基于遥感和GIS的景观分类研究——以安徽省为例

本文以安徽省为例,探讨了地理信息系统在景观生态分类中的应用。文中分类主要包括四个方面,第一,根据研究区特点及景观生态分类的实际需要确定分类的方法及各级指标体系;第二,对分类所需数据进行处理,提取分类所需的各种信息;第三,将各种信息综合叠加,得出景观分类系统,并做出研究区景观类型;第四,对分类结果进行评价,进而分析分类方法的优劣。研究结果表明遥感和GIS是景观生态分类的一种有效方法。     

基于遥感的煤矿区景观生态分类

矿区景观生态分类是矿区景观格局、景观功能、景观规划研究的先行工作,为了得到适合于煤矿区的景观生态分类,在总结煤矿区景观生态分类研究现状、趋势的基础上,分析了研究煤矿区景观生态分类的必要性,论述了建立煤矿区景观生态分类的意义,以遥感技术为支撑,得出了基于中小尺度的煤矿区景观生态分类框架,并结合兖州矿区给出了景观生态分类实例,并进一步指出了今后煤矿区景观生态分类研究的重点和发展趋势。     

GIS的信息分类

地理信息分类是地理信息系统（ＧＩＳ）信息编码的基础，在ＧＩＳ应用推广中具有控制性质的基础作用。研究和实验性检验证实：地理信息分类系统不能是现有的分类系统简单归并。据此，遵循地理信息分类和原则，结合云南省的实际情况，拟定了一个４级分类系统。它具有较强的系统性、科学性、可扩延性，消除了派生信息并保证了信息的基础性。它克服了现有系统中存在的问题，具有实用性。在这个信息分类系统基础上编制的信息代码码长短，     

GIS支持下的山区遥感影像决策树分类研究

以福建省顺昌县为研究区,首先利用光谱、纹理等信息对森林进行初分类;在此基础上,分析各森林类型在不同地形条件下的混淆情况,借助GIS手段,建立再分类规则,实现森林分类精度的提高。从分类总精度看,再分类结果较初分类结果高出9.11%,而Kappa系数则高出0.134 8,说明GIS支持下的决策树分类可较大幅度地提高南方山地丘陵区域的森林分类精度,具有良好的应用前景。     

基于RS和GIS的黑河流域景观生态综合评价

利用2006年Landsat TM影像、土壤数据、DEM数据及气象资料,基于RS和GIS技术,针对土地沙漠化、土壤盐渍化和水土流失等主要生态问题,选取植被类型、干旱指数、地形、降水侵蚀力值等8个指标,建立了景观生态综合评价模型,评价了黑河流域景观生态质量.结果表明:(1)黑河流域景观生态综合指数平均值为5.870,以3级和4级为主体,占总面积的68.65%,景观生态质量一般;(2)景观生态质量水平分布表现出明显的区域差异,呈现出流域上游最好、中游次之、下游最差的特点,从行政范围来看,民乐县、山丹县、甘州区、祁连县和肃州区较好,额济纳旗、金塔县、嘉峪关市等则较差.     

GIS软件景观生态学指数的二次开发

利用GIS软件ARC／INFO的扩展语言（AML）对景观生态学指数进行了计算，并设计了一个简单的菜单显示系统。此系统集图、文于一体，不仅能计算一般常用的景观生态学指数，而且能方便地显示和查询景观信息。     

景观生态评价研究--以广东省龙门县为例

景观生态评价就是对景观生态现状进行评定,它是景观规划、管理、保护的基础．本文以地貌为基础,建立广东省龙门县景观生态分类系统,应用景观生态学中的评价方法,从景观生态格局、稳定性和生态质量等方面进行景观生态分析,以期为龙门县各类经济利用提供基础依据．     

基于GIS的景观格局脆弱性时空变化分析 —— 以广西大化县为例

以广西壮族自治区河池市大化县为研究区,利用2004—2013年的3个时期的TM遥感影像为数据源,综合运用GIS技术和统计学计算各时间段景观格局指数,对景观脆弱度指数进行采样和空间插值,得到基于GIS的景观脆弱度分布图。运用自然断点法对景观脆弱指数进行分级,将研究区域划分为低脆弱区、较低脆弱区、中等脆弱区、较高脆弱区和高脆弱区5个等级,在此基础上通过将不同时期的景观脆弱图进行叠加运算,分析了研究区景观脆弱度的时空变化情况及原因。     

基于遥感的厦门市景观生态环境格局定量分析研究

采用RS和GIS技术，定量分析厦门1996年和2001年景观格局指数，结果表明，厦门市整体生态环境状况良好，景观基质以林地为主，景观类型多样性较高，保证了生态系统稳定，但厦门的耕地面积急剧减少，建设用地在逐年增加，基于这一趋势，进一步有针对性地提出了生态环境建设的方略和措施。     

基于KDD和GIS的遥感图像专题分类方法探讨

利用数据库领域的最新成果KDD的思想和方法,初步探讨了从GIS空间数据库中发掘有用的知识用于遥感图像专题分类的方法及其系统结构．     

基于支持向量机的遥感图像分类研究

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种基于统计学习理论的新型机器学习算法.通过解算最优化问题,在高维特征空间中寻找最优分类超平面,从而解决复杂数据的分类及回归问题.将支持向量机理论应用到遥感图像分类的研究还处在初级阶段,传统分类算法应用于遥感图像分类存在运算速度慢、精度比较低和难以收敛等问题.从支持向量机基本理论出发,建立了一个基于支持向量机的遥感图像分类器.用遥感图像数据进行实验,并将结果与其它方法的结果进行了比较分析.实验结果表明,利用SVM进行遥感图像分类的精度明显优于神经网络算法和最大似然算法分类精度.     

遥感影像分类在景观格局变化中的应用

应用景观生态学理论,以桂林市2002年ETM+和2006年中巴资源卫星这两个时段的遥感图像为例,基于ERDAS IM AGINE等处理软件对遥感影像进行预处理、解译,获取不同时期的土地利用信息,了解景观生态过程变化趋势,探讨区域景观生态格局演变的关系.采用FRAGSTATS软件对景观指数进行计算,并对桂林市土地利用的景观格局进行分析,探讨了相关的人类活动对土地利用的影响.这一项研究对于了解区域生态环境变化,维护生态平衡,促进区域经济与环境的协调发展具有重要意义.     

遥感图像分类方法的研究

本文较全面地讨论了遥感图像监督分类和非监督分类中的各种分类方法，及该方法的优缺点、适用场合，并作了简单评价，以期对遥感图像分类方法的研究有新的突破．     

基于遥感和GIS的尼洋河流域土地利用变化研究

以1978年的Landsat MSS、1988年的TM和2001年的ETM遥感影像为数据源，对影像进行了最大似然法分类，得到三期土地利用图，用GIS空间分析技术，通过引入转移矩阵、变化动态度指数等，对尼洋河流域的土地利用时空变化过程进行了深入的分析。结果表明：三期土地利用图中，裸地是最主要的土地利用类型；1978—1988年和1988—2001年两个时期中，耕地面积变化最大且增长速度最快，其重心先向西北移动然后转向东南区域；草地在西北和东南区域增加尤为明显；裸地则持续减少，主要转移为耕地和草地，重心明显西移；林地在前十年先是增加，而近十几年来由于开垦为耕地而持续减少；人口增长带来的消费需求、经济发展的需要和政策因素等人文驱动力决定着尼洋河流域的土地利用变化趋势。     

基于遥感技术的地理信息系统设计

针对传统地理信息采集实时性低、数据真实性差、细节区域描述不清的问题,提出一种以遥感技术为基础的地理信息系统设计方案.该系统主要由信息采集、成像处理、数据存储管理、场景控制以及数据传输模块组成.通过遥感技术远距离收集目标区域反射和辐射电磁波,形成图像,通过色调-亮度-饱和度(HIS:Hue-Intensity-Satua...     

基于GIS的BP神经网络遥感影像分类研究

传统统计模式识别方法进行遥感影像分类时要求数据服从正态分布且难以加入地理辅助数据．通过分析BP网的分类原理与学习算法，采用了融合遥感影像光谱数据和GIS产生的地理辅助数据进行土地利用类型分类的方法．选择最能反映实验区土地利用信息的光谱数据，结合DEM数据和坡度数据，通过归一化处理后进行BP网的训练分类．将分类结果与采用最大似然法所得的结果综合比较，结果表明，该方法优于最大似然法．     

GIS在景观生态学研究中的应用

对景观生态学及GIS做了详细的描述,并列举了GIS在景观生态学研究中的应用实例,据此得出G1S在景观生态学研究中应用会更加广泛和深入,同时也促进了两个学科的共同发展.