面向对象的土地利用/覆盖遥感分类方法与流程应用

为了进一步提高干旱/半干旱地区土地利用/覆盖分类精度,该文以新疆石河子垦区为研究区,利用NDVI时间序列分析的方法确定了土地利用/覆盖遥感分类最佳时相组合;采用最佳指数因子OIF对参与图像分割的谱段进行选择;选择不同分割参数建立4级分割层次,构建了不同尺度的分类对象;针对其不同特点,分别选择基于知识的模糊分类和基于样本的监督分类方法;建立了面向对象的土地利用/覆盖遥感分类流程。采用地面实测数据对分类效果进行评估,与基于像元的分类方法相比,该文方法能够获取更高的分类精度,可为同类的研究与应用提供借鉴。     

面向对象的多时相HJ星影像甘蔗识别方法

广西甘蔗种植区域离散,因混杂于多种农作物中,其光谱易受其他作物的影响,故利用单一时相多光谱遥感影像提取甘蔗有一定的困难。针对这一难题,该文首先提出甘蔗最佳识别时段,基于多时相HJ-1A/1B星CCD影像,以广西中部贵港市三区为研究区,通过面向对象分类软件eCognition,利用甘蔗在不同时相影像上的光谱特征:光谱均值、归一化植被指数NDVI和由灰度共生矩阵导出的局部一致性指数GLCM homogeneity,建立决策树逻辑的分类规则集提取甘蔗种植区。结果表明该方法能较精确地进行甘蔗识别,最大程度消除其他干扰因素影响,分类精度为91.3%,kappa系数为0.83,同时也证实了HJ卫星CCD多光谱遥感数据应用于甘蔗识别的有效性。     

基于GF-1影像的东江流域面向对象土地利用分类

针对东江流域地物斑块破碎、湖泊河流众多等因素影响其地物分类精度的问题,该文以GF-1遥感影像为数据源,采用面向对象的分类方法,结合模糊分类和CART决策树分类法获取研究区土地利用分类信息。根据近红外波段均值的模糊范围(480~2 200)选择模糊小于隶属函数对水体与非水体进行区分,近红外波段均值小于480确定为水体,大于2 200确定为非水体;在水体类别中,采用长宽比指数模糊范围(1.53~4.32)调用模糊大于函数对河流与水库进行了区分,长宽比指数小于1.53确定为水库,大于4.32确定为河流;在非水体类别中,采用归一化植被指数NDVI(normalized difference vegetation index)特征值模糊范围(0.21~0.62)调用模糊大于函数区分植被与非植被,NDVI指数小于0.21确定为非植被,大于0.62确定为植被,最后采用面向对象的CART决策树分类法分出河流、水库、园地、林地、耕地、灌草地、未利用地、建设用地。与极大似然分类法、非监督分类法应用到GF-1遥感影像相比,基于面向对象的CART决策树分类方法的效果最好,总体分类精度高达93.27%,Kappa系数高达0.92。该方法可以作为东江流域获取较高土地利用信息的有效方法,为研究流域生态环境变化提供更准确的数据支持。     

融合面向对象与缨帽变换的湿地覆被类别遥感提取方法

为了有效提取湿地覆被类别遥感信息,该文基于国产环境星影像(HJ-CCD)和Landsat7遥感影像(ETM)提出了一种融合面向对象技术和缨帽变换的提取湿地覆被信息的方法,并对东洞庭湖区的湿地进行提取。遥感提取结果的总体精度90.02%,Kappa系数0.88,高于传统的分类方法分类的量化结果;获得的结果没有"椒盐现象"且比较紧致。试验结果表明融合面向对象和缨帽变换的方法能够有效的提取湿地覆被类别,精度高,效果好。研究结果为有效地利用遥感手段提取湿地覆被信息提供参考。     

无人机遥感影像面向对象分类方法估算市域水稻面积

针对如何高效地从无人机遥感影像中提取农作物样方数据,用于农作物面积遥感估算,该文以浙江省平湖市为例,利用面向对象分类方法对无人机影像进行水稻自动化识别,作为样方数据与卫星遥感全覆盖空间分布分类结果结合,采用分层联合比估计进行2014年单季晚稻面积估算。然后,与人工目视解译识别方法获取的水稻样方数据推断的区域水稻面积估算的结果进行精度、效率对比分析。研究结果表明:1)利用面向对象分类方法对无人机影像进行分类,总体分类精度达到93%以上,满足构建样本的要求;2)通过区域作物估算对比分析发现,面向对象分类方法对无人机影像进行水稻识别,构建平湖市单季晚稻的样方数据,能够替代人工目视解译样方准确推断区域作物种植面积,有效地提高了无人机影像在遥感面积估算中的应用效率。     

三江平原水旱田分布对遥感反演局地地表温度的影响

土地利用剧烈变化对局地气候的影响是当前全球变化与可持续研究关注的焦点问题。该文基于2017年6月16日Landsat 8卫星遥感影像反演耕地利用剧烈变化的三江平原北部地区地表温度数据,刻画了研究时点水旱田分布对地表温度影响的空间特征。结果表明,研究区水田旱地面积占耕地总面积比例分别为58.12%、41.88%,水田平均地表温度比旱地低9.87℃;在村域尺度上,水田面积占比与地表温度均值在0.01水平(双侧)上呈显著负相关关系(P0.01),该研究时点上水田对地表热环境存在较为明显的降温作用。水旱田不同下垫面因含水量及蒸散量不同造成的能量传递过程差异,使得其分布格局成为地表温度值分异的主要原因。     

基于关联规则面向对象的海岸带海水养殖模式遥感识别

针对目前海水养殖模式遥感识别中的效率低,"同物异谱"、"异物同谱"和"椒盐"噪声等问题,该文研究了关联规则分类和面向对象相结合的养殖模式遥感识别方法,通过不同养殖模式的对象分割和关联规则的自动和智能获取,来构建海水养殖模式分类器。以高分一号PMS1卫星影像为数据源,把不同养殖模式对象的光谱、空间形态和纹理特征及其关联关系作为事务数据,使用Apriori算法挖掘类别作为后件的强规则,对粤东柘林湾养殖核心区内4种海水养殖模式(池塘养殖、网箱养殖、滩涂插养、浮筏吊养)水面信息进行提取。结果表明:基于关联规则面向对象的海水养殖模式分类精度能达到88.65%,比K-近邻法面向对象法精度提高了14.38个百分点,比关联规则挖掘分类法精度提高了12.16个百分点。关联规则分类和面向对象结合方法拓宽了传统逻辑推理分类方法中获取信息的途径,使分类更加自动化和智能化,且分类精度得到显著提高,可以成为海岸带海水养殖复杂模式识别的有效支持手段。     

陕北黄土丘陵地区坡耕地遥感分类方法研究

陡坡开垦使坡耕地面积扩大是造成黄土高原水土流失严重、生态恶化的根本原因。应用遥感技术,及时准确地掌握坡耕地的分布特征及面积数据,对合理实施退耕还林还草工程意义重大。以陕北黄土丘陵沟壑区为实验样区,以TM图像为主要信息源,采用非监督分类与监督分类相结合的混合分类方法提取坡耕地信息。通过改进采样方法,在非监督分类生成的初始训练样本的基础上,进行删除、增补、合并等样本调整,使训练样本的选取精度大大提高,明显提高了分类精度。研究证明,在黄土丘陵沟壑区,采用混合分类方法进行坡耕地分类,较好地解决了大量存在的坡耕地同物异谱的现象,是进行坡耕地调查与监测的理想方法。     

面向对象的冬小麦种植面积遥感估算研究

种植面积的遥感估算是冬小麦遥感估产的重要基础性工作之一。该文主要的研究内容是基于Landsat ETM+遥感影像,利用面向对象的分类方法提取山东省桓台县冬小麦种植面积。以山东省桓台县为例,选择Landsat ETM+ L1G遥感影像,通过影像分割和基于知识的面向对象的分类方法准确地提取研究区冬小麦面积。以乡镇为单位将其结果同统计年鉴数据对比分析,误差最大的是果里镇,误差在95 hm2,整个研究区的提取误差是-111 hm2,能够满足实际应用的需求。     

基于面向对象的SPOT卫星影像梯田信息提取研究

梯田信息准确和快速提取是区域水土保持动态监测和评价的核心技术之一,运用遥感技术进行地物信息提取是一种有效手段。该研究以燕沟流域为研究区,采用高分辨率的SPOT5遥感影像数据,基于面向对象分类技术,通过影像分割构建影像对象,在分析影像对象的光谱特征、纹理特征和空间特征的基础上,建立了梯田信息的遥感提取规则,实现了梯田的自动提取。最后用手工勾绘结果对梯田的遥感提取结果进行精度评价,从田块边界的吻合度评价位置精度,并通过比较该结果与人工目视解译结果进行面积精度评价。结果表明,基于面向对象分类的遥感方法可以较好地从原始影像中提取复杂地貌区梯田的位置信息,面积提取正确率达到78.38%,该方法可为黄土高原地区梯田信息遥感提取提供借鉴。     

东北漫川漫岗和山地丘陵黑土区侵蚀沟形态特征遥感分析

侵蚀沟形态特征反映其侵蚀发生发展的环境条件,探究侵蚀沟形态参数特征及空间分异规律对深入理解侵蚀沟的侵蚀进程具有重要意义。该文选择漫川漫岗和山地丘陵2个典型黑土地貌类型区,基于高分遥感影像(QuickBird(0.61 m)、GeoEye-1(0.5 m)及Worldview 2(0.5 m))和地形数据(ASTGTM2(30 m分辨率)),采用目视解译法提取计算侵蚀沟沟长、沟宽、周长和面积等形态参数值,分析侵蚀沟形态特征;探究地形因子影响下侵蚀沟形态参数的分异规律。研究结果显示:1)2个典型区的各形态参数间存在显著性差异,漫川漫岗区侵蚀沟各形态参数均大于山地丘陵区;2)侵蚀沟形态呈现"细长状",和漫川漫岗区相比,山地丘陵区侵蚀沟更细长,沟缘位置更复杂;3)侵蚀沟形态参数随坡度的增加总体上呈先增大后减小的趋势,在3°～6°范围内参数值达到最大,坡度越小侵蚀沟沟缘位置越复杂;坡向上,漫川漫岗区和山地丘陵区的侵蚀沟的形态参数值在SE或SW上值最大,说明阳坡或半阳坡侵蚀沟发育强烈。该研究结果对于侵蚀沟易发区确定及防治具有重要意义。     

基于遥感与GIS的低丘红壤区耕地开发潜力评价

以遥感和GIS技术为支撑,对浙江省兰溪市的低丘红壤区的耕地开发潜力进行了评价.以地形、土壤以及开发程度为基础,构建评价指标体系,采用综合指数法计算各单元的综合得分,并将潜力值分为四个等级.评价结果表明:适宜开发、允许开发、限制开发和不适宜开发的低丘红壤资源分别为3151.53、8790.71、8840.64和35175.25 hm2.评价结果与各指标的相关分析表明,开发潜力与坡度和土地利用现状存在强相关,与其他指标的相关性很低.坡度在≤6°、6～15°和15～25°的范围内,适宜开发的资源分别占总量的50.57%、43.36%和6.07%,允许开发的分别占12.67%、42.59%和44.75%.适宜开发的资源主要由果园和疏林地组成,二者占总量的74.68%;允许开发的资源主要由园地构成,二者占总量的88.95%.允许开发和适宜开发的资源在各城镇之间的分布极其不平衡.实地考察显示,耕地后备潜力评价与当地实际情况比较吻合.     

滨海光谱混淆区面向对象的土地利用遥感分类

滨海光谱混淆区土地利用/覆盖信息获取是遥感信息提取的难点之一,该研究选择黄河三角洲垦利县为研究区,采用2007年3月11日陆地卫星TM遥感影像数据,利用面向对象的土地利用遥感分类技术,通过影像分割和采用支持向量机分类方法对研究区土地利用/覆盖信息进行提取,并将分类结果与传统的基于像元的分类方法进行对比分析。结果表明:面向对象支持向量机的分类精度达到84.83%,比基于像元的最大似然法和波谱角法分别提高了5.94%和19.53%,且有效避免了椒盐现象。说明面向对象的图像分类方法明显提高了遥感影像的分类精度和分类效率,为滨海光谱混淆区土地利用信息的快速、准确提取提供了有效技术手段。     

三峡库区农林用地变化遥感监测及模拟预测

随着三峡工程的建设,库区生态环境变化及城市扩张影响已引起广泛关注。该文利用面向对象方法分析工程前期（1992年）与中期（2002年）农林用地的变化特征;并在SLEUTH模型本地化基础上,模拟预测了重庆地区未来城市扩张及土地利用/覆盖变化过程,研究城市化对该地区农林用地的影响。结果表明,10年间,三峡库区耕地减少而林地增加。其中,坡度大于25°的耕地与乔木林面积减少明显,城市与建设用地扩展迅速。人类活动是农林用地变化的重要原因。模拟显示,在未来十几年,研究区将有一个缓慢的城市扩张过程,并伴有新的增长点,耕地与林地也同时减少。在当前活动强度与开发力度下,库区农林用地的减少趋势仍将较为明显。研究结果对库区的生态环境建设和城市发展具有一定的指导意义。     

基于多光谱遥感的耕地等别识别评价因素研究

为了判断应用遥感技术进行耕地质量识别的可行性,该文以多光谱遥感影像为数据源,采用遥感技术提取耕地质量影响因素,进行耕地质量遥感识别评价。通过建立反演模型和实地验证,有机质含量、地形坡度与表层土壤质地可以利用遥感影像有效获取;灌溉和排水因素理论上可以通过遥感影像识别,但资料获取较困难,可通过专题图和影像解译相结合的方法获取;剖面构型、障碍层次和土壤酸碱度等因素通过遥感识别的准确度较低。以自然等指数作为遥感识别评价成果,利用已有农用地分等成果对其进行验证,结果表明,在误差范围[7%,7%]内二者具有高度一致性,因此基于多光谱遥感进行耕地质量识别评价具有一定的可行性。该研究可为耕地等别评价因素识别、耕地质量评价和动态监测提供参考。     

基于面向对象分类的土地整理区农田灌排系统自动化识别

针对目前农田灌排系统识别研究中影像分辨率低、自动化程度不高的问题,该研究基于面向对象分类法,提出了一套从影像到农田灌排系统矢量输出的完整提取流程。研究利用KOMPSAT-2高分辨率遥感影像数据,以吉林省西部土地整理大安项目区作为试验区,使用自主研发的识别程序对土地整理区农田灌排系统进行了自动化识别提取,并与监督分类法、手动屏幕数字化作了对比分析。结果显示,基于面向对象分类的自动化提取方法在精度上与手动屏幕数字化相近,总体精度达到了89.64%,远高于监督分类法的识别精度;而且该方法所耗费的时间最少,操作过程不需人工干预,识别结果的稳定性也高于另外两种方法。研究表明,基于面向对象分类的自动化提取方法,是一种较理想的土地整理区农田灌排系统遥感监测手段,同时也为其他地物监测提供了一种有效的途径。     

基于微波冠层散射模型的水稻生物量遥感估算

为寻求有效的水稻生物量估算方法,尝试开发了微波冠层散射模型。将实测的水稻结构参数作为输入变量,运行微波冠层散射的改进模型来模拟水稻冠层后向散射系数,结合遗传算法优化工具,从星载微波雷达遥感ALOS/PALSAR数据反演水稻的结构参数,进而对水稻生物量进行了空间制图。结果显示,模拟的水稻冠层后向散射系数误差在1 dB以内,估算的水稻生物量的误差小于200 g/m2。表明利用微波遥感机理模型反演水稻结构参数和估算水稻生物量具有应用潜力。     

三江平原典型区水田时空变化及驱动因素分析

为阐明区域水田时空变化特征及其驱动因素,该文以三江平原典型地区富锦市为例,运用网格单元法和地理探测器模型分析不同时段(1989—2002年、2002—2015年)水田时空变化特征及驱动因素,探讨各驱动因子在水田时空变化中的作用及其相互关系。结果表明:1)1989—2015年富锦市水田扩张明显,新增水田34.99万hm~2,垦区水田化进程早于农区。1989—2002年,东部垦区水田扩张度较高,南部次之;2002—2015年,水田扩张度较高的地区主要分布在西南部农区与北部垦区。2)1989—2002年,水田扩张的主要驱动因素为政策因素和土壤类型,各因子间的交互作用大部分是双因子增强;2002—2015年,自然因素对水田变化影响减弱,水田扩张的主要驱动因素是到河流距离和到铁路距离,各因子间的交互作用大部分是非线性增强,水田化发展到成熟阶段。富锦市水田时空变化差异是由多种驱动因子共同作用的结果,研究结果可为三江平原耕地资源合理利用及水田规模科学管控提供借鉴和参考。