TM影像的目视判读在森林资源调查中的应用

应用遥感技术于森林资源调查，TM影像的目视判读是关键步骤，正判率的高低直接影响调查成果的质量。文中简述了目视判读的原理和方法，通过判读成果的对比分析，归纳总结并提出建议。     

绿叶对根的思念

市场现有的树叶影像由摄影暗房药剂配制而成,其价值和意义都不大。这里介绍的绿叶影像是采用新鲜绿叶与摄影技术融汇在一起的技术。其技术工艺:1.将采摘的新鲜绿叶用渗透剂浸泡半小时取出凉干。再用毛蓬纸包好绿叶压在1.2厘米厚的白玻下整平备用。2.取出涂过渗透剂的绿叶放在影像仪内直接着色(影像仪感光材料厂有售)约1分钟,彩色人物树叶像即制作成功,再装饰于镜框中即可。3.每个树叶像综合制作成本0.3—0.8     

犬急性颅脑损伤的CT诊断1例

对1例急性颅脑损伤犬,利用医学CT诊断设备进行体层扫描。结果从CT影像上可见右侧大脑颞叶部有近似圆形的高密度区,其周围有环形低密度区,初步诊断为外伤所致的脑内血肿。表明CT诊断设备在小动物颅脑损伤的诊断方面有一定的应用价值。     

基于机器学习的高分辨率遥感影像农业大棚提取

农业大棚数量、面积和空间位置信息的及时和准确采集,对于农业结构调整、污染防治有着重要意义。遥感数据被广泛应用于大棚提取,但是在遥感影像上大棚所占的面积往往远少于背景地物,属于少数类,而传统随机森林(RF)机器学习分类器对非平衡数据集中少数类样本分类效果较差。为了使RF更适用于对大棚的提取,优化了RF的样本选择方式,首先随机抽取相同数量的不同类别样本构建初始训练样本集进行RF建模,然后基于投票熵和样本间的广义欧几里得距离循环迭代的测试集中优选样本,并将所选样本添加到训练集。结果表明,优化的RF模型用于基于遥感数据的农业大棚信息获取可以取得满意的结果。     

近35年南四湖水域面积动态变化及驱动力分析

水域面积变化是湿地生态系统对气候和社会经济发展影响的明显反映.综合改进归一化差异水体指数(modified normalized difference water index,MNDWI)和阈值法,探讨了1984—2018年南四湖水域面积变化趋势,并利用偏相关分析探究水域面积变化的主要驱动因子.结果表明:南四湖水域面积...     

基于无人机高光谱影像的水稻叶片磷素含量估算

为快速获取水稻叶片磷素含量信息,采用无人机搭载高光谱成像仪获取水稻冠层高光谱影像,并采样检测叶片磷素含量(质量分数)(Leaf phosphorus content,LPC)。分析了水稻LPC在无人机高光谱影像上的光谱特征,使用连续投影算法提取对磷素敏感的特征波长,通过任意波段组合构建并筛选与磷素高度相关的光谱指数,基于特征波长反射率和光谱指数建立水稻LPC的估算模型,利用最佳模型对高光谱影像进行反演填图,得到LPC空间分布信息。结果表明:全生育期内LPC与462～718 nm范围内光谱反射率显著负相关,负相关最大处相关系数达到-0.902; LPC的特征波长为670、706、722、846 nm,基于特征波长、使用偏最小二乘回归建立的LPC估算模型精度最高,验证R²达到0.925,RMSE为0.027%;在任意波段组合构建的3种类型的光谱指数中,NDSI(R₄₉₈,R₆₀₆)、RSI(R₄₉₈,R₆₀₆)和DSI(R₄₉₈,R₅₈₆...     

基于MWatNet模型的河套灌区解放闸灌域灌溉水体提取

为提高灌溉农田中灌溉水体的识别精度,以河套灌区解放闸灌域作为研究区,基于Sentinel-2遥感影像,结合灌区实际情况对地表水体提取模型(WatNet)进行改进,得到MWatNet模型并提取灌溉水体。采用总体精度（Overall accuracy,OA）、平均交并比（Mean intersection over union,MIoU）、F1值等水体提取精度指标进行综合评价。结果表明：改进后的地表水体提取模型(MWatNet)在解放闸灌域农田灌溉水体的提取上具有较好的识别精度,模型总体精度达到96%,平均交并比达到83%,F1值为80%,实地调研验证准确度为85.7%;对比原WatNet、水体语义分割模型(Deeplabv3_plus)和水体提取模型(Deepwatermapv2),MWatNet在灌溉水体提取的连结性、剔除道路和城镇干扰等方面,均表现出更好的效果和模型运行效率。利用该模型可以实现灌溉水体定量化表征,为灌溉用水调度提供了数据支撑。     

基于多源遥感的聊城市绿地空间特征研究

选取山东西部的聊城市为研究区,以Sentinel-2和Landsat-8影像为数据源,采用多尺度影像分割与面向对象分类方法,提取聊城市城区不同绿地,并选取计算了景观聚散性、景观多样性、斑块密度及差异性、邻近度等多个评价指数,分析聊城市城区绿地的空间特征.结果表明:(1)多尺度影像分割与面向对象分类方法在效率、处理速度及...     

多源高分辨率卫星遥感影像监测林地动态变化研究

以内蒙古大兴安岭克一河林业局、吉文林业局林地动态变化监测为目标,应用多期国产高分辨率卫星遥感数据,辅以德国Rapid Eye、法国SPOT5和SPOT6、美国TM遥感影像;叠加占用征收林地资料、伐区作业设计、林木采伐许可证、林政案件资料、森林资源二类调查以及林地保护利用规划等专题数据资料。通过目视解译与提取识别,检测林地和林木的变化情况,结果表明:卫星遥感影像对林木采伐、占地、毁林开垦和森林灾害监测效果明显。     

基于NDVI和GF影像的冬季未种植耕地遥感识别——以遵义市为例

第七次人口普查和第三次土地调查数据显示,我国人口呈现持续增长而耕地面积不断减少的局面,严重危害着国家粮食安全和社会稳定,为提高耕地利用率和耕地产出率,开展冬季土地资源利用情况监测势在必行。本文以遵义市为例,利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)16d合成的归一化植被指数(NDVI)数据产品MOD13Q1以及土地利用数据,基于高分影像进行未种植耕地采样并计算采样阈值,同时结合耕地NDVI最小值计算最终未种植耕地的动态识别阈值,进而对遵义市2016—2021年冬季未种植耕地的空间分布和闲置时间进行提取分析。研究发现,遵义市耕地闲置时间主要为32～64d,受疫情等因素影响,2019—2020年冬季未种植耕地面积为近5a最大值即1458.25km²,占耕地总面积17.3%,主要分布在与重庆接壤的道真、务川、正安以及桐梓、习水等地区。2020—2021年冬季未种植耕地为48km²,相对上年同期减少了96.7%,其中遵义汇川区、桐梓、务川、道真等地减少明显。由于农业部门对耕地保护的监管力度不断加大,同时在政府的政策指导下,冬季耕地资源得到有效利用,未种植耕...