基于实测光谱对喀斯特地区土地覆盖类型丰度提取

利用线性光谱模型对土地覆盖类型相对复杂的喀斯特地区进行混合像元分解。以贵州省镇宁县为研究区域,基于实测光谱信息,以Landsat TM8影像为信息源,选取裸土、裸岩、绿色植被、干枯植被为端元,利用线性分解模型提取地类覆盖信息,计算端元覆盖面积。通过对丰度图像的归一化植被指数(NDVI)值与TM8经过缨帽变换的NDVI值进行回归分析,验证端元选取精度,得到R2>0.85。研究表明:在喀斯特山区,利用实测光谱混合像元分解,有效提取植被、裸岩、裸土丰度,提高土地覆盖分类精度的方法是可行的。     

基于线性光谱混合模型的混合像元分解研究——以合肥市为例

利用Landsat ETM+数据,在水体掩膜的基础上,采用线性光谱混合模型(Liner Spectral Mixture Model,LSMM)进行混合像元分解,得到合肥市高反射率地物、低反射率地物、植被和土壤四种端元的丰度图像以及RMS误差分量图像.应用线性光谱混合模型研究城市地表组分组成,端元(End-member)选取是模型成败的关键.通过分别采用手动选取端元和利用纯像元指数(PPI)法选取端元两种方法,从定性角度对比两种方法得到的结果,结果表明在本研究区内手动选取的端元比PPI选取的端元模型拟合精度更高,能够得到更高精度的分量图像.     

基于线性混合模型的丘陵山区植被丰度遥感信息提取研究——以江西梅江流域为例

从TM遥感影像提取针叶林、阔叶林和低矮植被的丰度信息,对森林资源调查和生态建设具有重要意义。为改善线性混合像元分解的精度,除了经过FLAASH大气校正、MNF变换、PPI计算和人-机交互可视化端元选择等一般步骤外,尝试增加了地形校正并修复辐射极值、NDVI阈值法掩膜处理和反射率归一化处理3个环节。与此同时,进行了相似线性分解的简单实验,结果表明:增加了这3个处理环节可以改善线性分解的精度,RMS分量图显示均方根误差图的平均值由0.009 46降到0.004 91,均方根误差小于0.007 75的像元数占误差图全部像元数的百分比由55.61%上升到81.36%。选择野外随机均匀分布的60个样本点对模拟结果进行了线性拟合检验。实验二阔叶林、针叶林和低矮植被丰度模拟值和实测值之间的相关系数R2比实验一分别提高了0.211 6、0.045 6和0.130 7。     

基于混合像元分解的水体面积提取算法

为减小水体边界混合像元对水体面积提取精度的影响,提出基于混合像元分解的水体面积提取改进算法。以ALOS数据为例,利用混合像元线性分解模型获得各像元水体丰度,结合阈值法和数学形态学算法分别提取纯净水体像元和水体边界像元;通过分析水体边界像元的水体丰度构成,提出水体边界像元面积修正算法,实现水体面积修正。研究结果表明,与混合像元分解直接提取的水体面积相比,修正算法提取的水体面积精度最大提高6.7%,有效减小滩地水分对水体边界像元水体丰度计算的影响。     

基于混合像元分解的OLI影像草原植被覆盖区遥感岩矿信息提取研究

在植被覆盖区,植被与部分矿物存在相似的反射光谱特征,运用常规的遥感信息提取方法难以有效地提取岩矿及蚀变信息.基于Landsat8 OLI数据,以白云鄂博西南草原覆盖区为研究区,通过线性混合像元分解法从混合像元光谱中减去植被类型终端单元的反射率值及其强度,达到抑制植被干扰的目的,实现岩石、土壤光谱重建.对比植被抑制前后OLI数据植被相关统计信息,并采用主成分分析法进一步提取研究区植被抑制前后的羟基异常信息,结合野外验证表明:在中低密度草原覆盖区,运用线性混合像元分解法可有效抑制植被干扰,抑制干扰后提取的遥感蚀变信息更为客观.     

简析高光谱图像解混技术及算法

混合像元的存在影响了高光谱图像应用精度的提高,对解决问题的研究已经成为高光谱图像研究领域的一个热点。首先,对混合像元产生的原因进行了分析;然后,对高光谱图像解混涉及的线性混合模型、端元提取和混合像元分解等三个方面的内容进行了详细论述,对现有的各类端元提取算法和混合像元分解算法进行了分析和对比,比较了各算法的优缺点;最后,对高光谱图像解混技术和算法的发展进行了展望。     

面向混合像元分解的光谱维小波特征提取

根据线性混合模型的特点,探讨面向混合像元分解的光谱特征提取与选择,提出以小波低频系数为特征的混合像元分解方法.高光谱像元矢量进行离散二进小波变换后,提取光谱特征影像,再基于特征影像估计出混合像元的组分,并用AVIRIS合成影像验证该分解方法.实验结果表明,良好的光谱特征能够较大地提高遥感混合像元的分解精度,比原始波段分解的精度提高约23%.     

基于迭代加权L1正则化的高光谱混合像元分解

为了提高高光谱图像混合像元分解的精度,对基于稀疏性的线性混合像元分解方法进行研究。采用一种迭代加权的L1正则化方法进行高光谱混合像元分解,给出相应的模型和算法。通过引入多步加权L1优化求解过程,且根据当前解修正下一步迭代的权值,能更好地利用混合像元丰度系数的稀疏性。试验结果表明,基于迭代加权L1正则化的高光谱混合像元分解精度比基于传统L1正则化的方法高,特别适用于信噪比较高的高光谱图像。     

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.     

基于混合像元分解的火星南极矿物制图研究

对火星高光谱遥感数据进行混合像元分解,有助于获取像元内部火星表面矿物含量。端元光谱提取和光谱解混是混合像元分解的关键技术。以ORB0942_2轨道覆盖的火星南极地区作为研究区,应用纯净像元指数法(PPI)从影像中提取出端元光谱,并利用线性分解模型对影像中混合像元进行了分解,计算出其各端元组分的百分含量,获得了研究区水冰、石膏、钙镁橄榄石及紫苏辉石的相对含量分布图。     

基于遥感影像光谱分析的蓝藻水华识别方法

利用Landsat-7 ETM+遥感影像数据,以淀山湖为例,在分析蓝藻和其他典型地物影像光谱曲线及其特征的基础上,构建归一化蓝藻指数(NDI_CB),有效地从浑浊水体中提取蓝藻信息.通过k-均值非监督分类结果可以发现,构建的归一化蓝藻指数较传统的归一化差值植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI)更加适用于提取低密度蓝藻空间分布信息.在此基础上,基于遥感影像光谱特征和归一化蓝藻指数,采用了支持向量机的分类识别模型,最终得到淀山湖区域蓝藻的空间分布范围与面积,通过发现在某一特定时间蓝藻分布的规律,为蓝藻预警和治理的生态学分析提供了及时、有效和客观的依据.     

城市热岛研究中地表温度与植被丰度的耦合关系

城市热岛遥感研究传统上应用归一化植被指数(Norm alized D ifference Vegetation Index,NDVI)作为植被丰度(vegetation abundance)的指示,并用于耦合地表温度与植被之间的关系.文章探讨了运用光谱混合模型获得的植被比例(vegetation fraction)作为植被丰度指标的一种选择,以2000年9月14日获得的122/44景ETM 截取的广州市海珠区作为验证影像,运用最小二乘法将变换的影像分解成三个分维影像,即绿色植被、非渗透性表面和水体.结合最大似然分类和决策树算法的混合分类处理,将比例影像进行土地覆盖分类.结果表明,地表温度与分解的植被比例的负相关关系比地表温度与NDVI的负相关关系要高出几分.由此说明,地表温度结构的空间变异无疑与归一化植被指数和植被比例相关,不同土地覆盖类型的热辐射与植被动态的相互影响导致地表温度在光谱辐射率和结构上的变化,这些变化在别的影像中也有表现,这是城市热岛空间格局形成的原因.     

基于遥感影像的郑州市建筑用地信息提取

以郑州市landsat ETM影像为数据源,进行建筑用地信息提取。首先,提取出归一化植被指数（NDVI）和归一化建筑指数（NDBI）影像,然后分别对所得的指数影像进行二值化,获得二值化图像,再利用叠加分析的方法对两幅指数图像进行逻辑判别,从而提取出建筑用地信息,再进行精度验证。结果表明,利用NDBI和NDVI相结合的方法弥补了单一利用归一化建筑指数的不足,同时人为干扰因素较少,是一种比较客观、准确、快捷的城市建筑用地信息提取方法。     

渭河流域关中段近30年植被动态变化分析

选取渭河流域关中段1980、1990、2000、2005、2007年5期MSS/TM/ETM影像数据,计算提取流域不同时期的归一化植被指数(NDVI),并根据像元二分模型估算关中段流域1980—2007年的植被覆盖度分布,将计算得到的植被覆盖度进行分级处理,获得渭河流域关中段植被覆盖度分级图,系统研究了渭河关中段近30 a来的NDVI和植被覆盖的时空变化特征,详细地分析了不同时期、不同区域植被在其生长周期内的长势情况,以及植被生长状况在空间上的差异性,系统研究了渭河流域关中段近30 a的植被动态变化.结果表明:该区域NDVI和植被覆盖度近30 a总体上呈增长趋势,仅1990—2000年期间有所下降.     

江苏沿海地区NDVI的演变特征及其对区域气候变化的响应

以江苏沿海地区为研究对象,利用1998—2008年从SPOT VEGETATION中提取的归一化植被指数(NDVI)资料,分析江苏沿海地区植被覆盖的时空变化规律。结果表明:(1)江苏沿海地区的NDVI有明显的季节变化,春季3、4月份及夏季7、8月份NDVI指数上升明显;近10年来,江苏沿海地区植被覆盖率呈增加趋势,植被状况有所改善。(2)1999年江苏沿海地区NDVI具有明显的区域差异,其表现为盐城较高、连云港次之、南通较低;到2007年连云港、南通地区NDVI明显增加,盐城地区总体增加,但区域差异较大,部分地区还出现了明显的下降趋势。(3)江苏沿海地区气候(气温、降水)因素对NDVI影响作用明显,二者均对NDVI有显著的正相关性,其中气温是主导因素。     

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.     

不同土地覆盖类型上地表温度与植被覆盖关系研究——以福州市为例

以ASTER为数据源,提取研究区的地表温度,并从不同土地覆盖类型上分析地表温度与NDVI、植被覆盖度之间的定量关系.结果表明在各土地覆盖类型上地表温度与NDVI、植被覆盖度的线性关系并不明显,而在1%的间隔上平均地表温度与植被覆盖度呈明显线性关系,在0.01间隔上地表温度和NDVI关系呈分段线性关系,利用1%间隔的植被覆盖度更有利于分析地表温度和植被的关系.     

基于时序NDVI的三峡库区植被覆盖时空变化特征分析

基于250 m 分辨率的MODIS-NDVI数据,从时间变化和空间变化两方面分析2000年～2015年三峡库区植被变化特征,运用一元线性回归趋势分析方法和F检验方法对三峡库区NDVI的变化趋势进行了定量研究.结果表明：16 a 来三峡库区NDVI总体上趋于波动增长,年均增长率为0.17%,但在时间和空间上有不同的变化特点.从季节差异上看,春季NDVI增长最快,其次是秋季和冬季,夏季NDVI变化趋势较平缓.从NDVI的空间变化格局上看,NDVI呈显著增加趋势的面积占整个库区面积的14.47%,轻微增加占55.77%,增加区主要分布在库区的北部、东北部、东部及东南部.库区20个县(区)NDVI 呈显著增加的面积均大于显著减少面积,其中巫溪、兴山、宜昌、巴东4县的增减面积均在800 km2以上,植被覆盖提升明显;忠县、重庆市区、渝北、长寿4县(区)的增减面积差均低于30 km2,植被覆盖增加相对较慢.库区各类型植被的NDVI均呈上升态势,其中草地NDVI增长最快,阔叶林NDVI显著增加面积占其总面积的比例最高,灌丛NDVI显著增加面积在所有植被类型中最大,退耕还林还草和农业生产模式转型也促使农作物NDVI缓慢增长.     

融合多尺度纹理特征森林资源信息提取

基于SPOT-5多光谱和全色影像进行图像融合,构造NDVI植被指数,提取多尺度纹理特征并参与分类;基于SVM方法进行森林资源植被分类.结果表明:高通滤波(HPF)为最佳的图像融合方法,与单尺度纹理与光谱信息融合的分类相比,多尺度纹理与光谱信息融合的分类方法总精度提高了3%,验证了新方法的可行性.     

基于遥感的上海城市热岛效应与植被的关系研究

选择2001年3月和7月上海地区的陆地卫星ETM+影像,利用ETM+热红外亮温计算模式将6波段影像灰度值转换成像元亮温,由此直接表征地表温度分布,对城市亮温热岛的空间分布特征、强度变化及其相关影响因素进行了概括.通过提取归一化植被指数(NDVI),并基于统计方法对不同下垫面类型的局域亮温和NDVI进行回归分析,一致证明亮温与植被水平呈明显负相关,且植被降低下垫面温度的效果夏季强于春季;对回归方程斜率的比较又揭示出植被对地面温度的影响受下垫面用地类型结构的制约;增加相同水平的植被,夏季白天降温程度在植被面积占优势的地区不及非植被或少植被区.建议应根据不同类型的下垫面环境进行针对性的植被规划.