土地利用分类中TM影像最佳波段组合选择研究

土地利用和土地覆盖变化是全球变化的主要原因,也是生态安全的重要影响因素,遥感影像以其宏观、及时的特点为土地利用分类研究领域提供了重要数据.文章分析了TM影像各波段的光谱特征,运用均值、标准差和相关系数等指标定量分析TM数据各波段和波段之间的特征,用最佳指数(OIF)来衡量各种波段组合的信息量,确定五种波段组合方案,再结合TM影像的光谱特征,最后优选出345波段组合用于土地利用分类.     

植被信息提取中的遥感影像预处理

文章以植被信息提取为例,对遥感影像预处理的内容、工作平台、遥感影像和地理信息概况、遥感影像实验样区的选择和切割提取和多光谱信息的统计分析及波段选取等进行论述并作分析总结,为后续研究工作打下良好的基础。对最佳波段的选取方法进行改进,并对此进行实证研究,取得较好的结果。     

TM遥感影像信息及最佳波段组合研究

以山东省龙口市为研究区域,通过对2006年的TM遥感影像数据信息进行分析,计算各个波段的协方差和相关系数,得出TM的7个波段中5、7波段包含的信息量最为丰富,但是两个波段信息的"重复性"和"冗余性"也相当大,3个可见光之间的相关性也很高.从计算的10种组合波段的OIF值表明,含有一个可见光,一个近红外和一个中红外波段组合最佳,所包含地物信息也最丰富.     

TM遥感影像彩色合成最佳波段组合研究——以恩施市土地利用遥感图制作为例

TM遥感数据具有适合于中等尺度研究的空间分辨率,并相对易于获取,在土地变化研究中应用最为普遍.TM遥感数据为多光谱数据,最佳波段选取是遥感图像增强处理的关键部分,直接影响到目视解译和研究对象的信息提取.采用OIF指数法确定恩施市2000年TM遥感数据的最佳波段组合,完成土地利用遥感图制作.研究结果表明,OIF指数法易于操作,确定最佳波段组合效果较好.     

ETM+遥感影像最佳波段融合质量评价

利用最佳指数(OIF)法得出泉州市2001年ETM+遥感数据的最佳波段组合为波段5、4、2;采用乘积变换、Brovey变换、HIS变换、小波变换等4种典型的融合方法,分别进行ETM+最佳波段组合影像与ETM+全色波段影像的融合;计算融合后影像与原始影像之间的相关系数,从空间相关系数、光谱相关系数2个方面进行定量和定性评价.结果表明,Brovey融合后的影像信息损失最小、对于光谱保真性最好,小波变换融合方法次之;而小波变换融合后影像对于空间分辨率的改善效果最好,Brovey融合方法次之.针对本研究区,在4种融合方法中,Brovey变换和小波变换融合方法是最佳的选择.     

TM遥感影像的最佳波段研究——以甘肃敦煌阳关国家级自然保护区为例

选择甘肃敦煌阳关国家级自然保护区TM遥感影像为试验数据,采用最佳指数因子方法(OIF)并结合试验区地物光谱特征进行TM影像最佳波段选取的研究。结果表明:TM125波段组合为甘肃敦煌阳关国家级自然保护区TM影像的最佳波段组合,三个波段包含了较大的数据量,波段与波段之间的相关性较小,其合成的彩色影像易于目视解译,为保护区开展工作奠定了基础。     

ETM+影像提取伏沙地信息的最佳波段组合——以内蒙古锡林郭勒盟西乌旗为例

 以伏沙地信息提取为研究目的,依次应用单波段信息量、相关系数矩阵、最佳指数法（OIF）、典型地物影像光谱特征曲线分析的方法,对内蒙古锡林郭勒盟西乌旗ETM⁺遥感影像数据的最佳波段选择进行研究。结果表明,第4波段信息量大,与其他波段间相关性小,作为必选波段;5、3波段次之;3、4、5波段组合的OIF较高。最后根据目视辨别认定波段（红）4、（绿）5、（蓝）3组合是针对伏沙地信息的最佳波段组合。     

多光谱遥感数据最佳波段选择的研究

分析了最佳波段选择的最佳指数方法,并指出该方法的不足之处.在实践过程中,根据多光谱遥感数据各波段用途、研究区地物的光谱特征及最佳指数来考虑最佳波段的选择,取得了比较好的效果.     

居民地信息提取的最佳假彩色合成方法--以开封市区为例

遥感以其高光谱分辨率、空间分辨率为地理研究提供了丰富的数据源,这些数据之间具有重要的互补性,但是也存在着大量的数据冗余.利用最佳波段组合指数法同时考虑目标地物的光谱信息.考虑波段组合后的信息量要大、波段之间的相关性要小以及目标地物的光谱差异要大这3个原则,对实验区的居民地信息提取选取最佳假彩色合成方案.最后研究表明:分别将TM4、TM5、TM3波段赋予红绿蓝3种颜色,所得的假彩色信息丰富,居民地与周围地物在色调上具有很好的可分性,有利于信息的提取.     

GETM 多光谱遥感数据最佳波段选择方法研究

分析了最佳波段选择的各种理论模型,利用相关性比较法,最佳指数法和多光谱遥感数据各波段用途、研究区地物光谱特征结合的方法来选择最佳波段,得到了较好的结果.     

利用TM影像提取土地利用/覆被信息的最佳波段研究

以土地利用/土地覆被信息的提取为目的,选定武汉市江夏区的TM遥感影像为试验数据,在对其信息特征进行统计与分析的基础上,通过采用最佳指数因子(OJF)并综合试验区地物光谱特征的分析方法进行TM 影像最佳波段选取的研究.结果表明:TM543波段组合为土地利用/覆被遥感中TM 影像的最佳波段组合,其合成的假彩色影像具有很好的...     

遥感影像绿地信息提取--以开封市为例

基于Landsat TM影像,对开封市绿地专题信息进行提取,主要通过计算TM影像及各主成分分量和归一化植被指数 NDVI的相关系数的方法来进行波段组合,提高遥感影像的目视解译精度和分类精度,取得较好结果.研究得出开封市绿地面积占总面积的22.56%,主要集中分布在郊区乡镇.     

植被生态环境遥感本底值研究——以福州市为例

以植被生态环境为遥感监测对象,介绍了植被生态环境遥感本底值及其所涉及要素指数的提取,根据线性拟和的思路,归纳建立植被生态环境遥感本底值的具体步骤.并以福州市为例,利用TM数据建立研究区植被生态环境遥感本底值,对研究区植被生态环境质量现状进行了评价和分析.     

基于ETM+遥感影像的森林植被信息提取方法研究

以南京市区的遥感影像图为研究对象,对基于ETM 遥感影像的森林覆盖面积提取的一般方法进行研究.笔者分析了ETM 影像波段的特征值和相关性,得出TM3、TM4、TM5之间的相关性小,包含信息量丰富;采用Brovey变换将TM3、TM4、TM5与PAN波段融合,并提出用融合后的波段TM4R和TM3R作归一化植被指数,得到NDVIR;然后利用最大似然法对融合图像和NDVIR的组合图像进行分类,根据分类结果计算出南京市森林覆盖率为38.63%.     

基于OLI影像的植被覆盖信息提取技术研究——以南宁市邕宁区为例

文章以2017年10月28日南宁市邕宁区Landsat 8 OLI影像为数据源,利用ENVI5.3和ArcGIS10.2软件进行数据处理,将原始波段组合、主成分分析组合、衍生波段组合影像用极大似然估计方法进行监督分类,提取南宁市邕宁区的植被覆盖信息,并将分类结果在分类总体精度上相互对比,在空间和提取得到的植被面积数据上对比目视解译结果和南宁市统计年鉴提供的数据,最终确定提取植被覆盖信息的最佳波段组合。研究表明衍生波段组合提取的结果能较准确地反映南宁市邕宁区地表植被覆盖情况,为南宁市邕宁区绿地系统规划提供了参考。     

Landsat 9卫星影像预处理方法及应用——以南京市植被生态遥感监测为例

植被状况对生态环境有重要影响,特别是在城市生态环境中。该文以Landsat 9卫星特征为切入点,研究Landsat 9卫星影像的预处理方法及植被覆盖度定量反演方法。以江苏省南京市为例,利用Landsat 9陆地成像仪(OLI-2)影像反演植被覆盖度空间分布情况。监测统计结果显示,南京市植被覆盖度均值为60.17%。分区域统计显示,浦口区植被覆盖度最高,江宁区植被覆盖度次之,而六合区、市区(包括栖霞区、鼓楼区、秦淮区、玄武区、雨花台区和建邺区)和高淳区植被覆盖度相对较低。     

基于遥感影像的郑州市建筑用地信息提取

以郑州市landsat ETM影像为数据源,进行建筑用地信息提取。首先,提取出归一化植被指数（NDVI）和归一化建筑指数（NDBI）影像,然后分别对所得的指数影像进行二值化,获得二值化图像,再利用叠加分析的方法对两幅指数图像进行逻辑判别,从而提取出建筑用地信息,再进行精度验证。结果表明,利用NDBI和NDVI相结合的方法弥补了单一利用归一化建筑指数的不足,同时人为干扰因素较少,是一种比较客观、准确、快捷的城市建筑用地信息提取方法。     

基于TM影像的北京市北部山区植被覆盖度遥感动态监测

以监测北京市北部山区一延庆、怀柔和密云三区县10年间植被覆盖度变化为例,利用ETM／TM2001年和2010年两期影像数据,依据混合像元二分模型及NDVI估计植被覆盖度的理论方法,设计了模型应用技术路线,生成北部三区县两期植被覆盖度分级图及其统计数据,并对研究区植被覆盖状况进行时空动态变化分析。研究发现,2001年～2010年,研究区平均植被覆盖度总体呈上升趋势。该方法可快速、定量地反映研究区植被覆盖及变化情况,为研究区生态环境评价提供技术支持。     

西南山区不同岩性背景下植被覆盖特征分析——以盘县为例

以Landsat数据为数据源,利用地理信息系统技术,提取盘县1990、2001、2015年的归一化山地植被指数(NDMVI),采用像元二分模型对植被覆盖度进行估算,分析盘县植被覆盖时空分异特征以及岩性对其的影响。研究表明:盘县以高植被覆盖为主,生态环境较好;岩性对植被的覆盖程度及其变化存在一定的影响,纯碳酸盐岩、夹层碳酸盐岩、互层碳酸盐岩分布区植被覆盖情况比非碳酸盐岩分布区差,纯碳酸盐岩、间层碳酸盐岩对植被覆盖变化较敏感,纯碳酸盐岩和间层碳酸盐岩分布区生态环境较脆弱,易受到外界干扰,非碳酸盐岩分布区生态环境较稳定,不易受到外界的干扰。     

基于Sentinel-1和Sentinel-2影像的洪泽湖国家湿地公园水生植被信息提取

【目的】探索利用光学遥感和雷达遥感数据进行湖泊湿地水生植被信息提取方法。【方法】以洪泽湖国家湿地公园为研究区,基于Sentinel-1的SAR影像和Sentinel-2的MSI影像,利用面向对象影像分析技术,结合EVSI、NDVI、SR特征指数和对象之间的上下文特征,以及挺水植被高度的差异所对应SAR影像上的后向散射系数,在对象级的基础上建立决策树模型对湿地水生植被进行分类,分析洪泽湖国家湿地公园水生植被以及挺水植被的分布状况。【结果】研究区水生植被类群分类精度为89%,Kappa系数为0.85;挺水植被种群分类精度为85.2%,Kappa系数为0.76。与基于像元分析方法的结果相比,面向对象的影像分析方法具有更高的精度;湿地水生植被以沉水植被和挺水植被为主,其中挺水植被中以荷叶和芦苇为主。【结论】本研究提出的湖泊湿地水生植被信息提取方法具可行性,可为湿地管理与决策提供科学依据。