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基于高光谱和高分辨率影像的土地利用数据库更新研究 总被引:4,自引:1,他引:4
探讨了基于高光谱和高分辨率影像结合下的1∶1万土地利用数据库更新方法。首先应用宜兴试验区128波段OMIS-I机载成像光谱数据,借助基期的土地利用数据库,采用土地利用类型分区控制下的光谱匹配分类获得土地利用/土地覆盖自动分类结果。通过分类结果与历史土地利用数据运算得到土地利用可疑变化区与变化类型。采用高光谱数据和SPOT2.5m全色波段融合影像为底图,在土地利用可疑变化区引导下,采用人机交互方式对变化区矢量数据更新。最后,以高精度GPS配合下进行变化区域野外调查验证,内业修改处理后生成新的土地利用数据库。 相似文献
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滨海光谱混淆区面向对象的土地利用遥感分类 总被引:9,自引:4,他引:5
滨海光谱混淆区土地利用/覆盖信息获取是遥感信息提取的难点之一,该研究选择黄河三角洲垦利县为研究区,采用2007年3月11日陆地卫星TM遥感影像数据,利用面向对象的土地利用遥感分类技术,通过影像分割和采用支持向量机分类方法对研究区土地利用/覆盖信息进行提取,并将分类结果与传统的基于像元的分类方法进行对比分析。结果表明:面向对象支持向量机的分类精度达到84.83%,比基于像元的最大似然法和波谱角法分别提高了5.94%和19.53%,且有效避免了椒盐现象。说明面向对象的图像分类方法明显提高了遥感影像的分类精度和分类效率,为滨海光谱混淆区土地利用信息的快速、准确提取提供了有效技术手段。 相似文献
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土地利用变化信息挖掘方法及其应用 总被引:11,自引:5,他引:6
以基本分辨率硬分类条件下的土地利用转换矩阵为基础,构建了土地利用净变化量、交换变化量、总变化量计算方法,通过土地利用类型间实际转换量与其理论频数的对比,构建了土地利用转换规则的挖掘方法;以多分辨率软分类方法为基础建立了土地利用交换变化距离的分析方法。应用上述方法对北京市海淀区土地利用变化进行了分析,应用表明上述方法可以有效挖掘各土地利用类型变化信息、土地利用类型间转换规则和土地利用交换变化的空间距离信息,可以为土地利用空间分析和建模提供有用信息。 相似文献
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基于RS的黄河中游多沙粗沙区土地利用变化分析 总被引:2,自引:0,他引:2
据1975年的LandsatMSS、1986年和1997年的LandsatTM影像资料,运用遥感影像计算机自动分类方法获取土地利用信息,用GIS空间分析方法以及数理统计方法全面分析了黄河中游多沙粗沙区1975~1986年和1986~1997年两个时期内各土地利用类型的变化幅度、变化速度、数量变化的区域差异、变化方向以及变化方向的区域差异等.结果表明:后期土地利用类型间的相互转化有所增强;耕地、草地、林地和未利用地是本区土地利用变化的主导类型,耕地、草地与其它土地利用类型间的相互转化分布校广;后期耕地被居民地占用的面积和毁林开荒的面积比前期有所增加. 相似文献
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土地是一种稀缺的自然资源,一个区域各部门的生产建设都要落实到土地上,对区域土地利用现状进行全面的研究和分析,能揭示人类利用土地的广度、深度和合理程度,有助于全面分析土地利用变化的内在机理,反映生产规模、水平和特点,为土地利用结构的优化调整提供依据。基于RS与GIS技术,利用三峡库区2010年TM影像数据,获得三库区土地利用现状数据,并采用计量地理学和景观生态学的方法对三峡库区土地利用现状进行分析。结果表明:由于自然条件和社会经济条件的不同,三峡库区各区县在土地类型多样化、组合类型形式和区位指数各有差异。从库区土地利用多样化指数来看,兴山县用地类型最单一,主要以林地为主;从土地利用程度来看,渝中区土地利用程度最高;从土地利用综合指数来看,长寿区土地利用综合指数最低。文章旨在为制定保护三峡库区生态环境的相关政策提供参考和依据。 相似文献
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海湾型城市土地利用动态演变及其生态环境效应研究 总被引:2,自引:0,他引:2
土地利用变化研究可为区域可持续发展和生态城市建设提供参考.以厦门市1989年,1997年 LandsatTM 影像以及2004年SPOT影像解译数据基本信息源,结合遥感影像和区域特点,确定土地利用分类系统.在遥感和GIS技术支持下,建立厦门土地利用数据库,并处理各种属性数据、图形数据等信息.对厦门市过去16 a间土地利用的空间分布及其动态变化进行研究,并分析土地利用变化导致的生态环境影响.研究结果表明:厦门土地利用动态表现为耕地面积大量减少,而村镇及建设用地等持续增大,并趋向集中.目前厦门土地利用类型中以林业和耕地为主,其中同安和翔安区拥有丰富的后备土地资源.土地利用变化导致了诸如生物栖息地的丧失、生物多样性破坏、生态环境质量退化、环境容量降低等生态效应. 相似文献
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基于GIS/RS的榆林市土地利用时空格局动态分析 总被引:1,自引:2,他引:1
根据1997年和2010年2期Landsat TM影像数据,运用遥感监督分类方法得到榆林市近13 a土地利用分类图;应用GIS空间分析技术,采用定量和定性相结合的方法,对榆林市能源基地建设以来土地利用类型转换,土地退化时空规律,土地利用格局变化的驱动机制等进行了深入分析.研究表明,1997-2010年,榆林市土地利用时空格局发生了显著变化,其中果园、草地、林地面积大幅增加,增长幅度分别为1 578.8%,108%,84.6%;耕地及未利用地面积显著减少,减幅为57.1%和59.3%.土地利用变化存在明显的区域差异,各类型间的转化总体表现为未利用土地、沙地、耕地通过综合治理及退耕还林还草等措施,转化为有利于改善区域生态环境的林地、草地、果园. 相似文献
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山东沿海地区土地利用和景观格局变化 总被引:16,自引:4,他引:12
为分析和预测山东省沿海区域土地利用和景观格局变化,该文将景观格局指数作为评价土地利用变化模拟模型的基本指标;基于RS和GIS技术分析2000-2010年土地利用和景观格局的变化特征,并尝试CA-Markov模型预测土地利用变化,发现其在景观格局预测方面的不足,因而探索和提出Spatial-Markov模型,该模型不仅适合于土地利用变化模拟,也适合于景观格局过程分析。具体包括:1)基于2000、2005和2010年的Landsat影像进行土地利用分类,分析10a间土地利用和景观格局的变化特征,表明:耕地面积不断减少,城镇和农村居民点用地不断扩张而占用大量耕地,草地等又不断开垦为耕地;区域景观格局破碎化趋势显著,人为干扰加剧,各种景观类型的分布向均匀化发展;2)基于Logistic-CA-Markov模型,以11个变量、2000和2005年土地利用分类图为基础,模拟的2010年土地利用图与观测值相比较,虽然得到的Kappa系数较高(0.8530),但难以支持对景观格局特征的预测和分析;3)提出Spatial-Markov模型,基于2000和2005年土地利用分类图模拟2010年土地利用,模拟结果的Kappa系数高达0.8872,且景观格局指数也与观测值非常接近,因此,选择该模型预测2015和2020年的土地利用和景观格局;4)预测结果表明,2010-2020年间耕地面积将继续减少,城镇、农村居民点将继续保持快速增长的态势;景观尺度除了分形维数,其他指数保持2000-2010年间的变化趋势,而在类型尺度,除水域和未利用地外,各种景观类型多个景观指数将总体保持原有的变化趋势。该研究可为山东沿海区域土地利用规划提供参考,并为土地利用预测研究提供了一种新的方法。 相似文献
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石家庄地表水源保护区土地利用变化与水质相关性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
土地利用变化的环境效应已成为区域可持续发展研究的切入点与突破口.以石家庄地表水源保护区为例,利用Erdas IMAGINE、ArcGIS等软件对2000年TM和2010年环境一号星的遥感影像进行解译,分析近10a来保护区土地利用的变化情况;将保护区划分为5个区域,并利用SPSS软件,将分类结果与保护区主要水质污染指标TN、TP、BOD5、CODMn进行相关性分析.研究发现:各土地利用类型的变化情况较大,变化概率为40.83%~67.87%,主要是低矮灌木及草地、未利用地向林地的转变;建设用地与TN相关性显著,其他各土地利用类型与水质指标之间相关程度不高.研究成果不仅对石家庄及河北省山区今后的土地利用和水质保护具有一定的指导意义,还将有助于揭示流域人类活动与景观生态系统变化和水环境的交互作用机制. 相似文献
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基于多时相遥感数据的吉林西部土地覆被分类提取 总被引:2,自引:1,他引:1
为深化计算机自动提取土地覆被类型在遥感分类研究中的应用,以吉林西部的镇赉县为试验区,利用Landsat8多时相遥感数据的季节变化信息、地表植被、水体与土壤等特征参量,构建多维分类特征数据集对试验区进行土地覆被分类研究,提取了11种地表覆被类型。结果表明:1)多维变量组合方案的总体分类精度为95.50%,Kappa系数为0.9504。该方案自动提取地类达到了一个比较理想的分类结果,方案有效可行;2)方案中,3个主要特征分类变量的引入能很好改善易混淆地类的可分性,尤其,地表植被季节变化信息和土地信息的引入能明显提高土地覆被的分类精度;3)实际情况表明,引入的分类特征量不是越多越好,只有将多种分类特征有效结合才能够提高土地覆被分类精度。该文为农牧交错带上的土地覆被遥感监测提供了一个可行的方案,该方案有效可行。 相似文献
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土地利用信息是重要的基础数据,其准确程度将对其后续应用工作的结果产生重要影响。岩溶区地形复杂、地表覆盖类型多样,使用目视解译和传统监督分类的方法都存在一定的局限。通过结合遥感影像和植被指数、湿度指数、地形等多元信息,结合主成分分析方法,利用决策树实现上述多元信息建模,进而以实地调查样点为目标函数获取决策树的分类决策参数阈值,从而构建了多元信息支持的岩溶区土地利用信息提取方法。经试验区的模型应用和样点验证表明,该方法获取的土地利用信息基本符合典型岩溶区土地利用比例和分布特征,总体分类精度达到82%。该方法能够加深对多维遥感信息的认识,充分挖掘出其中隐含的信息,并根据这些信息提高岩溶区土地利用信息提取的精度,尤其能体现出岩溶区地貌特征对土地利用空间分布的影响。 相似文献
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基于多时相遥感数据的农田分类提取 总被引:1,自引:3,他引:1
为深化遥感解译在农田类型自动提取研究中的应用,了解研究区内农业资源的现状,该文以镇赉县为试验区,设计了基于多时相遥感数据的农田分类提取方案。该方案通过计算地表植被指数时序变化的变程(主要分类变量),结合研究区影像纹理局部方差、修正土壤调整指数和地表水体指数构建多维特征空间数据,对研究区内的水田和旱地进行分类提取。结果表明:1)该算法的总体分类精度为94%,Kappa系数为0.87:2)水田的遥感提取精度为98.3%,旱地为98%;3)水田占全区总面积的13.26%,旱地为20.12%,旱地是研究区内的主要农田类型。该文研究成果为未来农业发展的政策和规划提供一定的参考依据。 相似文献
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基于SegNet语义模型的高分辨率遥感影像农村建设用地提取 总被引:3,自引:2,他引:1
针对传统分类算法、浅层学习算法不适用于高空间分辨率遥感影像中农村建筑物信息提取的问题,该文以河北省霸州市高空间分辨率遥感影像WorldView-2为数据源,利用182 064幅128×128像素大小的影像切片为训练样本,选取基于深度卷积神经网络的SegNet图像语义分割算法对遥感影像中的农村建筑物进行提取,并与传统分类算法中的最大似然法(maximum likelihood,ML)和ISO聚类、浅层学习算法中的支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forest,RF)以及深层语义分割算法中的金字塔场景解析网络(pyramid scene parsing network,PSPNet)的试验结果作对比分析。研究结果表明:SegNet不仅能够高效利用高空间分辨率遥感影像中农村建筑物的光谱信息而且还能够充分利用其丰富的空间特征信息,最终形成较好的分类模型,该算法在验证样本中的分类总体精度为96.61%,Kappa系数为0.90,建筑物的F1值为0.91,其余5种分类算法的总体精度、Kappa系数、建筑物的F1值都分别在94.68%、0.83、0.87以下。该研究可以为高空间分辨率遥感影像农村建设用地提取研究提供参考。 相似文献
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错综复杂的土地利用模式和破碎的地物斑块制约了土地利用/覆被分类的精度和效率。一方面,混合像元模糊了地物的光谱信息,影响了分类精度。另一方面,如何高效利用地物的光谱、形状和纹理特征是当前土地利用/覆被分类的研究热点。为了提高基于遥感技术的土地利用/覆被分类精度,该研究基于Sentinel-2A遥感影像,开展融合光谱混合分解与面向对象的土地利用/覆被分类研究。首先,基于地物的光谱、形状和纹理特征,在3个分割尺度通过NDWI(Normalized Difference Water Index)、NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)、SBL(Soil Background Level)等8个特征参数构建了不同地物信息的提取规则。其次,利用光谱混合分解模型提取研究区基质(SL;岩石和土壤)、植被(GV;光合作用叶片)和暗色物质(DA;阴影和水)3类通用端元。最后,尝试融合3端元光谱特征优化地物信息提取规则。研究结果表明:1)基于构建的光谱、形状和纹理的地物信息提取规则,使用模糊函数、阈值法进行土地利用/覆被分类,获得了较高的分类精度,总体精度为80.83%,Kappa系数为0.76。2)融合3端元的光谱特征的提取规则将分类精度提升至90.00%,Kappa系数提升至0.88。3)具有明确物理意义的3端元的融入增强了像元内各组分信息的差异性,弥补了传统光谱指数对植被与土壤间的亮度信息解析度不足的缺陷。该方法能充分利用影像的光谱信息,是一种由易到难、对不确定因素进行逐层剥离的土地利用/覆被信息提取技术。因此,对中高分辨率的多光谱遥感影像十分友好,在土地利用/覆被的精细化分类中有较大应用潜力。 相似文献
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不同轮作制度下土壤中不稳定有机碳组分的变化 总被引:14,自引:0,他引:14
Taking Kenli County in the Yellow River Delta, China, as the study area and using digital satellite remote sensing techniques, cultivated land use changes and their corresponding driving forces were explored in this study. An interactive interpretation and a manual modification procedure were carried out to acquire cultivated land information. An overlay method based on classification results and a visual change detection method which was supported by land use maps were employed to detect the cultivated land changes. Based on the changes that were revealed and a spatial analysis between cultivated land use and related natural and socio-economic factors, the driving forces for cultivated land use changes in the study area were determined. The results showed a decrease in cultivated land in Kenli County of 5321.8 ha from 1987 to 1998, i.e., an average annual decrement of 483.8 ha, which occurred mainly in the central paddy field region and the northeast dry land region. Adverse human activities, soil salinization and water deficiencies were the driving forces that caused these cultivated land use changes. 相似文献
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黄河三角洲耕地变化及其驱动力的卫星遥感分析 总被引:11,自引:5,他引:11
Taking Kenli County in the Yellow River Delta, China, as the study area and using digital satellite remote sensing techniques, cultivated land use changes and their corresponding driving forces were explored in this study. An interactive interpretation and a manual modification procedure were carried out to acquire cultivated land information. An overlay method based on classification results and a visual change detection method which was supported by land use maps were employed to detect the cultivated land changes. Based on the changes that were revealed and a spatial analysis between cultivated land use and related natural and socio-economic factors, the driving forces for cultivated land use changes in the study area were determined. The results showed a decrease in cultivated land in Kenli County of 5321.8 ha from 1987 to 1998, i.e., an average annual decrement of 483.8 ha, which occurred mainly in the central paddy field region and the northeast dry land region. Adverse human activities, soil salinization and water deficiencies were the driving forces that caused these cultivated land use changes. 相似文献
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青海高原东部农业区土地利用遥感分类制图 总被引:6,自引:3,他引:3
为有效地监测复杂区域生态环境治理成效,该文以青藏高原与黄土高原过渡地带的青海高原东部农业区为例,研究大范围复杂地区土地利用遥感自动、快速提取方法。首先构建适于研究区土地利用变化分析的分类系统;其次,采用地理分区综合遥感分类法对青海高原东部农业区进行土地利用遥感分类制图。研究结果表明,上述方法适宜大范围复杂地区土地利用信息的有效提取,Kappa系数0.71,较未分区的分类结果高0.12。分类制图结果表明,研究区土地利用结构以农用地为主,其中>6°~25°的坡耕地占耕地总量的63.33%,应加大这部分坡耕地水土流失的防治。该研究为大范围复杂地区土地利用遥感信息提取提供了有效的方法,为青海高原东部农业区土地资源的科学管理与规划提供了参考。 相似文献
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基于Landsat 8 OLI影像纹理特征的面向对象土地利用/覆盖分类 总被引:5,自引:4,他引:1
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。 相似文献
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河套灌区沈乌灌域GF-1/WFV遥感耕地提取 总被引:3,自引:2,他引:1
为提高基于遥感影像的灌区耕地自动快速提取,该文针对河套灌区沈乌灌域种植结构特点,利用实地调查结果、Google earth和GF1-WFV遥感影像构建了研究区主要作物及土地利用类型的NDVI时间序列,并利用HANTS滤波法对NDVI时间序列进行了平滑处理。分别采用基于遥感与Google earth的目视解译、监督分类(支持向量机)、基于NDVI时间序列的决策树分类与监督分类相结合的方法、基于HANTS滤波法平滑处理后的NDVI时间序列决策树分类与监督分类相结合的方法对灌区耕地进行提取。利用基于Google earth与目视解译的10 000个随机验证点以及正确率(用户精度)、完整率(生产者精度)和整体精度(提取耕地面积与实际面积的比值)3个指标对提取结果进行了评价。验证结果表明:监督分类(支持向量机)提取结果的正确率、完整率和总体精度仅为84.82%、64.4%和75.68%;基于NDVI时间序列的决策树分类与监督分类相结合的方法提取精度分别为94.28%、84.21%和89.1%;基于HANTS滤波法平滑处理后的NDVI时间序列决策树分类与监督分类相结合的方法提取精度进一步提高,3个指标分别达到94.47%、87.32%和92.24%。在作物种类繁多的大型灌区,时空分辨率优异的GF1-WFV数据在耕地面积提取上具有很强的实用性;结合作物生长规律与遥感信息的联合方法能够有效提高耕地面积的提取精度。 相似文献