基于Landsat8数据的沙湖叶绿素a反演研究

本文以武汉沙湖水体为研究对象,以“3S”技术为支撑,基于Landsat 8遥感影像数据与实测水质数据,根据各波段反射率的相关性,分析与研究了遥感影像数据的适宜波段,采用回归分析的方法,建立适合沙湖水体的叶绿素a浓度遥感反演模型。反演结果表明,以第4波段建立的多项式回归反演模型效果较好,其平均误差为7.28%,Landsat 8影像数据能有效用于沙湖叶绿素a浓度的监测,在空间分布上也呈现一定的空间格局形态,并显示沙湖西北角(新生路泵站)污染相对严重,与沙湖实际情况基本吻合,因此将Landsat 8影像数据应用于内陆湖泊水体叶绿素a浓度反演具有一定的可行性。     

农作物类型遥感识别算法及国产高分卫星应用示例

目的 随着国产高分卫星的快速发展,高分卫星遥感数据在农作物类型遥感识别中获得了广泛应用。通过对农作物类型遥感识别算法的总结,可以发现农作物类型遥感识别算法的优缺点,能够提高国产高分卫星在农业遥感监测中的应用水平。方法 文章在农作物类型遥感识别算法原理分析基础上,对农作物类型遥感识别算法进行分类,并基于高分六号宽幅数据（GF-6/WFV）,在各类算法中选择1~2种典型方法进行示例说明。结果 光谱特征的可分性是遥感识别算法的基础,根据实施方案的差异,农作物类型遥感识别算法可分为目视解译算法、机器学习法和特征指数识别算法3类。基于GF-6/WFV的随机森林的花生类作物识别、光谱空间特征指数算法的园地识别和时间序列特征指数的冬小麦识别的结果精度均大于90%。结论 当前农作物类别遥感识别算法中,高分卫星数据都能够得到有效应用,国产高分卫星数据的应用前景广阔。     

一种基于知识的金华地区土地遥感分层分类策略

提出了一种基于知识的分层次土地利用/土地覆盖分类策略,利用有限的基础资料,克服了图像时相不理想的问题,解决了解译难点,结合不同年度影像和相关背景资料,利用ErdasImagine的专家分类进行了遥感分类解译;第一层分类采用原有波段和仿植被指数,仿水体指数,仿城镇指数进行光谱分析并分类,第二层次将一次分类结果中混分的1992年水体城镇和2000年水体水田求交集获得两年度的水体分类结果,再由此求得1992年城镇和2000年水田分类结果;为基础资料有限条件下遥感解译提出了一个合理而有效的分类策略。     

快速城市化背景下的桂林市土地利用时空动态分析

以城市化快速发展的桂林市五城区为研究区,1991年和2006年两期TM遥感影像为数据源,利用光谱影像信息增强与监督分类相结合方法提取城市土地利用空间信息,同时借助GIS空间分析工具,对桂林市15年间的土地利用时空动态进行了分析。研究结果表明:全市各类土地利用面积发生了明显变化。城镇与居民点用地、水体和其它用地面积均有较明显增长,耕地、林地面积出现不同程度减少,城乡建设用地面积增长已成为整个区域土地扩展的主体;全市土地扩展强度指数和相对变化率存在较大区域差异,城镇与居民点用地、水体和其它用地面积在五城区均呈增长态势,其中城镇与居民点用地扩展强度指数变幅最大,七星区、叠彩区面积扩展最快,雁山区最小。耕地、林地分别以象山区和七星区减少速度最快;从缓冲区上看,城市土地扩张空间差异明显,城镇与居民点用地扩展主要集中在距市中心2～10km的建成区与边缘地带,该地带内的林地、耕地正逐渐被城乡居住、工业与交通用地所替代。     

高分1号冬小麦解译面积核算方法研究

[目的]以高分1号(GF-1)融合2m卫星遥感影像为基础数据源,结合土地利用现状数据、高分多源遥感影像和地面样方等数据,对冬小麦分类提取中存在的面积误差问题进行研究和分析。[方法]文章以河南省永城市为研究区,在冬小麦提取结果聚类处理基础上,基于线性地物缓冲区数据,采用GIS空间运算实现线性地物面积扣除,接着分析了样方数据和土地利用现状数据再扣除零星地物面积比例上的差异,并采用样方零星地物平均扣除系数对全市各乡镇耕地与非耕地中冬小麦提取面积进行了相关统计和误差分析。[结果]永城市冬小麦最终解译面积11. 29万hm~2,其中线性地物和零星地物扣除面积分别为6 613. 08hm~2和3 875. 22hm~2,占研究区冬小麦解译面积的5. 86%和3. 32%,与统计上报数据相比,其处理前后误差由14. 12%降低至4. 41%,有效地提高冬小麦提取面积精度。[结论]误差来源分析与修正对冬小麦解译面积核算精度具有重要影响,该研究为县级区域尺度下冬小麦面积提取核算提供了思路和借鉴。     

城市LUCC时空格局对地表温度的影响效应研究 ——以广西柳州市为例

研究目的:定量分析中国西南典型重工业城市——柳州市的土地利用、地表温度时空演化特征以及不同土地利用类型对地表温度的联合影响效应。研究方法:利用1991年Landsat 5的TM影像和2013年Landsat 8的OLI/TIRS影像数据,通过遥感技术反演提取研究区归一化植被指数(NDVI)、归一化差异建筑指数(NDBI)、改进的归一化差异水体指数(MNDWI)以及地表温度(LST)等遥感参数,基于遥感指数叠加分类法获取城市土地利用/覆盖(LUCC)信息。研究结果:(1)柳州市22年间LUCC变化剧烈,受人为因素影响强烈的地物类型为建筑用地、耕地和裸地。其中,建筑用地变化幅度最大,面积增加了126.71%,新增建筑用地主要源于城市中原有的耕地类型。(2)两期地表温度数据均显示,城市建筑用地的地表温度最高,水体的地表温度最低,建筑用地升温效果显著,是造成城市热岛效应的主要原因之一。(3)影响因子相关性与多元回归分析揭示,城市中各地物类型面积比与地表温度均具有一定的相关性,但差异性较大。其中,建筑用地、裸地与地表温度呈正相关,林地、水体与地表温度呈负相关。研究结论:城市各种LUCC类型的地表温度差异较大,水体和林地在缓解城市热岛效应方面作用十分显著,两者比较,水体的降温效果要优于林地。     

基于多源遥感影像的道路交通对建设用地空间格局的影响分析——以从化中心城区规划区为例

研究目的:以"高分一号"遥感影像为主要数据源,探讨规划区内道路交通对建设用地空间格局的影响特征。研究方法:以从化中心城区规划区道路为例,运用道路密度指数、长度—半径分维、景观破碎度、威弗指数等模型,结合GIS空间分析方法。研究结果:从化中心城区规划区,(1)道路网络分形特征较明显但道路完善度较低,建设用地用途宏观布局呈圈层分布特征;(2)综合道路最大服务范围最大,一、二级道路影响范围次之,三、四级道路逐级缩小;(3)建设用地的主要用途类型数量与道路距离整体上成反比,综合道路周围以三种用途为主,一至四级道路两侧以不同的两种用途为主;(4)高分遥感影像利于乡道提取和建设用地用途判读。研究结论:道路交通对规划区内建设用地用途格局具有导向作用。     

辽河河口湿地动态变化监测与分析

辽河河口湿地是我国最大的芦苇滨海湿地,近些年由于各种因素对湿地造成了一定破坏,进行湿地变化监测对保护湿地有很大意义。选取Landsat 8在2014年、2016年、2017年、2019年、2020年五年中5月末到6月初的遥感影像作为数据源。通过采用改进的归一化差异水体指数（MNDWI）、归一化植被指数（NDVI）与Arc GIS结合的方法,提取出水体与苇田面积变化。采用监督分类六种方法进行翅碱蓬面积提取,在分类后处理结果中选取最优方法。结果分析表明,湿地水体面积变化受降雨与人类活动共同影响,芦苇的生长情况与降雨量有一定相关性,而翅碱蓬则与水质有一定相关性。     

蕲春县地表水体的卫星遥感勘察

地表水体是重要的生态资源,承担着水源供给和调节生态环境的重要任务,为快速准确的勘察蕲春县地表水体基本情况,本文以Landsat 8卫星的OLI影像为基本数据,经过对其预处理后获得蕲春县卫星影像,采用波段计算方法,提取了蕲春县地表水体信息,经相关统计,获得了蕲春县境内地表水体面积为86.17平方公里,占该县全域面积的3.59%。     

结合植被指数与作物高度反演冬小麦叶面积指数

[目的]叶面积指数LAI(Leaf Area Index)是反映作物长势的关键参数之一。目前,基于无人机影像进行LAI反演多注重影像光谱信息的应用,但是由于高分影像存在强烈的光谱异质性以及无法区分高密闭度植被垂直方向枝叶的光谱特征等不足,在反演作物LAI时,需要探讨作物高度等结构参数对LAI反演的影响。[方法]文章以冬小麦为例,将无人机影像的光谱信息与点云数据相结合,共同构建LAI反演模型,并与单利用光谱信息的一元线性LAI回归模型进行对比,探讨作物高度信息对LAI反演精度的影响。[结果](1)无人机影像获取的点云数据能有效反演作物高度,其决定系数R~2=0.61,均方根误差RMSE=0.02;(2)基于作物高度和植被指数Ⅵ(Vegetation Index)反演LAI的二元模型(Adjust R~2=0.38,Adjust RMSE=0.55)优于单用植被指数反演LAI的一元模型(Adjust R~2=0.29,Adjust RMSE=0.59),[结论]研究表明作物高度和光谱信息结合的反演模型能够提高作物LAI的反演精度,同时表明作物高度因子在LAI反演中具有重要的应用价值。     

武汉城市用地结构演变模式研究

研究目的：揭示武汉城市化快速发展过程中主要用地类型数量变化、时空变化特征以及城市用地结构演变模式。研究方法：遥感影像融合；遥感影像分类；土地利用变化转移矩阵。研究结果：（1）受地形地貌等因素的制约，武汉城市建设用地扩张主要沿横贯主城东西向的山体、纵穿南北的长江构成的“十”字形不断向外扩张；（2）过去30年中，武汉市的发展占用了大量的水域资源；未来需要制定更严格的法律法规措施保护湖泊、坑塘等水域资源。研究结论:多时相遥感影像融合分析是理解城市用地结构演变模式的有效方法。     

基于GF-1 PMS影像的柠檬种植面积估算

为应用国产高空间分辨率影像快速、准确估算丘陵区柠檬种植面积,文章基于GF-1 PMS影像使用不同数据预处理及分类法估算柠檬种植面积。通过对影像进行大气校正、数据融合、滤波等处理,分别得到光谱反射率数据、融合影像和纹理特征数据(分辨率分别为8m、2m、2m)。通过可分离性分析,发现荒草地和未成林柠檬的可分性最差,二者在光谱反射率数据、融合影像和纹理图像中的可分性数值均小于1.8,是影响柠檬分类精度的主要因素。基于最大似然法的分类精度评价结果显示,纹理图像数据估算精度好于8m分辨率的多光谱反射率数据和2m分辨率的融合图像,适当的影像预处理有助于提高监督分类精度。对比基于最大似然法的精度,基于面向对象法的柠檬面积估算精度达95.09%,高于监督分类法的,使用GF-1 PMS影像估算柠檬面积最优方法为面向对象法。该研究为应用国产高分辨率遥感数据快速、准确估算丘陵地区果树种植面积提供了相关参考。     

广州市主城区土地利用变化特征的空间分析

基于1990年和2006年卫星遥感TM影像获取的土地利用信息,以广州市主城区为研究区域,运用土地利用动态度、土地利用综合指教,以及根据土地利用结构特征计算了土地的紧凑性系数和相对熵值,本文分析了广州市主城区土地利用结构域动态变化、以及土地利用的空间变换特征.结果表明:广州主城区土地利用综合指数呈增加态势,尤其以建设用地...     

外来植物入侵遥感监测预警研究进展

文章紧密围绕近年来国内外关于外来植物入侵遥感监测、预警新技术、新方法,总结了当前监测预警技术方法的问题和不足,阐明了未来针对外来入侵植物的遥感监测、预警技术发展趋势和方向。目前在监测方法上,主要有图像识别法、高光谱监测法、雷达数据辅助识别法和中低分辨率时序序列数据分析法等。其中,图像识别法和高光谱监测法应用较多,但其数据来源获取困难,后期数据处理工作量大,缺少普适性强的自动解译算法;雷达数据辅助识别法由于雷达数据自身空间分辨率粗糙,在植被监测中往往配合其他数据源同时使用,因此应用上有一定的局限性;中低分辨率时序序列数据分析法适用于较大空间尺度上的植被外来物种入侵监测,监测结果空间定位能力差,很难在小尺度区域上进行应用。在预警方法上,主要有生态机理模型预测和数学模型机理预测两种方法,基于GIS和遥感技术的生态学模型预测机理性强、易推广,预警精度较好,具备一定的空间定位能力,适宜于在宏观区域尺度上应用,但存在部分关键植被生理遥感参数获取困难等问题。数学统计模型预测以理论统计为主,只是对外来植物入侵发生的概率进行了估测,对物种或区域环境依赖程度高,普适性较差,遥感参数较少参与模拟过程,空间定位能力不足。总体上,利用遥感技术快速、准确地进行外来入侵植物定位监测和预警已成为防控外来植物入侵,维护区域生态安全的必然趋势。在数据源集成上,传统可见光遥感和新型激光雷达遥感、高光谱遥感、多角度遥感等多源数据集成、融合应用更为多见,数据获取范围进一步拓宽。特别是诸多新型国产高分卫星发射升空后,使得监测时效性和成本进一步改善,实用化、规模化、业务化动态监测成为可能。在技术方法上,受信息技术、自动化技术和传感器制造技术的影响,数据获取范围不断拓宽,空间定位能力不断增强,监测、预警也将不再局限于单一技术和模型的应用,而是多模型、多平台(星-机-地)综合监测、预警模式成为趋势,外来植物入侵的遥感监测技术正逐步发展成为植被生态遥感学科领域的重要分支学科。     

基于最小距离法的RADARSAT-2遥感数据旱地作物识别

利用雷达遥感技术进行作物识别是当前作物遥感监测的研究热点之一,但利用雷达遥感技术进行旱地作物识别的相关研究较少,该文以RADARSAT 2雷达遥感数据对两种旱地作物玉米和棉花进行识别。以河北省枣强县为研究区,对其区域内的玉米和棉花进行识别。首先分析了与卫星过顶时刻同步采集的作物参数与后向散射系数之间的相关性发现,在植株高度、生物量、作物含水量、叶面积指数这四个作物参数中,植株高度与后向散射系数的相关性最大,其次是作物含水量;同时,通过最小距离法应用多时相、多极化雷达遥感数据进行作物识别,其精度可达到85%,通过与资源三号光学遥感数据结合,其作物识别精度提高到了93%。研究结果表明,雷达遥感数据应用于旱地作物识别是可行的,雷达遥感数据与光学遥感数据的结合能提高旱地作物识别的精度。该研究为应用雷达遥感数据进行旱地作物识别提供了参考。     

无人机高光谱遥感数据在冬小麦叶面积指数反演中的应用

[目的]无人机高光谱遥感是获取田间尺度作物生长参数的新型手段,如叶面积指数(leaf area index,LAI)的无人机快速观测对作物生长监测具有重要意义。[方法]研究以河北省衡水市冬小麦为研究对象,利用以多旋翼无人机为平台搭载Cubert UHD185成像高光谱传感器获取了冬小麦乳熟期的无人机高光谱影像数据;在无人机飞行的冬小麦试验田,利用LAI 2200进行了同步观测试验。该研究利用植被辐射传输模型PROSAIL模拟小麦冠层反射率数据,进而模拟9种植被指数(RVI,NDVI,EVI2,OSAVI,MSAVI2,TCARI/OSAVI,RENDVI(red edge NDVI),MSI,S2REP)。将模拟的植被指数与LAI进行相关性分析,分别构建LAI反演模型并通过拟合效果选择最优的反演模型。然后基于LAI最优反演模型利用无人机高光谱遥感数据反演冬小麦乳熟期的LAI。最后利用地面实测LAI数据对反演结果进行了验证。[结果]9种植被指数中包含红边波段的RENDVI和S2REP与LAI具有高度相关性,而且消除了在小麦LAI高值区时其他植被指数对LAI饱和的问题。基于RENDVI指数模型模拟的LAI与模型模拟的LAI之间RMSE为0.51,无人机高光谱数据LAI反演结果与地面实测值高度拟合(R2=0.83,RMSE=0.16,NRMSE=10%,n=25,P0.001),因此RENDVI是用于估算LAI的较理想的植被指数。[结论]无人机高光谱是获取小麦LAI的有效手段,该研究为利用无人机高光谱数据监测作物生理生态参数提供了参考。     

基于高分与多时相中分影像的苹果园地提取

目的 卫星影像已经被广泛用于小麦、玉米、水稻等种植范围较广的粮食农作物空间分布信息提取和面积估算。但是,利用遥感影像研究苹果园光谱与纹理特征,获取苹果园地面积与分布的应用研究较少。以往的研究已经指出高分纹理特征有利于苹果园地分类,但是中分影像的数据保障性会更强,可提供时序的光谱特征,因此,文章提出了一种综合利用非最佳观测期获得的高分辨率影像纹理信息和多时相中分辨率影像光谱信息提取苹果园地的方法。方法 该方法以GF-2号卫星及哨兵卫星数据为数据源,首先利用灰度共生矩阵（GLCM）提取GF-2的纹理特征,然后将提取的GF-2的纹理特征和光谱特征与5期不同时期的哨兵影像相结合,形成5组GF-2纹理和光谱特征与某一期哨兵影像的组合特征（记录为GF-2+单时相哨兵）,1组GF-2纹理和光谱特征与所有哨兵影像的组合特征（记录为GF-2+多时相哨兵）,以7组不同的组合特征（GF-2纹理和光谱特征、5组GF-2+单相哨兵和1组GF-2+多时相哨兵）为输入,使用3种不同的分类方法（C4.5、CART和Random Forest）提取苹果园地的分布,比较分析不同特征组合对苹果园分类精度的影响以及3种不同决策树学习方法的优劣。结果 苹果园提取时,GF-2+单时相哨兵特征组合与GF-2+多时相哨兵特征组合明显优于GF-2纹理和光谱特征组合,GF-2+4月（花期）哨兵是最佳特征组合,其苹果园的分类精度和整个研究区域的总体精度分别比GF-2单独分类提高至少8.14%和8.29%,比GF-2+多时相哨兵分类提高至少1.14%和0.95%。当采用相同组合特征时,随机森林分类方法提取苹果园地效果最好,苹果园提取精度均在90%以上。结论 利用非最优时相高分影像与花期中分影像提取苹果园能够得到最优的精度;如果没有花期中分影像,其他时相中分影像与非最优时相高分影像组合也能够得到比较优的精度。     

基于BP神经网络的城市增长边界预测——以北京市为例

研究目的:构建城市增长边界预测模型,以北京市为例,研究该模型的可行性。研究方法:尝试采用BP人工神经网络方法,结合GIS和RS技术,并选定绿地、建筑物、行政中心、主要道路、次要道路、坡度、坡向和海拔8个对城市边界扩张影响较大的因子,建立城市增长边界模型(UGBM),并应用该模型预测了北京市2020年城市增长边界,同时用面积匹配值法评估了模型的精度。研究结果:使用UGBM模型预测城市增长边界,总的面积匹配值为106%,稍微高估了城市扩张面积。研究结论:基于BP神经网络的UGB划定方法对确定城市未来扩张方向有指导作用,可为城市规划和发展政策的制定提供指导。     

遥感图像融合技术在土地利用现状调查中的应用

遥感是一门先进而有效的信息获取技术。大范围的土地利用现状调查主要依靠从近期遥感影像上来提取所需信息。遥感影像在应用之前必须经过一些预处理，图像融合是遥感图像预处理的一个重要环节。本文介绍了遥感图像融合技术在土地利用现状调查中的应用．以QuickBird全色和多光谱影像为基础．通过应用遥感图像处理软件ERDAS87版四种不同的融合方法进行融合实验，并结合主、客观方法来评价四种融合方法的融合结果，从而得出基于QuickBird影像的土地利用现状调查中较可取的遥感影像融合方法——小波融合法和主成分分析法。