基于对象级分类的土地覆盖动态变化及趋势分析

以广东省东莞市2005~2008年SPOT 5遥感影像为主要数据源,采用对象级分类后比较的变化检测技术,从土地覆盖类型的面积总量、相互转移等方面多层次分析了研究区域4 a土地覆盖的变化情况。在此基础上,利用马尔科夫链模型对该区域未来5 a的土地覆盖动态变化及演变趋势进行了分析和预测,为广东省土地覆盖变化研究提供典型案例分析,以达到全面把握研究区土地覆盖变化规律的目标。结果表明:研究区域的土地覆盖变化基本趋势表现为城镇建设用地总量持续增加以及耕地和园林地面积总量减少,其中城镇建设用地和农业耕地变化幅度较大,其他类型土地变化相对稳定。增加的城镇建设用地主要来源于耕地的人为减少,农业垦殖环境将趋于恶化。研究结果可为研究区合理有效地利用土地以促进土地可持续发展、推进城市化进程奠定决策上的技术基础。     

端元匹配的遥感影像地物自适应光谱表征

光谱信息是遥感识别地物的依据,而目前已发展的典型地类的光谱指数模型有限,波谱库中的标准地物类型及其普适性也是有限的.鉴于此,提出一种端元匹配的地物自适应光谱表征方法,通过选取贴合影像本身的端元,并综合光谱角和距离度量对影像和端元光谱进行综合匹配.通过ETM+(Enhanced Thematic Mapper)影像上对植被、水体与美国地质调查局(United States Geological Survey,USGS)波谱库及归一化植被/水体指数的对比实验,及阴影、裸地等的验证实验,证实了该方法的有效性和普适性.     

采用高斯归一化水体指数实现遥感影像河流的精确提取

河流精确提取在水资源调查、利用、变化检测及大型水利设施建设评估等方面具有非常重要的意义.通常的河流信息提取方法受影像中云、冰雪、山体阴影、大型湖泊等的干扰较大,大范围的适用性有限.以Landsat卫星遥感数据为数据源,在归一化差异水指数(NDWI)计算的基础上,首次提出采用高斯归一化水体指数(GNDWI)提取河流水体的模型,使得指数能够更大程度上保证河流提取的连续性,并通过DEM的辅助实现了其他干扰信息的去除.通过对伊犁河试验区河流信息提取的实验结果表明,该方法除了能够实现对复杂多样的河流水体信息进行自动提取外,还可有效去除阴影等信息的混淆,并能够达到较高的河流提取精度.     

基于Bhattacharyya距离的典型地物波谱特征差异性分析

地物波谱数据主要应用于定量遥感与影像分类等相关基础研究,对各条光谱曲线之间进行定量化的光谱差异性分析具有重要意义。从USGS及JHU地物波谱库中挑选了在土地覆盖分类层次具有意义的植被(73条)、人工材料(100条)与土壤(30条)3种类型共203条地物波谱数据,以分层分类体系在4.2~2.5 μm的波长范围内分析比较各类典型地物材料的光谱特征,以B距离(Bhattacharyya Distance)作为指标定量计算不同类别地物波谱间的光谱差异性。结果表明:波谱库中金属、砖石和混凝土3类人工材料光谱对于植被、土壤等自然材料光谱具有较大的光谱差异性,而塑料与自然地物间的光谱差异度最小,在此基础上统计了最能反映这些地物光谱特征差异的最优波段。该方法能够量化多种光谱曲线间的差异性并得到最佳的区分波段,从而为地物材料光谱及高光谱数据分类提供参考。     

复杂背景下多样水体遥感自动解译

由于各种背景因素（云、阴影等）的干扰及水体本身在光谱、形状上的复杂变化,遥感水体信息提取技术仍无法完全实现业务化自动运行。以复杂背景下多样水体的自动解译为目标,按实用化要求提出了新的水体提取流程,通过整合自适应分割与分类、局部迭代、矢量化后处理等关键技术,初步完成了基于Landsat TM/ETM影像的大规模水体信息自动提取。选取了两个较典型的研究区域：巴尔喀什湖地区和长江中下游地区,应用本文方法对两个地区各8景TM影像进行水体自动提取,发现可以有效克服薄云、阴影、水质变化等干扰因素,取得了较好的提取效果,能初步满足实际应用需求。