基于Landsat 8 OLI影像纹理特征的面向对象土地利用/覆盖分类

针对如何提高中低分辨率遥感影像分类精度,该研究以河北省石家庄市Landsat 8 OLI遥感影像为研究对象,对灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)纹理与伽博(Gabor)滤波器下的Gist纹理特征进行对比,应用J-M(Jeffries-Matusita)距离可分离性分析GLCM最优纹理特征,并利用最佳指数法(optimum index factor,OIF)获取GLCM与Gist纹理特征的最佳特征组合;其次对面向对象分类的分割尺度进行研究,提出整体最优分割尺度计算方法;最后进行基于纹理特征的面向对象分类识别与精度评价,并与基于原始数据的面向对象分类结果进行对比。研究表明:Gist纹理特征使分类精度有了一定的提高,基于纹理数据的面向对象支持向量机(support vector machine,SVM)分类及面向对象K邻近法(K-nearest neighbor,KNN)分类的总体分类精度(overall accuracy,OA)分别比基于原始数据的2种方法分类精度提高3.67和3.33个百分点,基于纹理的面向对象SVM方法具有最高的精度,OA达到85.67%。不管是基于原始数据还是纹理数据,面向对象分类精度远高于最大似然分类(maximum likelihood classification,MLC)、马氏距离分类(mahalanobis distance classification,MDC)和SVM分类精度,且面向对象分类方法对纹理数据更为敏感。该文提出的基于纹理的面向对象分类方法有效提高了遥感影像分类精度,为区域土地利用/覆盖信息提取提供了有效的途径。     

基于面向对象的GF-1遥感影像采煤沉陷区湿地分类

为掌握采煤沉陷区湿地的类别和分布,促进矿区土地的复垦、规划和管理,该文以兖州煤田为例,探讨了基于GF-1遥感影像的面向对象的采煤沉陷区湿地分类方法。对河流湿地和景观湿地的影像进行基于矢量的棋盘分割,采用标准最邻近法进行分类。水产养殖湿地、植被型湿地、未复垦的常年积水湿地和未复垦的季节积水湿地的影像采用基于矢量的多尺度分割,通过反复试验获取最优分割参数,进而进行综合分析得到局部最优分割参数,由此确定分类层次,选取易于区分各类型湿地的影像特征建立分类规则,采用模糊分类法进行分类。选取141个样本点进行实地验证,结果表明分类精度达到96.95%,Kappa系数为0.958 4。该研究为采煤沉陷区湿地的分类提供了借鉴。     

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。     

基于超高空间分辨率无人机影像的面向对象土地利用分类方法

为明确基于无人机超高空间分辨率影像的土地利用分类方法,尤其是有效特征和算法的选择,该研究获取吉林省德惠市一农耕区超高分无人机影像,获取区域正射影像图和数字表面模型,计算地形指标,采用面向对象方法进行土地利用分类研究。首先,采用随机森林算法,以光谱特征为基础,依次引入指数、形态、地形、纹理特征,建立5种特征选择方案,分析各类特征对分类效果的影响。其次,以Boruta特征选择算法获取的优化特征集为基础,采用随机森林算法、朴素贝叶斯算法、逻辑回归算法和支持向量机算法分类,分析不同算法的分类效果。结果表明:采用5种特征选择方案分类,引入形态特征时总体精度降低,引入其他特征时总体精度逐渐提高。5种特征共同参与的分类效果最佳,总体精度为98.04%,Kappa系数为0.980。错分主要发生在裸地和宅基地,漏分主要发生在草地、裸地、水渠和道路。错分和漏分主要是因为这几种类型对象具有相似的光谱、形态、纹理特征或相似的分布位置。采用优化特征集分类时,相比其他算法,随机森林算法更擅长处理高维特征集,获得最高的总体精度98.19%,最低的错分和漏分误差,分类效果最佳。借助无人机超高空间分辨率影像提取地形信息、形态信息,可以有效辅助土地利用分类,并能提高传统分类方法精度。     

基于HJ卫星数据与面向对象分类的土地利用/覆盖信息提取

土地利用/覆盖信息是区域气候与环境研究的基础,是土地资源规划与管理、合理开发与保护的信息保障。为此,该文选取长株潭城市群核心区为试验区,以时间序列HJ卫星影像为数据源,首先构建了时间序列归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、时间序列光谱第一主成分(first principal component,PC1)数据集,通过J-M(Jeffries-Matusita)距离变量可分离性分析结合地表覆盖的物候特征,确定最佳时序HJ组合数据;其次,采用面向对象的随机森林算法对研究区土地利用/覆盖信息进行分类,并对分类结果进行精度评价与比较分析。研究结果表明:采用时间序列HJ组合数据与面向对象的分类方法,提取城市土地利用/覆盖信息的总体精度和Kappa系数分别达到91.55%和0.90,其中水田、水浇地、旱地、林地、建设用地的生产者精度均达到90%及以上;相对于时间序列基于像元分类、单时相面向对象的分类方法,该文提出的土地利用/覆盖信息提取方法的总体分类精度和Kappa系数分别提高了2.26%、0.02和6.82%、0.08,有效提高了区域土地利用/覆盖信息提取的精度,为大范围土地利用/覆盖精细化分类提供了有效的途径。     

基于GF-1卫星遥感的冬小麦面积早期识别

GF-1号卫星是中国高分卫星系列首颗卫星,自2013年04月26日发射以来,提供了大量的2 m/8 m/16 m空间分辨率的卫星数据,成为中国农业遥感监测的主要数据源之一。该文以GF-1卫星携带的16 m空间分辨率的宽视场(wide field view,WFV)传感器为主要数据源,采用2013年10月2日、10月17日、11月7日和12月5日4个时相的数据,以多尺度分割后的对象为基本分类单元,采用分层决策树分类的方法对冬小麦面积进行提取,并利用地面样方数据对分类结果进行了精度验证。结果表明,北京市顺义区冬小麦面积7 095 hm2,分类总体精度达到96.7%,制图精度为90.0%,其他未分类类别精度为97.3%,Kappa系数为0.8。研究区内冬小麦的播种时间可以分为10月1-5日早播、10月6-10日中播、10月11-15日中晚播、10月16-20日晚播等4个时间段,不同播期对应着归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)不同的变化规律,是分层的基础,结合波段反射率、波段反射率和、波段反射率比值等参数的变化规律,通过分层可以有效的剔除草坪、桃树等容易同冬小麦混淆的地物类型,GF-1/WFV提供的多时相遥感数据能够可靠的反映冬小麦发育变化的规律,是冬小麦面积准确提取的基础,在农作物面积遥感监测业务运行中具有较大的开发应用潜力。     

基于多时相GF-1影像的施工期生产建设项目分布信息提取

[目的]开展基于高分遥感的生产建设项目提取技术的研究,全面、及时地掌握生产建设项目分布信息,满足水土保持监管的迫切需求。[方法]以陕西省榆林市的部分区域为研究区,利用2013和2014年两个时相的GF-1影像,通过面向对象的直接比较法,提取变化信息,并结合光谱、形状等特征,去除伪变化,获取区域范围内新增的裸地和不透水面。另外,结合专家知识,提取疑似施工期生产建设项目信息。[结果]新增裸地和不透水面的发现精度达到83.53%,疑似施工期生产建设项目的发现精度为95.56%。[结论]该方法能够有效地提取施工期生产建设项目分布信息。     

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     

东江流域2001-2013年土地利用/覆被类型变化的时空特征及成因

[目的]区分人类活动和自然环境变化对东江流域土地利用/覆被类型变化的贡献率,为优化流域土地利用方式、保护流域生态环境和支持粤港澳大湾区建设提供有益的信息和科技支撑。[方法]基于时间序列的遥感影像土地利用/覆被类型栅格数据,结合区域经济发展、土地利用评价指标体系和灰色关联分析,量化东江流域2001-2013年间土地利用/覆被类型变化的时空特征和成因。[结果]①随着时间推移,东江流域土地利用/覆被类型格局由常绿阔叶林、草地和耕地共同主导型转变为常绿阔叶林主导型;②研究期内不同土地利用/覆被类型变化差异明显,灌丛、混合林、常绿阔叶林和草地变化剧烈且相互之间转化频繁,水域、耕地和城镇用地面积变化相对平缓;③非城镇用地转化空间差异显著,耕地的转化程度表现为：下游 > 上游 > 中游;④人口增加、城市建设、技术革新和经济增长是推动东江流域土地利用/覆被类型发生变化的主要原因。[结论]总体来说,最近10 a多东江流域的土地利用/覆被类型变化有利于流域生态环境和水资源的保护,进而有助于粤港澳大湾区的建设。     

1990-2018年东江流域土地利用变化及其驱动力

[目的] 分析东江流域1990-2018年土地利用时空变化特征及驱动机制,为该流域土地利用优化提供科学参考。[方法] 利用流域土地利用数据及统计年鉴数据,结合土地利用评价指标、主成分分析法及灰色关联分析法分析流域土地利用变化特征及其驱动机制。[结果] ①东江流域1990-2018年土地利用以耕地和林地为主,流域建设用地面积持续增加,其余地类面积均呈减少趋势,耕地和林地是建设用地面积的主要来源;②流域土地利用综合指数逐年增加,变化率为0.038,土地利用处于上升发展阶段;③流域土地利用变化驱动力主要为经济增长、人口增长、社会富裕程度和农业发展;各类驱动因子对各土地利用类型的驱动作用不同。[结论] 1990-2018年,东江流域土地利用结构不断优化,土地利用集聚程度增加,随着粤港澳大湾区的建设开发,未来流域内土地开发利用活动将更加频繁。     

基于SEBAL模型的漓江流域蒸散量变化分析

基于1993年、1999年、2006年和2010年Landsat TM/ETM+影像,应用SEBAL模型估算了漓江流域四期不同时相的日蒸散量,并应用P-M公式对估算结果进行验证。通过对研究区蒸散量结果进行分析,得出以下结论:（1）日蒸散量分布受到季节及气候的影响,植被生长季的蒸散量明显高于其他季节;（2）漓江流域的蒸散分布具有明显的空间差异性,不同土地利用类型的蒸散均值相差较大,不同时期的蒸散量均表现出林地 > 水体 > 灌木/草地 > 耕地 > 建设用地的规律;（3）近20 a来漓江流域土地利用变化显著,除去气候及降水量等因素的影响,蒸散量受到土地利用变化的影响明显。随着漓江水源林地的减少与退化,日蒸散量呈现下降的趋势,进一步揭示了经济发展与人类活动对漓江流域生态环境及水热平衡的影响。     

水田化进程下挠力河流域耕地时空变化特征

以三江平原腹地挠力河流域为研究区,基于1990年、2002年、2013年3期遥感数据分析了该地区水田化进程中耕地时空变化特征,为耕地资源的利用与开发提供依据。结果表明:20多年间流域耕地呈现不稳定增长态势,旱地和水田的变化趋势与耕地综合变化趋势不完全一致;1990—2002年旱地变化幅度小,水田变化幅度大,2002—2013年旱地面积比例由44.57%下降至42.24%,水田继续保持增长趋势,但增长速度明显放缓;耕地转入上,流域耕地子类型的内部转换发生明显。旱地主要转入用地类型为未利用地、水田和林地,水田主要转入用地类型为旱地。耕地转出上,1990—2002年流域的旱地水田流出以耕地内部转换为主,2002—2013年旱地和水田的转出与1990—2002年转换趋势基本保持一致。     

基于遥感光谱的干旱区土地退化评价体系构建

干旱区土地退化(荒漠化)作为全球面临生态环境挑战之一,对粮食安全、环境质量和区域自然资源管理至关重要。土地退化本质是人与自然因素协同作用下土地利用/覆被类型、数量、结构以及功能的改变而引起的生态服务价值降低,核心是土壤和植被的退化。一方面,人与自然共同作用下的土地利用覆被可以表征土地退化状态,另一方面植被-土壤生境时间序列相互作用过程进一步辅助土地退化过程诊断。因此,该文首先从覆被结构、退化类型和退化程度3个层次建立干旱区土地退化状态评价体系。其次,采用GF-1/WFV时间序列遥感影像,基于多端元光谱混合分解模型建立土地利用/覆被精细分类量化表征下垫面质量属性,并进一步利用植被-生境组分互动特征参数进行功能量化,综合评价民勤2015年退化类型和退化程度。最后,结合地面立地景观照片以及采样点实测数据,对土地退化状态评价结果进行绝对定标和交叉验证。结果表明:遥感评价识别土地退化类型和程度的能力分别为87.5%和78.7%。对于民勤旱地系统,沙化过程、沙-盐化过程是主要的土地退化过程,轻度沙化、中度沙化为主导退化程度。该方法为宽波段遥感国产高分1号卫星在旱地系统土地退化状态信息提取和深入应用提供科学依据和实证研究。     

专业户荟萃

专业户荟萃龙南县南亨乡夹水村中拖驾驶员张石成，选准治理荒山水土流失，发展果业致富这条路，从１９８３年起，全家苦战４个春秋，按水土保持技术要求，高标准种植柑桔１０００株。１９８７年以来，年平均产桔１．５万公斤，纯收入１万余元。与此同时，张石成积极开展多...     

拍卖荒山 加快治理

拍卖荒山加快治理王京南（山东省莱芜市农委２７１１００）魏佑福（莱芜市腰关乡政府）腰关乡地处山东省莱芜市北部砂石地区，大汶河上游。由于水土流失严重，仅有一点耕地多为土层薄、质地差，旱涝不保收的低产田。该乡立足人多地少山多的基本乡情，几年来围绕“山”字大...     

献余热治荒沟重开发奔富路

献余热治荒沟重开发奔富路一走到陕西省三原县西阳镇陈家窑村临青河北岸的沟边，人们都会惊奇地问：这里的荒沟烂滩，是谁在短短的几年间就把它改造成山青、水秀、林茂、果丰、鱼肥的新天地呢？是他，今年７２岁的黄发祥老汉。１９８５年，黄老汉承包治理清河北岸这条荒沟...     

临朐县拍卖荒山使用权的做法与政策

临朐县拍卖荒山使用权的做法与政策张立文，倪伟（山东省临朐县水土保持办公室２６２６００）位于鲁中山区的临朐县，山区面积占全县总面积的８７．３％。水土流失是长期以来困扰全县经济发展的主要因素之一。１９９３年以来，县委县政府为加快荒山开发治理步伐，更好地发...     

基于生态系统服务功能的东江流域关键性生态空间识别

东江流域生态环境脆弱,水土流失现象频发,进行关键性生态空间识别对维护其生态环境安全和促进区域可持续发展有着极其重要的意义。该研究通过重要性-敏感性构建关键性生态空间识别评价体系,使用NPP（Net Primary Productivity）定量评价法、模型评价法,定量揭示其关键性生态空间的分布特征。结果表明：1）东江流域的关键性生态空间面积为16 734.48 km2,面积占比50.49%,主要位于在中游、下游地区。其中,底线型生态空间面积为5 481.21 km2,集中分布在自然保护地、风景名胜区之中;危机型生态空间面积为11 253.27 km2,主要位于下游的经济发达的珠三角城市中;2）面积占比分别高达47.04%、66.66%的建设用地、耕地占用关键性生态空间,且都集中分布在危机型生态空间中,各生态空间地类以林地和耕地为主。最后将识别结果与土地利用状况结合分析,以期为东江流域分区管控的实施、生态保护策略的制定提供参考。     

基于多季相光谱混合分解和决策树的干旱区土地利用分类

该文利用2015年Landsat 8多季相数据,以民勤县为例探讨了干旱区土地覆被/利用分类方法。首先进行了研究区多季相遥感数据的主成分变换,确定了Landsat OLI光谱空间的内在维数。其次通过对各季相主成分空间的分析,确定了光谱混合分解的端元类型及各自的代表性季相。获取端元光谱之后,采用全约束线性光谱混合模型分解各个季相的遥感影像,估计各端元组分占像元的面积百分比（端元丰度值）。最后利用端元丰度值的多季相估计结果,依据先验知识和训练样本建立决策树分类规则进行土地覆被/利用分类。分类方法的总体精度达到90.94%,Kappa系数为0.90。研究表明：将物理意义明确的端元丰度值作为分类变量,能够快速、有效地获取分类规则,生成树的结构简单、合理、清晰,对训练数据的依赖性较低,因此具有应用于整个旱地系统土地覆被/利用分类的潜力。