不同遥感数据融合方法在南方水稻面积监测中的应用研究

在南方水稻遥感监测中,单一传感器影像数据已不能满足监测精度的要求,需要将高空间分辨率全色影像与中高空间分辨率多光谱影像进行融合,得到新的高空间分辨率多光谱影像,有利于改善影像识别与分类精度.该文利用江苏省金湖地区HJ-1A卫星30m分辨率多波段影像与ALOS卫星2.5m分辨率全色影像进行水稻监测,采用4种融合方法(Brovey变换、IHS变换、高通滤波和小波变换)对2种影像进行融合处理.随后对各种融合影像结果进行了目视定性和融合评价指标定量说明与评价,结果表明小波变换在空间与光谱信息上具有最佳的融合效果.进一步利用小波变换的融合影像进行水稻识别与面积提取,统计表明融合影像相比HJ-1A多光谱影像,水稻面积估测精度从79.26%提高到91.65%.因此,利用多源遥感数据融合的方法对南方水稻面积进行监测,可显著提高其监测精度.     

基于ETM遥感影像的荒漠公益林融合方法研究

随着遥感影像融合技术的发展,提高了光谱分辨率较高而空间分辨率较低影像的应用前景,这对于森林资源调查具有重要意义.本文利用ETM影像,通过主成分、比值、乘积和IHS变换等4种融合方法对研究区影像进行了融合,并对融合后的影像进行了效果评价.结果表明,所有融合后图像的标准差和信息熵都大于原始影像,融合后图像的信息量大大增加,其中基于IHS变换的融合方法效果较其它3种融合方法好.     

基于小波变换的IRS与TM遥感卫星影像融合

本研究在整体小波变换融合方法基础上，提出了基于对比度的局部特征选择加权小波变换影像融合方法，并以多光谱TM和高空间分辨率IRS-1C全色波段图像为例，与色彩空间变换HIS融合方法进行图像融合效果的比较分析试验。试验表明基于对比度的局部特征选择加权小波变换影像融合方法能在最大限度保持多光谱影像光谱信息的同时，增强了影像的纹理信息。     

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。     

基于面向对象的QUICKBIRD数据和SAR数据融合的地物分类

为了实现精确植被类型信息提取,以福建省三明市将乐林场Quickbird影像和Radarsat-2全极化影像作为基础数据,探讨高空间分辨率光学遥感影像与SAR(合成孔径雷达)全极化影像融合进行地表覆盖及森林类型识别的可行性。采用面向对象多尺度分割方法对Quickbird全色与多光谱的融合影像进行处理,SAR影像采用Gram-Schmidt融合方法处理,运用处理的Quickbird与SAR的融合影像,分类提取植被的光谱、纹理和几何特征信息,建立类层次结构,并对分类结果进行比较分析。结果表明:基于对象与知识的方法对高空间分辨率影像分类取得了较好的分类效果,多源遥感数据分类的总体精度为0.903。     

QuickBird影像在建立1:2000空间数据库中的应用研究

运用主成分变换(PCA)方法对QuickBird多光谱和全色遥感影像进行融合，运用目视方法评定其融合效果，利用融合后的QuickBird遥感影像进行了1：2000空间数据库建库研究。研究结果表明，主成分变换方法得到的融合影像能基本满足建立1：2000空间数据库的需要；应用融合后的影像，并参考有关辅助资料制订相应的地物判读分析依据，采用目视解译方法提取遥感影像地物信息，容差格网矢量化技术进行屏幕矢量化，建立了现代农业示范园区1：2000比例尺空间数据库。     

潮滩植被调查IKONOS影像融合方法

像素级融合应用广泛,但不同的融合数据、应用对象不同的融合方法融合效果不同.以IKONOS影像为数据源,以潮滩植被分类为应用对象,采用HIS变换、Pan Sharp、主成分、葛兰-斯密特、小波变换等方法进行数据融合.通过主观、客观多方面评价融合效果.结果表明,在潮滩植被分类中,小波融合方法是权衡IKONOS低空间分辨率光谱信息和高空间分辨率空间信息的最佳方法.     

一种自适应IHS的遥感数据融合方法研究

针对传统IHS变换融合算法存在光谱扭曲、仅适用于多光谱影像3个波段的处理等问题,提出了一种自适应的IHS变换融合算法。并以SPOT Pan(全色波段)和Landsat-TM321多光谱图像、worldview-2(全色与多光谱)、Quick Bird(全色与多光谱)3组遥感影像数据为基础,采用传统IHS和自适应IHS变换融合算法分别对3组试验结果进行定性和定量评价。结果表明,自适应IHS方法优于传统的IHS变换融合方法,在定性方面自适应IHS可得到较佳空间分辨率和光谱分辨率,在定量方面自适应IHS方法各项定量指标均优于传统IHS方法。     

基于IDL的遥感影像缨帽变换融合

遥感影像融合可以部分消除原始影像的冗余信息,在提高影像的空间分辨率的同时保持其多光谱信息,提高影像的质量,有利于遥感解译、纹理分析以及信息提取等。该研究介绍了基于缨帽变换的遥感影像融合算法,并采用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)进行了实现;同时为了验证算法的有效性,将其与ENVI平台下的几种常用的影像融合方法的融合影像进行了比较。结果表明,基于IDL的遥感影像缨帽变换融合程序执行快速稳定,可靠性高,获得的影像融合效果较好。     

基于 FY3B／MERSI水稻长势监测及其与 AQUA／MODIS数据对比分析

为利用中分辨率光谱成像仪FY3B/MERSI数据进行水稻种植面积信息提取及长势监测,首先对FY3B/MERSI与AQUA/MODIS单通道反射率进行对比分析;其次,通过目视解译和遥感监督分类方法提取了环鄱阳湖区双季早稻的空间分布;最后,基于面积识别结果,利用NDVI对环鄱阳湖区双季早稻长势进行监测。结果表明：（1） FY3B/MERSI与AQUA/MODIS水稻种植区红光和近红外通道反射率具有极显著相关性,且MERSI红光波段及近红外波段反射率都略小于对应MODIS反射率;（2）水稻的提取精度总体达到了92％,可以满足其生育期长势遥感监测的需求;（3） FY3B/MERSI和AQUA/MODIS计算的水稻区NDVI存在显著正相关,且二者测得的水稻长势均与实际苗情数据基本吻合,因此,由FY3B/MERSI遥感影像直接得到的水稻苗情分类基本可以满足业务化需要。     

基于地表覆盖分类的IKONOS影像融合算法分析与评价

不同的遥感影像融合算法有不同的优点和局限性,因此难以单纯评价某种算法的优劣,融合算法的选择与研究对象和应用目的有着密切的关系。在概略介绍IHS变换、Brovey变换、PCA变换、SFIM变换及Gram-Schmidt变换5种图像融合算法原理的基础上,对IKONOS全色和多光谱数据进行像元级融合,并对融合效果进行了定性和定量评价。在此基础上,对融合影像进行最大似然法分类,利用混淆矩阵对分类结果进行精度分析,以期找出适合于地表覆盖分类的IKONOS影像融合算法。结果表明,在图像空间信息提高和光谱信息保真方面,以SFIM变换和Gram-Schmidt变换相对较好,其中Gram-Schmidt变换对图像微小细节反差的表达能力优于SFIM变换。在上述5种变换中,SFIM及Gram-Schmidt变换后融合影像地表覆盖分类精度较高,总体精度均超过98%,Gram-Schmidt变换的分类精度略高于SFIM变换,IHS变换后融合影像的分类精度最低,其总体精度和Kappa系数分别为83.14%和0.76。因此,利用Gram-Schmidt变换和SFIM变换得到的IKONOS融合影像更有利于提高地表覆盖分类精度。     

基于ZY-3和图像融合的冲沟参数提取研究

本文以山东省栖霞市庵里水库西岸流域为研究区,基于Gram-S chimdt(GS)方法、色彩空间(Hue Saturation Value,HSV)变换和主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)三种方法,对研究区的资源三号卫星(ZY-3)图像进行了图像融合,基于各融合图像提取冲沟参数并进行精度评价。结果表明:三种融合图像均保留了多光谱图像的光谱信息,同时具有全色图像的空间纹理细节信息;与基于原始多光谱图像解译冲沟参数相比较,采用GS光谱锐化、HSV变换及PCA变换融合图像解译冲沟参数更准确;相对检验区实测冲沟参数,基于GS光谱锐化融合图像提取的冲沟参数精度最高,解译出的冲沟沟面积和沟长的相关系数分别为0.991和0.984。是冲沟参数提取的最优图像融合方法。     

基于地物特征的遥感图像融合效果

以ETM多谱段和全色影像为数据源,在最佳波段组合分析的基础上,采用主成分变换、乘积变换、小波变换、小波+IHS混合变换和小波+主成分混合变换等方法对图像进行融合.以均值、标准差、信息熵为评价指标,比较分析了不同地物特征的图像融合效果.结果表明:采用小波+IHS混合方法有利于耕地信息的提取;采用小波+主成分融合方法有利于居民地、林地、牧草地、水域、未利用地和园地等信息的提取.     

生物因子对盘锦湿地芦苇生态系统土壤呼吸影响的研究

[目的]为优化湿地管理提供依据。[方法]在盘锦芦苇湿地随机选取3个样点,通过测定分析土壤呼吸作用、土壤含水量、土壤温度和生物因子揭示了生物因子对湿地土壤呼吸作用的影响。[结果]在湿地芦苇生态系统的生长季,4～9月生物因子变化较大,在4、5、6和9月土壤温度是土壤呼吸作用的主要控制因子,在7和8月土壤湿度是土壤呼吸作用的主要限制因子。仅5、6月的生物量增加与土壤呼吸作用增加呈正相关。在较短的时间段和一定区域内,生物因子是土壤呼吸作用空间变异性的主要控制因子。在湿地芦苇生态系统中,凋落物数量与土壤呼吸作用呈显著正相关。湿地芦苇生态系统0～30 cm的地下生物量与土壤呼吸作用呈显著正相关。[结论]芦苇生态系统土壤呼吸作用的空间动态主要受地表生物量和地下生物量的影响,生物因子对其日动态和季节动态影响不显著。     

一种新的IHS图像多次融合的方法

章太炎对东方语言文字有着自己独到的认识，他将语言文字与国家存亡联系在一起，语言文字不仅是民族文化之根，代表着一国的“文化身份”，也是将亚洲各国团结一起抵制西方文化入侵的纽带工具。章太炎对东方语言的认识，以及其东方语言文化观的形成和建立，与近代日本政治文化背景有着复杂的关联。研究章太炎的近代东方语言文化观与日本之间的联系，这对全面认识章太炎的思想和此期复杂的东方时代格局，有着非常重要的意义。     

造纸废水灌溉芦苇湿地土壤锰形态分布及再分配模拟研究

利用小试装置模拟辽河口芦苇湿地,对不同浓度造纸废水灌溉条件下湿地土壤中锰形态分布特征及再分配过程进行分析,以期对湿地有效利用造纸废水提供指导。结果表明:1)湿地土壤中锰各形态含量为:残渣态(792.18mg/kg)、可还原态(259.38mg/kg)、弱酸态(103.26mg/kg)、可氧化态(26.82mg/kg),残渣态与可还原态是辽河口湿地土壤锰的主要赋存形态。灌溉造纸废水后,湿地土壤中弱酸态锰增大,可还原态锰、残渣态锰降低;随灌溉废水浓度增大,残渣态锰逐渐增加,可还原态锰逐渐降低,弱酸态锰与可氧化态锰含量基本不变;2)芦苇生长影响湿地土壤中锰的再分配:快速生长期锰再分配系数最大,锰各形态分布最不稳定,其次是成熟期;发芽期、展叶期和抽穗期锰再分配系数较小,锰各形态分布相对稳定。采用高浓度(CODCr浓度300mg/L)废水灌溉,对锰各形态再分配影响最大,低浓度(CODCr浓度50mg/L)废水对锰的形态再分配影响最小;3)灌溉造纸废水可降低湿地土壤中锰残渣态含量,减少湿地土壤中锰累积。     

银川平原湿地芦苇群落的密度效应研究

基于银川平原湿地芦苇群落的一个生长季的调查,建立总生物量、单株生物量与密度指标的关联关系。结果表明:200株/m²左右是银川平原湿地芦苇群落的最适密度;超过这个密度区间之后自疏作用有所体现;生境中的有机质和速效养分含量越低,芦苇密度越大,显示了无性系植株的r型增殖方式;本研究对于芦苇湿地的保护和恢复中的合理密植有一定的指导意义。     

双台子河口湿地生态系统变化过程及其影响分析

介绍了双台子河口湿地国家级自然保护区的地理和自然概况,参考了1987年和2005年Landsat5 TM湿地面积数据,以双台子河口湿地的核心区域为研究对象,分析了天然水域、裸滩、翅碱蓬滩涂、养殖区、水库坑塘、苇田、稻田、非湿地景观的面积,以及湿地群落、湿地水质、水鸟类数量和种类的变化情况,得知研究区湿地面积严重破碎化,湿地芦苇产量降低,水质下降,鸟类种群数量减少,由此说明湿地环境严重下降,已经对某些湿地生物的生存构成威胁。在此基础上,从区域气候的变化以及人类活动影响2个方面分析了这一现象产生的原因,其中气候变化主要包括气温的明显上升、降雨量的下降;而人类活动的影响主要在于石油的开发、围湖造田、生物资源的过度利用、环境污染。在气候变化和人类活动的交互影响下,双台子河口湿地生态系统正在发生明显的变化,强调相关部门应对此引起高度重视,加强对双台子河口湿地的保护与管理。     

人工湿地对稻田排水净化效果的研究

目前,水稻种植面积大,氮、磷流失严重,引起湖泊富营养化。芦苇能经济高效去除氮、磷等有机物。研究表明,对NH4+-N的去除效果可达89.4%,对COD的去除效果可达81.2%,对TN和TP的去除率分别为86%和74.4%。因此表面流芦苇湿地系统去除稻田排水中污染物具有良好的前景。处理方法符合目前水环境生态保护趋势要求。     

博斯腾湖芦苇湿地生态环境现状及芦苇生物量影响因素分析

以博斯腾湖芦苇湿地为研究区,通过野外调查和室内分析,对博斯腾湖三大苇区的土壤理化性质、水质特征及影响湿地芦苇生物量的主要因素进行了分析。研究结果表明:⑴苇区土壤环境质量现状良好,土壤有效氮含量平均为142.59mg/kg,速效磷含量平均为40.11mg/kg,有机质含量平均为7.81%,能够满足芦苇生长要求。⑵黄水苇区湿地土壤总盐含量及水中全盐含量分别为0.93%和3.04mg/L,其与芦苇生物量间均呈显著负相关关系(p0.05),而西南小湖区及大湖西岸区土壤总盐含量及水中全盐含量对芦苇生物量没有显著影响(p0.05);三苇区水中COD量和pH值对芦苇生物量均无显著影响。⑶芦苇的株高、茎粗、节数等三种形态特征指标与生物量之间呈极显著正相关关系(p0.01),芦苇的密度与生物量呈极显著负相关关系(P0.01)。