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。     

黄河三角洲地物遥感分类研究进展与趋势

黄河三角洲地物种类众多,利用各种技术对黄河三角洲的地物进行分类与识别,有助于对该地区的资源进行合理的利用,同时对该地区的可持续发展具有重要的意义。对目前主要用于黄河三角洲地物遥感分类的卫星数据以及分类方法进行梳理和分析,总结了前人研究的不足,最后对黄河三角洲复杂地物分类方法的未来发展趋势进行了展望,为中国黄河三角洲地物的遥感分类以及动态监测提供参考和借鉴。     

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...     

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。     

一种改进的决策树分类方法在土地利用信息提取中的应用

选择昆明市作为研究区,以2011年LandsatTM影像为基础数据,通过分析研究区地形特征,提出把研究区进行分区并分别确定高程、坡度决策规则的改进型决策树分类方法,并结合分析的光谱特征规律,在决策分类中引进了比值型指数、NDVI值,构建基于光谱特征和地学辅助知识的决策树信息提取模型,最后对传统计算机自动监督分类方法与决策树信息提取模型方法解译的昆明市土地利用数据的精度进行评价。研究结果表明：基于改进的决策树分类方法进行遥感信息提取的昆明市土地利用数据的Kappa指数比传统监督分类方法提高了0．234,分类精度提高了17．03％;从各种地类类型的测试样本点平均正确率来看,改进的决策树分类方法比传统监督分类方法提高了21％,大大提高了LandsatTM遥感数据分类的精确度和可靠性。     

黄河下游滩地土地利用/覆盖现状及影响因素分析

以黄河下游滩地为研究对象, 根据2015—2017年卫星遥感影像, 采取人工解译方法, 利 GIS技术,得到研究区土地利用/覆盖的类型分布。结合社会经济统计数据, 分析影响黄河下游桃花峪至高村段宽滩区土地利用/覆盖的因素。结果表明, 黄河下游滩区土地利用/覆盖以非设施耕地为主, 占77.99%, 其次是居民点自然村, 占6.63%。游荡段河道的平均宽度、滩区面积与自然村、工矿仓储地等土地利用面积均大于过渡段与窄河段, 窄河段设施农业与鱼塘面积大于过渡段。黄河下游土地利用类型整体上较少, 结构单一, 其分布受黄河大堤和河槽的双重胁迫作用。影响宽滩区土地利用/覆盖的主要因素是滩区的面积、周边城市发展的吸引力和滩区的水利设施。自然村、工矿仓储地、设施农业和砖瓦窑面积与滩区面积正相关; 鱼塘和工矿仓储地倾向于出现在经济发展更高的区域, 设施农业与工矿仓储地倾向于出现在离县城更近的滩区。     

基于多特征的高光谱遥感土地利用信息提取

【目的】为了降低高光谱遥感数据噪声,提高土地利用分类信息提取精度,探索结合纹理和空间信息的分类方法。【方法】以河南镇平县Hyperion高光谱成像光谱仪获取的高光谱影像为数据源,借鉴决策树分类思想,采用了一种结合光谱、纹理和空间信息的高光谱遥感多特征地类提取方法,先通过提取光谱特征初步提取地类,再分别采用提取纹理特征和基于空间信息的植被提取进行详细地类信息的分层提取,最后,用地面实测样点验证各类土地利用类型的分类精度,比较了用不同方法对不同地类的提取效果。【结果】基于多特征的地类分层提取体系中,采用各波段光谱反射率区分大的地类,再用纹理特征进行光谱差异较小的地类划分,而基于空间信息进行植被的分类。通过结合纹理和空间信息提取方法的总分类精度达86.7%,较最大似然法分类精度提高13.3%。【结论】高光谱与纹理和空间信息相结合的遥感分类方法能有效减小噪声,提高分类精度,可为土地利用分类提取研究提供一定的参考。     

黄河流域的土地利用和土地覆盖变化

应用遥感技术与地理信息系统 GIS技术进行土地利用变化监测 ,具有快速、客观的特点。对 L ANDSAT TM图像进行解译判读 ,获取反映黄河流域 2 0世纪 80年代末期到 90年代末期土地利用和覆盖情况的 1:10万比例尺的土地利用数据。通过应用土地利用动态度模型、土地利用程度时空演变模型、土地利用类型转移模型和土地利用重心模型 ,对黄河流域近 10年的土地利用和覆盖变化进行了研究。研究结果表明 :10年来黄河流域草地、林地面积减少 ,而耕地、建设用地、未利用地面积增加 ,而人类活动是黄河流域土地利用和覆盖变化的主导因子     

近20年来黄河三角洲土地利用与覆被动态变化——以东营市为例

以黄河三角洲东营市为例,对东营市1989年、1999年、2009年三期遥感影像用ERDAS和ARCGIS软件进行融合、镶嵌、裁剪和解译,分析1989—2009的东营市土地利用／覆被变化．结果表明黄河三角洲东营市近二十年来建筑用地、水域、盐田、养殖水面、耕地面积呈总体增加趋势,而草地、未利用地、滩涂和林地呈现总体减少的趋势,其中盐田的增加速度最快,建设用地面积增加最大．1999—2009与1989—1999相比综合土地利用动态度和土地利用综合程度都提高了,土地利用更加集约化．     

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。     

论基于遥感的矿区土地利用/覆盖分类体系

针对矿区 LUCC 研究中合理确定土地利用/覆盖分类体系的探讨。在国内外分类体系研究现状阐述的基础上,分析了现有土地利用或覆盖分类体系存在的问题,详细分析了基于遥感的土地利用/覆盖分类体系的必要性,提出了制定标准时应遵循的主要原则,最后针对矿区的特点提出了建立分类体系的两种模式。     

基于多特征融合的反向传播神经网络高分影像分类与变化检测

为了降低基于高分影像的土地利用分类后的错分和漏分的可能性,提高分类以及变化检测精度,本文以广西桂林市临桂区为研究区,采用WorldView-2号以及高景一号高分影像,基于多层前馈(back propagation, BP)神经网络方法融合遥感影像的纹理、光谱、植被指数以及水体指数特征,制定出4种特征数据集融合方案,实现对植被覆盖率较大地区的地物识别与分类;然后选取最优分类结果,进行桂林市临桂区2017与2020年土地利用变化检测。不同方案的对比结果表明,融合纹理、光谱、植被指数以及水体指数特征的第四种方案可以得到较为有效的分类以及变化检测结果,分类的总体精度为92.92%,Kappa系数为0.9028,保持了较高正确率。     

河谷盆地型城市扩张的时空与驱动力分析——以兰州市为例

城市建成区扩张是地区城市化水平的重要标志.基于兰州市Landsat系列卫星遥感影像,首先基于提出的多分类器组合土地利用/覆被分类方法,提取建成区范围;其次计算2003—2019年城市扩张速度、扩张强度和城市紧凑度等,分析兰州市建成区扩张的时空特征;最后分析驱动城市扩张的自然条件和社会经济因素.结果表明:①基于分层策略的多分类器组合分类方法对兰州市土地利用/覆被分类效果很好,提取的建成区范围面积与年鉴统计数据也基本一致;②城市建成区面积在16年内持续增加,年增加量6.72 km2,处于快速扩张状态,城市紧凑度较低,扩张合理性差;③由于兰州市"两山夹一川"的自然条件,城市南北方向扩张已趋于饱和,扩张只能沿黄河东西方向;④人口增长和经济的快速发展是兰州市城市扩张的主要驱动力.     

近10年黄河三角洲土地利用/覆盖时空变化特征与驱动因素定量分析

通过解译2000, 2004和2010年三期遥感影像, 从结构变化、转移矩阵和土地利用程度3个方面分析研究黄河三角洲土地利用/覆盖变化时空特征。结果表明: 10年间黄河三角洲总面积处于动态变化过程中, 主要土地利用/覆盖类型由盐碱地转变为耕地, 城镇用地与农村居民点用地增长迅速, 土地利用程度不断增加。运用Logistic回归分析土地利用/覆盖变化与区域自然、社会经济驱动因素间的定量关系, 同时探究区域规划对土地利用/覆盖变化的影响, 以CLUE-S模型进行模拟验证。结果表明: 海拔、坡度、至最近水库、城镇、河流、主要道路距离6个地理因素以及人口密度、地区生产总值(GDP)、财政收入、工业总产值4个社会经济因素是引起研究区土地利用/覆盖变化的主要驱动因素, 区域规划以划定禁止开发的自然保护区的方式对土地利用/覆盖变化产生显著影响。     

福州市土地利用/覆被的数量结构变化分析

为了增进对土地利用空间格局变化理解,在遥感和地理信息技术的支持下,对福州市土地利用空间格局的数量变化进行了研究.首先对来自遥感影像建立起的福州市土地利用空间数据库进行提取,然后运用土地利用空间格局的数量模型,获得了1988年和2004年两个时期各个土地类型的洛仑兹(Lorenz)曲线,并且参照了集中化指数、多样化指数和土地利用程度指数,对土地利用空间格局变化进行了定量分析,为合理开发区域土地以及编制土地利用规划等提供依据.     

土地利用的遥感信息变化提取研究

利用卫星遥感影像进行土地利用类型分类和动态变化监测是遥感应用中的一个重要课题。本文选择不同时相的ETM 和SPOT-5卫星遥感影像数据,对两期影像进行监督分类,快速提取不同时期的土地利用数据;然后进行动态变化监测,获得土地利用情况的变化特征和信息;最后对其分类精度进行评价分析。研究表明,两期影像中耕地、居民用地和未利用地这三个类别的变化面积较大;ETM 影像进行监督分类的精度为90.1692%,Kappa系数值为0.8268;SPOT-5影像进行监督分类的精度为95.1477%,Kappa系数值为0.9361。由于SPOT-5影像的分辨率较高,分类效果更优于ETM 影像,更能准确的反映土地类型的信息和特征。     

遥感图像土地覆被专题信息提取方法综述

土地覆被是全球变化研究的重要内容,而专题信息获取是其研究的前提和基础,如何有效地利用丰富的遥感数据源获取高精度的土地覆被专题信息,对于实时动态监测具有重要的意义.在综合分析当前主要的遥感信息提取方法基础上,将土地覆被专题信息提取方法归纳为目视解译、基于统计分析的图像分类、多源信息复合和基于对象的专题信息提取四大类,并综述了各种方法的优缺点、适用领域和应用情况,最后对其研究方向和发展趋势进行了展望,指出地学专家知识、人工智能、非线性理论以及“面向地块”的信息提取方法是其发展方向.     

地理国情普查中地表覆盖信息提取技术研究

地理国情普查的开展,促使地表覆盖信息提取技术向智能化、高效化发展;以西藏地区作为研究区域,选用2011年11月空间分辨率为0.5 m的WorldView_2影像作为数据源,采用目视解译、计算机自动解译、计算机人工交互解译3种遥感信息提取方法进行土地覆盖信息提取;通过实验对比分析,3种解译各具优势与不足,分类结果精度与遥感影像质量与解译区地形复杂程度和目标地物种类息息相关,在地理国情普查过程中需要综合使用.     

基于GEE平台的国家公园土地覆盖变化遥感检测方法构建

【目的】高效、可靠地提取土地覆盖动态变化信息对于国家公园保护与管理方案制定具有基础性数据支撑作用。本研究主要目的是构建经济高效的遥感监测方法,提取钱江源国家公园体制试点区2001—2017年的土地覆盖变化信息,评估国家公园保护与管理活动的有效性。【方法】首先定义研究区的土地覆盖分类体系(耕地、森林、草地、水体、人造地表和裸地),并利用增强型目视解译方法选取历史训练样本点;其次综合Landsat多季节复合数据的光谱波段、光谱指数、纹理特征和地形特征,基于Google Earth Engine(GEE)云平台执行随机森林分类算法,生成土地覆盖数据集;最后建立土地覆盖转换规则从而识别主要的土地覆盖变化类型及其空间分布模式。【结果】独立样本集验证结果表明,钱江源国家公园2001年、2009年和2017年土地覆盖总体分类精度分别为83.12%、81.82%和87.35%。造林活动、耕地废弃和开发建设的变化信息体现出保护管理工作取得显著成效。【结论】增强型目视解译能够高效、可靠地选取历史训练样本点,从而支持历史土地覆盖数据集构建。采用基于云计算的变化检测技术可快速评估国家公园管理措施的有效性并发现生态脆弱地带,具有高效、经济及计算资源限制性少等优势,可广泛推广应用。     

基于RS和GIS的贵阳市土地利用/覆盖变化时空特征分析

利用TM、ETM+遥感影像,通过遗传神经网络分类方法提取了1995～2010年贵阳市土地利用/覆盖类型变化(LUCC)信息,并分析了LUCC的空间分布特征和近15a来的整体变化情况.结果表明:林地、草地、农作和裸地、建设用地和水体是贵阳市的主要地表类型,其总体变化特征为城市建设用地扩张明显,水体、草地面积保持平稳,农田和裸地面积减少,林地面积稳步增加.