首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 578 毫秒
1.
本文运用面向对象分类与DEM数据相结合的方法,对资源卫星一号02C卫星遥感影像进行湿地提取。探索了基于对象与DEM信息的提取技术,在02C影像湿地的提取应用,对研究我国国产卫星在湿地监测和保护方面有重要的意义。研究结果表明:(1)面向对象的遥感影像信息提取方法,可同时兼顾影像光谱信息及空间信息,适用于02C影像的湿地提取,精度得到明显提高;(2)基于对象与DEM信息的提取方法,使沼泽地与草地相混淆的现象明显减轻,湿地分类精度进一步提高,该方法适用于高分辨率遥感影像的湿地提取研究;(3)基于对象与DEM信息提取的水田、水体、沼泽地及河滩的精度,分别为88.46%、97.44%、86.96%和83.33%,满足资源卫星一号02C遥感影像对湿地进行监测和保护的需要。  相似文献   

2.
依托中分辨率成像光谱仪完整的数据序列和丰富的光谱信息,遥感特征指数在湿地生态系统发展变化的状态、趋向和规律研究方面发挥着不可替代的优势。传统类间距离判别的遥感特征指数选取中常存在过分依赖数据统计特征、入选指数与目标地类间生态学意义不明确、分类模型普适性差等局限性。基于此,本研究以河北省白洋淀湿地自然保护区为例,提出类可分离性距离判别(Class Separation Discrimination,CSD)与类间距离判别(Class Distance Discrimination,CDD)相结合的方法构建最优遥感特征指数集,并采用QUEST算法和马氏距离判别法构建分类决策树模型用于白洋淀湿地信息的提取研究,尝试克服传统类间距离指数选取中的不足。结果表明:运用CSD和CDD相结合的方法所选取的遥感特征指数在研究区湿地信息提取过程中的总体分类精度达到了91.32%,Kappa系数0.88,较传统的分类与回归树(Classification and Regression Tree,CART)方法,分类精度提高了1.67%;其次选取的最优指数与待提取的湿地类型均具有明确的生态学意义,如挺水植物在立地干湿交替条件下的潴育化过程决定了氧化铁比率IO可成功的将混分的耕地和挺水植物进一步分离;进一步将基于研究区2017年OLI影像构建的CSD和CDD相结合方法与CART方法的模型分别应用于研究区2019年OLI影像进行分类,基于CSD和CDD相结合方法构建的模型分类总体精度和Kappa系数分别为:86.97%、0.83,基于CART方法构建的模型无法满足分类需求,研究结果较好地证明了基于CSD和CDD相结合方法构建的模型在年际之间具有良好的适用性和稳定性。总之,CSD和CDD相结合的方法在不降低湿地信息提取精度的基础上,有效避免了传统遥感特征指数选择方法的局限性,提高了分类模型的普适性,是遥感特征指数选择算法和决策树相结合在湿地信息提取方面的有益尝试。  相似文献   

3.
随着世界经济的发展,全球城镇化进程正在以前所未有的速度进行。城镇化带来的耕地占用、生态环境破坏、水资源短缺等问题日益受到关注。快速获取和共享城镇变化信息对于人地关系研究及可持续发展意义重大。借助遥感手段监测城镇变化信息,已经普遍得到应用,目前,多光谱遥感数据是最经济和可行的遥感监测数据源。本文基于多光谱卫星数据,有效利用城镇地区特有的地物光谱特征,建立不同类别城镇信息的提取模式和技术流程。这些可以通过多光谱遥感数据提取的信息包括城镇建成区、水体和绿地等。选择我国东部沿海区域内城镇化进程明显的江苏盐城主城区作为试验点,基于地物光谱特征分析,依据本文建立的城镇化信息提取流程,采用阈值分析和二值化处理方法,实现了盐城市亭湖区主要城镇区2000、2002、2006年三期城镇信息快速提取,使在更大范围内,促进此类信息的快速获取和共享,具有现实意义。  相似文献   

4.
江河湖泊等陆表水体在工农业生产、气候调节、生态系统维持等方面扮演着至关重要的角色。在气候变化与人类活动的作用下,陆表水体的空间分布始终在发生着变化,因而对其进行快速精准的时空变化监测对水资源管理与保护、未来气候变化预测等有着重要的意义。遥感技术为大范围水体动态监测提供了全新的技术手段,特别是在当前地球大数据背景下,水体提取算法不断改进,遥感数据源急剧增加,但缺乏对算法和数据演化过程的系统整理。鉴于此,本文对现有水体提取算法与遥感数据进行了综合梳理,归纳了单波段阈值法、多波段谱间关系法、水体指数与阈值法、支持向量机、随机森林、深度学习等常用算法的演变,以及遥感数据源由低(MODIS等)到中(Landsat等)和高(高分1/2号等)空间分辨率的发展过程,并在此基础上讨论了各算法与数据源在水体变化研究中的差异。此外,本文论述了数据处理平台由本地计算到高性能云计算平台(如谷歌地球引擎)的发展,云计算促进地表水变化研究由基于时间片段到基于时间序列连续过程分析的转变,以及云计算在大尺度范围的应用。最后,本文还对多源遥感数据融合与云计算平台的结合在地表水体连续变化监测中的应用进行了展望,并对不同类型水体提取的不确定性进行了讨论。  相似文献   

5.
农业土地利用遥感信息提取的研究进展与展望   总被引:3,自引:0,他引:3  
农业用地占到全球土地面积近一半,农业土地利用(包括耕地及作物分布、种植制度、土地管理等)变化直接影响到粮食安全、水安全、生态安全和气候变化。遥感已经成为土地利用信息获取的重要手段,近年来中分辨率遥感卫星如Landsat、Sentinel以及中国高分卫星等的免费开放为国内外农业土地利用信息提取提供了前所未有的机遇,取得了一系列重要研究进展。本文从耕地分布、作物类型识别、农业种植制度以及农业土地管理4个角度分析了土地利用信息提取的最新研究进展。结果发现:① 耕地分布产品已经由过去的粗分辨率提升到10~30 m,耕地现状数据较为丰富,但挖掘遥感数据实现耕地变化历史回溯的能力有待加强;② 作物分类方面多采用地面调查数据和卫星遥感(Landsat和Sentinel-2为主)相结合的方式进行,在北美和欧洲得到了业务化运行,但对作物种植面积早期监测的能力有待加强;③ 基于遥感的农业种植制度信息获取(如撂荒)研究多集中在东欧等地区,在中国由于经济和政策因素导致的撂荒、轮作、休耕等现象也十分普遍,但具有针对性的遥感监测研究目前还相对缺乏;④ 农业土地管理措施信息提取方面,区域灌溉面积产品取得了重要进展,但数据的可靠性和准确性仍有待提高。在此基础上,我们结合遥感大数据、深度学习算法、云计算平台的发展对未来农业土地利用信息提取研究进行了展望:① 融合多源数据形成更高维度空间、光谱和时间信息的遥感大数据,提升特征提取和数据挖掘能力;② 机器学习和深度学习算法等智能化方法与基于地理学和物候信息的专家知识方法的耦合;③ 遥感云计算和大数据挖掘等前沿遥感和计算技术的应用。  相似文献   

6.
鄱阳湖南矶湿地国家级自然保护区内时常有烧荒事件发生,这对保护区生物多样性和区域生态环境造成一定影响,快速、便捷、准确地获取烧荒地信息是该区域环境管理的紧迫需求。本文针对2012年1月初鄱阳湖南矶山湿地发生的烧荒事件,采用环境与灾害监测预报小卫星影像数据,以鄱阳湖南矶湿地国家级自然保护区所在的新建县为研究区。以面向对象的遥感影像分析方法,通过对影像的多尺度分割,根据影像的光谱信息、空间特征、纹理特征等,构建烧荒地提取的规则集,对影像中的烧荒地信息进行提取,并利用混淆矩阵对信息提取结果进行精度检验。精度检验结果表明,烧荒信息提取的总体精度为99.38%,Kappa系数为0.89,证明面向对象的遥感信息提取方法可以有效、快速地提取烧荒地信息,避免了传统方法中的椒盐状破碎图斑的现象。  相似文献   

7.
利用遥感技术结合高精度GPS野外定位技术,应用面向对象分类方法,利用1988年和2004年两期遥感数据对生态敏感区域--查干湖自然保护区的生态环境进行了土地利用类型遥感提取、GPS野外验证,结果表明,查干湖地区16年来水体面积减少了139.36 km2,盐碱地增加了106.83 km2,碱斑面积增加了107.21 km2,环境恶化现象严重.初步分析了环境变化的原因并提出了治理建议,探讨了基于多特征的面向对象分类方法的具体应用.  相似文献   

8.
生态环境遥感分类数据矢量化方法与应用   总被引:4,自引:2,他引:2  
遥感分类数据矢量化建库是生态环境遥感制图及其应用分析过程中主要的处理内容和基础工作。以福建省海岸带生态环境遥感分类数据为例 ,在分析遥感图像处理系统对遥感分类和专题信息提取后处理中矢量化能力不足和结果存在严重缺陷的基础上 ,综合应用遥感和地理信息基础软件平台 ,提供的系列数据管理、分析和数据转换功能模块 ,开展基于生态环境遥感影像分类数据的矢量化建库技术探讨 ,提出一个生态环境遥感分类数据矢量化建库的通用技术方法和流程 ,并对矢量化结果做了一个简要的评价和分析 ,以满足大面积生态环境遥感调查、分析和制图的实际需要。  相似文献   

9.
城市发展对水体多方面要素产生了巨大影响,尤其是对水资源丰富的城市,迫切需要开展相关监测研究。研究以武汉市为例,通过梳理国内外相关研究以及武汉水体保护政策,提出融合水体面积、水质、水体景观、滨水区生态环境4个方面要素的分析技术路线以更为全面的反映城市尺度的水体时空演变特征,具体的,利用随机森林模型基于1979—2019年遥感影像获取武汉67个重点水体信息,并以此获取水体面积和水体景观的变化特征;同时,通过梳理多年水质监测数据分析水质变化特征;另外,基于遥感生态指数(Remote Sensing Ecological Index, RSEI)分析滨水区生态环境变化;最后,采用多尺度地理加权回归模型(Multi-scale Geographically Weighted Regression, MGWR)对重点水体面积变化的影响因素研究,希冀为政府制定差异化的水体保护政策提供科学支撑,并为其他地区水体的多要素分析提供有益借鉴。结果表明:① 武汉市水体面积呈下降趋势,水体总面积、重点水体面积分别减少10.75%及13.12%,中心城区及郊区水体变化存在显著差异;② 水体景观呈退化趋势,周长面积分维数、平均斑块面积、聚合指数及结合指数分别减少了6.43%,79.35%,1.55%及10.94%;③ 重点水体水质总体呈恶化趋势,其中江河及水库多数常年为III类及以上水体,中心城区湖泊多为V类及以下水体,郊区湖泊多为IV类及V类水体;④ 中心城区及郊区滨水区遥感生态指数(RSEI)分析表明滨水区生态环境呈恢复态势,其中中心城区滨水区平均RSEI增长了14.29%;⑤ MGWR分析表明,自然气象因素中,相对湿度的增加对江夏区湖泊恢复影响更为显著,降水对水面较小的水体恢复影响更为显著;社会经济因素中,各行政区GDP的增加有助于水体恢复,对中心城区、黄陂及新洲的水体保护影响更为显著;滨水缓冲区内不透水面占比(IS)的增加导致大多数水体面积的减少,然而,对于少数重点修复水体,IS增加是受相关保护政策影响,IS增加有助于这些水体恢复。  相似文献   

10.
鄱阳湖南矶湿地是亚热带典型过水性湿地,由于该区域水文情况复杂,且泥滩、沼泽和疫水(血吸虫)分布较广,导致野外考察验证工作困难,使用传统的遥感信息提取方法很难保证该地区湿地景观的提取精度。本文以高分一号影像为数据源,综合运用数字高程模型(DEM)、归一化植被指数(NDVI)、归一化水体指数(NDWI)等辅助数据,采用面向对象分类方法,对鄱阳湖南矶湿地景观信息进行提取研究,并取得了较好的分类效果。研究结果表明:(1)基于国产高分辨率影像的面向对象分类,既兼顾了国产高分辨率影像光谱、空间、结构、纹理信息,又综合利用多源辅助数据参与到分类计算中,分类精度得到明显的提升;(2)基于面向对象与多源数据分类方法对湿地混合像元有较好地识别能力,可获得较高的总体分类精度(94.3275%)和Kappa系数(0.9324),说明利用多源数据的面向对象方法提取湿地信息是可行的,其分类结果具有较高的准确性和可信度,较好地解决了过水性湿地景观分类问题;(3)该分类方法弥补了单一遥感影像分类方法的不足,对研究国产高分卫星在提取过水性湿地景观信息方面具有重要的参考和实际意义。最后,分析了多源数据面向对象分类尚待解决的问题和下一步的研究方向。  相似文献   

11.
大数据时代,地理时空数据的迅猛增长给应用理念、技术框架和服务形式带来挑战。本文在阐述地理时空大数据概念的基础上,首先分析了地理时空大数据计算面临的挑战,从数据协同、技术协同、服务协同和生产协同4个层次阐述了地理时空大数据协同计算方法;然后,根据平台化服务的需求设计了地理时空大数据协同计算框架,从遥感数据综合预处理、地理时空数据的组织与管理、地理时空大数据高效计算、地理时空大数据可视化4个方面论述了地理时空大数据协同计算实现的关键技术;最后,以遥感大数据综合处理系统作为案例说明了地理时空大数据协同计算与服务的实现方法,并对地理时空大数据的应用模式进行了展望。  相似文献   

12.
近40年来白洋淀湿地土地覆被变化分析   总被引:4,自引:0,他引:4  
白洋淀是华北平原上现存最大的天然湖泊,是典型的内陆湿地。最近40年,白洋淀湿地出现了水面萎缩、生态功能急剧退化、生物多样性减小和水体污染严重等生态环境问题。本文利用1964年CORONA侦察卫星影像、1974年和1983年Landsat MSS影像和2002年ETM+影像,对白洋淀湿地的土地覆被变化及其驱动力做了详细分析。结果表明,湿地面积呈减少趋势:1964年为407.3km2,2002年缩减到274.63km2。湿地水面起伏变化大,1964年水面较宽,为346.75km2;到1974的10年间,减少到94.65km2,1983年和2002年水面继续变窄,水面面积分别为67.27km2和46.86km2。引起湿地土地覆被变化的原因包括降雨量的减少、蒸发量的增大、城市发展用水增大、不合理土地利用开发和上游水库、引水工程修筑等。  相似文献   

13.
高分辨率遥感影像的目标分类与识别,是对地观测系统进行图像分析理解,以及自动目标识别系统提取目标信息的重要手段。本文综述了当前国内外在可见光、红外、合成孔径雷达和合成孔径声纳等遥感影像的目标分类与识别的关键技术和最新研究进展。首先,讨论了高分辨率遥感影像的目标分类与识别问题的主要研究层次和内容;其次,深入分析了高分辨率遥感影像目标分类与识别,在滤波降噪、特征提取、目标检测、场景分类、目标分类和目标识别的关键技术及其所存在的问题;最后,结合并行计算、神经计算和认知计算等技术,讨论了目标分类与识别的可行性方案。具体包括:(1)高性能并行计算在高分辨率遥感图像处理的主流技术,并给出了基于Hadoop+OpenMP+CUDA的高分辨率遥感影像混合并行处理架构;(2)深度学习对于提升目标分类和识别精度的应用前景,以及基于深度神经网络的多层次遥感影像目标识别方法;(3)认知计算在解决遥感影像大数据不确定性分析的模型与算法,并讨论了层次主题模型的多尺度遥感影像场景描述方案。此外,根据媒体神经认知计算的相关研究,探讨了遥感影像大数据的目标分类和识别的发展趋势和研究方向。  相似文献   

14.
基于决策树模型的湿地信息挖掘与结果分析   总被引:11,自引:0,他引:11  
目前湿地成为地学、生态学研究热点,如何快速获得区域内湿地基础信息,对实现湿地的动态监测及其他领域研究具有重要意义。本文在引入地学知识的基础上,设计并实现了两景研究区不同时相影像的湿地信息提取决策树模型。评价结果显示Kappa系数均较高,分别为0.88和0.91,表明该模型快速提取湿地信息有一定应用价值。  相似文献   

15.
基于Google Earth Engine和NDVI时序差异指数的作物种植区提取   总被引:1,自引:0,他引:1  
为提高农作物种植信息遥感监测的效率,扩展数据适用范围,本文提出了一种基于时间序列NDVI差异指数的作物种植区提取方法。随着海量遥感与云计算的发展,Google Earth Engine作为一个全球尺度地理空间分析云平台,弥补了单机计算耗时长的不足,为快速遥感分类带来了新机遇。基于Google Earth Engine平台,以河南省开封市杞县为研究区,以2019—2020年杞县地区多时相Sentinel-2影像为数据源,结合物候信息,根据不同作物在时间序列NDVI曲线上的差异构建NDVI时序差异指数,从而提取作物种植区,区分不同作物类型,并与其他方法进行了精度验证和对比。结果表明:① NDVI时序差异指数法以作物物候信息为基础,与GEE高性能的计算能力相结合,形成了作物种植信息快速提取框架,可以方便快捷地进行作物种植区提取,较本地处理具有明显优势;② 杞县冬小麦和大蒜种植区有明显的空间分异性,冬小麦种植区主要集中在研究区西北部以及南部的农村居民点周围,而杞县大蒜则由于产品流通需要,主要集中在研究区中部以及东北部,居民点较为密集,交通便利的城市周边;③ 与时间序列支持向量机法和最大似然法相比较, NDVI时序差异指数进行作物种植区提取的总体精度达到83.72%, Kappa系数为0.67,分别比最大似然法提高了10.02%和0.21,比支持向量机法提高了4.18%和0.09,表明该方法能更高效率,更高精度地提取作物种植信息,实现区域作物种植信息的高效准确监测。总体来看,该方法在一定程度上可拓展遥感数据在农业领域的应用范围,具有推广价值。  相似文献   

16.
海量遥感数据的高性能地学计算应用与发展分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
航空及航天遥感器的快速发展,使得多源、多时空分辨率的遥感数据成TB级增长,对海量遥感数据的高性能计算与处理提出了更高的要求。据此,当前的遥感应用已经吸收了新型硬件架构计算、集群计算和分布式计算等高性能计算领域的最新技术。本文针对高性能计算处理海量遥感数据的效率问题,分别从分布式并行遥感文件系统和高性能遥感地学计算模式两个方面来论述该问题的研究进展;在此基础上,列举了当前具有代表性的集群和分布式遥感计算平台/系统,并结合具体实验工作,详细阐述了遥感高性能计算平台gDos-IPM(Geospatial Data Operation System-Image Processing Machine)的设计思路;最后总结了高性能遥感地学计算的发展趋势。  相似文献   

17.
结合Gabor小波和形态学的高分辨率图像树冠提取方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
树冠信息的遥感提取能有效辅助森林参数反演、林分长势监测、树种识别等森林调查活动。随着遥感信息自动化提取的需求不断加强,本文基于高空间分辨率遥感数据,以滁州市皇甫山林场为研究区域,设计了一种结合Gabor小波和形态学的树冠提取方法。该方法首先采用Gabor小波提取出纹理特征,其次结合K-means聚类分析方法,对PCA降维后的纹理特征向量提取出阔叶林区,最后基于形态学理论降低影像噪声,并利用前景后景标记的分水岭方法进行单木树冠提取。经过与人工解译的树冠信息结果对比发现,在郁闭度较高的阔叶林区,该自动化方法提取树冠精度较高,分割准确率Ad为79.59%,F测度达到了79.00%能有效提供精确的单木树冠信息,为林业经济调查技术的发展具有一定的实践意义。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号