遥感影像分类研究

指出了随着遥感技术的发展,遥感影像技术分类成为获取信息的来源。介绍了遥感影像的分类原理方法,利用Envi遥感数据处理软件,基于T M遥感影对土地覆盖进行了监督分类与制图。     

基于遥感影像的森林资源变化检测研究

利用ENVI 5.3软件,对滇中某研究区域2015年森林资源二类调查影像和2018年森林资源监测影像进行预处理,按照统一的分类体系对两期影像进行面向对象图像分类,利用流程化动态监测工具实现变化检测.研究结果表明,面向对象的变化检测技术可以很好地区分光谱特征相似或相近的地表覆盖,一定程度上消除并克服了"同物异谱"、"同谱...     

基于遥感影像的林地变化检测方法

森林督查是国家部署的保护森林资源的一项重要举措,但每年的判读工作需要消耗大量的人力.为提高工作效率和判读精度,尝试比较五种常见的变化检测算法,以探索利用遥感影像准确提取林地变化区域的方法.以广西壮族自治区梧州市木双镇为研究区,采用2018年和2019年两期高分二号遥感数据进行提取试验.结果表明:植被指数法、波段替换法、...     

基于遥感影像的昆明中心城区绿地信息提取

以昆明中心城区遥感影像为研究数据,采用基于面向对象分类的研究方法,按照监督分类的思想,将地物分为城市绿地、林地、裸地、水体、建筑和道路6种类型,运用支持向量机的分类器对绿地信息进行提取,并根据总体分类精度和kappa系数的大小对分类结果进行验证,结果表明:城市绿地信息提取精度良好,符合城市绿地调查的精度标准,认为此种绿地信息提取方法值得推广运用。     

基于SPOT-5影像的马尾松毛虫虫害遥感监测研究

马尾松毛虫是马尾松林的主要害虫,危害很大,实施有效监测是对其进行防治的关键。以福建沙县为研究区,以SPOT-5遥感影像为数据源,基于短波红外波段、红光波段和近红外波段等构造归一化植被指数等光谱特性指数,基于灰度共生矩阵法提取均值等影像纹理特征,引入坡度、坡向等地形及林木因子构建马尾松毛虫虫害遥感监测指标,通过岭回归分析建立虫情级数估测模型进而反演,进行虫害监测信息提取,并与单纯基于光谱特性指数指标的虫害信息提取方法进行比较。结果表明:1)综合考虑影像的光谱特性、纹理特征与地形及林木因子影响进行虫害监测,显著增强了虫害的光谱响应能力,相比于单纯基于光谱特性的虫害监测信息提取,其总精度提高了14.28%;2)这些为林业生产实践提供技术支撑与理论借鉴,同时也在一定程度上推动遥感监测森林病虫害的理论认识与信息提取方法。     

基于随机森林的大姚县TM遥感影像分类研究

随机森林(Random Forest)是一种组合多棵决策树分类器的新的分类算法。以楚雄州大姚县为例,采用Landsat-TM数据,通过最大似然、支持向量机、随机森林3种分类器进行分类对比研究。结果表明,支持向量机和随机森林的分类精度明显优于最大似然法,两者分类精度相差不大;在分类时间上,最大似然法明显比随机森林和支持向量机快,支持向量机最慢。综合分析,随机森林算法表现更优,它在保证分类精度的前提下,也能保证一定的时间效率,更适宜实际生产应用。     

基于遥感影像的鄂托克前旗森林资源监测分析

以2002年和2006年TM遥感影像为数据源,在PCI 8.5和ARCGis 9.2遥感图像处理软件的支持下,获得了鄂托克前旗2个时期的森林资源图。通过计算机自动分类和分类后人工解译纠错相结合的图像分类提取方案,提高了图像分类提取的效率和精度。动态监测结果表明,从2002~2006年,面积增加的地类为灌木林和有林地,面积减少的地类为宜林地和裸沙地,农田和水体的面积基本保持不变,并对其变化结果进行了分析。     

遥感影像在长防林工程监测中的应用研究

作者利用大比例尺遥感影像对红安县长江防护林工程进行监测,通过计算机分类和多方案分析对比,证明利用遥感影像对长防林工程监测的可行性。     

基于SPOT5遥感影像的样地判读

利用SPOT5卫星遥感资料在沾益县大坡乡进行了森林资源二类调查试点。共布设目视判读样地7711个、野外实测样地290个,其总体抽样精度为87 29%。介绍了工作方法,分析了判读结果和存在问题,提出了今后工作的思路。     

基于 Quick bird 的遥感影像融合方法评价研究

以Quickbird影像为例,分析和评价了 HIS （Intensity － Hue －Saturation）、Brovey、PCA （Principal Compnent Analysis）、WT（Wavelet Transformation）和WT －IHS等5种融合算法的特点和优劣。研究结果表明：Brovey方法存在一定的光谱失真,从空间细节上说,PCA影像的亮度值过高,造成图像对比度降低,WT －IHS方法在空间细节信息和光谱信息的保持方面与其他方法相比稍显优越;PCA和WT －IHS的均值最高,WT －IHS与WT的标准差最大,WT －IHS方法的信息熵最高。PCA变换和Brovey变换不论是在光谱信息丰富程度还是在空间分辨率的精度方面效果都不明显,在低分辨率多光谱信息与高分辨率空间信息之间权衡较好的一种方法是WT －IHS变换法。     

采用Pci软件处理遥感影像研究

为了提高森林资源二类调查质量,辽宁省改变传统的地形图调绘方法,利用法国Spot5 分辨率为10 m多光谱数据与分辨率2.5 m全色数据进行融合后的遥感影像作为二类调查调绘的图面资料。利用Pci图像处理软件对spot5 10 m、2.5 m影像进行几何精校、正射校正(orthoengine)、融合处理(xpace)以及对融合后的遥感影像增强、拉伸、亮度、对比度的调整完成spot5的影像处理过程。     

基于TM遥感影像图的鞍山市千山植被变化研究

以1993年、2001年和2006年的TM遥感影像图为信息源,基于NDVI和植被覆盖度定量模型,利用ENVI4．2、ARCGIS等软件获取了鞍山市千山风景区归一化植被指数差值变化图及覆盖度等级图,并进行了定量对比分析．结果表明：2001年与1993年相比,低覆盖与高覆盖面积均有增加,而中高覆盖地区其质量有所下降,局部生态退化．2006年与2001年相比,大部分地区高覆盖增加,质量上升,生态环境向良好方向发展．     

基于CART决策树方法的遥感影像分类

以云南省香格里拉县为研究区域,构建一种基于CART遥感影像的决策树分类方法.对遥感影像采用主成分提取、植被信息提取、纹理信息提取等方法,并结合试验区主要地物类型训练样本,采用Landsat 5 TM影像数据、DEM数据以及遥感处理软件ENVI为平台进行影像分类,并将结果与最大似然分类结果作比较.结果表明,基于CART遥感影像决策树分类精度优于最大似然分类,有较好的分类效果.     

基于国产遥感影像的林分因子反演研究

本研究利用监测区域国产高分辨率卫星高分一号的遥感影像、数字高程模型、森林资源管理"一张图"小班数据及一定数量的现地实测样地,借助地理信息系统平台、图像处理和统计分析技术,通过统计建模,有效反演乔木林小班平均树高、平均胸径、蓄积量、郁闭度等林分因子等信息。通过现地验证,表明模型反演精度达到80%以上。     

利用Contour let域纹理特征在高分辨率遥感影像上提取林地边界

遥感影像森林分类识别,是国家森林资源调查的重要技术支持[1].从遥感影像上准确地识别森林边界对于森林资源调查、林业规划等图件编制实现自动化和计算机化具有重要意义[2].     

基于K-T变换和主成分变换的植被信息提取

WorldView-2能够提供1个0.5 m全色波段和8个1.8 m分辨率的多光谱波段,为用户提供进行精确变化检测和制图的能力。本研究以深圳市植被为例,采用WorldView-2高分辨率遥感影像为数据源,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:WorldView-2影像经过缨帽变换及主成分分析处理后,能够明显增强影像的纹理信息,突出地物特征,并以各地物在经过缨帽变换及主成分分析处理之后的灰度值作为决策树分类的阈值,分类的总体精度、Kappa系数分别为89.26%、0.87,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,得到了比较好的分类结果。     

遥感影像的处理及在我省森林资源调查中的应用

简述遥感影像的形成、特点，介绍遥感影像的计算机处理过程以及在我省森林资源调查中的应用。利用遥感影像对全省森林资源进行调查，大大提高了调查质量和效率，降低了成本和劳动强度，与传统调查方法对比，具有不可替代的优势。     

基于PCI的SPOT5遥感影像正射校正方法分析

正射校正是各种遥感应用过程中必不可少的基础工作,对于某些地形起伏较大、常规的几何校正难以消除由此引起的几何变形的影像,有必要进行正射校正。正射校正的方法很多,以攸县黄丰桥林场柏市分场为研究区,以SPOT5高分辨率遥感影像为校正数据进行正射校正,采用Satellite Orbital Mod—elling模型和Rational Functions模型,针对不同方法所产生的正射影像图精度以及运算速度进行比较与分析。实验结果表明：在相同的控制点条件下,对于SPOT5数据来说,Satellite Orbital Modelling模型的精度更高,但是此模型计算速度相对稍慢一点。该研究对SPOT遥感影像能更正确地选择正射校正方法提供参考。     

基于高分辨率遥感影像的森林蓄积量估测

为了快速有效获取《综合开发利用项目》项目区的森林蓄积量,利用SPOT5和Rapid Eye高分辨率遥感影像,结合野外实地调查数据,采用最小二乘回归方法构建森林蓄积量遥感估测模型,估算柬埔寨王国上丁省特许地2012年的森林蓄积量。结果表明:1利用预留独立样本对模型进行精度验证,不分类型的模型的总体预测精度可达到99.37%,分类型的模型的总体预测精度分别可达到99.57%、97.30%、99.41%、96.84%、76.25%;2不分类型建模反演得到2012年研究区的森林总蓄积量为33197465.008 m3,各类型的森林蓄积量分别为16660360.382、7124988.801、5716238.005、4016470.930、186695.185 m3。结果表明利用高分辨率遥感影像快速估测区域森林蓄积量的可行性,也为合理规划和开发利用特许地的森林资源提供参考。     

遥感影像植被信息提取及自动区划判读方法研究

森林资源是国家重要的自然和战略资源,在维护国土生态安全中具有重要地位.但在森林督查和日常监管中发现非法使用林地和破坏森林资源等涉林违法犯罪问题屡屡发生,仅靠传统的人工目视解译方法,不仅效率低、耗时长、工作量巨大,且存在着人为漏判、误判等情况,为提高森林督查工作效率,有效减少人工差错等情况,提出了一种对于植被区域快速提取...