基于遥感影像多尺度分析技术的LUCC研究

基于遥感和地理信息系统技术研究土地利用／覆被变化（LUCC）目前普遍采用的方法，其中研究区不同时期遥感影像土地利用／覆被信息的获取是研究的关键，而传统的单一尺度的信息自动提取方式很难满足高精度LUCC研究的需要。为此，提出了以多尺度分析技术来提取土地利用／覆被信息的方法，并以江津市的LUCC研究为例，显示出这种方法的优越性。     

植被指数遥感定量研究--以民勤绿洲为例

研究以我国西北干旱区的代表性绿洲一民勤绿洲为例，使用法国CE313光谱仪，对典型样区植被反射率进行了野外测定，计算常用的6种植被指数，通过对降低土壤背景影响的效果和不同植被指数提取植被信息的能力进行分析，遴选出适宜于干旱区民勤绿洲的植被指数估算模型。定量研究了民勤绿洲近20年来植被覆盖空间变化过程，对预测生态环境的变化和防治绿洲沙漠化具有重要意义。     

绿洲景观格局动态及其梯度分析的遥感研究

以张掖绿洲为例,利用遥感与GIS技术提取了从1987年到2002年间张掖绿洲的景观格局动态变化信息,并使用FRAGSTAS移动窗技术获取了所选景观指数的梯度变化分布图。通过分析张掖绿洲内各景观类型的时空演变及景观指数的梯度差异,研究发现荒漠绿洲过渡带、人工防护林带、河流及灌溉渠系等廊道景观是景观指数梯度变化中的峰值或谷值所在,对绿洲生态安全格局起到了关键性的控制作用。利用廊道景观的空间特性和景观结构的梯度概念,本文对张掖绿洲景观生态安全状况进行了分析与评价,并验证了景观梯度理论与遥感技术相结合在绿洲植被景观格局动态及其生态安全分析中的适用性。     

基于成对约束半监督降维的高光谱遥感影像特征提取

半监督降维(Semi\|Supervised Dimensionality Reduction,SSDR)框架下,基于成对约束提出一种半监督降维算法SCSSDR。利用成对样本进行构图,在保持局部结构的同时顾及数据的全局结构。通过最优化目标函数,使得同类样本更加紧凑\,异类样本更加离散。采用UCI数据集对算法进行定量分析,发现该方法优于PCA及传统流形学习算法,进一步的UCI数据集和高光谱数据集分类实验表明:该方法适合于进行分类目的特征提取。     

超光谱遥感图像有监督LPP特征提取研究

在局部保留投影(LPP)特征提取算法的基础上,利用样本标签信息提出了一种有监督的局部保留投影算法(SPLPP),该算法的邻接图的权值不仅考虑了LPP算法中的相似性权值,而且加入了监督类的相关权值。SPLPP算法主要步骤是先用PCA去除高维超光谱遥感图像的冗余信息,再把监督机制引入到LPP中,实现图像的特征提取,将高维超光谱遥感图像投影到低维空间中,利于分类。应用SPLPP算法对高维的遥感原始超光谱图像进行特征提取后,利用支持向量机(SVM)和最近邻分类器(KNN)对降维后的遥感图像数据进行分类;并与PCA、LPP、LDA等特征提取算法进行了比较实验。实验表明:结合了LPP局部信息保留能力和全域标签信息的SPLPP算法,有更好的局部信息保留能力和类判别能力,使分类器分类精度更高,分类效果更好。     

基于C5.0的遥感影像决策树分类实验研究

决策树算法是一种非参数化、非线性的监督分类法。以2010年8月1日Landsat TM影像为基础遥感信息源,以内蒙古自治区赤峰市中部巴林右旗、林西县、克什克腾旗、翁牛特旗交汇处的区域为研究区,通过多次修改完善训练样本数据集,然后把6个原始波段和NDVI、主成分分析后的前3个主分量、常用8个纹理特征以及3个地形特征等共21个特征变量组合成5个不同特征变量组合,采用典型决策树算法C5.0进行了遥感影像分类实验,与最大似然分类结果进行对比。结果表明:C5.0决策树的分类结果优于最大似然结果,尤其是特征变量组合恰当的时候,能够有效利用相关辅助信息,因而最终的分类结果更能满足用户需求。     

基于卫星遥感图像的城市扩展研究--以东营市为例

利用卫星遥感图像作城市扩展研究是当今遥感应用研究的热点问题，是对城市化进程进行跟踪检测的有效手段。也是解决城市化进程中出现的各种问题、提高城市管理水平的一项新技术。本文提出了一种基于图像差值和分类专题图的城市扩展变化提取方案。该方案首先对不同时相的TM图像进行非监督的变化检测，得到二值化变化专题图，然后利用原始资料和调查数据对第二个时相的图像作监督分类。最后利用变化专题图与分类专题图叠加分析获取城市扩展情况。     

基于对象的QuickBird遥感图像多层次森林分类

随着高空间分辨率、相对低光谱分辨率的新型遥感图像的出现和普及,基于像元、依赖于光谱信息特征的传统遥感分类方法已不能很好地适应新型数据的分类工作。通过应用面向对象的多层次分割分类方法对广东省黑石顶自然保护区的QuickBird遥感图像进行了分类尝试。分类结果显示相对于传统的基于像元的分类方法,基于对象的多层次方法具有更准确的分类结果、更明确的分类边界和更均一的内部同质性。     

三江平原洪河自然保护区湿地遥感分类研究

湿地是指陆地上常年或季节性积水或过湿的土地与生长栖息于其上的生物种群构成的独特生态系统,具有重要的生态价值与科学研究价值。研究选取重要国际湿地洪河保护区作为研究区,应用多期LandsatTM影像,采取基于专家经验的监督分类方法进行基于群落尺度的分类,取得了较好的分类效果。研究表明有效的影像增强处理和分类训练区的精确选择是监督分类的关键,基于专家辅助的地理信息系统空间分析方法有助于提高分类精度。依据遥感分类结果定量分析了高度自然状态下的北方半湿润区内陆淡水湿地群落类型的原始空间格局。研究揭示具有从沼泽湿地向草甸湿地明显过渡特征的小叶章-苔草群落占据整个保护区面积过高比例,显示该湿地保护区典型沼泽湿地的现状湿生环境退化特征比较明显,应尽早采取相应措施。     

RBF神经网络在遥感影像分类中的应用研究

用RBF神经网络进行遥感影像分类，在网络结构设计上使RBF层与输出层的节点数都等于所要分类的类别数。用Kohonen聚类算法确定RBF中心的时候，用训练样本的均值作为初始中心，并在RBF宽度进行求取的时候进行了改进，以避免内存溢出。所设计的RBF神经网络分类模型具有结构简单、算法简洁的优点。实验结果表明，该方法用于遥感影像分类取得了较高的分类精度，具有实际应用价值。     

网格技术在遥感图像监督分类中的应用

在遥感图像监督分类中经常遇到在单独PC下使用复杂的遥感图像分类算法来实现对大数据量遥感图像监督分类的情况。在这种情况下,由于遥感图像监督分类算法的复杂性与单独PC计算能力的限制导致处理效率低下,并有可能出现内存溢出等状况。经过对网格技术与遥感图像监督分类的研究,给出基于网格环境的遥感图像监督分类算法处理该类问题的解决方案,并使用B/S结构为该应用创建可扩展测试与实验结果查看平台。实验结果表明,此方案有效提高大数据遥感图像分类的效率。     

基于粗集的遥感影像分类新方法

土地利用信息是进行土地规划和管理的重要数据,有着重要的经济价值。为了准确获取土地利用数据信息,根据粗集理论在处理遥感影像的不确定、不一致和属性选取方面虽有一定优势。然而现有的粗集方法对于遥感影像中的同物异谱和异物同谱现象过于敏感,采用计算机仿真技术对遥感影像进行自动分类是有效的手段,特别是其分类规则在仿真过程中易于出现过度拟合现象,限制了粗集分类的能力。针对上述情况,提出了一种新的基于粗集的遥感影像分类方法,改进了分类规则匹配机制。仿真结果表明通过改进方法可以很好的解决粗集与遥感影像的过度拟合现象,并提高了分类精度。     

Land Cover Extraction in the Ejina Oasis by Hyperspectral Remote Sensing

The extraction of land surface coverage is the basis of ecological environment evaluation,vegetation change analysis and regional ecological and hydrological processes.Aerial hyperspectral remote sensing has great advantage in land surface coverage extraction,such as flexible,wide coverage,high spatial resolution and high spectral resolution.Research area has landscape characteristics of vegetation,landscape fragmentation and heterogeneity in Ejina Poplar Forest National Nature Reserve.Comparison and analysis of two methods of dimension reduction based on minimum noise transform and principal component analysis,three supervised classification methods based on maximum likelihood method,support vector machine and object\|oriented classification.Land surface coverage is extracted by NDVI threshold segmentation,minimum noise transform dimensionality reduction method and maximum likelihood classification method according to the characteristics of landscape fragmentation,heterogeneity and high redundancy of hyperspectral data based on the Airborne Hyperspectral Data of Ejina oasis in the lower reaches of Heihe.The land surface coverage results overall accuracy and Kappa coefficient are 87.95% and 0.885 by random sampling based on airborne remote sensing data.The results show that the classification results of high accuracy can provide effective parameters for ecological research.     

汽车尾气遥感技术探讨

介绍目前国内一种比较先进的汽车尾气监测技术,即汽车遥感监测技术,详细地探讨了该技术的实际应用及其与其他尾气监测技术检测的相关性,并提出了应用建议.     

Study on Dynamic Remote Sensing Monitoring of LUCC and Soilwind Erosion Intensity in the Beijing-Tianjin Sandstorm Source Control Project Region

The Land Use/Cover Change(LUCC) and soil wind erosion intensity of the Beijing\|Tianjin sandstorm source control project region were monitored by remote sensing.The spatial and temporal patterns of LUCC and soil wind erosion in the project region were analyzed.The results showed that there was significant difference in LUCC and soil erosion intensity before and after the project was implemented.In the recent 30 years,the LUCC process mainly manifested the change from cultivated land reclamation to ecological conversion of farmland to forest and grass,with the ecological restoration and desertification effectively inhibited.The overall arable land showed an increase and then decreased.The area of arable land increased from 2000 to 2015,the area of cultivated land converted to forest and grassland was 446.10 km² and 1 129.32 km²,with the most obvious in the west;the area of land for construction expanded obviously;the trend of unutilized land decreased significantly The type of conversion is dominated by grassland conversion to grassland with an area of 493.12 km².The erosion-mitigating modulus of soil erosion in the project region with wind-blown sand control decreased overall,especially after the implementation of ecological engineering (p<0.001).The eastern and southern areas are covered with high-coverage grassland and soil wind erosion in the area with the main type is small;Soil wind erosion in the Hunshandake sandy land is larger,but the overall trend is decreasing.Different land use/cover types have a greater impact on soil wind erosion intensity.The order of soil wind erosion modulus is Sandy land> Sparse grass> Moderate grass>dryland> Shrub>Paddy>Dense grass> Other woods> Sparse woods> Forest;The conversion of low coverage to high coverage grassland types effectively inhibited soil erosion (-66.12%),and the increase of vegetation coverage effectively reduced soil erosion.The soil wind erosion increased (58.26%) in the surrounding area of sandy area,the soil wind erosion increasedduring the conversion process of low coverage grassland type,and the grassland was converted into sand,and the wind erosion in the dry land increased.     

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。     

新世纪遥感与林业信息需求

举例说明遥感与林业信息需求的关系，分析了不同目的的信息需求类型，以及遥感所能满足的实际应用的可能性。对最近的林业遥感应用进行 了回顾和总结。引述实例来说明基于用户和市场需求的新的地球观测技术应是什么样的。结果表明，遥感技术的开发需要考虑能否解决信息需求问题、如何评价遥感数据生产和分发基础的问题，如何平衡从遥感数据获取林业资源信息的费用和效益问题等。最后对我国目前林业遥感应用中的问题进行了分析和探讨。