遥感数据的土地覆盖分类

为有效开展土地覆盖变化检测、碳循环评价和气候评估,从土地覆盖分类中使用的遥感数据、分类方法、土地覆盖分类系统以及分类结果对比4个方面,综述了近年来国际上土地覆盖分类的研究进展.这对建立一套能够反映中国实际,又能与国际上流行的分类系统兼容、灵活转换的土地覆盖分类系统,并建立开放的、及时更新的中国土地覆盖样本数据库,具有现...     

基于GF-2遥感影像的面向对象分类方法比较研究

基于eCognition软件分别采用K-最近邻(KNN)分类、支持向量机(SVM)分类和CART决策树分类对GF-2遥感影像进行面向对象分类,并对3种分类方法的结果进行比较分析。结果表明:K-最近邻分类在影像准确性、复杂多样性、影像光谱混淆以及分布边界模糊等方面具有较高的识别能力。     

2m分辨率遥感影像地表覆盖分类误差研究

以贵州省镇远县焦溪镇为研究区,以资源3号(ZY-3)2m分辨率卫星影像为主要数据源,采用面向对象分类技术提取研究区地表覆盖信息,将提取结果与普莱亚(Pleiades)影像,经目视解译并结合实地验证获取的高精度地表覆盖进行对比,分析ZY-3影像提取地表覆盖各类型的精度误差。研究结果表明:ZY-3影像相对于Pleiades数据提取平均总误差为1.56%,其中旱地和建设用地分类误差相对较大,精度误差分别是3.41%和3.08%。而水体分类误差最小,为0.70%,其余地类水田、乔木林、灌木林、草地、裸地提取误差则分别是1.28%、0.53%、0.86%、1.18%、1.47%。     

运用多层次迭代方法进行遥感数据的土地覆盖分类

在分析运用不同时相SPOT 5和LANDSAT ETM 多光谱数据以及变差函数纹理进行土地覆盖分类的基础上,选择适合每一土地覆盖类别的最佳数据组合,运用多层次迭代方法分步提取不同的土地覆盖类别. 该方法综合利用不同时相、不同分辨率的数据及图像纹理信息,明显改善了图像分类的精度. 所提出的方法和思路,可运用到类似的应用中.     

基于定量遥感产品的土地覆盖分类方法研究

准确进行土地覆盖类型提取具有重要的实际应用价值,但是目前常用的分类数据较为单一,通常使用地物反射率数据或植被指数,较少使用定量遥感产品.为此,本文使用反照率等产品评价定量遥感产品在地物分类中的实际应用效果.提取定量遥感产品的年平均值、标准差等特征作为地物分类依据,运用随机森林分类方法建立中国地区土地覆盖分类的自学习模型,与仅用地物反射率和NDVI数据进行分类的结果进行比对.结果显示,定量遥感产品辅助下的随机森林模型宏观尺度土地覆盖分类方法的总体精度为89.8%,Kappa系数为0.86,比仅用反射率和NDVI数据进行土地覆盖分类的总体精度提高了12.9个百分点;通过下降梯度法对分类特征的重要性进行评价,发现叶面积指数和反照率2种定量遥感产品在土地覆盖分类模型中重要性较大.结果表明,定量遥感产品用于土地覆盖类型的信息提取,会提高资源环境要素提取的精度,本文方法可为地物分类提供新的思路.     

基于面向对象的长株潭地区遥感影像分类方法

结合Landsat TM遥感影像和环境减灾卫星HJ-1-A、B影像数据,基于面向对象的遥感影像分类技术实现长株潭地区土地利用/覆被的分类提取.综合利用隶属度函数和最邻近分类方法设置分类规则,逐步提取林地、湿地、耕地、人工表面的地物信息.以地形复杂多样的长株潭地区为研究区,收集整理具有代表性的样点用于分类和精度评价.结果表明,利用隶属度函数方法分类结果基本能满足生产者和用户的需要,但是林地、耕地内部二级类精度相对较低,错分比较严重,采用最邻近分类优化分类结果后,研究区总体分类精度达到86.05%,耕地和林地一级类分类精度分别提高到73.63%和87.1%.     

基于DLSVM算法的高分辨率遥感图像分类研究

为了进一步提高高分辨率遥感图像的分类精度及效率,融合支持向量机SVM及局部支持向量机KNNSVM算法,借助主动学习相关理论,提出了基于距离的局部支持向量机算法(DLSVM).该算法通过对未标记样本和超平面之间的距离与预先设定的距离阈值相比较,判断是否需要进一步建立局部支持向量机KNNSVM来确定样本的类标.对实际的高分辨率遥感图像分类的实验结果显示:在合适的距离阈值与K值的设置下,该算法能够提高支持向量机SVM的分类精度,同时大大降低KNNSVM算法的时间消耗.     

人工神经网络在土地覆盖分类中的应用

文章使用A STER遥感数据和土地利用分布图等地理辅助数据,用BP神经网络方法对土地覆盖进行了分类,并与最大似然法的分类结果进行精度比较分析提出神经网络方法在遥感图像分析与处理技术中的应用潜力。结果表明地理辅助数据参与的BP神经网络用于土地覆盖分类研究可以获得相对较好的分类结果。     

基于合成核支持向量机的高光谱土地覆盖分类

提出一种基于合成核支持向量机的高光谱数据分类方法。该方法首先对高光谱数据进行分组, 对得到的不同数据组分别运用支持向量机方法进行分类参数的优化, 然后组合不同的核函数来综合不同的数据组, 得到最终的分类结果。利用华盛顿地区 HYDICE 高光谱数据对所提出的方法进行评价和验证, 结果表明, 基于合成核支持向量机的高光谱图像分类, 可获得比传统支持向量机更高的分类精度。     

Research on remote sensing image of land cover classification based on multiple classifier combination

This paper proposed an algorithm in which the maximum probability and the weighted average strategy were used for the combination of member classifiers. Using parallel computing, we test the algorithm on a China-Brazil Earth Resources Satellite (CBERS) image for land cover classification. The results show that using three computers in parallel can reduce the classification time by 30%, as compared with using only one computer with a dual core processor. The accuracy of the final image is 93.34%, and Kappa is 0.92. Multiple classifier combination can enhance the precision of the image classification, and parallel computing can increase the speed of calculation so that it becomes possible to process remote sensing images with high efficiency and accuracy.     

贵州省地表遥感覆盖物在名称和分类上的勘误与释义标准

目前国内应用遥感领域中,所采用的地表遥感分类办法种类繁多、独立性强、命名理由和习惯不一、标准化差:一方面来源于国外传感器所匹配的分类框架在尺度和制度上与国内沿袭不一需要重新拟定,另一方面也来源于研究者疏于严谨、精确的逻辑框架。从而造成各研究中指代不明,数据意义不明确,甚至在统计上出现矛盾和错误,不仅限制了各研究的科学性同时也阻碍了各数据之间的交流、参照和比对。研究以贵州省为案例,统计并分析现有的各类地表覆盖研究中出现的分类系列、名称及其释义,找出并改正各地物分类和命名在逻辑与方法上出现的混乱、矛盾和错误,并将标准化后的地类系列、名称和释义标准拟为意见建议,供其它研究参考和借鉴。     

遥感影像分类方法的研究

该文基于ERDAS的KnowledgeEngineer分类方法原理,提出一种多信息源、智能化、程序化的阈值分类技术,利用空间模型语言SML（SpatialModelerLanguage）编程实现遥感影像的分类,进而克服了传统分类方法只能针对单一信息源的局限。研究工作以1999年ETM＋遥感影像临港新城为例,将该方法与传统的监督分类方法进行比较和精度评价。结果表明,阈值分类法比监督分类法分类精度高,指标Kappa系数由0.6109提高到0.8204。该方法可通过模块实现多信息源的调用,从已分类图像中提取确认的分类信息,达到一定的智能化,减少人为的重复性操作。     

基于多时相遥感数据的吉林盐碱区土地覆被信息提取方法对比—以镇赉为例

利用多时相的遥感数据制作的多维分类特征数据集,可以充分挖掘遥感影像中的植被信息提高地表覆被信息的分类精度。以世界三大盐碱土分布区之一的吉林省镇赉县为例,利用多时相Landsat8遥感数据制作的多维分类特征数据集,通过不同的分类方法提取了实验区11类地表覆被信息,并进行精度对比分析。结果表明:1支持向量机(SVM)法对苏打盐碱化土壤特殊生态环境的地表覆被信息提取具有较好的分类效果,总体分类精度87.77%,Kappa系数0.864 9;其中盐碱地的分类效果较好,生产精度达到98.34%。2不同方案分类精度从高到低依次为:支持向量机、最大似然分类、神经网络、最小距离、光谱角法。3镇赉县的土地利用类型以旱地、水田、盐碱地为主,镇赉西部以旱地为主要,中部地区盐碱地、碱泡、旱地交错分布,东部以水田为主。     

基于土地利用与地表覆盖遥感信息的洪水过程模拟

基于数字流域平台,将遥感技术获取的土地利用和地表覆盖1km栅格信息与数字高程模型数据进行空间配准,由此直接提取新安江模型参数IMP(不透水面积比),并通过构建林地面积比与新安江模型参数SM(土壤自由水蓄水容量)的关系间接确定各子流域的SM值．汉江褒河流域24场洪水实例研究表明：采用半分布式水文模型,15场洪水的确定性系数增大,22场洪峰流量相对误差显著降低;SM对洪峰流量的影响要比对确定性系数的影响大．     

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.     

Temporal-spatial characteristics of vegetation cover and desertification of China by using remote sensing data

Based on the NOAA advanced very high resolution radiometer (NOAA-AVHRR) remote sensing data of 1982 — 1999. the normalized difference vegetation index (NDVI) reflecting the surface vegetation cover has been obtained. Using the empirical orthogonal function analysis, the temporal-spatial eigenvectors of NDVI are given, and the characteristics of the spatial distribution of vegetation cover and its temporal variation together with the desertification of China are analyzed. It is found that the surface vegetation cover has seriously deteriorated in most part of China since 1995. along with the intensified desertification. All these are mainly caused by human activities although the climate change is responsible for the damage of surface vegetation cover to some extent.     

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。