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.     

基于TM数据的敦煌绿洲土壤盐碱化信息提取研究

干旱、半干旱地区的绿洲盐碱化威胁着生态环境.随着空间信息技术的发展,遥感已被广泛应用于土壤盐碱化监测与制图.当前基于遥感技术的盐碱化信息提取方法主要归为基于图像光谱的直接提取方法和基于辅助数据的间接提取方法两大类.间接提取方法精度相对较高,但在缺乏辅助信息时并不可行,此时提高基于图像光谱特征的直接提取精度就尤为重要.本研究提出了一种优化波段组合的盐碱地提取方法,并引入了热红外波段,提高了直接提取方法的精度.以敦煌绿洲为研究区域,基于Landsat TM遥感图像中盐碱地的光谱特征,采用最佳指数因子确定盐碱化信息提取的最佳波段,结合图像变换及数据融合等图像处理方法,利用最大似然分类器进行了图像分类,提取出了敦煌绿洲盐碱地的分布区域.将不同波段组合、不同图像处理方法的分类精度检验结果进行比较得知,陆地卫星TM3,5,6和7波段组合的总体分类精度和盐碱地提取精度最高,增加热红外波段可使总体分类精度提高9%,盐碱地提取用户精度改善最高可达18%.     

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...     

TM遥感影像彩色合成最佳波段组合研究——以恩施市土地利用遥感图制作为例

TM遥感数据具有适合于中等尺度研究的空间分辨率,并相对易于获取,在土地变化研究中应用最为普遍.TM遥感数据为多光谱数据,最佳波段选取是遥感图像增强处理的关键部分,直接影响到目视解译和研究对象的信息提取.采用OIF指数法确定恩施市2000年TM遥感数据的最佳波段组合,完成土地利用遥感图制作.研究结果表明,OIF指数法易于操作,确定最佳波段组合效果较好.     

基于RS、GIS重庆市都市区生态绿地分析

基于TM影像的基础上,应用REDAS和GIS软件,对重庆市都市区的绿地生态进行了研究．为了提取正确的生态绿地专题信息,对TM影像进行了波段组合从而进行解译,监督分类,导入GIS软件进行绿地属性信息的提取,分析了重庆绿地的总体情况,并提出了一定的建议。     

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。     

基于OLI影像的植被覆盖信息提取技术研究 ——以南宁市邕宁区为例

文章以2017年10月28日南宁市邕宁区Landsat 8 OLI影像为数据源，利用ENVI5.3和ArcGIS10.2软件进行数据处理，将原始波段组合、主成分分析组合、衍生波段组合影像用极大似然估计方法进行监督分类，提取南宁市邕宁区的植被覆盖信息，并将分类结果在分类总体精度上相互对比，在空间和提取得到的植被面积数据上对比目视解译结果和南宁市统计年鉴提供的数据，最终确定提取植被覆盖信息的最佳波段组合。研究表明衍生波段组合提取的结果能较准确地反映南宁市邕宁区地表植被覆盖情况，为南宁市邕宁区绿地系统规划提供了参考。     

基于RS、GIS重庆市都市圈生态绿地特征研究

在TM影像的基础上,应用REDAS和GIS软件,对重庆市都市区的绿地生态进行了研究.为了提取正确的生态绿地专题信息,对TM影像进行了波段组合从而完成解译、监督分类,导入GIS软件进行绿地属性信息的提取.分析了重庆绿地的总体情况,并提出了一定的建议.     

ETM+影像提取伏沙地信息的最佳波段组合——以内蒙古锡林郭勒盟西乌旗为例

 以伏沙地信息提取为研究目的，依次应用单波段信息量、相关系数矩阵、最佳指数法（OIF）、典型地物影像光谱特征曲线分析的方法，对内蒙古锡林郭勒盟西乌旗ETM⁺遥感影像数据的最佳波段选择进行研究。结果表明，第4波段信息量大，与其他波段间相关性小，作为必选波段；5、3波段次之；3、4、5波段组合的OIF较高。最后根据目视辨别认定波段（红）4、（绿）5、（蓝）3组合是针对伏沙地信息的最佳波段组合。     

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．     

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。     

县域尺度土地利用/覆被变化研究--以河西走廊肃州绿洲为例

采用中国科学院资源环境数据库中的全国1：10万土地资源利用分类系统，利用1988和2000年Landsat 5的4，3，2(RGB)波段合成影像解译结果，基于GIS(ARC／INFO 7．0)，用变化量、变化率、相对变化率和相对变化度等指标对肃州绿洲近12年来土地利用／覆被变化进行了研究．结果表明：2000年土地利用格局表现为以未利用地(56．19％)、耕地(27．47％)和草地(12．19％)为主，水体、农村居民点用地、林地和城镇用地仅占4．15％，各乡镇土地利用格局差异较大；12年期间，景观破碎度增加，表现在耕地、林地、草地、未利用地斑块的平均面积、周长都在减小．土地利用结构变化表现出耕地、水域明显增加，城镇用地和农村居民点也增加，草地、林地和未利用地呈减少趋势，反映出区域城镇化进程加快和生态环境恶化的趋势；采用土地利用变化量、土地利用变化率、土地利用相对变化度(率)等指标从不同角度反映了肃州绿洲LUCC的变化特点，但都表达出了LUCC较明显的区域差异；通过比较，发现土地利用相对变化度指标在揭示区域土地利用变化中优势明显．     

Knowledge-based land use/cover classification of remote sensing image in Kenli, Shandong Province, China

Quantitative remote sensing methods have been widely adopted for land use/cover information extraction. However, in the Yellow River delta, spectral confusions between different surface features are common, which always introduce errors into the ordinary automatic spectral classification. A knowledge-based land use/cover classification is tried. Based on a systematic analysis of the spectral characteristics of different land use/cover types in the study area, several index models derived from TM digital data of Kenli County are built, which can make pixels of certain land use/cover types enhanced. With the combination of the index models, the expert knowledge of the area and some ancillary data, such as land use maps and soil maps based on ground surveys, rules of every class are determined to extract the land use/cover information. Accuracy evaluation shows that without any manual modification, the land use/cover information determined with remote sensing is 81.8% and accuracy for the spatial distribution of land use/cover cross checked with a random sample is 84.5%. Therefore, this approach provides an effective means for land use/cover information extraction in the Yellow River delta and can be used as reference for other areas where spectral confusions commonly exist.     

重庆市主城区土地利用变化空间分异研究

本文选取重庆市主城区1988---2007年3个时期(1988、2001、2007年)的TM、中巴遥感影像资料,将研究区划分为11个区,从土地利用变化和土地利用综合程度变化等方面分析了研究区土地利用空间分异特征,并对土地利用变化驱动因子进行剖析.结果表明:1988-2007年土地利用结构变化总趋势为建设用地、林地面积增...     

黄土丘陵区土地利用遥感制图研究

选用黑白全色航片、彩色红外航片、MSS 影像和 TM 影像资料,在黄土丘陵区进行土地利用制图的对比实验,对多信息源的资料特点、应用潜力和综合信息提取进行了探讨.结果表明,彩色红外航片是1:50000大比例尺土地利用制图的最优资料,TM 影像可满足1:100000土地利用制图的需要,其资料与航片结合也可进行1:50000土地利用制图及对原有1:50000土地利用图进行更新和修测.     

蒙古国克鲁伦河流域土地利用与土地覆盖现状分析

为构建我国北方疆域生态安全防御体系提供理论依据,以蒙古国克鲁伦河流域作为研究区,利用Path-Row=130-27的TM遥感影像数据,采用PCI、Erdas、ArcGIS等遥感及地理信息系统软件,对近年的土地利用与土地覆盖现状进行分析。通过非监督分类及目视解译,得到调查区林地、草地、灌木林、湿地、农田、水体、城镇七大土地利用类型及其分布特征;探讨了蒙古国克鲁伦河流域土地利用与土地覆盖变化的空间分布规律,得出草地占据主要类型,面积为44.8%,城镇、工矿用地占极小比例,畜牧业是该地区的主要经济活动方式。     

Effects of Land Use Change on the Ecosystem Services Value in the Dry-Hot Valley

The objective of the study reported here was to determine whether LANDSAT TM images could be used to quantify changes in land-use and ecosystem services in Yuanmou County. The sizes of six land use/land cover （LUCC） categories were estimated in Yuanmou County according to the LANDSAT TM images in the summer of 1986 and 2005. Coefficients published by Xie Gaodi and co-workers in 2003 were used to value changes in ecosystem services delivered by each land use/land cover category, and the ecosystem services sensitivity analysis was conducted to determine the effect of manipulating these coefficients on the estimated values. The important results are summarized as followings. （1） The estimated size of cultivated land, pasture land, water area and unused land decreased by 6.39%, 1.35%, 2.25% and 10.67% respectively between 1986 and 2005. By contrast, the estimated size of forest land and construction land increased by about 2.23% and 71.15% respectively between 1986 and 2005. （2） The total ecosystem services value （EVS） of the study area increased from 2 142 132 609.46 yuan to 2 146 416 621.00 yuan, with the net increase of 4 284 011.54 yuan during the 20-year time period. （3） The coefficient sensitivity （CS） of the study are less than unity in all cases （CS 〈 1）. This indicates that the total ecosystem values estimated for the study area are relatively inelastic with respect to the ecosystem service coefficients. While this implies that our estimates are robust and the coefficient is reasonable, highly under or over valued coefficients can substantially affect the veracity of estimated changes in ecosystem service values overtime even when the CS are less than unity（CS 〈 1）.     

Integrating genetic algorithm method with neural network for land use classification using SZ- 3 CMODIS data

This paper presents a methodology on land use mapping using CMODIS (Chinese Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) data on-board SZ-3 (Shenzhou 3) spacecraft. The integrated method is composed of genetic algorithm (GA) for feature extraction and neural network classifier for land use classification. In the data preprocessing, a moment matching method was adopted to remove the stripes in the images. Then by using the reproduction, crossover and mutation operators of GA based on the mechanism of “natural selection”, and with Jeffries-Matusita distance as its discriminate rule and the training samples, the optimal band combination for land use classification was obtained. To generate a land use map, the three layers back propagation neural network classifier is used for training the samples and classification. Compared with the Maximum Likelihood classification algorithm, the results show that the accuracy of land use classification is obviously improved by using our proposed method, the selected band number in the classification process is reduced, and the computational performance for training and classification is improved. The result also shows that the CMODIS data can be effectively used for land use/land cover classification and change monitoring at regional and global scale.     

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。