基于GF-1卫星数据与面向对象分类的达里诺尔湿地自然保护区土地覆盖信息提取

以达里诺尔湿地自然保护区为研究区,基于国产GF-1遥感影像,采用面向对象和传统目视解译的分类方法对研究区土地覆盖遥感信息进行提取,并对其结果进行对比分析,采取混淆矩阵对面向对象分类结果进行精度验证。结果表明：（1）充分利用了GF-1遥感影像的光谱信息,面向对象分类采取试错法确定最优分割尺度为550,形状和紧致度因子分别为0.6和0.5,各波段权重均为1。（2）面向对象分类总体分类精度达98.22％,KAPPA系数为0.96;（3）面向对象分类方法可快速准确提取类型较为复杂的土地覆盖信息,为内陆湿地精准快速提取研究区土地覆盖分类信息提供参考,以期为湿地遥感业务化监测提供技术规范。     

遥感影像土地利用/覆盖分类方法研究进展

为了研究遥感影像土地利用/覆盖分类的方法,综述了国内外近30年的遥感图像分类研究,发现遥感图像分类方法存在多而杂的问题。在分析当前主要遥感影像分类方法的基础上,从传统的分类方法、传统分类方法的改进、其他新分类方法3个方面,对遥感影像土地利用/覆盖分类方法研究进展进行了阐述,本研究还存在不足,今后还需进一步研究利用各种分类方法相互结合在土地利用/覆盖遥感分类中的应用。     

冬小麦非监督分类结果的类别选择研究

为了实现基于遥感影像作物的自动分类,发挥遥感技术宏观、迅速的大范围监测特点,本文在遥感影像非监督分类的基础上,提出了一种基于ISODATA非监督分类结果的自动分类方法。该方法分为ISODATA非监督分类过程和自动分类过程,自动分类过程又可分为冬小麦样本点占比排序和类冬小麦类别确定两个方面。当非监督分类类别设置为40或50类、每类样本数量为4或5类时,冬小麦遥感分类精度较高且分类精度稳定。在200个样本点组合（40个分类类别,每个类别中5个样本点）中,基于ISODATA非监督自动分类结果的总体精度相较于最大似然分类方法提高了2.5个百分点,KAPPA系数提高了19.4%。在500个样本点组合（100个分类类别,每个类别中5个样本点）下,基于ISODATA非监督自动分类结果总体精度和KAPPA系数与最大似然分类方法相近。基于ISODATA非监督分类结果的自动分类方法可以在样本量较少时保持较高的分类精度,人机交互少,分类效率高,适用于业务化应用。     

土地利用动态监测中多源影像融合方法的比较研究--以陕北黄土丘陵沟壑区为例

在陕北黄土丘陵沟壑区,采用单一传感器的遥感影像提取土地利用信息,存在着识别的土地利用类别少、某些类别混分现象较严重、分类结果的精度较低等问题。以TM多光谱数据和SPOT全色光谱数据的融合为例,提出了适宜于该地区的两种影像融合方法:主成分变换法和乘积运算法,并从影像的光谱质量、纹理信息和目视效果等方面对其进行了对比与评价。结果显示,主成分变换法为较理想的融合方法。以陕北无定河流域为实验样区的土地利用自动分类结果表明,该方法的应用使土地利用各类别的提取精度都有不同程度的提高;水体、水田和城镇用地等面积较小的类别分类正确率提高达到10%以上;坡耕地与林草地的混分明显减少,分类精度均提高了5%以上;分类总精度从82.0%提高到89.2%,取得了良好的分类效果。此研究对于遥感影像融合技术的评价与应用进行了有益的探索,同时为该地区的土地利用动态监测提供了关键技术。     

基于无人机影像的林地单株立木自动化提取研究——以丹霞山湿地保护区为例

利用无人机技术可以快速获取林业自然保护区高分辨率遥感影像,无人机影像在林业资源调查与监测中具备传统卫星影像无可比拟的优势。本研究以丹霞山湿地自然保护区为研究对象,基于无人机遥感影像,提出了一种人工林地单株立木自动化提取方法。研究采用遥感影像多尺度分割算法,对研究区无人机遥感影像进行多尺度分割,然后通过构建林地特征信息模型,实现对案例区人工林地单株立木自动化提取。结果表明：该方法在丹霞山湿地保护区人工林地自动化提取中具有较高的可行性,Kappa系数达到了0.979,总体分类精度达到了98.40%,能够满足人工林地提取的需要。该方法省去了人工林地分类前的人工干预和先验知识输入,大幅度提高了无人机影像在林地资源调查应用中的工作效率,为精准林业调查提供了一种新方法。     

基于Landsat8 OLI数据的山东省耕地信息提取研究

为了探讨美国最新发射的陆地卫星Landsat8 OLI影像在耕地信息提取方面的效果,为了解该影像的应用潜力提供一些信息,采用遥感图像处理软件ENVI,对覆盖山东省区域的12幅Landsat8 OLI影像进行了计算机校正和增强处理,通过目视解释、监督分类和非监督分类交互式的分类方法提取山东省的耕地信息。结果表明,基于Landsat8 OLI数据提取耕地信息适宜波段是543波段和652波段组合,提取精度达到91.8%,Landsat8 OLI数据可以满足耕地利用及管理中对耕地信息适时获取的要求。

     

基于分层非监督分类的油菜面积识别研究

中国油菜生产表现为破碎化种植的特点,常规地面调查方法费时费力代表性差,遥感方法逐渐成为了油菜面积监测的理想途径。目视解译、监督分类等遥感分类方法人机交互量大,受监测者主观影响较大。针对上述问题,笔者提出一种基于先分层后进行非监督分类的油菜监测新方法,利用从江县2013 年的GF影像对该方法进行了应用和精度评价,本次应用中使用了等距分层和自然分层两种分层方法。结果表明：相较直接非监督分类结果,先分层后非监督分类方法显著提高了总体精度。基于等距分层和自然分层方法总体精度从79.16%提升到了84.44%和85.17%。直接非监督分类中精度仅为72.97%的用户精度在等距分层和自然分层处理后,精度分别提升为81.05%和86.12%,大大降低了直接非监督分类中非油菜区被错判为油菜的现象。等距分层和自然分层方法的总体精度分别为84.44%和85.17%,Kappa 系数分别为0.69 和0.70。精度上两种分层方法间无显著的差异,自然分层方法的用户精度、制图精度和总体精度都保持在较高的水平,具有更高的可靠性。文中提出的新方法具有人工干预少,精度高的特点,在基于大批量影像的面积监测方面具有较大的应用潜力。     

遥感影像分类结果的不确定性研究

主要从遥感数据质量的不确定性、分类算法的不确定性、分类评价方法的不确定性及分类后处理的不确定性四个方面讨论了遥感影像分类结果的不确定性。     

基于几何语义知识的冬小麦自动分类

【研究目的】为了实现遥感影像的作物自动分类,并探索空间信息在分类中作用,【方法】本文提出结合光谱和空间信息的作物分类方法。首先,借助光谱信息实现地物初始分割,然后以目标作物历史空间分布为语义约束,根据隶属度提取目标作物。最后,在多时相遥感影像条件下,以冬小麦为目标作物进行了方法的验证,【结果】结果显示,本文方法可实现冬小麦自动提取与识别,总体精度为95.33%,Kappa系数为0.90,可满足农情监测的实际需求。另外,在单时相遥感影像条件下,本文结合几何语义知识的作物分类精度也达到了较高水平。【结论】相对于遥感影像单一光谱信息的分类方法,本文方法利用了作物空间信息,不仅能满足精度要求,还实现了分类的自动化,对工程化应用具有一定的参考价值。     

基于中等分辨率遥感影像的桃源县竹林信息提取研究

为了提高竹资源调查效率,为资源的合理开发和科学规划提供依据,以湖南省桃源县为研究对象,以中等分辨率Landsat TM遥感影像、桃源县二类调查资源分布图等为数据源,利用ENVI 4.5对Landsat TM进行图像预处理,运用非监督分类、最大似然分类、马氏距离分类、最小距离分类4种分类法对竹林信息进行提取,并对其精度进行评价。结果表明：非监督分类、最大似然分类、最小距离分类、马氏距离分类总体精度分别为60.47%、92.15%、71.70%、82.81%,Kappa系数分别为0.4263、0.8890、0.6085、0.7595。监督分类的精度比非监督分类要高,其中最大似然法分类的总体精度、用户精度、Kappa系数均比其他3种分类精度要高,在保证竹林分类精度的同时,其他植被类型的分类精度也能得到满意的结果,因此它是进行竹林信息提取的较为理想的方法。     

海洋盐度卫星农业遥感应用研究进展

海洋盐度卫星具有在海洋渔业和耕地土壤水分等领域开展全球遥感监测应用的潜力。[方法]本文从盐度卫星发展现状、海洋渔业和耕地土壤水分遥感应用3个方面出发,对以往盐度卫星农业遥感监测与反演研究进展进行了概述,并对其农业遥感监测应用前景进行了展望。[结果]通过总结认为：在海洋渔业遥感研究领域,盐度卫星应用仍然是以温度、盐度等反演算法研究为主,这些基础性的研究为海洋渔业遥感监测应用提供了必要的因子;在土壤湿度研究领域,盐度卫星的应用相对成熟,基于不同地表覆盖条件下精度分析,开发的适用于土壤湿度产品生产的反演算法,是耕地土壤墒情遥感监测的基础。[结论]在总结当前海洋盐度卫星农业遥感应用进展的基础上,展望了其发展方向,并可为中国新一代海洋盐度卫星的研制提供农业应用依据。     

利用无人机遥感技术提取农作物植被覆盖度方法研究

基于无人机的遥感信息获取技术已广泛应用在农业领域。无人机遥感平台获取农作物信息技术具有高时效、高分辨率、低成本、快速、准确等特点,是目前精准农业中农田信息获取的重要手段之一。利用无人机遥感技术获取可见光影像,以棉花、花生和玉米为研究对象,选取不同的植被指数进行可见光图像阈值分割,结合研究区域可见光影像监督分类结果,确定3种作物提取植被覆盖度方法。试验结果表明,利用无人机可见光图像植被指数阈值分类方法,可以有效提取作物植被覆盖度。该方法对于棉花、花生和玉米3种作物植被覆盖信息的提取精度较高。     

湖北汉江生态经济带土地利用与覆盖变化研究

中国区域经济带的空间演变与经济社会的可持续发展具有密切的相关性,探索土地利用与覆盖变化对于未来发展具有重要意义。以中国中部地区产业发展与生态保护典型区域湖北汉江生态经济带为例,基于RS技术,在对湖北汉江生态经济带2000年、2007年、2013年3期遥感影像监督分类的基础上,运用土地利用动态度指数、土地利用综合程度指数、单一土地利用相对变化率等数学模型,定量分析了湖北汉江生态经济带13年间土地利用的时空格局及演变特点。研究表明：2000—2013年湖北汉江生态经济带土地利用结构稳定性较差;13年来,湖北汉江生态经济带耕地减少了10256.4756 km²,从土地利用转移矩阵分析,耕地主要是转向了林地,从遥感影像对比发现,城市周围的耕地被建设用地侵蚀,水域的变化幅度最小;从单一土地利用动态度分析,建设用地在2007—2013年变化最为剧烈,其动态度是4.826%;区域变化方面,各地级市（省辖市）土地利用变化显著,汉阳与潜江的水域变化率较大,从总体而言,神农架林区各类土地利用类型变率均较低。     

HJ卫星数据在棉花种植面积提取中的应用研究

 探索利用环境小卫星数据进行棉花种植面积的提取,旨在利用国产卫星数据建立一种方便快捷的棉花种植面积提取技术,为棉花的遥感估产奠定基础;选取2011年新疆北部国营农场棉花不同生育期内两期HJ卫星影像,根据棉花与研究区其他作物物候和光谱差异性、农作物生长规律,运用监督分类算法、密度分割和逻辑运算,辅助于人机交互的目视解译,得到研究区棉花种植面积;结果表明：不同监督分类算法中,神经网络分类法和最大似然法分类效果最佳;最终提取的棉花面积总体精度为87.7%;本文采用的方法较为实际、便捷,提取棉花种植面积的精度符合农场生产要求,可为棉花估产和作物种植结构分析提供科学依据。     

遥感在农业领域研究热点的可视分析——基于科学知识图谱的方法

基于科学知识图谱的方法与知识可视化的理论,以CNKI数据库中收录的1997—2016 年20 年间遥感在农业领域研究的文献数据为切入点,探索20 年来遥感在农业领域研究的热点和趋势。通过对具体的机构合作图谱、聚类图谱和关键词图谱进行分析解读,直观展现了该领域正处于快速发展阶段,研究机构差异显著、热点主题明确。通过机构合作分析发现遥感在农业领域研究中中国科学院的发文量居于首位;通过关键词共现分析,探究该领域的研究热点集中在农用地变化和遥感监测以及精准农业形成的3 个大的聚类;最后通过突现检测分析得出,遥感技术和地理信息系统技术在土地利用、核农学和生物科学等领域的运用将成为很长一段时间的发展趋势。     

LANDSAT数据在沙地动态监测中提取沙地信息的最佳波段组合研究

多光谱遥感数据是沙地动态监测的数据源,从中提取的沙地信息是监测的基础数据。波段是否为最佳组合,直接影响沙地信息的提取和地物的分类。笔者结合研究区域的实际情况,通过对单波段信息、波段间的相关性和OIF指数的分析,研究了提取物及其背景的特征,获得提取沙地信息的最佳波段组合为波段3、4、7。该组合形成的彩色图像地物信息丰富,沙地信息突出,易于目视解译,效果良好。波段的组合研究为后期数据处理提供了有力的技术支撑。     

Study on Land Use/Cover Changes and the Driving Forces in Xuzhou City

Based on the remote sensing data of Landsat 5,landscape indexes were used to analyze the land use/cover changes of Xuzhou City during 1994 and 2005,in order to discover the inside driving system.Fourteen social driving forces were chosen according to the PCA theory,and the social driving forces of land use/cover change were analyzed with the help of SPSS software.The result indicated that population,economy,adjustment of agriculture structure were main impact factors of land use/cover changes.