农用地分类中OLI影像合成最佳波段组合研究——以黑龙江省鹤岗市为例

为选择农用地分类中OLI影像合成最佳波段,选取鹤岗市Landsat 8_OLI遥感影像为研究对象,首先对各波段的光谱特征信息进行统计分析;其次采用最佳指数法(OIF)初步筛选出光谱信息较丰富的波段组合;最后结合农用地分类中主要地物类型在各波段中呈现光谱特征曲线,对适用于该领域的最佳波段组合进行研究。研究表明,通过最佳指数筛选出的波段组合,结合主要地物的光谱特征信息,能够客观有效地确定OLI影像中最佳波段组合是Band 456,其研究结果可用于农用地利用信息的目译及计算机分类识别。     

潮滩植被调查最佳波段组合研究

以TM影像为遥感数据信息源,使用FieldSpec3 Hi-Res便携式地物波谱仪采集研究区内典型地物的光谱数据,IDL程序设计语言为开发工具,编程实现了遥感影像的统计特征计算。将遥感影像按照地物类别进行分区,从遥感影像的统计特征入手,结合典型地物的光谱特征分析和遥感数据定量分析的方法,在上海崇明东滩展开了波普特性和波段组合的试验研究。经过分析及反复试验将TM3赋予红色波段、TM5赋予绿色波段、TM4赋予蓝色波段,不同植被类型可由绿色色调加以区分,对于潮滩植被调查效果较好。     

基于OLI影像的徐州市植被提取

基于Landsat 8的OLI影像对徐州市2013—2017年植被数据进行植被提取。通过OLI影像对K-L变换、归一化植被指数NDVI及原始波段的相关系数进行计算,从而选取3种最优波段进行组合,利用SVM监督分类对5年城市数据进行植被提取。结果表明,原生波段与衍生波段的合成影像有效提高了植被提取精度,同时数据分析也显示出徐州市辖区内存在植被面积较小、植被空间分布不均等问题,并提出徐州市植被规划的合理建议。     

最佳特征影像组合综合选择指数的研究

最佳特征影像组合的选择是决定遥感影像信息提取与影像分类效果的关键环节之一。本文在分析多种定量选择方法的基础上，对不同方法的相关性及其存在的差异进行了深入的探讨，提出了综合选择指数法，经试验初步认为综合选择指数能较好地进行最佳特征影像组合的选择，并提出了构建综合选择指数模型的方法与原则。     

矿区植被遥感调查最佳波段组合的选择

鞍钢集团公司始建于1916年,是我国解放后最早恢复和建设起来的集矿山采选、钢铁冶炼、钢材轧制、动力、焦化、耐火等为一体的长流程特大型钢铁联合企业。由于历史的原因和生产工艺的限制,在矿山开发过程中排放的剥离岩石和尾矿沙形成的排土场和尾矿库占用大量的山地,矿产开发造成的土地资源破坏和引发的严重生态环境问题,严重制约资源与环境的可持续发展。     

ETM+多光谱遥感影像彩色合成最佳波段选择研究--以顺德区土地遥感图制作为例

随着计算机和遥感技术的不断发展,遥感图像解译方法也不断发展,但目视判读仍然是遥感图像解译中最重要的一种方法.如何从ETM+多光谱影像中选择出3个最佳波段并彩色合成成为遥感图像处理是一个重要的研究课题.首先分析了ETM+多光谱影像的波段特征及常见的波段组合;然后综合运用单波段的亮度差、均值、标准差、信息熵等统计特征方法,波段间相关系数矩阵方法,最佳指数法,联合熵法,典型地物光谱特征曲线法相结合分析顺德区ETM+多光谱影像,并从中选择出最佳波段组合;最后反复测试了6种赋色方案,最终的试验结果表明:对于顺德区这种典型的珠江三角洲河口平原地区的土地,利用遥感制图,ETM+遥感影像的543(RGB)波段组合为最佳目视解译波段组合.     

西洞庭湖湿地遥感最佳波段选择研究

湿地是水陆交界处,水位对于洞庭湖湿地的变化有着显著的影响。针对洞庭湖湿地涨水为湖、落水为洲的典型特点,选取同一年水位变化最大的2个时期影像。针对TM影像数据量大、冗余的特点,在实践中利用地图光谱特征及最佳指数、联合信息熵等指数来考虑最佳波段的组合,选取出最佳的包含2个季相特征的波段组合,可取得较好的效果。     

利用TM影像在土地利用/覆盖遥感解译中波段选取研究

研究建立在专用遥感数字图像处理软件（ERDAS 8.5）以及地理信息系统软件（ArcGIS 8.3,ArcView 3.2）平台上.选用处于三峡库区边缘的重庆南川市2003年TM影像,对土地利用/覆盖解译最佳波段组合进行了研究.TM145为解译居民点和水域的最佳波段组合,TM345为解译耕地、林地和草地的最佳波段组合.     

基于Landsat8遥感影像的六安市土地利用分类研究

利用遥感数据波段融合技术与图像分类技术,采用Landsat8遥感影像,通过ArcGIS平台,经过数据裁剪、融合、样本管理与在线分类学习,展开六安市部分区域的土地利用分类研究。通过研究,以期为六安市的土地利用分类提供一种科学的监测方法。     

基于多分类器组合的遥感土地利用分类研究

为了从遥感影像中快速、高效地获取较高精度的数据,按照分类组合的思想,根据山西省太原市榆次区Landsat TM影像数据,将传统监督分类中分类性能较好的分类器作为基分类器,运用改进后的加权投票算法进行多分类器组合,用于研究区遥感影像土地利用/覆被数据分类.结果表明,多分类器组合的分类结果精度要高于单独的基分类器分类精度,两两分类器组合的分类精度要高于三分类器组合的精度.研究结果证实了多分类器组合的可行性和有效性,能够提高传统分类方法的分类精度.     

基于随机森林模型的陆地卫星-8遥感影像森林植被分类

以黑龙江省漠河县为研究区域,采用陆地卫星-8遥感影像为数据源,结合影像的光谱信息和数字高程模型辅助数据,分别采用最大似然分类法(MLC)和随机森林模型法(RFM)对研究区森林植被进行分类,并分析和评价光谱特征变量对模型的重要性、2种分类方法对森林植被类型分类的适用性。结果表明:随机森林分类方法的总体分类精度为81.65%、卡帕(Kappa)系数为0.812。与传统的MLC方法相比,RFM法均提高了3种森林类型的生产者精度和使用者精度,其中针阔混交林精度提高最多。通过分析特征变量的重要性,发现高程、归一化植被指数、红光波段、近红外波段、短波红外波段对模型分类精度有较重要的影响。说明随机森林模型方法结合多源信息是森林植被类型遥感分类的一种有效手段。     

基于决策树的土地利用分类方法研究

以新疆乌鲁木齐市部分区域为研究区,利用主成分分析法对Spot-5影像进行数据压缩,运用灰度共生矩阵对第一主成份进行纹理信息提取,分析Landsat-7影像的光谱特征值及NDVI和NDBI特征值,确定各类地物的综合阈值,最后运用决策树分类法对Landsat-7影像进行分类.将分类结果与最大然法分类结果相比较,结果表明,决策数分类较最大似然法分类的精度提高了5.66; ,Kappa 系数提高了7.89; .说明决策树分类能够灵活、有效运用纹理等辅助信息,更好地区分光谱特征相似的目标地物,具有更高的准确性.     

基于TM与IRS融合图像对土地覆盖进行分类

用不同空间分辨率的TM与IRS－1C（PAN）遥感图像进行融合，可增强图像清晰度。本研究用人工神经网络BP算法对TM和IRS－1C（PAN）的融合图像进行土地覆盖分类，分类的总体精度达到95％，高于最大似然法（分类的总体精度为71％）。     

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。     

基于TM影像的喀什地区土地利用分类

以喀什地区为研究区,选取2010年9景TM影像为遥感信息源,利用支持向量机法对喀什地区的土地进行分类。最终分成7个类别,并用混淆矩阵对分类结果作精度评价,总体分类精度为85.28%,Kappa系数为82.79%。结果表明,利用支持向量机分类方法对TM影像进行喀什地区土地利用分类与制图是可行的,能较真实地反映该地区植被和土地利用的基本特征。     

遥感图像分类中混合像元分解方法研究

总结了几种解决遥感图像分类中混合像元分解问题的方法,对各种方法的基本理论、应用条件和优缺点进行阐述,并对未来提高分类精度的前景进行展望,为遥感图像分类应用提供有价值的参考。     

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Landsat TM/OLI影像的寿光市盐田信息提取与动态变化分析

寿光市是我国重要的海盐生产基地,亟需选取典型数据对其在体量及空间分布格局发生的显著变化进行分析与管理.以Landsat TM/OLI遥感影像及土地利用现状图为基础数据源,结合野外实地调查形成的专家先验知识,对研究区1985、1995、2005和2015年4期遥感影像图进行监督分类及处理,并利用土地利用转移矩阵监测寿光市...     

基于LandsatTM/OLI数据的吐鲁番绿洲土地利用/覆被变化研究

[目的]运用3S技术研究1990~2015年吐鲁番地区土地利用/覆被变化情况。[方法]以吐鲁番地区1990年landsat5 TM影像及2015年landsat8 OLI影像数据为基础,运用3S技术,基于光谱特征的最大似然监督分类法和人机交互式目视解译方法,获取1990、2015年吐鲁番绿洲土地利用类型数据。最后运用土地利用格局变化指标分析方法及空间转移矩阵方法,探讨了1990~2015年吐鲁番绿洲土地资源的结构特点和变化规律。[结果]吐鲁番绿洲呈扩大趋势,绿洲面积增加,未利用地减少。其中,耕地、草地、园林地面积增加显著,裸地和盐碱地面积减少,沙地面积小幅增加。绿洲区域内建设用地和水域面积增加,但绿洲外围的尾闾湖—艾丁湖却呈萎缩趋势。[结论]该研究为吐鲁番地区生态环境保护提供了基础数据与科学依据。