遥感数据的土地覆盖分类

为有效开展土地覆盖变化检测、碳循环评价和气候评估,从土地覆盖分类中使用的遥感数据、分类方法、土地覆盖分类系统以及分类结果对比4个方面,综述了近年来国际上土地覆盖分类的研究进展.这对建立一套能够反映中国实际,又能与国际上流行的分类系统兼容、灵活转换的土地覆盖分类系统,并建立开放的、及时更新的中国土地覆盖样本数据库,具有现...     

论基于遥感的矿区土地利用/覆盖分类体系

针对矿区 LUCC 研究中合理确定土地利用/覆盖分类体系的探讨。在国内外分类体系研究现状阐述的基础上,分析了现有土地利用或覆盖分类体系存在的问题,详细分析了基于遥感的土地利用/覆盖分类体系的必要性,提出了制定标准时应遵循的主要原则,最后针对矿区的特点提出了建立分类体系的两种模式。     

多时相遥感影像样本迁移模型与地表覆盖智能分类

利用时间序列遥感影像重建过去几十年的地表覆盖是实现时空多维地理场景感知与动态建模的基础,但存档历史遥感影像分类面临样本选择难、多时相影像协同解译水平低的问题。研究提出了一种基于已有土地覆盖产品与对应遥感影像中几何及属性特征约束的样本时空迁移方法,将迁移获得的训练样本嵌入多时相地表覆盖分类框架,获得多期地表覆盖分类结果,实现历史时期地表环境的智能感知与动态制图。太湖流域多时相分类的结果表明,无监督样本迁移方法可以充分利用先验几何约束和光谱属性,从参考地表覆盖产品中快速获得可靠的训练样本,多时相分类精度均高于89%,满足大区域多时相地表覆盖的分类需求,为地理环境演变建模提供了有效支持。     

多源数据结合的高分一号土地利用/覆盖分类方法研究

基于多时相的GF-1数据获取NDVI时序变化、NDWI和MNDVI等指数图像数据,辅以Landsat8卫星OLI影像和数字高程模型(DEM)数据,得到了不同地物在光谱、时相和形状等方面的特征;通过分析各种地物类型在这些特征上的差异和变化规律,总结出不同地物的特征提取规则,构建了一种基于GF-1数据在地物复杂地区的土地利用/覆盖分类方法,并以广州市为实验区,运用该方法、最大似然法和最小距离法进行了土地利用/覆盖分类及其精度评价.结果显示:基于GF-1数据在地物复杂地区的土地利用/覆盖分类方法的总体精度为85.86%(部分地物分类精度达到95%以上),与最大似然法及最小距离法相比,其总体精度分别提高了4.62%和12.24%,说明该方法能够更好地发挥GF-1遥感数据在土地利用/覆盖分类中的实际应用潜力,且有效提高了各种土地利用/覆盖地物类别的分类精度.     

遥感影像的分类与识别技术在土地资源调查中的应用

遥感图像记录了地物在空间域、时间域、光谱的域的变化信息,利用图像的分类技术,能够识别土地利用类型,计算机遥感分类识别原理,是利用地物的光谱能量特征差异性和结构特征差异性来识别地物信息,根据北京某地遥感图像实例资料,将土地利用类型分为监督分类、非监督分类、最大似然法分类、神经网络分类等,不同的分类方法有各自的特点且分类结果也有一定的差别,其中神经网络分类与真实情况最为接近。     

融合纹理增强的遥感影像地物分类泛化性分析

为了解决因时空特征差异而导致遥感影像地物分类泛化性较弱的问题,提出了一种纹理与光谱特征联合的地物分类思路。通过筛选得到的纹理特征对光谱特征进行强化,并利用现有的深度学习框架,对各个纹理特征组合的分类效果进行评价。为了充分验证方法的有效性,在多组不同时相和地域的遥感影像中进行了特征筛选和测试。结果表明,将绿色光谱的方差、同质度及角二阶矩纹理特征与光谱特征进行叠加,可以有效抵抗季节和地域因素,进而提高分类的泛化性,尤其对水域和居民地检测的改善效果更加明显,平均交并比可提高5%~10%。同时,为基于深度学习的小样本地物分类研究提供了新的技术思路。     

芜湖市土地利用/覆盖变化的遥感分析

以安徽省芜湖市四区(镜湖区、弋江区、鸠江区、三山区)为研究区,利用1994年Landsat-5的TM影像、2006年和2014年Landsat-7的ETM+影像解译结果,获取芜湖市四区三期土地利用/覆盖分类图,并基于ENVI图像分析和数理统计方法对芜湖市四区1994—2014年土地利用/覆盖变化做定量分析研究,分析各土地利用类型间的相互转化关系,探讨各类面积发生变化的主要原因。     

遥感数据的粗糙集表示及分类

由于粗糙集理论对不确定性的描述是相对客观的,且在无需先验信息的情况下提供了严格地处理数据分类问题的数学方法,结合遥感数据的不确定性,就能对遥感数据进行分类处理.文章通过对遥感数据的处理,经过数据离散化等一系列数据处理后得到约简属性,再根据Fisher线性判别对遥感数据进行监督分类,得到分类结果.可以得出粗糙集理论应用于...     

基于多时相遥感的煤矿区LUCC信息图谱

在地学信息图谱理论和GIS的支持下,以多时相遥感为LUCC数据源,针对煤矿区的特点,提出了建立四种LUCC信息图谱的方法。选择唐山市古冶区为研究对象,以3个时相(1987年、1992年和2001年)遥感图像为数据源,利用ENVI4.0对图像进行预处理和人机交互解译,通过ArcView3.2进行空间分析,生成了四种类型的LUCC信息图谱,计算了LUCC转移矩阵和概率转移矩阵。以1987-2001年时段为例,对空间格局和演变过程的信息图谱进行了详细分析。研究表明:基于多时相遥感数据,利用地学信息图谱研究煤矿区LUCC是一种先进可行的技术途径。     

Research on remote sensing image of land cover classification based on multiple classifier combination

This paper proposed an algorithm in which the maximum probability and the weighted average strategy were used for the combination of member classifiers. Using parallel computing, we test the algorithm on a China-Brazil Earth Resources Satellite (CBERS) image for land cover classification. The results show that using three computers in parallel can reduce the classification time by 30%, as compared with using only one computer with a dual core processor. The accuracy of the final image is 93.34%, and Kappa is 0.92. Multiple classifier combination can enhance the precision of the image classification, and parallel computing can increase the speed of calculation so that it becomes possible to process remote sensing images with high efficiency and accuracy.     

土地覆盖遥感分类方法的比较与分析

针对遥感技术在土地覆盖分类中应用的重要性,以Landsat TM影像为数据源,选择传统的最大似然分类器、最小距离分类器和新兴的支持向量机分类器、以及面向对象分类方法,设计不同的分类判据特征组合,对不同分类器、不同分类特征组合的精度进行比较分析。结果表明,最大似然分类器、支持向量机分类器都具有良好的分类效果,综合使用多种特征作为输入可以提高分类精度,适合于研究区域土地覆盖分类。     

基于定量遥感产品的土地覆盖分类方法研究

准确进行土地覆盖类型提取具有重要的实际应用价值,但是目前常用的分类数据较为单一,通常使用地物反射率数据或植被指数,较少使用定量遥感产品.为此,本文使用反照率等产品评价定量遥感产品在地物分类中的实际应用效果.提取定量遥感产品的年平均值、标准差等特征作为地物分类依据,运用随机森林分类方法建立中国地区土地覆盖分类的自学习模型,与仅用地物反射率和NDVI数据进行分类的结果进行比对.结果显示,定量遥感产品辅助下的随机森林模型宏观尺度土地覆盖分类方法的总体精度为89.8%,Kappa系数为0.86,比仅用反射率和NDVI数据进行土地覆盖分类的总体精度提高了12.9个百分点;通过下降梯度法对分类特征的重要性进行评价,发现叶面积指数和反照率2种定量遥感产品在土地覆盖分类模型中重要性较大.结果表明,定量遥感产品用于土地覆盖类型的信息提取,会提高资源环境要素提取的精度,本文方法可为地物分类提供新的思路.     

Knowledge-based land use/cover classification of remote sensing image in Kenli, Shandong Province, China

Quantitative remote sensing methods have been widely adopted for land use/cover information extraction. However, in the Yellow River delta, spectral confusions between different surface features are common, which always introduce errors into the ordinary automatic spectral classification. A knowledge-based land use/cover classification is tried. Based on a systematic analysis of the spectral characteristics of different land use/cover types in the study area, several index models derived from TM digital data of Kenli County are built, which can make pixels of certain land use/cover types enhanced. With the combination of the index models, the expert knowledge of the area and some ancillary data, such as land use maps and soil maps based on ground surveys, rules of every class are determined to extract the land use/cover information. Accuracy evaluation shows that without any manual modification, the land use/cover information determined with remote sensing is 81.8% and accuracy for the spatial distribution of land use/cover cross checked with a random sample is 84.5%. Therefore, this approach provides an effective means for land use/cover information extraction in the Yellow River delta and can be used as reference for other areas where spectral confusions commonly exist.     

高分辨率遥感影像在土地覆被变化监测中的应用

为了分析高分辨率遥感影像在土地覆被监测中的适用性,以SPOT5和"资源一号"02C卫星高分辨率遥感影像为数据源,对两种数据的波段组合和数据融合方法进行分析评价,并建立相应的土地覆被解译标志,提取研究区2005年和2012年两期土地覆被信息,基于RS和GIS软件平台,从面积变化、土地利用动态度和转移矩阵3方面研究了土地覆被信息的变化规律。研究结果表明,经过有效合成和融合处理的高分辨影像最大限度地保持了影像的纹理和光谱信息,可以正确识别并提取地物变化边界线,研究成果可为高分辨率遥感影像在土地覆被变化监测中的应用提供一定的参考和依据。     

基于土地利用与地表覆盖遥感信息的洪水过程模拟

基于数字流域平台,将遥感技术获取的土地利用和地表覆盖1km栅格信息与数字高程模型数据进行空间配准,由此直接提取新安江模型参数IMP(不透水面积比),并通过构建林地面积比与新安江模型参数SM(土壤自由水蓄水容量)的关系间接确定各子流域的SM值．汉江褒河流域24场洪水实例研究表明：采用半分布式水文模型,15场洪水的确定性系数增大,22场洪峰流量相对误差显著降低;SM对洪峰流量的影响要比对确定性系数的影响大．     

黄河三角洲地物遥感分类研究进展与趋势

黄河三角洲地物种类众多,利用各种技术对黄河三角洲的地物进行分类与识别,有助于对该地区的资源进行合理的利用,同时对该地区的可持续发展具有重要的意义。对目前主要用于黄河三角洲地物遥感分类的卫星数据以及分类方法进行梳理和分析,总结了前人研究的不足,最后对黄河三角洲复杂地物分类方法的未来发展趋势进行了展望,为中国黄河三角洲地物的遥感分类以及动态监测提供参考和借鉴。     

基于GIS与遥感的土地利用变化及区域比较研究

研究区域内不同土地利用类型转移速率及转移原因,并通过与其它典型区域的比较分析,可为区域土地持续合理利用提供决策依据.提出了一种基于遥感和地理信息系统并借用常规的土地科学时空演化模型来研究区域土地利用变化的方法.利用该方法,对长株潭地区土地利用变化进行了研究,并与典型区域六盘山区和厦门进行了比较.结果表明:长株潭地区土地利用变化表现为耕地减少而城镇工矿用地增加,这种变化以长沙最大,株洲次之,湘潭最小;区域内三市的土地利用综合动态度和土地利用转移速率大小依次为长沙、株洲和湘潭.结合对长株潭地区与典型区域六盘山区和厦门土地利用变化综合动态度的比较分析发现,土地利用变化与区域经济发展水平及其阶段有关,同时还受其它因素的影响.     

基于随机森林算法的城区土地覆盖分类研究

随机森林算法是一种高度灵活且易于使用的机器学习算法,目前在遥感影像分类中应用广泛。为了验证其在城市土地覆盖分类中的效果,本文对河南省洛阳市局部城区进行了土地覆盖分类实验,将Landsat 8(OLI)遥感影像的光谱波段、光谱指数和纹理特征相结合,构成多种特征组合进行随机森林算法分类比较,选择分类效果最佳方案,并与支持向量机方法进行比较。后利用随机森林算法对该组合特征变量高维数据进行降维处理,得到优化特征方案。实验结果表明:采用多源特征组合的随机森林算法的土地利用分类效果最佳,总体精度为90.54%,Kappa系数为0.890,比支持向量机方法的分类精度提高了3.1%;降维处理后的特征方案与随机森林结合在保证分类结果拥有高准确度的同时,减少了运算时间,实现了土地覆被类型信息的高效获取。表明随机森林算法在城区土地覆盖分类上有很好的适用性与稳定性。