基于遥感影像的昆明中心城区绿地信息提取

以昆明中心城区遥感影像为研究数据,采用基于面向对象分类的研究方法,按照监督分类的思想,将地物分为城市绿地、林地、裸地、水体、建筑和道路6种类型,运用支持向量机的分类器对绿地信息进行提取,并根据总体分类精度和kappa系数的大小对分类结果进行验证,结果表明:城市绿地信息提取精度良好,符合城市绿地调查的精度标准,认为此种绿地信息提取方法值得推广运用。     

融合面向对象与缨帽变换的湿地覆被类别遥感提取方法

为了有效提取湿地覆被类别遥感信息,该文基于国产环境星影像(HJ-CCD)和Landsat7遥感影像(ETM)提出了一种融合面向对象技术和缨帽变换的提取湿地覆被信息的方法,并对东洞庭湖区的湿地进行提取。遥感提取结果的总体精度90.02%,Kappa系数0.88,高于传统的分类方法分类的量化结果;获得的结果没有"椒盐现象"且比较紧致。试验结果表明融合面向对象和缨帽变换的方法能够有效的提取湿地覆被类别,精度高,效果好。研究结果为有效地利用遥感手段提取湿地覆被信息提供参考。     

基于GF-1与Landsat8 OLI影像的作物种植结构与产量分析

作物种植结构监测和估产是精准农业遥感的重点领域,其研究对于指导作物种植结构和制定农业政策具有重要意义。该文以黑龙江省北安市为研究区,以2015年的Landsat8 OLI和多时相GF-1为遥感数据源,基于物候信息和光谱特征确定的农作物识别关键时期和特征参数,构建面向对象的决策树分类模型,开展作物种植结构监测研究;综合植被光谱指数和地面采样数据,采用逐步回归方法建立产量遥感估算模型。结果表明:多源与多时相的遥感数据可以反映不同农作物的季相特征,应用本文所构建的决策树分类模型,作物分类效果较好,总体精度达87.54%,Kappa系数为0.8115;2015年,北安市的主要作物类型为大豆、玉米、水稻和小麦,面积分别为2204、1955、122和19 km~2,其中大豆的种植面积最大,占作物种植面积的51.24%。基于NDVI、EVI和GNDVI构建的多元回归模型为北安市大豆和玉米产量估算最优模型(R~2=0.823 7,均方根误差135.45 g/m~2,精度80.55%);北安市玉米高产区集中分布在西部,大豆的高产区主要分布在东部;2015年北安市玉米和大豆的单产分别为8 659、2 846 kg/hm~2,总产量分别为16.93×10~8、6.27×10~8 kg。利用作物关键物候期的多源多时相遥感数据能够精确高效地提取作物种植结构,构建的产量估算多元回归模型,为精准农业科学发展提供参考。     

基于HJ卫星数据与面向对象分类的土地利用/覆盖信息提取

土地利用/覆盖信息是区域气候与环境研究的基础,是土地资源规划与管理、合理开发与保护的信息保障。为此,该文选取长株潭城市群核心区为试验区,以时间序列HJ卫星影像为数据源,首先构建了时间序列归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、时间序列光谱第一主成分(first principal component,PC1)数据集,通过J-M(Jeffries-Matusita)距离变量可分离性分析结合地表覆盖的物候特征,确定最佳时序HJ组合数据;其次,采用面向对象的随机森林算法对研究区土地利用/覆盖信息进行分类,并对分类结果进行精度评价与比较分析。研究结果表明:采用时间序列HJ组合数据与面向对象的分类方法,提取城市土地利用/覆盖信息的总体精度和Kappa系数分别达到91.55%和0.90,其中水田、水浇地、旱地、林地、建设用地的生产者精度均达到90%及以上;相对于时间序列基于像元分类、单时相面向对象的分类方法,该文提出的土地利用/覆盖信息提取方法的总体分类精度和Kappa系数分别提高了2.26%、0.02和6.82%、0.08,有效提高了区域土地利用/覆盖信息提取的精度,为大范围土地利用/覆盖精细化分类提供了有效的途径。     

融合光谱混合分解与面向对象的土地利用/覆被分类

错综复杂的土地利用模式和破碎的地物斑块制约了土地利用/覆被分类的精度和效率。一方面,混合像元模糊了地物的光谱信息,影响了分类精度。另一方面,如何高效利用地物的光谱、形状和纹理特征是当前土地利用/覆被分类的研究热点。为了提高基于遥感技术的土地利用/覆被分类精度,该研究基于Sentinel-2A遥感影像,开展融合光谱混合分解与面向对象的土地利用/覆被分类研究。首先,基于地物的光谱、形状和纹理特征,在3个分割尺度通过NDWI（Normalized Difference Water Index)、NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）、SBL（Soil Background Level）等8个特征参数构建了不同地物信息的提取规则。其次,利用光谱混合分解模型提取研究区基质（SL;岩石和土壤）、植被（GV;光合作用叶片）和暗色物质（DA;阴影和水）3类通用端元。最后,尝试融合3端元光谱特征优化地物信息提取规则。研究结果表明：1）基于构建的光谱、形状和纹理的地物信息提取规则,使用模糊函数、阈值法进行土地利用/覆被分类,获得了较高的分类精度,总体精度为80.83%,Kappa系数为0.76。2）融合3端元的光谱特征的提取规则将分类精度提升至90.00%,Kappa系数提升至0.88。3）具有明确物理意义的3端元的融入增强了像元内各组分信息的差异性,弥补了传统光谱指数对植被与土壤间的亮度信息解析度不足的缺陷。该方法能充分利用影像的光谱信息,是一种由易到难、对不确定因素进行逐层剥离的土地利用/覆被信息提取技术。因此,对中高分辨率的多光谱遥感影像十分友好,在土地利用/覆被的精细化分类中有较大应用潜力。     

黑土区田块尺度精准管理遥感分区时空格局与成因分析

精准管理分区是实施精准农业的重要环节,对分区结果的时空变化分析有利于因地制宜制定田间精准管理措施。该研究以黑龙江省友谊农场种植玉米作物的田块为研究区,获取多年玉米出苗期Sentinel-2 A卫星遥感影像,提取归一化差异植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI),运用面向对象分割的方法进行精准管理分区,通过空间转移矩阵方法表述研究区分区格局变化情况,并对精准管理分区时空格局成因进行探究。结果表明:研究区在2017-2020年6月上旬精准管理分区格局相似;分区后NDVI、高程、坡度的变异系数分别降低了70.690%～76.420%、42.857%～57.143%、30.723%～34.940%;同一条垄线上,4期NDVI最高值均位于阳坡,且坡顶至阴坡坡底NDVI值逐渐降低;作物生长初期地形影响土壤水分及温度分布从而影响作物长势及精准管理分区格局。研究结果为精准管理分区与精准施肥、施药等田间变量管理措施的衔接提供参考。     

官厅水库库区水生植物演变格局时空变化特征分析

利用中等分辨率长时间序列的TM遥感影像(1995—2007年),采用面向对象的分类方法,以多尺度分割技术为核心,提取了官厅水库水生植物空间分布信息,在斑块类型和景观级别尺度上,共筛选了8个高度浓缩景观格局信息的定量指标,结合水生植物空间分布的质心变化,分析了水生植物演变格局的时空变化特征。研究表明:(1)1995—2007年,受水域面积的扩张和萎缩的影响,库区水生植物面积及其平均斑块面积呈明显地增加和减少趋势:沉水植物波动幅度比较明显,呈先小幅扩张后急剧萎缩的趋势,2000年之前,随水域的扩张,其面积增加了30.2 km2,相对动态度达116.87%;之后,随着水域面积的持续萎缩,沉水植物面积以每年4.2%呈大幅递减趋势,减少了43.02 km2;挺水植物所占比例较小,其面积呈小幅扩张趋势,增加了4.58 km2。(2)沉水植物和挺水植物随水域面积的波动呈现不同的景观格局演变特征。库区沉水植物的景观优势度高,最高达56.09%,占库区水生植物景观类型的主体;挺水植物的平均斑块面积、聚集度指数均低于同年沉水植物,具有离散度高、破碎度高、连通性低的特点。挺水植物的斑块形状相对复杂,其分维度指数平均比同年沉水植物高0.29。(3)水生植物的质心12 a来发生了不同程度的偏移变化,挺水植物质心整体向库区东北方向移动了1.88 km,偏移方向为东偏北12.78°;沉水植物质心整体向库区西南方向移动了4.66 km,偏移方向为南偏西43.04°。     

面向对象的土地利用/覆盖遥感分类方法与流程应用

为了进一步提高干旱/半干旱地区土地利用/覆盖分类精度,该文以新疆石河子垦区为研究区,利用NDVI时间序列分析的方法确定了土地利用/覆盖遥感分类最佳时相组合;采用最佳指数因子OIF对参与图像分割的谱段进行选择;选择不同分割参数建立4级分割层次,构建了不同尺度的分类对象;针对其不同特点,分别选择基于知识的模糊分类和基于样本的监督分类方法;建立了面向对象的土地利用/覆盖遥感分类流程。采用地面实测数据对分类效果进行评估,与基于像元的分类方法相比,该文方法能够获取更高的分类精度,可为同类的研究与应用提供借鉴。     

基于WINDOWS的地理信息系统WINGIS

基于ＷＩＮＤＯＷＳ的地理信息系统ＷＩＮＧＩＳ高显连关键词地理信息系统（ＧＩＳ），ＷＩＮＤＯＷＳ，数据结构，面向对象程序设计从８０年代起我国陆续在微机上开发了一些通用和专用的地理信息系统（ＧＩＳ），它们基本上是基于ＤＯＳ环境的系统。ＧＩＳ的核心功能是进...