基于〝3S〞技术的县级土地利用现状更新调查

为保持县级土地利用数据的现势性，基于“3S”技术研究了土地利用现状更新的方法。首先对遥感影像数据进行预处理和计算机自动分类，将自动分类结果、土地利用现状图和DOM叠加，利用人机交互解译的方法提取变化信息；然后，在GPS引导下进行实地调绘，将调绘结果录入土地利用数据库，并运用GIS空间分析方法更新土地利用现状。经过研究，利用“3S”技术更新县级土地利用现状数据是可行的。还对其中部分关键问题进行了讨论，并得出结论，整个数据更新是个系统工程，要通力配合，尤其注意外业调查与影像处理精度和解译精度。     

基于GF-1卫星数据与面向对象分类的达里诺尔湿地自然保护区土地覆盖信息提取

以达里诺尔湿地自然保护区为研究区，基于国产GF-1遥感影像，采用面向对象和传统目视解译的分类方法对研究区土地覆盖遥感信息进行提取，并对其结果进行对比分析，采取混淆矩阵对面向对象分类结果进行精度验证。结果表明：（1）充分利用了GF-1遥感影像的光谱信息，面向对象分类采取试错法确定最优分割尺度为550，形状和紧致度因子分别为0.6和0.5，各波段权重均为1。（2）面向对象分类总体分类精度达98.22％，KAPPA系数为0.96；（3）面向对象分类方法可快速准确提取类型较为复杂的土地覆盖信息，为内陆湿地精准快速提取研究区土地覆盖分类信息提供参考，以期为湿地遥感业务化监测提供技术规范。     

湖北汉江生态经济带土地利用与覆盖变化研究

中国区域经济带的空间演变与经济社会的可持续发展具有密切的相关性,探索土地利用与覆盖变化对于未来发展具有重要意义。以中国中部地区产业发展与生态保护典型区域湖北汉江生态经济带为例,基于RS技术,在对湖北汉江生态经济带2000年、2007年、2013年3期遥感影像监督分类的基础上,运用土地利用动态度指数、土地利用综合程度指数、单一土地利用相对变化率等数学模型,定量分析了湖北汉江生态经济带13年间土地利用的时空格局及演变特点。研究表明：2000—2013年湖北汉江生态经济带土地利用结构稳定性较差;13年来,湖北汉江生态经济带耕地减少了10256.4756 km²,从土地利用转移矩阵分析,耕地主要是转向了林地,从遥感影像对比发现,城市周围的耕地被建设用地侵蚀,水域的变化幅度最小;从单一土地利用动态度分析,建设用地在2007—2013年变化最为剧烈,其动态度是4.826%;区域变化方面,各地级市（省辖市）土地利用变化显著,汉阳与潜江的水域变化率较大,从总体而言,神农架林区各类土地利用类型变率均较低。     

基于高分卫星影像的青岛市冬小麦种植信息提取

为了准确获取青岛市主要农作物冬小麦的种植信息,以GF-1/16 m卫星影像为主要数据源,将高程、土地利用和田间调查数据作为辅助数据源,根据冬小麦主要发育期与其他地物在GF-1/16 m卫星影像上的光谱差异,计算得到4月份为青岛市冬小麦遥感面积提取的最佳时相。在最佳时相内,采用决策树分类法,通过分区解译方式,提取出青岛市2017年冬小麦种植面积和分布区域,并利用GF-2融合后 1 m卫星影像、地面调查数据和统计局公布数据对分类结果进行精度验证。结果表明:利用GF-1/16 m卫星影像在幅宽、时间和空间分辨率的优势,将土地利用和高程等引入决策树分类模型,进行区域尺度的冬小麦种植面积遥感估算的方法是可行的。经精度验证,2017年青岛市冬小麦遥感解译总精度为94.3%,Kappa系数为0.857。遥感提取面积略小于统计局公布数据,面积总量提取精度为93.6%。本研究为基于高分卫星影像的区域尺度作物种植面积提取提供参考。     

土地利用动态监测中多源影像融合方法的比较研究--以陕北黄土丘陵沟壑区为例

在陕北黄土丘陵沟壑区,采用单一传感器的遥感影像提取土地利用信息,存在着识别的土地利用类别少、某些类别混分现象较严重、分类结果的精度较低等问题。以TM多光谱数据和SPOT全色光谱数据的融合为例,提出了适宜于该地区的两种影像融合方法:主成分变换法和乘积运算法,并从影像的光谱质量、纹理信息和目视效果等方面对其进行了对比与评价。结果显示,主成分变换法为较理想的融合方法。以陕北无定河流域为实验样区的土地利用自动分类结果表明,该方法的应用使土地利用各类别的提取精度都有不同程度的提高;水体、水田和城镇用地等面积较小的类别分类正确率提高达到10%以上;坡耕地与林草地的混分明显减少,分类精度均提高了5%以上;分类总精度从82.0%提高到89.2%,取得了良好的分类效果。此研究对于遥感影像融合技术的评价与应用进行了有益的探索,同时为该地区的土地利用动态监测提供了关键技术。     

遥感影像土地覆被分类研究进展

传统的遥感影像土地覆被分类技术主要有监督分类和非监督分类,随着遥感探测技术和计算机技术的不断发展,遥感分类技术得到了长足发展。在传统遥感分类技术的基础上,结合当今遥感影像分类技术领域内的一些新进展和应用,对土地覆被分类技术做出较为全面的阐述。     

基于Landsat8 OLI数据的山东省耕地信息提取研究

为了探讨美国最新发射的陆地卫星Landsat8 OLI影像在耕地信息提取方面的效果,为了解该影像的应用潜力提供一些信息,采用遥感图像处理软件ENVI,对覆盖山东省区域的12幅Landsat8 OLI影像进行了计算机校正和增强处理,通过目视解释、监督分类和非监督分类交互式的分类方法提取山东省的耕地信息。结果表明,基于Landsat8 OLI数据提取耕地信息适宜波段是543波段和652波段组合,提取精度达到91.8%,Landsat8 OLI数据可以满足耕地利用及管理中对耕地信息适时获取的要求。

     

基于无人机影像的林地单株立木自动化提取研究——以丹霞山湿地保护区为例

利用无人机技术可以快速获取林业自然保护区高分辨率遥感影像,无人机影像在林业资源调查与监测中具备传统卫星影像无可比拟的优势。本研究以丹霞山湿地自然保护区为研究对象,基于无人机遥感影像,提出了一种人工林地单株立木自动化提取方法。研究采用遥感影像多尺度分割算法,对研究区无人机遥感影像进行多尺度分割,然后通过构建林地特征信息模型,实现对案例区人工林地单株立木自动化提取。结果表明：该方法在丹霞山湿地保护区人工林地自动化提取中具有较高的可行性,Kappa系数达到了0.979,总体分类精度达到了98.40%,能够满足人工林地提取的需要。该方法省去了人工林地分类前的人工干预和先验知识输入,大幅度提高了无人机影像在林地资源调查应用中的工作效率,为精准林业调查提供了一种新方法。     

基于几何语义知识的冬小麦自动分类

【研究目的】为了实现遥感影像的作物自动分类，并探索空间信息在分类中作用，【方法】本文提出结合光谱和空间信息的作物分类方法。首先，借助光谱信息实现地物初始分割，然后以目标作物历史空间分布为语义约束，根据隶属度提取目标作物。最后，在多时相遥感影像条件下，以冬小麦为目标作物进行了方法的验证，【结果】结果显示，本文方法可实现冬小麦自动提取与识别，总体精度为95.33%，Kappa系数为0.90，可满足农情监测的实际需求。另外，在单时相遥感影像条件下，本文结合几何语义知识的作物分类精度也达到了较高水平。【结论】相对于遥感影像单一光谱信息的分类方法，本文方法利用了作物空间信息，不仅能满足精度要求，还实现了分类的自动化，对工程化应用具有一定的参考价值。     

基于CA-Markov模型的甘州区土地利用变化预测分析

研究以张掖市甘州区为例,以黑河流域2000年和张掖市2007年土地利用/土地覆盖(LUCC)数据集的矢量数据、2014年Landsat 8 OLI_TIRS 8月份遥感影像和Google Earth影像为数据源,以Arc GIS10.1、ENVI 4.8和IDRISI 17.00为计算平台,利用CA-Markov模型对2014年土地利用变化进行模拟和预测,并将预测结果与2014年甘州区LUCC解译数据作对比分析,其Kappa系数为87.87%,表明预测与现实一致性较佳。最后对2021年甘州区土地利用分类进行模拟和预测。从预测结果可以看出:2000—2021年间甘州区耕地面积和建设用地面积呈现较快的增长趋势,未利用地面积呈现较快的减少趋势;林地和水域呈现缓慢地增长趋势;草地面积变化较小。简要分析了其变化原因主要归因于政策、社会经济、人口和科学技术几方面。对2021年甘州区土地利用变化的预测研究结果可为该区土地利用合理规划管理及经济发展政策的制定提供科学的决策依据。     

利用无人机遥感技术提取农作物植被覆盖度方法研究

基于无人机的遥感信息获取技术已广泛应用在农业领域。无人机遥感平台获取农作物信息技术具有高时效、高分辨率、低成本、快速、准确等特点,是目前精准农业中农田信息获取的重要手段之一。利用无人机遥感技术获取可见光影像,以棉花、花生和玉米为研究对象,选取不同的植被指数进行可见光图像阈值分割,结合研究区域可见光影像监督分类结果,确定3种作物提取植被覆盖度方法。试验结果表明,利用无人机可见光图像植被指数阈值分类方法,可以有效提取作物植被覆盖度。该方法对于棉花、花生和玉米3种作物植被覆盖信息的提取精度较高。     

LANDSAT数据在沙地动态监测中提取沙地信息的最佳波段组合研究

多光谱遥感数据是沙地动态监测的数据源,从中提取的沙地信息是监测的基础数据。波段是否为最佳组合,直接影响沙地信息的提取和地物的分类。笔者结合研究区域的实际情况,通过对单波段信息、波段间的相关性和OIF指数的分析,研究了提取物及其背景的特征,获得提取沙地信息的最佳波段组合为波段3、4、7。该组合形成的彩色图像地物信息丰富,沙地信息突出,易于目视解译,效果良好。波段的组合研究为后期数据处理提供了有力的技术支撑。     

基于决策树方法的淡水沼泽湿地信息提取——以扎龙湿地为例

为了及时准确地获取湿地基础信息,对湿地进行动态监测和保护。以扎龙湿地为研究区,以区域湿地遥感信息提取为目标,采用TM影像数据、DEM数据、归一化植被指数、纹理信息等复合识别指标构建决策树模型,对研究区不同地类进行分类。然后与传统的最大监督分类法所得到的结果进行对比。结果表明,采用基于指数的决策树分类方法对扎龙湿地类型进行分类,较传统的最大似然监督分类精度提高了14.6%;总体Kappa系数提高了0.1751,分类精度较监督分类有明显的提高,证明基于多源数据决策树分类方法是内陆淡水沼泽湿地信息提取的有效手段。     

作物类型遥感识别研究进展

及时获取作物种植面积是研究粮食区域平衡,预测农业综合生产力和人口承载力的基础。遥感技术已经成为提取作物种植面积的重要手段,而前提是识别作物。为了理清当前该领域的国内外研究现状,以遥感在作物类型识别中的应用为主线,归纳了国内外作物类型识别研究中常用的各类遥感数据,如资源遥感影像、气象遥感影像、高分辨率影像、高光谱影像和微波影像等,分析其优缺点和适用性;同时总结了利用遥感进行作物类型识别的3 类研究方法,包括基于光谱的识别方法、基于物候差异的识别方法以及光谱与物候相结合的方法,分析了各种方法的特点;指出目前作物类型遥感识别中存在的主要问题,如影像空间精度与价格的平衡问题,多分辨率遥感数据的综合应用问题,物候差异对作物识别的影响问题等;认为不同分辨率遥感数据的结合可以弥补各自不足,遥感影像的时相选择是提高精度的关键,另外需要应用除光谱和物候以外的更多解译标志;建议进一步深入研究作物识别机理和多尺度数据融合方法。以期为遥感技术在作物类型识别中的深入研究提供参考和借鉴。     

Study on Land Use/Cover Changes and the Driving Forces in Xuzhou City

Based on the remote sensing data of Landsat 5,landscape indexes were used to analyze the land use/cover changes of Xuzhou City during 1994 and 2005,in order to discover the inside driving system.Fourteen social driving forces were chosen according to the PCA theory,and the social driving forces of land use/cover change were analyzed with the help of SPSS software.The result indicated that population,economy,adjustment of agriculture structure were main impact factors of land use/cover changes.     

基于GIS系统生态功能区划研究——以黑龙江省密山市为例

为了探索和研究GIS系统在生态领域中的应用,尤其是检验遥感技术在生态功能区划方面发挥的突出作用,以黑龙江省密山市行政所辖区为研究对象,利用2012年7月133/28、133/29、134/28、134/29、135/28 5景TM卫星数据和密山市地形图,设置密山市整体的研究区域。通过用ERDAS对卫星数据的校正、图象增强等处理,结合密山市状况资料,进行有监督分类。结果表明,共分成4种类型：森林、草地、耕地和水域,并建立了卫星影象分类解译标志。运用空间分析方法结合生态功能分区的原则,对密山市进行生态功能区划。共划分4个生态功能区域：Ⅰ西北部林业生态建设发展区;Ⅱ铁路沿线工商贸密集发展区;Ⅲ中南部农业建设发展区;Ⅳ兴凯湖生态旅游及渔业发展区。