基于SPOT／VEGETATION数据的陕甘宁退耕还林区植被分类

以评估退耕还林／还草的气候、生态效应为目的,利用多时相SPOT／VEGETATION数据,将监督分类与非监督分类相结合,选定合适的阈值对西北地区植被及作物进行分类,分类结果与统计面积、实际调查结果相比．精度在85％以上。     

基于SPOT VEGETATION数据的海南岛年际植被变化研究

基于1998-2007年逐旬的SPOT-VEGETATION NDVI数据,采用最大值合成MVC(Maximum Value Composites)技术生成了每年的最大化NDVI(MNDVI)影像,结合均值法、一元线性回归分析、影像差异分析等方法研究了海南岛植被变化情况,得出岛内近10 a植被变化总体趋势及时空分布.结果显示,近10 a来海南岛植被生长状况呈下降趋势,且从东部到西部呈现明显的衰退趋势.

Abstract：

Based on the ten-day interval SPOT-VEGETATION NDVI data from 1998 to 2007 of Hainan Island, MNDVI (maximum normalized difference vegetation index) images were obtained for each year. The vegetation temporal-spatial variability of Hainan Island was analyzed using Maximum Value Composites (MVC), mean value analysis, linear regression, and image differencing. The results indicated a pronounced trend of degradation across the island from the east to the west during the last decade.     

基于光谱纹理信息和知识挖掘的SPOT5遥感图像分类研究

为探讨高分辨率遥感图像用于中小尺度森林分类的模式,利用SPOT5遥感数据、地面样地调查数据和前期森林资源规划设计调查G IS资料,以图像的光谱和纹理信息为主、历史调查数据的知识为辅构建专家知识分类系统对SPOT5图像进行森林分类,并探讨了历史调查数据在该模式中的贡献率。结果表明,对于所选取的8个类别,总体分类精度达到了92.97%,各类别的分类精度均达到87%以上,分类效果良好;历史调查数据在分类过程中的总体贡献率为11.55%,对提高SPOT5图像分类有较大的帮助作用,尤其对竹林、八角和玉桂、灌木林分类的辅助作用表现更为明显。     

基于SPOT数据的棉花种植面积监测研究

以山东省棉花作为监测对象,探索利用SPOT数据提取棉花种植面积的技术方法。使用GPS实地测量来验证分类结果。结果表明,SPOT数据可提高分类的精度和准确度,适合棉花监测使用。     

Landsat7 ETM+图像用作SPOT5图像森林分类的辅助数据研究

为改善面向对象的SPOT5图像分类精度,将Landsat7 ETM+数据作为辅助数据,试验了3种图像分割和对象特征提取方案,在图像分割、基于规则的分类、基于分类的分割和对象特征提取与筛选的基础上,进行了Bayes准则分类试验。结果表明:ETM+图像信息参与分类明显地提高了SPOT5图像的分类精度,但由于空间分辨率低,在森林分布破碎、类型和种类多样、结构复杂的研究区域,ETM+数据只能用于对象特征提取,不能实质性地参与图像分割,否则会导致图像对象边界不准确、同质性降低、异质性增加,影响图像分类精度。     

基于SPOT5下的吕二沟流域植被覆盖度调查研究

基于SPOT5影像数据,利用遥感技术计算提取了吕二沟流域林地、果园和其他草地三大土地利用类型的植被覆盖度,根据实地调查的结果对利用遥感技术获取的植被覆盖度进行精度验证,最终获取该流域植被覆盖度。结果表明,吕二沟流域植被覆盖度为28.9%;可将吕二沟流域植被覆盖划分为5个等级,其中低覆盖所占比例最高,为51.7%。     

基于多时相 Sentinel-2 卫星数据的农作物分类研究

【目的】探究研究区农作物分类最佳时相;结合遥感指数探究一种有效的多时相分类方法,提取主要农作物种植分布情况。【方法】基于多时相Sentinel-2卫星数据,采用支持向量机的分类方法对不同时相进行分类,对比分类精度;融合时间序列的NDVI、MNDWI指数之后采用支持向量机的方法进行分类,之后分别利用MNDWI和CI指数结合决策树的分类方法提取水域和田埂。【结果】7月份的分类效果最好,总体精度达到91.05%,Kappa系数达到0.8518;通过时相数据不同组合的分类精度比较,采用3—10月NDVI数据叠加后分类的效果较好,总体精度达到92.25%,Kappa系数达到0.8736;对比3种不同分类方法,以支持向量机的分类结果精度最高,总体精度达到94.19%,Kappa系数达到0.9024。【结论】7月份是研究区农作物分类的最佳时相;多时相分类精度明显高于单景数据分类;结合多时相NDVI、MNDWI、CI 3种遥感指数进行分类可以有效提取研究区主要农作物的种植分布情况。     

基于SPOT5遥感影像的小班区划技术

采用自主开发设计的森林资源规划调查系统,在大的地性线与已有林班线为边界控制条件下,对常用于森林资源调查的SPOT5遥感影像进行了多尺度、多层次逐级分割,获取了影像对象.同时,综合运用分割对象的光谱、空间特征和纹理特征形成分类规则,在此基础上进行小班区划,试验结果表明,该方法得到了较好的小班区划精度.     

基于多时相影像植被指数变化特征的作物遥感分类

高分一号GF1/WFV遥感影像具有较高的时间和空间分辨率,利用多时相影像开展农作物分类调查具有明显优势。以安徽省颍上县为研究区域,利用2017年5月至9月共6景多时相GF-1/WFV卫星遥感影像数据对主要农作物的分类识别提取。首先,通过分析研究区主要农作物的典型植被指数NDVI、EVI和WDRVI时序变化特征,明析了不同作物在各时相对不同VI的响应特征;其次,基于作物在不同时相的敏感VI变化响应,构建了决策树分层分类模型,成功提取了研究区玉米、水稻、大豆和甘薯四种主要作物种植空间分布情况。结果表明:总体精度达到90.9%,Kappa系数为0.895。同时,采用最大似然法、支持向量机对研究区作物进行分类,通过分类效果对比发现,最大似然法最差,支持向量机次之,决策树分类方法最佳。研究表明:利用多时相时间序列的遥感影像数据,结合作物植被指数特征,采用决策树分类方法可以有效提高作物分类的精度。     

基于SPOT5的县级土地利用现状调查技术研究

以浙江省台州市三门县为例,运用SPOT5不同空间分辨率的融合影像进行土地利用类型调查及面积遥感调查,通过对数据进行选择与预处理工作,利用ERDAS IMAGINE 8.4图像处理软件,对遥感影像进行配准、几何精纠正、融合等,在对研究区土地利用类型的分类中,采用人机交互判读方式,并提出一套适宜高分辨率遥感影像土地利用分类的技术路线.     

提高农用地分等原始数据质量的对策研究——以红安县为例

农用地分等是在对影响农业生产的光温生产潜力、气候生产潜力及土壤本身质量等原始调查数据分析的基础上,在全国范围内对农用地进行适宜农业生产的优劣评定。该项工作对进一步合理利用和保护耕地,实行耕地用途管制,推进农村“费改税”进程具有十分重要的意义。因此,为了保证分等成果的高质量,就必须首先对用于分等的原始数据的质量进行分析。只有保证了原始数据的质量,才能使分等工作有效性得到保证。以红安县农用地分等工作为例,对其原始数据质量问题进行系统的分析,就如何提高原始数据质量进行了对策研究。     

基于SPOT5森林资源二类调查目视解译的探讨

以重庆市彭水土家族苗族自治县为试验区,对森林资源二类调查目视解译的技术进行探讨,并对比分析计算机自动解译相对于目视解译的不足。森林资源目视判读存在很多人为主观性,常产生一些误差,而SPOT5遥感影像具有高空间分辨率和多光谱分辨率,可提供丰富、可靠、高精度的基础数据。     

基于GIS的农用地分等·定级与估价技术

简要地介绍了农用地分等、定级与估价的意义、理论与技术方案,展示了空间数据库、空间目标缓冲区、空间数据叠加等多方面GIS技术在农用地分等、定级与估价工作中的应用,并对其成果进行分析,认为利用GIS进行农用地分等、定级与估价工作充分发挥了其图形、属性一体化的优势,在一定程度上提高了这项工作的科学性、可靠性和客观性。     

大兴安岭林区森林分类经营体系的建立

根据大兴安岭林区结构特点,利用森林类型、立地条件、湿地面积、河流流程等１５个控制因子,对森林生态的脆弱性和重要性进行全面分析,提出了森林分类经营的数量化技术指标体系。     

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。     

基于多源遥感数据反演森林植被面积

选取清原县为研究区,基于多源遥感数据,形成一套不同尺度（以县-乡为经营单位）的森林植被提取方法。以土口子乡为例,应用ENVI EX4．8软件,采用面向对象的方法对乡内森林植被进行提取,然后基于此方法,采用协同反演TM森林植被面积的方法对清原县森林植被面积信息进行提取。结果表明：RapidEy影像分类精度达88．87％,Kappa系数为0．61;TM影像的分类精度达到92．41％,Kappa系数为0．89,具有较高的分类精度。所建立的森林植被提取方法可为林业部门对不同尺度森林植被类型面积进行监测提供参考。     

基于Hyperion数据的滇西北高寒山区高山松典型森林生态系统健康分级研究

选取香格里拉高寒山区典型森林生态系统高山松纯林为研究对象,以Hyperion影像为数据源,在利用敏感性分析法筛选高山松林健康评价指标体系基础上,建立研究区基于像元的森林健康指数综合评判模型 （FHI）,运用层次分析法和德尔菲法确定FHI模型中的各项指标权重,并结合地面样地调查数据,将研究区森林健康指数划分为健康、亚健康、中等健康和不健康4个等级。结果表明：研究区遥感影像的森林健康指数为-025~7534,平均值为3323,研究区森林整体处于亚健康状态;其中不健康森林面积约占森林总面积的1624%,中度健康面积约为3160%,亚健康森林面约为2580%,健康面积约为2636%。     

基于支持向量机的农业数据分类研究

介绍了支持向量机的原理,研究了基于支持向量机的农业数据分类,结果表明应用支持向量机可以有效地提高农业数据的分类性能。     

农用地分等中不同指标区分等结果可比性实证研究——以陕西省为例

[目的]利用《农用地分等规程》中所给出的因素法进行农用地分等,研究其不同指标区间分等结果的可比性,从而为今后的农用地分等工作提供修正依据。[方法]对陕西省内分别属于不同指标区的户县和合阳县的分等结果中共同分等因素对应的分区间进行对比分析。[结果]属于关中渭河平原区的户县和属于渭北黄土旱塬的合阳县3个相同等别的农用地,其土地自然条件是不一致的。[结论]在农用地分等中,由于不同指标区的分等因素以及所占权重不同,各指标区间分等结果不可比。