基于ETM＋土地利用/土地覆盖遥感信息提取研究——以宝鸡市金台、渭滨两区为例

目的以宝鸡市金台、渭滨两区为例,利用2004年6月ETM＋遥感影像进行土地利用/土地覆盖信息提取研究。方法在遥感技术和地理信息系统技术支持下,对遥感影像各波段进行特征分析的基础上,确定最佳波段组合,采用监督分类中的最大似然分类法结合人机交互解译相结合的方法完成土地利用类型信息的提取。结果通过对分类精度进行评价,结果表明该方法的有效性。结论利用遥感影像快速、定量地提取土地利用信息的方法是进行区域土地利用监测及数据更新的有效手段。     

多步骤分类法在土地利用/覆盖专题提取中的应用

利用遥感分类技术提取土地利用 覆盖专题信息一直是遥感应用研究的前沿 .采用多步骤分类法对龙海市土地利用 覆盖类型的专题信息进行提取 ,并对分类结果进行了验证 .该方法不仅提取的效果理想 ,实现过程实用 ,可操作性强 ,而且避免了一次划分多种类别方法在选择波段组合上的矛盾 .     

利用TM影像提取土地利用/覆被信息的最佳波段研究

以土地利用/土地覆被信息的提取为目的,选定武汉市江夏区的TM遥感影像为试验数据,在对其信息特征进行统计与分析的基础上,通过采用最佳指数因子(OJF)并综合试验区地物光谱特征的分析方法进行TM 影像最佳波段选取的研究.结果表明:TM543波段组合为土地利用/覆被遥感中TM 影像的最佳波段组合,其合成的假彩色影像具有很好的...     

陆地卫星影像用于土地利用覆被变化中的波段组合研究

在遥感图像处理软件（earth resource data analysis system，ERDAS）的支持下，以香日德绿洲为研究区，综合运用该软件提供的多种方法，分别计算了相关统计信息．利用相关系数矩阵、特征向量和特征值，按照最佳波段组合原则，得到了该区用于土地利用与覆被（land use and land cover change，IUCC）的波段组合为TM247（专题制图仪，thematic mapper，TM）．TM145为提取居民点和水域的最佳组合，TM345为提取耕地、林地、草地的最佳组合．该方法及其思想不仅可用于确定陆地卫星影像中的最佳波段组合，而且可用于确定其他专题最佳波段组合中。     

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.     

土地利用分类中TM影像最佳波段组合选择研究

土地利用和土地覆盖变化是全球变化的主要原因,也是生态安全的重要影响因素,遥感影像以其宏观、及时的特点为土地利用分类研究领域提供了重要数据.文章分析了TM影像各波段的光谱特征,运用均值、标准差和相关系数等指标定量分析TM数据各波段和波段之间的特征,用最佳指数(OIF)来衡量各种波段组合的信息量,确定五种波段组合方案,再结合TM影像的光谱特征,最后优选出345波段组合用于土地利用分类.     

DEM在喀斯特山区多云背景下土地利用遥感影像解译中的应用

土地利用分类是研究土地资源,进行土地评价和土地利用/土地覆盖变化等研究的基础。利用遥感(RS)技术可对土地资源进行分类调查。以沿河县为分析样区,沿河县是典型的喀斯特山区县,常年多云多雾,给土地利用遥感解译带来较大难度。研究中以地理信息系统(GIS)技术为工作平台,利用近年ASTER影像为基础数据,采用分层提取特征波段的方法,结合数字高程模型(DEM)数据对沿河县土地利用进行了遥感分类解译。分类结果表明,多云背景下的影像数据和DEM数据相结合的方法,可以更好、更快、更有效地提取土地信息,达到较好的分类精度。     

基于随机森林算法的城区土地覆盖分类研究

随机森林算法是一种高度灵活且易于使用的机器学习算法,目前在遥感影像分类中应用广泛。为了验证其在城市土地覆盖分类中的效果,本文对河南省洛阳市局部城区进行了土地覆盖分类实验,将Landsat 8(OLI)遥感影像的光谱波段、光谱指数和纹理特征相结合,构成多种特征组合进行随机森林算法分类比较,选择分类效果最佳方案,并与支持向量机方法进行比较。后利用随机森林算法对该组合特征变量高维数据进行降维处理,得到优化特征方案。实验结果表明:采用多源特征组合的随机森林算法的土地利用分类效果最佳,总体精度为90.54%,Kappa系数为0.890,比支持向量机方法的分类精度提高了3.1%;降维处理后的特征方案与随机森林结合在保证分类结果拥有高准确度的同时,减少了运算时间,实现了土地覆被类型信息的高效获取。表明随机森林算法在城区土地覆盖分类上有很好的适用性与稳定性。     

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．     

干旱区精河流域绿洲土地利用结构的计量地理多维分析

文章利用1972年、1990年和2010年的遥感数据,采用GIS空间分析技术与计量地理学方法对精河流域绿洲的土地利用结构和空间格局现状及其变化进行了定量分析,并对土地利用结构现状和土地利用结构变化两方面做了相关研究。结果表明：（1）研究区在三个年份均为高多样化地区,说明该区域土地利用类型较多,即齐全程度较高;（2）研究区土地利用组合类型数较少,三个时期均只有3种,且未利用地、草地占绝对优势,区域土地整体功能较弱,体现了干旱区流域绿洲的特点;（3）土地利用程度指数较低,变化较大,总体略有上升;（4）土地利用信息熵总体增加,土地利用类型处于调整期,但增加速率降低,土地利用无序性减小。     

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。     

南方丘陵山区遥感影像特征选择与自动分类方法

选取南方丘陵山区--广西钦州湾 TM影像作为试验区,在地物光谱分析基础上,利用知识型光谱合成、主成分变换对 TM卫星图像进行增强处理,并采用非监督分类与监督分类相结合的方法,对 TM图像及特征图像进行自动分类试验,以寻求适用于南方丘陵山区的土地利用 /土地覆盖的遥感自动分类方法.     

江南丘陵区土地利用/覆被分类

江南丘陵区土地利用/履被类型相对比较复杂，传统的基于光谱特征的计算机自动分类的精度难以达到实际应用的需求．为了提高分类精度，需要模仿目视解译过程，从遥感信息机理与地学规律的综合分析人手，综合其它辅助信息进行分类．在对绍兴试验区地学背景知识和遥感数据光谱特性充分分析的基础上，获取了试验区各类典型地物分类的知识，并以规则的形式表示这些知识，集成TM影像亮度值、亮度值关系和DEM、坡度和坡向地理辅助数据对试验区土地利用/履被进行分类．结果表明，该方法可以方便有效地综合多种辅助数据进行分类，得到令人满意的分类结果，本次试验的分类精度为86．66％。     

IKONOS图象的城市土地利用信息提取方法研究

目前，高分辨率遥感图象正愈来愈多地应用于土地与水资源的监测和管理，其中，IKONOS图象数据因其具有较高的空间分辨率和人机交互的解译效果．在省市土地利用信息获取及在城市研究中更具有广阔的应用前景．以南京幅的IKONOS图象数据为基础．以城乡接合部的不同试验区为对象，着重讨论了高分辨率遥感图象城市土地利用信息的提取与分类方法其主要思想是先应用常用的多光谱分类算法对试验区的土地利用现状进行初始的类别划分，然后采用Majority Filtering技术获取图象的上下信息，并给你根据地物的形状特征和空间关系对初始分类结果进行校正与调整．研究结果表明，当初始的类别划分能满足一定精度时，采用本所提出的方法能进一步改善高分辨率图象城市土地利用信息的分类效果．     

基于IDRISI的遥感影像土地利用类型提取——大连市经济技术开发区为例

基于IDRISI系统,选取2006年,TM遥感图像的1～5和第7波段数据,利用监督分类方法对大连市经济技术开发区进行土地利用类型分类提取.选定训练区后,对训练区进行土地利用类型矢量化,从而提取光谱特征,生成光谱特征文件,再利用最小距离分类器提取研究区域的土地利用类型.最终提取出研究区2006年度的土地利用分布图像,并对...     

TM影像解译中去除云层及其阴影方法研究

目的对TM（Thematic Mapper，专题制图仪）影像上的云层及其阴影进行处理以识别被覆盖的地物。方法在遥感图像处理软件ERDAS的支持下，综合运用该软件提供的多种图像处理方法，分别进行去除云层及其阴影试验。结果利用空间卷积运算、傅立叶变换、傅立叶图像编辑、傅立叶逆变换组合和缨帽变换的方法有效地去掉了试验区图像上的云层；利用去霾处理和主成分分析方法按一定顺序组合将有效地去除云层的阴影。结论该方法及其思想不仅可用于去除云层和阴影对遥感图像质量的影响，而且也可用于其他图像处理中，如影像的割补、分类后处理等。     

TM遥感影像的最佳波段研究——以甘肃敦煌阳关国家级自然保护区为例

选择甘肃敦煌阳关国家级自然保护区TM遥感影像为试验数据,采用最佳指数因子方法(OIF)并结合试验区地物光谱特征进行TM影像最佳波段选取的研究。结果表明:TM125波段组合为甘肃敦煌阳关国家级自然保护区TM影像的最佳波段组合,三个波段包含了较大的数据量,波段与波段之间的相关性较小,其合成的彩色影像易于目视解译,为保护区开展工作奠定了基础。     

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。     

土地利用变化信息自动提取方法

在深入研究了基于 3S 技术更新土地利用图件的方法基础上,从实用化的角度出发,建立了一套利用 3S 技术更新土地利用基础图件的技术流程与方法,并针对不同的数据情况和变化信息自动提取难等问题提出了基于土地利用图斑单元的知识库变化信息自动发现方法、多波段遥感影像交叉相关分析变化识别方法及面向对象的遥感影像分类变化检测方法。然后结合实验数据,对整个工艺流程进行了编程实现和试验验证。实验证明,更新方法在国土资源部的课题中得到证实是切实可行,并取得了一定的效益。     

遥感技术在监测和评价土法炼焦污染源中的应用

利用Landsat5 TM754三波段RGB彩色合成图像,建立了土法炼焦点解译标志.利用卫星遥感监测的结果,对1999年和2004年试验区的土法炼焦点的时空演化进行了信息提取,并对解译结果进行了实地核查验证.结果表明,TM754波段组合解译土法炼焦点具有解译标志明显,结果准确、可靠,判对率为94%.在试验区5年的间隔中,土法炼焦点数量增长10～50倍.