基于OpenStreetMap数据的农田地理信息提取

【目的】农田地理信息(位置、面积、空间分布等)能够直观反映一个地区的农业现状,对政府部门制定农业政策和经济计划具有重要的参考价值。该研究利用自发地理信息(Volunteered Geographic Information,VGI)数据提取农田地理信息,以降低农业信息获取成本。【方法】VGI通过用户在线协作的方式,以普通手持GPS终端、开放获取的高分辨率遥感影像以及个人空间认知的地理知识为基础,实现地理信息的创建、编辑、管理和维护。文章以VGI中生成和上传方式较为简单、数据体量较大的历史OpenStreetMap(OSM)数据为基础。针对街区面积、道路线密度等进行阈值设定,从而提取农田地理信息;其次,将基于OSM数据提取的农田耕地面积与联合无人机和RapidEye影像数据提取的研究区耕地面积进行比对,确定最佳阈值;最后,基于最佳阈值提取的农田地理信息与OSM自身包含的农田地理信息叠加整合,得到基于OSM数据提取的农田地理信息。【结果】针对街区面积,道路密度等各种影响因子进行阈值设定,可提高农田面积的提取精度,以无人机结合遥感影像提取的耕地面积信息为参考,利用OSM数据提取的农田信息精度较高(误差低于15%)。【结论】该研究能够实现各种区域尺度的农田地理信息快速提取,可为农田面积动态变化监测和农业生产管理提供数据支撑。     

土地利用覆被遥感影像信息提取方法研究综述

阐述了土地利用覆被、遥感影像信息等相关概念,概述了目前在影像信息计算机提取过程中所使用的方法:监督分类与非监督分类,人工神经网络,小波分析,模糊逻辑分类,基于知识库的专家系统,基于"3S"集成系统的分类。     

基于多源遥感影像融合的植被覆盖度信息提取研究

植被覆盖度是评估生态环境的一个重要参数,对于全球环境变化和监测研究具有重要意义。如何从遥感数据资料估算植被覆盖度,并提高估算精度是建立全球或区域气候、生态模型的基础工作。该研究以CBERS数据与ASAR数据为多源遥感数据源,进行CBERS影像与ASAR影像HPF像素级融合,生成高空间分辨率的多光谱影像HPF融合影像。分别运用CBERS影像和HPF融合影像,提取植被覆盖度,并对两者的提取效果进行精度对比评价分析。评价结果表明,HPF融合处理的影像提取的植被信息精度较高、效果较好,为植被覆盖度信息的提取提供了参考。     

基于高分辨率遥感影像的城市绿地信息提取方法研究进展

在总结高分辨率影像特性的基础上,重点讨论城市绿地信息提取方法的研究进展,以供参考。     

基于遥感影像和卷积神经网络的农田及道路信息提取

为对农用地(耕地)遥感影像中道路和农田信息进行精确高效的提取,采用卷积神经网络(CNN)的方法,以河北省献县某乡冬小麦种植田为研究区,建立“道路-背景”和“农田-背景”2个高精度遥感影像数据集,构建基于MobileNet v1的U-Net、SegNet、PSPNet、DeepLab v3+和基于MobileNet v2的DeepLab v3+共5种CNN语义分割模型,进行道路和农田提取试验;在模型训练前后加入迁移学习、图像拼接和模型融合3种策略。结果表明:1)在2个数据集上,基于MobileNet v1的U-Net和基于MobileNet v1的SegNet 2种模型的识别率和稳定性最佳;2)在提取道路和农田时,融合后模型的平均交并比值分别为0.853 3和0.956 8;3)对预测图进行后处理,可以为路径规划和作物秸秆产量计算等研究提供道路拓扑图和农田预测图。     

基于多尺度分形特征的遥感影像水体信息提取研究

以密云水库为例,提出一种基于多尺度分形特征的ETM＋遥感影像提取水体信息的新方法。首先利用双层地毯法计算像元的分形信号,并对其进行水体信息特征分析;其次选用下分形第4尺度进行水体信息提取,利用水体指数提取结果进行精度评价,提取精度为98.12%。该方法可以快速有效地提取水体信息,为以后水体的相关研究提供参考方法。     

沙地信息提取中的ETM+遥感影像自身融合研究

遥感影像的光谱特征和空间纹理特征是提取沙地信息的关键因素,数据融合可以弥补二者的不足。利用主成分变换、乘积变换和比值变换3种不同的融合方法,对Landsat ETM+遥感影像进行自身空间分辨率融合,并对融合结果进行主观目视判读评价和客观数理统计评价。评价结果表明比值法效果最好,光谱失真较小,空间纹理特征明显增强,主成分变换次之,乘积法最差。     

ETM影像水体信息提取研究

选取湘阴县为研究区,应用归一化植被指数法（NDVI）、归一化水体指数法（NDWI）、改进的归一化水体指数法（MNDWI）3种方法进行水体提取试验。结果表明：改进的归一化水体指数法（MNDWI）提取水体信息精度最高,总体精度达到98.0%;研究区内水体总面积为346.904 km2。     

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GIS的遥感图像湿地信息提取——以黄骅湿地为例

以黄骅湿地为例,通过对湿地信息源分类和解译标志的建立,利用GIS和RS技术进行湿地信息提取,以实现湿地类型分布和湿地面积的调查。结果表明,黄骅湿地总面积10 138.6 hm2,其中河流湿地650.1 hm2,库塘湿地3 436.5 hm2,沼泽湿地1 737.2 hm2,沿海滩涂湿地247.5 hm2,虾池2 422.9 hm2,盐田1 644.4 hm2,湿地人工化程度严重,应加强措施对天然湿地进行保护。     

基于MapGis的基本农田信息提取方法研究

基本农田上图工作是全国第二次土地调查工作的重要组成部分。以MapGis为平台,以基本农田上图方法中的判读转绘法为基础,重点介绍基本农田信息提取的3种实现方法,分别是删除图斑法、提取边界线法、提取图斑法,以保证数据的完整性及准确性。     

基于影像TM光谱知识的沙化土地信息提取

摘要对遥感影像TM进行了全面的处理,利用沙化土地及其背景地物的光谱曲线差异,对其反射率均值特征和光谱谱间结构特征进行了分析,进一步建立了适合沙化土地信息提取的信息模型。实例证明该模型的提取精度为86．733％。     

基于多源信息融合的管道泄漏监测

采用OPC技术对管道运行参数进行远程高速采集,运用过程平稳熵对管道瞬变状态进行识别,将由管道泄漏引起的压力、流量、密度、温度等运行参数以及管道参数、油品参数进行融合诊断,以弥补单一传感器或同类型传感器进行泄漏诊断造成的泄漏识别准确度和定位精度较低等不足。将基于多源信息融合的管道泄漏诊断方法用于西部原油成品油管道的泄漏监测,结果表明,该方法能有效地识别泄漏,具有较高的泄漏定位精度。     

基于主动学习隐马尔可夫模型的文本信息抽取

对只能获得部分标记的训练文本,将主动学习方法应用到文本信息抽取中,提出了一种基于主动学习隐马尔可夫模型的文本信息抽取方法.在该方法中,通过主动学习,仅将对隐马尔可夫模型的训练最有价值的训练文本挑选出来进行标记.实验表明,通过选择模型信任值的最佳门槛值,该方法在保证文本信息抽取性能的前提下,大大减少了用户标记训练文本的工作量.     

基于3S的林业信息采集系统的设计和实现

将3S等技术进行集成融合,开发了林业信息采集系统。该系统主要研究解决3S等技术之间的逻辑联接问题。其核心部分是后差分GPS模块,该模块利用外业数据采集、记录软件和内业处理软件,改变了传统的林业信息采集方式,实现了数据采集自动化,大大提高了外业和内业的工作效率。