基于遗传算法优化的BP神经网络遥感数据土地覆盖分类

提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络遥感分类方法。该方法兼顾了遗传算法和梯度下降优化算法分别在全局和局部搜索极小点的优势;避免了在BP网络训练过程中过早收敛于局部极小点的风险;与BP算法相比,该算法多次重复过程所得网络的均方差比较稳定。在算法验证中,用中巴地球资源一号卫星数据作为试验数据,详细描述了网络优化过程中的参数设置和关键参数变化过程,比较了该算法与BP算法、最大似然法的分类精度。分类试验表明：该算法不但有较高的执行效率,也能达到很高的分类精度。     

土地覆盖变化遥感检测方法

土地覆盖变化对与促进全球变化研究具有十分重要的意义。遥感技术是土地覆盖变化研究最有力的技术手段。各国学者发展了众多的变化检测方法,研究表明每种方法都具有优势与不足。实际研究中通常同时比较几种检测方法,选择其中最优的进行特定目的的研究。在总结前人研究的基础上,对变化检测研究中的遥感数据预处理、主要变化检测方法、变化检测阈值确定、变化类型分析以及检测精度检验等内容进行了系统的阐述,以期对土地覆盖变化研究能够起到积极作用。     

三种土地覆盖遥感数据在中国区域的精度分析

土地覆盖遥感数据的精度分析是数据应用的前提和基础。该文以中国科学院资源环境科学数据中心提供的2000年中国土地覆盖数据作为参考,基于对土地覆盖类型的归并,在各种土地覆盖类型的分布面积、空间位置等方面分析了GLC2000、MODIS V004和MODIS V005三种数据描述中国土地覆盖状况的能力,并引入差异性指数,深入分析影响土地覆盖数据精度的原因,得到以下主要结论:总体上各数据均能反映中国主要土地覆盖类型的分布情况,GLC2000、MODIS V004和MODIS V005数据的总体精度分别为62.8%、61.7%和61.9%;3种数据的乔木林地面积较参考数据均偏大,而建筑用地、湿地和水体的面积均偏小;乔木林地、灌木草地、耕地和裸地冰川的精度较高,建筑用地和湿地的精度较低;GLC2000数据在省级水平上对乔木林地和耕地的描述最准确,MODIS V005数据的平均用户精度和生产者精度最高;土地覆盖数据的精度随着数据差异性指数的增加而降低,随着差异性指数为1的区域面积比例的增加而升高;MODISV005数据的精度受土地覆盖差异性的影响相对较小。     

青海省共和县土地沙化与土地覆盖变化遥感监测研究

以Landsat-TM、ETM＋遥感数据为信息源，对青海省共和县1987年至2002年的土地沙化和土地覆盖变化进行了监测．研究结果表明．应用TM、ETM＋等中分辨率遥感影像，对以县为单位的区域性土地沙化和土地覆盖变化进行监测是适宜的．监测精度可达90％以上；监测期内．研究区的沙化土地面积不断增加，沙化程度也迅速加深，说明沙化土地治理的效果不明显；由于草地围封面积的扩大，一、二类草地的面积显著增加，草场质量显著改善，但由于未封育草地的过牧仍很普遍，三类草地沙化仍很严重；国营农场的撤离和国家退耕还草工程的实施是农田和居民地面积减少的主要原因。     

基于决策树的龙口市土地利用/覆盖分类研究

LUCC是全球变化研究的重要内容,土地利用/覆盖信息的获取是其前提和基础。决策树分类法是每次利用一定的规则,对遥感影像进行逐级细化的分类模型,具有直观、高效等特点。在综合分析每一种土地利用/覆盖类型各种特征的基础上,探讨了将不同土地利用/覆盖类型的光谱特征、空间特征、波段比值特征等信息融入决策树分类模型,对龙口市土地利用/覆盖信息进行自动分类的方法,取得了较高的分类精度。     

澜沧江流域云南段山区土地覆盖及其遥感监测技术研究

流域整体综合开发是实现社会可持续发展的重要方面。兼顾整体与局部、社会经济发展与生态环境保护等多目标的流域整体综合开发，是流域开发实践与理论演进发展得出的共识。在对国际河流进行整体综合开发研究中，解决共享淡水资源的竞争利用与冲突、控制跨境水污染与保护河道水生态系统、维护水源地的山区土地资源持续利用、保护山区自然生态与生物多样性等，成为流域合作与区域可持续发展研究的重要论题。     

基于决策树的龙口市土地利用/覆盖分类研究

LUCC是全球变化研究的重要内容,土地利用/覆盖信息的获取是其前提和基础。决策树分类法是每次利用一定的规则,对遥感影像进行逐级细化的分类模型,具有直观、高效等特点。在综合分析每一种土地利用/覆盖类型各种特征的基础上,探讨将不同土地利用/覆盖类型的光谱特征、空间特征、波段比值特征等信息融入决策树分类模型,对龙口市土地利用/覆盖信息进行自动分类的方法,取得了较高的分类精度。     

利用MODIS-EVI时序数据对河南省土地覆盖进行分类

基于遥感的土地覆盖信息提取对农林业生产、环境监测具有直接的应用意义。该文选取河南省作为研究区域,利用2005年23个时相的MODIS EVI数据,结合农作物物候历、其他分类参考数据及河南省种植结构的相关文献,在对时序数据进行去云、平滑处理后,采用SVM（支持向量机）分类器,对河南省的土地覆盖进行分类。分类结果上,一方面参照2005年河南省农作物种植面积的统计数据得到面积精度,对大面积种植的农作物：小麦为81.47%、玉米94.87%、水稻82.43%;经济作物：油菜39.81%、大豆93.65%、棉花95.21%、花生74.27%;另一方面,参照2000年1：10万全国土地覆盖的分类数据,将2000年的对应数据和分类结果分别归并为：耕地、林地、草地、水体、建筑进行精度比较,结果表明总体识别精度为78.07%,Kappa系数为0.6556。从分类精度验证来看,表明MODIS植被指数时序数据及该文研究方法在农作物信息提取中的有效性。     

基于MODIS数据设计的中国土地覆盖分类系统与应用研究

该文阐述了国内外主要土地覆盖分类系统及其土地覆盖产品在中国的表现,依据中国植被编码体系在MODIS数据试验的基础上,对现有国内土地覆盖分类系统进行了重新设计,包括7大类22个二级类别,并利用2001～2002年MODIS1km时间序列NDVI数据和多波段反射率光谱数据对中国区域进行了土地覆盖分类,结果显示分类产品能较为准确地描述中国区域土地覆盖的实际情况。     

澜沧江流域综合开发中土地覆盖遥感监测试验研究

土地覆盖遥感监测对流域综合开发所引起的有关土地利用状况变化的最及时有效地监控技术手段,通过对澜沧江流域中具有复杂生态背景的典型试验样区的土地覆盖感监测研究,探讨其于应用遥感技术建立流域山区土地覆盖监测的技术方法,为流域综合开发的整体监测体系构建提供基础研究,研究结果表明,基于专用遥感图像处理软件,通过对研究区域典型的物样点光谱响应曲线分析,组织设计提取研究区域土地覆盖类间可分离性明显的算法,分离提取土地覆盖主要类型,并结合多级遥感分类方法的应用,可较之单一依靠自动模式识别方式或单一利用目视解译方法获得诸多优越之处和更符合实际的分类效果,是一种适合于山区土地覆盖监测的有交,行行而又相对操作简单的方法。     

遥感植被盖度研究

简述了植被盖度研究中提出的几种概念,介绍了地表实测植被盖度的几种方法,比较和分析了遥感图像解译植被盖度的植被指数法、亚像元分解法、混合光谱模型法和光谱梯度差法,对以后的研究方向作了一些展望。     

基于RS的北京门头沟植被覆盖时空演变研究

应用RS技术,以1979年和2005年的Landsat TM影像为数据源,并对其进行边界修补、去云处理、地形校正、大气辐射订正和反射率计算,然后运用归一化植被指数和改进的像元二分模型,分别计算其归一化植被指数ND-VI及植被覆盖度,对北京市门头沟区的植被覆盖进行动态遥感监测。结果表明:(1)门头沟区植被覆盖整体呈下降趋势,覆盖度从1979年的76.4%减少为2005年的72.7%;(2)覆盖度在60%以上的区域比较稳定,是植被覆盖的主体;(3)覆盖度在80%以上的大面积减少,说明该区植被破坏严重,这与城市化进程的加快、对土地大规模利用、经济增长有很大关系;(4)由于居民点建设中采沙、采石和采煤占用绿地,永定、龙泉、谭柘寺植被退化最严重;军庄退耕还林和果林绿化是唯一植被覆盖增加的乡镇。其它乡镇植被退化平均在5%以内,妙峰山、王平、大台、斋堂四个中部乡镇由于采矿、采石等人为活动,特别是京西矿业集团的煤矿多基本集中在此,使这4个乡镇植被退化明显,并已形成采空区和塌陷区;雁翅、清水乡植被退化主要以自然退化为主,退化幅度相对较小。     

四川省2009—2020年植被覆盖度时空变化遥感动态监测

[目的]监测和分析四川省2009—2020年植被覆盖度时空变化特征,为定量评估区域生态环境提供重要的基础研究数据,也为城市规划及可持续城市发展提供科学参考。[方法]借助Google Earth Engine云计算平台,获取了2009—2020年四川省Landsat系列影像,利用像元二分模型对研究区植被覆盖度进行了定量估算。[结果](1)2009—2020年间,四川省主要以高、中高植被覆盖度为主,其面积可达全省面积的80%,而低、中低植被覆盖度面积所占比例低于10%。(2)从空间上分布,四川省植被覆盖度空间差异比较明显,植被覆盖度较低区域主要分布在成都平原经济区及川西部分地区;(3)从空间变化特征上分析,2009—2020年研究区的植被覆盖度整体呈现基本稳定趋势(44.39%),植被覆盖度改善的区域面积(30.78%)大于植被覆盖度退化区域(24.82%),其中明显退化区域面积所占比例最少,仅占全省面积的4.96%。[结论]总体上,2009—2020年四川省的植被覆盖状况良好,以高、中高植被覆盖度为主,植被覆盖度呈现基本稳定趋势。     

陕北黄土丘陵地区坡耕地遥感分类方法研究

陡坡开垦使坡耕地面积扩大是造成黄土高原水土流失严重、生态恶化的根本原因。应用遥感技术,及时准确地掌握坡耕地的分布特征及面积数据,对合理实施退耕还林还草工程意义重大。以陕北黄土丘陵沟壑区为实验样区,以TM图像为主要信息源,采用非监督分类与监督分类相结合的混合分类方法提取坡耕地信息。通过改进采样方法,在非监督分类生成的初始训练样本的基础上,进行删除、增补、合并等样本调整,使训练样本的选取精度大大提高,明显提高了分类精度。研究证明,在黄土丘陵沟壑区,采用混合分类方法进行坡耕地分类,较好地解决了大量存在的坡耕地同物异谱的现象,是进行坡耕地调查与监测的理想方法。     

基于像元二分模型的淮河上游植被覆盖度遥感研究

在分析国内外植被覆盖度遥感估算方法的基础上,选用NDVI像元二分模型,利用"北京一号"小卫星多光谱数据,结合淮河上游流域实际情况,设计了模型应用的技术路线,对研究区植被覆盖度进行了精确估算。利用目估法和照相法对估算结果进行实地验证和分析。结果表明,模型相关系数达到了0.818,研究区内平均植被覆盖度为58.1%,呈现北部低南部高的γ型空间分布。     

基于遥感技术的陆面蒸散研究进展

遥感技术的发展为大面积的陆面水分蒸散估算提供了一种新的手段。本文首先分析了目前常用的几种陆面蒸散方法的理论基础;在此基础上介绍了各自的模型算法,并阐述了各种模型算法的特点及其优劣势;分析了目前遥感蒸散研究所面临的问题和发展趋势。     

银川地区水稻分布遥感制图方法研究

重点介绍水稻分布图的制作方法。在下垫面地物类型分析和卫星资料精地标订正的基础上，通过对研究区域内作物植被指数变化规律分析，选用不同时次、光谱质量较好的植被指数图像，经植被指数积温模式订正、象元分解，绘制出银川地区水稻空间分布图，为水稻面积信息的提取奠定基础，经过抽样调查检验，遥感调查水稻的空间分布与实况基本吻合。     

海南岛天然橡胶林春季物候期的遥感监测

橡胶林第一蓬叶的展叶期、稳定期和老化速度,极大影响橡胶树叶片的数量和质量,从而影响干胶产量,因此,监测橡胶林春季叶片生长情况对防治病虫害、指导割胶作业和林间水肥管理具有积极意义。本研究基于2001-2014年1-5月每16d的遥感增强型植被指数（EVI）分布图,通过计算相邻时段EVI的变化量,分析橡胶林MODIS/EVI指数的时空分布及变化特征,确定判断橡胶叶片春季物候期的EVI指标。结果表明：第一蓬叶展叶期橡胶林平均EVI值为0.4,稳定期平均EVI值为0.5,以此作为这两个生育期的判断标准,对2001-2014年逐年橡胶林第一蓬叶的展叶期和稳定期进行反演,结果表明,海南岛橡胶林叶片平均展叶期出现在3月中旬前期,稳定期主要出现在5月上旬,叶片老化平均历时50d,与历年人工观测结果相比有一定差异,平均偏晚8.2d。该方法简便易行,可以用来监测区域天然橡胶物候的变化态势。     

基于遥感的郑州市黄河湿地植被覆盖度变化研究

城市滨河湿地的治理与保护对于城市生态环境具有重要意义,而监测植被覆盖度是研究湿地植被状况的重要方法。以郑州市黄河湿地为研究对象,采用等密度模型,基于1999-2011年的郑州市黄河湿地TM遥感影像,进行湿地植被覆盖度的反演,并结合降水数据和实际调研情况,分析了郑州市黄河湿地植被覆盖度的变化情况。结果表明,郑州市黄河湿地生态环境比较脆弱,研究期内平均植被盖度由60%下降到40%,典型黄河湿地植被遭到破坏。年降水的差异对植被覆盖度影响明显,同时越来越多的人类活动是导致植被持续减少的重要因子。该研究结果可为制定区域生态修复规划,提高黄河湿地的生态价值和经济价值服务提供参考。     

黑龙江省森林NPP的遥感反演

以黑龙江省的森林分布区为研究区域,基于光能利用率模型,利用2006年1km分辨率的MODIS数据和82个气象站的日照资料,结合土地覆盖类型,估算出研究区森林的年NPP,实现了遥感数据驱动的黑龙江省森林NPP的反演尝试。结果表明:2006年黑龙江省森林NPP的年总量为120.4×1012g.a-1,年平均值为545.6g.m-2.a-1,NPP最高值为1669g.m-2.a-1。其时间分布特点表现为明显的季节性变化,变化曲线呈单峰型;空间分布特点表现为显著的纬向分布,南高北低,东高西低,其中大兴安岭的森林NPP最低,小兴安岭次之,老爷岭的最高,基本体现了生产力按地域的正常分布规律。