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都安石漠化趋势遥感分析与预测 总被引：19，自引：2，他引：17
通过遥感技术在广西都安县石漠化预测分析研究中的应用 ,讨论了应用遥感技术圈定石漠化区域与遥感地质填图的异同 ,提出了“对石漠化区域的确定也就是对满足条件DR∈DC∩DV区域的确定”的数学分析结论和两种提取石漠化遥感影像信息方案 :一种是以石灰岩波谱特性和热性质参数为基础 ,直接从TM像元亮度 (或灰度 )数据中提取石漠化影像信息的方案 ;另一种是以植被波谱影像模型和图论为基础 ,通过对DC 与DV影像区域的图形关系逻辑运算 ,间接提取出裸露石灰岩分布区域的整体图形信息 (即边界线信息 )的方案。通过试验区 1991年和1998年两种TM时相的 30× 2种像元分析法试验 ,确定出以TM6波段图像为中心波段的最佳假彩色合成增强处理方案。将此方案用于对都安县全区 1991年和 1998年两种时相的TM图像处理 ,获得了“都安地区石漠化范围正在扩展 ,而这种扩展与当地人类活动加剧有关”的研究结论。 相似文献
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石漠化是西南喀斯特地貌地区面临的最主要生态环境问题之一,对石漠化进行监测是其防治的一项重要工作。本文以威宁西部典型的石漠化研究区斗古乡为例,基于Landsat 8 OLI遥感数据,计算了研究区归一化植被指数(NDVI)和地表反照率(Albedo),通过NDVI-Albedo特征空间构建石漠化差值指数(RSDDI),对石漠化信息进行提取并对其进行精度验证。研究表明:基于NDVI-Albedo特征空间法构建的石漠化差值指数能够较为准确且便捷地对石漠化信息进行提取与分级,在中度石漠化及重度石漠化的制图精度均达到89%以上,提取效果较好,有利于西南喀斯特地貌地区对石漠化的定量评估与监测。 相似文献
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由于石漠化与植被指数具有明显的相关性,选取RVI、ERVI、NDVI、PNDVI、EVI、GEVI六种遥感植被指数,利用"植被指数特征+欧氏距离+混淆矩阵"的方法对遥感植被指数增强石漠化信息的效果进行了研究.通过植被指数特征分析和欧氏距离评价了6种植被指数在不同石漠化程度之间的区分能力,并基于混淆矩阵验证了6种植被指数增强石漠化信息的有效性.结果表明,GEVI区分不同石漠化程度的效果最好,分类精度最高为85.15％,Kappa系数为0.7959;PNDVI和NDVI也表现出一定的优势.利用"植被指数特征+欧氏距离+混淆矩阵"的方法可筛选出最优的植被指数,能显著提高石漠化提取效果.该方法不仅适用于岩溶地区,在荒漠化地区同样具有借鉴意义. 相似文献
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广西岩溶石漠化变化规律及强弱程度遥感分析 总被引：7，自引：1，他引：7
利用美国Landsat-5TM7、TM5、TM3波段假彩色合成图像,对广西岩溶石漠化分布特征和形成条件进行遥感综合分析.结合石漠化发育严重的平果和大化县,用不同时相的TM图像进行对比,查明岩溶石漠化的萎缩原因.在总结石漠化变化规律的基础上,对石漠化强弱程度的划分进行了探讨. 相似文献
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考虑到地表石漠化的复杂性,借鉴林业部门的石漠化状况与程度评定方法,充分利用地理国情地表覆盖与DEM成果,结合遥感监测技术,计算地表的基岩裸露度与植被综合盖度,以野外实地调查为佐证,获取研究区域石漠化监测评定因子,确定研究区域石漠化的状况与程度,构建一套基于遥感解译的石漠化监测技术方法。结果表明,研究区自2008-2016年,石漠化发生率明显下降,区域生态环境逐步恢复;本文研究的技术方法可行,在节约人力资源的基础上,可快速获取石漠化状况与程度。 相似文献
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基于RS和GIS的岩溶石漠化恶化趋势定量预测——以广西都安瑶族自治县典型岩溶石漠化地区为例 总被引：1，自引：0，他引：1
以广西壮族自治区都安瑶族自治县典型岩溶石漠化地区为例,以1999年和2009年获取的两个时相的TM数据为数据源,以遥感(RS)和地理信息系统(GIS)为技术手段和平台,以碳酸盐岩类型、土地利用类型、岩溶地貌类型、地形坡度和人口聚居密度为石漠化恶化的影响因子,运用层次分析—确定性系数(analytical hierarchy process-certainty factor,AHP-CF)法计算待预测区的石漠化恶化易发指数(rocky desertification deterioration index,RDDI),以RDDI为参数实现岩溶石漠化恶化趋势的定量预测。预测结果可为制定有前瞻性和针对性的岩溶石漠化地区生态环境保护和恢复规划提供科学依据,有利于推进石漠化防治工作的进程。 相似文献
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高分辨率影像的植被分类方法对比研究 总被引：12，自引：0，他引：12
高分辨率影像的纹理信息可解决用光谱分类面临的“同物异谱”和“同谱异物”问题,更精确地分辨地物的细微变化,但将纹理作为主要信息进行植被分类的研究较少。本文以南京市钟山景区为例,利用IKONOS影像数据的纹理信息进行植被分类,并将结果与用光谱信息、植被指数信息的分类结果比较。共使用了4个灰度共生矩阵纹理量：CON（对比）、COR（相关）、HOM（同质）和MCON（改进的对比）分析各类植被的纹理表征设阈值分割;用3个植被指数：NDVI（归一化指数）、MSAVI（改进的土壤调节指数）和SAVI（土壤调节指数）（L取0.5和5）选择发现SAVI5最能区分。对纹理和指数信息均设各类型的阈值进行分割提取;基于光谱信息分别用最小距离监督分类和ISODATA非监督分类。研究中先进行数据恢复,再分别用三种信息将试验区植被分为6类：草地、竹林、常绿针叶林、常绿阔叶林、混交林和园地,最后将三种方法4个结果进行比较。精度评价的结论是：纹理信息分类的精度最高,植被指数次之,光谱信息中的非监督分类最低,纹理反映地物光谱及差异信息,可作为最佳方法用于植被分类。 相似文献
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目前国内外学者提出了各种植被指数来进行作物遥感估产的定量研究。这些指数多是基于“土壤线”的存在来进行土壤背景消除的。但它们只消除了土壤背景中的含水量(沿“土壤线”方向)对遥感数据的影响,而没有消除由于不同土壤质地的变化(垂直于“土壤线”方向,如红壤、棕壤等不同的土壤类型)所造成的遥感数据的偏移。本文首次提出了能基本上完全消除土壤背景影响(包括土壤含水量、土壤类型等)的二轴土壤背景纠正的植被指数(TWVI)模型。该指数比目前使用的其它植被指数更适合于作为进行全球监测的植被指数。已成功地应用于华南地区的水稻遥感估产试验。 相似文献
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Fused or pan-sharpened IKONOS images are invaluable to the visual interpretation of large-area-scale applications. Frequently, the paramount objective is merely to obtain an image for visualization purposes, with no further image processing or analysis in mind. In such cases, the fused image should resemble reality as much as possible, with objects represented by their true colors at surface reflectance. In this letter, a technique for image fusion of IKONOS, or similar imagery, is proposed for when the main purpose of a specific image is vegetation visualization. The technique consists of a hue spectral adjustment scheme integrated with an intensity-hue-saturation transformation. Experimental evidence to support the technique is provided with a subset of IKONOS data available from the University of Alcalaacute campus. In the final fused image, deciduous and evergreen vegetation can be clearly differentiated. The high quality of the fused image can also be appreciated in relation to other types of cartographic objects; the quantitative evaluation of spectral and spatial information results in a high color correlation and excellent spatial information quality 相似文献
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高分辨率遥感植被分类研究 总被引：16，自引：0，他引：16
以南京市区的植被覆盖为研究对象,基于IKONOS遥感影像,采用决策树分类算法,根据各种植被光谱特征建立知识库,提出基于光谱信息的植被分类方法,继而结合高分辨率影像特有的纹理特征引进局部一致性指数对该方法进行改进,提出结合纹理信息的高分辨率遥感植被分类方法,分类总体精度从仅利用光谱信息的83.16%显著提高到91.89%,Kappa系数达到0.8886。采用Quickbird遥感影像对该方法进行验证,分类总体精度为91.94%,Kappa系数为0.8783,表明该植被分类方法能有效地对植被进行分类与识别,精度较高,且对于不同数据源的植被分类具有一定的普适性,为实现植被的自动化提取提供了理论依据和有效的方法途径。 相似文献
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The authors discuss a method by which the image characteristics of forest vegetation can be used to determine various valuational characteristics of forest stands through the combination of air photo interpretation and ground surveys at selected training sites. Construction of curves showing changes in image texture and tone occurring at different stages in the growth cycle of a pine forest community are used to estimate the age of a forest stand, and through known relationships between age and other stand characteristics incorporated into yield tables, to approximate such valuational characteristics as mean diameter, mean height, and stand volume. Translated from: Distantsionnyye issledovaniya rel'yefa Sibiri, A. L. Yanshin and V. N. Sharanov, eds. Novosibirsk, Nauka, 1985, pp. 73-78. 相似文献
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以"像方观测直线与像方预测直线必须重合"作为几何约束条件,以有理函数模型(RFM)作为高分辨率卫星影像的几何处理模型,提出了一种直线特征约束的高分辨率卫星影像区域网平差方法。本文方法仅需像方直线与物方直线相对应,无须像方直线上的像点与物方直线上的地面点一一对应。通过对圣迭戈试验区的两景IKONOS影像、斯波坎试验区的两景QuickBird影像和普罗旺斯试验区的两景SPOT-5影像进行试验,结果表明:本文方法可以充分利用直线特征作为控制条件,有效补偿RPC参数中的系统误差,获得的IKONOS、QuickBird和SPOT-5影像区域网平差的平面与高程精度均优于1个像素。 相似文献
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A fast intensity-hue-saturation fusion technique with spectral adjustment for IKONOS imagery 总被引：11，自引：0，他引：11
Te-Ming Tu Huang P.S. Chung-Ling Hung Chien-Ping Chang 《Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE》2004,1(4):309-312
Among various image fusion methods, intensity-hue-saturation (IHS) technique is capable of quickly merging the massive volumes of data. For IKONOS imagery, IHS can yield satisfactory "spatial" enhancement but may introduce "spectral" distortion, appearing as a change in colors between compositions of resampled and fused multispectral bands. To solve this problem, a fast IHS fusion technique with spectral adjustment is presented. The experimental results demonstrate that the proposed approach can provide better performance than the original IHS method, both in processing speed and image quality. 相似文献
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Zeynab Ghanbari Mahmod R. Sahebi 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2014,42(4):689-699
The intensity-hue-saturation method is used frequently in image fusion due to its efficiency and high spatial quality. The main shortage is its spectral distortion stemmed from replacement of intensity band with higher resolution image. In this study, a new method is introduced to improve the spectral quality of the Intensity-Hue-Saturation (IHS) algorithm. The goal of this study is to produce the fused image that has a better spectral and spatial quality with respect to the original images in term of visual comparison and the classification result. In this regard, an improved statistical approach is developed to combine an intensity band from IHS algorithm and an input high resolution image such as SAR or Panchromatic image. Then the intensity image is replaced by the combined image band. Final fused images are attained using the inverse IHS algorithm. The proposed fusion algorithm is tested on two data sets of: a) panchromatic and multi spectral bands of IKONOS image with the same acquisition date, and b) multi spectral and HH bands of IKONOS and TerraSAR-X images respectively with different acquisition dates. Moreover, the obtained results are compared with other fusion methods like IHS, Gungor, Brovey and synthetic variable ratio. The results show less spectral discrepancy of the proposed method comparing to other methods. Finally, the outcome of proposed method is classified and classification overall accuracy is improved by 5.6 and 2 percentage for data set ‘a’ and ‘b’ respectively. 相似文献
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雷达后向散射模型及其在雷达图像地形影响纠正中的应用 总被引：6，自引：0，他引：6
在从雷达估测森林生物量时，经常遇到的一个问题是地形对雷达信号的影响。地形使得雷达波的入射角度改变，使每个雷达图像像元所包含的地表面积改变，由于地面的起伏，植被本身的结构也不同，纠正这种由地形而不是植被类型引起的雷达图像的变化是一个很复杂的问题，除了需要高质量的地形数据外，还必须理解植被雷达信号随地形变化的规律。提出一种可用来模拟森林及其它植被处于山坡上的雷达后向散射模型。结合DEM数据，模拟的结果可用来进行雷达图像的地形影响纠正，如果多极化或多波段图像存在，通过雷达模型可用从一种极化推导出的地形信息来纠正其它极化的图像数据。 相似文献