基于决策树的龙口市土地利用/覆盖分类研究

LUCC是全球变化研究的重要内容,土地利用/覆盖信息的获取是其前提和基础。决策树分类法是每次利用一定的规则,对遥感影像进行逐级细化的分类模型,具有直观、高效等特点。在综合分析每一种土地利用/覆盖类型各种特征的基础上,探讨了将不同土地利用/覆盖类型的光谱特征、空间特征、波段比值特征等信息融入决策树分类模型,对龙口市土地利用/覆盖信息进行自动分类的方法,取得了较高的分类精度。     

多元信息支持的岩溶区土地利用信息提取方法构建

土地利用信息是重要的基础数据,其准确程度将对其后续应用工作的结果产生重要影响。岩溶区地形复杂、地表覆盖类型多样,使用目视解译和传统监督分类的方法都存在一定的局限。通过结合遥感影像和植被指数、湿度指数、地形等多元信息,结合主成分分析方法,利用决策树实现上述多元信息建模,进而以实地调查样点为目标函数获取决策树的分类决策参数阈值,从而构建了多元信息支持的岩溶区土地利用信息提取方法。经试验区的模型应用和样点验证表明,该方法获取的土地利用信息基本符合典型岩溶区土地利用比例和分布特征,总体分类精度达到82%。该方法能够加深对多维遥感信息的认识,充分挖掘出其中隐含的信息,并根据这些信息提高岩溶区土地利用信息提取的精度,尤其能体现出岩溶区地貌特征对土地利用空间分布的影响。     

基于多特征决策树的建设用地信息提取

城乡交接带的土地利用/覆盖类型兼具城镇和农村的典型特征。为了解决土地覆盖类型复杂、存在"同谱异物"现象的西部山区环境中建设用地信息难以精确提取的问题,该文提出一种包含多个特征节点的决策树分类法,该方法以Landsat-8影像为主要数据源,以决策树分类法为框架,结合地物光谱特征及空间特征,建立以4种归一化指数(归一化三波段指数normalized difference three bands index,NDTBI;归一化建筑指数normalized difference building index,NDBI;改进的归一化水体指数modified normalized difference water index,MNDWI;归一化植被指数normalized difference vegetation index,NDVI)、支持向量机(support vector machine,SVM)分类结果和河流缓冲区作为特征节点的决策树分类器,对贵州省毕节市城乡交接带建设用地专题信息进行提取。NDTBI是该文新构建的指数,取名为归一化三波段指数,目的是为了弥补归一化建筑指数NDBI的不足;支持向量机分类结果的使用在多指数法的基础上提高了地物的可分离性;以构建河流缓冲区的方式加入的地物空间信息,进一步提高了信息提取的精确性。由于决策树特征节点的构建过程是利用先验知识来优化特征值和提高精度的过程,克服了利用单一指数法、多指数法及单独使用模式识别法中出现的问题,精度评价结果显示总体精度达到了97.52%。为了验证方法的推广性,采用毕节市七星关区中心城区遥感影像数据该方法进行验证,精度评价结果显示总体精度达到98.03%。     

景观解译对小区域土系调查的作用研究

利用遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术能够快捷高效地进行景观解译。土系分布与景观特征密切相关,可以借助景观变异规律来辅助土系调查。本研究选择句容市某小区域为研究对象,首先以决策树分类方法对资源三号卫星影像进行土地利用类型的分类,将分类结果与原始影像叠加,并结合野外调查结果进行人工修正;精度达到要求后,再以修正后的土地利用类型图为底图,用决策树分类方法添加合适的坡度和高程信息,生成"高程-坡度-土地利用类型"的景观分类图;在此基础上,根据土壤-景观关系,结合数字高程模型(DEM)数据、资源三号卫星原始影像和景观分类图,对大比例尺土系调查进行调查路线的选择、剖面点的设置和土系界线的确定,并在研究区中选取核心区进行验证。结果证明:改进后的方法相对于传统土壤调查方法更加定量地考虑到景观变异情况,调查结果更具有代表性。     

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。     

利用ASTER遥感资料提取南京城郊土地利用信息的研究

土地资源是社会经济发展最基本的物质基础,利用遥感技术可对土地资源进行分类调查。在对地观测方面,高光谱遥感与一般遥感影像相比,能提供更高质量的信息源。先进的空间热辐射反射计(ASTER)覆盖可见光、近红外、短波红外和热红外的14个波段,分辨率从15 m到90 m,对长江流域环境监测、地表覆盖变化、短期气候预测、自然灾害监测等,对于了解该区资源、生态与环境具有重要的意义。该文利用2001年ASTER数据对南京城郊地区进行了土地利用分类,首先采用多元统计方法提取分类特征波段。然后以非监督分类获得初始训练样本,对训练区进行多次像元提纯后,运用监督分类方法对南京城郊土地利用信息进行分类。研究表明,多种分类方法相结合可从ASTER影像更好地提取土地利用信息,达到较好得分类精度。     

基于微波遥感极化目标分解的土地覆盖/土地利用分类

为有效利用微波遥感影像进行土地覆盖/土地利用分类,该研究以内蒙古河套灌区解放闸灌域为研究区域,采用春耕后试验区Radarsat-2全极化数据,利用极化目标分解方法提取得到了散射熵、平均散射角、反熵、平均特征值、单次反射特征值相对差异度、二次反射特征值相对差异度。结合实地数据,分析了各参数对于耕地、裸地、含植被水体、建筑等类别的可分离性。根据分析结果选取平均散射角、平均特征值、单次反射特征值相对差异度为分类特征变量,通过最小距离法计算了决策边界,最后结合树分类器对试验区影像进行了分类。整体分类精度93.89%,分类Kappa系数为0.914。结果表明,利用平均散射角可有效区分表面散射与二次散射及体散射;平均特征值可有效区分含植被水体与建筑物;单次反射特征值相对差异度参数可有效区分耕地与裸地。利用极化目标分解方法结合决策树分类器可精确地进行土地覆盖/土地利用分类。     

陕北黄土高原地区土地利用/覆被分类及验证

陕北地区自退耕还林工程实施以来,区域土地覆被发生巨大变化,退耕后土地利用/覆被分类有利于实现退耕前后土地利用/覆被动态监测,评价退耕还林工程进展程度。该文在前人分类系统的基础上,通过对研究区不同土地覆被类型分布特征的实地调查,首先构建了适合陕北地区的土地覆被分类系统;其次依照上述分类系统,以MODIS/NDVI数据、DEM数据和陆面温度数据为依据,采用决策树分类方法对2008年陕北地区土地覆被进行分类;最后采用野外调查数据和Google Earth高分辨率遥感数据,利用误差矩阵的方法对分类结果的整体精度和典型区域不同土地覆被类型的区分精度进行验证。结果表明,基于上述方法的土地覆被分类不仅反映了土地覆被分布的整体情况,而且不同的土地覆被类型之间也得到较好的区分。     

基于多时相遥感影像分析的城市土地利用/覆盖变化与热环境演变--以徐州市为例

以1987,1994,2000和2005年共4期的Landsat TM遥感影像为数据源,利用先进的决策树分类法获取徐州市土地利用/覆盖信息,通过单通道算法反演地表亮温获取城市热场分布与热环境变化信息,采用土壤调节植被指数SAVI定量描述研究区植被覆盖变化,并综合采用这些信息对城市热环境演变与城市扩展、植被覆盖变化的关系进行了综合分析.结果表明,利用Landsat TM数据结合决策树分类方法,是获取土地覆盖/利用的有效方法.通过计算地表辐射亮温来研究城市热环境变化是合适的,SAVI等因子与城市热环境显著相关,能够有效地定量描述城市扩展及其生态环境响应.研究结果可服务于城市环境保护与人居环境改善.     

基于RS和GIS的南川市土地利用/覆盖变化研究

利用监督分类和非监督分类相结合的分层提取分类方法对南川市2000年遥感影像进行解译。然后结合1995年土地利用现状数据,运用分类结果比较法求得研究区土地利用/覆盖变化转移矩阵,据此对南川市1995─2000年土地利用/覆盖变化进行研究。结果表明:南川市1995─2000年耕地、居民点及工矿用地面积增加,林地、草地面积相对减少。这一土地利用/覆盖变化的驱动力主要是南川市城市化与经济发展速度的加快、产业结构的调整以及人口增长与消费方式的转变。     

基于遥感的蒸散发及地表温度对LUCC响应的研究

探讨土地利用/覆盖类型变化(LUCC)对地表温度(LST)和计算蒸散发(ET)的影响,进而了解LUCC对水资源消耗的影响。利用Landsat TM/ETM+遥感数据,解译获取山东省垦利县1987年和2000年的LUCC信息,并利用单窗算法和SEBAL模型分别反演LST,ET。研究发现：由于经济的快速发展,导致1987到2000年13年间山东省垦利县的土地利用/覆盖变化极为显著,变化面积达到总面积的36.12%;土地利用/覆盖的特点基本控制了研究区域的LST和ET的区域分布特点,滨海滩涂、沼泽地、水体的LST值低,而ET值高;建设用地和盐碱地的LST值高,ET值低。不同土地利用/覆盖类型下的各LST和ET基本都表现为单峰型变化。1987年和2000年LST的频率分布特征大体一致,但2000年的各地类LST的分布范围比1987年的LST分布范围变宽。ET的分布变化没有呈现出这个特征,2000年各类型的日ET量都大于1987年的日ET量,两个时期都表现为水体的ET最大,农田次之,建设用地的ET最小。且不同土地利用/覆盖类型下ET和LST之间都存在明显的反相关关系。     

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。     

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。     

基于多季相光谱混合分解和决策树的干旱区土地利用分类

该文利用2015年Landsat 8多季相数据,以民勤县为例探讨了干旱区土地覆被/利用分类方法。首先进行了研究区多季相遥感数据的主成分变换,确定了Landsat OLI光谱空间的内在维数。其次通过对各季相主成分空间的分析,确定了光谱混合分解的端元类型及各自的代表性季相。获取端元光谱之后,采用全约束线性光谱混合模型分解各个季相的遥感影像,估计各端元组分占像元的面积百分比（端元丰度值）。最后利用端元丰度值的多季相估计结果,依据先验知识和训练样本建立决策树分类规则进行土地覆被/利用分类。分类方法的总体精度达到90.94%,Kappa系数为0.90。研究表明：将物理意义明确的端元丰度值作为分类变量,能够快速、有效地获取分类规则,生成树的结构简单、合理、清晰,对训练数据的依赖性较低,因此具有应用于整个旱地系统土地覆被/利用分类的潜力。     

嫩江流域土地覆被变化对径流量的影响分析

以泥鳅河和科洛河流域为例分析了土地利用/土地覆被变化与河流径流量的关系。森林覆被变化导致了流域用水量的减少,而这部分并没有形成地表径流,而是存储在了森林和草地转变成的沼泽湿地中。科洛河流域耕地和林地面积的减少增加了地表径流,而且林地变化的影响大于耕地的变化。流域土地覆被变化与流域河流径流量的关系复杂,并非单一的覆被类型变化起主导作用,而是各种变化耦合作用影响了河流径流,但其中影响最为显著的是沼泽湿地的变化。     

面向对象的丘陵区水田遥感识别方法

中国南方丘陵区地形破碎,地物分布复杂,丘陵区水田的光谱特征相对于平原区较混杂,传统的基于像元的遥感数据获取受异质性因素的影响,无法利用单一时(季)像及特定的图像自动识别规则提取精度较高的水田分布信息。针对这一问题,该文基于多时像HJ-1A/1B卫星图像,结合地面调查,以湖南省湘潭市为研究区,在易康(e Cognition)软件平台上分别以光谱特征为主要参考的多层最邻近分类法和以在特征知识库支持下的决策树分类法对丘陵区水田进行图像识别。结果表明:分层最邻近分类法比单一最邻近分类提取的精度高,但在相同分割尺度下,利用特征知识库支持下的决策树分类提取水田的精度达到最高,为90.25%,总Kappa系数为0.79,说明特征知识库支持下的决策树分类方法比最邻近分类法更加适合丘陵区水田的遥感识别。     

土地利用/土地覆被变化环境效应研究

土地利用/土地覆被变化（LUCC）是全球变化研究的重要方向之一。土地利用/土地覆被变化的环境效应问题一向都是研究的重点。结合近年来土地利用/土地覆被变化在环境方面的一些研究进展,综述了土地利用/土地覆被变化对全球气候、大气质量以及区域土壤、水文和生物多样性的影响,并提出了黄土高原地区土地利用/土地覆被变化研究亟需解决的一些问题。     

Spatio‐Temporal Patterns of Land Use/Cover Changes Over the Past 20 Years in the Middle Reaches of the Tarim River,Xinjiang, China

The interaction between land use/cover change and landscape pattern is pivotal in research concerning global environmental change. This study uses three different Landsat images of 1989, 1998 and 2009 to study the land use/cover and landscape pattern changes in the middle reaches of the Tarim River basin. envi ®, erdas ®, ArcGIS ® and fragstats ® software were used to analyse the land use/cover changes. The objectives of study were to map and study the changes in land use/cover and landscape pattern, and propose some possible factors in making the land use/cover changes from 1989 to 2009. Seven different types of land use/cover are analysed, and the results are listed in tables. From 1989 to 1998, the percentage of farmland, slight–moderate saline land, heavy saline land and water areas have increased; woodland, desert and the undeveloped land have decreased. From 1998 to 2009, farmland, heavy saline land and the undeveloped land have increased; the other types of land use/cover have decreased. The gravity centre of each land use/cover types has shifted. The farthest shifting of the gravity centre was heavy saline land, which occurred between 1989 and 1998. The transformation and changes of land use/covers and landscape occurred more frequently from 1989 to 2009. Other types of land use and land cover changes to saline land have increased, which implied that a serious salinization took place in the Tarim Basin. The results from this study would show the adverse environmental changes (e.g. salinization and desertification) and they can be used for future sustainable management of land resources. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.