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%.     

遥感影像的分类与识别技术在土地资源调查中的应用

遥感图像记录了地物在空间域、时间域、光谱的域的变化信息,利用图像的分类技术,能够识别土地利用类型,计算机遥感分类识别原理,是利用地物的光谱能量特征差异性和结构特征差异性来识别地物信息,根据北京某地遥感图像实例资料,将土地利用类型分为监督分类、非监督分类、最大似然法分类、神经网络分类等,不同的分类方法有各自的特点且分类结果也有一定的差别,其中神经网络分类与真实情况最为接近。     

SPOT5遥感影像不同融合方法对地物识别精度的影响

以河南省开封市北部及郊区的SPOT5遥感影像为基础数据,对SPOT5全色波段影像与多光谱影像的几种融合方式进行了比较研究;基于各种融合结果影像进行实验区域的计算机监督和非监督分类,提取各类地物面积数据,比较影像融合前后各类地物面积变化率;分析不同融合影像对地物识别精度的影响,确定适宜不同地物判识的融合影像和方法,旨在为土地利用类型调查中的影像融合方法的选择提供参考.     

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。     

基于面向对象方法的天津市滨海新区湿地信息提取

基于天津市滨海新区2021年的Sentinel-2遥感影像数据,针对传统遥感影像湿地分类的不确定性问题,选择了面向对象分层分类的方法。采用面向对象多尺度分割算法,依据地物光谱异质性特征将遥感影像分割为光谱相似的对象,再结合不同地物的光谱指数、空间几何特征、纹理特征构建层次模型,分层提取湿地信息。分类效果同随机森林分类方法相比较,结果表明：利用面向对象的分层分类方法总体分类精度达到91.75%,Kappa系数为0.91,分类结果“斑驳现象”减少,湿地边界清晰完整。     

基于多尺度分层联合的泥石流物源信息精细化提取方法

针对泥石流物源分布破碎、赋存条件复杂的特点以及泥石流防治工程中物源信息精度需求高的问题,提出一种面向对象的分层联合信息提取方法,其综合样本分类器能实现模糊分类的优点和规则分类器在地物空间信息提取方面的便利性,联合样本分类与规则分类两种影像信息提取手段;根据不同地物间的特征差异,遵循由粗至细、去伪存真的处理原则,分阶段、分层次处理影像信息,逐层剔除无关地物信息的同时提取目标地物信息,从而实现泥石流物源类型及其空间分布特征的精细化提取.以西部高寒干旱地区某泥石流沟的无人机遥感影像为试验数据,对所提多尺度分层联合信息提取方法进行验证,结果表明降低了不同地物间的混淆,提高了分类结果精度,为破碎分布型泥石流物源信息的精细化提取提供了新方法和思路.     

面向对象的多层次规则分类地物遥感信息提取方法试验分析研究

监测土地覆盖变化是目前高分辨率遥感的重要应用领域，城市覆盖地物变更速度快、地物类型复杂，使用传统方法提取监测难度较大。针对此问题，选择云南省大理白族自治州上官镇为研究区，以GF-2 PMS遥感影像为数据源；采用面向对象的方法对研究区进行最优分割尺度分割，选取最优特征组合用于构建模糊分类规则，分层次进行地物提取，最终获得研究区地物类型分布图。运用混淆矩阵方法进行精度评价，面向对象的多层次规则分类法提取分类效果良好，分类总体精度达79.95%,Kappa系数为0.74。与基于像元的分类方法和单一尺度下面向对象的提取分类法相比，面向对象的多层次规则分类法精度明显提高，说明本方法运用于复杂地物提取分类具有较好可行性。     

融入空间信息的湿地信息提取技术

以安徽省湿地为对象,采用TM影像,在去噪声处理和主成分分析的基础上,以一种基于光谱和空间信息相结合的分类方法,对研究区的湿地信息进行了提取。结果表明:以主成分分析法对数据进行处理发现,前4个主成分的累积贡献率为99.5%,可代表原始数据的绝大部分信息; 结合空间信息的提取方法对各类型湿地的平均提取精度可达84.6%,有效地改善了“麻点”现象,而采用光谱信息的平均提取精度仅为69.3%。     

基于纹理特征的微山湖湿地信息提取研究

研究基于Landsat7 Enhanced Thematic Mapper Plus(ETM+)影像,利用典型地物的光谱特征及灰度共生矩阵的纹理特征建立分类模型,提取了微山湖地区的泥滩信息,并采用随机采样法对分类结果进行了评价,Kappa系数达到0.822 7.研究表明,单一使用光谱特征分类的方法不能够有效的区分水体与泥滩信息,而辅以纹理特征后的分类方法可以将二者区分开,并且能够达到一定的分类精度,为湿地遥感信息的分类提供了一种方法.     

高分辨率航空DMC影像阴影区植被提取的研究与应用

采用昆明2005年8至11月的1∶1000高分辨率航空DMC数字影像图对昆明市二环以内城市阴影区域绿色植被信息进行提取.利用归一化植被指数NDVI与NC IVI航空植被指数将明显植被区域信息提取出来,并将原图中明显植被区域割去;对切割后影像图利用掩模提取其中阴影部分并基于bayesian监督分类对阴影区植被进行分类提取.提取信息类型为明显植被、非阴影区、阴影区和阴影区植被.     

基于SPOT5卫星影像与遥感技术的湿地调查实验研究

本文探讨基于遥感计算机监督分类技术提取温地信息，对2012年天津市湿地的进行调查，监测河湖为代表的湿地等专题因子遥感解译标志的建立，为本区域生态环境的保护和经济的发展提供数据和决策依据。     

结合局部全局一致性和支持向量机的半监督分类方法

半监督分类方法通过提取无标签样本的信息,结合有限的有标签样本,克服了高光谱图像准确地物标签样本不足的问题,有效提高了图像的分类精度。局部全局一致性算法是一种基于图的标签传递半监督分类方法,具有性能良好,易于求解以及能够有效反映所有样本间关系的优点,但是其分类结果极不稳定,不利于实际应用。支持向量机是高光谱图像的分类领域应用最广的监督分类方法,拥有较强的鲁棒性,但是由于高光谱图像中有标签的样本不一定能够代表该类地物的全部特征,其分类结果也有可能出现波动性较大的问题,分类精度不理想。因此本文提出了一种结合局部全局一致性和支持向量机的半监督分类算法,通过迭代不断提取两种算法中分类结果相同的部分扩充有标签样本集,然后通过支持向量机进行分类,大幅度提高了分类精度和稳定度。     

基于面向对象分类方法和多源遥感数据的龙祥岛区域湿地变化检测

利用龙祥岛区域2001年ASTER影像、2013年GF-1影像以及Google Earth影像等辅助数据,基于面向对象分类的方法,建立各地物类型的提取规则,提取出龙祥岛区域湿地-非湿地信息,并基于e Cognition软件对龙祥岛区域湿地进行变化检测,最后利用Excel统计软件作出湿地-非湿地信息面积转移矩阵及面积转移率矩阵.结果表明:2001年ASTER影像分类总体精度为87.42%,Kappa系数为0.84;2013年GF-1影像分类总体精度为90.72%,Kappa系数为0.87.研究区2001-2013年间,湿地总面积减少了4.05%,为1.1 km~2,其中天然湿地(包括永久性河流和滩涂)总面积减少了1.65%,为0.42 km~2,人工湿地(包括淡水养殖场和农用池塘)总面积减少了39.76%,为0.68 km2;非湿地总面积增加了4.71%,为1.1 km~2.人工湿地和天然湿地内部变化情况呈现出不同的状态,天然湿地中,约有3.888 km~2的滩涂面积变为永久性河流,主要变化区域位于研究区的东南部和西北部;而在人工湿地中,约有0.663 km~2的淡水养殖场和0.41 km2的农用池塘变为非湿地,主要变化区域位于龙祥岛本岛及研究区的西南角部分,人工湿地变化的主要原因是人类生产生活进程的加快.     

数字化CIR图像专题特征的提取及成图

通过对南京紫金山地区１９９６年１：２万的彩色红外航片数字影像进行多种方法的图像增强处理表明，采用红绿两个单波段进行归一化差值（Ｒ－Ｇ／Ｒ＋Ｇ）处理和红绿蓝３个波段进行ＫＬ变换，能够最大限度地提取木植被信息。把非监督分类和监督分类有机地结合起来，可实现森林类型的自动分类（极大似然法的分类精度为８７．４％），并输出森林类型分布图。     

安徽省土地利用十年动态变化遥感监测

基于地物光谱特征,采用光谱角分类技术将主要地物覆被类型进行了分离,并依据经验知识构建了各用地类型的专题信息模型,提取了安徽省土地利用信息,通过分析2000、2005和2010年3期遥感调查结果,得到了安徽省土地利用动态变化及不同土地利用类型之间的转换情况。结果表明:安徽省的土地利用面积以耕地和林地为主,近10年来林地面积持续增加,而建设用地扩建现象严重,导致耕地被大量占用。     

基于定量遥感产品的土地覆盖分类方法研究

准确进行土地覆盖类型提取具有重要的实际应用价值,但是目前常用的分类数据较为单一,通常使用地物反射率数据或植被指数,较少使用定量遥感产品.为此,本文使用反照率等产品评价定量遥感产品在地物分类中的实际应用效果.提取定量遥感产品的年平均值、标准差等特征作为地物分类依据,运用随机森林分类方法建立中国地区土地覆盖分类的自学习模型,与仅用地物反射率和NDVI数据进行分类的结果进行比对.结果显示,定量遥感产品辅助下的随机森林模型宏观尺度土地覆盖分类方法的总体精度为89.8%,Kappa系数为0.86,比仅用反射率和NDVI数据进行土地覆盖分类的总体精度提高了12.9个百分点;通过下降梯度法对分类特征的重要性进行评价,发现叶面积指数和反照率2种定量遥感产品在土地覆盖分类模型中重要性较大.结果表明,定量遥感产品用于土地覆盖类型的信息提取,会提高资源环境要素提取的精度,本文方法可为地物分类提供新的思路.     

基于Hyperion高光谱遥感影像的植被覆盖度提取研究

基于Hyperion高光谱影像,对提取植被覆盖度的传统像元二分法进行了改进,提出通过地物分类来提高植被覆盖度提取精度的算法.该算法先对研究区进行分类,在较高分类精度的基础上,结合不同地物的NDVI频率累积图和实际情况得到各类地物的植被覆盖度,最后得到研究区域的整体植被覆盖度.结果表明,经支持向量机分类的总体精度为83.2%,Kappa系数为0.710;相同NDVI值,林地的植被覆盖度农田的植被覆盖度草地的植被覆盖度,实验结果与实际基本相符;改进的像元二分算法改善了传统像元二分法中存在的水体、裸地非植被覆盖区得到非0的植被覆盖度和高植被覆盖地区检测灵敏度下降等问题,丰富了传统像元二分法的细节信息,得到更符合实际的植被覆盖度.     

基于遥感与GIS空间分析的电力优化选线研究

该文针对输电线路径优选的目标,依据多源遥感数据,基于各种地物类型光谱特征知识分析,并结合遥感影像的纹理特征,采用决策树分类算法提取影响输电线路径选择的主要因素。研究结果表明,该分类方法能有效地进行地物分类与识别,特别是综合光谱和纹理信息有效地解决了裸土与居民地的混分现象。同时利用遥感立体像对数据,基于数字摄影测量方法构建了DEM,其精度能够满足输电线路径优选的要求。综合地物和地形多要素作为输电线路径优选的约束条件,采用GIS空间分析方法,实现了输电线路径优选。     

GIS技术用于电力线路勘测的思路研究

该文针对输电线路径优选的目标,依据多源遥感数据,基于各种地物类型光谱特征知识分析,并结合遥感影像的纹理特征,采用决策树分类算法提取影响输电线路径选择的主要因素。研究结果表明,该分类方法能有效地进行地物分类与识别,特别是综合光谱和纹理信息有效地解决了裸土与居民地的混分现象。同时利用遥感立体像对数据,基于数字摄影测量方法构建了DEM,其精度能够满足输电线路径优选的要求。综合地物和地形多要素作为输电线路径优选的约束条件,采用GIS空间分析方法,实现了输电线路径优选。     

基于TM图像的人工建筑物信息提取方法探讨

通过对福州市TM图像资料进行几何校正和不同的增强处理 ,以监督分类和非监督分类两种方法提取人工建筑物信息 ,并与目视解译相比较。结果表明利用计算机进行自动分类在人工建筑物信息提取中也能取得好的效果。