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1.
李晓敏  张杰  马毅  吴培强 《海洋通报》2011,30(4):447-450
基于SPOT-5假彩色合成影像,在现场踏勘的基础上,对粤西海岛海岸带地物进行了全面的分析,总结了地物的遥感影像特征,建立了耕地、园地、林地、居民地及工矿仓储用地、水域和滩涂6类典型地物的遥感解译标志。采用典型样区与样点相结合的方法,对基于该解译标志提取的结果进行了踏勘验证,经检验,解译精度在90%以上。粤西海岛海岸带卫星遥感调查实践表明:建立具有区域特色的遥感影像解译标志,对海岛海岸带资源调查和环境监测具有极其重要的意义。  相似文献
2.
利用1990年的Landsat-5TM、2000年的Landsat-7ETM+和2008年的CBERS-02BCCD 3期遥感影像对广东省近18a来的红树林湿地资源进行监测,并对其时空变化情况进行分析。结果表明:广东省红树林呈现不断增加的趋势,1990年、2000年和2008年的面积分别为7 733.2,8 722.0和9 593.3hm2;红树林由沿岸分散分布趋于集中分布;天然林减少,人工林增加。  相似文献
3.
随着人口增长、城市化和工业化的迅速发展、政策刺激以及对外贸易的日渐加强,防城湾沿岸海岸线变迁加剧。本文利用1973,1979,1990,2000年的Landsat卫星遥感影像和2010年的HJ-1B(环境与灾害监测预报小卫星星座B星)卫星遥感影像,分析了近40a来防城湾海岸线的变化特征。结果表明:1973—2010年间,防城湾沿岸不断向海推进,陆域面积共增加了4 216.61hm2;海岸线总长度则减少了36.96km,其中淤泥质岸线减少最为剧烈,其次为基岩岸线;海岸线变化主要受人为因素影响。根据防城湾的区域特征,将整个研究区划分为防城江口、暗埠口江和渔澫岛3个岸段分别进行详细分析表明:防城江口沿岸以基岩岸线为主,海岸线在1973—2010年间变迁程度很小,仅在防城江河口沿岸向海扩张了约74.58hm2;暗埠口江沿岸以淤泥岸线为主,近40a间该岸段岸线不断向海推进,许多原本曲折多变的鹿角湾被逐渐填充;渔澫岛海岸线变迁最为剧烈,近40a来陆域面积共增加了2 027.41hm2,岸线长度缩短了2.46km,遥感影像监测显示1990年时渔澫岛已经陆连,同时从渔澫岛的分形维数计算结果可以看出其海岸线日趋平直。  相似文献
4.
以黄河口为研究区,应用现场和HJ-1高光谱遥感数据,开展了植被受石油烃渗漏影响的高光谱检测方法研究。选择了常用于判别植被受石油烃渗漏污染的红边蓝移指数 REP_blue、土壤含氧量相关指数 CTR和叶绿素敏感指数CHL ,通过分析研究区主要植被芦苇和柽柳地物光谱和HJ-1高光谱影像中同位置像元光谱,对3种指数在研究区的有效性进行了评价。基于在图像像元光谱检测中表现较好的指数,提出了一种针对 HJ-1高光谱遥感影像的受石油烃渗漏影响植被检测方法。结果表明,3种指数对于油井旁植被现场光谱的检出效果均好于图像光谱,同时,相比于其它两种指数,CHL指数的检出效果较差;应用发展的受石油烃渗漏污染影响植被检测指数,对覆盖研究区的 HJ-1高光谱遥感影像进行了检测,发现检测结果中71.1%的位置附近存在油井,说明该方法具有一定的检测能力。  相似文献
5.
本文以黄河口湿地为研究区,应用覆盖该区域的CHRIS高光谱遥感影像,提出了一种基于地物光谱可分性的滨海湿地高光谱影像波段选择方法.该方法利用研究区的7种典型地物的110余条现场实测地物光谱曲线,通过分析比对地物两两之间的光谱可分度,确定地物类型之间的光谱可分区间,基于此选取CHRIS高光谱影像的地物分类特征波段,应用三种经典的监督分类方法(支持向量机法SVM、人工神经网络法ANN和光谱角制图法SAM)开展利用全波段的和利用本文方法选择特征波段的分类对比实验.结果表明:(1)基于光谱可分性特征波段的方法较全波段分类精度有所提高,其中ANN分类精度最高,为82.52%,较全波段分类精度提高了约为5.1%;(2)芦苇、水体、黄河水和裸滩4种地物的识别能力高,生产者精度都在80%以上;(3)碱蓬的用户精度提升最为明显,约在7%.  相似文献
6.
端元提取是混合像元分解的基础,也是高光谱遥感的研究热点。对于特定区域的高光谱图像应该使用哪种端元提取算法,需要对各种端元提取算法进行客观地评价。作者针对黄河口湿地CHRIS高光谱图像,使用了重建图像与原图像的均方根误差、有效端元数量两个指数对PPI、N-FINDR、VCA、OSP、IEA和SISAL六种典型的端元提取算法进行了评价。结果表明,SISAL算法重建误差最小,仅有其他算法误差的10%~28%;OSP算法识别了具有物理意义的6种有效端元,多于其他算法识别的地物类型,而SISAL算法识别的端元缺乏物理意义。  相似文献
7.
红树林的种间结构组成对红树林生态系统的健康和发展至关重要,而红树林种间分类问题一直以来都是基于遥感手段的红树林监测中的难点。针对该问题,以人工种植为特点的广西茅尾海红树林遥感种间分类为例,基于面向对象的分类思想,提出了一种现场样本与分割对象相结合的红树林种间分类方法。利用GF-2 PMS1高分辨率卫星遥感影像数据,开展了广西茅尾海红树林湿地典型植被精细分类和空间分布研究,并将分类结果与基于像素和传统面向对象SVM分类方法进行了对比。结果显示:总体上,面向对象分类方法更适合用于茅尾海红树林湿地典型植被分类;对于局部混生明显的区域使用基于像素SVM分类方法效果会更好;传统面向对象分类方法中将整个影像分割对象单元作为训练样本可能会在某种程度上造成负面影响。因此,使用文中提出的样本选择新方法进行面向对象分类精度最高,总体精度达到了93.13%,Kappa为0.89。  相似文献
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