土地利用中线状地物在遥感影像中的变化规律

一般线状地物在遥感影像中的变化规律是目前国内外土地利用调查中非常活跃的研究领域。该研究在遥感影像的线状地物特征提取和面积量算的应用中可以提供重要依据和参考。采用数理统计回归分析的方法,通过对华北地区(京津冀三地)地面线状地物的105个随机样本的实际宽度量测、定位和图片采集,与其在landsatTM7遥感影像中的具体表现相结合,进行数理统计分析,得出一般线状地物在landsatTM7遥感影像中的变化规律。通过分析和比较,发现不同线状地物如道路和沟渠,由于在地面实际宽度和走向等的不同,其在landsatTM7遥感影像上变化规律是各不相同的;即使是相同实际宽度相同走向的同一类别线状地物其在landsatTM7遥感影像上影像变化也是有较大差异的,文章还进一步分析了造成变化的主要原因。     

基于Landsat TM图像棉花面积提取中线状地物的扣除方法研究

在新疆棉花遥感监测中，发现各种线状地物对TM影像图中的棉花面积提取精度产生影响，直接对图像进行处理和分类这种影响难以消除。经实际调查，新疆某一农场的各种线状地物占到总耕地面积的12．8％。为提高作物面积提取精度，完善农业部全国棉花遥感监测运行系统，进行了线状地物扣除方法的试验研究。阐述了试验研究方法的理论依据、技术路线与实施过程。并经验证可消除绝大部分线状地物对作物面积提取精度产生的影响。     

遥感调查中耕地解译面积精准核算

扣除小地物和线状地物是提高遥感调查中耕地解译面积精度的重要手段。该文选择安徽省濉溪县为研究区,以高分1号16 m多光谱影像作为数据源,在解译耕地面积的基础上,采用遥感解译与GIS空间运算相结合的方法对线状地物进行扣除,采用布设抽样样方的方法对小地物进行扣除,对研究区耕地解译面积进行精准核算。结果表明:1)濉溪县解译耕地面积为1 320.64 km~2,广泛分布于全区,主要集中在中部和南部的四铺镇、百善镇、铁佛镇等地区,北部地区耕地分布相对较少;2)濉溪县共有45.14 km~2的线状地物被解译为耕地,占整个研究区耕地解译面积的3.42%;3)濉溪县小地物平均扣除系数为3.51%,遥感解译耕地面积中有44.77 km2的小地物被解译为耕地;4)扣除线状地物和小地物后,濉溪县耕地面积为1 230.73 km~2,全县解译耕地面积误差由6.57%降到0.68%,全部样方遥感解译平均误差的总体差异并不明显,单个样方在扣除小地物前后存在一定的差异。研究可为提高耕地解译面积精度提供思路与借鉴。     

基于GF-1与Landsat8 OLI影像的作物种植结构与产量分析

作物种植结构监测和估产是精准农业遥感的重点领域,其研究对于指导作物种植结构和制定农业政策具有重要意义。该文以黑龙江省北安市为研究区,以2015年的Landsat8 OLI和多时相GF-1为遥感数据源,基于物候信息和光谱特征确定的农作物识别关键时期和特征参数,构建面向对象的决策树分类模型,开展作物种植结构监测研究;综合植被光谱指数和地面采样数据,采用逐步回归方法建立产量遥感估算模型。结果表明:多源与多时相的遥感数据可以反映不同农作物的季相特征,应用本文所构建的决策树分类模型,作物分类效果较好,总体精度达87.54%,Kappa系数为0.8115;2015年,北安市的主要作物类型为大豆、玉米、水稻和小麦,面积分别为2204、1955、122和19 km~2,其中大豆的种植面积最大,占作物种植面积的51.24%。基于NDVI、EVI和GNDVI构建的多元回归模型为北安市大豆和玉米产量估算最优模型(R~2=0.823 7,均方根误差135.45 g/m~2,精度80.55%);北安市玉米高产区集中分布在西部,大豆的高产区主要分布在东部;2015年北安市玉米和大豆的单产分别为8 659、2 846 kg/hm~2,总产量分别为16.93×10~8、6.27×10~8 kg。利用作物关键物候期的多源多时相遥感数据能够精确高效地提取作物种植结构,构建的产量估算多元回归模型,为精准农业科学发展提供参考。     

基于GF-1与Landsat-8多光谱遥感影像的玉米LAI反演比较

近年来,中国遥感事业已取得长足进步,高分一号(GF-1)卫星首次实现了中国自主研发的高分辨率对地观测。为探讨国产GF-1卫星影像在农业遥感长势监测中的适应性,以许昌地区为研究对象,选取同期Landsat-8卫星影像,结合地面采样数据LAI,从传感器光谱响应特征、经验回归模型监测精度以及LAI空间一致性等3方面进行2类遥感数据的对比评价。结果表明,GF-1影像近红外、红、蓝波段光谱响应与Landsat-8有差异,与绿波段光谱响应非常吻合,各波段光谱反射率与Landsat-8影像同类光谱间均存在显著线性关系。通过各波段组合多种归一化植被指数,采用经验回归模型反演LAI发现,GF-1影像反演的最优模型为NDVI的指数模型,R2为0.848,Landsat-8影像反演的最优模型为蓝红组合的归一化植被指数(blue-red NDVI,BRNDVI)的指数模型,R2为0.687,2类影像反演LAI与地面实测值均呈现较为一致的线性关系。由许昌地区玉米LAI值空间分布可见,GF-1影像反演的玉米LAI值与Landsat-8影像反演值过渡趋势一致,在许昌西部种植结构复杂地区,GF-1影像以其空间分辨率优势更能凸显LAI分布差异。通过该文研究表明,GF-1卫星的高时间分辨率以及高空间分辨率特征能够代替传统中分辨率数据成为农业遥感长势监测中的重要数据源,该数据在农业遥感其他领域的应用是今后研究的重点。     

Sentinel-2和GF-1影像结合提取苜蓿空间分布

及时准确地获取苜蓿空间分布信息有利于对草业生产发展和管理提供科学数据支撑。该研究基于GF-1/WFV和Sentinel-2遥感影像,以甘肃省金昌市作为研究区,构建了苜蓿的归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）数据集,并结合苜蓿光谱反射率随生育期的变化规律,提出一种利用MATLAB寻峰函数（Findpeaks）提取苜蓿遥感特征的方法,通过确定最小峰值突出（Minimum Peak Prominence,MPP）值实现金昌市苜蓿空间分布信息的提取。研究结果表明,基于Sentinel-2遥感数据的识别苜蓿精度优于GF-1/WFV,识别精度和Kappa系数在85%和0.7以上,主要是由于Sentinel-2数据的NDVI时间序列曲线密度较GF-1/WFV大,可以更好地识别苜蓿刈割前后的关键时间点;寻谷法的苜蓿提取总体精度、Kappa系数、用户精度、制图精度指标均比寻峰法高,基于Sentinel-2影像的寻谷法苜蓿遥感识别总体精度为92.25%,Kappa系数为0.81,位置精度为86.44%;2019年金昌市苜蓿空间分布整体呈现从北到南逐渐增多的趋势,统计得到苜蓿种植面积为15 449.07 hm2,其中金川区的苜蓿面积为1 353.42 hm2,占金昌市苜蓿总面积的8.76%;永昌县的苜蓿面积为14 095.65 hm2,占总面积的91.24%。研究结果证实,基于Sentinel-2遥感数据的寻谷法可以有效识别苜蓿空间分布,对于实现草牧场精准化管理和草牧业生产信息精准监测具有重要意义。     

基于GF-6卫星影像多特征优选的酿酒葡萄精准识别

多源遥感信息和特征优选是提高农作物识别精度的重要支撑,高分六号(GF-6)卫星作为首次引入红边波段的国产卫星,其丰富的光谱信息为作物识别提供了新的思路和解决途径。该研究基于宁夏回族自治区银川市永宁县2018年6月—2019年3月的GF-6数据,充分利用红边优势提取光谱特征、纹理特征和植被指数特征,构建多种特征组合方案,并根据随机森林算法对特征重要性进行度量,选取最优特征组合对酿酒葡萄进行精准识别。结果表明,与单一特征相比,多源遥感特征的增加显著改善了酿酒葡萄分类效果,其中,植被指数贡献程度最大,光谱特征次之;基于随机森林的优选特征组合分类效果最佳,其中,总体分类精度为94.15%,酿酒葡萄用户精度为94.23%,制图精度为92.59%;以实地调查的4个酒庄为验证区,将酿酒葡萄提取结果与统计数据进行对比,面积相对精度均在70%以上,其中优选特征结果相对精度在90%以上,研究结果将为国产卫星红边波段在植被分类和识别方面的应用提供数据参考。     

Detection and interpretation of landslides using satellite images

The severity of the landslide hazard in Hong Kong has resulted in the establishment of a comprehensive landslide database, the Natural Terrain Landslide Inventory (NTLI). It is derived mainly from the interpretation of medium to large‐scale aerial photographs, and describes the location of all landslides. In view of the labour‐intensive nature of air photo interpretation, as well as the lack of regular air photo cover in many countries, satellite images were examined for their ability to monitor landslides at a similarly detailed level, using the NTLI database as a reference. Using automated change detection with SPOT XS® images it was possible to identify 70% of landslides, the main omissions being due to those less than 10 m in width, and many of those identified were of sub‐pixel width. The study also examined different techniques of image fusion for the enhancement of IKONOS images, and demonstrated that landslides on fused images are of similar detail to those on air photos. A methodology for regional scale monitoring is proposed which combines the efficiency of automated techniques for large area monitoring using SPOT® with the qualitative detail obtained from Pan‐sharpened IKONOS images. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于HJ-CCD与TM影像的水稻LAI估测一致性分析

针对传感器参数与Landsat-5 TM较为相近的环境减灾小卫星HJ-CCD影像可否适用于水稻叶面积指数（LAI）估测的问题,该文利用同为2009-07-13获取的安徽省境内相同范围的HJ-CCD影像和TM影像,结合地面同步调查数据,分别从影像原始波段相关性、反演模型精度及LAI空间分布趋势3个方面,对两类数据在水稻LAI估测上的一致性进行分析和评价。结果表明,两类影像原始波段反射率相关性较高,基于两类影像的单变量、多变量模型在精度上一致性较高,估测所得的LAI在空间分布上也具有较高的一致性,数据集中分布的区间较为一致。因此,该研究初步证明将HJ-CCD影像用于水稻LAI估测在总体上是可行的。但同时,由于基于两类影像构建的模型在形式上存在一定程度的差异,据此得到的LAI填图结果的数据分布在某些区间内亦略有差异。因此,在应用中应注意针对不同数据源进行独立建模分析,不可相互套用模型。该研究一定程度上为有着重访周期短、覆盖范围宽等优势的国产中分辨率遥感数据在农业领域的应用提供依据。     

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。     

应用数字遥感图像对泰国Chanthaburi省土地利用动态的监测

A comprehensive method of image classification was developed for monitoring land use dynamics in Chanthaburi Province of Tailand.RS(Remote Sensing),GIS(Geographical Information System),GPS (Global Positioning System) and ancillary data were combined bythe method which adopts the main idea of classifying images by stekps from decision tree method and the hybridized supervised and unsupervised classification.An integration of automatic image interpretation,ancillary materials and expert knowledge was realized.Two subscenes of Landsat 5 Thematic Mapper(TM) images of bands 3,4 and 5 obtained on December 15,1992,and January 17,1999,were used for image gprocessing and spatial data analysis in the study.the overall accuracy of the results of classification reached 90%,which was verified by field check.Results showed that shrimp farm land,urban and traffic land,barren land,bush and agricultural developing area increased in area,mangrove,paddy field,swamp and marsh land,orchard and plantation,and tropical grass land decreased,and the forest land kept almost stable.Ecological analysis on the land use changes showed that more attentions should be paid on the effect of land development on ecological environment in the future land planning and management.     

采用Landsat8产品算法流程的高分一号数据大气校正

高分一号(GF-1)卫星搭载的传感器,实现了高分辨率和宽幅成像能力的结合,使其在精准农业方面应用发挥重要作用。该文在6S大气辐射模拟模型基础上,参照LaSRC大气校正流程,设计了GF-1卫星WFV/MSS数据从算法原理分析到编码实现的大气校正。算法应用大气总传输率、水汽透过率和大气后向半球反照率等参数和高程、大气可降水以及臭氧含量等值,循环计算使GF-1像元红蓝通道值比等于来自MODIS数据的红蓝通道值比,求得GF-1像元气溶胶,再将包含当日大气可降水和臭氧含量的辅助数据文件等代入6S模型,得到大气校正后的地表反射率。试验表明,该大气校正方法在有农田和林木等植被覆盖的中低纬度大气校正效果较好,对稀疏植被的荒漠裸地和建筑地表大气校正效果相对稍差。比较GF-1WFV/MSS数据与Landsat8(LC8)OLI数据的基于6S模型LaSRC流程算法的大气校正结果,GF-1WFV/MSS各传感器与LC8OLI大气校正结果的相关系数为0.825~0.972,2种卫星数据大气校正结果相关性高,其中WFV相较于MSS显示出与LC8 OLI更相近的大气校正结果。结果表明,应用6S模型原理参照LaSRC校正流程设计的自行估计数据逐像元水平气溶胶参数的GF-1卫星数据大气校正方法应用方便、可操作性强,适合生长季农林监测等陆面应用。