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对宜兴市机载成像光谱数据辐进行射畸变纠正、几何精确纠正和辐射定标等预处理,获得高光谱反射率图像。利用相关系数、均方差、离散度等统计特征进行面向土地利用/土地覆盖目的的波段优选,采用高光谱像元提纯分析工具获得分类所需的终端单元,并利用终端单元进行了研究区土地利用/土地覆盖分类对比研究。研究发现:最大似然法分类精度低,整体精度为84.89%,而二进制编码、神经网络分类和光谱角分类方法精度较高,整体精度分别为87.12%,88.75%,90.41%。这说明光谱角分类是最有效的高光谱影像土地利用/土地覆盖分类方法,文章研究采用的高光谱预处理以及波段选择方法是正确的。 相似文献
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多山地区SAR数据的预处理是实践应用中的关键。基于GAMMA平台,研究微波遥感数据的辐射定标、多视处理、滤波、正射校正和辐射校正等预处理方法和流程,为有关研究的进一步开展提供基础数据。辐射定标使SAR图像真实地反映地面目标后向散射特性;Gamma-map滤波既能很好地平滑图像去除斑点噪声,又能很好地保持边缘和纹理细节,目视效果较好;基于DEM模拟影像的正射校正方法原理清晰,效果较好;辐射校正可以消除因地形引起的辐射畸变。 相似文献
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面向土地利用动态遥感监测的成像光谱数据处理技术研究 总被引：1，自引：1，他引：0
成像光谱数据具有较高光谱分辨率,在类别细分方面具有一定的优势。该文针对成像光谱数据特点,研究与成像光谱数据特征相适应的土地利用动态遥感监测技术,包括边缘辐射纠正技术、影像融合技术和异常光谱检测技术,该方法在试验区应用中取得了良好效果。 相似文献
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以SAR与SPOT多光谱影像为数据源,通过几何校正、辐射定标、降噪等数据预处理,选取PCA(Principal Component Analysis)、BT( Brovey Transform)、WT( Wavelet Transform)和HPF( High-Pass Filtering)4种方法进行融合实验,并对融合后数据以及原SPOT多光谱数据进行道路提取研究.结果表明:基于PCA和HPF方法所提取的道路特征明显,纹理清晰,错分和漏分现象不明显,道路信息效果较好;WT方法提取效果次之;BT道路提取效果相对较差;4种方法经融合后数据提取道路精度均高于原始SPOT多光谱数据,最优方法提取道路精度错分率较SPOT多光谱高达29.4％,道路提取精度相对较差的BT方法较SPOT多光谱错分率高出18％. 相似文献
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由于云污染、实地验证点的匮乏,以及地形地貌的复杂、破碎化,多云山区土地覆被的准确分类较难实现。以藏东南这一典型的多云山区及生态过渡区为研究区,基于Google Earth Engine(GEE)平台和野外实测数据,结合多光谱数据、雷达数据、高程数据、辅助数据,提取光谱特征、纹理特征、地形特征等信息,利用递归特征消除法对特征进行优化,并采用随机森林算法构建分类模型,以期有效利用多源遥感数据提高土地覆被分类精度。结果表明：(1)并非特征越多分类精度越高,特征选择后数量由58个减至38个,分类精度（总体精度93.96%,Kappa系数0.92）较未优化前（总体精度93.11%,Kappa系数0.92）略有提升。(2)地形特征及雷达特征对藏东南土地覆被分类具有重要作用,地形特征对多数土地覆被类型的分类精度具有影响,而雷达数据对裸地、建设用地、灌丛影响较大,分类过程中如不考虑地形及雷达特征,总体精度分别降至88.98%,92.48%。纹理特征以及时序特征仅对提高具有明显纹理以及时序变化的土地覆被类型的精度有帮助。结合随机森林和特征优化算法,能够在保证土地覆被分类精度的同时,高效整合多源数据信息,... 相似文献
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地理空间数据的适宜尺度分析 总被引：5，自引：3，他引：5
在地理空间数据应用中,数据尺度的选取多采用经验模型方法.研究发现,数据的适宜尺度与研究区范围、研究对象的特征、数据使用者对结果精度的要求等因素有关.以山东省不同空间精度的土地利用数据为例,作者分析了不同精度下各种类型地块的面积与土地详调面积的偏差、不同精度数据下地块的空间集聚度等现象,发现对于山东省土地利用研究中,1:10万精度的数据是比较适宜的. 相似文献
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针对多源遥感影像土地覆盖分类结果一致性与分类精度改进的要求,对两组中等空间分辨率的光学影像进行土地覆盖分类,以支持向量机分类结果为基础,采用Kappa统计量、双错误测量、Q统计量、相同错误率从不同角度评价了不同分类结果的一致性。实验表明,多源遥感数据分类结果总体上常规一致性程度较好,二值先验一致性程度尚可,错误一致性程度较小;不同土地覆盖类别的一致性程度并不相同,有的类别甚至出现不一致现象。提出组合法和替换法两种策略以综合数据优点、实现多传感器数据集成应用,能够有效提高分类精度。 相似文献
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奈曼旗20世纪80年代以来土地覆盖/利用变化研究 总被引：22，自引：9，他引：13
奈曼旗是我国北方农牧交错带沙漠化最严重的地区之一, 也是中国沙漠化监测和治理的重要地区之一。自20世纪80年代以来开始实行一系列土地整治措施, 土地覆盖/利用发生很大变化。利用1980年和1996年的1: 10万的TM遥感影像及GIS获得的数据, 从土地覆盖/利用结构变化、数量变化、空间景观特征变化以及主要变化过程等方面对其进行了研究。结果表明, 80年代以来奈曼旗耕地与难利用土地大幅减少, 林地和草地大幅增加; 土地覆盖/利用变化的主要过程为: 耕地退耕还草、还林, 难利用土地恢复为草地, 在适宜的草地上植树造林; 景观变得破碎, 土地利用的多样性增强。 相似文献
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科尔沁沙地的土地利用与沙漠化 总被引：20，自引：12，他引：8
根据1985年和2000年的土地利用数据和从相同时期的TM影象上提取的土地沙漠化数据, 运用ARC/INFO软件和Access统计软件, 分析科尔沁沙地近20a来土地利用和沙漠化土地的构成及变化特点、土地利用与土地沙漠化之间的关系得出: 草地和耕地是土地利用的主要类型, 未利用地面积较大, 其他利用类型面积较小; 15a来, 耕地和林地增加幅度最大, 草地减少幅度最大, 土地利用转移的主要方向是草地变为耕地和林地。科尔沁沙地沙漠化土地比例大, 占一半左右, 以中度类型为主; 变化趋势是沙漠化面积增加, 程度减轻。在持续强度利用条件下, 面积广大的草地和耕地发生退化, 由潜在沙漠化土地发展为轻度和中度为主的沙漠化土地; 而土地利用方式变化所形成的沙漠化土地面积较小, 在新增沙漠化土地中的比例亦很小。所以, 草地、耕地等土地利用强度的增大是沙漠化土地面积扩大的最主要原因, 而土地利用方式的改变则能加快土地沙漠化的进程。 相似文献
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湛江市土地利用结构及生态服务价值研究 总被引：9，自引：0，他引：9
利用湛江市1996—2005年土地利用变更调查数据和相关统计资料,计算土地利用结构异质性指数和生态服务价值,分析土地利用结构与生态服务价值的变化及其相互关系。结果表明:1996—2005年湛江市土地利用结构多样性指数和均匀度增加而优势度降低,土地利用趋于多样化和均匀化;除牧草地外,其他各类土地的生态服务价值都有不同程度的增加,土地利用生态服务价值总体呈增加趋势;土地利用生态服务价值与土地利用结构线性相关,通过增加水域、湿地和林地等生态用地面积,提高土地利用集约度和促进土地利用的多样化、均匀化,可以增加生态系统稳定性和提高生态系统服务功能的经济价值。 相似文献
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广州市土地利用时空变化研究 总被引：1，自引：0，他引：1
土地利用变化包括土地数量变化、质量变化和空间变化.土地利用空间变化作为土地利用变化研究的重要内容,对了解一个地区土地利用变化规律有着深刻意义.广州市属于我国发达地区,研究广州市土地利用空间变化有助于加深对我国发达地区的土地利用变化情况的了解.利用1990,2000年广州市土地利用数据,并结合ArcGis 的分析功能,分析了广州市10年间的土地利用空间变化状况,发现广州市土地利用变化有一定方向性,并且不同辖区的土地利用变化类型不同.10年间全市和各辖区的土地利用程度和信息熵都有所增加.但除了番禺,各辖区的土地利用类型组合却保持不变. 相似文献
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河西地区土地利用/覆盖变化驱动力研究 总被引：14，自引：7，他引：7
河西地区的土地利用／覆盖格局2000多年来发生了很大的变化。参考大量的数据与资料分析了河西地区土地利用覆盖变化的驱动力,结果表明,自然机制与人为机制同时改变着该地区的土地利用／覆盖状况,自然机制的驱动是缓慢的,长期的,而人为机制的驱动,尤其到了近现代,则是剧烈的,集中的,人口变化是驱动土地利用／覆盖变化的非常活跃的因素。 相似文献
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土地利用变化研究中的GIS空间分析方法及其应用 总被引：41，自引：7，他引：41
土地利用变化研究尤其是空间变化研究 ,离不开 GIS的空间分析方法。该方法的数据基础主要是矢量格式的土地利用图件和遥感解译制图成果 ;模型基础包括 GIS的时空数据模型、属性数据模型和提取土地利用变化特征的原理模型 ;而数据处理过程则涉及GIS系统的数据转换功能、编辑功能、空间分析功能、数据库操作功能、空间统计分析功能以及图形显示功能等。本文结合北京市土地利用变化的实例分析 ,从上述三方面详细阐述了 GIS的空间分析方法及其在土地利用变化研究中的应用。 相似文献
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Calibrating a Land Parcel Cellular Automaton (LP-CA) for urban growth simulation based on ensemble learning 总被引：1，自引：0，他引：1
Yimin Chen 《International journal of geographical information science》2017,31(12):2480-2504
The reliability of raster cellular automaton (CA) models for fine-scale land change simulations has been increasingly questioned, because regular pixels/grids cannot precisely represent irregular geographical entities and their interactions. Vector CA models can address these deficiencies due to the ability of the vector data structure to represent realistic urban entities. This study presents a new land parcel cellular automaton (LP-CA) model for simulating urban land changes. The innovation of this model is the use of ensemble learning method for automatic calibration. The proposed model is applied in Shenzhen, China. The experimental results indicate that bagging-Naïve Bayes yields the highest calibration accuracy among a set of selected classifiers. The assessment of neighborhood sensitivity suggests that the LP-CA model achieves the highest simulation accuracy with neighbor radius r = 2. The calibrated LP-CA is used to project future urban land use changes in Shenzhen, and the results are found to be consistent with those specified in the official city plan. 相似文献
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分维模型在土地利用研究中的应用 总被引：12，自引：3，他引：9
以美国LANDSAT/TM遥感数据为信息源,采用分维分析的方法,对珠江三角洲土地利用结构和土地利用变化趋势进行研究。探讨了土地利用类型对空间占据程度、稳定性、变化趋势同分维数之间的关系。结果表明:分维数越高,该土地利用类型对空间的占据程度越大,稳定性越差;反之,则该土地利用类型对空间的占据程度越小,稳定性越强。分维数的变化反映土地利用类型的变化趋势:分维数增大,该土地类型越不稳定,则该土地利用类型扩张,相反,则该土地利用类型缩小。通过具体案例分析,表明分维数及其变化成为土地利用类型结构相关研究的有用指标。 相似文献