基于GEE的山东省近30年农业大棚时空动态变化研究

针对精确获取大尺度空间范围内农业大棚的分布情况并进行长时间的序列动态监测存在数据量大、计算效率低、精度不高等问题,利用Google Earth Engine(GEE)云平台能够实现快速存取、实时处理海量卫星数据,基于多时相Landsat影像进行农业大棚时序光谱特征和纹理特征的自动提取,采用随机森林算法实现山东省农业大棚的遥感分类,从而生成了山东省近30年农业大棚的空间分布和时空动态变化图。结果表明,本文分类流程具有较高的分类精度,其平均总体精度达到91.63%,Kappa系数均值为0.8642。经分析,山东省农业大棚从1990年的6.67 km^2增加到2018年的9919.40 km^2,增长速度为354.03 km^2/a。     

利用遥感技术对江边林业局进行森林资源调查

选取美国陆地卫星Land-sat-stm1999年3月成像比例尺为1：5万的TM453卫生数据，于2000年1－3月，对江边林业局森林资源进行了外业建标、室内判读和现地验证。结果判读一致率达92．3％，正判率达97．5％。     

TM卫星影像图在剑河县森林资源二类调查中的应用

贵州省 1999年第一次利用TM卫星影像图对剑河县进行森林资源二类调查。详细介绍了调查方法、步骤 ,并进行了判读精度分析 ,对存在的问题 ,提出了改进意见     

森林资源调查中Spot5卫星影像的处理方法

利用Spot5卫星进行森林资源调查时,首先要对遥感图像进行处理。文章介绍了处理环境对硬件和软件的要求。其处理过程包括影像配准、分辨率融合、影像拼接、色彩增强、分幅输出等。对其中的一些问题提出了个人见解。     

遥感影像的处理及在我省森林资源调查中的应用

简述遥感影像的形成、特点，介绍遥感影像的计算机处理过程以及在我省森林资源调查中的应用。利用遥感影像对全省森林资源进行调查，大大提高了调查质量和效率，降低了成本和劳动强度，与传统调查方法对比，具有不可替代的优势。     

干涉测量土地利用影像分类决策树法森林识别研究

利用ERS－1和ERS－2 SAR串行轨道数据经干涉测量处理生成的干涉测量土地利用影像对森林识别方法进行初步研究。内容包括基于目标识别选择合成干涉测量土地利用影像处理方法、应用斜分类器（OCI）生成分类决策树以及在自主开发的软件中调整分类决策树、对分类结果进行像元级别上的精度检验和误差分析等。结果表明：ERS－1和ERS－2 SAR串行轨道数据经干涉测量处理，利用其强度影像和相干影像可以合成多种干涉测量土地利用影像；其中最小值影像和 标准差影像较之于其它强度影像和变化影像更有利于区分水体和森林；由于OCI生成决策树的算法决定了在分类处理中没有不可分类别的存在，所以在初期选择分类类别时，要尽可能多的覆盖原始影像的数值区间；选择的各类别样本数据要尽可能的“纯”，以减少类别间数值区间的重叠，从而减少误分类情况。     

基于遥感的乌鲁木齐市绿地资源信息提取技术研究

城市绿地是城市生态系统中的一个子系统,可以综合调节城市生态环境。本文基于遥感信息,对乌鲁木齐市绿地格局进行研究和探讨,对城市绿地专题信息进行提取。主要通过计算TM影像及各主成分分量和归一化植被指数NDVI的相关系数来进行波段组合,提高遥感影像的目视解译精度和分类精度,然后与其他资料对比研究,可以发现该方法对于城市绿地信息提取能取得较好结果。研究表明乌鲁木齐市城市绿地存在面积较少,分布状况不均匀。     

沙化土地信息提取研究

采用LandsatETM 多时相影像,在地类光谱特征分析的基础上,用分层分离的方法,提取出沙化土地信息。以全国沙漠化普查地类划分标准中的植被覆盖度为确定沙化土地程度的依据,通过建立NDVI和实测植被覆盖度的回归模型,确定不同程度沙化土地对应的植被覆盖度与NDVI的对应关系,用NDVI阈值进行划分,得到沙化土地程度图。     

卫片"TM"影像在森林资源调查中的应用

通过"TM"影像与森林资源调查资料的对照,对林业资源等有关因子建立目视解译标志,这对如何准确地把卫片应用到森林资源调查方面起到一定的积极作用。     

基于GIS和RS的广州NDVI变化研究

以广州为研究区域，选取了1988，1993，1995，1998，2003，2005这6个时相的TM影像数据（轨道号122—44），利用遥感和地理信息系统技术相结合的方法。解译和分析植被指数NDVI的时空变化特征，以期为定量化监测城市生态动态变化提供方便的分析工具。根据TM数据计算和分析了广州、广州市区以及新白云国际机场的植被指数，进而得出区域植被指数的空间和时间变化图，并探讨其时空分布规律。结果表明，广州的NDVI变化有其特定的时空特征。总体而言，时间上表现为1995年和2005年较低，空间上表现为郊区比市区高。