基于遥感技术的泰山植被覆盖和岩性的关系研究

以遥感影像为数据源,以实测的研究区地物的波谱曲线为依据。对TM影像进行了包括波段的选择、彩色合成、监督分类等一系列的处理。在此基础上确定了植被密度较大的区域的阚值,对NDVI植被指数图像进行滤波处理,提取出植被密度较大的区域的范围。并把它与岩性分布图进行叠加分析,得出不同岩性上的植被覆盖情况。结合岩石化学成分的资料,分析了可能的原因,指出了植被覆盖和岩性有密切的关系。     

洪泽湖湿地类型变化分析

以洪泽湖湿地为研究区,结合归一化植被指数（NDVI）、最优调节土壤植被指数(OSAVI) 和缨帽变换后的亮度指数（BVI）、绿度植被指数（GVI）、湿度指数(WVI),基于知识规则对洪泽湖湿地进行分类试验。通过建立洪泽湖湿地分类的分类模型,以区分不同湿地类型,并利用1973年、1984年和2006年3个时相多波段MSS/TM数据对洪泽湖淡水湖泊湿地进行分类。结果表明：基于知识规则的分类方法简单易行,且易于剔除提取地物时的干扰信息;多种指数参与到分类中能够提高分类的总体精度;在1973—2006年这33年间,洪泽湖敞水区和湿地植被急剧减少,亟待采取有效的措施进行保护。     

高光谱数据湿地植被类型信息提取

以美国Sacramento-San Joaquin三角洲为研究区,利用高光谱和高空间分辨率遥感影像HyMap数据,在光谱特征分析和实测数据的基础上,构造特征指数,建立决策树分类模型对湿地植被进行分类。研究结果表明,湿地植被在近红外波段(0.75~1.3μm)上有明显的光谱特征差异,根据这些差异,可以构造合适的特征指数,实现湿地植被在物种水平上的识别。     

基于随机森林特征变量优化的湿地植物分类与密度反演

以长江口滨海湿地为研究区域,采用随机森林算法对滨海湿地植被进行分类。在提取Landsat?8 OLI影像植被指数和水体指数的基础上,提出利用植被指数季节差值对模型进行特征变量优化,分析了长江口滨海湿地植物群落分布的空间特征。以所占面积最大的互花米草（入侵物种）为例,采用多元线性回归模型结合实地测量数据,估算了秋季的互花米草植物密度的空间特征。提出的多时相遥感数据结合随机森林特征变量优化方法,可以较为便捷地提取长江口湿地3种优势物种的空间分布特征,与最大似然法相比,分类精度有较大提高,总体分类精度由78.35%提高至87.55%,Kappa系数由0.72提高至0.84。该方法适用于存在“异物同谱”问题的湿地植物群落研究。     

基于Worldview-2数据的东洞庭湖湿地区域植被覆盖度估算研究

利用Worldview-2卫星数据八波段多光谱数据特点,分析与近红外波段重叠并具有更高信息量的近红外2新波段特征构建植被指数(VI)的关系。以湖南东洞庭湖湿地区域为研究区,建立近红外2新波段参与的归一化植被指数(NDVI)植被覆盖度估算模型。通过与实测样点结果比较发现:近红外2波段参与改良后的NDVI法的估算结果与实测值验证结果更加匹配,精度达到87.8%;原始近红外波段参与的NDVI法的估算结果精度最低。研究表明运用Worldview-2数据,并采用改良后的NDVI法可以大区域、准确、快速的进行植被覆盖度估算。     

利用决策树模型的湿地提取与分类

为解决因湿地环境复杂且类型多样导致光谱混淆而难以对其自动遥感提取的问题,采用决策树模型的湿地信息提取方法,以Landsat OLI影像光谱特征和经缨帽变换后的数据为基础,结合不同类型湿地的环境特征和空间特征信息,提出先分区再分类的思想,构建决策树分类模型.对原始影像进行缨帽变换,利用变换后的湿度分量及地物的光谱特征规律,将研究区划分为水体区域、植被区域和非植被区域,然后分别对各个区域进行再分类,逐层分级,最终实现不同类型湿地的分级提取.研究结果表明:采用分区分类思想构建决策树模型,可以有效提取湿地信息,精度达87.50%.     

基于TM影像的聊城地区植被信息的自动提取

基于主成分分析和归一化植被指数NDVI的计算,得出聊城市TM影像的波段信息、各主成分分量及归一化植被指数的相关系数,从而找到相关系数最小的三个波段,利用该组合波段对图像进行分类,得出聊城地区绿地信息专题图．实验结果表明该方法提高了遥感影像绿地信息提取的自动化程度和精度．     

红透山地区植被异常遥感信息提取及其找矿意义

为了解决遥感技术在高植被覆盖区的应用受到较大限制的问题,在充分考虑植被反射光谱特征及其在TM数据波段响应基础上,对TM5,TM4,TM2/TM3多光谱遥感数据进行主成分分析并拉伸处理.矿化区植被与背景区植被表现出明显的区别,矿化区植被呈暗红色,而背景区植被则表现为鲜艳的粉红色;对上述影像数据进行监督分类,结果表明该方法可以很好地突出由矿化蚀变导致的植被异常信息.该方法对东北高植被覆盖区遥感地质勘查具有一定的借鉴意义.     

乌鲁木齐市主城区绿量的遥感估算

对2008年8月覆盖乌鲁木齐市主城区的IKONOS遥感影像进行预处理提取植被信息,再用代表性样地法采集主城区乔木树种的样点数据计算主城区绿量,选定归一化植被指数(NDVI)、土壤调节植被指数(SAVI)、修正土壤调节指数(MSAVI)和比值植被指数(RVI)做为自变量,以实测样本数据作为应变量,采用多元回归分析法建立基于遥感影像的乌鲁木齐市绿量遥感估算模型:Y=449.6NDVI+285.82SAVI-161.51,R=0.67,绿量与植被指数之间存在一定的相关关系(F=15.4872F0.05=6.07),模型有一定的可行性。     

基于遥感的昆明市城市土地利用变化情况对比研究

利用昆明地区1992年、2005年两个时相TM数据,在ERDAS IMAGINGE8.5专业遥感图像处理软件的支持下,进行土地利用分类和昆明市区13年来土地利用化的对比研究.将分波段分层分类法与基于监督分类的分层提取法相结合,利用TM影像多光谱数据间的有效重组利用,在TM145波段组合影像上提取建设用地和水体,在TM345组合上提取剩余地类.在单纯运用监督分类法对掩膜后的2005年影像分类难以达到精度要求时,用基于监督分类的分层分类法,分出一类掩膜掉一层,最终将所有层叠加得到研究区土地利用/土地覆盖分类图,分类精度达到要求.并根据分类结果进行研究区13年来土地利用数量结构变化分析和土地利用转型分析.     

基于主成分融合的盐田水体遥感分类研究

以连云港台北盐场为例，分析了盐田内各类实测的地物光谱特征；对2000年的遥感影像数据(ETM影像)进行大气校正和几何校正；再利用主成分融合技术，将多波段的ETM影像与对应的全色波段影像进行主成分融合，在此基础上进行盐田水体分类．实验表明，该方法的结果分类精度较高，与实地调查结果基本相符，且现场调查工作量大大减少．     

基于遥感影像的都江堰市多植被指数的比较研究

植被指数是遥感领域中用来表征地表植被覆盖,生长状况的一个简单,有效的度量参数.随着遥感技术的发展,植被指数在环境、生态、农业等领域有了广泛的应用;随着人们对于全球变化研究的深入,以遥感信息推算区域尺度乃至全球尺度的植被指数日益成为令人关注的问题.该文主要从NDVI、RVI、DVI三种常用植被指数模型进行分析研究,利用TM遥感影像为主要数据源,通过ERDAS IMAGINE软件对都江堰市遥感影像图进行植被指数的提取以及计算,通过3种不同的植被指数进行分析比较得出该区域的最佳植被指数.     

高分1号融合光谱特征提取杭州湾河口沿岸湿地典型植被信息方法研究

河口沿岸湿地典型植被信息的遥感分类提取,是监测河口湿地生态环境变化的重要前提之一.以杭州湾河口沿岸湿地为研究区,通过实地采集的典型植被光谱数据与国产高分1号卫星影像数据建立相关关系,并结合面向对象方法的分割尺度及波段比等参数的设置,利用面向对象分类方法进行杭州湾湿地典型植被信息提取.研究结果表明:基于高分1号高空间分辨率数据,结合典型植被光谱特征和面向对象分类方法,有利于提高典型植被信息提取的精度,可以有效地提取湿地典型植被信息.     

应用高光谱植被指数反演冬小麦叶绿素的光谱指标敏感性研究

高光谱植被指数反演叶绿素含量的精度除与模型有关外,光谱指标中心波长、波段宽度、信噪比等的差异也会带来一定的影响。本研究基于实测光谱数据,结合波段模拟、噪音分析等方法,研究不同的光谱指标对植被指数反演叶绿素含量的影响,分析用于反演的光谱指标的敏感性,结果表明：(1)最佳中心波长的位置与适用于高低覆盖的植被指数类型有关,反演精度在一定范围内并不随着波段宽度的增加而提高;(2)不同植被指数抗噪声能力有一定的差异,其中DVI、NDVI和SAVI等抗噪能力比较强,MCARI和TCARI抗噪能力比较弱;(3)联合反演模型反演结果为R2=0.7415,RMSE=0.4026,优于MTCI的反演结果,通过模拟HJ1A-HSI,Hyperion等数据,研究出联合反演模型在不同高光谱传感器下有一定的适用性。     

基于卷积神经网络和稳定性选择的农作物植被光谱分析方法

光谱特征提取是遥感植被精细化识别研究的关键.现有光谱分析方法大多无法直接高效的提取特征波段用于分类,往往依赖特征选择和预处理操作,目标识别精度不高.本文整合卷积神经网络(CNN)和稳定性选择改进光谱分析方法实现统一高效的光谱分析,以玉米、大豆、豆角、葡萄、大枣、辣椒、秋葵、芥蓝、韭菜和草皮10种农作物植被叶片光谱为实验对象,构建适用于农作物分类的CNN模型,获得植被分类结果.利用稳定性选择方法可视化CNN卷积-池化过程的特征选择结果,获得表征不同植被生化参数的特征波段.结果表明:1)改进的光谱分析方法很好的适用于光谱识别,分类准确率维持在97%～100%之间;2)该方法对光谱预处理依赖性最小,对光谱识别表现出较强的鲁棒性和泛化能力;3)特征波段的可视化结果证明了改进的光谱分析方法能够精准的提取农作物植被的敏感特征波段,间接说明了CNN模型卷积池化操作能够准确地提取光谱重要特征波段用于农作物光谱分类.     

植被指数空间数据库的建立及应用

借助GIS对图形(影像)、属性、时态数据存储、查询、分析以及管理的强大功能,对利用陕西省2003年全年的MODIS数据生成的不同时相的归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、差值\环境植被指数(DVI\EVI)等多种植被指数,及其对应的MOIDS影像和空间位置(地图)数据进行存储,将必要的植被指数分析方法和分析模型整合到该GIS空间数据库之中,达到数据、方法、模型在基于GIS植被指数空间数据库中的集成与统一,以实现基于时相和波谱信息MO-DIS、ETM影像数据的显示、查询、分析、管理等功能。实践证明,在GIS空间数据库中将时相、波谱和空间位置信息应用到遥感影像植被信息的提取中,从分析遥感影像的植被指数空间信息出发,能够较好地实现对植被指数信息的认识,为研究不同地区的植被分类、农作物长势监测及地表植被变化等方面提供分析依据。     

基于遥感和GIS技术的祖厉河流域植被覆盖动态变化监测

利用祖厉河流域1987,1993,2003年的TM图像和2000年的ETM+图像共四期数据提取归一化植被指数(NDVI),运用混合像元模型(MPM)及NDVI反演植被覆盖度,并划分为4个不同的盖度等级.根据盖度等级的空间分布特征,比较分析了祖厉河流域植被覆盖变化情况.结果表明:整个祖厉河流域植被覆盖在1987-2000年逐步退化,到2000年起开始逐步恢复,经历了从逐步退化到逐步恢复的过程,植被的变化和土地利用方式紧密相关.基于遥感技术进行祖厉河流域植被覆盖度动态变化分析的研究思路和方法.为祖厉河流域生态环境保护提供参考依据.     

基于TM数据的敦煌绿洲土壤盐碱化信息提取研究

干旱、半干旱地区的绿洲盐碱化威胁着生态环境.随着空间信息技术的发展,遥感已被广泛应用于土壤盐碱化监测与制图.当前基于遥感技术的盐碱化信息提取方法主要归为基于图像光谱的直接提取方法和基于辅助数据的间接提取方法两大类.间接提取方法精度相对较高,但在缺乏辅助信息时并不可行,此时提高基于图像光谱特征的直接提取精度就尤为重要.本研究提出了一种优化波段组合的盐碱地提取方法,并引入了热红外波段,提高了直接提取方法的精度.以敦煌绿洲为研究区域,基于Landsat TM遥感图像中盐碱地的光谱特征,采用最佳指数因子确定盐碱化信息提取的最佳波段,结合图像变换及数据融合等图像处理方法,利用最大似然分类器进行了图像分类,提取出了敦煌绿洲盐碱地的分布区域.将不同波段组合、不同图像处理方法的分类精度检验结果进行比较得知,陆地卫星TM3,5,6和7波段组合的总体分类精度和盐碱地提取精度最高,增加热红外波段可使总体分类精度提高9%,盐碱地提取用户精度改善最高可达18%.     

基于独立分量分析的遥感影像分类方法

多光谱遥感影像反映了不同地物的光谱特征,其分类是遥感应用的基础。独立分量分析对未知的源信号的混合信号进行估计,可以获得相互独立的源信号的近似。独立分量分析利用了信号的高阶统计信息,对于多光谱遥感影像而言,其去除了波段影像之间的相关性,获得的波段影像是相互独立的。最后通过TM遥感影像数据的分类试验,验证了基于独立分量分析的线性光谱混合分析模型应用于多光谱遥感影像非监督分类的有效性。     

基于低空遥感的消费级相机油菜苗期长势监测最优波段选取

无人机遥感作为卫星和航空遥感平台的有力补充,在低空遥感观测领域发挥越来越重要的作用.对于农作物长势监测而言,选择合适的光谱波段有利于更加准确地反映作物长势情况.该研究借助水稻—油菜氮素养分试验,针对其油菜季开展基于无人机遥感的消费级相机油菜苗期长势监测最优波段选取问题研究.试验采用经红外改造后的消费级相机,逐次搭配lp680、lp720、lp850 3种近红外长通滤波片和RGB红外截止滤波片来获取不同光谱位置的近红外波段影像和可见光波段影像.在此基础上计算多波段影像的多种植被指数,同时结合油菜地面冠层高光谱数据和滤波片光谱响应特性模拟计算相同的植被指数.结果表明,使用可见光波段影像计算的归一化差指数(NDI)与地面实测归一化差植被指数(NDVI)之间的相关性最高,其R2达到0.945,该结果与基于油菜地面冠层高光谱数据所得结果呈现出较好的一致性.同时该NDI值与油菜氮素养分试验中不同氮素施用水平之间的相关性也较好,其R2达0.963.该研究结果表明选取常规消费级相机可见光波段也能准确地获取作物长势信息,为其用于作物长势监测提供了科学依据.