基于ETM+影像竹林信息提取的最佳波段组合研究

以竹林信息提取为研究目的,应用最佳指数法(OIF)法和典型地物影像光谱特征曲线分析,对福建省顺昌县ETM+多光谱数据的波段选组合进行了研究.研究结果表明:345波段是竹林信息提取的最佳波段组合;典型地物影像光谱特征曲线可以直观的看出地物在不同波段上的光谱差异,能为最佳波段选择提供可靠的参考依据;竹林在第5波段与其他地物光谱差异最大,分离效果最好,在第1波段的光谱影像特征曲线与阔叶林相近,在第2波段与针叶林相近,说明在第1波段和第2波段中竹林分别与阔叶林、针叶林容易混淆,不利于竹林信息提取.     

基于多光谱遥感数据的植被信息最佳波段组合研究

信息分析对于应用遥感技术提取植被信息具有重要意义。基于遥感和GIS软件平台,采用植被光谱特征、OIF指数、信息熵、联合熵等指标,结合Landsat-TM卫星各个波段用途,可以确定植被信息提取的最佳波段组合。该组合在晋江市植被信息提取试验中取得较好的效果。     

基于Landsat 8影像的西双版纳森林覆盖信息提取研究

以Landsat 8影像为数据源,在综合分析典型地物光谱、纹理和空间分布等特征的基础上,利用归一化湿度指数(NDMI)、纹理、地形等多源数据,构建了基于决策树规则的西双版纳森林覆盖信息提取模型。验证结果表明,该模型的总体精度达99.08%,与传统的监督分类相比(96.08%)提高了3个百分点。     

面向三江保护区植被类型识别的最佳波段组合研究

目的 针对高分六号影像数据面向植被类型、特别是湿地植被信息识别的最佳波段组合进行研究,为高分六号数据在湿地资源监测中的进一步应用提供参考。 方法 以三江国家级自然保护区为对象,基于高分六号影像数据,结合当地植被特点,开展保护区植被类型识别中的最佳波段组合研究。从影像信息特征、最佳指数因子以及光谱特征曲线和地物可分性角度进行综合分析,获取基于GF6/WFV数据的三江保护区植被类型识别的最佳波段组合。同时,通过对比实验,利用支持向量机分类方法,对样区的植被类型进行信息提取,证实了结果的可靠性。 结果 波段组合4（R）-5（G）-1（B）识别植被类型精度最高。总体精度为89.15%,Kappa系数为0.8463。 结论 波段组合4（R）-5（G）-1（B）为三江保护区植被类型识别的最佳波段组合。本研究可为东北地区湿地保护区的退耕还湿工程监测提供参考。     

资源3号卫星影像的植被信息提取

资源3号卫星(ZY-3)是我国2012年发射成功的第一颗自主民用高分辨率立体测绘卫星。在对ZY-3卫星数据精细处理基础上,分析了典型地物的光谱特征和纹理特征,构建了适合植被信息提取的ZY-3决策树模型,将研究区地类分为针叶林、阔叶林、灌木林、竹林、耕地、建设用地、裸露地、水体和其他地类共9种地类,开展植被信息提取和精度检验。结果表明:(1)ZY-3比较适合于森林植被信息的提取,特别是针叶林和阔叶林;(2)ZY-3数据的总体分类效果较好,精度达到了91.96%,Kappa系数0.902 9,说明根据影像的光谱特征和纹理特征,采用决策树算法选择合适的阈值提取植被信息是可行的。     

基于Landsat影像的土地覆盖变化信息提取方法研究——以贵阳市为例

基于贵阳市中部地区2017年和2019年Landsat8 OIL地表反射率数据,采用图像差值法、归一化植被指数差值法、主成分分析差值法3种方法进行土地覆盖变化信息的提取.精度评价结果表明:主成分分析差值法虽然漏检率高于归一化植被指数差值法,但正检率和错检率均明显优于其他2种方法,是3种方法中更适合该研究区提取土地覆盖变...     

高速公路边坡植被恢复植物选择与组合设计研究——以新河高速公路为例

采用乡土植物、地带性植物优先原则,物种多样性原则进行恢复植物物种选择,同时结合植物群落的演替理论、植物种群的生态位理论、植被恢复的美学理论等对其恢复植物进行组合设计,提出了新河高速公路路域边坡及相似类型的裸露边坡地区在植被恢复中可供选择利用的5种植物组合：①苦楝（或香樟）＋美丽胡枝子＋葛藤＋坡柳＋狗牙根组合;②山黄麻＋清香木＋含羞草＋皱叶狗尾草＋地果＋牛筋草组合：③黄金间碧玉＋棕叶芦＋椭圆叶木蓝＋皱叶狗尾草＋掌叶鱼黄草＋竹节草组合;④五节芒＋绢毛木蓝＋委陵菜（或草玉梅）＋稗＋密花葛（或粉葛、苦葛）＋山麦冬组合;⑤羊蹄甲（或苹婆）＋香花崖豆藤（或多花崖爬藤）＋地果＋积雪草（或杠板归）组合。     

TM8影像数据在林地占用动态监测中的应用研究——以云南省为例

林地生态红线保护是林业生态建设的重要内容之一。对林地占用进行动态监测,是林地生态红线保护的重要手段之一。利用遥感技术和地理信息系统的空间分析技术,以TM8遥感数据为主要数据源,建立影像解译标志,通过目视解译的方法提取云南省全省的林地占用图斑,从区域尺度上获取林地占用图斑的分布和面积情况。结果表明利用TM8影像数据进行林地占用动态监测的结果是可靠的。为进一步开展林地占用动态监测提供技术支持,为宏观决策者实施林地非法侵占管制提供科学依据。     

基于光谱混合分析的荒漠化信息提取--以毛乌素沙地为例

采用光谱混合分析(SMA)技术,选取农地、裸沙、沙生植被、水和盐碱地作为基本组分,以位于半干旱区的毛乌素沙地的典型地区为例,进行了荒漠化土地混合像元分解和荒漠化信息提取的尝试,并与穗帽变换和监督分类的结果进行了比较,最后采用实地调查数据和NDVI方法进行了精度验证.研究结果表明:光谱混合分析技术用于荒漠化信息提取具有比较好的效果,效果明显优于常用的NDVI方法.     

基于TM影像的土地荒漠化变化研究——以巴彦淖尔地区为例

文章以2004年、2009年两期TM影像数据为主要数据源,在2004年巴彦淖尔地区荒漠化监测数据基础上,通过人机交互解译的方式,提取巴彦淖尔地区荒漠化信息,运用GIS手段,对巴彦淖尔地区荒漠化土地按荒漠化类型、荒漠化程度进行了分析。结果表明:巴彦淖尔地区以风蚀荒漠化为主,81.7%的荒漠化土地是风蚀荒漠化;巴彦淖尔地区风蚀、盐渍化荒漠化分别增加2.1万hm2和0.67万hm2,水蚀荒漠化减少0.01万hm2。     

基于RS/GIS技术支持下的植被分类及其覆盖度研究——以昆明市为例

选取昆明市为研究区域,在RS和GIS技术支持下,对2013年、2014年和2015年植被分类和覆盖度时空特征进行研究。结果表明:1)2013—2015年间,研究区分布较广的植被为针叶林和阔叶林,草地主要分布在北部高山河谷地带,灌丛和人工植被主要围绕城镇及水域分布,灌丛和草地面积下降12.72%,人工植被和其他用地面积上升12.82%。2)2013—2015年植被覆盖度整体呈上升趋势,NDVI>0.5区域比例上升31.52%,而2014—2015年植被覆盖度总体呈下降趋势,NDVI>0.5区域比例下降6.1%。3)植被覆盖度因海拔、坡度差异而呈现不同的分布特征,其中:海拔>2500m和坡度>25°区域植被覆盖度相对较高,而海拔<1000m和坡度<5°区域植被覆盖度相对较低,变化较明显的分布在海拔1000~2500m和坡度<5°区域;海拔>2500m和坡度>25°区域人类活动少,植被覆盖变化不明显。     

基于影像区域合并分割技术的植被覆盖分级研究--以三峡库区小江流域为例

以影像区域合并分割技术为基础,综合运用相关GIS和RS软件,提出了植被覆盖分级研究的新方法.以三峡库区小江流域为例,以2002年的TM图像为信息源,结合研究区的地形图、GPS野外采样数据、植被指数和DEM等,对研究区的植被覆盖进行了分级研究.研究表明,三峡库区小江流域的植被覆盖总体上分布不均,但与流域区位及海拔高度呈现一定的规律性空间分布格局.这一研究对确定水土流失强度等级具有十分重要的意义,也为其它的遥感影像分析应用提供参考.     

基于TM影像的林地资源监测方法研究——以云南省楚雄州为例

依托计算机自动分类技术利用遥感影像数据对森林资源动态变化进行监测,这是当森林资源监测的发展趋势。针对目前林业资源调查研究中效率低的问题,探索利用卫星影像进行林业资源监测的方法。以云南楚雄州为研究区域,采用面向对象的方法综合利用影像光谱、纹理信息提取这两个时期的林业用地信息,最后分析两个时期的林地时空变化状况。提取林地信息进行分析为该地区的天然林保护工程服务。     

基于ETM＋影像融合的土地覆盖分类研究——以蓬安县为例

借助ERDAS软件,运用遥感数据融合技术对四川省蓬安县进行基于ETM＋融合影像的土地覆盖分类初步研究。研究中采用相同的训练样本区及最大似然法分类方法,对融合前后影像分别进行土地覆盖分类,通过对分类影像的Producers Accuracy,Users Accuracy,Kappa Accuracy三者的精度数据对比分析,上述的影像融合方法对提高土地覆盖分类的精度较为明显;就3种融合方法及重采样方式而言,乘积法融合法和立方卷积重采样法相对更为可取。     

基于MCR的历史文化景观廊道构建研究 ——以福州市为例

以福州市中心城区为例,选择历史文化景观为源点,采用最小费用路径模型(MCR)和重力模型,构建历史文化景观廊道.基于景观格局理论,分析5、10、20、30、40、50、60、100、120、160、200 m的廊道宽度对区域的影响,确定靠近滨水、道路、公园绿地和山体的廊道适宜宽度.研究结果表明,西湖历史文化风貌区、三坊七...     

基于SWOT-AHP法的省属国有集成房屋企业发展策略研究——以甘肃省A集成房屋公司为例

以甘肃省属某国有集成房屋公司产业发展为例,采用战略管理中的SWOT分析框架,剖析了典型省属国有企业在集成房屋产业板块发展中内部条件的优势与劣势,以及外部环境中的机会和威胁。在此基础上,结合层次分析法(AHP)构建SWOT-AHP分析模型,通过定性评价与定量评价进行战略匹配。结果表明,该集成房屋企业目前所面临的机遇大于挑战,劣势大于优势,应采用多角化、差异化、品牌化的争取型战略,抓住当前发展机遇,克服自身劣势发展集成房屋产业。