多时相MODIS影像的浙江省水稻种植面积信息提取方法研究

    为准确获取水稻种植面积,以浙江省为研究区,利用8 d合成MODIS陆地表面反射率数据的特点和水稻典型物候特征,选取水稻种植前的休耕期、秧苗移栽期、生长期和成熟期等多时像MODIS地表反射率影像数据,通过归一化植被指数、增强植被指数及利用对土壤湿度和植被水分含量较为敏感的短波红外波段计算得到的陆地表面水指数进行水稻种植面积信息获取,将提取结果同现状水田与MODIS影像共同提取的数据以及浙江省统计年鉴数据进行对比分析.结果表明,利用MODIS影像的8 d合成地表反射率数据进行平原区域水稻种植面积提取,精度可达90%以上.因此,采用MODIS影像数据进行平原区域水稻遥感监测可以为政府决策部门提供信息服务.     

基于TM影像的城市绿地信息提取

城市绿地作为城市生态系统中的一个子系统,在城市的环境问题日益恶化的今天发挥着越来越重要的作用.本研究以江苏省徐州市为例,运用TM遥感数据为数据源.通过计算相关系数选取3种最优波段进行组合,运用SVM分类法,提取城市绿地信息.结果表明.该方法对研究区域绿地信息的提取取得了较好的效果.最后提出研究区域的绿地规划建议.     

基于Landsat TM冬季影像的香格里拉高寒草甸分布的提取与验证

根据1995年地面实测的土地利用资料,识别香格里拉市不同坡度、坡向和海拔组合下的高寒草甸和裸地的分布情况,利用1995年Landsat TM冬季影像计算裸土植被指数和归一化植被指数,以识别潜在分布区内的裸地和绿色植被,进而分析1995年香格里拉市高寒草甸的空间分布格局。结果表明：1995年香格里拉市高寒草甸和裸地集中分布区的坡度为9°～37°,坡向为南、西南、西、西北和北方向,海拔为3900～4631 m;高寒草甸和裸地的潜在分布区为1742.89 km²。剔除潜在分布区内的裸地和绿色植被,提取得到1995年香格里拉市高寒草甸的面积为1070.28 km²,其中,在高寒草甸集中分布区域的提取面积为512 km²,与真实分布情况相比,其面积精度为76.10%,空间重合度为90.87%。因此,采用Landsat TM冬季遥感影像提取滇西北高寒草甸的分布（尤其在集中分布区）是可行的。     

基于TM影像的草原沙漠化信息增强方法的研究

分别选择浑善达克沙地西部、中部和腹地3个区域,利用遥感影像的假彩色合成、比值增强、归一化植被指数（NDVD、掩膜技术等遥感图像增强处理技术,对3个区域进行遥感数字图像处理,探讨增强草原沙漠化信息的有效方法。研究发现：NDVI图像中,不同级别的草原沙漠化在灰阶上易于区分,尤其是轻度沙漠化和重度沙漠化,反差非常大;TM3／TM4比值运算增强了沙漠化信息,特别是半固定沙地的信息,再与原图像中的TM4和TM5进行假彩色合成,形成含有比值运算信息的合成图像,更加突出了草原中度沙漠化的信息。     

基于TM影像的南方丘陵区早稻估产研究——以奉新县为例

传统的估产方法难以对水稻种植面积和产量进行及时准确地预测.利用TM影像资料,根据地物光谱特征的差异,提取稻田种植面积信息,在此基础上分析早稻像元的植被指数,与作物单产建立回归方程,通过检验标准筛选出方程拟合率高的估产模型,从而预报水稻总产.结果显示:2009年奉新县早稻实际总产和平均单产与遥感估产的结果相比,早稻总产误差率为5.78%,单产误差率为1.79%.由此可以看出,结合GIS技术和资料进行水稻估产,既提高了估产精度,又降低了费用,具有一定的可靠性和实用性.     

基于TM遥感影像的南京市水体信息提取

以南京市TM遥感影像为例,利用HOT最优云监测变换方法对遥感影像进行薄云的去除,然后通过分析典型地物在不同波段的光谱特征,引入多波段组合（TM2＋TM3）/（TM4＋TM5）并辅以单波段（TM5）阈值的方法对南京市的水体信息进行了提取。     

基于EOS/MODIS数据的抚远县水稻面积提取技术研究

为获取黑龙江省大范围的水稻种植空间分布及面积等信息,指导水稻生产,以抚远县为研究区域,利用EOS/MODIS数据进行水稻面积提取研究。结果表明:抚远县水稻面积309 513.32hm2。水稻种植区域精度较高的图框区域集中在抚远县中部及南部地区,这些地区水稻种植比较集中,且所占比例很高,其它作物较少,对混合像元的精度影响小;精度较低的图框主要集中在北部地区,这与实际情况相符合,水稻种植较零散且其它混种作物种类及荒草类别比较复杂,混合像元分类精度较低。     

基于TM遥感信息和产量形成过程的水稻估产模型

基于遥感信息获取的瞬时性与广域性,结合水稻产量形成的生理生态过程及其与气候环境的相互关系,建立了较为简化的水稻估产模型。通过组件化的设计方法实现了遥感信息和估产模型的耦合,即利用抽穗期遥感影像反演的叶面积指数和生物量及时替换水稻估产模型对应参数变量,进而实现对水稻产量形成的估测。对模型检验的结果显示,水稻产量的预测值与实测值较为一致,预测水稻产量的RMSE为610.47 kg/hm2,表明利用水稻估产模型可以对不同年份、不同区域的水稻产量形成情况进行监测预报。     

基于TM影像的流域河网信息提取

针对韭园沟流域的TM影响,采用单波段阈值法、谱间关系法、归一化水体指数、HIS彩色模型4种方式进行流域河网信息提取,得出以下结论:(1)基于TM影像6波段的单波段阈值提取方法,可以获得较清晰的河网信息,主支流河网连续性较好,河流脉络明显,但是由于遥感影像上阴影的影像,单波段改变提取阈值难以把阴影与水体进行有效区分,提取效果仅能作为一个参考;(2)利用谱间关系法和IHS颜色模型提取的河网,主干道提取效果明显,大面积的水体也可以很好地表现,支流河网只能表现大致的轮廓,存在许多严重的断流现象。     

基于TM数据的MODIS雪盖产品精度分析

采用玛纳斯河流域2003年1月1日EOS/MODIS八日合成的雪盖数据和2003年1月4日TM雪盖图进行对比分析,通过TM数据的验证,MOD10A2的精度为95%,精度较高,MOD10A2对积雪进行监测可有效降低云层对遥感影像的影响,在一段时间内可有效对地面实施监测。     

基于TM影像的文山州岩溶地区石漠化监测

运用2005年文山州TM影像资料及典型地区TM7个波段数据,对文山州岩溶地区石漠化土地进行研究,建立石漠化分级的遥感影像解译标志,生成文山州各县石漠化分布图,在Arcview平台上解译,参考其他相关资料及图件,对文山州岩溶地区石漠化现状进行监测,建立文山州石漠化监测空间数据库。     

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MODIS数据的丘陵地区冬小麦种植面积提取研究

利用2004-2005年MODIS 16 d合成的NDVI最大值植被指数数据,基于NDVI光谱突变方法对山西省运城地区冬小麦种植面积进行提取。通过分析得出：2005年5-6月（2005161～2005129）提取的冬小麦面积与实测面积相关性最高,估测的冬小麦面积与实测面积的误差最小,准确性最高。     

1种遥感影像数据融合的差异性K-TH阶中心矩方法

探讨基于K-TH阶中心矩重建一系列基于多波段向量特征和均值向量差异图像的差异性K-TH阶中心矩中心方法。与多波段灰度图像、RGB融合图像、eCongnition软件处理后图像相比结果表明,重建图像信息量在低k值下得到显著增强,可应用于农业病虫害监测、森林火灾、环境污染、洪水治理方面,用于检测与周边环境变异较大区域;当k值增加时,重建图像信息量急剧降低,多波段向量特征和均值向量差异被放大,图像趋向于二值图像,可用于遥感分割、分类、微小差异性检测。     

基于多进制小波的森林遥感影像融合

为监测森林资源动态变化信息,探讨了基于多进制小波变换与RGB特征融合相结合的遥感影像融合方法。在融合过程中,首先对高分辨率全色影像和多光谱影像进行M进制小波分解,再将高分辨率影像的高频分量分别与多光谱影像的R、G、B波段高频分量以区域能量为融合准则进行特征融合,形成新的高频分量;然后与多光谱影像的低频分量进行多进制小波逆变换,最后经RGB合成为彩色影像。结果表明,该方法既改善了影像的清晰度和分辨率,同时也保留了原影像的光谱信息,利用融合后的影像进行森林资源动态监测,效果明显提高。     

基于MODIS多时相数据的冬小麦种植面积提取方法研究

以河南省作为研究区域,采用冬小麦返青及拔节期间的高光谱数据MODIS-NDVI 16 d合成数据集,利用遥感手段对河南省冬小麦面积进行估测。利用剔除非耕地后的数据,使用最小噪声分离(MNF)的方法进行数据压缩处理,并基于连续最大角突锥模型的线性混合像元分解法进行估测计算。估测结果与当年河南省实际统计数据相比,在特殊气候影响下,其相对误差也仅在0～7%,说明这种方法提取效果较好,在农作物面积估测中具有较强的应用价值。     

ETM+遥感影像融合方法的土地覆盖分类精度的研究

采用小波变换、小波和PCA相结合、小波和HIS相结合等遥感影像融合方法对Landsat7 ETM+多光谱与全色影像进行融合和土地覆盖分类研究,并结合影像的光谱统计参数和融合影像分类精度对这些方法进行评价,结果发现这3种融合方法均能不同程度地提高影像的分类精度。其中,第3种方法所得融合影像与原多光谱影像的相关系数最大,均方差、相关系数和信息熵最大,影像所含信息量最多,光谱特性保持较好;清晰度较高,在空间细节信息的表现能力上较优,所以融合影像的分类精度最高。因此,小波和HIS相结合的融合方法更适合ETM+融合影像的土地覆盖分类研究。     

一种基于支持向量机的图像检索方法

提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的个性图像检索方法,首先融合符合用户需求的图像的物理特征构造SVM分类器,然后把获得的图像信息提交给分类器进行识别,最后把检索结果返回给用户.实验结果表明,用SVM作为学习机器可以实现对图像的检索分类.     

一种基于小波变换的医学图像融合算法的研究

研究并实现了一种基于小波变换的医学图像融合的算法。详细地描述了该算法的原理和步骤,给出了算法流程框图。试验结果表明该算法达到了预期的效果。