基于遥感与GIS技术的定西县土地利用变化研究

利用TM+SPOT影像融合数据对甘肃省定西县2000年到2001年土地利用和土地覆盖进行遥感调查,分析研究一年来该县土地利用结构,尤其是坡耕地退耕还林、还草的变化状况,客观评价定西县一年来的生态环境变化。初步实现了对区域生态环境变化的动态监测,为黄土地区退耕还林还草、生态环境调查及动态监测提供了可行的方法。     

乌兰布和沙漠高分辨率遥感影像梭梭林解译方法探讨

利用ALOS、SPOT5高分辨率遥感影像,结合野外调查,完成了乌兰布和沙漠研究区遥感影像信息的目视解译及植被制图,并结合GPS野外样点进行精度评价,解译精度为93.3%,梭梭林面积为165 410.62 hm²,占乌兰布和沙漠地区总土地面积的17.27%。最后,对乌兰布和沙漠遥感影像梭梭林解译的方法进行了探讨。     

高分辨率遥感影像融合存在的问题及改进措施

影像融合技术作为富集和优化多源遥感影像信息的一种有效途径一直受到遥感界和图像处理领域的关注，并且已开发出多种融合方法。但是随着高分辨率遥感卫星的发展。当前一些融合方法对新型高分辨率遥感影像如IKONOS、Quick—Bird的融合效果欠佳，颜色差异是存在的主要问题。本文从高分辨率遥感影像光谱特征的分析入手找到颜色偏差的原因，同时给出了多种改进措施．然后分别利用传统的和改进的方法进行了融合试验，并对试验结果进行对比分析，以期找到对新型高分辨率遥感影像融合更加适用的方法。     

基于Landsat遥感影像的土地利用变化动态监测

土地利用变化是土地资源利用情况的综合分析,遥感技术在土地利用变化的应用,更好的解决了大范围内土地利用变化动态监测的难题。本文基于Landsat影像,利用影像融合主成分分析法(PCA法)以及谷歌地球目视解译和最大似然法结合的方式进行监督分类,采用Majority/Minority分析对分类结果进行处理,通过混淆矩阵对分类的结果进行精度评估。运用遥感图像2001-2018年期间解译结果,对昆明市呈贡新区土地利用变化做出分析,以及对2001和2018年分类结果进行变化检测,结果表明,2001-2018年呈贡新区土地利用结构发生显著变化,城市建筑面积明显增多。     

基于IHS的高分辨率遥感影像自适应融合算法

在分析几种IHS算法的基础上,提出了一种适合于高分辨率遥感影像的自适应加权融合算法。该算法基于快速IHS变换,从亮度成份构成和空间细节注入程度两个方面加以改进,采用相关系数来调整权重,避免了人工指定权重带来的主观因素偏差,在提高影像空间细节和光谱保持之间取得了较好的均衡,同时还具备了高计算效率。通过融合实验并与几种改进的IHS算法的对比分析,该算法均优于其他几种改进算法。     

基于遥感影像构建大运河沿线土地利用数据库

在京杭大运河的影像数据库基础之上,以SPOT5影像为主要数据,首先,进行图像处理如几何纠正、图像融合、图像镶嵌;然后分地区建立不同类型的影像解译标志库;在此基础上进行人机交互解译;解译完之后进行矢量化后处理,检查数据的质量,接着执行图层拼接与接边处理的操作,最后利用ArcCatalog工具完成数据的入库,构建京杭大运河沿线2 km范围内1∶5万精度的土地利用数据库。结果显示,采用上述技术路线进行数据库的建设是行之有效的,它具有周期短、效率高、准确等特点。     

基于高分辨率遥感影像的城市土地利用变化研究

城市土地利用主要是满足城市社会经济活动的空间占用需求,同一城市用地类型在某一空间的土地覆盖可能随着投入的变化而改变,因此完整的城市土地利用变化应包括：城市土地利用类型的变化、城市土地利用强度的变化和城市土地利用空间变化。本文运用遥感和地理信息系统技术,以高分辨率遥感影像为基础信息源,对1994年和2002年石家庄市两期城市土地利用变化进行研究。结果显示：（1）石家庄市城市各种用地比例合理,用地功能分区明显;（2）8年间城市土地利用面积变化速度很快,综合动态度达O．67％,其中以耕地减少最快,年减少率达到6．88％;（3）8年间综合城市土地利用强度动态度为1．23％,建筑面积变化速度比较快,其中商服用地和居住用地利用强度增加最大,分别达到1O．04％和3．31％。     

融合边界信息的高分辨率遥感影像分割优化算法

目的 针对目前区域分割算法获取的区域边界与真实地物边界不一致问题,利用高分辨率遥感影像地物内具有均质性和地物间边缘信息突出的特点,提出一种融合边界信息的高分辨率遥感影像分割优化算法。方法 首先采用Canny算法对遥感影像进行边缘提取并进行边缘连接处理,产生闭合边界;然后将边界与初始分割结果进行融合处理,获得新的分割结果;最后在闭合边界约束下,基于灰度相似性准则对新的分割结果进行区域合并,获得优化后的最终分割结果。结果 采用本文提出的分割优化算法对Mean Shift算法和eCognition软件获得的分割结果进行优化处理,优化后的分割结果与初始分割结果相比正确分割率（RR）平均提高了4%,验证了本文算法的有效性。结论 该优化算法适用性广,可优化基于区域、基于边界和基于聚类等多种分割方法,同时该算法既能保持高分辨率遥感影像分割的区域完整性,又能保持地物边缘细节特征,提高了分割精度。     

基于可拓分类器的高分辨率遥感影像分类

可拓学作为一种新的人工智能方法,在遥感图像智能分类研究中应该有着广泛的应用前景。本文以无人驾驶的小飞机在低空拍摄的高分辨率遥感影像的分类为例,说明了可拓分类器的构造和使用。实验结果表明,像元分类精度达到了91.1%,Kappa系数达到0.893,具有较高的图像分类精度。     

高分辨率卫星影像催生卫星摄影测量时代

近年来,高分辨率卫星传感器技术不断飞跃,各国对于高分辨率卫星数据应用需求不断增加,当SPOT5I、KONOS、QuickBird等高空间分辨率卫星数据逐步被广大用户了解和熟悉的同时,一些新的、听起来还略有点儿陌生的卫星数据如KOMPSAT-2、Cartosat-1(IRS-P5)、ALOS、Resurs-DK1又渐渐步     

苏锡常地区土地利用动态遥感监测应用研究

根据1999年土地利用动态遥感监测项目,利用TM和SPOTPAN影像对苏锡常地区1998－1999年土地利用动态进行监测,采用了多源信息叠加融合方法进行变化信息的增强,自动分类与人机交互结合方式进行变化的解译,得到该区域的土地利用变化情况,重点计算了该地区的耕地转移速率,得出工矿、城镇、公路是占用耕地的主要利用方式,城镇化水平仍很高。     

基于SPOT5影像的山东南四湖地被覆盖分类研究

以南四湖2006年6月中旬的两景SPOT5多光谱卫星影像为数据源,借助ERDAS Imagine和ArcView软件,运用非监督分类与人工目视解译的方法对影像进行分类处理。运用实地调查记录检验分类结果,符合率达到83.3%。依据分类结果绘制了南四湖地被覆盖图,并且计算了各种地被类型的面积。南四湖大堤内总面积为1206.9 km²,其中开阔水域占总面积的45.54%,湿地植被面积占21.06%,围网养殖区面积占15.6%,无水区的村庄、农田和林地占17.8%。南四湖地被覆盖格局主要受人为因素影响,为保护南四湖生态环境,必须禁止湖内土地围垦,控制围网养殖区,逐步恢复湿地植被。     

吴哥遗产地土地利用/土地覆盖变化遥感分析

吴哥窟是柬埔寨的象征,近年来深受严重的环境问题的困扰。利用长时间序列卫星影像,采用最大似然分类方法,提取吴哥遗产本体及周边区域近30年土地利用/土地覆盖及变化信息,并基于转换矩阵方法分析各土地类型变化规律,最后利用野外地面实测数据对分类精度进行了验证。研究表明:基于光学影像的吴哥遗产地土地利用/土地覆盖分类精度可达81.4%;遗产地周边建设用地增加迅猛;林地面积大量减少,主要转化为农业用地及草地;农业用地显著增加,来源于裸地及林地;水体和湿地变化较少;导致吴哥土地类型变化的主要驱动因素是旅游业带来的资源过度开发、森林大量砍伐,吴哥遗产的原真性、完整性和蕴含的历史与文化价值也正遭受极大威胁。     

基于模板阈值法的土地利用变化信息提取方法研究

提出了一种新的基于遥感的土地利用变化信息动态监测和提取的方法。其基本思路是在矢栅位置配准的基础上,以矢量多边形和栅格面阵共同表示的土地利用图斑为基本单位,建立土地类别解译标识,在此基础上对所有图斑进行基于图斑的分类、利用检测模板和阈值来判断图斑类型是否发生变化,并对变化图斑进行表示和更新。本方法具有可用特征丰富,抗干扰能力强,分析能力强等优点,同其他传统方法进行比较有良好的应用效果。     

基于面向对象的高分影像分类研究

遥感技术已经成为实现地表信息提取的主要手段。以高分辨率影像为主要数据源,采用面向对象的多尺度分割算法,根据对象的光谱、形状等特征,实现了面向高分遥感数据的土地利用分类算法。该算法结合了面向地物对象和综合对象特征的分类方法,充分发挥了高分辨率影像进行精细地物分类的优势,得到了高精度的分类结果。通过西双版纳纳板河流域国家级自然保护区实例验证表明:该算法总体精度达到88.58%,Kappa系数达到0.77,精度符合应用要求,能够实现土地利用高精度、快速的分类。     

基于遥感影像的变化检测技术

变化检测技术已经广泛地应用在各个领域。例如：环境监测、土地利用、农作物生长状况监测、森林采伐监测、灾情估计等方面。主要讨论了基于遥感影像的变化检测技术的实际应用。     

土地利用/土地覆盖遥感变化检测方法新进展

土地利用/土地覆盖变化检测是资源环境研究中的一个重要方面,准确、及时的变化信息为人类资源环境的生产和管理提供了决策支持。遥感技术具有实时、快速、覆盖范围广、多光谱、周期性等特点,给土地利用/土地覆盖变化检测提供了理想的数据基础。人类社会的发展对土地利用/土地覆盖变化检测的精度与效率不断提出新的要求,这也使得一些新技术、新方法引入到变化检测中。这些新技术新方法提高了土地利用/土地覆盖变化检测的精度,但在效率方面有待进一步研究。     

基于遥感和GIS的土地可持续利用研究

介绍了中德合作项目“土地利用规划与可持续发展－南京江宁泰淮河流域研究”（英缩写为SILUP）的部分研究内容,在小流域尺度上重点论述了遥感与GIS在土地利用与可持续发展研究中的技术与方法。利用SPOT卫星资料,建立了基于知识的光变特征扩展遥感模型,提取了土地利用信息,取得了较好的分类结果。利用地理信息系统技术建立了可持续发展信息系统,实现了用最终决策分类矩阵FCM（Final Classification Matrix）进行综合土地利用规划的设计思路。     

太湖湖滨敏感区的土地利用遥感分类研究

近年来太湖流域水体污染日趋严重,土地利用是重要的环境变化影响因子,对太湖湖滨敏感区土地利用分类研究具有重要意义。研究基于2010年ALOS多光谱遥感影像,以太湖流域上游的武进港、直湖港流域为研究区,根据研究区实际状况和研究目的,建立太湖流域上游湖滨敏感区的土地利用/土地覆被分类系统,并用于该地区的面向对象遥感分类,研究通过影像的多尺度分割,获得不同层次的影像对象,在不同层次设置对应的分类规则,以充分利用影像中地物的光谱、纹理和不同层对象相互关系等信息,从而提高分类效果。研究表明:在面向对象多尺度影像分割的基础上,基于决策树建立多个分类规则的分类方法,能够有效提取建设用地、道路、水体等几类信息,分类总体精度达到88.00%;同时,该地区主要土地利用类型如耕地、农村居民点和城镇居民点的分类精度也较高,这也表明该分类方法对整个太湖流域以及其他平原河网地区的土地利用相关研究具有一定的实用价值。