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城市绿地作为城市生态系统中不可缺少的一部分,也是城市建设中必须考虑的因素之一,如何更有效地得到城市绿地的分布状况对城市的建设有着深刻的意义.高分辨率遥感影像如今已经成为城市绿地调查的重要数据.为了探究最适用于高分影像中城市绿地自动提取的方法,以南京市某区域为例,以高分二号高分辨率影像为数据源,分别使用了监督分类、利用归一化植被指数(NDVI)分类和基于规则的面向对象分类这三种信息自动提取方法,并将得到的分类结果与精度评价进行了对比分析,结果表明,基于规则的面向对象分类方法的精度明显高于其他两种方法. 相似文献
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基于TM影像的城市绿地信息提取方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
基于TM遥感影像,运用ERDAS,对某地城市绿地专题信息进行了提取。实验过程中首先对图像进行预处理,然后通过四种绿地信息提取方案进行比较分析,这四种方案分别为:原始波段合成法、主成份分析法、归一化植被指数(NDVI)法和实验波段组合法。将以上几种方案的图像进行反复比较,根据研究对象的实际情况,植被景观目视效果最好的是NDVI植被指数法。对以上四种方法的彩色合成图像进行监督分类,利用目视判读的方法对TM影像的分类结果进行精度检验,由此可以看出实验波段组合法的精度最高,该方法是一种有效的绿地提取的方法。 相似文献
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利用高分辨率遥感影像对城市绿地系统监测规划,对城市生态建设具有重要意义。现采用ENVI FX面向对象模块,以杭州市西湖区遥感影像为基础数据,按照基于NDVI再有监分类的思想,详细介绍了以光谱、纹理和空间形态特征建立基于规则与样本的城市绿地类型提取技术流程。根据总体分类精度和kappa系数大小,城市绿地信息提取精度较好。 相似文献
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《国土资源遥感》2017,(1)
基于2001―2013年获取的MOD13Q1 NDVI数据,采用低通平滑Savitzky-Golay(S-G)滤波方法、插值法及切比雪夫多项式(Chebyshev Polynomial)拟合对NDVI时序数据进行重构;通过提取植被生长季开始日期、生长季长度、生长季结束日期、生长季NDVI最大值及NDVI最大值出现日期等关键物候特征参数,对研究区典型复垦植被类型进行分类。结果表明:研究区不同植被的物候特征具有显著差异,从生长季开始日期及NDVI最大值出现日期来看,农作物较有规律;而林地的生长季NDVI累积总值则明显区别于农作物及草地;农作物、草地和林地基于植被物候特征参数分类取得了较好结果,总体分类精度达到89.67%,优于采用多时相非监督分类的结果;该研究为山西省煤炭矿区生态环境恢复评价提供了一定的数据基础。 相似文献
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城市绿地信息对城市绿地规划及生态城市建设具有重要意义。而遥感技术能综合反映地表真实状况,为大范围城市绿地信息的快速获取提供有力途径。本文主要研究了遥感在城市绿化资源调查中的应用,基于0.5米分辨率的航空影像,提出了一种城市绿地信息的快速提取方法,并以北京市为例,进行了北京市绿地信息的快速提取。在绿地信息提取中,植被指数(如归一化植被指数,NDVI)被证实为快速有效的方法,适用于大面积城市绿地信息的快速及自动提取,而由于航片一般缺乏常用的近红外波段,因此研究采用植被颜色指数进行城市绿地信息的快速提取,该方法也适宜于无人机影像。对于北京研究区,本文通过不同指数结果的对比和精度分析选取适宜指数,并基于ENVI软件实现了城市绿地的批量提取,可快速得到全北京市城市绿地结果。 相似文献
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基于NDVI的植被覆盖度变化的研究与分析——以河北省张家口市为例 总被引：1，自引：0，他引：1
为分析河北省张家口市在经过三北防护林三期建设后林地覆盖度变化情况,通过利用张家口2006,2010年两景同期TM影像数据,使用ERDAS软件首先提取植被指数(NDVI),根据像元二分法利用ERDAS的建模工具Spatial Modeler计算出该地区植被覆盖度,利用非监督分类方法对植被覆盖度进行分类、赋色,最后得出张家口市2006—2010年的植被覆盖度分类图,结果表明四年间该市植被覆盖面积增加698.44 km2,与第二次国家林业调查数据基本相符,说明利用遥感反演的方法能够快速、准确地获取该地区的植被覆盖度信息,以及利用NDVI监测植被覆盖度变化方法的可行性。 相似文献
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NDVI-Ts空间全国土地覆盖分类方法研究 总被引：27，自引：1，他引：27
利用NDVI-Ts空间进行全国土地覆盖分类的方法。该方法利用1995年NOAA 10天合成的ch4、ch5通道亮温，先计算出陆地表面温度(Ts)，然后用最大值合成法计算每月的最大Ts和NDVI，以每月最大Ts和NDVI建立NDVI-Ts空间。根据像素点(NDVI，Ts)在空间中的位置矢量，求出矢量在空间中的方向角度，并作归一化处理，得到温度植被角度(NTVA)。对12个月NTVA做主成分变换提取前三个主分量，辅以全年总NDVI和大于O℃ Ts积温，用模糊K-均值法进行全国土地覆盖分类。研究结果表明，基于NDVI-Ts空间的NTVA与NDVI、Ts一起作为分类特征在土地覆盖分类中具有较高的分类精度，能够取得较好的分类效果。 相似文献
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裴建 《测绘与空间地理信息》2024,(1):110-112+116
绿地对城市生态系统具有重要的调节作用。利用遥感技术来辅助绿地信息的提取,能够获取绿地空间结构,动态掌握绿地覆盖面积,从而达到调控和监测城市绿地变化的目的。本文分别采用最小距离分类和面向对象的最邻近分类2种方法进行城市绿地提取,实验结果表明,利用高分二号这种空间分辨率较高的遥感影像进行绿地信息提取,面向对象的分类方法要比传统的最小距离分类方法更为适合。 相似文献
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利用Savitzky-Golay滤波对覆盖江西省范围的SPOT VGT NDVI时间序列数据进行平滑处理的基础上,结合坡度数据,通过非监督分类的方法提取了江西省2000、2005和2010年水稻种植范围,并根据NDVI的年内动态变化,从水稻种植范围、水稻生长季起始时间、水稻复种指数和NDVI最大振幅等分析了江西省水稻种植和生长情况,探讨2000~2010年江西省水稻生产的变化。 相似文献
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城市绿地是影响市区环境的重要因素,对建设城市生态文明起着重要作用。本文在TM影像的基础上,通过对各个波段的分析,求出最优波段组合并基于这种组合进行影像分类,通过与原始影像分类和NDVI分类结果的对比得出:1)最优波段组合影像分类效果优于原始影像分类;2)最优波段组合影像分类结果与NDVI分类结果十分相近,与实际情况相符;3)NDVI分类效果虽然较好,但与基于最优波段组合影像分类相比,其阈值确定困难,需要多次提取感兴趣区,随机性较大。 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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本文根据Landsat TM影像数据磁带和地面实况调查资料,提出了洪水期影像的解译方法,并以肖家湖实验区为例,解译了该区洪水期的影像。通过监督分类和非监督分类估算了洪水淹没范围;根据比值植被指数图像解译出了不同受灾程度作物的分布;用NDVI计算作物的受灾损失,并对结果进行了讨论。 相似文献
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土地利用/覆盖分类通常是利用地物的波谱反射特征进行监督或非监督分类,分类结果由于"同物异谱、异物同谱"现象的存在,往往分类精度不高。而植被指数和地表温度作为表征地表覆盖状况的生物物理参数,已成功用于宏观尺度的土地利用/覆盖分类,使得分类结果有所提高,而对于区域尺度的土地利用/覆盖分类却少见报道。本文充分利用TM数据的多光谱特征,从中提取了植被指数NDVI、地表温度Ts、温度植被角度TVA和温度植被距离TVD这四种分类特征进行监督分类,通过对7种组合方案(反射率波段组合、NDVI与反射率波段组合、Ts与反射率波段组合、NDVI与Ts和反射率波段组合、TVA与反射率波段组合、TVD与反射率波段组合、TVA与TVD和反射率波段组合)的分类结果进行比较,得出以下结论:①NDVI、Ts、NDVI和Ts、TVD作为分类特征参与到多波段地表反射率影像分类中,能够提高分类精度,而TVA、TVA和TVD的加入却没有改善分类结果;②总体分类精度受到训练样本与检验样本比例的影响。 相似文献
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机载SAR影像分辨率的不断提高使得图像纹理信息更加丰富,对地物分类和提取具有重要意义。针对建筑区的纹理特点,该文提出了一种综合统计和结构多特征加权融合的建筑区提取方法。分别采用经典的灰度共生矩阵方法提取统计纹理特征和采用变差函数方法提取结构纹理特征,并考虑方向信息;然后利用提出的巴士距离特征权值计算方法,将所选特征进行加权融合;利用K均值聚类算法对融合后的特征图像进行非监督分类,对分类图像进行后处理并提取外部轮廓。以国产机载P波段全极化SAR影像为数据源进行了实验,并对结果进行了定量分析,表明该方法能够高精度地有效提取高分辨率机载SAR影像中的建筑区。 相似文献
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秦巴山区是我国重要的生态屏障,对该区的植被信息提取开展研究,可为区内生态服务功能及自然资源开发利用提供基础数据。通过加窗处理改进DTW距离相似性算法,结合临近度模糊分类方法对2005—2014年的MODIS NDVI时序数据进行植被信息提取。首先利用S-G滤波对MODIS NDVI时序数据进行重建;再利用2013年的采样数据构建各类植被的标准NDVI时序曲线,逐像元计算与标准NDVI时序曲线的加窗DTW距离,利用临近度模糊分类实现植被信息提取;最后验证提取精度。结果表明,算法具有较高的运行效率,可避免错误匹配,以较高的精度(总体精度83.8%,kappa系数0.77)实现长时间序列的植被信息提取。 相似文献