黄河河口湿地信息遥感提取研究

本文通过几何校正、图像选取以及图像增强等方式进行了遥感影像的预处理,为准确地提取湿地信息提供了数据基础。在舍弃单纯的传统监督分类和非监督分类的前提下提出了一种利用分层提取地物信息的新方法：即,首先根据地物的光谱特征采用模型法对有水的湿地进行提取,然后用非监督分类对其它湿地类型进行提取,最终得到了湿地类型分布图及其相应的面积。     

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.     

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...     

基于地物波谱形态参数化的高光谱图像分类方法研究

利用语素向量的形态描述方法实现地物波谱形态的参数化,以不同地物具有不同波谱曲线为地物分类准则,在MATLAB设计中,实现一种带通配符的地物波谱曲线形态差异遥感图像分类程序,应用此程序对高光谱遥感图像所得的分类结果与其他分类方法所得的分类结果进行对比.结果说明,此方法可以将地物波谱的波形信息最大限度地保留并利用,进一步解决遥感影像分类中"光谱值"相似及现有的光谱匹配方法受类内差异变化影响大的问题,运用Kappa系数的精度评价证明此方法对高光谱遥感图像的分类优于SVM分类方法.     

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.     

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。     

非监督分类的k-means方法在从化市Landsat-7遥感图像的应用

文中利用RSIENVI4.2图形图像处理软件,对广东省从化市Landsat-7ETM+遥感图像依据地物光谱特性,采用非监督分类的k-means方法对遥感图像进行分类,同时也简单地介绍了利用RSIENVI4.2进行遥感图像处理的几个步骤和方法。     

Landsat影像土地利用/土地覆盖信息快速提取技术研究

遥感图像快速识别是遥感数据应用于土地利用/土地覆盖动态监测的难点问题。根据海拔高差大地区地表覆盖的垂直性特点,利用数字高程模型分割影像,分析各区域的光谱特征和纹理特征,采用植被指数和纹理组合对不同区域地表信息进行提取,并根据野外实测数据进行精度验证。结果表明,该方法能有效提高地物识别精度,有一定实用价值。     

耀光水体、非耀光水体和云层的多光谱遥感识别模型

太阳耀光水体和水云的光谱相似性导致绝大部分多光谱遥感图像云检测算法的太阳耀光信号误识别.选取对耀光水体、非耀光水体、水云、冰云光谱信息差异性和敏感性最大的红光波段及中红外波段,结合上述4类分类对象的遥感统计数据,从黑体辐射理论和云粒子微观物理性质出发,分析二维特征空间中不同类型水体和云层的辐射分布差异,提出利用多光谱遥感数据AVHRR识别不同类型水体和云层的红光-中红外光谱普适性分类模型.该分类模型对于多光谱遥感数据具有广泛适用性,可作为发展多光谱识别分类自动化算法的基础.     

非监督分类的k-means方法在从化市Landsat-7遥感图像的应用

文中利用RSI ENVI 4.2图形图像处理软件,对广东省从化市Landsat-7 ETM 遥感图像依据地物光谱特性,采用非监督分类的k-means方法对遥感图像进行分类,同时也简单地介绍了利用RSI ENVI 4.2进行遥感图像处理的几个步骤和方法.     

非监督分类的k-means方法在从化市Landsat-7遥感图像的应用

文中利用RSI ENVI 4.2图形图像处理软件,对广东省从化市Landsat-7 ETM+遥感图像依据地物光谱特性,采用非监督分类的k-means方法对遥感图像进行分类,同时也简单地介绍了利用RSI ENVI 4.2进行遥感图像处理的几个步骤和方法.     

ETM+(TM)数据在土地利用动态监测中的应用

对研究区两个时相的ETM (TM)影像进行土地利用分类,分别采用分类后比较法、图像差值法、光谱特征变异法等方法进行了土地利用变化信息的发现和提取.结果表明:各种动态监测方法中,基于图像融合的光谱特征变异法效果最好,在采用该方法获得的融合图像中,对新增的线状地物,可识别出的最小宽度为9.8 m;新增的面状地物,可识别的最小面积为1 000 m2左右.该融合图像可以作为土地利用动态监测的指导数据.     

光学遥感影像土地利用分类方法综述

土地是实现经济社会高质量发展的基础性资源,光学遥感影像以时间、空间、光谱等特有的优势为土地利用变化的发现、识别、分析提供了很好的支持,利用光学遥感技术提取土地利用变化信息已经成为重要的研究领域。论文以近年来土地利用分类相关文献为基础,分别从数据源、处理流程、处理精度、计算效率等角度对土地利用分类应用较为广泛的目视解译、监督分类、非监督分类、深度学习等四类方法进行了分析和总结。最后展望了光学遥感影像土地利用分类方法的发展方向     

一种基于光谱与纹理特征的多光谱遥感图像地物分类方法

基于光谱特征对高分辨率多光谱遥感图像进行地物分类易形成噪声,提出一种光谱特征与纹理特征相结合的地物分类方法。首先基于光谱特征与纹理特征利用四叉树技术,对图像进行分块处理,以图像块的方式提取地物的光谱特征和纹理特征,然后采用支持向量机(support vector machine,SVM)对图像块进行地物分类,并通过区域增长方法对边缘区域进行处理,使得分类区域边界清晰。对Quickbird多光谱遥感图像进行实验,实验结果表明,该方法地物分类结果精度较高、区域一致性强、噪声少。     

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。     

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。     

基于最小体积约束的非负矩阵分解模型的高光谱解混算法探究

高光谱遥感图像中,遥感影像的分类精度和地物识别会因混合像元的存在而受到影响,从而限制了遥感科学向定量化发展.基于最小体积约束的非负矩阵分解方法,不仅不需要假定纯像元的存在,而且在自动提取端元的同时获取对应的丰度图,这种非监督的光谱解混技术克服了传统方法的限制条件,为高光谱图像中混合像元问题的解决提供了新的思路和方法.     

基于ETM影像的水体信息自动提取与分类研究

在综合分析各种水体信息提取方法的基础上,以烟台市为例,利用ETM遥感影像数据,通过光谱特征分析和NDVI识别水体信息,并在各种专业软件的支持下,将水体与其它地物类型区分开来,实现水体信息的自动提取,最后利用形状指数、面积以及其它特征对水体进行分类,并对分类结果做出精度评价.     

鄱阳湖滨湖区多季相Landsat 8 OLI数据遴选及其土地利用/覆被遥感分类提取

鄱阳湖滨湖地区是中国南方内陆浅水型湖泊滨岸带与红壤丘陵交错的典型区域。研究以江西省上饶市鄱阳县为例,在ENVI遥感平台的支持下,利用2014年多季相Landsat 8 OLI遥感影像数据资料,通过实地土地利用/覆被调查与地物光谱分离度分析进行遥感数据遴选,对优选数据采用马氏距离(MD)法、最大似然(ML)分类器、人工神经网络(ANN)分类器、支持向量机(SVM)分类器、光谱信息散度(SID)分类器、波谱角分类器(SAM)等8种监督分类方法进行监督分类。在先验知识和野外调查数据的基础上,对分类结果进行分析;然后通过总体分类精度、混淆矩阵和Kappa系数对几种分类器的精度进行评价和比较。并针对鄱阳湖滨湖地区土地利用/覆盖分类问题探究几种遥感分类方法的优劣,挑选最适用遥感分类方法。结果表明:在鄱阳湖滨湖地区,各季节影像中地表光谱可分性在8月达到最佳值,期间所获取是优选数据,有利于遥感分类识别;人工神经网络法、支持向量机法(SVM)具有较好的的分类效果和分类精度,总体分类精度96%,Kappa系数0.94。总体上讲,SVM分类器的分类精度和Kappa系数都要优于其他分类器,相比之下7-10月获取的影像更适合于鄱阳湖滨湖地区土地利用/覆被的遥感识别和提取。通过遥感数据最优遴选,并结合优选遥感分类器,可以显著提高鄱阳湖滨湖区土地利用/覆盖信息提取效率和遥感高精度分类的总体精度,有助于提升该地区大范围土地利用/覆盖遥感宏观监测的可靠性和精准度。