态评价体系。其次,采用GF-1/WFV时间序列遥感影像,基于多端元光谱混合分解模型建立土地利用/覆被精细分类量化表征下垫面质量属性,并进一步利用植被-生境组分互动特征参数进行功能量化,综合评价民勤2015年退化类型和退化程度。最后,结合地面立地景观照片以及采样点实测数据,对土地退化状态评价结果进行绝对定标和交叉验证。结果表明:遥感评价识别土地退化类型和程度的能力分别为87.5%和78.7%。对于民勤旱地系统,沙化过程、沙-盐化过程是主要的土地退化过程,轻度沙化、中度沙化为主导退化程度。该方法为宽波段遥感国产高分1号卫星在旱地系统土地退化状态信息提取和深入应用提供科学依据和实证研究。     

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。     

基于决策树的龙口市土地利用/覆盖分类研究

LUCC是全球变化研究的重要内容,土地利用/覆盖信息的获取是其前提和基础。决策树分类法是每次利用一定的规则,对遥感影像进行逐级细化的分类模型,具有直观、高效等特点。在综合分析每一种土地利用/覆盖类型各种特征的基础上,探讨将不同土地利用/覆盖类型的光谱特征、空间特征、波段比值特征等信息融入决策树分类模型,对龙口市土地利用/覆盖信息进行自动分类的方法,取得了较高的分类精度。