基于遥感影像变化检测的土地调查监测应用研究

遥感影像变化检测是遥感应用研究的热点之一。针对土地调查监测工作,运用遥感影像变化检测方法,基于不同源卫星数据(Worldview-2、天绘)和同源卫星数据(高分一号),分别对湖南省两区片地表覆盖物进行了不同时点地类变化的检测,完成了面积合计34km2范围内的遥感影像数据变化分析,并通过外业实地考察核准了变化检测结果,验证结果显示遥感影像变化检测方法实现的地类变化识别准确率可达80%以上,从而证明了该方法在土地监测调查工作中的可行性。     

基于SPOT5影像土地利用动态遥感监测的质量控制

本文作者通过从事土地利用遥感动态监测工作的实践,从影像数据选取、影像正射纠正、影像辐射校正、图斑变化检测、影像配准统一多次监测图斑基准方面,分析了如何有效提高土地利用动态遥感监测的质量,最大程度地减少变化图斑的漏判、误判及用地类型的错误现象,使得各期监测成果有效统一,减少政府对土地利用监测的执法成本。实践表明,本方法较科学、合理,能有效地提高土地利用遥感动态监测的成果质量。     

环境减灾卫星遥感宏观监测应用评价研究

文章介绍了环境减灾卫星的基本情况,结合环境减灾卫星遥感数据(HJ-1)在黑龙江省土地利用宏观监测中的实际应用,针对HJ-1数据的生产流程及生产方法进行了详述,对土地利用遥感宏观监测技术路线进行了研究,并通过高分辨率卫星遥感影像数据对宏观监测成果及其质量进行精度评价与验证,建立一套基于HJ-1数据的土地资源调查监测技术方法与流程,为在全国范围内广泛应用环境减灾卫星数据积累经验和技术方法。     

基于频域显著性方法和ELM的遥感影像变化检测

提出一种基于频域显著性(FDS)方法和极限学习机(ELM)方法进行遥感影像变化检测的方法.首先,对利用变化矢量分析方法(CVA)获取不同时相遥感影像的光谱特征差异图及纹理特征(灰度共生矩阵法)差异图进行融合获得差异影像(DI);然后,利用频域显著性方法获取差异影像的显著性图,采用模糊c均值(FCM)聚类算法对显著性图选取阈值得到的粗变化检测图进行预分类(变化像素、未变化像素、待定像素);最后,从光谱及纹理特征影像上提取变化像素和未变化像素的邻域特征作为可靠样本进行ELM训练,并利用训练好的ELM分类器对粗变化检测图进行变化检测,得到最终的变化检测图.通过对高分辨率遥感影像数据实验结果表明本方法的变化检测精度及性能优于其他对比方法.     

高分辨率遥感影像在土地覆被变化监测中的应用

为了分析高分辨率遥感影像在土地覆被监测中的适用性,以SPOT5和"资源一号"02C卫星高分辨率遥感影像为数据源,对两种数据的波段组合和数据融合方法进行分析评价,并建立相应的土地覆被解译标志,提取研究区2005年和2012年两期土地覆被信息,基于RS和GIS软件平台,从面积变化、土地利用动态度和转移矩阵3方面研究了土地覆被信息的变化规律。研究结果表明,经过有效合成和融合处理的高分辨影像最大限度地保持了影像的纹理和光谱信息,可以正确识别并提取地物变化边界线,研究成果可为高分辨率遥感影像在土地覆被变化监测中的应用提供一定的参考和依据。     

基于GF-2号卫星影像的土地利用变化监测研究

针对土地利用变化中局部像斑变化较难提取和自动化监测较难实现等问题,该文提出了一种基于类别的矢量图与遥感影像变化检测方法。在矢量图约束下,对遥感影像进行影像分割获取像斑;提取像斑在遥感影像上的直方图特征,采用G统计量度量像斑之间的特征距离;利用像斑与其他相同类别像斑之间的特征距离,构建单波段上像斑的类别异质度,自适应加权组合各波段上像斑的类别异质度构建像斑的类别异质度;依据最大熵方法获取各地物类别对应的异质度阈值,以类别为单位对各像斑进行变化判别,获取变化检测结果。在GF-2号卫星影像上的实验验证了该方法的有效性,实现了矢量图与遥感影像的自动变化检测。     

基于卫星遥感的土地整理技术探讨

卫星遥感影像数据具有现势性好、时空分辨率高等优点,能及时、准确、快速地反映土地利用变化情况。本文基于笔者长期从事土地整理工作的相关工作经验,详细介绍了QuickBird高分影像在土地整理工作中大中比例尺地形图测绘方面的总体思路和实施过程,这对新技术条件下土地调查和整理的应用实践提供了重要借鉴。     

基于高分辨遥感影像的土地整理技术研究

卫星遥感影像数据具有现势性好、时空分辨率高等优点,能及时、准确、快速地反映土地利用变化情况。该文基于作者长期从事土地整理工作的相关工作经验,详细介绍了Quick Bird高分影像在土地整理大中比例尺地形图测绘方面的总体思路和实施过程,这对新技术条件下土地调查和整理的应用实践提供了重要借鉴。     

基于RS的土地开发整理新方法研究

卫星遥感影像数据具有现势性好、时空分辨率高等优点,能及时、准确、快速地反映土地利用变化情况。本文基于笔者长期从事土地整理工作的相关工作经验,详细介绍了QuickBird高分影像在土地整理大中比例尺地形图测绘方面的总体思路和实施过程,这对新技术条件下土地调查和整理的应用实践提供了重要借鉴。     

一种扩展的土地覆盖转换像元变化检测方法

基于土地覆盖类型的遥感影像分类结果,改进了一种扩展的基于比较叠合像元的变化检测方法,用于分析城郊土地覆盖类型的变换情况.这种扩展的变化检测方法可同时实现多种土地覆盖类型间的变化检测,依据土地覆盖类型图像中不同类型具有不同的灰度值或RGB(三元色)值的特点,将灰度的或RGB彩色的土地覆盖类型图像重叠得到土地覆盖变化图像,从而统计各种土地覆盖类型的定量转化.以上海市嘉定区1989年、1995年、2001年和2006年4期Landsat TM遥感影像为例,应用该检测方法,计算了1989年及1995年、1995年及2001年和2001年及2006年3个年份间隔各种土地覆盖类型的面积变化和相互转换数据,验证了扩展的变化检测方法的适用性.     

基于遥感土地调查的土地开发整理新技术研究

卫星遥感影像数据具有现势性好、时空分辨率高等优点,能及时、准确、快速地反映土地利用变化情况.该文基于笔者长期从事土地整理工作的相关工作经验,详细介绍了QuickBird高分影像在土地整理大中比例尺地形图测绘方面的总体思路和实施过程,这对新技术条件下土地调查和整理的应用实践提供了重要借鉴.     

基于深度置信网络与数学形态学融合的遥感影像建筑物变化检测

当前人工调查土地资源利用情况具有较高的人力成本且劳动强度大,对其实现自动变化检测具有较高的理论和应用价值。将深度置信网络(deep belief network,DBN)应用于高分辨率遥感影像的建筑物变化检测,但DBN在变化检测时存在由误判现象造成的建筑物完整度欠缺、空间存在噪声等问题,提出DBN与数学形态学融合模型对高分辨率遥感影像建筑物进行变化检测。在遥感影像预处理基础上,标记少量明显的变化与未变化样本,利用搜索窗口从标记的区域获取大量带有标签的样本训练融合模型分类器对建筑物进行变化检测,检测方法准确率为94.76%,召回率为87.63%,F_1为91.06%。实验结果表明,该方法可以为建筑物的变化检测提供有效依据。     

一种多特征自适应组合的遥感影像变化检测方法

传统的遥感影像变化检测主要利用影像的光谱信息,没有考虑形状、纹理等多种特征信息,检测结果的准确性受限.针对多时相遥感影像的变化检测,研究了多特征自适应组合的检测方法,并选取影像的光谱和纹理特征为代表,进行了特征权值的自动调节分析,最终实现遥感影像精准变化检测.以World View-2卫星影像进行了实验,结果表明,该方法能够较好地调节两种特征的权值,对检测结果的准确性与完整性有较大改善,正确率可达87.79%.     

RaPidEye与IRS-P5数据融合在土地动态遥感监测中的应用

RapidEye数据已经大规模的用于土地动态遥感监测中,具有重访周期短的优势,P5数据具有高分辨率的优势,将多源遥感影像进行融合,可以充分发挥高空间分辨率卫星遥感数据的优势,优化高分辨率卫星遥感数据解决方案.本文通过研究数据处理与应用的方法与技巧,挖掘数据应用潜力,以更好的应用高分辨率遥感数据进行土地动态遥感监测.     

贝叶斯网络分类算法在遥感数据变化检测上的应用

以北京通州地区1996年5月29日和2001年5月19日2个时期的遥感影像为例介绍了基于贝叶斯网络(BN)的分类算法,在此基础上实现了2个不同实现遥感影像的变化检测,实验结果表明:基于BN分类的后分类比较变化检测方法是遥感数据变化检测的一种新的有效方法.     

无人机摄影测量在韶关国土资源管理中的应用

针对传统土地监测工作模式和卫星遥感影像诸多因素制约的缺陷,该文作者通过实践中利用无人机摄影测量对土地和矿山进行动态监测后,获取了各类型土地变化信息的结果,总结出了该应用方法的优势。     

土地利用的遥感信息变化提取研究

利用卫星遥感影像进行土地利用类型分类和动态变化监测是遥感应用中的一个重要课题。本文选择不同时相的ETM 和SPOT-5卫星遥感影像数据,对两期影像进行监督分类,快速提取不同时期的土地利用数据;然后进行动态变化监测,获得土地利用情况的变化特征和信息;最后对其分类精度进行评价分析。研究表明,两期影像中耕地、居民用地和未利用地这三个类别的变化面积较大;ETM 影像进行监督分类的精度为90.1692%,Kappa系数值为0.8268;SPOT-5影像进行监督分类的精度为95.1477%,Kappa系数值为0.9361。由于SPOT-5影像的分辨率较高,分类效果更优于ETM 影像,更能准确的反映土地类型的信息和特征。     

基于NDVI时间序列数据的土地覆盖变化检测指标设计

大中尺度土地覆盖格局及其变化检测是研究全球变化和能量平衡的重要内容.NDVI时间序列数据在土地覆盖变化动态遥感监测中占据着重要地位.针对NDVI时间序列数据,现有的土地覆盖变化检测方法和指标存在许多不足之处.本文在分析现有土地覆盖变化检测指标的基础上,设计了一个新的基于交叉相关光谱匹配(CCSM)和兰氏距离的变化检测指标.该指标充分考虑了NDVI时间序列曲线形状和数值两个变化特征.理论与实例检验结果表明本文设计的指标能够较好的抑制各种干扰噪音的影响,正确检测真实的土地覆盖变化,是一种较为理想的检测指标.     

基于CART决策树的ZY-3卫星遥感数据土地利用分类监测

通过分析ZY-3卫星遥感影像光谱特征、数据质量,探讨其遥感影像在土地利用分类监测领域的应用前景.基于遥感影像特征,结合面向对象的分析思想,选择训练样本构建决策树分类模型,进行土地利用计算机自动分类,并通过混淆矩阵和Kappa分析对分类精度进行评价.研究表明：1)基于决策树模型和面向对象分类方法,ZY-3卫星遥感影像分类总体精度为88.76%,有助于提高影像分类精度;2)在分类模型中,ZY-3卫星影像对水域、耕地、公路用地和林地影像辨识度较高,而对于其它用地类型相对不足.3)ZY-3卫星数据高分辨率影像特征明显,影像可用于土地利用分类监测.     

中巴资源二号卫星影像在土地利用变化中的应用——以包头固阳县土地利用变化为例

以包头固阳县为实验区，概述了利用中巴地球资源卫星（CBERS）遥感数据进行土地利用动态监测的主要研究方法．通过系统研究，探索了利用CBERS遥感数据开展国土资源环境监测的理论和方法．在分类中，采用监督分类辅以目视解译分类法相结合的混合分类法，改进训练样本选取方法，进行变化信息的提取，此方法的使用，使土地利用信息自动提取的精度明显提高，得到的总体分类精度为82．13％和Kappa指数值0．8016、研究中使用了中巴资源二号卫星影像，取得了一定的成效，这在国内土地利用变化影像应用研究方面还较新，需进一步的研究，同时由于此影像的免费使用，使得成本费用大大降低，值得大力推广、研究表明，CBERS遥感数据在干旱、半干旱地区资源调查与监测评价等诸多方面，具有良好的实用性能和应用前景．