SPOT5在小流域水土保持生态建设遥感监测中的应用

在伊洛河赵沟小流域应用SPOT5卫星影像开展水土保持生态建设遥感监测,以制作流域"4D"产品为基础,基于虚拟地理信息系统构建赵沟小流域虚拟现实环境进行定义分类模板技术研究,整体分类模板定义精度可达95.48%;进而对SPOT5卫星影像实施水土保持措施遥感监测分类处理,运用ERDAS IMAG INE精度评价统计功能对虚拟现实环境参照下的水土保持措施分类结果进行评价,总体分类精度达到80.49%;对各地物类型和总体Kappa系数进行分析,总体Kappa系数达到0.769 4。研究表明,SPOT5在大规模水土保持生态建设遥感监测中具有很好的应用前景。     

面向对象分类技术在开发建设项目水土保持监测中的应用

[目的]研究基于无人机低空遥感影像的面向对象分类技术在开发建设项目水土保持监测中的应用,为水土保持监测工作的信息化能力提升提供技术支撑。[方法]利用旋翼无人机获取水土保持监测目标区域的低空遥感影像,通过倾斜摄影技术构建数字表面模型,结合ESP分割尺度评价工具获取最优分割尺度参数,采用多元特征空间指标参与最邻近分类法的监督分类,并依据位置信息的评价方法和误差矩阵对分类解译精度进行验证。[结果]本研究的水土保持监测目标区域的地物分类总体精度达到了86.10%,Kappa系数为0.841,有较好的一致性,能够满足精度需求。[结论]利用无人机低空遥感影像的面向对象分类技术实现了开发建设项目水土保持监测区域地物的快速、精确识别和分类。     

面向对象分类方法在水土保持措施提取中的应用

无人机遥感影像与面向对象分类方法相结合的方式在水土保持监测中的应用越来越广泛,而不同的分类方法存在精度差异.为提高水土保持监测中措施分类测算的准确率,依托北京2022年冬奥会延庆赛区雪车雪橇中心水土保持监测工程,采用隶属度函数、最邻近分类法、支持向量机(SVM)、决策树以及随机森林5种分类方法,详细分析水土保持监测范围...     

遥感在区域水土保持研究中的应用

目前,水土保持已进入较大区域的集中连片治理阶段,遥感是该阶段水土流失研究的重要技术手段。研究遥感技术在区域水土保持中的应用,首先要摸清遥感在该领域的研究现状。介绍了遥感在国内外区域水土保持中的应用状况,提出了区域水土流失遥感研究存在的问题,并对今后的研究方向提出了建议。     

遥感在黄河流域水土保持监测中的应用

以黄河流域水土保持遥感调查为例,说明以不同分辨率的遥感影像为主要信息源、结合地理信息系统所开展的遥感监测,是一种快速、有效的水土保持监测方法。在地理信息系统软件支持下,遥感可在水土保持动态监测的模拟、水土保持地理信息系统的建立和土壤侵蚀模型的探索等方面发挥重要作用。     

地面遥感监测系统在水土保持监测中的应用初探

目前我国3S技术地理信息系统GIS（Geographic Information Systen）、遥感RS（Remots Sensing）、全球定位系统GPS（Global Posititon System）广泛应用地质、军事、交通、环境、林业等多种领域。如果地面遥感监系统能在水土保持监测中得到充分应用,将使部分监测工作自动化、数字化、高效化,使水土保持监测工作更加系统、完善。就地面遥感监测系统在水土流失动态监测、水土保持工程验收、效益评估、监督执法等方面的应用进行了初步探讨。     

基于差值主成分分析和图像非监督分类的水土保持遥感监管图斑提取应用

为了贯彻落实习近平生态文明思想,围绕“水利工程补短板、水利行业强监管”发展总基调,水土保持工作要“在监管上强手段,在治理上补短板”。自2018年开始,水利部大力推进信息技术手段在水土保持监管工作中的应用,为及时精准发现、依法查处人为水土流失违法违规行为提供了有力支撑。绍兴市继2018年实施水土保持“天地一体化”试点后,不断对遥感监管技术进行迭代升级,在2021年遥感监管工作中引入主成分分析和图像非监督分类的方法进行水土保持遥感监管图斑的快速提取,可以及时快速发现大部分未批先建的违法违规项目和存在重大水土流失隐患的生产建设活动,实现生产建设项目和生产建设活动监管全覆盖。     

地面遥感监测系统在水土保持监测中的应用初探

目前我国"3S"技术广泛应用于地质、军事、交通、环境、林业等多种领域。如果地面遥感监测系统能在水土保持监测中得到充分应用,将使部分监测工作自动化、数字化、高效化。使水土保持监测工作更加系统、完善。就地面遥感监测系统在水土流失动态监测、水土保持工程验收、效益评估、监督执法等方面的应用进行了初步探讨。     

无人机遥感在水土保持领域的应用研究

无人机遥感作为一种新型的遥感平台,为水土保持监测、监管等相关工作提供了一种可以及时、准确、高效地获取数据的技术手段。在分析无人机遥感系统特点和技术体系的基础上,对无人机数据获取、处理及指标提取等方面进行了阐述,重点对无人机在生产建设项目水土保持监测、监管,国家水土保持重点工程"图斑精细化"管理,小流域水土保持综合治理的初步设计,水土保持方案编制,水土保持设施验收及水土流失危害调查中的应用进行了详细介绍,并对该项技术在水土保持领域的发展趋势及应用前景进行了论述。     

喷射绿化技术及其在水土保持中的应用

喷射绿化技术是一项快速恢复植被和美化环境的先进技术。自20世纪80年代末引入我国后，在高速公路和水电站等工程建设后期地被植物的恢复中得到广泛应用，但在荒漠化防治等领域的研究和应用却较少；该技术在我国应用上已取得一些成绩，得到不断发展，但尚未形成自己完整成套的技术；该技术随着发展，出现了名称混乱的现象。因此，对喷射绿化技术的分类、发展和应用领域进行了探讨，并提出了今后应加强研究的方向。     

基于无人机低空遥感的农作物快速分类方法

无人机以其高时效、高分辨率、低成本、低风险及可重复使用的优势,给遥感技术在各领域的应用提供了新的平台。为了提高无人机遥感中农田信息获取的时效性和精度,该文分析了无人机低空航飞获得的高空间分辨率农作物遥感影像特征,以冬小麦为研究对象,基于农作物波谱特征和NDVI变化阈值,提出了一种农作物快速分类提取方法,并与其他几种常用的遥感分类方法进行比较,探讨了其普适性。结果表明,该方法从无人机高分辨率影像中提取不同种类的农作物分类信息具有较高的正确率和普适性,兼具快速和低成本的特点,在海量农作物无人机航拍数据的信息提取上具有较广的应用。     

土壤盐分含量的遥感反演研究

土壤盐碱化是干旱、半干旱农业区主要的土地退化问题,同时也是一个重要的环境问题。遥感技术能够快速、实时地提供盐碱地的性质、范围、盐碱程度等方面的信息。该文以河北省黄骅市为研究区,通过对实测的土壤光谱的分析,发现植被严重干扰了土壤对盐分含量光谱响应关系,同时,在451.42~593.79 nm波长范围内的土壤反射率对土壤盐分含量较为敏感,在土壤光谱分析的基础上,建立了土壤盐分含量反演的相关统计模型。但由于遥感影像特征与土壤盐分含量之间存在较复杂的非线性关系,因此统计模型反演精度不够理想。因而,又尝试运用BP人工神经网络方法来反演土壤盐分含量。研究表明,BP人工神经网络模型具有很强的非线性拟合能力,与统计模型相比,其土壤盐分含量的反演精度有显著提高。     

无人机遥感技术在生产建设项目水土保持监测中的应用——方法构建

无人机遥感为水土保持监测提供了新的技术支撑手段,但这一技术在水土保持监测工作中的应用尚处于起步阶段,还未形成统一、有效的方法与标准.研究将无人机遥感技术与水土保持监测现行的规范规程相结合,从基础数据获取、监测信息提取及信息在水土保持监测中的应用等3方面,构建基于无人机遥感的生产建设项目水土保持监测方法,并将其应用于工程实例.基础数据获取包括飞行规划设计、原始数据获取及原始数据处理3个步骤,最终生成DEM和DOM成果;监测信息提取可在DEM或DOM成果的基础上进行,通常包括土地利用类型、监测对象位置、长度、面积及体积等;信息应用主要是结合相关规程规范,将提取出的有效信息,逐一应用到生产建设项目水土保持监测工作中.应用结果表明,研究构建的方法简单实用,可提高无人机遥感在水土保持监测中应用的技术水平,为生产建设项目水土流失防治提供技术支撑.     

议“民生水土保持”

我国水土流失严重,水土保持与人民群众的日常生活息息相关,党和国家十分重视水土保持工作。从粮食安全、饮水安全、经济发展和人居环境4方面讨论水土保持对人民生活的影响,为深化对水土保持与民生关系的认识提供理论依据。分析认为:水土保持对保证区域的粮食安全和饮水安全、提升区域的经济发展能力、改善地区的人居环境具有重要作用。     

基于混沌免疫算法和遥感影像的土地利用分类

为提高利用遥感影像进行土地利用分类的精度，采用了基于混沌免疫算法(Chaos Immune Algorithm)的多光谱遥感影像分类方法。首先应用混沌免疫算法对样本进行自学习得到全局最优的聚类中心，然后通过得到的聚类中心对整幅影像进行分类。该方法利用混沌变量的遍历性，进行粗粒搜索，优化免疫算法的初始抗体群；通过克隆选择算子、变异算子、抗体的循环补充操作，避免陷入局部最优解，得到全局最优的聚类中心。在对淮南矿区采用TM影像进行的土地利用分类中，试验结果表明该方法分类总精度为89.9％，Kappa系数为0.8     

基于波谱分析技术的遥感作物分类方法

为获取东北三省作物类型分布信息,精确地进行粮食估产,该文以250mMODIS时间序列NDVI数据为主要数据源,以东北三省主要粮食作物水稻、玉米、大豆、小麦为研究对象,利用波谱分析方法对东北三省作物类型的空间分布进行研究。研究结果表明,大豆的遥感反演面积和统计面积的相关性最好(R2=0.770),其次是玉米(R2=0.710),水稻(R2=0.686)。该文使用的作物分类方法适用于试验条件有限,实测数据较难获得并以遥感数据为主要数据源且研究区域较大、作物类型单一、种植面积广的情况。     

无人机遥感技术在生产建设项目水土保持监测中的应用——以鄂北水资源配置工程为例

无人机遥感技术在水土保持监测工作中的应用尚未形成统一有效的方法与标准,针对这一问题,笔者以鄂北地区水资源配置工程为例,从遥感基础数据获取、基本监测信息提取、监测信息应用3个方面,开展水土保持监测实例分析.首先,针对案例工程的几个典型区,在航拍的基础上,利用Agisoft Photoscan Professional软件处理原始影像,获取各区域的DOM和DEM成果,其水平精度分别可达0.05和0.2m.然后,基于DOM和DEM提取监测对象的土地利用类型、位置、面积、体积等信息,构建三维虚拟模型.结果表明计算机自动识别更加快速,但存在将监测对象的阴影、苫盖误判为植被的问题.最后,将提取的信息逐一应用于案例工程的水土保持监测工作,直接获取各典型区扰动土地面积、弃渣体积、苫盖与否、苫盖面积等监测结果.无人机监测结果与运用传统方法监测的结果对比表明,2种方法的监测结果均满足相关技术要求,但无人机监测效率是传统人工监测效率的3～5倍.成果可为无人机遥感技术在水土保持监测中的应用提供有效的方法借鉴.     

面向对象的土地利用/覆盖遥感分类方法与流程应用

为了进一步提高干旱/半干旱地区土地利用/覆盖分类精度,该文以新疆石河子垦区为研究区,利用NDVI时间序列分析的方法确定了土地利用/覆盖遥感分类最佳时相组合;采用最佳指数因子OIF对参与图像分割的谱段进行选择;选择不同分割参数建立4级分割层次,构建了不同尺度的分类对象;针对其不同特点,分别选择基于知识的模糊分类和基于样本的监督分类方法;建立了面向对象的土地利用/覆盖遥感分类流程。采用地面实测数据对分类效果进行评估,与基于像元的分类方法相比,该文方法能够获取更高的分类精度,可为同类的研究与应用提供借鉴。     

基于决策树分类的橡胶林地遥感识别

中老缅交界地区是橡胶林地的主要种植区,利用遥感手段快速动态监测橡胶林地的时空变化,对于橡胶合理种植、生态环境保护以及边境安全保障具有重要的科学价值和实践意义。研究基于Landsat数据和MODIS-NDVI数据,采用决策树分类的方法提取中老缅交界地区的橡胶林地。研究发现：1）1月上旬至3月下旬为提取橡胶林地的主要时间窗口;根据橡胶林不同树龄所表现的光谱差异,按照橡胶幼林（<10 a）和橡胶成林（≥10 a）提取橡胶林地;橡胶成林、高植被覆盖度的旱地、有林地容易发生误分,橡胶幼林、茶园、灌木林地和草地容易发生混淆。2）基于原始光谱特征、归一化指数、K-T变换指数以及纹理特征分别构建橡胶幼林和橡胶成林决策树分类模型;2010年橡胶成林分类总精度超过90%,橡胶幼林分类总精度超过75%;对同一地区1980、1990、2000年3个时相的决策树分类发现,橡胶幼林和橡胶成林决策树分类模型简单有效,结合晚期的橡胶成林来验证提取早期的橡胶幼林可以达到更高的分类精度。3）1980-2010年间,中老缅交界地区橡胶林地由7.05万hm2增至60.14万hm2,橡胶林地扩张趋势显著;橡胶幼林扩张速度明显快于橡胶成林,特别是近10 a来;西双版纳橡胶种植面积在中老缅交界地区占主导地位,橡胶林地不断向老挝、缅甸边境地区扩张。     

基于空间信息的高光谱遥感植被分类技术

高光谱数据常带有噪声,传统的仅考虑光谱信息的遥感植被分类方法效果不佳,融入空间信息进行植被分类显得尤为重要。以NDVI阈值法提取植被信息后,采用最小噪声变换对Hyperion高光谱影像进行压缩处理,取前60个分量数据,并采用一种空间与光谱信息相结合的高光谱影像植被分类法,完成研究区植被分类。结果表明,对各植被类型的平均分类精度达90.3%,而最大似然法的平均分类精度仅为70.0%。融入空间信息的高光谱遥感植被分类方法能有效地削弱噪声,在一定程度上提高了分类精度,在实际应用中有一定的参考价值。