山区高分辨率遥感影像地形辐射校正方法研究

高空间分辨率的卫星影像和航摄影像越来越广泛地应用于山区农、林业资源调查和山区生态环境监测等领域.但是由于山区地形起伏和侧视成像等原因,使得影像存在一定的阴影,从而严重影响这些高分辨率影像的应用.针对这一问题,本文借鉴在遥感影像条带噪声去除中非常有效的矩匹配方法基本原理,提出了基于矩匹配的山区高分辨率遥感影像辐射校正方法,同时对被验证TM影像地形辐射校正最佳的C校正方法作了相应的改进.并以北京市西部山区的1 m分辨率的航空影像为例,分别用矩匹配方法和C校正改进方法进行了地形辐射校正,并对处理结果进行了对比分析.结果表明,对于地形复杂的山区,图像较大的高分辨率影像,矩匹配方法优于C校正改进方法.     

基于波谱角分类的土地利用动态监测

为合理利用土地资源,针对山地城市土地利用状况监测的需要,采用波谱角分类方法,通过选取不同图像子区域的同一地物不同变异端元来消除端元变异性对分类精度的影响,对1994年、2002年、2010年3个时相的专题绘图仪(TM)和增强型专题绘图仪(ETM+)进行土地利用分类,得到3期浙江省临安市市区土地利用类型的面积及空间分布信息。在此基础上,分析了临安市区16年间的土地利用变化状况。结果表明:波谱角分类方法对山地城市用地分类具有较好的可应用性,3期影像的总体分类精度都在92%以上,Kappa系数在0.70以上。近10多年来,临安市区城市用地数量不断增加,耕地面积不断减少,临安市正处于人地矛盾凸显的快速城市化进程中。     

基于遥感影像的吴起县土地利用/覆盖动态监测分析

以1986年和2003年TM遥感影像为数据源,在ERDAS IMAGINE 8.7遥感图像处理软 件的支持下,监督分类与机助屏幕解译相结合,获得了吴起县2个时期的土地利用/覆盖图。 监测 结果表明,从1986～2003年,耕地面积由113 441.08 hm 2 下降到28 215.58 hm 2 ,减少了75.13%; 林地由21 988.57 hm 2 增加到139 454.70 hm 2 ,增长了4.34倍;草地面积变化不大,维持在17万 hm 2 ,但覆盖度明显提高,高覆盖度草地由42 518.0 hm 2 增加到113 831.0 hm 2 ;未利用的荒草地由 69 591.0 hm 2 减少到36 523.3 hm 2 。     

土地资源动态遥感监测方法研究

利用乾县枣子沟流域不同时期的航空遥感影像，经过分析解译，专题制图，进行区域土地资源动态监测试验研究。提出了小流域土地资源动态监测的遥感分析方法和工作程序，土地资源利用类型的解标志。同时，对监测区土地资源动态变化和监测精度进行了分析评价。     

基于两种辐射传输模型的遥感数据大气校正及结果对比分析

通过辐射传输方程详述了大气效应对遥感图像的影响及大气校正的原理,并利用两种辐射传输模型--6S和FLAASH(基于MODTRAN)对同一区域ETM+数据的可见光、近红外波段分别进行了大气校正.从校正的结果看,两种模型均对由于大气效应引起的辐射失真进行了辐射校正,消除了因散射增加的辐射能量,同时补偿了因吸收而损失的辐射能量,但在校正结果上存在差异.只有将两种辐射传输模型方法结合使用,才能更好地消除大气效应对研究区域的影响.     

应用遥感监测城市水体水质研究

基于遥感影像,通过建立光谱信息与水质参数的相关关系,快速、大范围的监测温州温瑞塘河主河道水体水质状况。研究结果表明,ETM+影像的第2波段(ETM2)能够最好地反映温瑞塘河水质状况,并且通过监测模型估测得到的电导率,氨氮, 总氮和总有机碳4个水质参数与实测值的相对误差均<20%,遥感技术作为一种经济、快速、有效的技术手段,可以应用于城市水体水质的监测。     

ENVI FLAASH和ERDAS ATCOR2的大气校正对比研究

研究分别用ENVI FLAASH模块和ERDAS ATCOR2模块对LANDSAT5-TM图像进行大气校正,进而对校正效果进行评价。结果表明,ENVI FLAASH和ERDAS ATCOR2均能很好地消除大部分大气的影响,满足试验要求。但从精度方面考虑,ENVI FLAASH要略胜于ERDAS ATCOR2。     

基于TM/ETM+影像的新乡县土地利用演变研究

加强新乡县土地利用演变研究,为新乡县区域土地的集约化利用和经济社会可持续发展提供科学依据。运用多时相Landsat TM/ETM+影像,综合考虑波段间相关系数和OIF指数,选择最佳波段组合进行图像解译,在此基础上对遥感影像进行分类,并利用SVM分类结果进行新乡县土地利用演变分析。     

土地资源动态遥感监测方法研究

利用乾县枣子沟流域不同时期的航空遥感影像，经过分析解译、专题制图，进行区域土地资源动态监测试验研究。提出了小流域土地资源动态监测的遥感分析方法和工作程序，土地资源利用类型的解译标志。同时，对监测区土地资源动态变化和监测精度进行了分析评价。     

基于TM/ETM+遥感数据的地面相对反射率反演

卫星遥感数据的大气辐射校正是定量遥感的基础与关键。目前大气辐射校正方法的局限性已经严重影响了定量遥感科学进展。鉴于此,COST模型在TM／ETM数据上的实用性逐步得到学者们的共识。本文详细阐述了COST模型的理论及其算法,模型参数的确定及其获取途径。COST模型在完成TM／ETM卫星遥感数据大气辐射纠正的同时实现了地表反射率反演,为TM／ETM卫星遥感数据的应用研究奠定了基础。文章进一步借助地面光谱仪的宴测数据对研究区地表反射率反演结果进行了空间维和光谱维的分析验证,结果认为COST模型完全能够满足卫星遥感数据基本应用研究的需要。     

TM遥感图像在城市绿地信息监测中的应用

城市绿地是生态系统的重要组成部分,在城市环境发展中起着至关重要的作用.介绍了TM遥感图像的特征,并阐述了其在城市绿地信息提取中的应用原理和利用TM影像提取绿地信息的一般过程.结合TM遥感图像在唐山市绿地分布中的应用实际,证明了遥感技术在绿地信息提取中的高效性,直观性,和精确性.     

荒漠绿洲区干旱遥感监测指数的对比分析

绿洲农业在南疆经济社会发展进程中意义非凡,及时获取荒漠绿洲区土壤相对湿度数据,对有限水资源合理分配、促进绿洲农业和生态环境的健康持续发展至关重要,选择适宜的干旱遥感监测指数是干旱监测面临的问题。基于Landsat 8和实测土壤相对湿度数据,对比分析NDWI、VSWI、TVDI、MEI在荒漠绿洲区的有效性。结果表明,受人类活动等各种因素影响,4种指数在农田区域（棉田、枣地）效果不理想;4种指数均能反映研究区荒漠土壤相对湿度的空间特征,最佳监测深度为0～10 cm;从相关系数分析,NDWI、MEI监测效果优于VSWI和TVDI。受水资源分布和人类活动影响,塔里木河两岸及农田周边荒漠土壤相对湿度较高。     

森林植被遥感监测影像最佳分辨率选择

遥感影像分辨率的高低直接影响着森林植被监测的精度、成本和效率,故选择适合森林植被监测的影像最佳分辨率具有重要的应用价值。针对森林植被监测影像最佳分辨率选择方法及结果缺乏的问题,从林业实际应用出发,提出了基于1个步长的变异函数分析空间变异并综合考虑监测精度、成本和效率来确定森林植被监测影像最佳分辨率方法。基于最新的国产高分二号（GF-2）全色影像,利用1个步长的变异函数对湖南常宁洋泉镇林区3种典型分布类型森林植被进行拟合分析,初步确定适合森林植被监测的影像最低分辨率。然后对重采样形成的不同尺度多光谱影像分别进行监督分类,并对结果进行定量定性分析,结合影像成本和数据处理时间,找到适合不同类型森林植被监测的影像最佳分辨率。研究表明:不同分布类型的森林植被,适合遥感监测的影像最佳分辨率不同:①小冠幅森林植被3.2 m;②大冠幅森林植被16.0 m;③混合冠幅森林植被8.0 m。该森林植被遥感监测影像最佳分辨率确定方法和结果可为其他区域森林植被遥感监测影像最佳分辨率确定提供借鉴。     

森林资源监测Spot5遥感图像几何精校正方法研究

为探索空间分辨率为 2 5m的Spot5遥感图像用于森林资源监测的可行性 ,需进行遥感图像几何精校正 .该文在理论分析遥感图像校正模型的基础上 ,借助GPS虚拟网络参考站定位系统 ,以cm级精度测定校正遥感图像的地面控制点 ,通过实例计算 ,详细研究了在通用遥感图像处理软件ENVI、ERDAS及PCI中各种可能的几何精校正方法及实际精度状况 .综合考虑几何位置变换精度、灰度重采样精度及不同校正方法对地面控制点数量和分布的要求 ,结合林区Spot5遥感图像的特点和GPS定位现状 ,确定了适合森林资源调查的Spot5遥感图像几何精校正方法 .     

荒漠化地区土地覆被光谱特征与遥感信息提取方法研究

为了提高地物识别的正确性,探讨荒漠化土地类型自动分类的有效途径,克服异物同谱和同物异谱现象。以陕西省榆林市榆阳区为例,利用Landsat 5卫星的TM数据,探讨了荒漠化土地覆盖信息的提取方法。在对不同土地覆被类型光谱特征进行系统分析的基础上,根据归一化指数(NDVI)和差值指数(TM5-TM4)及TM3、TM5、TM7波段的光谱值,提出了分层信息提取方案,利用该方案分步提取地表覆被信息。结果表明,此方法简单、实用,是地物遥感信息提取的有效途径。     

基于MERSI和ETM＋遥感图像融合的湿地苇田识别研究

采用Gram—Schmidt变换和像素级融合方法,将不同空间分辨率的MERSI影像与ETM＋影像进行融合,用于识别盘锦湿地苇田,并对融合结果进行了主观和客观评价。结果表明：采用Gram-Schmidt变换融合方法保留了MERSI影像的多光谱特性。提高了影像的空间细节。对空间分辨率之比（达1：9）较高的影像融合进行了分析,能够满足湿地苇田识别的应用目的。     

山区低太阳高度角遥感图像地形校正归一化模型的应用研究——以高黎贡山为例

由于山区地形起伏较大,引起的地形效应会使地物的光谱特征产生扭曲,对地表地物的识别与分类产生不利影响。地形校正是定量化遥感的前提,能够有效地提高目标地物识别与分类的精度,因此地形校正作为山区遥感图像预处理的重要步骤,对提高遥感应用的精度具有重要的作用。本研究利用二阶校正模型、地形均衡模型、坡度匹配模型3种归一化模型对高黎贡山南段低太阳高度角下的TM图像进行地形校正试验,对归一化模型在山区低太阳高度角遥感图像地形校正中的应用进行探讨。结果表明:在3种模型中,坡度匹配模型更适用于研究区低太阳高度角遥感图像的地形校正。     

小麦籽粒蛋白质含量高光谱遥感预测模型比较

【目的】利用高光谱遥感技术实现冬小麦籽粒蛋白质含量的精准预测,比较筛选小麦籽粒蛋白质含量预测模型,实现优质小麦栽培生产。【方法】设置不同品质类型小麦品种和施氮量处理,测定开花期叶片叶绿素含量（SPAD）、叶片干物质质量（LDW）、地上生物量（AGB）、叶片氮含量（LNC）、叶片氮积累量（LNA）、叶面积指数（LAI）、植株氮含量（PNC）、植株氮积累量（PNA）和氮营养指数（NNI）9个农学参数及小麦冠层光谱,通过一阶导数和偏最小二乘法,构建基于不同农学参数的小麦籽粒蛋白质含量高光谱预测模型。【结果】一阶导数处理可以提高光谱数据与农学参数的相关性。运用偏最小二乘法构建的高光谱农学参数估测模型中以SPAD的模型建模精度与验证精度相对较优,建模集决定系数R²与预测集标准均方根误差nRMSE分别为0.99和4.10%;NNI反演模型验证结果较好,相对预测偏差RPD为2.04;利用线性回归构建的农学参数-籽粒蛋白质预测模型中以LNC的建模精度与验证精度最佳,其建模集R²、预测集均方根误差RMSE和RPD分别为0.64、0.79和2.11。最终构建的“...     

森林资源变化遥感监测技术研究进展

森林资源的变化对于全球碳循环、气候变化、生物多样性和生态环境有重要影响.及时、准确地获取森林资源变化信息,对于森林经营科学决策与可持续发展具有重要意义.本文对森林资源变化遥感监测技术进行了系统总结与分析,指出了各类方法的优缺点和应用范围,对影响森林资源变化遥感监测结果的因素进行了讨论,并给出了结论和建议.