居民地信息提取的最佳假彩色合成方法--以开封市区为例

遥感以其高光谱分辨率、空间分辨率为地理研究提供了丰富的数据源,这些数据之间具有重要的互补性,但是也存在着大量的数据冗余.利用最佳波段组合指数法同时考虑目标地物的光谱信息.考虑波段组合后的信息量要大、波段之间的相关性要小以及目标地物的光谱差异要大这3个原则,对实验区的居民地信息提取选取最佳假彩色合成方案.最后研究表明:分别将TM4、TM5、TM3波段赋予红绿蓝3种颜色,所得的假彩色信息丰富,居民地与周围地物在色调上具有很好的可分性,有利于信息的提取.     

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...     

陆地卫星TM数字图像与植被信息提取方法的研究

研究了陆地卫星TM多波段数字图像子集的选取方法及其在植被研究中的应用.使用比值交换及Karhunen-Loe＇ve变换,可以有效地提取和集中植被信息.在主成分假彩色合成图像上,各个森林植被类型及其分布显现得非常清晰。     

遥感技术在张北坝上草地资源调查中的应用

以试区1986经相嵌纠正的1/5万正射投影航片为基本遥感信息源,结合1984年试区TM2、3、4波段假彩色合成卫片,采用目视判读解译方法。综合分析与逻辑推理相结合,建立判读解译标志,编制解译检索表,完成试区土地利用与草地资源调查与制图,定性、定位、定量准确。遥感技术用于坝上土地及草地调查制图,具有速度快、省工时、成本低、精度高的效果。     

陆地卫星影像用于土地利用覆被变化中的波段组合研究

在遥感图像处理软件（earth resource data analysis system，ERDAS）的支持下，以香日德绿洲为研究区，综合运用该软件提供的多种方法，分别计算了相关统计信息．利用相关系数矩阵、特征向量和特征值，按照最佳波段组合原则，得到了该区用于土地利用与覆被（land use and land cover change，IUCC）的波段组合为TM247（专题制图仪，thematic mapper，TM）．TM145为提取居民点和水域的最佳组合，TM345为提取耕地、林地、草地的最佳组合．该方法及其思想不仅可用于确定陆地卫星影像中的最佳波段组合，而且可用于确定其他专题最佳波段组合中。     

基于RS和GIS集成技术的大连湿地资源调查

利用RS和GIS集成技术,对大连地区Landsat卫星遥感影像进行解译.根据《湿地公约》中湿地的规定并结合大连实际情况,将大连湿地资源分为两级(天然和人工湿地)6大类:河流、库塘、海岸湿地、海洋湿地、水稻田、沼泽、养殖场及盐场.采用TM5、TM4、TM3波段合成图像并进行影像解译,建立解译标志物并进行野外考察校正,得出大连湿地的面积及其分布状况.最后对大连湿地资源的可持续发展提出建议.     

基于TM数据渤海湾叶绿素浓度反演算法研究

海洋叶绿素浓度已成为衡量浮游植物的生物量和富营养化程度的最基本的指标.利用2005年4月13日Landsat-5/TM数据和同步实测数据反演了渤海湾叶绿素浓度.对TM数据进行几何校正和大气校正预处理后,建立9种波段组合模型,分别对TM图像进行模型运算.结合实测数据,建立相应的回归方程,在其中选取R2(拟合度)和R(相关性)最大的(tm4-tm3)/(tm4+tm3)波段组合进行反演,并将反演结果与实测数据作相对误差分析,实验结果表明,4和3波段组合建立的回归模型适合于渤海湾叶绿素浓度的反演.     

洪泽湖湿地类型变化分析

以洪泽湖湿地为研究区,结合归一化植被指数（NDVI）、最优调节土壤植被指数(OSAVI) 和缨帽变换后的亮度指数（BVI）、绿度植被指数（GVI）、湿度指数(WVI),基于知识规则对洪泽湖湿地进行分类试验。通过建立洪泽湖湿地分类的分类模型,以区分不同湿地类型,并利用1973年、1984年和2006年3个时相多波段MSS/TM数据对洪泽湖淡水湖泊湿地进行分类。结果表明：基于知识规则的分类方法简单易行,且易于剔除提取地物时的干扰信息;多种指数参与到分类中能够提高分类的总体精度;在1973—2006年这33年间,洪泽湖敞水区和湿地植被急剧减少,亟待采取有效的措施进行保护。     

基于ETM+遥感影像的森林植被信息提取方法研究

以南京市区的遥感影像图为研究对象,对基于ETM 遥感影像的森林覆盖面积提取的一般方法进行研究.笔者分析了ETM 影像波段的特征值和相关性,得出TM3、TM4、TM5之间的相关性小,包含信息量丰富;采用Brovey变换将TM3、TM4、TM5与PAN波段融合,并提出用融合后的波段TM4R和TM3R作归一化植被指数,得到NDVIR;然后利用最大似然法对融合图像和NDVIR的组合图像进行分类,根据分类结果计算出南京市森林覆盖率为38.63%.     

TM遥感影像信息及最佳波段组合研究

以山东省龙口市为研究区域,通过对2006年的TM遥感影像数据信息进行分析,计算各个波段的协方差和相关系数,得出TM的7个波段中5、7波段包含的信息量最为丰富,但是两个波段信息的"重复性"和"冗余性"也相当大,3个可见光之间的相关性也很高.从计算的10种组合波段的OIF值表明,含有一个可见光,一个近红外和一个中红外波段组合最佳,所包含地物信息也最丰富.     

基于Landsat TM数据的黄土高原区水体识别方法研究

基于2007年7月9日Landsat TM数据以固原市周边约500 Km2 的范围为研究对象,分别应用单波段阈值法、多波段谱间关系法、水体指数法等多种方法对研究区的水体进行识别提取.研究结果表明:各种水体识别方法均不能提取满意的水体信息,反映了黄土高原地区水体识别的复杂性和下垫面的特殊性,给水体识别带来了很大的不确定性.TM5单波段阈值法和NDW1与实际水体最为接近,提取了绝大部分水体,TM7单波段阈值法、CIWI、MNDWI次之,但是单波段法中混杂了其他信息.NDWI方法在研究区识别的水体信息更为真实准确,能够反映水库和大型淤地坝位置和面积信息,能够用于监测这类淤地坝水体的变化特征.     

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。     

ETM+影像提取伏沙地信息的最佳波段组合——以内蒙古锡林郭勒盟西乌旗为例

 以伏沙地信息提取为研究目的，依次应用单波段信息量、相关系数矩阵、最佳指数法（OIF）、典型地物影像光谱特征曲线分析的方法，对内蒙古锡林郭勒盟西乌旗ETM⁺遥感影像数据的最佳波段选择进行研究。结果表明，第4波段信息量大，与其他波段间相关性小，作为必选波段；5、3波段次之；3、4、5波段组合的OIF较高。最后根据目视辨别认定波段（红）4、（绿）5、（蓝）3组合是针对伏沙地信息的最佳波段组合。     

ETM影像中城镇覆盖及其背景信息的提取方法研究

通过分析国内相关文献所涉及的方法模型,对研究区各类地物谱间结构特征进行分析, 提出利用 TM4-TM7＜K1、TM5-TM4＞K2和 TM6＞K3三式联立提取出城镇覆盖信息．进一步探讨多步分类法：利用所提城镇覆盖信息掩膜原始图像去除城镇覆盖信息,对所得图像重新进行最优波段组合并继续分类．研究表明,所提模型能够更为有效地提取出城镇覆盖信息,普适性较前人有所提高,而分步提取方法则可较好地提取出土地利用信息．     

ETM影像中城镇覆盖与背景信息的提取

通过分析国内相关文献所涉及的方法模型,对研究区各类地物谱间结构特征进行分析,提出利用TM4-TM7＜K1、TM5-TM4＞K2和TM6＞K3三式联立提取出城镇覆盖信息.进一步探讨多步分类法:利用所提城镇覆盖信息掩膜原始图像去除城镇覆盖信息,对所得图像重新进行最优波段组合并继续分类.研究表明,所提模型能够更为有效地提取出城镇覆盖信息,普适性较前人有所提高,而分步提取方法则可较好地提取出土地利用信息.     

基于简单比值型水体指数(SRWI)的水体信息提取研究

以闽江口Landsat TM影像为研究对象,通过研究水体及其背景地物光谱特征,根据水体在绿光波段(TM2)的亮度值高于中红外波段(TM5),而水体背景地物在绿光波段(TM2)亮度值低于中红外波段(TM5)的特点,提出了简单比值型水体指数(SRWI).该指数中的水体与其背景地物具有较好的可分性,将本依据应用用于不同类型的水体提取上,均取得了良好的效果.实验表明SRWI方法适用于多源遥感数据的水体提取,且操作简单方便,对水体信息快速提取有较强的应用意义.     

一种改进的基于TM影像的水体提取方法

针对现有基于TM影像的水体提取方法存在耗时、准确率低及通用性不强等问题,应用主成分分析(principal component analysis,PCA)法,并结合徐涵秋改进的归一化差异水体指数(modified normalized difference water index,MNDWI)构建了便于提取水体的假彩色合成图,通过分析水体在该合成图中的光谱特征,建立水体提取模型,从而实现基于TM影像的水体提取。比较改进方法与MNDWI、谱间关系(TM2+TM3)-(TM4+TM5)和新型水体指数等几种常见的水体提取方法分别在太原市城区、山区的水体提取效果,结果表明:改进方法更能快速、高效地提取TM影像水体,其精度高达95.57%。此外,该方法不需要对阈值进行人工选择,达到了高自动化的研究要求。     

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%。     

基于卫星遥感数据的沙特吉赞省沙化土地信息提取比对

以2008年、2014年及2018年TM影像为数据源,利用TM影像光谱波段的谱间差异和最佳的波段组合建立基于光谱知识的沙化图地信息提取模型。利用模型分别提取沙特吉赞省2008年、2014年及2018年沙化土地信息,对提取的沙化土地信息开展数据处理及分析,进而判断沙特吉赞省近10年的沙化土地情况。