基于季相变化特征的撂荒地遥感提取方法研究

在我国西南地区耕种条件差,地块比较破碎,地块类型比较复杂,中低分辨率遥感数据难以满足撂荒地提取的需要。选取贵州修文县为试验区,基于高分辨率卫星遥感数据（哨兵2号）,探索单期或多期影像在中国西南地区的撂荒地检测能力,构建撂荒地遥感监测方法,为今后我国西南地区撂荒地统计调查提供参考。结合野外调查数据,在划分不同撂荒地类型基础上,综合遥感影像的光谱特征、植被指数特征以及多时相植被指数变化特征分析,优选不同类别撂荒地遥感提取敏感特征集,利用CART决策树分类方法,提取不同类型的撂荒地。结果表明：①单个时相对不同类型的撂荒地识别能力差异显著,基于单时相影像,难以开展撂荒地高精度遥感监测提取;②不同时相的植被指数变化特征对撂荒地的识别能力较强,其中比值植被指数优于差值植被指数和归一化植被指数;③以贵州修文县为例,开展了撂荒地空间分布制图及撂荒面积统计分析,修文县撂荒地面积约为6 460 hm²,占修文县耕地面积的13%;④基于多时相高分辨遥感数据,通过季相变化特征构建的撂荒地检测方法,能够满足我国西南地区撂荒地高精度遥感监测提取,为大范围撂荒地遥感调查和制图提供技术参考。     

基于高分辨率影像的平原地区农村居民点自动化提取方法研究

基于高分一号(GF-1)多光谱数据研究提出了一种平原地区农村居民点自动化提取方法。该方法充分挖掘利用光谱信息,计算特征影像与新的相似性特征空间。据此,使用分类和阈值分割思想提取居民点初选区域,并避免了传统分类方法在快速自动化提取过程中的不足以及阈值分割造成的影像细节信息的丢失。通过研究选取合适的结构元素对居民点初选区域进行有目的、可控的形态学处理,最终达到农村居民点自动化快速提取的目的。实验结果表明:该方法提取精度良好,总体精度达到86.9%,自动化提取速度快,在农村居民点提取、城镇化规划与建设等研究中有较高实际应用价值。
