遥感技术在城市绿化中的应用研究

利用现代遥感技术,结合城市绿化的自身特点,提出了一个基于遥感的城市绿化遥感简化模型,利用该模型可对遥感影像图进行植被指数分析以及主成分分析等,并对图像及处理后的合成图进行波段相关性分析,计算OIF指数以及最佳波段组合,得到由3个最佳波段组成的合成影像图,然后对其进行非监督分类和监督分类,并将二者结果进行比较。经过比较,认为非监督分类比较适合本模型,且利用该模型能够快速提取城市绿化信息。     

基于高分一号卫星遥感影像的城市绿地提取对比研究

针对目前面向对象方法在高分辨率遥感影像中提取绿地专题信息的特点,文中提出一种利用高分辨率遥感影像提取城市区域范围绿地信息的方法,结合K-T变换和ICA变换,根据地物的遥感影像特征、光谱特征信息和基于阀值的分类技术进行有效波段最优组合及地物分类,从而大幅提高了绿地专题信息提取的精度。研究中提出本方法和基于NDVI的典型绿地提取方法的提取结果进行精度评价,实验结果证明,在城市区域范围尺度上,该方法计算简便且实现了94.97%的高精度和总Kappa系数为0.919 5的评价结果。     

基于高分遥感的尾矿库最佳波段的组合分析

文中以高分一号的影像为数据源,以迁安市蔡园银山铁矿为实验样区进行尾矿库目视判读效果最佳波段组合的实验研究,通过数据统计对高分一号影像波段之间相关性做出分析,并结合确定最佳波段的指数方法选出尾矿库最优成像波段,实验结果表明尾矿最优成像波段为band4+band3+band2,并以承德市东北部红旗镇为例进行实验效果验证。为基于高分一号以及类似分辨率的遥感影像尾矿库研究提供了依据。     

扎西康锌多金属矿床外围遥感找矿预测

运用ENVI遥感图像处理软件,对藏南扎西康锌多金属矿床外围地区ETM+遥感图像采用比值法、特征主成分分析技术进行图像处理。首先对遥感图像进行波段组合、辐射校正和几何校正。选取ETM+1、4、5、7波段组合进行主成分分析,用TM+5/TM+7取代TM7,提取羟基蚀变信息;选取ETM+1、3、4、5波段组合进行主成分分析,用TM+5/TM+1替换TM+5,提取铁染蚀变信息;并通过目视进行遥感矿产地质特征解译,解译出线状、环状及带状要素。综合分析羟基蚀变信息、铁染蚀变信息、遥感矿产地质特征解译结果及矿区已有的地质资料,根据矿体由张扭性构造控制这一特征,通过与湖南香花岭锡多金属矿床对比分析,推测其深部有锡矿化体存在可能。故圈定5个找矿远景区,为扎西康矿床外围地区进一步矿产勘查提供有利的科学依据。     

监督分类和目视修改相结合在高分辨率遥感影像中的应用

用计算机对遥感影像进行地物类型识别是遥感数字图像处理的一个重要内容,传统的地物分类一般采用MSS、TM和Spot等遥感影像作为数据源。与MSS、TM和Spot等传统遥感影像相比,QuickBird等高分辨率影像数据量大,混合像元减少、地物信息增大,能够被应用于土地分类。在监督分类中,对于达不到精度要求的模板,通常采用重新选择训练区的方法来进行修正,而本文采用目视修改的方法来对监督分类进行补充。本文方法可以改正初次分类中的误分、混分地物,使其归到正确的地物分类中,显著提高了土地分类的精度。为了验证算法的有效性,利用ERDASIMAGING遥感图像处理软件进行实验和精度评价。实验结果表明,监督分类和目视修改相结合的地物分类方法可以显著提高图像的分类精度。     

新疆西昆仑皮山县赛图拉镇东ASTER影像岩性提取研究

利用遥感图像进行地质填图,是遥感地质应用的重要方面之一。选择位于西昆仑造山带西段皮山县赛图拉镇东部区域作为研究区,利用ASTER卫星影像数据,通过最佳波段组合法和主成分分析法分别对研究区进行岩性信息提取。利用ASTER影像通过最佳指数计算,得出R(7)G(3)B(1)为最佳波段组合。尝试通过ASTER数据的1~9波段进行主成分变换,将PC6、PC5和PC3等3个主成分分别置于红、绿、蓝影像层,生成了主成分彩色合成影像,其优势在于能详细划分出工作区多种岩性信息及分界线,并使岩性信息细节更加突出。     

ETM影像小波变换数据融合在土地利用中的分类研究

在ERDAS软件支持下，对ETM遥感影像数据的TM1-TM5，TM7与其全色波段TM8进行小波变换融合，对融合后的影像采用混合分类方法进行土地利用分类。并对其分类结果进行评价，总体精度达到95．43％，研究结果表明此方法可行有效。     

基于UAV-RGB的矿区植物分类及其叶绿素含量时空变化分析

相比于高光谱遥感和多光谱遥感,在无人机上搭载RGB相机,不仅操作简单,而且成本低廉。但是,目前基于无人机RGB相机进行矿区典型植物分类的研究较少。另外,开采沉陷对地表植物叶绿素含量的时空扰动规律尚不清楚。为解决上述问题,本研究融合RGB影像的光谱信息、纹理信息和点云的3D特征,使用神经网络、支持向量机、随机森林3种机器学习分类算法,实现了对采煤沉陷区典型植被的分类。基于多期影像的分类结果和植被指数,分析开采沉陷对典型植物叶绿素含量的时空扰动规律。研究表明,最佳的分类算法为支持向量机。多特征融合可以显著提高分类精度,相比于只用光谱特征,多特征融合后的总体分类精度提高了9.45%。总体分类精度可达90%,Kappa系数为0.906,可满足矿区植被调查的需要。通过分析针茅和柠条叶绿素含量的时空变化,发现采煤对拉伸区植被的影响最大,其次是压缩区和中性区。拉伸区应作为生态修复的重点区域。地裂缝是生态修复的重点对象。与针茅相比,柠条能更好地适应采煤引起的干扰,可作为生态恢复的先锋物种。     

基于TM8遥感影像的森林火灾监测与过火面积测算

文中介绍了遥感监测手段在森林火灾监测和事后灾害损失评估上应用的趋势;说明了利用遥感手段对森林进行火灾监测的理论基础;然后以昆明西山森林区416火灾为例,深入分析该林区已有TM8多光谱遥感影像火灾发生前后的数据。结合遥感数据获取的不同波段的光谱特征,找出了本研究区适宜的波段组合,探测出了火灾变化的区域,通过利用ENVI软件对遥感图像进行一系列的转换处理,使昆明西山森林过火区的特征得到了明显的增强,最后利用软件的统计功能对过火林区面积进行了统计。     

Landsat ETM+在水库库区及周边环境评价中的应用

以云南楚雄青山咀水库库区及周边为研究区,在分析2002年9月和2004年7月等时相的Landsat ETM 遥感图像的基础上,通过不同波段组合,以及归一化差异指数(NDVI)的应用,在建立一定精确的分类模板的基础上,采用最大似然法执行监督分类,得到了具有较高精度的分类结果,并对其数量和空间特性进行了分析。讨论了30m分辨率的陆地卫星影像在水库建设前后对水库周边生态环境监测中的应用及不足。     

基于影像特征CART决策树的稀土矿区信息提取与动态监测

、裸土指数（Bare Soil Index,BSI）、归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）3种特征信息进行提取,采用基于CART（Classification and Regression Trees）决策树的分类方法对研究区稀土矿开采信息进行识别,分类总体精度达到89.43%,其中矿区分类精度达到88%,分类精度相对于基于光谱信息的CART决策树分类和最大似然分类有明显提高。通过对研究区2013-2016年稀土矿开采区域进行遥感动态监测,发现增加的开采区域主要分布于矿权范围内,减少的开采区域在矿权界限内外均有大量分布,减少幅度达41%,说明政府和相关矿权部门对于稀土行业健康有序发展发挥了重要作用。研究表明：基于影像特征CART决策树的分类方法在稀土矿区信息提取与动态监测方面具有一定的可行性。     

桂北上-下坎矿区金矿地质与遥感找矿

在对上-下坎金矿成矿条件、地质特征及成矿规律研究的基础上,利用卫星遥感影像对研究区遥感找矿信息进行了提取和遥感影像特征分析研究;应用主成分分析方法对遥感图像进行了处理,并采用(TM5/TM7)/(TM3/TM4)的比值处理方法,将图像中的绿色植被信息单独提取,增强了找矿指示信息。综合遥感影像所反映的信息,对研究区线性构造和环形构造进行了综合解译,结合矿化蚀变信息对成矿有利地带进行了预测,指明了下一步的找矿方向。     

数字遥感图像解译分类方法研究

遥感技术的发展,使人类能够获得非常丰富的知识,扩大人们观察大自然的视野。但面临的问题是如何处理大量的数据,使之成为有用的信息。随着卫星遥感数据获取方法的飞跃发展,传统的遥感图像分类方法不但导致分类精度降低,而且会造成空间数据大量冗余浪费资源。因此,提出了一种利用基于密度和自适应密度可达聚类算法(CADD)的数字遥感图像分类方法。理论分析和实验结果证明这种方法能够有效地对遥感图像进行分类。     

基于无人机的高潜水位煤矿区沉陷耕地提取方法比较

准确、快速、低成本的获取高潜水位煤矿区沉陷耕地的面积、分布、受损等信息对耕地保护有重要的意义。色彩空间转换、纹理分析和植被指数等方法能够有效的增强和挖掘影像潜在的信息,对信息提取有很大帮助。利用2018年4月获取的无人机可见光影像对典型高潜水位煤矿区——山东兖州兴隆庄煤矿的沉陷耕地进行了提取研究。首先统计了耕地、积水区等地物在可见光三波段的均值和标准差,比较发现耕地与积水区在红、绿、蓝3个波段均有重合。其次对研究区影像进行了色彩空间转换与二阶矩阵纹理滤波,统计了耕地与积水区共27项色彩与纹理特征指标,利用均值和标准差计算了变异系数和相对差异值,最终选取色度(变异系数26%,相对差异73.33%)和绿色信息熵(变异系数20.59%,相对差异72.79%)作为耕地提取的最优特征,采用最大似然法进行耕地提取。之后计算了备选的6种可见光植被指数,根据结果分布图,选取了过绿指数EXG(excess green index)、可见光差异植被指数VDVI(visible-band difference vegetation index)、红绿蓝植被指数RGBVI(red green blue vegetation index)及归一化绿红差异指数NGRDI(normalized green-red difference index)作为沉陷耕地提取指数,利用双峰阈值法确定了耕地提取阈值。比较提取结果得出,EXG和NGRDI指数无法全面、客观反映研究区实际情况,VDVI指数的耕地总体分类精度为81.05％,高于RGBVI指数的71.38％,是本研究中最适用于高潜水位煤矿区沉陷耕地提取的指数。最后利用验证区影像,以基于样本面向对象提取的沉陷耕地面积作为参考值,通过比较面积及误差得出,基于色彩与纹理特征法提取的面积与参考面积更接近,误差(6.8%)小于可见光植被指数法(16.0%),更适用于高潜水位煤矿区沉陷耕地的提取。本研究结果客观反映了由于采煤沉陷导致耕地颜色、纹理、疏密等变化特征,为高潜水位煤矿区沉陷耕地的面积测算提供了技术支持。     

基于RS的山地植被NPP遥感地形模型研究

以山地植被生态系统NPP遥感估测与分析为研究内容,以地学和生态学知识为基础,利用RS,GIS技术手段,综合遥感数据、DEM数据、统计数据、定位点的实测数据等多源信息,构建了NPP遥感地形模型,计算出夏尔希里自然保护区7月份的植被NPP,最终完成了夏尔希里自然保护区植被生产力的定量化。     

湖北富池地区铁矿蚀变异常信息提取

以TM遥感数据,结合岩石矿物光谱特征,利用主成分分析法,进行矿化蚀变信息提取.先对影像进行预处理,消除干扰因素,然后用主成分分析、逆变换等方法进行处理,最后用域值分割的方法提取矿化蚀变异常区,得到关于羟基和铁的矿化蚀变图像,为富池地区找矿提供了新的依据和方法.