高分遥感影像在第三次全国国土调查中的应用潜力评价——以重庆市为例

以高分辨率遥感影像为基础,依据土地利用调查各项规定及监测流程,以重庆市为研究区进行了土地利用变更调查研究工作,针对高分遥感影像在第三次全国国土调查中的应用潜力做评价分析,为重庆市合理利用土地提供真实准确的基础数据.研究表明,重庆市2016年土地利用变更调查监测共提取图斑16 916个,面积11 394.1 hm~2(170 912.0亩). 2016年图斑总个数较2015增长2008个,增加百分比为13.47%;图斑总面积较2015年增加496.9 hm~2(7 453.7亩),增加百分比为4.56%,主要增加图斑类型为第2、5、7类.最后将高分遥感影像在第三次全国国土调查中的应用进行了展望.     

基于高分辨率遥感影像的张店区土地利用变化研究

以2011年、2013年WorldView-2和2016年GF-2高分辨率遥感影像作为数据源,通过面向对象多尺度分割、分层提取的方法获得山东省淄博市张店区2011年、2013年和2016年土地利用类型图,并采用叠加分析的方法获得土地利用类型变化矩阵.研究表明,张店区2011年到2016年建设用地和道路用地的增加主要来源于耕地.城市扩张的代价是耕地的不断减少,在耕地资源严重不足的现状下,城市发展应当处理好人地关系,实现土地资源的可持续利用.     

基于SPOT5影像土地利用动态遥感监测的质量控制

本文作者通过从事土地利用遥感动态监测工作的实践,从影像数据选取、影像正射纠正、影像辐射校正、图斑变化检测、影像配准统一多次监测图斑基准方面,分析了如何有效提高土地利用动态遥感监测的质量,最大程度地减少变化图斑的漏判、误判及用地类型的错误现象,使得各期监测成果有效统一,减少政府对土地利用监测的执法成本。实践表明,本方法较科学、合理,能有效地提高土地利用遥感动态监测的成果质量。     

广州市土地利用动态遥感监测方法探讨

本文以广州市监测区为例,采用ERDAS／PCI软件对SPOT卫星影像数据进行校正、镶嵌和融合,其精度满足土地利用动态遥感监测用图的要求;采用计算机辅助和人工判读的方法对土地利用信息变化进行提取,和广州市增城市的土地利用更新调查结果进行对比,其动态监测图斑成果的准确性达到88.4%,符合操作规程的要求。所以,本次广东省土地利用动态遥感监测技术设计合理,作业方法正确,可以实施应用。     

利用多特征融合的面向对象的高分辨率遥感影像变化检测

针对高分辨率遥感影像变化检测中的一些难点和传统基于像元的变化检测方法的局限性,提出了一种多特征融合的面向对象变化的检测方法。为保证图斑的空间位置对应,首先利用改进的图像分割算法对两幅影像进行联合分割,然后统计图斑的多种特征,依据该特征进行变化向量分析,得到图斑的变化和非变化类型。最后,利用Quick Bird影像验证了该算法的可行性,检测结果明显优于传统基于像素的检测方法。     

基于ETM＋土地利用/土地覆盖遥感信息提取研究——以宝鸡市金台、渭滨两区为例

目的以宝鸡市金台、渭滨两区为例,利用2004年6月ETM＋遥感影像进行土地利用/土地覆盖信息提取研究。方法在遥感技术和地理信息系统技术支持下,对遥感影像各波段进行特征分析的基础上,确定最佳波段组合,采用监督分类中的最大似然分类法结合人机交互解译相结合的方法完成土地利用类型信息的提取。结果通过对分类精度进行评价,结果表明该方法的有效性。结论利用遥感影像快速、定量地提取土地利用信息的方法是进行区域土地利用监测及数据更新的有效手段。     

土地利用现状调查与利用动态遥感监测系统的建立

本文介绍了利用卫星遥感影像图的光谱特征图斑核对土地利用现状详查资料,确定监测图斑的真伪、类型和范围,并进行了图斑面积对比及精度统计。介绍了土地信息数据入库的技术路线和工艺流程,质量控制及数据库管理系统的试运行。通过该系统的建立,在土地利用现状调查及建库中有所创新和突破。为合理的开发利用国有土地,保障耕地总量动态平衡,提高土地资源的科学规划,为建立"数字区域"、"数字山东"提供了翔实的依据;同时也为土地利用的基础数据查询、汇总、统计、分析、网络服务发挥了作用。     

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。     

基于阈值分割与数学形态学的高分辨率遥感影像道路信息提取

从高分辨率遥感影像中快速,有效的提取道路信息,一直是遥感学界研究的热点和难点问题。本文研究了一种基于阈值分割与数学形态学的高分辨率遥感影像道路提取算法,该算法不需人工给出道路种子点,方向等信息,在某种意义上提高了道路提取的自动化程度。提取过程是:首先利用阈值分割将遥感影像分割成包含道路信息的二值图像,然后利用数学形态学运算对二值图像进行处理,根据道路形态特征提取出道路区域。     

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。