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平原绿化在未来农林发展中具有重要地位。本文利用环境卫星(HJ-1 A/B)多时相数据,选择河南省6月冬小麦收割后的CCD数据,直接去除第二季作物,并利用4月份第一季作物播种前的CCD数据,剔除了一季作物,以及[(NDVI4月≥0.22)与(NDVI6月≥0.35)]提取平原绿化的信息,其与26个主要城市城区绿化信息进行的相关分析达到显著水平(R2=0.9166)。因此,该区的平原绿化解译效果好,而南部信阳市以一季水稻为主的地区及“水稻-冬小麦”过渡区,解译效果较差。除信阳外,由HJ-1卫星解译的河南平原绿化总面积6909.8 km2,占2010年河南省森林面积20.53%。 相似文献
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利用1990-2010年的TM影像和DEM数据,通过面向对象的分类方法提取了玛纳斯河流域南山4个时期的冰雪分布信息,并结合近20 a（1987-2007年）的气温资料对研究区冰雪时空分布特征和变化原因进行了研究。结果表明：（1）1990-2010年间,研究区冰雪面积从1442.32 km2退缩到710.54 km2,面积减少了50.7%。（2）1990-2010年间,冰雪变化主要呈现退缩的态势,尤其在海拔4000 m以下,面积减少更为剧烈,在海拔4000 m以上相对平缓。这种现象在研究区东区表现的更为明显,西区相对较小。（3）自1987年以来,气温的升高是冰雪面积不断退缩的主要原因之一。 相似文献
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Google Earth Engine平台支持下的赣南柑橘果园遥感提取研究 总被引：1，自引：0，他引：1
赣南地区是中国柑橘主产区,柑橘种植产业经数十年发展已具较大规模。本文利用Google Earth Engine平台,使用2140景Landsat影像进行像元级融合,重构目标年份季节最小云量影像集,构建多维分类特征集,利用随机森林分类算法,实现了1990、1995、2000、2005、2010和2016年赣南柑橘果园的分布制图。结果表明：利用Google Earth Engine平台可实现大量遥感影像数据的高效处理;最小云量影像合成方法能够有效解决多云多雨地区高质量光学影像获取困难的问题;以最小云量影像合成构建的数据集,使用随机森林分类算法能够有效提取赣南柑橘果园,分类平均总体精度和Kappa系数分别为93.15%和0.90,分类效果良好;赣南柑橘果园面积由1990年9.77 km2扩大为2016年2200.34 km2,2005年以后呈大规模扩张趋势,果园分布由零星分布,逐步形成连片化的聚集分布特点,柑橘果园用地的主要来源为林地、灌丛和耕地。 相似文献
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近20年来苏锡常地区建设用地扩展及耕地占用态势的遥感分析 总被引：3，自引：0，他引：3
本文在苏锡常地区已有三期矢量数据(1988、1995和2000年)的基础上,对2008年TM影像进行监督分类,经过人工解译辅助处理得到20世纪80年代以来4期土地利用时间序列数据。研究了近30年来,苏锡常地区建设用地扩展及其对耕地占用的态势。主要结论有:(1)从整体扩展面积看,1988年到2008年建设用地面积扩展总计2 354.55km2,其中,城市扩展面积最大,为1257.26km2,占到总扩展面积的一半,其次,是建制镇的扩展,面积达695.91km2,农村居民点扩展面积为355.96km2,扩展最少的是工矿交通用地,为45.42km2;(2) 城市扩展所占用的土地资源主要来源于对耕地的占用。从三个不同时期来看,1995-2000年耕地转化为建设用地最少,为262.36km2,1988-1995年占用耕地面积656.36km2,而在2000-2008年耕地被占用高达1 343.56km2。这些数据为我国东部城市化地区土地利用规划与管理政策的制定提供决策依据。 相似文献
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近40年来白洋淀湿地土地覆被变化分析 总被引：4，自引：0，他引：4
白洋淀是华北平原上现存最大的天然湖泊,是典型的内陆湿地。最近40年,白洋淀湿地出现了水面萎缩、生态功能急剧退化、生物多样性减小和水体污染严重等生态环境问题。本文利用1964年CORONA侦察卫星影像、1974年和1983年Landsat MSS影像和2002年ETM+影像,对白洋淀湿地的土地覆被变化及其驱动力做了详细分析。结果表明,湿地面积呈减少趋势:1964年为407.3km2,2002年缩减到274.63km2。湿地水面起伏变化大,1964年水面较宽,为346.75km2;到1974的10年间,减少到94.65km2,1983年和2002年水面继续变窄,水面面积分别为67.27km2和46.86km2。引起湿地土地覆被变化的原因包括降雨量的减少、蒸发量的增大、城市发展用水增大、不合理土地利用开发和上游水库、引水工程修筑等。 相似文献
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基于抽样技术的地面调查与遥感影像分类相结合的方法在大范围作物种植面积提取中得到广泛使用。无人机影像具有低成本、高时效、高分辨率的一系列优点,可以快速实现特定区域范围内的农情采样任务。本文以水稻样地为研究对象,采用便携式无人机Mavic Pro进行航拍。对所获取无人机影像进行预处理生成分辨率为3.95cm/pix的正射影像,采用面向对象的思想,目视评价和ESP工具相结合快速选择了最优分割尺度为300,应用了支持向量机、随机森林和最邻近监督分类方法对影像进行了地物分类和水稻面积快速提取。采用目视解译分类结果进行分类结果和面积精度评价,总体精度最高的方法为最邻近分类法,此时水稻分类用户精度为95%,面积一致性精度为99%。研究结果说明了无人机遥感和自动分类能够在平原水稻种植区快速获取样方内高分辨率影像并提取水稻种植面积,弥补了农田被遮挡时地面调查数据的缺失,为大范围水稻种植面积、产量等信息的计算提供样本和验证依据。 相似文献
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雅鲁藏布江中部流域长期遭受土地沙化侵蚀,采取有效手段进行沙化土地信息快速识别,跟踪土地沙化现状和动态发展,是土地沙化防治的基本前提。遥感数据因其快速、大范围、高精度监测等特点已被广泛应用于土地沙化监测。为降低该区域沙化土地破碎化分布特征以及广泛分布的稀疏植被地表对沙化土地遥感识别带来的不确定性,本文利用Google Earth Engine平台获取2019年秋季雅鲁藏布江中部流域Landsat无云遥感影像,基于面向对象的分类思想,充分提取沙化土地的光谱、几何和地形特征,根据不同的分类器构建4种分类方案,包括单一分类器（支持向量机、决策树、最近邻）分类以及组合分类法分类,提取雅江中游河谷地区沙化土地信息并验证不同方案的提取精度。结果表明：① 利用面向对象组合分类模型提取的沙化土地信息效果最佳,总体精度高达91.38 %,Kappa系数为0.82;② 相较于采用单一分类器（支持向量机、最近邻和决策树分类）的面向对象分类方法,组合分类模型能更有效地识别破碎化的小面积沙化土地,降低沙化土地与稀疏植被地表的混淆情况,提高分类可靠性;③ 基于面向对象组合分类模型反演得到雅鲁藏布江中部流域2019年沙化土地分布信息,土地沙化面积达299.61 km2,总体上呈现沿河谷的带状不连续分布,且集中分布于河流北岸以及靠近河道的阳坡、低海拔地区。本研究可为土地沙化遥感监测提供新思路,其应用可服务于雅鲁藏布江中部流域土地沙化预防和治理工作。 相似文献
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采用Landsat TM遥感影像,辅以MODIS数据产品,应用像元的分类方法,选用水体指数AWEI（Automated Water Extraction Index）提取水体,估算了2011年南美洲陆表水域总面积。同时,在南美洲各大气候带内监测其典型水域的年内季节性面积及其变化。研究表明,南美洲陆表水域总面积为30.5×104 km2,水域率为1.69%,主要集中分布在亚马逊河流域、巴拉那河流域,以及南部巴塔哥尼亚高原。南美洲共计有湖泊9579个,总面积为14.2×104 km2,占水域总面积的46.42%;河渠总面积达15.7×104 km2,占水域总面积的51.56%;水库坑塘总面积达6144.8 km2,占南美洲地表水域总面积的2.01%。从各大气候区看,热带地区的水域面积明显受到旱雨季的影响,其中,热带沙漠气候带内水域的干湿季变化最为明显;温带地区的水域面积变化相对较小,但有明显的四季之分;高原山地气候区由于其独特的气候特征,水域面积变化较小;亚热带季风性湿润气候和地中海气候区内的水域面积季节性波动很小,但是冬夏2个季节变化明显。从南美洲各国家看,水域面积最大的国家为巴西（14.7×104 km2）,占南美洲水域总面积的48.17%,水域率为1.72%;其次为阿根廷（3.4×104 km2）,占南美洲水域总面积的11.24%,水域率为1.23%;委内瑞拉的水域率最大（3.08%）。 相似文献
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福建省作为中国的产茶大省,快速准确获取茶园的空间分布对福建省农业经济发展和生态环境保护具有重要的决策意义,然而,传统的方法难以保证大范围准确地获取茶园空间分布。本文基于GEE云平台,快速获取覆盖福建省的Sentinel-1雷达影像、Sentinel-2光学影像及地形数据,从中提取光谱特征、纹理特征、地形特征等98个特征,利用递归消除支持向量机算法（SVM_RFE）对特征变量进行筛选,通过支持向量机分类器（SVM）进行茶园提取,首次得到福建省2019年10 m分辨率茶园种植区空间分布图。结果表明：① 光谱特征在茶园信息提取中占据重要地位,纹理特征和地形特征次之;② 利用SVM_RFE可以有效筛选出最有利于茶园提取的特征子集,有效提高提取精度,总体精度为94.65%,Kappa系数为0.93,茶园的生产者精度为91.64%,用户精度为92.91%;③ 基于Sentinel-1及Sentinel-2影像获取的福建省2019年茶园种植面积为1913 km2,主要分布在安溪县、福鼎市、福安市、武夷山市和寿宁县,其茶园总面积达910 km2,约占据全省茶园面积的48%。利用云计算技术可以克服大尺度茶园监测运算能力不足的问题,结合Sentinel-1和Sentinel-2影像能够较准确地提取福建省茶园分布,对南方丘陵山区茶园及其他作物提取具有参考价值,并为政府及有关部门进行茶园管理提供支持。 相似文献
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海岸带滩涂是重要的生态资源,对于环境保护和区域可持续发展具有重要意义,是学术界研究的热点区域。但由于滩涂周期性地被潮水淹没,通达性较差,传统的测量方式难以满足这一高度动态环境的变化监测需求,因此遥感观测方式成为一个潜在的选择。但遥感观测受成像方式、大气条件和潮情的影响,其应用仍面临很大的挑战。本文以苏北至上海南汇边滩沿岸作为研究区域,首先选择了1975年以来每年潮位最低的Landsat影像数据作为数据源,利用水边线作为滩涂的外边界,植被线或围垦大堤作为内边界提取滩涂面积;然后利用ArcGIS软件对获取的滩涂数据进行分析,以此来研究长江口滩涂的时空变化特征。结果表明：① 1975年以来研究区域滩涂面积整体上呈降低趋势;1990s之前滩涂面积基本保持稳定,1990s之后降低趋势较为明显;1995年前后研究区圆陀角以北的江苏海岸和以南的长江河口区域滩涂面积达到最大值,分别为1101.2 km2、1495.5 km2,至2017年,二者面积分别降为649.5 km2、1043.4 km2,1990年至今总体降低速率为21.7 km2/a;② 流域来沙减少和围垦、深水航道等河口工程是长江口滩涂面积减少的主要控制因素。 相似文献
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高原湖泊的动态变化对区域水循环具有重要影响。受全球气候变化的影响,青藏高原湖泊自20世纪90年代开始呈现剧烈扩张趋势。为揭示近年来青藏高原湖泊面积的时空变化规律,本文提出了一种改进的半自动湖泊提取算法,结合环境减灾卫星（HJ-1A/1B）和Landsat系列卫星影像数据,对青藏高原内流流域中面积大于50 km2的127个湖泊进行了连续6年的动态监测,并分析了该区域2009-2014年湖泊面积时空变化特征。研究结果表明,该区域湖泊整体呈现显著扩张趋势,年均变化速率为231.89 km2yr-1（0.87 %yr-1）,6年间湖泊面积扩张速率有所减缓。其中,扩张湖泊有104个,收缩湖泊有23个,变化速率分别为271.08 km2yr-1（1.02 % yr-1）和-39.19 km2yr-1（-0.15 %yr-1）。不同区域湖泊面积变化具有明显差异,主要表现为东部及北部大部分区域湖泊扩张,南部地区大部分湖泊面积稳定,萎缩湖泊主要分布于研究区四周。最后,本文通过分析冰川融水补给对湖泊面积变化的影响,发现存在冰川融水补给的湖泊面积变化率远大于不存在冰川融水补给的湖泊。由此可见,近年来冰川融水的增加是促进青藏高原内流流域湖泊扩张的主要因素之一。 相似文献
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城市绿化覆盖是城市生态系统的重要组成部分,合理的绿化率和绿化布局可以改善城市环境,提高城市人居适宜性。研究中将2005、2010、2015年北京市土地利用（LUC）数据中的城市居民用地作为城区范围,应用Landsat 5、GF-1影像数据和MODIS产品,利用支持向量机的监督分类方法,提取了2005、2010、2015年的北京市城市绿化覆盖数据,并获取了同期的植被指数（NDVI）数据;继而以城市绿化覆盖率、绿化覆盖均匀度和植被指数为评价指标,在公里栅格和行政区2个尺度上探讨了北京市城市绿化覆盖的空间分布格局和时间变化动态特征。研究表明：① 3个指标在空间和时间2个维度、区县和栅格2个尺度上都表现一致。这反映北京市过去10年中,在绿化面积增加的同时,绿化的空间布局得到优化改善,绿化的质量得到提高。② 2005-2015年,北京市城市绿化覆盖面积由518.93 km2 增加到1405.54 km2,绿化覆盖率由39.9%增加到49.13%,绿化覆盖均匀度由0.598增加到0.653,植被指数由0.42增加至0.5。③ 北京市城市绿化建设存在明显的时空差异。中心城区绿化建设缓慢,成效不明显;重大绿化建设成果主要集中在城市边缘地区和远郊区县。城市绿化改善过程主要发生在2005-2010年。 相似文献
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针对城市建成区提取过程中,仅依赖单一数据源导致精度不够的问题,本文基于面向对象分类方法和利用土地类型信息标准差统计变量,实现遥感影像中城市建城区边界的提取,并以该建成区为依据对河南省虞城县的城区空间扩张特征作了分析。实验中首先采用均值漂移分割算法对高分一号遥感影像实现分割,然后利用决策树分类算法实现土地利用类型分类,最后基于0.1 km × 0.1 km窗口统计土地利用类型标准差信息,获取建成区边界。面向实际应用,以河南省虞城县为例,采用高分一号影像获得虞城县2017年建成区数据,并基于该数据采用多个TM影像提取城区其他年份的建成区边界,实现河南省虞城县城区空间扩张特征分析。结果表明,本文方法获取的建成区边界精度较一般的监督分类提取边界有进一步的提高,精度达到89%。进而说明结合高分辨率影像提取多个年份的建成区数据的可靠性,在城市扩张研究中,对仅利用低空间分辨率提取精度不够问题和仅利用高分辨影像提取效率低等问题提供了较好的解决方案。 相似文献
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由于总体精度或Kappa系数的遥感影像分割/分类评价指标,对影像分割图斑的几何形状等真实结构未能有效刻画,不能有效体现面向对象处理中边缘像元的真实分割/分类效果。本文基于分割对象的几何结构,提出了5个面向对象的高分辨率遥感影像分割/分类精度评价指标:过分割、欠分割、边缘匹配、分割块数,以及形状误差,并在IDL平台实现了一个面向对象影像分析与评价的原型系统。通过对福州市QuickBird影像的Meanshift分割评价,证实了其指标能够刻画出分割对象的深层结构,并符合地物对象分割/分类的真实分布。实验还表明,该评价指标在确定分割算法的参数方面具有重要的应用价值。 相似文献
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作为典型的干旱区内陆湖泊,博斯腾湖的面积变化趋势与当地自然和人文环境的变迁密不可分。本文结合GIS与RS技术,利用Landsat影像和MODIS数据共2289景及JRC GSW水体掩膜产品,基于Google Earth Engine（GEE）平台采用指数法得出2000—2019年博斯腾湖面积年际和年内变化趋势,并采用2019年Sentinel-2影像进行结果对比分析,同时通过2000—2018年焉耆、库尔勒和巴音布鲁克气象站日值数据和人类活动分析其变化原因。得出如下结论：① 本结果中基于海量遥感数据提取面积的结果表明,GEE可以充分应用高时间分辨率遥感数据进行湖泊年际尤其是年内面积变化分析。相比于Landsat-5/7/8影像与MOD09GQ数据,由于Sentinel-2影像的时空分辨率优势,基于其所得的湖岸线可显示出较多细节。② 2000—2013年博斯腾湖面积共减少181.66 km2,变化速率为13.98 km/a;2013—2019年,湖泊共增加133.13 km2,变化速率为22.19 km2/a;③ 博斯腾湖面积一般在每年的3—6月呈上升趋势,且在当年6—9月保持峰值,面积在10—12月减小;④ 博斯腾湖面积年际变化与其流域内焉耆、库尔勒、巴音布鲁克气象站的降水、蒸发及积温因素变化的相关性未达到显著水平,而年内变化与上述气候要素相关性较高。 相似文献
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河南省冬小麦快速遥感制图 总被引：2，自引：0，他引：2
在省域尺度上,冬小麦遥感识别中存在冬小麦物候不一致、地表环境复杂、数据处理复杂、遥感数据冗余、选择适当的分类样本困难、分类精度低等问题,而遥感数据云平台为解决这些问题提供了良好的数据基础和数据处理能力。以河南省为研究区,以谷歌地球引擎(Google Earth Engine)云平台为支撑,基于2015年和2002年前后年份河南省冬小麦识别关键期内的2296景Landsat遥感影像,采用NDVI重构增幅算法建立冬小麦大区域遥感快速制图模型,实现了2015年和2002年的河南省冬小麦分布制图。结果表明：2015年和2002年冬小麦种植面积分别为56 055.79 km2和47 296.11 km2,与统计数据比,精度达到97%;2002-2015年,河南省冬小麦种植分布存在明显变化,总体播种面积呈增加趋势,2015年比2002年增加8759.69 km2,增幅为18.52%。与传统计算机冬小麦制图方法相比,基于Google Earth Engine云平台的数据处理和制图效率均获得千倍以上的提升。 相似文献
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影像分割是分类的基础,分割结果的好坏直接影响分类结果的精度。该文基于一种通过训练过程和模糊逻辑分析,确定最优分割参数的分割工具——Fuzzy-based Segmentation Parameter optimizer(FbSP optimizer)来确定分割参数,并借助面向对象分类软件eCognition,以高分2号影像为基础,进行矿区土地利用的分类研究。结果表明,利用该工具不仅可以快速确定土地的最优分割尺度,同时结合eCognition,可较高精度地对土地利用进行分类。 相似文献
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及时、准确地获取农作物种植信息,对于农业生产管理和国家粮食安全有重要意义。目前越来越多的免费卫星数据可以用于作物分类及生理参数反演。Sentinel-2卫星于2015年6月发射,提供了13个光谱波段,具有较高的时间分辨率、空间分辨率和光谱分辨率,为不同作物特征区分以及大范围作物种植面积快速提取业务化运行的精度与效率提高带来了契机。随着Sentinel-2数据的免费下载,这就为大面积生产下一代区域或者国家尺度的高分辨率（10~30 m）农情遥感产品提供了可能。物候信息包含了作物随着季节不断变化的特征,利用如NDVI等时间序列植被指数找出不同作物的特征进而开展作物分类得到了广泛应用。本文以油菜为主要研究对象,以长江中下游地区的江汉平原为实验区,基于作物物候差异与面向对象决策树的方法,对Sentinel-2卫星影像用于油菜种植区提取的效果进行了评估与分析。首先利用作物不同生长时期各波段光谱信息以及归一化植被指数等信息的差异分析并找出油菜种植区提取的最佳时相,然后对影像进行多尺度分割,根据对象特征建立决策树逐一去除非植被、林地等干扰类型,进而提取出油菜种植区域。通过分析发现,基于Sentinel-2影像的图像分割可以有效生成不同作物类型的对象;油菜开花期的特征是其区分于其他作物的关键因素,利用该特征可以有效消除分类时其他地物类型对油菜的影响,提高作物分类信息提取的精度和效率。研究表明：在区分油菜的决策树分类特征信息中,贡献最大的是归一化植被指数（NDVI）,近红外波段（NIR）和亮度（Brightness）信息。用162个油菜验证样本点计算混淆矩阵,油菜种植面积提取的总体分类精度为98%以上,Kappa系数为0.95。说明结合物候信息利用Sentinel-2数据进行大范围作物种植面积提取具有巨大潜力,可以提高大范围油菜种植区域快速提取的精度和效率。 相似文献
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山洪灾害是中国高频发、高死亡率的自然灾害之一。水雨情站网的合理布设及优化,有利于捕获区域暴雨、洪水情势变化的时空异质性,可显著提高中小流域山洪预警的精度,增强山洪灾害防御能力。本文以山洪灾害高发的福建省顺昌县为例,提出了面向山洪预警的水雨情站网布设方法。县内现状雨量和水位站网监测密度分别为37 km2/站和76 km2/站,主要分布在平原主干河流地区,山洪灾害重点防治区内站网布设不足,小流域暴雨山洪监测和预警能力较弱。针对上述问题,综合分析流域降雨时空特征、历史山洪灾害与山洪灾害预警预报需求,对研究区水雨情站网进行了合理性分析和布设研究,建议增设雨量站3座、水位站3座,其中一座水位站同时监测降雨过程,调整后县内雨量站和水位站的监测密度达到34 km2/站和68 km2/站。本文研究对山洪灾害高发区的水雨情站网布设具有参考和指导意义。 相似文献
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面向对象的森林植被图像识别分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
森林植被信息提取是遥感影像分类中的难点,仅利用光谱信息难以提取森林植被的类型,本文以门头沟区森林植被占主要土地覆被类型为研究对象,选择HJ-1影像面向对象提取不同地物信息。由于研究区地形复杂,采用多尺度分割方法,对不同地物设置不同分割参数,实现不同地物分层提取。根据光谱、纹理及几何等特征选择合适的特征参数,构建隶属度函数,逐级提取研究区的土地覆被类型,并与传统的最大似然法进行对比。结果表明:面向对象的分类方法在门头沟区森林植被二级信息提取的精度为83%,与传统方法相比有了较大的提高。 相似文献