快速城市化地区土地利用变化研究——以浦东新区为例

以航空遥感影像为数据源,以GIS为分析手段,通过土地利用变化量、土地利用年变化率、土地利用相对变化率和转移矩阵详细分析了浦东花木镇土地类型的变化幅度、速度与方向,揭示了快速城市化地区土地利用的变化特点与规律。结果表明:(1)研究区呈现显著的快速城市化特征,土地利用/覆被格局发生了很大变化;(2)与浦东新区全区相比,城乡结合部土地利用受到人类活动强烈扰动且道路指向性明显;(3)研究区土地利用数量变化存在明显的空间分异,耕地转出量最大,工业用地增加迅速;(4)交通基础设施的不断完善是城市用地扩展的主导驱动因子。     

基于资源一号02C卫星影像的稀土矿区地物提取研究

为解决稀土矿开采区野外调查用时长、成本高等问题,文中利用遥感影像来提取地物信息.全文基于资源一号02C卫星影像,以赣州市寻乌县文峰乡一稀土矿区为研究区,对影像数据进行了预处理,采用最佳的Pan Sharpening融合结果进行多尺度分割,结合目标地物的光谱特征、空间特征、纹理特征等,设置分类规则进行面向对象的信息提取研究,分类结果总体精度为78.71%,达到较好的分类质量.研究结果证明:利用遥感影像提取地物信息具有用时短、成本低、信息量大的优势.     

赣南柑橘果园面积动态变化分析——以寻乌县为例

江西省赣州市是全国最大的柑橘生产地.为详细掌握赣南柑橘种植面积变化情况,以赣州寻乌县为例,采用Landsat TM/OLI三期遥感影像,运用面向对象的分类方法提取果园信息并结合GIS空间分析对2010—2016年间的果园面积变化进行遥感动态监测.研究结果表明:(1)2010年至2016年间,寻乌柑橘果园面积经历了明显的动态变化.2010—2013年农田、林区、裸地主要转变成果园,2013—2016年则刚好相反;(2)2010年至2016年柑橘果园种植面积呈先增加后减少的变化趋势,2010—2013年间果园面积增长了近8.21 km~2,2013—2016年果园面积减少了近30.05 km~2;(3)自2013年以来,柑橘果园面积大幅度减少可能与柑橘黄龙病有关,其中寻乌县吉潭镇2013—2016年果园面积变化率最大,年变化率约为0.64%.研究结果与寻乌同期统计年鉴中柑橘种植情况基本一致,能为中短期赣南柑橘产量预测提供科学依据.     

基于面向对象随机森林方法的滨海湿地植被分类研究

基于Sentinel-2数据,以盐城国家级珍禽自然保护区核心区为研究区,采用基于面向对象的随机森林模型对研究区内的湿地信息进行分类研究. 首先,对影像进行分割处理,计算光谱特征、纹理特征、水体指数、植被指数与纹理特征,并对特征重要性进行排序筛选. 其次,基于此构建5种特征组合方案,并对研究区进行分类,比较不同组合的分类精度找出研究区最优的特征组合方案. 最后,实验表明:通过特征优选后的随机森林算法进行分类效果最好,总体精度达到87.07%,Kappa系数为0.84. 其中互花米草在3种植被中分类精度最高,为97.73%. 证明此方法能够有效提高滨海湿地的分类精度,可用作该区域湿地变化研究.     

基于多时相遥感影像的北京平原人工林树种分类

为解决传统遥感分类方法区分平原人工造林地树种难度较大的问题,利用4个不同时相的高空间分辨率卫星影像,基于ESP计算方差变化率并结合目视解译获取影像的最佳分割尺度;通过相关系数法筛选构建的特征,进行面向对象的多时相影像和单时相影像分类,并与基于像元分类方法进行对比分析.结果表明:基于多时相影像各类别分类精度为64%,高于单时相分类精度(51%);面向对象KNN方法的分类精度优于SVM和MLC分类方法,两者精度分别为49%和43%.在树种丰富且分布复杂的平原造林林地景观中,利用多时相遥感数据,采用面向对象分类方法用于树种精细分类更具优势.     

锡林浩特市胜利矿区近30a植被覆盖度变化研究

为研究内蒙古锡林浩特市胜利矿区近30 a植被覆盖度变化情况及其影响因素,采用Sen斜率估计和M-K检验法分析NDVI变化趋势;基于像元尺度分析植被变化,研究其空间差异性;通过转移矩阵研究植被覆盖度稳定性、降雨和地形因子对植被覆盖度的影响程度。结果表明:(1)近30 a胜利矿区NDVI均值呈缓慢下降趋势;(2)植被损伤区面积占研究区总面积的23. 02%,分布于矿业景观和城镇建设景观;植被恢复区面积占研究区总面积的3. 11%,分布于人工草场与湿地;(3)植被覆盖度不稳定,易发生转移;(4)排土场高程和坡度与植被覆盖度呈显著负相关,坡向与植被覆盖度关系不显著。     

城镇化背景下基于时序TM/NDVI的建成区检测方法——以福州市为例

对1990—2010年49景福州市TM时间序列影像进行处理,采用MODTRAN4+模型进行大气校正,得到研究区土地覆盖类型的NDVI值的多时相轨迹图。分析城镇化背景下建成区的变化特征和NDVI时间序列数据的季节特征,添加耕地发展为建设用地的地物特征到学习样本,比较不同数据组合对最大似然法、支持向量机、神经网络法、面向对象法对分类和检测城镇化背景下建设用地精度的影响,以及比较添加样本特征后对城镇化进程中建设用地检测方法的影响。结果表明,对于小样本数据集,面向对象法具有最高的分类精度,不同的数据组合与不同季节对面向对象法分类精度的影响分别达3.49%和5.22%,引入NDVI时间序列数据和添加变化地物的学习样本,总体分类精度提高了3.54%,建设用地的制图精度提高了4.24%。     

面向对象的海域使用变化遥感监测

基于SPOT-5和WorldView-2高分辨率遥感影像,采用面向对象的分类方法,通过多尺度图像分割,获取海域使用地物斑块;结合影像光谱特性、纹理特征等信息建立分类规则,提取海域使用信息,并通过空间叠置分析来定量分析研究区海域使用变化情况.结果表明,面向对象的多尺度分割方法有效提高了分类精度.该研究也分析了海域使用变化情况,研究区内变化主要集中在建筑用地的扩张上.该研究对研究区治理海洋有重要意义.     

滇中城市群城镇用地扩展驱动因素综合影响分析

城镇用地的扩展受到多种驱动因素的综合影响.本文以2009—2015年滇中城市群土地利用数据和社会经济统计数据为基础,基于结构方程模型构建了滇中城市群城镇用地扩展驱动因素综合影响模型,定量分析了各驱动因素对城镇用地扩展的影响路径、直接影响、间接影响及总效应,进而揭示了驱动因素对城镇用地扩展的综合影响及驱动机理.结果表明:第二产业产值、总人口、固定资产投资额、人均GDP对滇中城市群城镇用地扩展的总效应分别为0.83、0.62、0.55和0.46,是滇中城市群城镇用地扩展主要驱动因素;总人口主要通过影响第二产业产值、人均GDP和固定资产投资额间接影响城镇用地扩展,影响路径分别为0.32、0.15和0.52,并且总人口的间接影响大于直接影响;固定资产投资对城镇用地扩展的直接影响(0.63)最大,而第二产业产值对城镇用地扩展的间接影响(0.83)最大.     

湿地植被遥感提取及动态变化研究——以崇明东滩为例

针对研究区植被光谱特征的相似性,通过对崇明东滩植被地物光谱特征的分析,利用遥感影像原始波段及新构造的DVI、TRVI、Brightness、Greenness、Wetness、TNDWI、NDVI等指数合成新图像,采用监督分类与分层分类相结合的方法,实现了研究区湿地植被信息的提取,该方法分类总精度达到82.50%.近30年湿地植被信息动态变化分析结果表明:1985—2002年间海三棱藨草的面积不断减少,2002—2013年间海三棱藨草的面积先增后减少.1985—1989年间芦苇面积有较大幅度的增长,1989—2013年间芦苇面积不断减少.2002—2013年间,互花米草面积不断增加.     

Landsat-8遥感影像不同水体提取方法适用性分析

为探究周围气温与地物环境对水体提取的影响,利用Landsat-8 OIL遥感影像,选取巢湖作为研究区,分别采用水体提取指数模型(NDWI)、监督分类最大似然法及面向对象分类法对不同季节下的研究区做水体提取。通过分析比较各方法在不同季节对水体提取的精度影响,发现面向对象法提取效果最佳,NDWI效果次之,监督分类精度最低。监督分类和归一化水体指数对四季水体提取精度较平均,冬季用面向对象法提取水体影响大。     

基于Landsat影像的采煤对地表植被覆盖度时空变化的影响研究

研究地下采煤扰动下地表植被覆盖度的时空变化及驱动因素,可为煤炭资源合理开发和地表植被生态管理提供科学指导。以阳泉市大阳泉煤炭有限责任公司不同开采年份工作面为研究区,基于2009年和2019年的Landsat遥感影像,采用像元二分模型估算植被覆盖度,研究植被覆盖度的空间格局及其时空变化规律,并运用地理探测器模型探究植被覆盖度变化的主要驱动因素。结果表明:研究区近10年来植被覆盖总体情况良好,中高植被覆盖度和高植被覆盖度面积呈增加趋势;地形因子中,植被覆盖度随高程和坡度的增加呈现先增加后减小的趋势,在坡向上呈现出西北坡的最高,而东坡、南坡和东南坡的相对较低的趋势。对比2009—2019年植被覆盖度的时空变化特征发现:2007年前开采的大多数工作面的植被覆盖度明显改善,而2007年后开采的工作面植被覆盖状况呈退化趋势,表明生态系统的自我调节恢复能力会使生态系统逐渐向良性循环方向发展。因子探测结果表明:开采时间是影响植被覆盖度时空变化的最主要因素;交互作用探测中,以开采时间和高程的共同作用最强,表明人为因素与自然因素的协同增加了对植被覆盖度变化的影响。     

上海耕地动态变化与驱动机制研究

结合统计数据与多时相的遥感影像解译数据,研究了上海近50年来耕地动态变化趋势、特征及规律,同时应用主成分分析和多元回归模型分析了耕地变化的驱动因子。研究表明:(1)近50年来,各行政区耕地递减趋势明显且存在显著的区域分异,在地区分布上,耕地流失最快的地区主要分布在经济发达的中心城区周围;(2)耕地数量的减少主要体现为非农建设用地的占用和农业结构内部的调整;(3)主成分分析表明,上海耕地面积变化的驱动因素可以归纳为经济因素,人口因素和工业发展,而经济因素是影响上海耕地变化最为关键的因素。     

基于面向对象的建筑物信息提取方法研究

为了更好地进行城市建设和规划,对建筑物进行有效识别非常重要。针对目前遥感技术对建筑物难以实现高精度提取的问题,本文提出一种基于引入红色边缘波段规则的面向对象和基于样本的面向对象相结合的方法,提取城市建筑物信息。该方法利用worldview 2影像的全色和多光谱的融合数据,进行尺度分割,根据建筑物的光谱特征、形状特征、数字表面模型(digital surface model,DSM)和worldview2的红色边缘波段(RedEdge)的纹理特征建立双层规则知识库,进行建筑物信息提取;同时,利用基于样本的面向对象方法对worldview 2数据影像进行建筑物信息提取。最后,对2种方法获取的建筑物信息结果进行融合,实现建筑物的高精度提取。以广州市天河区试验区为例,研究结果表明:基于样本的面向对象法、基于规则的面向对象法、基于引入红色边缘波段规则的面向对象法以及本文方法的分类精度分别为81.27%,83.75%,87.06%,91.43%。基于引入红色边缘波段规则的面向对象与基于样本的面向对象分类相结合的方法比其他3种方法提取的精度都高,为高分辨率遥感影像建筑物信息的识别提供了有效的手段。     

基于ALOS遥感影像的湿地地表覆被信息提取研究

为了验证ALOS遥感影像湿地地表覆被信息提取的可行性,以黑龙江省三江平原典型内陆淡水沼泽湿地为研究对象,通过ALOS遥感影像波段的光谱及纹理特性分析,探讨适合水体、旱地、水田、沼泽、林地、建设用地、草甸等覆被类型的分类特征;基于非监督、监督及面向对象分类方法,遴选能实现最优分类结果的特征组合,为湿地地表覆盖分类数据源及方法的选择提供参考。结果表明:非监督、监督及面向对象分类方法的总体精度分别达到63.86%、96.14%和85.26%;非监督分类方法整体分类效果不够理想;面向对象方法虽然得到了相对较高的分类精度,但是针对建设用地、林地及草甸地类信息提取的精度处于较低水平;监督分类方法能取得较好效果,最适合于湿地地表覆被信息提取。     

基于Landsat时间序列数据的祁连山区域 土地利用变化

为了研究祁连山地区土地利用变化情况,基于祁连山区域1986—2015年的Landsat时间序列数据,通过相对辐射校正获取时序地表反射率数据.采用光谱扩展与基于回归树的决策树分类(CART)获取规则的决策树分类方法,应用于长时间序列卫星影像,对各类土地利用类型近30 a的变化情况进行分析.结果表明:相对辐射归一化能有效减少时间序列数据之间光谱值差异,基于CART获取规则的决策树分类方法具有较高的分类精度.以2012年分类结果为例,总体分类精度为88.72%,Kappa系数为0.86,并分析了可能存在的误差.研究区耕地、林地和草地面积总体呈下降趋势发展,并且草地破碎化程度加剧,戈壁面积增多,植被退化导致土地荒漠化问题更加严重.最后,根据研究区土地利用变化情况进行讨论,并针对该情况提出建议.     

基于Sentinel-2A的太行山区土地覆被分类方法研究

以太行山区为研究对象,基于Sentinel-2A遥感影像数据,采用基于像元和面向对象分类两种策略,定量分析不同特征组合模式下,最大似然法(ML)、贝叶斯(Bayes)、支持向量机(SVM)、决策树(Decision Tree)以及随机森林(RF) 5种分类方法在该区域地表土地覆被信息分类中的表现差异。结果表明:(1)基于像元的RF分类器取得了最高精度,仅使用光谱特征参与分类和使用光谱、红边、指数特征参与分类的总体精度分别为96. 85%和96. 64%。(2)红边和指数特征的加入能够对各分类器分类精度产生不同程度的影响,即使基于像元的RF和面向对象的CART决策树总体精度有所下降,但降幅均在0. 5%左右,其他分类器精度均有所提升。     

高分辨率遥感影像结合LiDAR数据的面向对象分类方法

为了更准确地对遥感数据进行分类,结合Geo Eye高分辨率遥感影像和机载Li DAR数据,通过对分割参数、特征选择、分类规则等特征进行研究,提出采用面向对象的模糊分类方法——成员函数法选择实验区进行了分类研究。实验结果表明:该分类方法能够更有效地提取出建筑物、煤堆、灌木等矿区典型地物,总体分类精度达到93.92%,KIA为92.52%,分类精度相比单一遥感数据明显提高。     

银川市景观格局变化对水资源利用的影响探究

基于RS与GIS技术,对银川市2006年、2011年、2016年遥感图像进行监督分类,并从景观类型面积、景观破碎度、景观优势度、景观多样性4个方面进行分析.结果表明:研究区建设用地面积迅速增加,耕地面积减少,草地、水域面积变化不明显,林地面积逐渐增加,荒地面积大幅度减少;研究区景观破碎度、景观多样性有所上升,景观优势度有所下降.水资源及利用方面,银川市2009—2016年水资源总量整体保持平稳,但水资源利用方式发生较大转变,其中农业用耗水量连年下降,城镇生活用耗水量急剧上升,分别与景观类型中的耕地与建设用地的面积变化成正相关.     

重庆市区年降水量演变特征及驱动因素研究

研究重庆市区年降水量演变特征及其驱动因素对揭示地区降水时空变化规律、水资源开发利用、短期气候预测等具有重要指导价值和意义。运用累积距平法和趋势系数法、Spearman秩相关法以及Morlet小波分析法对重庆市区沙坪坝站1951—2017年降水量进行演变特征分析。结果表明:重庆市区年降水量经历了1951—1958年的偏少阶段、1959—2012年的震荡阶段以及2013—2017年的偏多阶段,目前正处于降水量偏多阶段;年降水量变化呈上升趋势,但上升趋势并不显著;重庆市区年降水量存在56、36、8 a的3个主周期。通过降水量驱动因素分析,重庆市区年降水量与年平均气温和年平均气压以及当地湿度的变化呈正相关关系,具有相同的上升趋势,整体变化量达到3.3%。