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遥感影像空间分辨率变化对湖泊水体提取精度的影响 总被引：1，自引：1，他引：0
湖泊面积是表征湖泊水情变化的重要指示因子,如何从不同空间分辨率遥感数据中获取客观准确的水面信息,是当前遥感应用研究中的难点问题.本文以鄱阳湖为例,通过选用丰水期和枯水期代表性Landsat ETM+遥感影像,采用最邻近法(NN)和像元聚合法(PA)两种重采样方法,分别获取分辨率逐渐降低的不同分辨率的影像数据,结合归一化差异水指数法研究水域面积随遥感影像分辨率降低的变化趋势及其误差变化特征,同时深入分析不同影响因素对水体提取精度的差异.研究结果表明:(1)空间分辨率是影响鄱阳湖水体提取精度的重要因素之一,随着遥感影像空间分辨率的降低,提取水域面积的精度相对30 m分辨率时呈逐渐降低的趋势,但整体精度较高,最低精度在67.64%以上;(2)NN重采样方法对遥感影像波段亮度值的均值影响不大,但PA重采样后影像的均值和标准差随分辨率逐渐降低且变化更有规律;(3)水体阈值在PA重采样后变化较大,NN重采样后变化较小,因而采用30 m分辨率时获取的阈值提取PA重采样后鄱阳湖水体误差较大,提取NN重采样后的湖泊水体误差较小.本研究结果对于全球变化影响下湖泊水体信息遥感精确提取具有重要的参考价值. 相似文献
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全球30m空间分辨率耕地遥感制图研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《中国科学:地球科学》2016,(11)
耕地是全球地表覆盖制图中重要的地表覆盖类型之一,其变化影响着人类社会经济发展、粮食安全与生态环境保护.现有全球耕地制图产品空间分辨率较粗,缺乏高空间分辨率的全球耕地数据产品.本研究利用全球2000/2010两期30m空间分辨率遥感影像数据集(Landsat TM/ETM+、HJ-1)、MODIS 250m空间分辨率NDVI时间序列数据及多种参考资料,针对全球尺度30m影像中耕地提取的难点,提出基于像元、对象和知识3个层次的耕地提取方法,即基于像元尺度多特征优化的耕地分类提取、基于对象的耕地自动判别以及基于信息服务和先验知识的交互式对象处理,完成了全球两期30m耕地遥感制图,并对全球耕地的面积等信息进行统计分析.结果表明,全球2000年和2010年耕地总面积分别为19.03亿ha和19.60亿ha.精度评价结果表明,两期全球30m耕地遥感制图总体精度均达到92%以上.本研究研制的2000/2010两期的全球耕地遥感数据产品,在空间分辨率和分类精度上均优于国际上同类产品,为全球粮食安全、生态环境监测和全球变化等研究提供了重要基础数据. 相似文献
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为了更好地保证从中山站到DomeA的南极内陆冰盖考察，该考察路线沿线的地形信息是必需的．虽然Radarsat南极制图计划fRAMP）能提供迄今为止最高精度的全南极数字高程模型（DEM），其最高水平分辨率为200m，但其真正的水平分辨率根据源数据的比例尺和区域覆盖密度不同而不同．对于冰架和内陆冰盖地区，水平精度约为5km．在东南极内陆冰盖地区和远离山脉地区该DEM的垂直精度估计为±50m，因此更高精度的地形数据还不存在．为了满足将来对地形信息更高精度的要求，由于ASTER光学影像具有高的空间分辨率05m），而ICESat／GLAS测高数据有较高的高程精度（13．8cm），因此本文融合ASTER立体数据和ICESat／GLAS测高数据提取了该考察路线高精度数字高程模型．首先选择一些测高数据点作为ASTER提取DEM过程中的高程控制，以减少匹配错误．由于从75°～81°S范围没有合格的ASTER立体数据覆盖，并且在该范围内ICESat轨道覆盖度大，观测数据比较密集，因此在该区域仅使用ICESat测高数据提取DEM，最后生成覆盖整条路线的DEM．分析结果表明DEM精度得到很大的提高，DEM的绝对垂直精度某些地区优于15m，除了影像009—001外，其余所有结果精度都在30m以内．其内部精度优于15m，某些情况下优于7m．生成的结果达到1：50000制图标准．结果表明在南极地区，综合利用各种遥感数据提取南极地区冰面地形信息是一种经济有效的手段． 相似文献
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《中国科学:地球科学》2010,(12)
遥感作物估产是保证粮食安全的重要手段.然而中国田块破碎程度较高,在中低分辨率遥感图像上混合像元所占比例很高,混合像元信息分解问题成为中国实施遥感作物估产必须克服的首要难题.本文基于尺度转换规律,针对混合像元,提出了一个同步反演作物播种面积和叶面积指数的新方法.为解决作物的二向性反射及滤除土壤背景干扰的问题,采用了准确、简便的作物冠层反射率模型,利用高光谱优选波段的二阶微分方法很好地滤除了方向性和背景的干扰.选择甘肃省张掖市盈科灌区为试验区,区内主要作物为小麦和玉米,以2008年7月15日的Hyperion/EO-130m分辨率的高光谱数据为基础,通过将反射率值取平均的方法获得分辨率分别为180和1080m的图像,构成多尺度遥感图像系列,通过尺度转换规律反演计算了1080m分辨率图像上每个像元的播种面积和平均叶面积指数.用2008年8月10日的SPOT-510m分辨率多波段图像的分类结果作为近似真值,验证了播种面积的反演结果,结果表明以这一方法获得的农田空间分布规律与验证值一致,反演误差近似正态分布,误差在?0.1～0.1之间;并用地面实测的85个LAI-2000测量点配合手持GPS定位对平均LAI的反演结果进行了验证,反演平均LAI的标准差为0.34,结果表明这一方法具有较高的可信度. 相似文献
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离散型湖泊水体提取方法精度对比分析 总被引：4，自引：2，他引：2
基于卫星遥感的陆地水体提取方法多种多样,并且应用广泛.对于水体分布支离破碎的枯水期湖泊,准确的水体提取方法尚不明晰,直接影响湖泊水域面积的提取精度.以鄱阳湖湖区为研究对象,利用ALOS遥感影像,以2.5 m高分辨率全色波段融合影像非监督分类(ISODATA)得到的水体面积为参考值,分别使用归一化水体指数(NDWI)法、NDWIISODATA法和基于近红外(NIR)的ISODATA法提取了10 m分辨率的水体分布,分析了不同方法提取结果之间的差异性及产生原因.结果表明:3种方法均可以较好地提取出水体,但利用ISODATA法提取的水体细部信息更为明显,面积值较NDWI法更大;相对于近红外单波段而言,基于NDWI图像的ISODATA法提取水体的精度更高.纵观3种方法,基于NDWI图像的ISODATA法提取的水体精度最高,基于近红外波段的ISODATA法提取结果次之,NDWI阈值法的提取效果最差.研究结果对于离散型湖泊水体提取方法及数据源的选择等具有重要的借鉴和参考意义. 相似文献
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三波段模型是基于生物光学模型构建的叶绿素a浓度反演半分析模型,是目前反演内陆富营养化浑浊水体叶绿素a浓度效果较好的方法.本文通过星地同步实验,分析巢湖水体各组分光谱特征,分别基于地面实测数据与环境一号卫星高光谱遥感数据建立三波段模型反演巢湖水体叶绿素a浓度.结果表明,由于特征波段在不同数据源的位置不同,导致了两个模型波段选择及反演精度的差异.因此,只有在充分考虑遥感数据的光谱特征的条件下,分析遥感信息理论和实际图幅影像有效结合在一起的地物信息,才能进一步优化三波段模型的波段选择,实现遥感数据定量反演水体叶绿素a浓度的目标. 相似文献
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全球30m分辨率人造地表遥感制图研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《中国科学:地球科学》2016,(11)
伴随着全球人口增长与经济发展,城镇化进程预计将在全球范围内持续加速,而人造地表是城镇化在地表覆盖上的直接体现.一方面,人造地表的扩张为工业生产、经济活动、人员居住等提供合适的场地;另一方面,人造地表深刻改变了地球的自然表面,进而影响地表热量交换、水文过程以及生态系统等自然过程.因此,对全球人造地表进行精确制图对于自然科学与社会科学等相关领域研究都具有重要意义.本研究以全球2000与2010年两个基准年的30m分辨率遥感影像为基础,完成了全球两期30m分辨率的人造地表制图任务.首先,根据人造地表的地理内涵与30m分辨率影像上提取的可行性,从斑块层面上提出适用于该尺度的人造地表定义;其次,考虑到人造地表的光谱复杂性与空间异质性,对现有像素级分类与对象级分割技术进行组合,以实现较高精度的人造地表斑块提取;最后,通过人工编辑与质量控制的手段,进一步保证全球范围内的人造地表制图精度.独立精度评价结果显示,该地表覆盖分类产品的用户精度达到80%以上.可以认为,该套产品是目前全球尺度上,人造地表或相关地表覆盖类型产品中分辨率与精度都最高的分类成果.该数据将为开展全球城镇时空格局分析、生态环境健康诊断等相关研究工作提供重要的基础数据. 相似文献
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容差粗糙集与神经网络结合的遥感数据分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
神经网络中的BP(Back Propagation)算法越来越多地用在遥感数据分类中. 但BP算法存在的缺点之一是网络训练时可能会导致网络出现全面的低性能. 为避免出现类似问题, 探索采用容差粗糙集方法对训练数据做分类预处理, 去除训练数据中的某些影响训练收敛的因素, 进而提高网络训练的成功率. 实验采用了北京地区2003年5月的TM数据, 分别用分类预处理前数据和经过分类预处理后的数据对BP网络进行了训练. 结果表明, 此方法不仅弥补了BP算法在处理遥感数据时的缺陷而且提高了分类精度. 相似文献
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学习向量量化（Learning Vector Quantization，LVQ）神经网络在声学底质分类中具有广泛应用. 常用的LVQ神经网络存在神经元未被充分利用以及算法对初值敏感的问题，影响底质分类精度. 本文提出采用遗传算法（Genetic Algorithms，GA）优化神经网络的初始值，将GA与LVQ神经网络结合起来，迅速得到最佳的神经网络初始权值向量，实现对海底基岩、砾石、砂、细砂以及泥等底质类型的快速、准确识别. 将其应用于青岛胶州湾海区底质分类识别研究中，通过与标准的LVQ神经网络的分类结果进行比较表明，该方法在分类速度以及精度上都有了较大提高. 相似文献
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和光学遥感相比,被动微波遥感以微波特有的性质获得了越来越广泛的应用,但是同时也面临着很多问题.其中,几十公里量级的低空间分辨率,以及多波段组合应用时,各个波段不同空间分辨率的数据如何进行分辨率匹配,是两个亟待解决的问题.本文利用Backus-Gilbert方法,以AMSR-E的亮温数据为研究对象,尝试解决这两个问题.首先,对Backus-Gilbert方法进行了理论推导,然后利用模拟数据分别在分辨率提高和不同波段分辨率匹配问题上进行参数选取,选取了最优参数以后,利用AMSR-E数据进行实例计算.以墨西哥湾和亚马逊河流域为例进行了分辨率提高的应用和验证.结果显示,经过处理以后,和原始数据相比,增添了很多细节,而且这些细节和可见光图像以及AMSR-E高分辨的高频图像是一致的.关于分辨率匹配,以Shi等最近提出的微波指数为例,计算了用普通的重采样进行分辨率匹配的微波指数以及用Backus-Gilbert方法进行分辨率匹配的微波指数.对比分析表明新算法的结果比原始结果更具有可信性. 相似文献