IRS-P6卫星在土地利用动态遥感监测中应用的潜力分析

摘要: 为探索新的数据源, 研究了IRS-P6卫星在土地利用动态遥感监测项目中的应用潜力并进行分析, 就IRS-P6 影像在最大成图比例、最小响应图斑面积、地类可解度、地类解译精度等方面进行试验, 通过试验并根据土地利用动态遥感监测项目的技术要求可知, IRS-P6 卫星影像可以用来制作1∶2. 5 万、1∶5 万等中等比例尺的图件, 更新或者辅助更新1∶2. 5 万、1∶5 万的土地利用现状图, 在土地利用动态遥感监测中有一定的应用潜力。     

北京-1号小卫星数据土地利用信息提取能力分析

依托863研究课题,在国土资源部颁发的《全国土地分类》(过渡期适用)的指导下,利用2006年5月接收的3景北京-1号小卫星多光谱数据在山东省进行了土地利用信息提取能力评价研究。研究内容包括通过目视判断单纯利用北京-1号多光谱数据能够达到的土地利用分类级别,然后经过训练样本选择以及监督分类计算,对分类结果参照典型地区高分辨率卫星影像、1∶1万土地利用现状图等辅助资料进行定性与定量分析,最终形成宏观尺度遥感监测要求下的土地利用分类指标,在此基础上完成山东全省的1∶10万土地利用图制作的应用示范。     

基于RS与GIS的县级土地利用变化分析——-以四川省成都市双流县为例

基于遥感影像的城市土地利用变化研究是目前遥感应用研究的热点问题,是对土地利用变化进行监测的有效手段。利用1996年以来双流县TM和中巴卫星遥感影像,应用RS技术与GIS技术,对遥感影像的校正、影像增强和图像融合方法进行了系统的研究,并通过对双流县遥感影像处理,增强影像可识别性。在结合野外调查和室内判别的基础上,建立了研究区遥感影像解译标志,并以自动分类和目视判读相结合进行地理信息系统的空间分析,建立了1996年、2006年土地利用
数据库,分析、提取了双流县土地利用变化信息。分析表明,双流县1996~2006年间的土地利用变化情况反映出在我国目前经济快速发展的背景下,县级土地利用的变化随着县域经济的高速发展,建设用地需求增长较快,耕地面积迅速减少,导致耕地资源的保护压力持续加大;同时,土地利用过程中出现了土地生态环境质量有所下降,人与自然的关系局部恶化等问题。因此,加大对经济快速发展的县级土地利用变化的动态监测是非常必要的。     

基于BP神经网络的无人机遥感影像土地类型识别研究

针对传统土地类型识别方法存在的识别精度和成功率低的问题,提出了基于BP神经网络的无人机遥感影像土地类型识别。首先,以国土空间规划土地类型划分标准为依据,设置土地类型识别标准;然后,利用无人机及成像设备获取土地无人机遥感影像,并对获取的土地遥感影像通过校正和增强,完成土地遥感影像预处理。最后,利用BP神经网络算法构建土地无人机遥感影像识别模型,将训练土地遥感影像数据集作为该模型的输入值,完成土地遥感影像数据特征,并将提取的特征进行匹配,实现了土地类型的识别。通过实证分析证明：设计识别方法的Kappa系数和成功率分别提高了0.049和7.35%。     

基于改进支持向量机方法的影像分类和目标识别研究

利用卫星遥感影像进行土地利用变化监测的关键技术是影像分类与目标识别。本文提出了支持向量机的改进算法,基于小波核函数构建了小波模糊支持向量机。通过项目"集成卫星遥感与地形地籍数据进行土地利用变化检测"的研究和实验,力求在创新处理算法上取得突破,提高重点目标识别的准确性、可靠性。     

基于MODIS数据的宏观土地利用/土地覆盖监测研究

建立土地动态监测系统,快速提供各种土地利用变化信息是实现资源保护的基本手段。而及时准确地获取覆盖广的地表影像资料是大范围动态监测的重要环节。介绍了MODIS影像数据的特点,并与其它遥感数据源进行了比较,就其在土地利用中的应用进行了探讨。分析了松嫩平原2001年9月MODIS影像的特征,准确地解译出该区在宏观上的土地利用方式,为监测该区土地沙化、盐碱化和农作物生长提供了科学依据。     

遥感用于土地利用变化动态监测中的若干问题探讨

利用遥感与地理信息系统技术进行土地资源调查和动态变化监测已为人们所共识。由于土地 利用与土地覆盖的复杂性,利用遥感技术进行土地利用变化动态监测时,遇到了许多具体问题。从 应用的角度出发,重点在土地利用与土地覆盖的关系、影像的选择与处理、动态监测方法的选定与 综合及其它多方面知识的参与等几个方面进行了探讨。这些问题的解决,将会在很大程度上提高土 地利用变化监测的精度。     

遥感影像在丘陵区土地整理底图制作中的应用

本文以辽阳市弓长岭区汤河镇柳河村土地整理项目为例,分析了目前丘陵区土地整理底图制作中存在的主要问题,并根据项目区的具体情况,结合丘陵区的特点,以高分辨率遥感影像为主要技术手段,初步探索了遥感影像在丘陵区土地整理底图制作过程中的应用,为今后利用遥感影像图来辅助土地开发整理项目设计及研究,提供了新的方法和思路。     

基于遥感的土地利用与覆被分类系统评述及代码转换

根据国土资源部“构建国家级土地利用和覆被变化数据库及服务体系”项目的部分研究内容，简要地评述了国内外最具代表性的基于遥感数据源的土地利用与覆被分类系统——美国1：25万土地利用与土地覆被分类系统、中国科学院土地资源分类系统，并与该项目研制的基于中分辨率卫星影像的国家级土地利用与覆被分类系统进行了比较，给出了分类代码的相互转换关系，以便用户使用和查询。     

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％。     

一种基于残差的遥感图像融合新方法

针对遥感图像融合问题,提出了一种基于残差的遥感图像融合新方法。该方法借助于主成分分析(principal component analysis,PCA),通过对多光谱图像的残差图像和全色图像的残差图像进行融合来恢复出多光谱图像的高分辨率残差图像,以实现多光谱图像和全色图像的融合。实验结果的主观视觉效果和客观统计参数分析都表明,新方法不仅较大地增强了融合图像的空间细节表现能力,而且很好地保留了多光谱图像的光谱信息,其性能优于现有的HIS(hue-intensity-saturation)变换融合方法、PCA融合方法和小波变换(wavelet transform,WT)融合方法。     

成像光谱技术在土地利用动态遥感监测中的应用研究

随着数字化调查技术的发展，国土资源管理对土地利用动态遥感监测提出了更高的要求，目前主要采用的多光谱数据由于受光谱分辨率限制以及“同谱异物，同物异谱”现象的影响，难以满足管理需要。成像光谱数据具有较高光谱分辨率。在类别细分方面具有一定的优势，在当前土地利用动态遥感监测中具有一定的应用潜质。该文针对成像光谱数据特点，探索了与成像光谱数据相适应的土地利用动态遥感监测方法，提出了异常光谱检测法，该方法在试验区应用中取得了良好效果。     

CBERS-02与SPOT5融合数据及其在海岸带土地利用调查中应用能力综合评价

以珠海市横琴岛为试验区,对CBERS-02星多光谱数据和SPOT5全色数据进行融合处理,融合方法包括HIS变换法、Brovey法、主成分融合法、小波融合法、SFIM法、Gram\|Schmidt法、PANSHARP法,并使用定量指标对融合结果进行分析,通过计算各波段均值、信息熵、标准差、相关系数等指标对各融合结果进行分析评价,探讨适合两种数据的融合方法;对CBERS-02和SPOT5数据的PANSHARP法融合数据进行支持向量机分类,总体分类精度为82.55%,Kappa系数为0.7358;试验结果表明,通过融合CBERS\|02多光谱数据与SPOT5全色数据,既可以增强空间纹理信息,又可以弥补SPOT5多光谱数据缺少蓝光波段的缺陷,具有丰富的光谱信息,可以在海岸带土地利用调查广泛应用。     

影像融合在三维地形仿真中的应用

在同一地区，不同时期、不同传感器平台的遥感影像数据具有不同的空间分辩率、波谱分辩率和时相分辨率，如果能将它们各自的优势综合起来，可经弥补单一影像上信息的足，扩大各自信息的应用范围。首先将同一地区的TM影像与IKONOS影像进行精确配准后，使用基于HIS变换的融合方法，将两种影像进行融合，融合结果在保持TM影像丰富光谱信息的基础上，引入了IKONOS影像的几何特征，从面弥补了TM影像分辩率低和IKONOS影像光谱信息缺乏的缺点，并生成具有1m分辩率的彩色影像；最后将融合结果与相应地区的DEM数据进行复合，生成了具有高度真实感的三维影像图。     

一种基于小波变换的图象融合算法

基于多分辨率小波变换的融合算法近年来得到了广泛的应用。为了充分利用各种遥感图象的信息中,针对“资源一号”卫星图象和SPOT全色波图象,提出了一种新的基于区域能量特征的小波变换复原-增强融合算法。通过同IHS、PCA和HPF几种传统融合方法的比较和结果评价,证明该方法在提高“资源一号”卫星图象空间分辨率的同时,还较好地保留了多光谱图象的光谱信息,并且有效地克服了“资源一号”卫星图象模糊的特点。     

基于多进制小波的多源遥感影像融合

首先介绍了遥感影像融合的一般理论和方法，然后在讨论多进制小波理论和影像特征的基础上，提出了一种基于特征的多进制小波变换的影像融合算法，该算法根据待融合影像分辨率之比来确定采用几进制小波，将待融合的高分辨率影像进行多进制小波变换，然后把高分辨影像经小波变换后获得的低频成分和低分辨率影像依据一定的关系进行相互转换，以形成新的高分辨影像的低频成分，经过多进制小波逆变换获得到融合后的影像，最大限度地利用了待融合影像的信息，防止了影像信息的丢失，通过对具体影像的清晰度和空间分辨率，融合后的影像最大限度地保留了待融合影像的光谱信息，同时提高了待融合影像的清晰度和空间分辨率，给出了SPOT全色影像与SPOT多光谱影像，SPOT全色影像与TM影像的融合结果，并与其他方法进行了比较，从而证明了本方法的优越性和自适应能力。     

面向提高图像分辨率的遥感数据融合新算法

在遥感应用研究中,数据融合技术有着非常广泛的应用.主分量分析方法(principalcomponentanalysis,简称PCA)是一种经典的遥感数据融合技术,在主分量分析方法的基础上,将小波变换与其结合起来,提出了一种新的基于小波叠加的PCA融合算法(addingwaveletcoefficientsprincipalcomponentanalysis,简称AWPCA).实验证明,与原来的PCA和IHS方法相比,基于小波叠加的PCA融合算法进一步提高了融合信息的质量,并能应用于其他需要高分辨率图像的场合中.     

甘肃北山白峡尼山地区多源遥感岩性制图研究

甘肃北山地区地质构造复杂,岩浆活动强烈,该区工作程度较低,已有1：20万、1：5万地质图对区内岩性（如中酸性侵入岩）圈定较为笼统,且界线不够准确。以甘肃北山白峡尼山地区为研究区,利用彩色空间变换（IHS）、Brovey等方法对ETM多光谱图像与资源三号（ZY3）全色波段高分辨率图像进行空间分辨率融合,获得兼具ETM光谱分辨率与资源三号空间分辨率之长的高分辨率图像。再对原始影像进行比值、主成分分析及假彩色合成等增强处理,突出其岩性差异,将各种方法处理的影像与数字高程模型（DEM）数据结合构建三维影像,进行综合解译。对解译结果进行野外验证、样品薄片鉴定及反射光谱特征分析,据此对结果进行修正,获得了研究区遥感解译地质图。结果表明：对于西部基岩露头较好地区,利用多源遥感数据融合可更新现有地质图,为后续填图、找矿工作提供参考。     

基于区域小波统计特征的遥感图像融合方法

提出一种基于区域小波统计特征的遥感图像融合方法,对多光谱图像的I分量与直方图匹配后的高分辨率图像进行小波变换融 合。对分解后的低频分量采用加权平均的融合规则,高频分量则根据其区域的小波系数特征,采用基于区域方差匹配度的融合规则。对 SPOT多光谱图像和高分辨率图像进行融合实验,并利用信息熵和相关系数对融合结果进行客观评价与比较分析。仿真实验结果表明,基于区域小波统计特征的融合方法能达到较好的融合效果。