基于Quick Bird影像的城市绿地景观信息提取研究

以武汉鲁巷快鸟影像为主要数据源,结合地形图及相关社会统计资料,利用多尺度影像分割与监督分类方法、植被指数方法相结合来提取城市绿地景观信息.结果表明:该方法交叉结合能大大地提高提取绿地景观信息的精度,更好地反映城市微观信息,满足现代城市发展的要求.     

Quick Bird影像在城市土地利用图件更新中的几何校正研究

Quick Bird影像的空间分辨率已经能够满足生产1:1万地形图产品及其更新的精度要求,而对1:5000-1:2000城市土地利用图件更新时的精确定位还有待于进一步探究,本文针对QuickBi rd影像的基本情况和产品格式,探讨且试验了利用Quick Bird影像进行1:5000-1:2000比例尺城市土地利用图件更新的几何校正方法.研究表明采用模型法能够实现Quick Bird影像的精确定向,定位精度完全能够满足城市土地利用图件更新要求.     

面向对象的土地利用遥感分类方法研究

以重庆市忠县为研究区,以LANDSAT-5 TM影像为数据源,利用TM及其衍生指数、DEM及其衍生数据,借助ENVI4.8、ArcGIS10.0以及eCognition软件,进行土地利用遥感信息提取方法研究,通过综合利用基于知识的决策树分类和基于样本的最近邻分类,对研究区进行土地利用遥感信息提取,并与监督分类和非监督分类方法相比进行精度评价。研究结果表明,与传统分类方法相比较,面向对象分类方法精度更高。     

基于Quick Bird遥感影像的铜仁市城市绿地景观结构特征分析

以2004年9月4日Quick Bird遥感影像,辅以实时动态差分GPS RTK技术高精度定位,运用GIS技术和景观斑块谱分析方法,对铜仁市城市绿地景观结构特征进行分析。结果表明:(1)铜仁市城市绿地斑块面积5 857.96 hm2,斑块数量6 503块,规划区绿地斑块面积和斑块数量均大于中心城区;(2)在各种绿地类型中,其他绿地在斑块面积上占绝对优势,其次为农业用地和生产防护绿地,道路绿地面积最小。在斑块数量上,居住区绿地>农业用地>其他绿地>生产防护绿地>道路绿地>单位附属绿地>公园绿地;(3)按绿地斑块面积统计,大于10 000 m2的大型绿地占绝对优势,占整个绿地面积的92.44%,按斑块数量统计,小于500 m2的小型斑块占优势,占整个绿地斑块的69.72%;(4)小型斑块以居住区绿地最多,其次为农业用地和其他绿地等,公园绿地最少;中型斑块和大中型斑块以农业用地最多,大型斑块在面积上以其他绿地最多,数量上以农业用地最多;公园绿地和居住区绿地在各等级绿地斑块中,面积和斑块数量相对较小。综合分析,铜仁市在今后的城市绿地建设中,中心城区内应加强绿化力度,适当将现有的绿地扩大连片,规划区内应合理调整和规划绿地性质,丰富绿地功能特性,注重绿地结构的合理规划,将小型、中型绿地尽可能有效地连片,增加大中型绿地斑块,特别是在与人居密切相关的居住区、单位和街道等周围,增加大中型绿地、大型绿地,以满足人们生产生活对绿地的需求,同时,保护生物多样性,优化城市生态环境。     

Quick Bird卫星图像几何精校正初探

以云南省宜良县匡远镇集体林权制度改革中所使用的Quick Bird卫星图像作为试验数据,对该卫星图像的几何精校正方法进行了初步研究,分析了几何多项式模型、RPC模型、投影变换模型以及DEM对高分辨率的Quick Bird卫星图像几何校正的作用.通过把该镇的原始图像整体进行几何精校正(即整乡校正)和切割成小块分别校正(即分村校正)2种方式的对比试验表明,利用RPC模型与DEM相结合的整乡校正的方法最为适合于林权制度改革宗地勘测对Quick Bird卫星图像的要求.     

面向对象的遥感影像植被信息提取技术研究

在阐述面向对象的遥感分类方法的基本原理和方法的基础上,对2006年武汉市洪山区的遥感影像数据中的植被进行了分类训练和精度评价。为了解决植被中存在的异物同谱的现象采用了阴影消除的方法,同时采用定量测定的方法提取影像中的植被。结果表明,采用面向对象的多尺度分割的植被信息提取精度明显高于非监督分类的分类精度,是一种行之有效的分类提取技术。     

基于面向对象的IKONOS 影像香榧树分布信息提取研究

为了定量模拟我国特有经济树种香榧树的生长环境,基于IKONOS 卫星影像,采用面向对象的分类方法,充分利用多尺度分割逐级分层提取的优势,对香榧树的分布进行信息提取,以准确地确定香榧树的空间分布.结果表明,其生产者精度为86.36％ ,用户精度为67.86％ ,明显高于基于像元的监督分类法的精度.表明基于面向对象的IKONOS 影像香榧树分布遥感信息提取方法具有良好的应用价值.     

基于Quick Bird数据的胡杨、柽柳种群格局分析

[目的]对塔里木河下游主要木本植物胡杨、柽柳的树冠进行解译.根据解译结果,使用修正后最近邻体法分析胡杨、柽柳的格局分布.[方法]基于Quick bird数据,采用人机对话目视解译方法.[结果]胡杨和柽柳在不同离河距离均为聚集分布,格局强度胡杨随离河距离加大(地下水埋深降低)而增加,到离河1 500m又减小;柽柳灌丛格局强度总体上呈随离河距离增加而降低的趋势.运用高分辨遥感数据确定胡杨、柽柳群落分布格局,取得了与传统地面调查相同的结果,用遥感方法从定量角度验证了干旱区荒漠区胡杨、柽柳群落大都为聚集分布的定性结论.[结论]在植被稀疏的干旱荒漠区使用高分辨遥感数据可以定量分析木本植物建群种的分布格局特征.     

基于GF-2影像对恰西国家森林公园的遥感分类

【目的】 选用面向对象的监督分类法,对研究区域的天山云杉林进行遥感分类,选取一种分类效果最佳的方法,为该区域的林地资源调查、动态监测评价提供依据。【方法】 基于高分二号(GF-2)遥感影像数据,借助ESP 尺度评价工具和目视解译相结合,筛选研究区各地物最优分割尺度,利用3种不同分类方法在此基础上进行遥感分类。【结果】 研究区内的水体、道路、其他用地、林地和草地的最优分割尺度,分别为390、372、316、296、246;其次在各地物最优分割尺度下,比较最邻近分类、结合矢量数据分类和阈值分类3种方法,经过精度评估发现,3种分类方法的 Kappa 系数和总体精度值分别为0.760 7、0.782 0、0.840 6和0.814 8、0.830 5、0.876 5。【结论】 阈值分类方法优于其他2种方法,选用更为优良的阈值分类方法引入解决该地区林地资源调查是可行的。     

面向对象的最优分割尺度下多层次森林植被分类

对福建省将乐国有林场地物进行分析,结合QuickBird高分辨率影像及其重采样低分辨率影像进行多层次分割,同时结合ESP分割尺度评价工具获取最优分割尺度参数,以实现影像地物最佳分割效果。对不同分割层次下对象光谱特征、纹理特征等进行提取,应用专家知识及统计特征选取影像对象特征和确定阈值,实现研究区域森林地物及树种的分类。对森林植被等分类总精度达到80．53％。     

基于Quick Bird的阿其克苏河植被覆盖度研究

[目的]利用高分辨率Quick Bird影像,并结合实地的植被和土地类型调查,对艾比湖地区阿其克苏河植被覆盖进行归一化植被指数( NDVI)遥感分类,利用遥感影像处理软件(如Envi软件、Arcgis软件、Erdas软件)提取了该区的植被覆盖等信息.[方法]基于NDVI图对该区进行植被覆盖度反演,并结合实际测量数据提出了荒漠区NDVI分类标准和植被覆盖等级划分标准.[结果]通过NDVI分类图和植被等级覆盖图,发现该地区植被大多集中于河滩及其两岸;而且离水源越近,植被覆盖度越高,NDVI值也越高,这与荒漠区植被分布特点吻合.[结论]植被覆盖度反演结果与实地测量对比分析有很好的切合度.     

面向对象影像分类与提取法在农作物遥感解译中的应用

根据Landsat8遥感数据,利用eCognition软件,以黄淮海平原饶阳县某地区为试验区,通过对分割参数的定量试验,确定了地物对象的最佳分割尺度;在此基础上分析植被、非植被的典型特征,采用面向对象方法研究植被的信息提取,并对提取结果进行了精度评价。试验结果表明:面向对象影像分类方法能极大地提高分类精度,并实现了植被信息的准确提取,为我国主要粮食基地农作物遥感调查与监测提供了技术支撑。     

面向对象方法在SPOT5影像土地分类中的应用——以京杭大运河南旺地区为例

结合京杭大运河山东地区SPOT全色和多光谱融合后的遥感数据,应用面向对象分类法对其进行地物分类,并和传统的基于像元的分类方法进行结果对比分析。结果表明,该方法速度快、精度高、效果好,可以满足对京杭大运河保护规划监测的需求。     

基于多光谱影像和专家决策法的作物分类研究

[目的]探讨基于多光谱影像和专家决策法的作物分类,验证利用单时相多光谱影像区分农作物的可行性。[方法]以呼伦贝尔地区典型农业种植区为研究区,根据野外实测光谱数据,寻找区分研究区主要作物大麦、小麦、油菜的最佳时间,根据作物波谱特征,采用决策树方法,结合光谱角度制图（SAM）等光谱匹配方法,开展了作物分类研究。[结果]利用8月上旬获取的LandsatTM影像,在对影像进行几何校正、大气校正的基础上,构建决策树,成功提取了小麦、大麦、油菜、种植草场的种植信息,分类总体精度达到86.90%,Kap-pa系数达到0.831 1。[结论]以典型时相的多光谱影像为数据源,应用决策树方法提取作物类型信息,具有较好的应用前景。     

基于面向对象的滑坡快速识别技术研究

对滑坡快速识别技术研究,可为滑坡灾害调查、灾后快速反应以及道路选线等提供重要依据。利用遥感影像,采用面向对象的影像分析技术与多尺度影像分割技术,运用eCognition软件对日本广岛地区进行滑坡快速识别。针对研究区复杂的地物类型,构建优化分类模型,选择适宜的影像分割尺度和分类特征,按照合理顺序逐步识别滑坡体。试验表明,该方法识别速度快、精度高,为遥感影像滑坡快速识别提供了新思路。     

结合地理信息的洞庭湖湿地分类方法研究

湿地遥感影像分类是遥感研究的一大难题。利用洞庭湖TM数据,并辅助地面GIS信息,通过专家分类知识库建立决策树分类方法,结合研究区的DEM进行洞庭湖湿地的影像分类,通过决策树层次实现了包括水体、泥沙滩地、防护林滩地、湖草、芦苇滩地和苔草滩地以及其他水体7种湿地类型的分类。其中,决策树分类总体精度80.29%,总体Kappa系数为0.883 9,分类精度相对于传统手段要高,证明基于该方法得到的数据准确度能够满足实际工作的需要;另外,基于知识分类的影像分类结果能够较好地解决一些错分的现象,针对湿地而言,混分现象最严重的泥滩地,在传统分类中大量地被分为了建筑用地或者裸地,同时草滩地与林地的混分在基于知识分类的影像中边界也较明显。相比传统分类方法,决策树分类以规则为基础,可以同时利用多个条件进行分类,减少了数据处理时间,同时还提高了分类精度,最终得到试验区较为可靠的遥感分类图像。