基于遥感影像的土地利用分类系统的设计——以石河子垦区为例

[目的]有效保护、合理开发利用土地资源,把握真实、准确和实时的土地利用信息.[方法]以石河子垦区为例进行了基于遥感影像的土地利用分类系统的设计.[结果]遥感影像处理、分析的方法在区别不同的目标、不同的状态时,效果也有很大的差异,针对具有明显区域特征的示范区,研究确定了最佳的土地类型分类的方法与模型.[结论]设计了在示范区建立适应的土地利用分类系统的技术路线,并介绍了数据分析、影像处理、遥感影像分类处理以及分类精度评价与方法验证等关键研究方法.     

Landsat-8与GF-1遥感影像土地利用数据提取比较——以咸宁市为例

针对Landsat-8 OLI和GF-1 WFV传感器参数的特点,选择支持向量机(SVM)分类方法分别对咸宁市同一时段的Landsat-8遥感影像和GF-1遥感影像进行土地利用分类研究。结果表明,Landsat-8在耕地与林地、水域与裸地可分离性方面高于GF-1,提取的林地面积占比和耕地面积占比更接近于真实值;Landsat-8和GF-1的分类总精度分别为85.76%和88.38%,Kappa系数分别为0.807 1和0.820 4,说明GF-1的分类效果好于Landsat-8;GF-1具有较高的分辨率优势,对分布零散的地物识别效果优于Landsat-8。     

基于决策树分类技术的遥感影像分类方法研究

采用决策树分类技术对遥感影像进行分类,阐述了决策树算法结构和原理,讨论了C4.5基本原理以及新技术Boosting方法,探讨了决策树在遥感数据分类方面的优势,从而提高了遥感影像的分类精度。     

面向对象的遥感湿地植被分类与信息提取——以微山湖为例

在对面向对象遥感分类方法的基本原理与基本算法阐述的基础上,以山东省微山湖湿地植被分类为实验区数据,进行湿地植被分类训练和精度评定。结果表明,实验区居民区、水域、陆生植被、水生植被的面向对象的分类精度分别为:92.81%、93.78%、96.29%、95.38%,明显高于监督分类的分类精度92.13%、88.36%、89.24%、86.55%,充分展示出在湿地植被分类中面向对象遥感分类的优势。     

基于LANDSAT遥感影像的太原市土地利用分类

以LANDSAT遥感影像为数据源,经过波段选择、拼接裁剪和监督分类等步骤,将太原市土地利用类型分为林地、疏林地、旱地、城镇用地、工交用地和水体六类,并且达到一定的分类精度.在此基础上,指出太原市土地利用中存在的问题,并提出了调整对策.     

基于TM影像的多伦县土地利用信息提取

在内蒙古多伦县土地利用现状调查中,根据该区地表异质性和破碎化强烈、地物光谱特征混杂严重、土地利用/覆被遥感信息提取对目视解译依赖程度高的特点,将基于知识的遥感信息提取技术应用于该地区。通过地物光谱特征的深入分析,用线性光谱混合分解模型将主要地物覆被类型分离,并建立多个专题信息模型,依据经验知识建立了各用地类型提取规则,提取了多伦县2007年的土地利用信息。结果表明:2007年的土地利用结构仍以耕地、牧草地、未利用地为主,3种地类分别占总面积的16.4%、55.2%和20.3%,林地面积为21919hm2,占总面积的5.6%。旱地、退化草地和沙地比例偏高,多伦县的生态环境虽有所改善,但仍处于极不稳定的状态。     

基于高分辨率影像的流域土地利用类型的提取——以乡宁县红土沟流域为例

从高分辨率影像提取流域土地利用类型分类方法入手,介绍了面向对象的遥感分类方法及其在高分辨率遥感影像分类中的应用优势,并以ENVI软件的面向对象分类模块为基础平台,实现了利用SPOT5高分辨率遥感影像对乡宁县红土沟流域土地利用类型的提取。结果表明,面向对象的遥感分类方法在高分辨率遥感影像分类中具有很高的精度,是一种行之有效的高分辨率遥感分类方法。     

基于多时相遥感影像识别与分析高原主要农作物

本文基于归一化植被指数和决策树分类方法,借助多时相高分辨率遥感影像,利用青海省高原地区主要农作物的物候信息,结合地面调查和无人机测绘手段分析省内具有代表性意义的研究区的主要农作物。结果表明归一化植被指数和决策树分类方法对高原主要农作物的面积识别具有较好的可靠性。因此,基于多时相遥感影像数据分区域识别高原主要农作物,将有效解决高原地区因客观因素所造成的农作物面积提取的误差,为高原高海拔农作物面积识别与提取提供理论基础与技术指导。     

基于遥感影像的单县土地利用动态变化分析

土地动态变化的研究对于土地资源的可持续利用、社会的和谐发展都有重要作用。运用遥感技术能够高效、精确地对土地利用动态变化进行分析。以单县为研究对象,运用ENVI软件,对山东省单县2000年和2009年两期遥感影像进行配准、裁剪、监督分类等操作,将该县土地分为耕地、林地、居民地、湖泊、河流、其他用地六种类型。结果表明,从2000年到2009年,居民用地、林地不断减少,耕地、湖泊的面积在扩大,其中湖泊的年变化速度最快,其他用地在大幅度减少。总之,该县要严格控制人口增长;实行退耕还林政策,提高耕地的质量;合理开发、规划土地,处理好单县的城市发展与耕地、林地之间的矛盾,实现该县土地资源的可持续发展。     

面向对象方法在SPOT5影像土地分类中的应用——以京杭大运河南旺地区为例

结合京杭大运河山东地区SPOT全色和多光谱融合后的遥感数据,应用面向对象分类法对其进行地物分类,并和传统的基于像元的分类方法进行结果对比分析。结果表明,该方法速度快、精度高、效果好,可以满足对京杭大运河保护规划监测的需求。     

基于Sentinel-2A影像的乡镇农业土地利用制图

[目的]实现乡镇尺度准确的农业土地利用、作物分布快速制图.[方法]文章选用Sentinel-2A遥感影像,基于时序遥感指数阈值分类、最大似然等方法完成各土地利用类型分类、作物空间信息提取,进行乡镇尺度农业土地利用制图,与基于WorldView-2融合图像的0.5 m分辨率农业空间信息图比较验证.[结果](1)研究区粮油...     

基于遥感的山东黄河流域土地利用动态及有林地转移

选取了2000、2006年时相相近的TM遥感影像作为基本数据源,利用全球定位系统(GPS)、全站仪等仪器,采取典型、随机抽样方法采集了山东黄河流域378个样点的外业数据,采用监督分类法进行土地利用的分类和验证.结果表明:流域中的农田占总面积48%,建设用地占13%,有林地约占25%.6 a间,有林地转移的速率最大,大部分转化为农田、宜林荒山荒地和建设用地;灌木林、疏林地和其他林地的减少量中大部分转移为有林地;宜林荒山荒地得到大力改造,其减少量中有21%转化为有林地,11%转化为农田;农田的减少量中有12%转化为有林地;流域的土地利用格局朝好的方向发展,有林地逐年增加,到2036年达到峰值,森林覆盖率达30%,森林生态系统此时达到相对稳定.     

基于Sentinel-2遥感影像的黑土区土壤有效磷反演

【目的】土壤养分含量的整体状况对供给作物的生长有着重要意义,对农田土壤速效养分含量的估算是作物生长发育状况评价过程中的关键环节,高光谱遥感技术的发展为区域有机质和土壤养分的动态监测提供了有效的手段。相比传统方法耗时、耗力及测量复杂等缺点,该文提出了基于遥感影像的大面积土壤速效养分含量的精准估算方法,对促进玉米作物的精准施肥和黑土地肥力保护具有重大理论意义。【方法】文章以东北黑土区的吉林省农安县玉米农田为研究区,基于Sentinel-2遥感影像和土壤有效磷含量实测数据,利用偏最小二乘回归方法构建土壤有效磷含量的反演模型,最终获取土壤有效磷含量的空间分布图,实现了黑土区土壤有效磷含量的大面积、快速、精准估算。【结果】Coastal aerosol波段(海岸/气溶胶波段)、可见光波段及红边波段与土壤有效磷含量的相关性较强,模型的决定系数R²为0.649、均方根误差为2.44 mg/kg。【结论】利用偏最小二乘回归模型估算所得土壤有效磷含量空间分布情况与其空间插值结果相一致,从空间分布情况上看,农安县西北部的土壤有效磷含量最高,东北部的土壤有效磷含量高于中部与南部地区;模...     

基于改进DenseNet模型的高分遥感影像城市裸地提取

利用遥感影像提取裸地是监测裸地空间分布的一个重要手段。针对目前普遍存在的边界不清晰、空间信息丢失、小面积裸地漏提和与高反射率建筑不易区分等问题,设计了一种改进DenseNet的遥感裸地提取深度学习模型,主要采取密集连接块、坐标卷积和密集空洞空间金字塔3种方法,增强DenseNet模型在获取坐标信息、丰富裸地空间特征信息、对全局上下文信息感知等方面的能力,减少模型对于空间细节特征丢失环节,提高裸地遥感提取的精度。实验表明,该方法提取裸地的总精度为97.66％、交并比为68.69％、综合评价指标F1为81.44％、召回率为76.62%以及虚警率为25.68%,明显优于其他机器学习方法和深度学习方法。此外,该模型对于多源遥感影像上的裸地提取也具有良好的普适性,在高分一号、高分六号和哨兵二号等遥感数据集上测试的总精度分别为95.80％、93.00％和92.55％;交并比分别为75.18％、75.13％和50.47％;综合评价指标分别为85.83％、85.80％和67.08％。因此,改进的DenseNet模型方法较其他方法更适用于裸地的提取。     

树种在遥感信息上的差异分析

通过典型抽样建立了甘肃省小陇山党川林场的40块典型样地,利用GPS测量、后差分平差处理获取了每块样地的坐标,调查了每块样地的树种.对这一区域的TM影像进行几何校正,读取了每块样地对应的影像灰度值并计算了其派生数据.该研究通过实验区13个树种的TM影像灰度值及其派生数据分析,发现油松、华山松、落叶松、云冷杉、栎类、桦类、杂木的波段灰度及植被指数的差异;探讨了遥感影像基于光谱分类对树种的可分性、树种分类应选择的波段和指数.     

基于模糊C均值聚类的林地遥感图像分类研究

在以往国内外相关研究的基础上,以我国东北长白山系典型林区为试验区,以2007年7月Landat5卫星TM多光谱图像为遥感数据,运用模糊C均值聚类方法对遥感图像进行分类试验．分类结果显示：模糊C均值分类方法在总分类精度和Kappa系数上都占有一定的优势,比传统分类方法有着更好的分类效果．模糊C均值方法在林地植被的遥感分类中具有较好的应用前景．     

基于Sentinel-2多时相影像的果树种植区遥感提取

为提取果树的空间分布信息,以果树生长期内不同月份的Sentinel-2多光谱遥感影像为数据源,以大沙河流域果树为研究对象,通过分析不同月份的光谱信息得出最佳监测时期,并在此基础上,选择不同时期的5种植被指数[归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、增强型植被指数(EVI)、结构密集型色素指数(SIPI)和归一化水指数(NDWI)],结合机器学习技术构建决策树提取模型。结果发现,3、4、7、8月份的影像适于果树面积提取。通过Feature_importances_属性筛选出贡献度高的不同时期的植被指数作为输入特征,结合超参数学习曲线和网格搜索技术确定决策树模型的Max_depth和Min_samples_leaf参数分别为5和10时模型的效果最佳。参数调整后绘制决策树模型,模型在训练集和测试集上的精度分别达到了0.919 4和0.875 1。提取结果表明,研究区内的果树主要种植在大沙河两岸,东部与西北部的果树种植地块较为零碎,总的果树种植面积为6 838 hm²。在验证样本的基础上,通过混淆矩阵计算提取结果的精度,结果显示,Kappa系数为0.87,果树种植区提取的用户精度和制图精度分别为92.91%和90.77%。结果说明,本文所提出的方法适用于大区域果树的遥感提取,可为基于中高分辨率遥感影像的果树种植区监测提供有效的技术手段。     

基于遥感的宁夏月牙湖生态移民区土地利用变化监测

利用宁夏月牙湖生态移民区2010年与2012年2期卫星影像数据,通过人工目视解译,并且与实地土地利用调查资料相结合,对该生态移民区土地利用变化进行监测．结果表明：2010-2012年,由于生态移民过程中对移民区的土地利用结构进行了规划调整,移民区天然草地、沙地面积明显减少,而耕地、林地面积明显增加,生态移民对改善当地土地利用方式起到了积极的作用．     

以土地利用为基础的多伦县沙质荒漠化评价遥感信息模型

从土地利用的角度对荒漠化进行分类与评价,建立以土地利用类型为基础的荒漠化评价指标体系.利用高分辨率卫星影像修正线性光谱混合分解模型分解的TM影像植被分量,建立适于提取干旱半干旱地区植被覆盖度的模型来提取植被信息;利用线性光谱混合分析模型计算裸沙占地百分比;用实测数据与热惯量进行拟合,按不同的土地利用类型分别建立拟合方程反演土壤含水率;引入遥感代用指标获得土壤氧化铁含量;采用目视解译获得土壤质地的编码图并进行影像化.获取每个像元全部评价因子的指标值,在现有荒漠化评价方法的基础上,建立以像元为单位的荒漠化评价定量化遥感信息模型并与高尚武模型沙漠化评价结果进行对比.结果表明;建立的评价模型总体精度达90.3%,较高尚武模型提高21.6%,尤其在评价耕地时,精度提高35%,体现了分土地利用类型进行评价的科学性.所建立的遥感信息模型评价土地荒漠化是可行的.     

多源遥感数据协同的地块级农作物精细提取

【目的】 针对云南省大理市耕地地块不规整、破碎且农作物空间种植结构复杂的特点,结合多源数据在时间和空间分辨率的优势,达到准确地提取农作物信息的目的。【方法】 协同BJ-2数据和Sentinal-2数据进行农作物精细信息提取。首先,利用空间分辨率较高的BJ-2数据进行面向对象的图像分割,获得农作物地块信息;其次,在农作物物候规律分析的基础上,通过标准差分析获得关键时相,利用相应时间分辨率较高的Sentinal-2数据获取农作物地类信息,实现基于地块的小春农作物的快速精细提取。【结果】 采用实地调查地块真值与提取地类生成混淆矩阵进行精度验证,总体精度和Kappa系数分别为87.4%和0.83。其中,连片种植的农作物如蚕豆和马铃薯提取精度较高,地块细碎且内部种植结构复杂的作物提取精度略低。【结论】 多源遥感数据协同的农作物提取方法,通过高分辨率影像上获得的对象分析单元能很好地对单一地块中的农作物空间特征进行统计分析,很大程度上弥补了中分辨率影像由于分辨率偏低所导致的混合像元处错分的不足;不仅能从耕地地块级别获得农作物种植结构,更直观地反映农作物种植,能有效提升农作物提取的精细化程度,有利于精细化的农作物种植结构管理。