水稻冠层热红外发射率的野外测量方法研究初报

利用便携式傅里叶变换红外光谱仪研究野外测量水稻冠层热红外发射率的方法.结果表明:由于下行辐射成分的影响,室内测量得到的发射率值一般接近1.0,且发射率光谱曲线中的目标光谱特征不明显,因此,进行植物野外发射率测量时必须选择无风、无积云的天气,同时缩短仪器与植物的测量距离,使植物叶片充满视场;普朗克温度拟合法对于植物不是一个适合的温度/发射率分离模型,利用光谱平滑迭代法可以获取较准确的发射率值.     

基于RapidEye数据的塔里木河上游天然胡杨林区典型地物遥感信息提取研究

胡杨是塔里木河流域荒漠河岸林的建群树种,在胡杨林区进行植被监测,对塔里木河流域生态环境恢复与重建有着极其重要的作用。本研究利用RapidEye影像及地面调查数据对研究区地物特征信息进行了提取,并分析了胡杨林区地物的光谱特征,结果如下:建立了胡杨林区主要地物(胡杨、柽柳、河流、沟渠、裸地、居民地和其它植被)的遥感解译标志,对典型地物在影像上能相互区分的原因进行了解释,同时提取了RapidEye波段的典型地物光谱曲线和面积信息,分析了植被空间分布的特点及规律。为塔里木河流域的植被监测提供一种新的监测手段。     

基于多源遥感影像的高后果区变化检测方法

近年来,随着城镇化进程的持续推进,部分管道的周边环境不断变化,相应管道的高后果区范围也随之发生变化,准确、高效地掌握环境变化数据以持续更新高后果区信息对管道企业的安全管理工作具有重要意义。由于短期内管道沿线具有自然地物变化较少、人工地物变化频率较高的特点,利用高分辨率正射影像与多光谱影像,提出一种基于多源遥感影像的高后果区变化检测方法。该方法在超像素分割基础上,以LBP-HOG融合特征和光谱梯度差方法对多源数据的变化信息进行提取。实验表明,此方法对管道周边人工地物的变化检测具有较高的准确性,可有效提高高后果区管理的工作效率。     

利用决策树对TM遥感影像的分类研究

利用TM遥感影像对黑龙江省大庆市土地利用分类进行了研究。将地物分为8种类型,然后提取分析各种典型地物的光谱曲线,依据提取的光谱曲线建立了土地利用分类的决策树模型并进行了分类,最后对分类结果进行了精度评价。应用结果表明,该方法简单有效。     

QUICKBIRD影像在城市绿地提取中的应用——以石家庄市为例

以石家庄市为例,重点讨论了基于QUICKBIRD影像的城市绿地信息分级分类提取方法,通过将QUICKBIRD遥感图像进行波段组合、对比度拉伸、几何纠正后将其多光谱数据合成,根据各类地物的不同光谱特征,采取相应的方法提取出各层信息。在此过程中,仔细分析地物间的光谱差异,非线性增强阴影区绿地NDVI值,利用光谱差异分层提取、剔除信息。分级分类法充分考虑各类目标的不同特点,避免了通常单一分类方法中仅利用光谱特征所造成的地物混分现象。     

遥感影像在土壤属性估算中的应用

了解土壤属性（SOM、N、P等）对于指导施肥、农业生产和农业调查中都有重要的作用。对黑龙江省绥化市附近黑土区范围内采集土壤样品进行研究,在ASTER遥感影像中获取对应采样点的光谱值,将土壤有机质、总氮含量和遥感影像光谱值进行逐步回归分析,得出影像反射光谱值与有机质含量之间指数关系式;与总氮含量确定为对数关系。根据建立的模型进行有机质和总氮含量制图。这个模型可以作为土壤参数估测和评价的参考,有一定的实际意义和应用价值。     

面向对象的GF-1遥感影像多尺度分割研究

【目的】探索基于GF-1遥感影像的干旱区绿洲地物的最优分割尺度,为民勤绿洲地物的高精度提取奠定基础.【方法】本研究采用了综合类内一致性与类间异质性两种指数构建的RMAS分割指数,以国产GF-1遥感影像为数据源,民勤绿洲为试验区,获取了建筑物、林地与耕地的最优分割尺度;通过参考对象与分割对象之间的光谱与位置关系,提出了使用光谱相似性指数SSI以及分割距离指数SDI对分割质量进行评价;使用最邻近分类法对试验区地物进行提取.【结果】1)试验区建筑物、林地以及耕地的最优分割尺度为50、30、80;2)最优分割尺度下,SSI指数接近0,且SDI指数最小;3)地物提取的总体精度为87.50%,Kappa系数为84.35%,3种地物在最优分割尺度下提取的精度分别为82.86%、89.29%、96.15%.【结论】通过RMAS指数能够准确获取最优分割尺度,以达到较高的地物提取精度.     

遥感影像在土壤属性估算中的应用

了解土壤属性(SOM、N、P等)对于指导施肥、农业生产和农业调查中都有重要的作用.笔者研究在黑龙江省绥化市附近黑土区范围内采集土壤样品进行研究.在 ASTER 遥感影像中获取对应采样点的光谱值.将土壤有机质、总氮含量和遥感影像光谱值进行逐步回归分析,得出影像反射光谱值与有机质含量之间指数关系式;与总氮含量确定为对数关系.根据建立的模型进行有机质和总氮含量制图.这个模型可以作为土壤参数估测和评价的参考,有一定的实际意义和应用价值.     

潮滩植被调查最佳波段组合研究

以TM影像为遥感数据信息源,使用FieldSpec3 Hi-Res便携式地物波谱仪采集研究区内典型地物的光谱数据,IDL程序设计语言为开发工具,编程实现了遥感影像的统计特征计算。将遥感影像按照地物类别进行分区,从遥感影像的统计特征入手,结合典型地物的光谱特征分析和遥感数据定量分析的方法,在上海崇明东滩展开了波普特性和波段组合的试验研究。经过分析及反复试验将TM3赋予红色波段、TM5赋予绿色波段、TM4赋予蓝色波段,不同植被类型可由绿色色调加以区分,对于潮滩植被调查效果较好。     

基于矩形模板匹配的线状地物半自动提取方法研究

通过对高分辨率遥感影像线状地物特征分析,提出了一种基于矩形模板匹配的高分辨率遥感影像线状地物提取方法.该方法由用户选取矩形种子区域,自动定义匹配区域,进行种子区域与匹配区域的最小二乘匹配,从而实现线状地物的半自动提取.与剖面匹配法和角度纹理法的对比实验研究结果表明,矩形模板匹配法能够快速、准确地提取出高分辨率遥感影像中的线状地物,节省了时间和人力.     

基于TM影像的地表温度遥感反演研究——以兰州市区为例

以兰州地区为例,利用TM数据对地区的地表温度进行了反演。     

基于ETM+数据的新疆于田地区地表温度反演研究

地表温度是地球系统的热状况与水热平衡的关键因子.热红外遥感是获取地表热状况信息的一种非常重要的手段.利用ETM+数据和同时相气象数据获得两个地表温度反演的重要参数:大气透射率和地表比辐射率.运用覃志豪等的单窗算法反演出于田地区的地表温度,并用陆面实际地表温度进行了检验.结果表明,水体表面温度最低,绿洲次之,戈壁最高.地表温度以绿洲为中心从里到外呈环状分布.说明利用ETM+数据反演地表温度是可行的 .并对进一步理解我国西北干旱、半干旱区的土壤-植被-大气系统能量交换状况及区域热量分布差异有着重要意义.     

不同土地利用类型对城市地表温度的影响——以龙口市为例

选取烟台市龙口地区为研究对象,利用LandsatTM6热红外。感数据、土地利用专题图件、气象观测资料反演了快速城市化的典型地区龙口市的城市地表温度,分析不同土地利用类型的地表温度差异,以及地表温度与NDVI的关系。结果表明：龙口市地表温度大体为城乡工矿用地跃居民用地跃草地跃林地跃耕地跃水域。     

热红外遥感反演地表温度研究进展

介绍在遥感技术支持下用热红外波段反演地表温度的各种方法及其优缺点和适用情况;总结目前通道法反演地表温度的问题所在,引出其研究新方向:组分温度反演;最后,对热红外遥感反演地表温度作出总结和提出展望。     

热红外遥感对马尾松林松材线虫病早期响应研究

松材线虫病由于传播速度快、致死率高等特点也被称“松树的癌症”,早期监测非常重要。基于Landsat 8 TIRS热红外遥感数据评估绿色攻击阶段的植被温度的异常变化，并探究其监测潜力。应用2018年江西省吉安市万安县的Landsat 8 TIRS遥感数据，通过单窗算法反演地表温度(LST)。以30个100 m×100 m样地的受害马尾松林的枯梢率为指标，分别开展5月(绿色阶段)、7月(绿色攻击阶段)及11月(红褐色-灰色阶段)3个不同月份的LST与枯梢率(SDR)的相关性分析。对比分析热红外和Sentinel-2光学数据在早期监测能力上的差异。结果表明，1)Landsat 8反演的地表温度LST分布合理，对虫害区域有响应；2)LST与枯梢率在5月(0.01相似文献   

基于MODIS影像的昼夜地表温度反演研究

地表温度是研究区域地表能量平衡和资源环境变化的重要参数之一,为获取研究区的时空分布状况有重要的作用。对云南会泽县MODIS的昼夜两景影像数据进行辐射校正、定标等反演出地表温度图,通过31和32波段之间的波段运算显示出明显的地表温度空间差异和不同的地物类型;在已有的温度反演算法基础上,将地表温度数据引入到温度反演算法中,得出32波段反演的地表温度要高于31波段反演的地表温度,而且昼间两波段间的温度差要比夜间的两波段之间的温度差大,这是因为白天的可见光和近红外也存在辐射,而且白天的地表吸收温度比夜间高,辐射增大,导致白天的温差大于夜间的温差。利用地表实测温度数据与热红外遥感数据相结合,提高了研究区地表温度反演的精度,降低了反演难度。     

基于水稻特征波段的决策树分类研究

以滁州市为例,结合水稻物候的特征波段,选用反映水稻物候期时相的TM数据,并基于多特征波段,构建CART决策树分类提取水稻种植面积。结果表明,植被指数、湿度因子、绿度因子、纹理特征等多特征参与CART决策树分类能够提高总体精度。基于光谱信息、植被指数和纹理特征的决策树分类的总精度比以最大似然法进行的监督分类方法提高了6.942 1百分点,Kappa系数提高了0.110 4。合理选用作物物候期数据及其遥感影像的特征波段能够有效降低分类误差,为地形复杂地区获取作物种植面积提新的方法。     

基于无人机遥感影像的沙糖橘果树提取方法研究

目的 通过无人机获取沙糖橘果园的遥感图像,快速提取果树分布位置,为果树的长势监测和产量预估提供参考。方法 以无人机拍摄的可见光遥感图像为研究对象,计算超红指数、超绿指数、超蓝指数、可见光波段差异植被指数、红绿比指数和蓝绿比指数6种可见光植被指数,使用双峰阈值法选取阈值进行果树的提取。在使用光谱指数进行识别的基础上,结合数字表面模型作为识别模型的输入变量,进行对比试验。结果 相比使用单一光谱指数,结合数字表面模型提高了果树和非果树像元的提取精度,6次波段融合后的总体精度均大于97%。超红指数与数字表面模型结合后的总体精度最高,为98.77%,Kappa系数为0.956 7,植被信息提取精度优于其他5种可见光植被指数与数字表面模型结合后的提取精度。结论 数字表面模型结合可见光植被指数的提取方法能够更深层次地挖掘遥感数据蕴含的信息量,为影像中色调相似地物的提取提供参考。     

基于遥感的城市景观热环境效应研究——以重庆市主城区为例

以TM影像为数据源,采用遥感和地理信息系统技术研究了重庆市主城区不同景观表面温度的差异及其与植被指数之间的关系。研究表明,重庆市主城区存在明显的热岛效应,城市干线对热岛的空间分布具有很大影响;不同城市景观的表面温度存在显著差异;城市地表温度与植被指数具有大致相反的空间分布规律。     

基于国产GF-2遥感影像的大麻地块提取方法研究 ——以安徽省六安市苏埠镇为例

针对传统的基于像元的分类方法提取大麻地块结果存在较为破碎、精度较低的问题,以国产"高分二号"(GF-2)4m的多光谱遥感影像为数据源,在安徽省六安市苏埠镇选取了一个研究区,使用基于规则集的面向对象的方法实现了大麻地块的精确提取。首先,对研究区预处理过的GF-2遥感影像进行多尺度分割,在多尺度分割结果的基础上,确定提取大麻地块的最优分割尺度。其次,针对不同地物类型选取样本对象生成光谱曲线,分析大麻地块与其他地物类型的异同点,并基于光谱分析结果构建规则集最终实现大麻地块的提取。最后,将基于规则集的面向对象分类结果和基于像元分类(监督分类)的结果进行对比分析。结果表明,基于规则集的面向对象方法可以有效的提取出研究区内的大麻地块,精度可以达到91.09%,解决了传统基于像元分类方法提取大麻地块结果较为破碎的问题。