基于HJ-1卫星CCD遥感数据的作物秸秆光谱识别模型与提取方法研究

作物秸秆信息的准确提取对于农业可持续发展与秸秆焚烧火点的探测有重要意义。本文在野外作物秸秆光谱采集与光谱特征分析的基础上,以江苏省扬州市区为典型研究区,依照HJ卫星CCD相机多光谱遥感波段进行光谱重采样,并结合HJ卫星CCD遥感数据,建立了作物秸秆光谱识别乘积指数(SMI),最后通过改进PSO最大类间方差算法对SMI影像进行"动态-全局"阈值分割,实现了作物秸秆信息的有效提取。     

秸秆焚烧火点遥感监测算法实现

为了获取华中区域的秸秆焚烧火点空间分布信息,实现对该区域秸秆焚烧的有效管控,以2014年MODIS L1B遥感数据为主要数据源,结合土地利用类型数据,以华中的农田为研究区域,基于增强型上下文火点遥感影像识别方法,充分利用定量遥感的理论知识及地理空间数据抽象库(GDAL)等技术手段,实现了华中区域秸秆焚烧火点的识别。利用中华人民共和国环境保护部发布的全国秸秆焚烧火点日报和MODIS标准火点产品(MYD14)进行空间和定量上的对比分析。研究结果表明,该算法能够有效地进行研究区域的秸秆焚烧火点遥感监测,并且可以依据研究区域的特点进行参数的实时调整,提高了秸秆焚烧火点提取的自动化和工作效率。     

基于MODIS数据的华北地区秸秆焚烧监测

秸秆焚烧给我国城乡生态环境造成巨大损害,利用遥感手段监测秸秆焚烧能够为禁烧治理工作提供有效的数据支持。“背景对比火点探测算法”(the Contextual Fire Detection Algorithm)是目前精度较高的自动探测算法,但固定的阈值参数难以适用于不同地区和不同的监测对象,因此依据实际观测情况对其中的关键参数和阈值进行了适当调整,以更好地监测中国地区的火点。基于EOS/Terra卫星的MODIS数据,利用调整阈值后的算法对我国华北地区2007年5月至8月的秸秆焚烧状况进行了遥感监测,监测精度能够满足实际业务化监测的需要。进一步结合IGBP地表分类数据,将火点像元分成秸秆焚烧、林火和草原火等3种生物焚烧类型,并分别对其亮度温度等多个参数进行了统计分析,在此基础上讨论了根据火点辐射特性判断火点类别的可行性,提出在目前,地表分类数据对于判断火点类别仍是必要的。     

基于HJ-1星CCD数据的溢油遥感特性分析与信息提取

基于HJ-1星CCD多光谱数据,以2010年美国墨西哥湾深海油井溢油污染海域为研究区,对溢油迁移转化过程进行分析,认为油水混合物是该次事故的主要污染类型之一.研究HJ-1星CCD数据多种目标的影像特征与光谱响应特征,指出油水混合物能明显改变海水对入射光的后向散射性能,可以被有效地识别与判定.利用决策树分类方法能有效地提取墨西哥湾溢油污染中的油水混合物;对误判信息进行分块合并处理后,可进一步提高油水混合物的提取精度.研究表明,HJ-1星CCD多光谱数据能有效提取海洋溢油污染信息,具备了开展海洋溢油污染遥感监测的能力.     

基于MODIS的秸秆焚烧火点识别原理及算法IDL实现

秸秆焚烧容易污染空气,影响交通。常规秸秆焚烧监测难度较大,而卫星遥感数据具有覆盖面广,时效性强、分辨率高等优点,有利于秸秆焚烧监测工作的进展。本文将介绍如何使用MODIS数据提取秸秆焚烧火点的算法。在算法实现上采用交互式数据语言IDL（Interactive Data Language）进行实现,大大缩短了人机交互时间,提高了秸秆焚烧点自动提取的响应速度,从而提高工作效率,促进秸秆焚烧监测工作的开展。     

基于J2EE的秸秆火点监测系统设计

秸秆焚烧火点监测在我国受到越来越多的重视,而遥感作为秸秆焚烧火点监测的有力手段也得到越来越多的应用。本文利用J2EE技术,实现了秸秆火点监测系统设计,并详细介绍了系统的设计思想,以及开发过程中的核心算法和主要技术问题。     

基于HJ-1B卫星遥感数据的水稻识别技术研究

为快速、准确地在遥感图像上识别水稻作物的信息,满足县级尺度水稻遥感监测的需要,以野外实地调查资料、1∶5万地形图数据为辅助,通过光谱分析法,分析研究HJ-1B星CCD数据的水稻作物的光谱反射特性,建立水稻作物遥感信息识别模型。采用决策树分类方法提取水稻作物信息,并将该技术方法应用于广西宾阳县水稻作物信息提取研究。采用实测样地数据,利用混淆矩阵进行精度评价验证,总精度为94.9%,Kappa系数为0.8533。研究表明,该水稻作物的识别技术,可以为了解我国水稻种植情况,进行水稻长势监测和产量估测提供技术参考。     

基于多时相Landsat 8 OLI影像的农作物遥感分类研究

时序遥感数据及地物细微光谱特征对于提取作物分布有重要作用,基于此,利用多时相Landsat 8 OLI影像,结合光谱角填图和决策树分类提取大同市新荣区东部地区主要农作物分布情况,并与最大似然法提取的分布结果进行对比。研究发现:①研究区内春玉米、谷物、大豆和马铃薯种植面积依次减小并呈镶嵌式分布;②结合光谱角填图与决策树分类总体精度为85.34%,Kappa系数为0.76,与最大似然法结果相比,总体精度提高22.51%,Kappa系数增加0.31,分类结果与实际作物分布具有更好的一致性;③利用时序遥感影像进行作物分类的精度明显高于单时相遥感影像的分类精度,且从光谱角差异的角度分析时序数据可有效削弱中高分辨率影像物谱不一致现象的影响。研究结果验证了多时相遥感影像对农作物分类研究的积极作用,并发展了光谱角填图法结合决策树分类在中高分辨率遥感影像中进行农作物分类的用法,具有一定的应用前景。     

环境一号B星红外多光谱相机综合辐射定标

环境一号B星红外多光谱相机(简称HJ-1B星IRS)在轨运行过程中受各种因素的影响,其探测性能不断发生衰减,绝对辐射定标可有效地改善遥感器辐射特性的测量精度,从而提高遥感数据辐射质量.文中针对HJ-1B星IRS星上定标系统特点,利用2010年8月地面同步试验数据对IRS热红外通道进行综合辐射定标,修正了原始定标系数,并进行定标系数的真实性检验.结果表明借助地面试验数据进行的综合辐射定标弥补了星上定标系统的不足,获得的定标系数准确可靠,可满足遥感数据定量化应用的需要.     

HJ-1星多光谱影像火烧迹地信息提取研究——以百色市为例

为识别火烧迹地等地类,以广西百色市为研究区,采用HJ-1星多光谱影像数据近红外波段光谱值、林火发生前后两时相各自NDVI值以及NDVI变化值,基于先验知识和统计分析构建决策树分类模型,通过与传统最大似然分类提取结果的比较分析,表明基于多特征的决策树模型能够有效地对HJ-1星多光谱遥感数据进行火烧迹地等地类提取,在研究区并具有良好的推广性。