基于Landsat-8 影像森林植被信息计算机自动提取研究

Landsat-8能够提供15 m全色波段和30 m分辨率的多光谱波段,Landsat-8上携带有OLI（operational land imager,陆地成像仪）和TIRS（thermal infrared sensor,热红外传感器）2个主要载荷,OLI陆地成像仪包括9个波段,TIRS包括2个热红处波段,全色波段Band8波段范围较窄,这种方式可以在全色图像上更好区分植被和无植被特征。本研究以攸县为例,采用Landsat-8遥感影像为数据源,进行缨帽变换及主成分分析处理,利用决策树分类模型进行提取。结果表明：Landsat-8遥感数据经过缨帽变换和主成分分析处理后,增强纹理信息,突出各地物的特征,把各地物在经过处理后的灰度值作为决策树分类模型的阈值,利用计算机自动提取,提取的总体精度为84.7%,攸县森林植被的面积为150911.7 hm2与以往的只利用波段的灰度值及植被指数等作为阈值相比,精度明显提高,方法也得到改善,得到了比较好的提取结果。     

长春市建设用地扩张对耕地资源的影响

通过分析长春市区建设用地与耕地的时空变化特征及建设用地扩张对耕地的影响,为黑土区土地合理利用与耕地保护提供参考。本文采用2005年和2019年的Landsat TM/OLI遥感影像,基于面向对象-决策树的分类方法提取研究区土地利用信息,对长春市区建设用地和耕地的时空变化及建设用地对耕地数量、质量和结构的影响进行了研究。结果表明：2005年以来,长春市区建设用地扩张21163.30 hm²,而耕地面积则减少19011.81 hm²。新增加的建设用地占用耕地18170.84 hm²,为建设用地增加面积的85.33%,建设用地的扩张导致耕地破碎化程度增大;建设用地侵占的耕地多为优质耕地,Ⅰ~Ⅲ级的面积比例达72.17%。研究结果对协调黑土区快速城市化过程中耕地资源的保护具有重要的指导意义。     

随机森林方法在玉米-大豆精细识别中的应用

研究基于遥感影像的作物精确识别技术方法, 对获取作物分布信息具有重要意义。随机森林分类(random forest classification, RFC)是机器学习的一种, 本文使用Landsat-8 OLI卫星影像数据, 针对研究区内的大豆、玉米和其他地物等3种主要作物类型, 系统比较了该方法与较为成熟的最大似然分类(maximum likelihood classification, MLC)、支持向量机分类(support vector machine, SVM)方法的分类精度。结果表明, MLC、SVM、RFC的总体分类精度分别为91.68%、91.49%、94.32%, Kappa系数分别为0.87、0.87、0.91, RFC方法作物识别精度比MLC和SVM分类显著提升。对原始7波段影像进行主成分变换(principal component analysis, PCA), 提取前4个主成分分量, 同时计算归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)和归一化水体指数(normalized difference water index, NDWI), 将6个额外辅助特征波段叠加到原始7个波段影像上进行再次分类, MLC和SVM方法作物识别精度未有提升, RFC方法总体精度提高了1.49个百分点, Kappa系数提高0.03, 精度提升幅度有限, 主要原因是6个辅助波段在类型识别中作用较小。在分类耗时上, MLC、SVM、RFC分别为145 s、11 000 s、1800 s, 表明随机森林分类具有最好的分类精度和适中的耗时。综合评价后, 随机森林分类方法在进行大豆-玉米精细识别中具有较大优势, 具有业务应用的潜力。     

基于中等分辨率遥感影像的桃源县竹林信息提取研究

为了提高竹资源调查效率,为资源的合理开发和科学规划提供依据,以湖南省桃源县为研究对象,以中等分辨率Landsat TM遥感影像、桃源县二类调查资源分布图等为数据源,利用ENVI 4.5对Landsat TM进行图像预处理,运用非监督分类、最大似然分类、马氏距离分类、最小距离分类4种分类法对竹林信息进行提取,并对其精度进行评价。结果表明：非监督分类、最大似然分类、最小距离分类、马氏距离分类总体精度分别为60.47%、92.15%、71.70%、82.81%,Kappa系数分别为0.4263、0.8890、0.6085、0.7595。监督分类的精度比非监督分类要高,其中最大似然法分类的总体精度、用户精度、Kappa系数均比其他3种分类精度要高,在保证竹林分类精度的同时,其他植被类型的分类精度也能得到满意的结果,因此它是进行竹林信息提取的较为理想的方法。     

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。     

近20年陇东黄土高原耕地撂荒及其驱动力——以甘肃省平凉市崆峒区为例_*

为深入了解耕地撂荒的原因,保护耕地质量和数量,进而保证国家粮食安全和社会稳定,本文基于Landsat TM/OLI遥感数据与问卷调查数据,通过遥感影像解译和二元logistic回归模型研究了崆峒区耕地撂荒的时空分布和驱动力。结果表明：（1）1995—2015年崆峒区耕地撂荒面积增加5012.06 hm2,其中前十年撂荒地面积增加了3221.13 hm2,后十年撂荒地面积增加了1790.93 hm2;（2）近20年以来,撂荒地主要集中在坡度为5°~20°的山区坡耕地;（3）影响崆峒区耕地撂荒的10个因子中,除家庭规模、耕地数量和耕地产量的回归系数较小外,其余因子都具有较大的回归系数。因此,在崆峒区社会经济因素是耕地撂荒的主要驱动力,务农机会成本上升等原因引起的耕地边际化是撂荒发生的根本原因,而劳动力析出是造成耕地撂荒的直接原因。     

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。     

棉花黄萎病疑似病田的卫星遥感监测——以TM卫星影像为例

研究TM卫星影像最佳时相(单一时相)对黄萎病疑似病害棉田诊断和分类的技术与方法,为棉花生产提供具有针对性的管理方案,对促进棉田均衡增产、增效具有重要的意义。本研究通过分析试验区多时相卫星影像及准同步地面调查数据,从中优选病害棉田卫星影像诊断的最佳波段和时相,对黄萎病疑似病害棉田分类并地面验证。结果表明,棉花的关键生育期,健康与病害棉田在TM影像上明显不同,由此建立病害棉田解译标志是可行的,TM₄波段可作为病害棉田卫星监测的最佳波段,棉花盛铃期(7月下旬至8月中旬)可作为黄萎病卫星监测的最佳时相。基于上述分析,在病害发生的最佳时相,利用平行六面体监督分类方法将示范区黄萎病疑似病害棉田划分为健康、轻病和重病棉田,其中2年病害棉田的面积分别占29%和23%。2年黄萎病疑似病害棉田分类结果的总体精度和Kappa系数均高于85%。进一步制作的棉花病田专题图也很好地反映了棉田内部的病害情况。因此,可利用多时相遥感数据进行棉花黄萎病疑似病田的诊断。     

1990-2013年抚远市水田扩张遥感监测

为了揭示1990-2013年抚远市水田扩张规律,以Landsat TM/OLI遥感影像为数据源,采用面向对象与人工目视解译结合的分类方法,提取抚远市1990、2013年水田信息,采用土地利用动态度法、叠加分析法和景观质心平移法,在辅以气候和经济数据,分析水田扩张特征及驱动因素。结果表明：面向对象与人工目视解译结合的方法能够准确完成对抚远市水田信息的提取,总体精度达到85%以上;2013年抚远市水田面积3193.81km2,比1990年增加2977.67km2,土地利用动态度为7.17%,变化率达到129.46%;23a间水田与其他地类之间转换最剧烈的是湿地,湿地转变成水田面积1739.75km2,占水田面积增加总量的58.15%;空间上,抚远市水田面积扩张呈现北扩东移趋势。1990-2013年抚远市水田扩张的驱动因素不仅有积温和降水等自然因素,同时也有人口增加、经济发展、科技进步和政策调控等人文因素。本文通过遥感手段对抚远市水田扩张现状进行了研究,为未来研究区农业发展提供了方向。     

基于定量模型下的山东省土地利用变化研究

为分析山东省土地利用变化格局,以期为土地管理决策、生态环境保护和社会经济协调发展提供科学依据,利用山东省1997—2008年各市土地利用详细变更数据,选取农耕用地、牧草用地、园林用地、水域用地、城乡居住及工矿用地、交通用地和未利用土地等7种土地利用类型,在定量模型支持下对山东省不同时段及其内部不同区域土地利用类型变化格局进行了模拟和分析。结果表明：1997—2008年,山东省未利用地、耕地减少幅度较大,水域用地面积增长最显著;土地利用类型变化动态度为0.96%;水域、交通用地、未利用地变化较为显著,其变化动态度分别为25.85%、2.26%和-2.14%。此外,各市耕地、园地、未利用土地和牧草地的相对变化率相距悬殊,证明山东省土地利用类型变化具有显著的区域性差异。该研究揭示了山东省土地利用变化的时空特征,对土地可持续利用、生态农业建设与人地协调发展具有重要意义。     

山东省粮食产量影响因素分析及增产对策研究

为了达到山东省粮食稳产和增产的目标,通过1991—2010年的统计数据,利用灰色关联法分析了山东省粮食产量的影响因素。结果表明：有效灌溉面积对山东省粮食产量影响最强,粮食单产、粮食播种面积、农业化肥折纯量、农业机械总动力、农药使用量、农村用电量对山东省粮食产量也依次有重要影响。根据结果提出提高有效灌溉面积,稳定和提高粮食单产和粮食播种面积等建议来保证山东省粮食的稳产和增产。     

基于Pleiades-1高分辨率卫星影像的干旱沙区遥感影像分类——以甘肃民勤青土湖为例

研究旨在应用高分辨率遥感卫星影像对干旱沙区的植被进行调查、监测和统计。以甘肃省民勤县石羊河下游的青土湖为研究对象,运用法国Pleiades-1卫星的影像数据,通过面向对象分类方法对沙区的植被信息进行提取分类,对分类结果进行精度评价。结果表明,面向对象分类的方法提取精度达到95%,Kappa系数为0.8035,分类结果精度较高,有效地避免了基于像素分类方法的噪声和光谱的影响,具有极强的实用性,为高分辨率卫星影像分类提供了新的思路和方法。     

山地城市热环境及其聚落特征的关联分析

以重庆主城区为研究对象,利用Landsat 8传感器OLI和TIRS获取的遥感影像为数据源,进行城市聚落特征包括地形特征、土地利用等与地表温度的差异性分析。结果表明：城市的热环境空间分布差异较大,海拔高度对温度的影响强于地形起伏度;（NDVI、NDBI、MNDWI等）和地表温度的相关关系呈分段线性关系;不同土地利用类型的热强度和热变异程度差异明显,建设用地的温度最高且斑块温度间的变异性最强,虽然水体的平均温度最低,但斑块温度间的变异性却较高;从格网分析的结果可以看出,格网内部水体的“冷岛效应”明显、建设用地的“热岛效应”显著,耕地与自然植被面积的增加使得各空间格网温度更趋向于稳定。     

基于遥感与GIS的土地利用变化对生态服务价值的影响?

为了认识和理解土地利用变化对生态服务价值的影响,以1992、2000、2008年的Landsat TM影像为基础,应用遥感与GIS技术获取了土地利用信息,分析了双流县16年来土地利用/覆被变化,采用中国陆地生态系统的服务价值测算方法对区域土地利用类型的生态系统服务价值进行评估,为研究区土地持续利用和生态环境保护和建设提供参考。结果表明：（1）1992—2008年间双流县土地利用变化显著,耕地（水田）和林地分别减少28207.249 hm²和1752.915 hm²,建设用地（城镇、工矿交通用地）增加17034.99 hm²;土地利用类型主要由耕地（水田）和林地向建设用地（城镇、工矿交通用地）转移。（2）区域生态系统服务价值增加4508.859×104元,但不同时段变化趋势不同,其中1992—2000年的系统服务价值下降10.59%,而2000—2008年增加16.024%。（3）林地、耕地（水田和旱地）向建设用地（城镇、工矿交通用地）的转移导致生态系统服务价值减少,为负流向,总值分别达2197.233×104元、5317.460×104元。（4）生态价值系数变化变化对生态系统服务价值的变化缺乏弹性,相对敏感性为：林地＞耕地（水田和旱地）＞水域;土地利用变化对区域生态系统服务价值变化的影响,水域的影响最大,耕地（水田和旱地）和林地相对较小。     

新疆阿克苏市城市化发展与耕地资源协调性

为了正确认识干旱区绿洲城市化与耕地资源之间的矛盾,对推进城市化进程提供科学依据,以新疆阿克苏市为研究对象,以阿克苏市社会经济统计数据和1990、2000、2010、2014 年4 期Landsat TM、ETM+、OLI遥感数据为基础,研究阿克苏市城市化水平和耕地资源的动态变化情况,并通过回归模型和协调度分析法分析二者间的相关性与协调性。近26 年（1989—2014 年）数据的分析结果表明：阿克苏市的城市化水平处于“增长—下降—增长”的波动性增长态势,年均增长率达到0.36%,其中2001 年后的增长是第二和第三产业的迅速发展而引起;耕地面积也处于“增长—下降—增长”态势,其中2004 年前后耕地面积下降的主要原因是部分耕地资源被划归于阿拉尔市,2007 年后回升的原因是阿克苏市社会经济发展需求的增加;耕地资源与城市化之间的关系1989—2003 表现为正相关,2004—2014 年表现为负相关。它们之间的协调性主要体现出基本协调和不协调的更迭式发展状态。