基于多时相TM影像的冬小麦面积变化监测

利用北京1992年、2000年、2004年、2009年的多时相Landsat TM5影像数据,结合实际调查数据,分析了近20年来北京冬小麦种植面积的变化趋势及演变特征。采用决策树、PCA、缨帽变换等手段对地物进行分类,利用多时相影像,NDVI组合阈值提取小麦种植区面积。研究结果表明:北京地区1992年、2000年、2004年、2009年冬小麦种植面积分别为:113671ha,84322ha,40410ha,61529ha。北京冬小麦种植面积呈现为明显的先减少后增加的趋势。从1992年到2009年共减少52143ha。其中,从1992年到2000年冬小麦种植面积减少了29349ha,减少的面积中城区扩张占用和转变为裸地的最多,分别为39.7%和42.8%,另外有13.3%变为设施用地,3%成为水体(鱼塘和水田);从2000年到2004年冬小麦种植面积共减少43921ha,减少的面积中转变为裸地和城区扩张占用的最多,分别为39.8%和33.1%;从2004年到2009年冬小麦种植面积共增加了21119ha,其中裸地转变为小麦种植区面积最大。     

基于多时相影像直接分类的土地利用变化监测方法研究

实时土地利用变化信息对当地部门区域规划、城市扩展和社会经济可持续发展的研究具有重要意义。本文借助于徐州市1987年和2000年TM影像数据,重点讨论了多时相影像直接分类在土地利用变化监测中的应用,并对结果进行了分析。结果显示,1987-2000这13年间,城市主要向东部和南部扩展。     

基于分类融合的武汉市多时相遥感影像监测

利用多时相遥感影像监测环境变化是目前最快捷和有效的手段之一。本文以武汉市两个时期的 TM卫星影像为试验数据 ,通过使用分类融合的方法 ,监测武汉市的水面、城区和树林的动态变化 ,并分析了变化的原因和对环境的影响 ,提出了武汉市改善环境的方法和建议     

多时相遥感影像监测南极冰川流速

测定南极冰川的流速，对于研究南极冰雪物质平衡、南极环境变化及其对全球环境的影响和极区航行有重大意义。本论述了利用多时相卫星遥感影像监测冰川变化的原理和方法，通过对英格里特一克里斯泰森海岸不同时期的遥感影像进行几何纠正和配准及叠加处理，测量和计算出极记录冰川的平均流速，并对它们的变化特点进行了初步的分析和评价。     

多时相遥感影像在河床平面演变调查中的应用

本研以多时相卫星遥感影像图为信息源，套绘成多年代河道图，目视解译分析河床平面形态演变。其结果表明：１９８６年以后黄河内蒙三盛公至托克托段河 道曲折系数、摆幅、河势等均发生了较大的变化，河势恶化的趋势仍没有得到全面的扼制，据此提出以控制河势为主的对策。     

基于多时相协同变化检测的耕地撂荒遥感监测

针对地表覆被复杂、地块破碎等原因导致的撂荒地提取精度较低问题,提出一种基于多时相协同变化检测的耕地撂荒信息提取方法。以河北省石家庄市鹿泉区为研究区,采用Sentinel-2A和Landsat 7多光谱影像,在野外样本的支持下,分析耕地各种覆盖类型的归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）季相变化规律,以季节性撂荒、常年性撂荒、冬小麦、多年生园地为分类体系,构建多时相协同变化检测模型,开展研究区耕地撂荒状态遥感监测。研究结果表明：基于Sentinel-2A影像的季节性撂荒和常年撂荒耕地的分类精度分别为95.83%和96.55%;基于Landsat 7影像的季节性撂荒和常年撂荒耕地的分类精度分别为91.67%和93.10%;2019年鹿泉区季节性撂荒占耕地面积的4.7%,常年撂荒耕地占7.1%。利用该方法能够快速、准确地获取研究区耕地空间分布、面积等信息,对于不同分辨率的影像均具有较好的撂荒地提取精度。     

多源多时相遥感影像镶嵌方法探讨

为解决县级森林资源规划设计调查中多源多时相遥感影像镶嵌难题,本文提出一种基于合理直方图的影像镶嵌方法.在云南省多个县(市、区)的遥感影像镶嵌中应用此方法,获得较为理想的镶嵌影像图.结果表明,此方法在实践中具有较高的应用价值.     

基于条件随机场的多时相遥感影像分类*

多时相遥感影像分类方法通常使用人工设置的转移矩阵作为时间上下文信息,这样不仅难以获得准确的转移矩阵,而且没有充分利用时间上下文信息。针对多时相遥感图像中的时间与空间上下文信息难以构建的问题,提出了一种基于条件随机场模型的多时遥感影像分类方法。首先运用最大期望算法生成用于描述时间上下文信息的时间势能,然后结合空间以及时间上下文信息构造了条件随机场模型,最后使用该模型对多时相遥感影像进行分类。一系列的实验结果表明,该方法可以有效提高遥感影像的分类精度。     

基于多时相HJ卫星的冬小麦面积提取

我国环境与灾害监测预报小卫星HJ-1A/B具有较高的时间和空间分辨率,在作物种植面积提取和长势监测等方面具有较大优势。本文以江苏省姜堰市为研究区,根据冬小麦的物候规律和季相节律的差异性,选取返青期和拔节期两个生育期的HJ卫星影像,借鉴分层信息提取法原理,综合利用监督分类和非监督分类法,结合人机交互目视解译和实地定位调查等资料提取了姜堰市的冬小麦种植面积,总体面积提取精度达到90.22%,样点空间匹配精度为81.25%,实验基地空间匹配精度为80.34%。结果表明：HJ卫星能够用于提取南方地区冬小麦种植面积和长势监测,满足农情监测的需要,且利用多时相遥感影像能有效地增加信息量,实现信息互补,有助于提高监测精度。     

三维石油遥感应用中多时相影像数据管理

针对目前多时相影像数据管理主要是面向影像产品管理,仅考虑影像产品本身的信息作为管理要素,无法满足石油行业遥感应用要求这一问题,提出一种面向三维石油遥感应用的多时相数据管理方法,通过采用数据组织目录结构与瓦片存储目录结构相结合的方式,建立了多时相影像数据的分级管理与访问。该方法满足石油遥感应用多样性、应用的油区范围分散、多数据源组合、油区变化性检测的要求,并以鄱阳湖三角洲环境变化中多时相数据管理为例进行了软件实现。     

基于TM影像的北京城市边缘带范围界定方法研究

城市边缘带是城市和乡村之间的过渡地带,是城市扩展的产物。及时了解和掌握城市边缘带的范围,对合理进行城市规划,调整用地结构,具有积极的意义。遥感技术动态、快速、适时获取数据的特点,为城市边缘带范围的界定提供了技术保障。本文以TM影像作为信息源,引入信息熵和土地利用程度综合指数,研究探讨北京城市边缘带范围界定的方法,尝试提取北京城市边缘带范围,分析北京城市边缘带的蔓延趋势及原因。研究结果表明,北京城市边缘带范围包括北京市区及郊区的一小部分,呈环形分布,外缘部分向四周不规则延伸,尤其在西北和东南方向上延伸较多。结合北京市统计资料得出,根据信息熵理论和土地利用程度综合指数模型确定的北京城市边缘带范围基本符合北京市近年来的发展特点,能够反映北京市的城市发展轨迹,正确预测城市发展方向。     

Change Detection in Overhead Imagery Using Neural Networks

Identifying interesting changes from a sequence of overhead imagery—as opposed to clutter, lighting/seasonal changes, etc.—has been a problem for some time. Recent advances in data mining have greatly increased the size of datasets that can be attacked with pattern discovery methods. This paper presents a technique for using predictive modeling to identify unusual changes in images. Neural networks are trained to predict before and after pixel values for a sequence of images. These networks are then used to predict expected values for the same images used in training. Substantial differences between the expected and actual values represent an unusual change. Results are presented on both multispectral and panchromatic imagery.     

多时相遥感影像变化检测系统设计与实现

针对遥感卫星影像数据量大,计算时间长等特点,在高性能集群并行处理环境下,研究了长时间序列遥感卫星影像变化信息快速提取技术,设计并实现了一体化变化检测工艺流程及系统框架,为多时相遥感卫星影像变化检测提供了高精度、快速的方法与平台。以广东某地区为试验数据,研究表明,与传统变化检测方法相比,进一步提高了变化信息提取精度,并可以获得良好的并行加速比,并行效率高,能够满足大规模遥感数据的变化检测。     

小波和傅立叶变换在图像变化检测上的应用比较

小波分析和傅立叶分析被广泛地应用于图像处理的各个领域,它们也能被应用于遥感影像土地利用变化检测。对两个时相多光谱影像的各波段或各主成分进行小波变换或傅立叶变换,然后对变换后得到的系数求差,最后对差值进行小波逆变换或傅立叶逆变换,得到的结果图像中,那些有变化地区的亮度会比没有变化地区的亮度高出很多。文中,分别利用小波变换和傅立叶变换两种方法对相同的两时相多光谱影像进行变化检测,发现小波变换结果好于傅立叶变换。     

基于多特征的城市用地高分辨率影像分类与提取

利用高分辨率影像对象的多特征信息,采用面向对象的影像分析技术与多尺度影像分割技术,建立基于多特征的遥感影像分类模型,提取城市用地信息,为城市用地的合理规划与有效管理提供信息支撑。该方法分类速度快、精度高,为遥感影像信息的分类与提取提供了新的思路。     

高光谱协同稀疏与非局部低秩张量变化检测

高光谱图像变化检测可提供地球表面的时间维变化信息,对城乡规划和管理至关重要.因具有较高的光谱分辨率,高光谱图像常被用于检测更精细的变化.针对高光谱变化检测的问题,提出一种基于协同稀疏与非局部低秩张量的高光谱图像变化检测方法.该方法首先求得前后时间点的高光谱差分图像,再根据差分图像中图像块的非局部分布特点,提取不同的非局...     

多光谱遥感数据直接分类变化检测的神经网络方法研究

变化检测是近年发展起来的一种遥感时序数据处理方法,用于识别遥感数据在不同时间所记录的地表变化信息。采用传统的基于统计学的分类算法检测两个时期多波段遥感数据变化信息时,如果采取直接分类变化检测的方法会出现统计数据结构的奇异性问题,表现在同一位置上出现不同的光谱特征值。因此,该文提出和实验了使用基于样本和数据权重的自组织特征映射神经网络(SOFM)直接分类检测变化信息的方法。结果表明,SOFM直接分类变化检测法与两个时期最大似然方法分类后相减的结果相比,检测精度有显著提高。     

珠江三角洲地区土地利用变化的MODIS监测及其水环境意义

阐述应用多源遥感数据及多目标空间分析手段,研究珠江三角洲地区土地利用变化驱动的非点源污染与该区水质环境演变的方法.充分利用不同遥感数据特点,有效融合高、低空间分辨率数据,将进一步提高土地利用变化动态遥感监测能力.充分利用珠江三角洲地区近年来土地利用土地覆盖研究成果,将有助于分析非点源污染驱动因子与珠江河口及邻近水域水质...