基于GF-1卫星WFV数据的全国建设用地自动监测技术研究

该文以国产高分一号卫星WFV数据为数据源,采用面向对象分类技术,研究面向全国范围的宏观监测信息提取技术及系统实现。一方面,研究了大尺度上利用高分遥感影像和面向对象分类技术进行宏观监测信息提取一整套技术方法,并对其中的建设用地进行了重点研究。另一方面,在集群计算环境下,利用高分一号卫星WFV数据,实现基于面向对象的宏观监测信息自动提取,并重点对建设用地提取结果进行了验证,验证结果显示分类精度优于80%。该研究提高了利用中等分辨率影像进行宏观监测的准确性及时效性,为合理利用和管理土地资源提供决策支持信息,支撑土地利用业务化应用。     

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。     

中分辨率遥感影像土地利用覆被信息自动提取研究——以太原市区Landsat8影像为例

"土地利用/土地覆被"(简称LUCC)是全球环境变化研究的热点问题之一,遥感技术是LUCC研究的重要手段,遥感影像LUCC信息的高精度自动提取成为众多专家学者关注的重要研究领域.Landsat系列卫星影像是最早且最为广泛使用的中分辨率陆地遥感影像.文章以2013年2月发射的Landsat8卫星的OLI影像为研究对象,利用ENVI软件,对太原市区的土地利用/土地覆被信息分别用最大似然法和决策树分类法实现自动提取,并进行精度比较.结果表明:最大似然法提取的总体精度为69.33%,Kappa系数为0.605 5,主要是耕地与林地、草地、建设用地以及建设用地与裸地的混分、错分现象较为严重,造成分类精度较低;而决策树分类法的自动提取通过确定适当的判别规则,使地类间的混分、错分现象明显改善,分类总体精度提高到91.33%,Kappa系数达到0.892 3,各土地利用类型的分类精度均有一定提高.     

基于优化有理函数模型的高分辨率遥感影像几何校正及其精度评估 ——以ZY-3和Pléiades卫星数据为例

高分辨率遥感影像的几何校正是其后续影像处理的基础,对提升影像预处理的几何精度具有十分重要的应用价值.本文通过优化有理函数模型(rational function model,RFM),分别对资源三号(ZY-3)和Pléiades卫星高分辨率遥感影像进行几何校正,比较了不同数量地面控制点情境下几何精度提升的效果,并对二者的校正结果进行对比.研究结果表明:(1)未加入控制点时,ZY-3和Pléiades卫星影像平面误差 7. 20 m;(2)当添加1个控制点对RFM进行优化后,2种卫星的高分辨率影像平面误差可降低至4 m左右;(3)随着控制点数目的增加,2种卫星影像的平面误差降低幅度变小,但整体偏移方位改变不大.通过优化RFM的几何校正方法可以不同程度地提升高分辨率影像的平面几何精度,提升效果明显,可满足遥感监测、测图等应用需求.     

2m分辨率遥感影像地表覆盖分类误差研究

以贵州省镇远县焦溪镇为研究区,以资源3号(ZY-3)2m分辨率卫星影像为主要数据源,采用面向对象分类技术提取研究区地表覆盖信息,将提取结果与普莱亚(Pleiades)影像,经目视解译并结合实地验证获取的高精度地表覆盖进行对比,分析ZY-3影像提取地表覆盖各类型的精度误差。研究结果表明:ZY-3影像相对于Pleiades数据提取平均总误差为1.56%,其中旱地和建设用地分类误差相对较大,精度误差分别是3.41%和3.08%。而水体分类误差最小,为0.70%,其余地类水田、乔木林、灌木林、草地、裸地提取误差则分别是1.28%、0.53%、0.86%、1.18%、1.47%。     

基于粗集的遥感影像决策树分类新方法

土地利用信息是进行土地规划和管理的重要数据,有着重要的经济价值.采用计算机仿真技术对遥感影像进行自动分类是一种获取土地利用数据十分有效的手段.然而遥感影像的不确定、不一致现象易导致过度拟合,增加了分类难度.提出了一种新的基于粗集的决策树用于遥感影像分类.经试验表明该分类方法较CART树、ID3树等算法在分类精度、防止过度拟合方面均有所提高.     

基于Landsat影像的面向对象土地利用分类——以下辽河平原为例

基于Landsat OLI影像运用支持向量机和随机森林分类方法进行下辽河平原地区面向对象土地利用分类,同时探讨DEM因素对分类精度的影响.结果表明:(1)研究区随机森林分类的总体精度和Kappa系数优于支持向量机分类的结果,同时参考DEM因素有助于提高分类精度,总体精度最高为91.80%.(2)研究区支持向量机分类方法下水田和建设用地的分类精度较高;而旱地、林地、水域和未利用地更适用于随机森林分类方法.DEM因素对于水田、旱地、水域及未利用地的分类精度有提升作用,而对林地的分类精度有一定的削减.(3) 2015年研究区土地利用以耕地为主,其次是建设用地和林地,水域、未利用地和草地的面积相对较少.中等分辨率遥感影像的面向对象土地利用分类的适用性较好,可为区域土地利用信息提取提供参考.     

基于决策树的多源遥感数据分类

遥感影像是获取土地覆盖信息的重要手段。分析了影响决策树分类的特征因子,并根据这些因子构建分类决策树。结合中分辨率多源遥感数据,对贡嘎山区进行土地覆盖分类,通过与最大似然法分析对比,基于决策树的多源数据分类对试验区的分类精度(总体精度85.71%,Kappa系数0.83)远高于基于像素的最大似然法监督分类(总体精度63.56%,Kappa系数0.58)。     

随机森林算法在干旱区土地利用遥感分类中的应用研究

为了验证随机森林算法在干旱区土地利用遥感分类中的效果,本文采用随机森林算法,结合Landsat8遥感影像以及DEM、NDVI等辅助数据,解译了干旱区典型流域玛纳斯河流域的土地利用图。分析结果表明:(1)分析决策树数量(k)和分类变量数量(m)对分类精度具有很大影响。通过优化2个参数得到最优随机森林模型,当k取103、m取6时,模型分类精度可达95%;(2)通过土地利用分类精度的影响因子分析发现,海拔高程和归一化植被指数对土地利用分类的影响程度比坡向的影响更大。(3)通过分类结果对比分析发现,应用随机森林算法分类的精度比用最大似然法的分类精度高9%,利用变量重要性筛选出的遥感波段构建优化随机森林模型,能有效降低遥感数据源数据量,而Kappa系数保持在0.97不变。随机森林算法可以在干旱区土地利用分类中广泛应用。     

基于SVM的遥感影像监督分类方法研究 ——以天水市三阳川地区为例

遥感影像分类技术是研究土地利用、规划与地理空间信息分析的重要技术手段,遥感影像分类的模型算法在各类遥感图像分类应用中起着重要作用.文章通过实地踏勘数据与图像纹理与光谱信息对比分析选择训练样本,对SVM支持向量机等6种分类方法进行结果分析与分类精度评定并得出结论.通过分类实验数据对比分析,得出基于SVM分类方法的精度高于...     

多源数据结合的高分一号土地利用/覆盖分类方法研究

基于多时相的GF-1数据获取NDVI时序变化、NDWI和MNDVI等指数图像数据，辅以Landsat8卫星OLI影像和数字高程模型(DEM)数据，得到了不同地物在光谱、时相和形状等方面的特征；通过分析各种地物类型在这些特征上的差异和变化规律，总结出不同地物的特征提取规则，构建了一种基于GF-1数据在地物复杂地区的土地利用/覆盖分类方法，并以广州市为实验区，运用该方法、最大似然法和最小距离法进行了土地利用/覆盖分类及其精度评价.结果显示:基于GF-1数据在地物复杂地区的土地利用/覆盖分类方法的总体精度为85.86%(部分地物分类精度达到95%以上)，与最大似然法及最小距离法相比，其总体精度分别提高了4.62%和12.24%，说明该方法能够更好地发挥GF-1遥感数据在土地利用/覆盖分类中的实际应用潜力，且有效提高了各种土地利用/覆盖地物类别的分类精度.     

基于决策树模型的面向对象方法的遥感湿地信息提取

以宁夏回族自治区中卫市与腾格里沙漠边缘及其毗邻区域为研究区,运用基于决策树模型的面向对象方法,对图像融合后15m分辨率的Landsat 8 OLI遥感影像进行湿地信息提取研究,并与基于对象的最大似然法的分类结果进行比较,结果表明,基于决策树模型的面向对象法相比于基于对象的最大似然法的湿地分类总体精度提高了18.45%,Kappa系数提高了0.17,分类结果精度显著提高。     

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.     

基于几何特征与NDWI的城市水体信息提取研究

在遥感影像获取地物信息过程中,有效提取水体信息与掌握其变化趋势,已成为水资源合理利用,实时规划以及未来保护的重要依据.选用浙江长兴县高分一号遥感卫星数据,根据遥感影像不同地物光谱特征,运用归一化水体指数方法(NDWI)并参考影像包含的几何特征,借助易康软件平台进行遥感影像的面象对象分类,分类为水体和其他两种类别.通过归一化水体指数与基于易康面向对象分类结果与传统基于像素分类的结果进行综合对比分析,基于几何特征与NDWI的分类方法明显优于传统基于NDWI分类方法,能更好利用影像所含的地物特征信息,其结果更加符合真实情况.     

基于面向对象决策树的农作物分类识别方法

文章为缓解农业遥感农作物分类识别方面的分类精度与成本、空间分辨率与识别方法之间的矛盾问题提供新的方法。以中分辨率的Landsat TM/ETM+遥感影像为主要数据源,农田系统图斑的矢量数据作为参考,面向对象方法和CART决策树算法等相结合,提出一种面向对象决策树的农作物分类识别方法。文章分别用提出的方法和传统的决策树分类方法对新疆焉耆盆地2011至2014年的各种地物进行分类识别,4年的平均分类精度92.09%(Kappa系数为0.91)。新方法不仅提高农作物分类识别的总精度,还能比较完整地保持农田作物的轮廓。该成果为中等分辨率的遥感影像以高精度的农作物分类识别、信息提取和动态监测提供可能。     

基于多特征的高光谱遥感土地利用信息提取

【目的】为了降低高光谱遥感数据噪声,提高土地利用分类信息提取精度,探索结合纹理和空间信息的分类方法。【方法】以河南镇平县Hyperion高光谱成像光谱仪获取的高光谱影像为数据源,借鉴决策树分类思想,采用了一种结合光谱、纹理和空间信息的高光谱遥感多特征地类提取方法,先通过提取光谱特征初步提取地类,再分别采用提取纹理特征和基于空间信息的植被提取进行详细地类信息的分层提取,最后,用地面实测样点验证各类土地利用类型的分类精度,比较了用不同方法对不同地类的提取效果。【结果】基于多特征的地类分层提取体系中,采用各波段光谱反射率区分大的地类,再用纹理特征进行光谱差异较小的地类划分,而基于空间信息进行植被的分类。通过结合纹理和空间信息提取方法的总分类精度达86.7%,较最大似然法分类精度提高13.3%。【结论】高光谱与纹理和空间信息相结合的遥感分类方法能有效减小噪声,提高分类精度,可为土地利用分类提取研究提供一定的参考。     

一种改进的决策树分类方法在土地利用信息提取中的应用

选择昆明市作为研究区,以2011年LandsatTM影像为基础数据,通过分析研究区地形特征,提出把研究区进行分区并分别确定高程、坡度决策规则的改进型决策树分类方法,并结合分析的光谱特征规律,在决策分类中引进了比值型指数、NDVI值,构建基于光谱特征和地学辅助知识的决策树信息提取模型,最后对传统计算机自动监督分类方法与决策树信息提取模型方法解译的昆明市土地利用数据的精度进行评价。研究结果表明：基于改进的决策树分类方法进行遥感信息提取的昆明市土地利用数据的Kappa指数比传统监督分类方法提高了0．234,分类精度提高了17．03％;从各种地类类型的测试样本点平均正确率来看,改进的决策树分类方法比传统监督分类方法提高了21％,大大提高了LandsatTM遥感数据分类的精确度和可靠性。     

结合多特征的高光谱遥感土地利用信息提取

【目的】为了降低高光谱遥感数据噪声,提高土地利用分类信息提取精度,探索结合纹理和空间信息的分类方法。【方法】以河南镇平县Hyperion高光谱成像光谱仪获取的高光谱影像为材料,借鉴决策树分类思想,采用了一种结合了光谱、纹理和空间信息的高光谱遥感多特征地类提取方法,先通过提取光谱特征初步提取地类,再分别采用提取纹理特征和基于空间信息的植被提取进行详细地类信息的分层提取,最后,用地面实测样点验证各类土地利用类型的分类精度,比较了用不同方法对不同地类的提取效果。【结果】结合多特征的地类分层提取体系中,采用各波段光谱反射率区分大的地类,再用纹理特征进行光谱差异较小的地类划分,而基于空间信息进行植被分类。通过结合纹理和空间信息提取方法的总分类精度达86.7%,较最大似然法分类精度提高13.3%。【结论】高光谱与纹理和空间信息相结合的遥感分类方法能有效减小噪声,提高分类精度,可为土地利用分类提取研究提供一定的参考。     

一种基于高斯拟合的水生植被遥感分类阈值确定方法

水生植被作为浅水湖泊的重要组成,其丰度和盖度变化影响着湖泊生态系统的平衡。卫星遥感技术是浅水湖泊水生植被类群时空监测的有效手段,决策树是目前主流的水生植被遥感分类方法。但决策树中分类特征的阈值大多是通过与影像同步的大量实测样点训练确定,对于缺少实测样点的影像,难以获取准确阈值,成为水生植被类群分布历史重建的瓶颈。基于HJCCD影像数据,获取洪泽湖水生植被类群敏感光谱特征图像的直方图,结合高斯模型,建立了一种基于高斯拟合的水生植被遥感分类阈值计算方法,计算得到分类特征的阈值并建立决策树,开展洪泽湖的水生植被类群提取,分类总体精度为84%,Kappa系数为76%.该方法可实现缺少同步实测样点时,水生植被分类特征阈值的准确、自动化计算,为浅水湖泊的水生植被分布的历史重建提供了有力的方法支撑,进而可对湖泊高效管理和生态修复等提供理论指导。     

基于遥感影像的城镇用地变化分析--以纸坊镇为例

基于纸坊镇遥感影像数据,利用遥感软件,通过监督分类与非监督分类提取用地信息,然后进行空间建模,对纸坊镇用地变化进行遥感动态监测,总结出遥感监测用于城镇用地有很重要的意义,并对纸坊镇的用地提出了建议.