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基于GF-2卫星数据的国情普查地表覆盖解译研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以广东某地地理国情普查地表覆盖解译为例,阐述了利用eCognition(易康)软件对高分二号卫星遥感影像进行分类解译,并结合ArcGIS软件作对比分析,对地表覆盖解译的数据进行精度评定。结果表明,利用eCognition(易康)软件对地表覆盖解译的数据精度准、效率高,适合大规模的高分卫星数据的地表覆盖数据解译。 相似文献
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以辽宁阜新为研究区,运用支持向量机(SVM)的方法对高分一号8 m,16 m和Landsat8多光谱影像进行土地利用分类对比研究。实验表明,SVM的分类精度高于最小距离和最大似然方法,高分一号多光谱数据的分类精度高于Landsat8数据,可以应用于土地利用的分类。 相似文献
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地质构造信息对地质矿产调查具有重要意义,野外实测和光学遥感等常规手段在一些地表浅覆盖区获取的地质构造信息十分有限,而合成孔径雷达(SAR)对地表具有一定的穿透性,在探测地表浅层覆盖区域的地质构造特征中具有独特优势。利用高分三号(GF-3)全极化影像,在典型的地表浅层覆盖区域,开展了断裂构造等信息的解译探索,提出了一种地表浅覆盖区域地质构造解译的新方法。首先对西藏改则、林芝、贵阳、北京千家店等4个研究区内的断裂构造和环带构造进行分析;接着,提出了GF-3全极化影像用于浅覆盖区地质解译的处理流程,通过引入DEM数据对GF-3影像进行地形校正,充分利用微地形微地貌特征,并采用不同极化方式的RGB合成,增强了影像的判读性,并进行地质构造解译;最后,将解译结果与1∶5万实测数据进行对比,断层的位置和方向与实测结果基本一致,同时获取了大量野外实测未能探明的浅覆盖层以下的断层信息,进一步丰富了研究区的地质构造信息。结果表明,GF-3全极化影像可用于浅覆盖区的地质构造解译,并且具有野外实测和光学遥感等常规手段所不能替代的独特优势。 相似文献
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地理国情普查是开展地理国情监测的前提和基础,对于准确掌握国情国力,提高政府管理的科学性、规范性和前瞻性,推动生态文明建设和重大战略、重大工程实施具有重要意义。基于高分遥感影像进行地表覆盖草地分类中天然草地及人工草地等信息的人工解译方法,主要是通过不同影像纹理特征的判别作为分类的依据,为以后同类地表分类的解译奠定了基础。 相似文献
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本文以宁夏盐池Landsat 8影像、高分二号影像、LiDAR数据插值生成的DEM数据、地理国情普查数据等为数据源,首先利用一年多期的Landsat 8影像确定提取内陆盐沼湿地的最佳时相;然后对最佳时相的高分二号（GF-2）融合影像等数据进行多尺度叠置分割,获取NDVI、DEM、穗帽变换等特征,采用最邻近分类器提取内陆盐沼湿地信息,构建内陆盐沼湿地样本库;最后在此基础上探讨卷积神经网络用于高分卫星影像提取内陆盐沼湿地方法。试验结果表明,设计的卷积神经方法适用于内陆盐沼湿地提取,与最近邻分类法提取的结果相比,内陆盐沼湿地边界的提取效果有明显提高。 相似文献
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滇池作为滇中最大高原湖泊,其水环境保护及水污染治理工作至关重要. 针对滇池周边典型城镇地表覆盖变化,发挥遥感探测技术先进性,快速了解污染源,并实时监测滇池污染治理工程进展,为及时优化治理方案提供数据支撑具有重大意义. 选取滇池周边晋宁区典型城镇为研究区,基于Landsat8影像利用遥感提取地表覆盖分类信息,运用混淆矩阵对比了最大似然法和目视解译的分类提取精度. 可知Landsat8影像通过目视解译可以快速、高效地提取城镇地表覆盖分类信息,也适用于滇池流域昆明市区、呈贡区等城镇,为滇池流域治理保护的宏观动态监测提供技术支持,为滇池流域城镇的发展、规划和治理提供决策信息. 相似文献
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Landsat系列卫星对推动遥感应用技术的发展起到了重要作用,其遥感图像数据在多领域得到了广泛应用。但是Landsat影像常受到云的污染,使得其在地表动态监测时有效性大大下降。本文首先利用云和云阴影匹配算法Fmask实现快速、准确地识别云与云影区域并进行掩膜,然后基于时空数据融合算法ESTARFM利用多时相MODIS和Landsat数据,对Landsat8影像缺失的云及云影区域进行插补。结果表明这是一种有效地去除云及云影的方法,对Landsat8数据的定量分析或时序研究具有重要价值。 相似文献
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全球地表覆盖遥感制图与关键技术研究项目要求对两个基准年度(2000年、2010年)全球30 m分辨率的多光谱遥感数据进行辐射处理和几何精纠正处理,为地表覆盖制图完成数据准备。数据以Landsat TM/ETM+为主,HJ-1A/B CCD数据为补充,共计2万多景影像需要进行辐射处理,有1000多景HJ-1A/B CCD影像需要几何精纠正。如此大规模的数据处理,自动化处理是必然的选择。本文介绍了HJ-1A/B CCD图像几何精纠正自动化实现中关键问题的解决方法和精度评价结果,Landsat TM/ETM+和HJ-1A/B CCD图像自动化辐射校正中关键问题的解决方法和精度评价结果,以及大规模的数据处理活动引发的一些思考。 相似文献
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云遮挡对高光谱影像的应用造成了不可忽视的影响。现有云去除方法通常利用时域近邻的同源影像提供辅助信息。然而,高光谱影像(如GF-5和EO-1高光谱影像)较低的时间分辨率导致同源辅助影像中可能存在较大的地物覆盖变化。时间分辨率更高的多光谱影像(如Landsat 8 OLI影像)能提供时间上更接近于高光谱云影像的辅助信息,从而减少地物覆被变化带来的影响。为应对高光谱和多光谱波段之间差异较大的问题,本文基于空谱随机森林(spatial-spectral-based random forest,SSRF)方法,提出一种利用多光谱影像(Landsat 8 OLI影像)对高光谱影像进行厚云去除的方法,将其简记为SSRF_M。SSRF_M较强的非线性拟合能力使其能够综合利用多光谱影像所有波段的有效数据对各个高光谱波段进行重建。本文使用GF-5和EO-1高光谱影像进行模拟云去除试验,视觉和定量评价结果均表明,与利用时间间隔更长的同源辅助影像的方法相比,本文方法能获得更高精度的云下信息重建结果。 相似文献
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地理国情监测对象主要包括地表形态、地表覆盖和重要地理国情要素3方面,其中地表覆盖能真实反映土地表面自然营造物和人工建造物的属性,能描述地理国情信息的特征。尽管对以遥感影像为数据源的地表覆盖信息解译制定了详细的规则,但地表覆盖类型复杂多样,部分影像因天气、设备等原因不能清晰辨别地物,以及目前自动特征提取算法还不够完善,因此部分地表覆盖信息的提取还需根据经验进行解译。以西部某区第一次地理国情普查为例,结合提取规则和地物的形状、大小、颜色、纹理、位置等特征,探讨易混淆图斑的解译方法,为地表覆盖解译工作提供参考。 相似文献
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余轩博 《测绘与空间地理信息》2023,(8):176-179+183
为准确评估高分七号卫星在基础性地理监测中的适用性,本文以高分七号卫星搭载的两线阵立体相机获取的亚米级卫星数据为数据源,结合当前基础性地理国情监测的业务流程与标准规范,采用定性与定量分析评价方法,从该数据源的原始数据质量、影像处理效果、影像对各地表覆盖类型的解译能力等方面进行评价,探索利用高分七号开展基础性地理国情监测的关键技术流程与方法。测试结果表明：利用高分七号该类型数据源开展基础性地理国情监测,其原始数据质量较优、正射影像精度高、可有效识别各地表覆盖类型,完全可以满足基础性地理国情监测对亚米级高分辨率卫星影像数据源的需求。 相似文献
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受制于光学器件的性能与观测环境的影响,国产高分辨率遥感影像通常存在条带噪声、光谱分辨率低、纹理不清晰等问题,给后续的自动化影像产品生产及目标解译工作带来极大的不利。本研究先后从去除条带噪声、对比度增强、边缘增强三个方面,对遥感影像进行质量改善,使遥感影像更好地为地理信息公众服务。以高分二号全色影像为实验数据,目视和定量评价结果均证实了本文算法的有效性。 相似文献
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利用卫星影像快速准确地提取湖泊等地表水体范围一直是一个重要的研究课题,其对洪涝灾害监测、水资源管理与利用等具有重要意义。Sentinel-2 MSI和Landsat8 OLI数据是目前主流的开放获取的中高空间分辨率遥感影像。以鄱阳湖区为研究对象,首先,分别使用归一化差异水体指数(normalized difference water index,NDWI)、改进的归一化差异水体指数(modified normalized difference water index,MNDWI)、自动水体提取指数(automated water extraction index,AWEIsh)和基于线性判别分析的水体指数(water index,WI2015)等4种常用的水体指数从2种影像中提取湖泊水体的分布信息;然后,分析了在同种水体指数之下2种影像提取结果的差异性和同一幅影像中4种水体指数提取结果的不同;最后,利用同期的高分一号影像目视解译的结果对水体提取结果进行了精度验证。结果表明,对于2种遥感影像,4种水体指数均能成功地提取出研究区的大部分水体; AWEIsh和WI2015的提取精度最高,在Sentinel-2和Landsat8影像上分别达到了98%和94%以上,MNDWI次之,NDWI的提取精度最低;相对而言,Sentinel-2影像提取的水体细部信息更为明显,整体提取效果优于Landsat8影像。 相似文献
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为了实现两个不同年份单时相遥感影像之间的土地覆盖变化检测，提出了一种基于土地覆盖类型特征自适应确定阈值的遥感影像变化检测方法。以2015年土地覆盖数据为基础，综合2013年和2015年Landsat 8-OLI影像数据，首先，采用时相不变点群法TIC（Temporally Invariant Cluster）保证了两期影像辐射水平的一致性。其次，对两期影像进行多尺度分割，并在各级尺度下构建分割对象的变化向量。然后，采用最大类间方差的方法分别进行单一变化阈值变化检测以及基于土地覆盖类型的多阈值变化检测分析，并利用目视解译样点进行精度验证与评价。结果表明：（1）单一阈值变化检测结果的总体精度为79.6%，Kappa系数为0.601，多阈值变化检测结果的总体精度为87.2%，Kappa系数为0.741，多阈值变化检测具有更高的精度。（2）进一步逐土地覆盖类型精度评价可知，多阈值变化检测能在一定程度上减弱物候期的影响，具有更高的稳定性。该研究以土地覆盖数据为底图，逐类别的选取变化检测阈值，提高了变化区域检测的精度，在大范围高效更新土地覆盖数据的应用中具有一定的参考价值。 相似文献
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深度学习的快速发展,为高分辨率卫星遥感影像解译提供了更好的技术手段和应用前景。围绕高分卫星遥感影像地表覆盖信息提取,利用高分辨率卫星遥感影像制作5种常见的地表覆盖类型的像素级样本数据集,并提出一种基于注意力增强与多尺度特征融合的语义分割方法,实现地表覆盖自动提取。通过影像波段选择、预训练模型迁移学习、损失函数改进等方法,提升语义分割模型识别精度,最优的提取结果中,5种地表覆盖类型的F1均值、IoU均值和总体精度分别达到了78.6%、66.8%、85.0%,除道路之外,耕草、林地、建筑、水体的F1均超过80%,且分类图斑边界能够与影像中的地物边界很好套合。实验表明建立的卫星影像地表覆盖分类样本数据集和分类方法,能够应用于高分辨率卫星影像地表覆盖信息提取。 相似文献
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地表覆盖变化信息提取更加依赖丰富、准确、可靠的多时相、多层次、多分辨率、多源的数据,因此,为了获取地表覆盖的信息,必须要对影像波段进行优化组合。不同的波段组合对不同的地图显示的效果不同,多光谱影像合成需要进行波段组合优化,本文重点针对地表覆盖研究中经常采用的TM的多光谱数据的波段选择问题,对地表覆盖研究具有借鉴意义。 相似文献
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针对遥感影像面向对象分析技术存在的“分类过程中专家分析不同带来的分类结果不一致”问题,提出地理本体驱动的“地理实体描述-模型构建-影像对象分类”解译框架。首先,利用地理本体建立影像对象客观特征与地理专家知识的联系,实现对地理实体的描述与表达;其次,利用知识工程方法以及计算机可操作的形式化本体语言构建影像对象特征、分类器的本体模型,形成语义网络模型;最后,联合语义网络模型与专家规则实现影像对象的语义分类。地表覆盖分类实验结果表明,该方法不仅能够得到反映真实地理对象的遥感影像分类结果,而且能够掌握地理实体的语义信息,实现地表覆盖分类知识的共享与语义网络模型的复用,为遥感影像面向对象分析提供了一种全局性的解译分析框架及其方法。 相似文献