基于TM影像的水体信息提取方法研究(英文)

以高邮湖为研究区,TM(Thematic Mapper)影像为数据源,结合常规调查数据,分别运用单波段阈值法、谱间关系法、比值法、归一化差异水体指数(NDWI)法、改进的归一化差值水体指数(MNDWI)法和混合水体指数(CIWI)法进行水体信息提取研究。并通过实验比较6种方法的优缺点,确定出最佳水体提取方法。结果表明,谱间关系法易于消除由于建筑物阴影所造成的水体误提;CIWI易于消除建筑用地所造成的水体误提;基于谱间关系法和CIWI模型,可取得较高的水体提取精度,有效地减少水体误提现象,提高水体识别的精度。研究表明,基于谱间关系法和CIWI模型相结合所提取的水体信息精度可达到95.2%。     

图斑与变化向量分析相结合的秋粮作物遥感提取

本文提出一种图斑与变化向量分析相结合的农作物提取方法,旨在综合面向对象空间纹理信息、归一化植被指数信息和作物变化信息,提取农作物.实验以高分一号为数据源,选取河北省衡水市中部区域提取作物,根据野外采样点数据验证方法精度.实验结果表明:该方法较高精度地提取了研究区作物分布,总体精度达到93.4%.其中主要作物玉米提取的用户精度、制图精度分别为95.4%、95.7%,棉花提取的用户精度、制图精度分别为86.8%、84.0%,其余非农作物类别用户精度高于89.9%,制图精度高于91.6%.棉花和景观树由于种植破碎,并且大部分都混作于玉米中,提取精度比玉米低.从分类结果图中可以看出,该方法基于面向对象,以地块为基本识别单元提取作物信息,消除了传统基于像元的分类存在的"椒盐现象".研究表明:本文提出的方法能够充分利用面向对象地块信息,以农作物变化信息为依据,辅以归一化植被指数,较高精度的提取农作物.该方法的成功实施为面向对象方法在农作物提取中的研究提供了新思路,为作物信息提取提供了有效的途径.     

城市绿地提取及动态变化监测方法

选择西安市城区三环以内作为研究区域,使用多时相LANDSAT TM影像,分别采用基于简单规则的决策树分类和支持向量机(SVM)分类法提取城市绿地信息并对其精度进行评价。针对TM影像绿地信息提取中存在的混合像元问题,将模糊C均值法(FCM)引入到绿地提取中。研究结果表明:SVM分类法相比于简单规则的决策树分类法,平均分类精度提高了15%,更有利于城市绿地信息的提取,然而对城区中心的绿化带、行道树等小面积绿地信息提取仍然不全面;引入FCM算法后,可根据像元中各类别的不同隶属度,进行更加精细和准确的分类,城市中面积较小的绿地信息都能被很好地提取出来,分类精度得到进一步提高,该算法很好地解决了绿地信息提取中的混合像元问题。     

基于TM图像的库尔勒市绿地资源研究

城市绿地是城市生态系统的重要组成部分,它对于改善城市生态环境,促进城市自然、经济、社会协调发展有着积极的意义.本文基于遥感影像,对库尔勒市绿地资源进行研究和探讨,对城市绿地信息进行提取.研究表明库尔勒市绿地总体情况较好,绿地覆盖率和绿地率都达到国家园林城市的标准,但也存在一些不足之处,针对以上问题提出了一些改进意见.     

基于多源数据的云贵高原湖泊水体提取方法对比研究

选取云南省内典型的高原湖泊——滇池、洱海为研究区,以TM影像、OLI影像与GF-1影像为数据源.对于TM和OLI影像,采用NDWI、MNDWI、EWI、NWI和AWEIsh指数法提取水体,结果表明五种方法均提取出水体轮廓,AWEIsh对滇池水体的提取效果最好,提取水体完整,并有效抑制了山体阴影,其总体精度为91.71%,Kappa系数为0.88;EWI与AWEIsh对洱海水体提取效果较好,水体边界清晰,周边细小水体没有漏提,并且有效抑制了阴影及云层,其总体精度达到90%以上,Kappa系数分别为0.87和0.88.对于GF-1影像,采用单波段阈值、多波段谱间关系、NDWI、SWI指数法提取滇池流域的水体,对四种方法提取结果进行对比,结果表明NDWI法的提取效果最好,水体信息提取完整、边界清晰,有效抑制了阴影的影响,其总体精度为90.36%,Kappa系数为0.82.     

高分辨率航空DMC影像阴影区植被提取的研究与应用

采用昆明2005年8至11月的1∶1000高分辨率航空DMC数字影像图对昆明市二环以内城市阴影区域绿色植被信息进行提取.利用归一化植被指数NDVI与NC IVI航空植被指数将明显植被区域信息提取出来,并将原图中明显植被区域割去;对切割后影像图利用掩模提取其中阴影部分并基于bayesian监督分类对阴影区植被进行分类提取.提取信息类型为明显植被、非阴影区、阴影区和阴影区植被.     

基于梯度特征的高分辨率卫星遥感影像阴影检测

以高分辨率卫星遥感全色影像为数据源,根据阴影区在影像上的灰度与梯度特征,研究了它与水系、建筑物、绿地、道路等地物类型的区别,描述了阴影边界与太阳方位角的关系,并在此基础上针对实验数据提取阴影区.结果表明,所采用的方法能有效地识别影像中的阴影.     

基于高分遥感的一种新的面向对象城市建筑物信息提取的方法研究

摘要:[目的]为了提高城市建筑物信息提取精度,本文在前人研究的基础上,针对下垫面结构复杂的城市区,提出了多尺度分割和规则数据库结合的面向对象方法,对城市区建筑物信息进行提取。[方法]该方法首先采用Full Lambda-Schedule算法对QuickBird多波段和全波段数据融合数据进行尺度分割,获取尺度分割结果;再根据光谱特征、形状特征、几何特征和纹理特征等指标建立规则知识库,利用规则数据库对尺度分割结果进行建筑物信息的提取。以广州市白云区为研究区,利用尺度分割和规则数据库结合的方法提取建筑物信息,提取结果与其它分类结果进行了比较。[结果和结论]结果表明:基于规则的面向对象的分类方法可以有效地避免传统的基于像素分类时出现的椒盐现象,避免一些错分、漏分的情况分类（如:道路和阴影）,结果更加符合人类的思维方式,与实际值更接近,总体分类精度达到87.0154%,Kappa系数为0.8714,比一般面向对象分类方法更适合作为城市建筑物专题数据库更新的有效方法。     

贵州山区CBERS影像的水体自动提取

以贵州省清镇市为例,分析研究区的CBERS影像,利用3S技术,基于光谱特征,重点区分贵州山区的阴影和水体,通过建立分类模型,对研究区的水体信息实现自动提取,并将分类结果与传统分类结果对比,评价分类精度。     

面向对象的城市绿地信息提取方法研究

在比较传统的城市绿地提取方法的基础上,采用了面向对象的图像分类技术,对QuickBird卫星图像进行上海市区绿地信息提取实验,得到了令人满意的结果,总体分类精度达到84.4%,较传统的监督分类方法提高了24.4%,具有明显的优越性和应用前景.     

基于MODIS-NDVI时序数据集的面向对象分类提取广西耕地面积的方法研究

研究提取耕地的方法是为了提高耕地提取的高效性,直接目视解译时山体阴影和水体难以区分,建设用地和未种植的耕地难以区分,本文主要以2015年的Landsat 8遥感影像,借助辅助数据DEM及MODIS-NDVI等多源数据基于eCognition平台应用多阈值分割、多尺度分割将影像进行分割成对象,再分别用阈值法、归一化水体指数(NDWI)、增强的指数型建筑指数(EIBI)等将坡度大于25度的地区、水体、建设用地剔除。最后利用影像的波段特点及MODIS-NDVI值进行多次提取研究区耕地,以达到较高精度的分类方法。利用总体面积精度及空间分布进行精度评价。其总体面积精度达到98.84%,且提取出的耕地分布情况符合作物的种植规律。     

基于改进的NDBI指数法的遥感影像城镇用地信息自动提取

针对目前遥感影像城镇用地信息提取存在精度不高、不够客观等问题,在分析Landsat ETM影像上各主要地物光谱特征的基础上,提出了一种基于改进的归一化建筑指数(NDBI)的遥感影像城镇用地信息自动提取方法.利用南京市主城区的Landsat ETM影像对该方法进行了验证,结果表明:该方法能够有效提取研究区的城镇用地信息;相对于常规的NDBI指数法,改进后的方法消除了稀疏植被对城镇用地提取精度的影响,大大提高了城镇用地信息的精度,并具有快速、客观等优点.     

基于像元信息分解的城市绿地信息自动提取系统

 为了快速而有效地监测城市绿地的变化,建立了基于遥感和GIS的城市绿地自动识别系统。系统利用像元信息分解的方法,将城市环境下的像元信息分解为绿地、水体、土壤、水泥地等4种地物端元组份信息,求解绿地在混合像元中的丰度,并允许自由设定判定绿地像元的阈值,以便通过调整达到分离的最优分离结果。此外,系统也集成了绿地信息的空间分析以及统计分析识别等功能。最后,以深圳市罗湖区和福田区TM影像作为实验区,将系统自动提取的绿地面积和目视解译的结果进行对比,准确率达到98.7%。     

基于高分辨率遥感影像的植被信息提取

本文利用面向对象影像分析的方法在eCognition的软件平台上,对中南大学校本部及周边地区的QuickBird快鸟遥感影像进行预处理,多尺度分割,然后利用隶属度函数分类,提取植被信息,计算植被覆盖率。分类总体精度达到85.8%,分类稳定性好,可信度和分类效果都很好。     

基于CFD对沈阳不同绿地景观格局大气环境效应分析

目的数值模拟综合分析城市绿地规划方案与风速、污染物质量浓度和地表温度的三维时空变化关系以及相互影响,提出最优的城市绿地空间结构优化方案.方法结合遥感与地理信息系统空间分析技术,运用计算流体力学(CFD)模型对不同绿地预案影响下的沈阳市夏季城市大气环境效应进行数值模拟对比分析.结果在增加相同公园绿地面积的前提下,城市绿地的空间位置对城市风速、SO_2以及地表温度的空间扩散具有明显的影响;植被类型为针阔乔灌混交林,植被覆盖率为60%的绿地预案三中,城市高风速区域的风速覆盖率达到了42.94%;质量浓度低于0.051 69mg/m~3的SO_2覆盖率达到了79.83%;城市高温区域的地表温度覆盖率相对最低.该预案中的绿地布局能较好地将外围较低的冷空气引入城中,有效地缓解了城市大气环境问题.结论城市绿地的植被类型、植被覆盖率以及空间布局与城市大气环境问题的改善关系密切.利用CFD动态模拟大气环境运行状况,优化绿地空间布局,是城市绿地系统量化规划的新思路.     

基于流域特征的城市排涝体系分析评价——以苏州市高新区为例

选取苏州市高新区作为研究区,基于流域和水文特征对城市排涝体系进行分析评价。借助ArcGIS10.1对研究区进行水文分析,得到该区域的自然流域边界和水文特征专题图,将其与研究区排涝管道分布图以及生态绿地专题图进行叠置分析,对其排涝方式、排涝管道拟合度和河道生态缓冲带宽度等评价指标进行定性分析和定量测算,得到以下主要结论:研究区排涝体系与自然地形自然衔接,通过设置排水闸站总体上可防止雨涝和山洪灾害;研究区西部的镇湖、通安、东渚和浒关等镇生态绿地覆盖率、生态缓冲带平均宽度和排涝河道拟合度均较高,可在汛期有效蓄水并引导雨水;北部地势较高的浒墅关地区绿地则可分担山洪压力;枫桥和狮山两镇是苏州高新区中心,绿地覆盖率、生态缓冲带宽度和排涝河道拟合度都较低,是汛期较易形成城市内涝的高风险区域。     

典型喀斯特山地城市不透水面时空格局

以贵阳市主城区为研究区,利用基于植被覆盖度提取法和线性光谱混合分析法分别提取研究区不透水面信息;通过精度对比,选用最优方法提取研究区1996、2007、2017年的不透水面信息,并结合标准差椭圆法和相关扩展指标探讨不透水面的时空演变.结果表明:在喀斯特地区利用线性光谱混合分析法提取不透水面信息效果较好;1996—201...     

基于景观生态学的黄石市城市绿地系统研究

城市绿地系统合理的规划对发挥城市绿地系统的综合效益具有重要意义。运用景观生态学原理,在遥感技术的支持下对黄石市土地进行分类并提取绿地信息,对绿地系统的景观格局进行了定量研究和分析。研究表明,黄石市绿化覆盖率较高,但绿地斑块的分布不够合理,人口密集区是一片低绿化区。并运用景观生态学原理,对城市绿地系统规划提出了建议。     

基于TM影像的徐州市绿地信息提取及现状分析

城市绿地作为城市生态系统中的一个子系统,在城市环境问题日益恶化的今天发挥着越来越重要的作用。以徐州市为例,运用TM遥感数据为数据源,通过计算相关系数,选取3种最优波段进行组合,提取城市绿地信息。结果表明：该方法对研究区绿地信息的提取有较好的效果,最后提出研究区域的绿地规划建议。     

基于GF-1数据和非监督分类的冬小麦种植信息提取模型

针对当前冬小麦种植信息提取方法普遍存在严重依赖地面样本数据和人为主观干扰过多的现象,而非监督分类算法自身又具有独特的特点,研究了基于非监督分类的冬小麦提取方法。在实际应用中,非监督分类的初始分类数目难以准确确定,这会导致分类精度降低或分类结果需要进行二次人工合并。通过时间序列曲线和差值增强技术解决了初始分类数目难以准确确定的问题,提出了一种以归一化植被指数为冬小麦信息识别指标,基于高分一号数据和非监督分类的冬小麦种植信息提取模型。以河北省辛集市为研究区,应用该模型提取了2014和2015年辛集市冬小麦种植信息,并应用混淆矩阵方法进行精度验证和与监督分类方法对比分析。结果表明:①该模型冬小麦的制图精度为94.23%～96.64%,用户精度为92.31%～95.45%,Kappa系数0.89,整体精度达到94.33%以上;②在无需地面样本数据支持的条件下,该模型可以达到近似监督分类的提取精度。可见提出的冬小麦种植信息提取模型精度较高,可以满足区域内冬小麦种植信息地面遥感监测的需求,是一种行之有效的冬小麦种植信息提取新方法。