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基于TM图像的“增强的指数型建筑用地指数”研究 总被引：6，自引：0，他引：6
以Landsat TM/ETM+图像为数据源,研究城镇和农村建筑用地信息的提取方法.首先利用TM7,4,2波段创建归一化差值裸地与建筑用地指数(normalized difference bareness and built- up index,NDBBI);然后根据裸地在裸土指数(bare doil index,BSI)图像上的亮度值最高、在改进型归一化差值水体指数(modified normalized difference water index,MNDWI)图像的亮度值最低的特征,提出了增强型裸土指数(enhanced baresoilindex,EBSI);最后选用NDBBI,EBSI,MNDWI和SAVI( soil adjustment vegetation index,SAVI)4个指数,构建一种新型的建筑用地指数,称为“增强的指数型建筑用地指数”( enhanced index - based built - up index,EIBI),可快速地提取建筑用地信息.实验结果表明,用EIBI提取的建筑用地信息客观,人为干预少,可信度高,提取精度可达90％以上,适合于同时提取城市和农村建筑用地信息. 相似文献
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特征提取和决策树法土地利用遥感分类 总被引：1，自引：0，他引：1
文章以安徽省淮南市为例,采用2005年Landsat-5 TM多光谱数据,分析地物谱间关系,选择改进归一化差异水体指数(MNDWI)、归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)、TM4+ TM5、TM4+ TM5+TM7、DEM高程和坡度等特征值,构建决策树分类规则,完成研究区土地利用遥感分类.结果表明:MNDWI和TM4+TM5特征值能较好地区分水体与非水体;NDVI和NDBI可完成非水体区域植被与非植被信息分类;DEM和TM数据6波段和值可完成建筑用地、裸地和沙(旱)地分类;DEM和TM4+ TM5+ TM7能较好地解决耕地和园地混淆问题.决策树法分类总精度和Kappa系数分别为90.29％和0.87,相比较于最大似然分类法和基于特征提取波段的最大似然分类法,精度均有所提高. 相似文献
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随着经济的快速发展和城市化水平的提高,城市空间扩展已然成为国内外城市发展研究中的热门问题,城市建成区变化监测是对城市扩展最为直观的分析方式。本文选用了2001、2009年Landsat 4-5/TM以及2016年Landsat 8/OLI 3个时相的多光谱遥感影像,采用OSTU算法结合修正归一化水体指数(MNDWI)、归一化裸露指数(NDBI)和归一化不透水面指数(NDISI),自适应地确定最佳阈值提取地物信息,以分层分类的方法对福州市市辖区建设用地进行提取。根据建成区提取结果,定量研究了城市建成区的扩展速率以及城市重心的移动等,并从人口、经济与规划等方面对福州市的城市扩张进行了分析。 相似文献
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基于改进型决策树遥感分类的土地利用变化研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《地理空间信息》2016,(7)
在遥感和GIS技术支持下,以香格里拉建塘镇为研究区,以2000年、2009年Landsat TM影像为基础数据,运用光谱特征和地学辅助知识相结合的改进型决策树分类方法分别对研究区2个年份的基础数据进行土地利用信息提取和变化分析。研究结果显示:(1)基于改进型决策树遥感分类法与最大似然法相比分类精度有明显提高;(2)10 a间,香格里拉建塘镇城镇建筑用地、裸地面积呈上升趋势且变化最大,灌草地面积小幅增加,耕地、林地、水体、雪地冰川呈减少趋势,土地利用变化速度和综合程度越来越快。 相似文献
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基于TM影像的城市建筑用地信息提取方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
本文选用金华市Landsat TM影像为研究的数据源,在归一化裸露指数基础上,利用归一化植被指数提取出非植被信息,通过图像二值化、叠加分析以及掩膜处理去除了低密度植被覆盖区域的噪音信息,自动提取了金华城市建筑用地信息。研究结果表明,归一化裸露指数和归一化植被指数相结合的方法弥补了单一利用归一化裸露指数来提取城市建筑用地信息的不足,提高了提取精度,而且结果客观可信,是一种不经人为干预的、快速有效的提取城市建筑用地方法。 相似文献
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Landsat8不透水面遥感信息提取方法对比 总被引：1，自引：0，他引：1
不透水面是重要的地表覆盖类型,利用卫星遥感影像准确提取不透水面信息对于掌握地表覆盖变化具有重要意义。现有研究已提出了多种不透水面遥感信息提取指数,但目前尚缺乏对这些不透水面指数的系统对比分析。利用Landsat8卫星遥感影像,测试了目前8种主要不透水面指数的提取精度。结果表明,在现有不透水面指数中,垂直不透水层指数能够有效增强不透水面信息,不透水面提取精度最高(89. 6%),其次是比值居民地指数和生物物理组分指数(87. 5%和87. 4%),城市指数与新建筑指数提取精度再次之(82. 9%和80. 0%),归一化差值不透水面指数、归一化建筑指数和基于指数的建筑指数未能有效增强不透水面信息,提取精度较低(75. 0%)。此外,这8种不透水面指数都未能有效解决不透水面与大片裸地光谱混淆的问题,在裸地广泛分布的区域难以准确提取不透水面,平均提取精度仅为71. 0%,影响了不透水面指数的大区域应用。 相似文献
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近年来,由于区域人口的增加和社会经济的快速发展,西安市的土地利用类型发生了明显变化。土地利用分类可为生态系统模型、水资源模型和气候模型等提供重要信息,遥感技术为土地利用分类提供了有效的工具。本文以西安市2016年Landsat-8卫星的OLI多光谱数据为基础资料,参考国家土地利用分类标准和西安市土地利用现状,将西安市的土地类型分为建设用地、裸地、水体、草地、耕地、林地6类,采用监督分类中常用的最大似然分类法和决策树分类方法对研究数据进行解译,利用总体分类精度和Kappa系数等指标对各分类精度加以评价,并结合实际用地情况对分类结果进行了总结分析。 相似文献
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以西安市长安区TM影像为例,研究关于城市建筑用地信息快速、准确提取的方法。通过对归一化差异型指数构成原理的分析,选取土壤调节植被指数（ SAVI ）、归一化水体指数（ NDWI ）和归一化差异型建筑指数（ NDBI ）来提取植被、水体和城市建筑用地专题影像,并将其构建为一幅新影像,分析新影像谱间特征,运用逻辑运算将城市建筑用地信息提取出来。本文方法总体提取效果十分有效,尤其是对于面积较大的城市建筑用地,总精度高达85．3％。综合指数法弥补了单靠某一指数提取城市建筑用地信息的不足,提取结果客观可信,是一种不经人为干预、快速有效的提取城市建筑用地的方法。 相似文献
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针对土地利用遥感分类方法多样、分类精度高低不一等问题,该文以土地利用变化明显的唐山市路南区、路北区为研究区域,并以中分遥感影像Landsat 8OLI为信息源,在对地类样本进行可分离性分析的基础上,建立研究区土地利用分层分类体系。通过监督分类实验,选择分类效果最好、分类精度最高的最大似然分类器进行地类初分;通过绘制归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)、两指数差值(NDVI-NDBI)的曲线及地类光谱特征曲线,建立决策树分类规则,进行地类再分。该方法可以较好地完成多种土地利用二级地类的划分,有助于提高中分影像土地利用分类效率。 相似文献
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时间序列遥感影像常用于地表覆盖监测及其变化监测。然而,利用时序遥感数据—尤其是中分辨率遥感数据监测地表覆盖变化,其方法基本是先对多期影像分别进行监督分类然后对比分类结果。由于这种方法需要对每期遥感影像单独选择分类训练样本,而对于历史影像,常常难以获得可靠的样本数据。本文基于遥感数据定量化处理,尝试利用光谱特征扩展方法对时间序列Landsat数据进行分类:首先,结合一种新的大气校正方法和相对辐射归一化方法,对时间序列Landsat数据进行定量化处理,以消除各期影像之间的辐射差异,获得地表反射率数据。然后,论文选择一期易于获得分类训练样本的反射率数据作为"参考影像",并结合样本数据提取不同地表覆盖类型的光谱特征。最后,将"参考影像"中提取的地物光谱特征,扩展到所有时间序列反射率数据进行分类。论文利用青藏高原玛多地区的5景Landsat数据对本文的方法进行了验证,结果显示:基于光谱特征扩展的分类方法,可有效对定量化处理后的Landsat数据进行分类,分类总体精度为88.35%—94.25%,分类结果和传统的单景监督分类结果具有较好的一致性。此外,研究也发现,"参考影像"和待分类图像获取时间的季相差异会影响其分类的精度。 相似文献
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《现代测绘》2018,(5)
遥感影像分类技术能够快速获取土地利用信息。以铜陵市2015年的Landsat8OLI遥感影像,以及1998年的土地利用图、政区图为数据源,经过配准、辐射校正、几何校正等预处理,利用监督分类和专家分类法对影像进行分类,并对分类结果进行精度分析,选用精度较高的分类结果;利用ArcGIS对1998—2015年的土地利用变化情况进行统计和分析,并对土地变化趋势的分析结果进行验证。研究结果表明,由于城市化的推进,1998—2015年铜陵市水体总面积变化较大,林地面积有较大增长,建设用地面积稳定增加,而裸地面积大幅度减少。研究结果可为铜陵市的可持续性发展和土地的有效管理提供理论基础和依据。 相似文献
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影像融合既能提高影像的光谱分辨率,又能提高其空间分辨率。本文利用Landsat数据及Brovey、GramSchmidt、PCA、HSV 4种融合方法对某矿区2000年的影像进行融合变换,并以监督分类结果为基础做融合效果分析,得出PCA变换后的影像进行监督分类的精度较高。然后,对2000、2005、2010及2015年的影像分别进行PCA融合变换,并在融合的基础上进行监督分类,统计出各年份水体、耕地、建设用地、煤矸石及其他用地面积。实验结果表明,试验区在15年间水体面积变化不稳定,煤矸石面积除2005年外呈下降趋势,耕地面积也呈下降趋势,建设用地面积增加。最后,利用马尔科夫模型预测了2020年试验区用地面积分布情况。 相似文献
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为了准确提取较大范围的塑料大棚分布信息,以地处太湖流域的常州市为例,利用Landsat8影像,基于塑料大棚光谱特征分析和可分离性分析,选取Landsat8影像7个OLI多光谱波段、1个TIR热红外波段以及归一化植被指数、归一化裸土指数、改进的归一化水体指数等3个常用遥感指数,运用Logistic回归分析法,构建新塑料大棚指数(new plastic greenhouse index,New PGI)。精度验证结果表明,在样本区域,基于高空间分辨率影像制作的塑料大棚参考图,New PGI的总体分类精度为94. 9%,Kappa系数为0. 74;在整个常州市,基于Google Earth影像选取的验证样本点,New PGI的总体分类精度为91. 28%,Kappa系数为0. 78;且相比于现有塑料大棚指数,New PGI在复杂地表覆盖情况下塑料大棚的提取效果更好。 相似文献
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基于Landsat 8卫星OLI影像的合肥市水体信息提取方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以安徽省合肥市为研究区,以2013年5月14日OLI影像为数据源,经过辐射定标、大气校正和影像裁剪等一系列预处理工作,利用神经网络分类法进行监督分类,并运用谱间关系法、改进的归一化差异水体指数法(MNDWI)提取合肥市的水体信息。通过对谱间关系法和MNDWI分类结果的总体精度比较,确定谱间关系法是水体提取的有效方法之一。 相似文献
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如何避免水体提取中阴影信息与水体信息的混淆,是利用遥感数据提取城市水体信息需要解决的一个问题。本文以高分一号WFV图像及Landsat8 OLI图像为数据源,利用阴影轮廓的位置与形状在不同太阳高度角及太阳方位角下的差异性,提出一种基于多时相阴影轮廓差分的城市水体提取方法(WMSD)。以广州市天河区为试验区进行水体信息提取,同时运用NDWI、MNDWI及SWI指数法分别提取水体信息,进行精度对比分析。结果显示,本文所提出的WMSD方法分类精度超过88%,较NDWI法、SWI法及MNDWI法的水体提取精度分别提高了8.50%、9.50%及4.67%。说明基于阴影轮廓位置与形状的差异提取水体信息的方法能够较好地解决阴影与水体提取信息混淆的问题,为利用遥感数据提取城市地区水体提供了一个可行的处理方法。 相似文献