毛乌素沙漠土地利用类型解译标志的建立 ——以榆阳区为例

为了准确地了解毛乌素沙漠的土地利用类型,掌握沙化土地的发展动态,以榆林市榆阳区为例,在ERDAS IMAGINE软件支持下对TM影像进行处理,建立榆阳区土地利用分类系统,依据此系统对处理后的图像建立解译标志,并应用人机目视解译的方法进行区划,经现地验证,其结果判正率大于95,可以满足解译精度的要求,说明此方法建立的解译标志是可行的,可对毛鸟素沙漠土地利用类型作准确的解译,并为在微机平台上全数字化解译整个沙漠土地利用类型提供了基础.     

长春遥感试验区航片土地利用现状解译

本文利用近期黑白航摄像片,依据土地利用现状分类系统,通过室内判读和外业调绘,对各个类型单元进行解译,提出了土地利用现状类型单元航片上的主要影像特征,建立了解译标志.为土地资源详查提供参考资料。     

QuickBird影像在城市土地利用现状调查中的应用研究

以QuickBird卫星影像作为主要数据源,采用主成分分析法对全色和多光谱图像进行融合,并与其它辅助信息进行综合分析,通过室内遥感目视解译,结合野外实地调查验证,对天津市塘沽区土地利用现状进行了遥感调查。研究表明:QuickBird提供的高分辨率卫星图像可以满足制作大比例尺城市土地利用现状图的要求,图像融合可以充分利用全色图像的高空间分辨率和多光谱图像的高光谱分辨率,提高了目视解译的精度。     

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。     

高分辨率遥感影像在宁夏第二次土地调查中的应用

以宁夏石嘴山市惠农区第二次土地调查为例,介绍了利用QuickBird高分辨率遥感影像进行室内解译、外业调查验证、建立土地利用数据库的技术方法和工作流程,并对解译结果精度进行分析评价。     

松嫩平原土地资源利用现状遥感调查方法初探

采用遥感方法对松嫩平原土地资源利用现状做了调查，对不同土地利用类型建立了解译标志，并对一些主要地物进行了光谱测量。从卫片解译精度看，判对率达９５％，用遥感方法进行１：２０万土地资源调查，精度能够得到保证。     

农业遥感影像目视解译技术要点

介绍了遥感影像目视解译的基本程序,从建立解译标志、色调和颜色解译、纹理解译、大小和形状解译4个方面介绍了常见遥感影像目视解译过程中的技术要点,同时探讨分析了如何提高解译速度和解译精度,包括高光谱遥感数据最佳波段的选择、遥感影像时相的选择和高分辨率影像的选择等.     

区域土地利用动态变化监测研究

分析土地资源的利用状况，预测其变化趋势，提出合理的土地利用对策是进行土地管理的前提和基础。采用遥感和GIS技术研究了虎林市1993-2003年土地利用／覆被变化和土地利用空间格局变化。将研究区Landsat5遥感卫星影像解译数据采用人机交互式解译的方法，选用土地利用变化和景观生态学的相关指数，对研究区10年来的土地利用／覆被变化进行了分析。具体表现为耕地、居民点及工矿用地增加，其它土地利用类型减少。在上述研究工作的基础上还提出了研究区生态环境保护和治理的建议。     

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。     

CBERS-02B卫星在喀斯特山区的应用潜力分析

为促进国产资源卫星数据在西部大开发和贵州经济建设服务中的应用,探索了CBERS-02B数据在喀斯特山区的土地利用遥感解译中理想的图像处理方法及分类方法。结果显示:134波段为土地利用分类的最佳波段组合,HIS变换融合是喀斯特高原山区背景下的CBERS-02B星HR与CCD数据的最佳融合方法。说明,国产卫星CBERS-02B能较好地实现喀斯特地区大比例尺土地利用分类,可以替代国外遥感影像TM,运用于喀斯特山区土地利用与调查方面。     

喀斯特石漠化地区遥感影像的决策树分类——以贵州省黔南州长顺县凯佐乡为例

喀斯待石漠化是在自然和人为因素相互作用下土地退化的现象.石漠化地区的遥感影像分类以往采用的是监督分类和非监督分类,但它们单纯地利用像元的亮度特征,分类精度低,往往不能满足实际的应用需要.决策树分类是一种新的遥感影像分类技术.以凯佐乡为研究对象,使用了ASTER影像数据、DEM和岩性数据,通过提取归一化植被指数、比值植被指数、地形坡度等数据建立分类规则,构建决策树.在ENVI软件支持下,获得了研究区的决策树分类影像.通过计算影像分类精度和Kappa系数.得到了以下结论：运用决策树分类法对石漠化地区遥感影像进行分类,可取得较理想的分类效果;实现了石漠化信息的自动化提取;若采用的遥感影像波段更多,DEM分辨率更高并减少数据处理中的误差将能够进一步提高分类精度.     

一年一季农作物遥感分类的时效性分析

【目的】基于遥感影像的作物分类研究是提取作物种植面积和长势分析及产量估测的基础,也是推动现代化农业快速发展的动力。研究结果可为农业等相关部门掌握农情,进行宏观调控提供依据。目前,农业遥感研究主要集中于中低分辨率遥感影像,影响植被信息提取的精度,应用高分辨率多时相遥感影像和选择最优分类方法可以提高植被信息提取精度。明确农作物遥感分类的时效性与最优分类方法,为快速、准确地获取作物空间分布数据和农情定量遥感监测提供依据。【方法】基于黑龙江省虎林市2014年5—10月覆盖完整生长期的20幅遥感影像,构建16 m分辨率NDVI时间序列曲线,建立决策树分类模型,通过分类影像进行系列阈值分割,并结合辅助背景数据及专家知识,成功提取虎林市土地利用覆被信息;利用20幅影像依次波段合成的方式进行作物分类,明确最优时相;将提取的耕地范围作为作物分类规则,并与未提取耕地范围的作物分类结果进行比较;同时通过最大似然法、马氏距离法、神经网络法、最小距离法、支持向量机、波谱角分类法、主成分分析法多种分类方法进行作物分类;利用农业保险投保地块数据进行精度验证。【结果】(1)7月初、7月末到8月初、9月末是研究区一年一季作物遥感分类的3个关键时相;(2)决策树分类方法在提取土地利用覆被信息的结果中精度最高,总体精度90.24%,Kappa系数0.87;(3)6月初与7月初2幅影像结合采用最大似然法对作物进行分类的总体精度高达94.01%,Kappa系数为0.79,6月初与7月初的影像结合,可以解决作物分类的时效性;(4)结合9月21日的影像,总体精度进一步提高,大豆分类精度明显提高,最终确定最大似然法为最优作物分类方法。【结论】通过遥感数据能实现在7月上旬对作物进行精准分类,拓展了遥感数据在农业领域的应用价值,对一年一季地区作物快速分类与农情定量遥感监测有重要意义。     

基于TM影像的喀什地区土地利用分类

以喀什地区为研究区,选取2010年9景TM影像为遥感信息源,利用支持向量机法对喀什地区的土地进行分类。最终分成7个类别,并用混淆矩阵对分类结果作精度评价,总体分类精度为85.28%,Kappa系数为82.79%。结果表明,利用支持向量机分类方法对TM影像进行喀什地区土地利用分类与制图是可行的,能较真实地反映该地区植被和土地利用的基本特征。     

基于遥感图像光谱特征融合的高原土地覆盖类型分类模型

在使用土地覆盖类型分类模型分类高原土地覆盖类型的过程中,由于不同类别地物间光谱信息更相近,在没有多特征降噪的情况下,容易产生噪声偏差,导致土地覆盖类型错分,设计一种基于遥感图像光谱特征融合的高原土地覆盖类型分类模型。设计特征提取方法,提取遥感图像中几何特征的空间特征与属性特征,以展示遥感图像光谱更多的空间细节信息;将遥感图像按照一定模式规则进行处理和运算,构建三种多特征融合模式,使用SVM作为分类工具,计算其中参数,实现元素的线性可分。模型性能测试结果表明：设计的分类模型所得到的分类结果在生产精度、总体精度、Kappa系数这三个指标中的评分均达到了0.7以上,验证了设计模型在高原土地覆盖类型分类中的准确性。     

基于无人机可见光遥感影像的耕地精准分类方法研究

无人机可见光遥感具有使用成本低、操作简单、实时获取遥感影像、地面分辨率高等优势。提出了一种利用无人机可见光遥感影像进行耕地精准分类的方法,以广东省惠州市惠东县铁涌镇石桥村部分耕地的可见光遥感影像为研究对象,对耕地的面积信息、形状信息以及位置信息进行监测和提取,采用面向对象法对影像中两种基于可见光波段的植被指数、纹理信息、形状信息进行分析,研究出分类提取耕地信息的较佳方案。经过反复实验确定分割尺度45、合并尺度90为分割参数,同时利用波段信息和纹理信息对未种植作物耕地和其他地物进行分离。该方法总体精度为89.23%,Kappa系数为0.72。实验结果表明利用无人机可见光遥感数据对耕地进行分类虽然存在一些细碎地块被错提、误提的情况,但总体精度仍然保持在一个很高的水准,可以为耕地作物分类提供参考,为实现精准农业提供精准的数据基础。     

基于高分辨率影像的流域土地利用类型的提取——以乡宁县红土沟流域为例

从高分辨率影像提取流域土地利用类型分类方法入手,介绍了面向对象的遥感分类方法及其在高分辨率遥感影像分类中的应用优势,并以ENVI软件的面向对象分类模块为基础平台,实现了利用SPOT5高分辨率遥感影像对乡宁县红土沟流域土地利用类型的提取。结果表明,面向对象的遥感分类方法在高分辨率遥感影像分类中具有很高的精度,是一种行之有效的高分辨率遥感分类方法。     

叠加分类及其在冀太行山区土地利用类型遥感解译中的应用

计算机遥感解译方法主要包括监督分类和非监督分类2种，但两者均具有一定局限性。为了更精确地获取土地利用类型信息，在分别采用监督分类与非监督分类的基础上，提出了叠加分类的遥感解译方法。此方法的关键在于，叠加分类时对叠加图像进行部分重新编码，即只对监督分类与非监督分类中的典型地物进行重新编码，这样会使监督分类图与非监督分类图进行较为充分的叠加，叠加后再进行重新编码，以保证良好的分类效果。以河北省太行山区为对象进行了案例研究，对监督分类、非监督分类和叠加分类进行了比较分析。研究结果表明，叠加分类效果最好，具有操作简单，人为影响较小，精度较高等优点。图3表3参17     

GIS和RS技术在土地利用动态监测中的应用

土地利用遥感动态监测能够快速提取土地利用变化信息,更新土地利用现状图,对于土地资源合理利用、科学管理具有重要的意义.以不同时相遥感影像为主要数据源,结合其他多种数据,探讨了土地利用遥感动态监测的技术流程.以1989年和2000年石河子垦区及周边地区TM影像为基础,分析了该区域土地利用的变化趋势.研究区内的土地利用变化总体趋势是耕地(农田)面积大幅度增加,以草(林)地向耕地(农田)的转化最为显著,各种土地利用类型处在相互转化中.     

基于遥感影像的土地利用分类系统的设计——以石河子垦区为例

[目的]有效保护、合理开发利用土地资源,把握真实、准确和实时的土地利用信息.[方法]以石河子垦区为例进行了基于遥感影像的土地利用分类系统的设计.[结果]遥感影像处理、分析的方法在区别不同的目标、不同的状态时,效果也有很大的差异,针对具有明显区域特征的示范区,研究确定了最佳的土地类型分类的方法与模型.[结论]设计了在示范区建立适应的土地利用分类系统的技术路线,并介绍了数据分析、影像处理、遥感影像分类处理以及分类精度评价与方法验证等关键研究方法.