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典型湿地类型分类对于湿地生态环境保护和生态环境建设具有重要意义。本研究以高分一号宽幅多光谱影像数据作为数据源,以鄱阳湖典型湿地作为研究对象,进行典型湿地类型分类。研究采用主成分分析、归一化植被指数、比值植被指数和归一化差异水体指数等方法对不同湿地类型进行光谱特征分析,结果表明:高分一号宽幅多光谱影像反演的归一化植被指数和归一化水体指数能够较好地区分水体、泥滩、挺水植物和湿生植物等常见湿地类型。通过归一化植被指数将湿地类型分为植被和非植被,归一化差异水体指数将植被类型进一步分为挺水植物和湿生植物,将非植被分为水体和泥滩。构建决策树对典型湿地类型进行自动分类,经过精度评价和分析验证,该方法针对高分一号宽幅数据进行典型湿地分类总体精度能够达到82.28%,Kappa系数0.7346,优于常规的监督分类和非监督分类。 相似文献
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为弥补、修正构建Landsat 8归一化植被指数(normalized differential vegetation index,NDVI)长时间序列中因云层覆盖、影像质量与重访周期导致的数据缺失问题,交互比较高分一号(GF-1)与Landsat 8两类传感器的植被探测能力,并对其植被指数的定量关系进行研究,探讨以GF-1局部镶嵌或全局替换Landsat 8缺失数据构建时序NDVI的可行性。结果显示,Landsat 8与GF-1具有NDVI差异性,具体表现为Landsat 8探测地物信号更强,而GF-1获取地物信息量更多;相同空间分辨率(30 m)下两传感器NDVI数据呈现高度线性相关,经方程转换后,GF-1的NDVI拟合数据与Landsat 8的NDVI关系增强;同时,两传感器的NDVI数据存在区域差异性,且拟合数据可以有效减少差异程度。实验表明,此方法可实现Landsat 8高分辨率时序NDVI的构建,具有一定应用价值。 相似文献
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合成孔径雷达技术与传统测量技术相比,实现全天时、全天候对地观测,并监测地面的形变信息。2012年前,INSAR研究和应用团队仍然停留在依赖于国外数据的窘迫现状。随着资源三号、环境一号卫星的发射,作为光学卫星为我国测绘事业提供不少便利,但是国内并没有一颗真正意义的SAR卫星。2016年,高分三号作为首颗SAR卫星解决国内SAR卫星数据短缺的问题,研究高分三号卫星的InSAR能力,同时将高分三号卫星应用范围得以拓展。本文对高分三号河南省登封市周围地区进行实验分析,并与InSAR技术成熟的哨兵一号卫星数据进行对比分析,得出结论:①合成孔径雷达采集时间间隔29 d或者29 d的倍数并且雷达入射角相同的高分三号数据可以用于InSAR试验,通过合成孔径雷达干涉测量技术对地表进行形变监测,验证高分三号的干涉测量能力;②通过高分三号数据进行山区形变监测,利用哨兵一号数据对测区进行对比分析,验证高分三号提取地表形变信息的能力。 相似文献
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通过研究哈尔滨经济和社会条件,对高分一号卫星数据进行数据检查、筛选、预处理并对研究区域土地覆盖信息进行分类,提取哈尔滨市区域2013~2014年土地覆盖变化信息。利用此应用案例,结合地理国情监测的特点进一步分析高分一号卫星数据的适用性;同时将高分一号卫星数据与同级国外卫星数据比较,研究国产高分数据在地理国情监测中的可行性。实验研究表明,高分一号卫星数据能够满足人们快速掌握各种土地覆盖信息的需求和对土地覆盖变化的动态监测需求。 相似文献
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高分四号卫星在干旱遥感监测中的应用 总被引：3，自引：3，他引：0
高分四号(GF-4)是国家高分辨率对地观测系统重大专项天基系统中的一颗地球同步卫星,为探索GF-4号卫星在大面积干旱监测中的应用,本文对该卫星在快速监测大面积干旱方面的应用能力进行了初步探讨。以2016年内蒙古自治区巴林左旗和巴林右旗地区严重旱灾为例,利用NDVI差值对该区域的干旱情况进行了监测,并与MODIS NDVI产品进行对比分析,得到了研究区内2016年干旱分布情况,结果表明其总体趋势与MODIS NDVI产品一致,且细节信息更加丰富。本文主要是GF-4卫星数据结合GF-1卫星数据对内蒙部分干旱区域进行监测和分析,体现了国产高分辨率卫星数据,尤其是GF-4卫星数据,对提高中国突发灾害的应对能力具有重要意义。 相似文献
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植被指数法是利用卫星遥感影像识别火烧迹地的常用方法之一。植被因受火的干扰会形成火烧迹地,其光谱特征易与裸地、水体、道路、阴影和耕地等地物光谱混淆,使用遥感影像采用合适的植被指数提高过火区遥感监测精度仍是亟待解决的问题。以四川省2014年和内蒙古自治区2017年发生的4次森林火灾形成的火烧迹地作为研究区,利用高分一号16 m宽幅(GF-1 WFV)数据和Landsat8数据的波谱特性,选取归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)、全球环境监测植被指数(global environment monitoring index,GEMI)、过火区识别指数(burned area index,BAI)和归一化火烧指数(normalized burn ration,NBR)等5种典型植被指数,通过构建不同植被指数的分离指数M来定量评价这些植被指数识别火烧迹地的潜力。研究结果表明,基于近红外—短波红外波段的NBR和基于可见光—近红外波段的BAI对过火区的分离性较好,NDVI的分离性次之,EVI和GEMI的分离效果较差;基于GF-1 WFV和Landsat8数据采用BAI和NBR指数对内蒙古鄂伦春自治旗火烧迹地进行了识别(其中GF-1 WFV数据只用于BAI识别),并利用高分二号(GF-2)数据进行了精度验证,两者火烧迹地识别总体精度均大于87%,Kappa系数均大于0. 7。 相似文献
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付海军 《测绘与空间地理信息》2017,(6):109-112
为分析高分一号WFV传感器16 m遥感影像在水质反演方面的能力,本文选取南四湖为研究区,以高分一号卫星影像与Landsat-8卫星OLI影像为数据源,结合地面同步实测水体浊度数据,建立反演水体浊度的原始光谱反射率模型、归一化反射率模型和波段比值模型,并对各模型进行精度评价,分别比较两个传感器在浊度反演能力方面的差异。结果表明:利用高分一号WFV 16m遥感影像进行水质反演具有较高的精度,且具备更高的空间分辨率和更短的重访周期,可以替代Landsat-8多光谱数据。 相似文献
8.
森林火灾既严重影响森林生态系统的稳定,还威胁到人类生命财产安全。传统监测森林火灾方法,覆盖范围小,难以及时监测小面积火灾。遥感卫星能大范围精确监测火情,提高了监测方法的时效性,但使用单一卫星数据源很容易受到云雨等客观环境因素影响,降低监测的时效性。本文以四川木里藏族自治县"330森林火灾"区域为对象,开展多源卫星遥感数据对小范围火灾联合监测的研究。首先,充分挖掘高分四号高时空分辨率和中红外火烧敏感波段优势,联合烟幕、温度和植被指数时序变化确定火烧时间与位置;然后,使用Sentinel-2数据监测不同火烧区域光谱信息;接着,使用Sentinel-2数据提取dNBR(differenced Normalized Burn Ratio),提出了基于最大类间方差算法(OTSU)分步骤确定不同程度火烧迹地与面积的方法;最后,建立Sentinel-1A极化比值PR (Polarization Ratio)和NDVI之间关系,利用微波雷达突破云雨限制。结果表明:(1)高分四号联合IRS(InfraRed Scanner)和PMS(Panchromatic Multispectral Sensor)能够实时监测小范围火灾;(2)根据火点位置,确定火灾蔓延期间NDVI下降(由0.7降低至0.25),确定起火时间(3月30日);(3)火灾区域与未受灾区,以及不同类型火烧迹地之间的光谱在490—2200 nm范围存在差异;(4)基于OTSU算法自动确定阈值,确定林地损失面积41.56公顷(dNBR=0.35),精度达94.67%,提取林地过火未损失面积66.56公顷(dNBR=0.10),精度达90.94%,林地损失区域基本符合实际调查结果;(5)火灾前后极化比值由6.6 dB升高至10.8 dB,NDVI与PR经线性回归,R2=0.58,验证R2=0.50。联合多源卫星监测森林火灾,能提高森林火灾监测的时效性,避免了云雨等复杂环境的影响。研究成果能为小火点的及时识别和灾害评估提供参考,其应用可为林火应急响应提供技术支撑。 相似文献
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遥感技术由于具有实时、准确、多尺度、可重复等优点广泛应用在红树林遥感制图研究中。目前，中国红树林遥感制图数据集中空间分辨率最高的产品是基于Sentinel 10 m数据生产的，此外，大多中国红树林遥感制图中忽略了潮汐的影响，导致红树林遥感制图结果不精准。本文利用国产高分二号数据源，顾及潮汐淹没的影响实现空间分辨率1 m的2020年中国红树林遥感制图。选取覆盖中国海岸线具有红树林分布的高分二号影像312景(24景高分一号影像补充缺失区域)，对影像进行面向对象多尺度分割，采用红树林淹没指数作为顾及潮汐影响的表征参数，结合随机森林分类方法完成中国红树林高分遥感制图。研究结果表明：2020年中国红树林面积为29576.48 ha,95%的红树林主要分布在广西壮族自治区、广东省、海南省，其总体分类精度为92%,Kappa系数为0.89，尚未顾及潮汐影响的结果比顾及潮汐影响的结果少2531.24 ha。本文生产的红树林高分数据集可为中国红树林生态系统的监测、管理及评估提供高精度的数据支持，具有重要的实际应用价值。 相似文献
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高分二号(GF-2)卫星是我国"高分专项"中首颗成功发射的亚米高空间分辨率遥感数据,是地理国情监测、国土三调等自然资源调查监测项目的重要数据源.受卫星姿态测摆偏差、定位偏差和辐射偏差的影响,在卫星正射影像生产过程中会遇到色带异常和初始定位精度较差、高度偏移的影像,这些问题影像使用常规的生产工艺无法得到合格的精度.本文根据高分二号数据偏差的特点,采用对全色影像进行区域网平差粗校正先解决初始偏移问题,并基于改正RPC结果进行二次精校正的思路,解决初始RPC定位偏移6 km左右的高分二号影像纠正问题,研究结果可为高分卫星数据处理提供参考. 相似文献
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高分二号卫星是我国自主研制的第一颗亚米级遥感卫星。其影像因信息丰富、纹理清晰等特点,被广泛应用于土地利用分类研究中。随机森林是一个包含多个决策树的分类器,是遥感影像土地利用分类方面的一种有效方法。针对单纯的随机森林方法在土地分类中存在的错分的情况。本文基于灰度共生矩阵提取影像纹理信息,同时利用影像的归一化差分植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI),将影像的归一化差分植被指数和纹理信息相结合,采用随机森林的方法进行土地利用分类并得到了较高的分类精度。实验证明了该方法对高分辨率卫星遥感影像的土地利用分类具有较好的效果。 相似文献
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卫星激光测高数据在湖泊水位测量方面具有重要的应用价值和独特优势,本文针对国产高分七号卫星上装备的线性体制全波形激光测高仪,开展在大型湖泊水位测量方面的应用探讨.介绍了高分七号卫星的基本参数,并与其他类卫星做了对比,分析了影响湖泊水位测量精度的卫星侧摆、大气散射、回波波形饱和等因素,研究了湖泊水面激光点的提取方法,结合I... 相似文献
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草型湖泊总悬浮物浓度和浊度遥感监测 总被引：1，自引：0，他引：1
草型湖泊水质遥感监测中水生植物会造成“水体—水生植物”混合像元问题,针对因混合像元导致草型湖泊水生植物覆盖区域水质难以直接利用遥感监测的问题,本文以草型湖泊微山湖为研究对象,提出定性和定量相结合的总悬浮物浓度和浊度分区监测方法,实现微山湖水体总悬浮物浓度和浊度的时空变化监测。基于获取的2014年7月—2015年6月覆盖微山湖的多期高分一号（GF-1） WFV和HJ-1A/1B CCD影像,利用归一化水体指数将微山湖区分为水生植物覆盖区和水体区。针对水生植物覆盖区,利用时序MODIS NDVI数据获取微山湖主要水生植物的时谱曲线,识别不同水生植物的物候特征;基于不同物候期内的水生植物对总悬浮物浓度和浊度的指示作用,对微山湖水生植物覆盖区水体总悬浮物浓度和浊度进行定性监测。针对水体区,分别构建水体总悬浮物浓度和浊度的单波段/波段比值模型和偏最小二乘模型,定量反演微山湖水体区总悬浮物浓度和浊度。研究结果表明,微山湖中水生植物以光叶眼子菜、穗花狐尾藻和菹草等沉水植物为主,其中光叶眼子菜/穗花狐尾藻和菹草的空间分布和物候特征存在明显差异,不同水生植物在不同物候期内对水质具有不同的指示作用;微山湖水体总悬浮物浓度和浊度具有显著的空间变异性,基于定性和定量相结合的方法可以有效监测微山湖水体总悬浮物浓度和浊度的时空变化规律。本文提出的定性和定量相结合的监测方法为草型湖泊水质监测的业务化应用提供了新思路。 相似文献
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基于高分三号极化SAR数据的农作物散射特性分析及分类 总被引：1，自引：0，他引：1
高分三号卫星是我国首颗多极化的高分辨率C波段SAR卫星,其于2017年1月正式交付用户使用后,主要被用于海洋遥感方面的研究。而极化SAR对于农作物的结构特征十分敏感,适合于农作物监测及分类。文中首次利用高分三号的极化SAR数据分析不同农作物的极化散射特性,然后利用H/α-wishart分类和H/A/α-wishart分类方法对湖南省岳阳县洞庭湖实验区域的高分三号极化SAR数据进行分类。整体分类精度高于85%,Kappa系数大于0.8。实验结果表明,高分三号全极化数据能够较好地表征农作物的散射特性,并可用于极化SAR农作物分类研究。 相似文献
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准确地获取水体分布信息与水体变化规律在流域综合治理等方面具有重要意义。本文基于高分六号(GF-6)影像与Landsat 8影像,选取北部湾海域作为测试研究区,在海洋水体指数(OWI)基础上,针对水体光谱特性,分析了水体像元OWI与归一化植被指数之间的相关性,基于两种指数动态平衡,提出了一个稳定性较高的动态阈值的水体提取方法,并进行了试验验证。试验结果表明,动态阈值方法能够稳定、准确地提取水体信息,避免了人为设定阈值存在的误差,并且本文提出的指数无论是针对国产高分影像还是其他光学影像,都具有较好的普适性,可应用于沿海海岸线的监测等方面。 相似文献
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针对GF-1 WFV和Landsat-8 OLI两种传感器的参数特点,选取归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)、大气阻抗植被指数(ARVI)、土壤调整植被指数(SAVI)和修正的土壤调整植被指数(MSAVI)5种植被指数,采用同一时期的两种传感器数据对四川省茂县进行植被信息提取,并结合像元二分模型估算植被覆盖度,计算分析两种数据源下不同植被指数的差异性。结果表明:GF-1数据提取的NDVI植被效果最好,其中2013年分类总精度为94.55%,Kappa系数为0.88;2015年分类总精度为90.47%,Kappa系数为0.85。对于Landsat-8数据提取的SAVI的结果最佳,其中2013年分类总精度为94.38%,Kappa系数为0.86;2015年分类总精度为95.83%,Kappa系数为0.88。根据统计指标分析表明:在高原山区地形环境下,利用植被指数估算植被覆盖度,GF-1卫星采用NDVI、Landsat-8卫星采用SAVI比较合适,且GF-1数据的估算精度要高于Landsat-8数据。 相似文献
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风云三号温度植被指数反演土壤湿度研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为了研究利用我国自主产权极轨卫星风云三号(FY-3)的MERSI数据反演区域土壤水分的效果,该文利用MERSI数据分别提取归一化植被指数(NDVI)和陆地表面温度并构建NDVI-Ts特征空间;依据该特征空间计算温度植被干旱指数(TVDI)作为土壤湿度监测指标,反演了2012年乌昌地区4—9月的土壤湿度。从反演结果看乌昌地区2012年4—5月土壤湿度较低,造成农区农作物不同程度的缺水,这与实际旱情监测相一致。研究结果表明:基于MERSI数据的TVDI指数能够较好地反映区域土壤湿度的变化情况,为今后应用风云三号数据进行干旱监测提供参考。 相似文献
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针对目前高分二号卫星数据(GF-2)有较高的空间分辨率而在农业领域应用较少和农作物分类普遍存在"同谱异物"和"同物异谱"的现象,以辽宁省沈阳市苏家屯区以西的新开河村周边为试验基地,利用最佳波段组合指数法(OIF)对所选取的高分二号(GF-2)卫星数据的纹理特征和植被指数以及波段信息进行筛选,选取最佳的波段组合,以增加分类信息、减少数据冗余。最后,针对筛选后的数据,使用最大似然法进行分类,得到农作物的分类结果。结果表明,利用该方法对农作物进行分类,分类精度得到了一定程度的提高,为目前大规模农作物种植面积的精确、迅速统计提供了一套可行的方案。 相似文献
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以中梁山片区为实验区,利用landsat8数据对2012—2021年露天矿山植被指数进行变化分析,利用高分数据进行2017—2021年短时间序列变化分析,并对2种遥感数据计算的植被指数进行关联性研究,以期为未来露天矿山修复的监管提供技术支撑。结果表明Landsat8数据与高分数据对矿山植被指数变化趋势反映基本一致,在2017年呈现波谷,随后逐渐变好;高分数据由于分辨率较高,对于植被指数高值区域和低值区域较为敏感,能够更好地反映植被生长初期状况,Landsat8数据则将植被指数进行了平均而中间值较多;两者计算的植被指数具有较好的线性相关性,决定系数为0.739 3,但总体上表现为低值和高值区相关性好,中间部分相关性略差。 相似文献
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湖泊是气候变化的敏感指示器,快速准确地获取湖泊水体信息对区域气候变化研究、区域生态环境保护和治理具有重要意义。本文基于高分六号(GF-6) WFV数据,以可可西里地区4个湖泊为研究对象,分别采用单波段法、波段差值法、归一化差异水体指数(NDWI)法提取了水体面积,并以目视解译所得结果作为参考标准,对不同方法的提取结果进行了精度评价。结果表明,单波段法易受浅水区水体影响,但受积雪的影响较小,而波段差值法和NDWI法受积雪影响较大;NDWI法虽能有效提取浅水区水体,但仍受一定程度湖底沉积物的影响;波段差值法与单波段法和NDWI法相比,能有效区分浅水区水体和背景地物。 相似文献