基于RNMU的多源星载SAR影像融合与土地覆盖分类

为充分利用多时相、多极化SAR数据在不同土地覆盖类型中的后向散射特性,将递归非负矩阵下近似(Recursive nonnegative matrix underapproximation,RNMU)算法引入多源SAR数据的融合,并利用融合后的SAR影像实现较高精度的土地覆盖分类。融合过程中,在根据不同模式SAR影像特点进行多源SAR影像预处理的基础上,基于RNMU算法通过对多个输入SAR影像进行矩阵分解及迭代最优矩阵求解,得到融合影像。为验证融合后SAR影像在土地覆盖分类中的应用效果,以吉林省大安市为研究区,对多时相Sentinel-1的VV/VH双极化SAR数据和高分三号(GF-3)的HH/HV双极化SAR数据进行了基于RNMU的影像融合,并利用融合后的SAR影像进行研究区主要土地覆盖类型分类。实验结果表明,基于RNMU融合影像的土地覆盖分类总体精度达93. 11%,Kappa系数为0. 86,与Gram-Schmid(G-S)融合方法相比,分类总体精度提高了6. 83个百分点,Kappa系数提高0. 12。多源SAR融合为SAR影像融合提供了有效手段,为土地覆盖分类提供了更多高精度的数据资源。     

星载高分辨率SAR土地利用调查监测应用潜力评价

近年发射的1 m/3 m高分辨率合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）卫星为多云多雾地区土地利用动态遥感监测提供了重要数据源。为进一步检测高分辨率SAR卫星的适用性,采用对比分析和统计评价法,对TERRASAR、COSMO SkyMed、RADARSAT-2高分辨率SAR卫星中1 m聚束模式和3 m条带模式数据新增建设用地监测能力进行综合评价。结果表明,1 m聚束模式新增建设用地属性识别准确率可达到80%,3 m条带模式识别准确率约75%,基本新增建设用地监测应用需要。     

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。     

星载高分辨率合成孔径雷达影像纠正技术

TERRASAR、COSMO SkyMed、RADARSAT-2等星载高分辨率合成孔径雷达影像为土地利用调查监测提供了重要数据源,但尚未形成业务化应用技术流程。该文根据高分辨率星载合成孔径雷达影像成像机理,在对典型特征地物点定位精度分析的基础上,提出几何纠正控制点选取方法;通过类比法分析了不同纠正模型应用效果。试验表明高分辨率星载合成孔径雷达影像几何纠正需要10～15个控制点,1?m聚束模式纠正中误差约3～5 m,3 m条带模式纠正中误差约5～8 m,分别满足1∶1万和1∶2.5万土地调查监测几何精度要求。     

基于多时相GF1-WFV和GF3-FSⅡ极化特征的湿地分类

针对湿地季节性变化特点和不同湿地类型植被覆盖的差异,综合利用多时相GF1-WFV和GF3-FSⅡ极化特征数据,开展湿地精细分类方法研究。首先,对13期GF1-WFV影像的光谱信息、植被指数和水体指数,利用随机森林算法(Random forests,RF)的OOB样本,优选出50个特征值,进行湿地初分类;然后,针对分类结果中沼泽草地、灌丛沼泽和沼泽地混分,部分湿地类型识别精度低的问题,利用1期植被生长旺盛期的GF3-FSⅡ双极化SAR影像,从强度和幅度两个维度进行后向散射特征分析,优选σFD-HH进行部分湿地类型识别;最后,以吉林省大安市为研究区进行实例验证与分析,结果表明,湿地分类总体精度为86. 23%,Kappa系数为0. 82。本文研究结果可以为湿地资源调查和管理提供技术支撑。     

土地资源遥感监测产业化应用方法探讨

遥感技术已广泛应用于国土资源调查、评价和监测等领域，而遥感数据处理与分析仍是制约其应用深度的重要因素。该文在对比分析目前资源遥感监测技术的基础上，探索了基于两个时相遥感影像的变化信息提取、基于遥感影像与基年土地利用现状图的变化信息提取和基于最新遥感影像土地利用现状信息提取等关键环节的技术方法，提出了适合工程化和规模化应用的解决方案，为遥感技术在土地资源领域的深入应用提供技术支持。     

基于空间约束关系的土地利用/覆被遥感分类方法研究

该文提出了基于空间约束关系的遥感分类方法，即利用数字高程模型、土地利用数据库等提供的先验知识，构建地物空间约束关系，实现先验信息和光谱信息的融合，以消除或部分消除单纯使用光谱知识造成的“同物异谱”和“异物同谱”，抑制因空间分辨率提高造成类内噪声较大等现象。试验表明，该方法简单实用，同时也说明了空间知识在遥感分类中的重要性。