基于遥感影像的土地利用信息的自动提取与制图

利用遥感图像快速、准确地提取土地利用信息是土地利用动态监测的重要手段,也是各级政府及时查处违法用地和对土地利用进行及时调控的重要依据．本文以丹江口水库上游库区的TM卫星数据为例,首先利用遥感图像处理软件（ERDASIMAGINE）中监督分类的方法对该区遥感数据进行分类,然后利用该区域的DEM、坡度图、归一化植被指数作为辅助手段进行空间分析,快速提取该区域的土地利用信息,提高了信息提取的速度及精度;最后利用MAPGIS软件对提取的土地信息以土地利用专题图的形式输出．     

基于遥感的赣江源地区地表生态环境评价

鉴于传统人工调查生态环境时人力、物力投入较大,且不利于宏观大范围的观测.文中利用选取赣江源地区的石城县为研究区,以Landsat卫星的TM影像为数据源,利用遥感技术提取关键的生态因子,并将植被覆盖度、土壤指数、坡度等信息进行归一化,建立生态环境评价模型.运用该模型对赣江源地区近20年的生态环境质量进行动态监测.结果表明:赣江源地区的总体自然生态环境良好,其东北部和东南部及西部的自然生态环境好于中部地区,生态环境整体不断改善.采用遥感方法进行赣江源生态环境综合评价是可行的.     

基于GIS的长白山地区山体滑坡易发程度分析

将地理信息系统（GIS）和遥感技术（Rs）相结合,利用地质图、土壤图、土地利用图、坡度图、坡向图对长白山地区进行了山体滑坡易发程度分析．首先基于遥感技术对长白山地区的卫星图像进行了分类,并绘制了土地利用图,然后用长白山地区的数字高程模型分别获取了坡度和坡向信息;其次利用AHP技术计算了5种山体滑坡影响因子的重要度,结果显示坡度重要度最高,坡向重要度最低;最后根据山体滑坡影响因子的重要度,使用GIS的栅格数据叠置功能绘制了山体滑坡易发区划图,图中显示最危险区域（危险度≥O．9）主要分布在集安市、临江市和和龙市周围的山区地带中靠近中朝边界的地区．     

提取蚀变信息时TM影像的最佳波段组合研究

多光谱数据的最佳波段选择直接影响图像的目视解译和信息提取。在分析TM影像各波段间的标准差、相关系数和最佳指数因子内在联系的基础上,提出采用最佳指数因子与蚀变信息光谱特征相结合的方法选择遥感影像的最佳波段组合。研究表明,最佳指数因子与蚀变信息光谱特征相结合是多光谱数据最佳波段选择的理想方法;TM4+TM5+TM7波段组合获取的合成图像构造清晰,岩性差异显著,最有利于蚀变信息的提取。     

遥感图像融合技术在土地利用分类中的应用研究

为了给土地利用提供快速而科学的数据源,针对不同分辨率的遥感图像信息特点与处理要求,根据不同遥感平台的卫星遥感图像,本文基于ERDAS IMAGINE8．7对遥感图像进行融合处理,然后分别又将融合前的多光谱TM图像、高分辨率SPOT全色图像和融合后的遥感图像在AutoCAD环境下进行分类计算量取,最后对比分析得出比较精确的土地利用状况,以此可以为今后土地利用与开发提供有价值的资料。     

基于遥感的县域土地利用时空变化分析——以江苏省丰县为例

利用1994年、2000年和2005年3期卫星遥感TM/ETM 图像,采用监督分类和目视解译相结合的方法,提取出江苏省丰县3个时相的土地利用信息,在此基础上定量分析该县土地利用类型的动态变化和土地利用类型的转移趋向.结果表明,在1994-2005年间,建设用地和林地面积持续增加,未利用地和耕地面积持续减少,水体面积先增加后减少,园地面积则呈现出先减少后增加的态势.主要的土地利用变化类型是耕地转化为建设用地.     

DEM在林地资源表面积调查中的应用

以南京市为例,借助于G IS软件,首先利用由矢量化等高线生成的DEM数据自动提取坡度信息,然后计算坡度的正割值信息再与南京市的林地栅格数据结合,完成了本区内几种林地在不同坡度级上表面积大小的统计.最后与由坡度信息和土地利用类型栅格数据结合求算的投影面积作比较分析,得出DEM的研制可为林地资源更为精确的统计提供有利的技术支持.     

基于RS和GIS的郑州市城市扩展研究

以1988年和2001年的TM/ETM 遥感影像作为主要数据源,将RS与GIS技术相结合,对郑州市城市扩展进行动态监测.首先利用ENVI软件构造三指数波段,即归一化建筑指数(NDBI)、归一化水体指数(NDWI)和土壤调节植被指数(SAVI),用来代表郑州市最主要的土地覆盖类型:城镇用地、水体和植被.然后对3个指数波段进行假彩色合成,采用最大似然监督分类法对假彩色合成影像进行分类,利用ENVI的掩膜技术从分类结果图中提取出城镇用地信息,再利用GIS的空间叠加分析功能提取出城市用地扩展信息,包括城市扩展的面积、方向及速率等,最后对城市扩展模式进行分析.研究结果表明,郑州市1988-2001年间城市建成区面积共扩展61.33km2,平均每年扩展4.7km2,城市扩展模式可近似看作是以二七广场为中心向四周呈同心圆式蔓延扩展.     

基于批归一化统计量的无源多领域自适应方法

为解决传统的领域自适应方法训练期间源域数据并不总是可用这一问题,提出一种无源多领域自适应方法,有效完成当存在领域漂移现象时的图像分类任务。通过最小化源域和目标域数据的批归一化统计量距离减小域之间的分布差异,解决因无法访问源域数据而无法显式对齐源域与目标域的问题;采用基于近邻聚合策略的伪标签分类器辅助生成更加准确的伪标签,提高模型预测的准确性;通过学习最优的融合权重,将多个自适应后的源域模型进行有效融合。构建基于批归一化统计量的无源多领域自适应模型。性能对比试验和消融试验结果表明,与多个基线模型相比,本研究方法预测准确性提高0.6%～3.7%。     

植被覆盖茂密区碳酸盐岩岩性的遥感识别——以灌江流域为例

由于茂密的植被覆盖,西南岩溶区在遥感图像上反映的大部分是植被覆盖层的光谱信息,而直接的岩性光谱信息很弱,因而利用遥感图像识别岩性,尤其是碳酸盐岩岩性的难度很大。以广西灌江流域为例,在植被茂密的南方岩溶区利用多源遥感数据,如ETM、SPOT、ASTER数据进行碳酸盐岩的计算机自动岩性识别。结果表明：多源遥感数据的岩性识别效果远大于单一类型的遥感数据;未进行融合的遥感数据的分类效果好于融合后的数据;利用高分辨率遥感数据的纹理图像参与分类,有助于提高分类的精度。最终,采用SPOT的4个多光谱波段、ASTER的14个波段、TM的6个波段3种遥感数据共24个波段加上4个SPOT纹理图像和3个ASTER可见光波段的纹理图像共31个波段组合进行岩性的自动识别分类,取得了82.01%的自动识别总精度。     

图们江中游中朝土地利用／覆盖及变化比较研究

以图们市和稳城郡的1991、2000、2009年3期的TM影像为基本数据源,在地理信息系统的支持下,采用分类回归树法（cART）对影像进行土地利用分类,并对这3个时期的土地利用／覆盖分类结果进行了动态变化分析．结果表明：1991-2009年问,图们江中游地区土地利用／覆盖类型变化剧烈,其中耕地增加最多,其次为建设用地;林地减少最多,水域和未利用地也都有所减少．图们市和稳城郡的土地利用／覆盖差异性以及变化差异性都较为显著,其中稳城郡的土地利用变化最为剧烈．自然因素和人文因素是这2个城市在这2个时期土地利用发生变化的重要因素,其中人文因素更为突出．     

基于TM/ETM^＋影像的新沂市土地利用时空变化研究

利用1988,1994,2003年3期陆地资源卫星影像,采用监督分类法和分层信息提取法,提取江苏省新沂市3个时期的土地利用信息,定量分析土地利用类型的时空变化特征。结果表明,15年间,新沂市的土地利用结构发生了较大的变化。建筑用地、林地逐年增加,耕地和未利用地逐年减少。用地主要以耕地向其它各类用地转移和未利用地向耕地转移为主。林地和建筑用地的动态度较高,耕地和水域的动态度较小。     

基于知识与规则的红树林遥感信息提取

针对难以将红树林同陆地植被,尤其是同水体与陆地植被混合像元有效识别的现象,结合TM影像提取了能有效反映红树林湿地特征的绿度指数和湿度指数,同其他常用的NDVI、TM3/TM5、TM5/TM4等指数相比:绿度指数和湿度指数更能有效地提高红树林同陆地植被,尤其是同水体与植被混合像元的可分性.采用知识与规则方法提取红树林遥感信息,与其他学者常采用的分类特征及分类方法相比,识别精度有明显提高,Kappa系数提高0.10,错分率降低16.1个百分点.     

基于RS和GIS的景观格局变化对城市湖泊水质影响的研究

基于多时相TM/ETM＋影像,运用支持向量机分类方法对蚌埠市景观进行分类,解译得到2004和2012年土地利用专题图,采用景观指数法分析了蚌埠市景观格局变化对城市湖泊水质的影响.研究表明：景观类型是影响水质的重要因素,城市化进程导致建设用地急速增长,占用了草地、耕地,使城区不透水面积增加,改变了城市地表径流和入渗原有的产汇流条件,导致城市湖泊水质下降.城市的景观平均分维数较低,反映出蚌埠市景观格局受人类干扰程度较大,科学合理地规划城市土地利用格局对城市综合水资源管理具有重要作用.     

基于RS与GIS的北京市热岛研究

基于普适性单通道算法,利用2005年5月6日的TM数据反演北京市区的实际地表温度。在此基础上, 分析了北京市区的热环境特征、热岛分布的位置。运用GIS空间分析工具,分析了地表温度与地形特征和地表 覆盖类型之间的关系。结果表明,北京市热岛分布具有环状和带状分布特征,高程较低处和坡度较小处更容易 形成热岛中心,不同地表覆盖类型的热特征具有显著的差异。     

基于遥感和景观分类的北京市裸露农田分析和治理对策

基于遥感影像的决策树分类,结合土地利用图,将北京市农业地表覆盖划分为春玉米、冬小麦、果园、林木苗圃、牧草地、设施农业和畜禽饲养地。考虑海拔、坡度和土壤质地三个因子将北京市分成10个景观区,在景观分区和不同农业用地基础上划分出39类农业景观单元。利用基于遥感影像计算的归一化差异植被指数,结合实地调查验证,分类出北京市冬春季裸露农田。结合景观分类,分析了不同景观单元冬春季地表裸露情况。结果表明:2007—2008年冬春季裸露农田共8.05×10⁴hm²,主要分布在延庆盆地、密云水库北岸和城区边缘的近郊农业区;海拔和土地利用方式对裸露情况影响较大,其中山区春玉米和平原果园裸露情况绝对面积较大,分别占到总裸露农田面积的40%和17%,牧草地、林木苗圃与设施农业地裸露程度较高。基于不同景观单元裸露程度,结合绿肥种植、保护性耕作、生草覆盖等裸露农田治理方法,探讨了北京市农业产业和景观一体化建设策略。     

基于RS的延吉市农用地转换特征及其驱动力分析

利用遥感和地理信息系统技术,对1991,2001和2006年3个时期的TM影像进行校正、解译判读以及分类等处理,分别获取了延吉市各期土地利用类型数据,在其中提取出延吉市近15年间农用地空间格局的转换特征,并对其驱动力因素进行了分析.结果表明：1991—2001年间延吉市农用地变化率为4.55%,主要表现在未利用地大量转换为农用地;2001—2006年间延吉市农用地变化率为-8.20%,主要表现在农用地转换为居民地.造成延吉市农用地面积呈减少趋势的主要驱动因素为城市化、人口和土地收益.     

基于RS和GIS的宾县土地利用变化的生态环境研究

通过分析从1996年和2005年Landsat TM影像数据提取的区域生态环境状况评价信息,在研究土地利用变化的基础上,运用RS及GIS空间分析等手段进行叠加和统计分析,借助于土地生态环境状况指数（EI）模型评价区域生态环境质量。结果表明：耕地、林地和草地三者的比例之和处于绝对优势地位,区域以农林牧业生产为主;两期区域土地生态环境状况总体一般,2005比1996年相对较好。     

Estimation of forest volumes by integrating Landsat TM imagery and forest inventory data

Accurate information about forest volumes is essential for forest management planning. The survey interval of the Forest Resource Inventory of China (FRIC) is too long to meet the demand for timely decision-making required for forest protection, management, and utilization. Analysis of satellite imagery provides good potential for more frequent reporting of forest parameters. In this study, we describe an application of the k-nearest neighbors (kNN) method to Landsat TM imagery for improving estimation of forest volumes. Several spectral features were tested and compared in forest volume estimations, including normalized difference vegetation index, environmental vegetation index, and the combination of the spectral features. The combined index resulted in the most accurate volume estimations. The kNN estimator and the combined index were then used in forest volume estimation. The estimation error (RMSE) of the total volume was 44.2%, much lower than those for Larix forest (the RMSE was 51.7%) and those for the Korean pine and broadleaved forests (the estimation errors were over 71.7% and 88.19%, respectively). This preliminary study demonstrates the potential of forest volume estimations with remote sensing data to provide useful information for forest management if only limited ground information is available.