基于GVG采样系统检验遥感图像解译精度的方法--以其在农作物遥感估产中的应用为例

以在农作物遥感估产中的应用为例,介绍了运用GVG(GIS&VIDEO&GPS)野外采样系统,检验遥感图像解译精度的方法.即在遥感影像解译过程中,利用GVG系统实地采样图像数据实时检验不确定图斑解译的结果;在遥感影像解译完成后,利用GVG采样统计结果其缓冲区(Buffer)抽样方式检验遥感图像解译精度.在武汉市新洲估产样区进行的试验表明,该方法简便易行,为提高与检验遥感图像解译精度提供了新的方法和思路.     

利用空间抽样理论的遥感影像分类结果精度评价方法

遥感影像分类结果的准确性对于遥感信息的应用分析有着重要的影响。传统抽样方式下的遥感影像分类结果精度评价方法受样本量及空间布局的影响,存在效率低和信息冗余等问题。利用空间数据的相关性,将空间抽样理论应用于遥感影像分类结果的精度评价,通过与传统抽样方法比较,发现空间抽样方法应用于遥感影像分类结果的精度评价不仅降低了数据冗余,同时提高了精度评价的检验效率和准确性。     

滑坡高分辨率遥感多维解译方法及其应用

目的:高分辨率遥感影像技术的发展使得对于地质灾害体的要素组成、形态结构的遥感解译成为可能。目前,遥感影像解译存在着过度依赖影像色彩、纹理、阴影等光学要素,片面追求影像解译标志,DEM数据利用程度低,对基于DEM、GIS的影像复合分析、空间分析、3D可视化等技术方法的应用较少等问题。方法：本文以灾前灾后高精度DEM和高分辨率遥感影像为基础,探讨了地质灾害滑坡的一维、二维、三维三种遥感解译方法,分析了三者之间的互补关系,并应用三种遥感解译方法对贵州关岭“6.28”特大滑坡进行了遥感解译分析,文章最后对有关滑坡多维遥感解译方法体系的建立进行了讨论。结果：研究结果表明：滑坡高分辨率遥感多维解译方法中,一维高程曲线计算、二维影像对比分析、三维场景精细解译分别属于滑坡遥感解译的初判方法、动态分析方法、定量计算方法;结论：其中,一维高程曲线计算为滑坡遥感的二、三维解译提供了有关滑坡崩塌区、滑坡区、堆积区的可能分区参考框架,而二维影像对比分析向三维场景精细解译的发展则体现了以人机交互方式为主要手段的滑坡高分辨率遥感影像解译由定性监测向定量计算的发展。     

遥感影像高性能分类系统设计与实现

面向遥感影像解译需求,针对遥感图像数据量大,时间分辨率高的特点,基于AOI样本数据库及遥感影像并行处理技术,设计实现了一套快速、自动、稳定的分类系统。应用AOI样本数据库有效提取、管理AOI信息,自动生成训练样本文件,提高环境卫星影像分类的自动化程度及解译精度;并行化分类方法在保证计算精度的情况下有效提高了分类速度。实验结果证明,本系统提高了分类执行效率,实现了对遥感影像的快速分类。     

利用云模型实现FSVM遥感影像分类的隶属度算法

针对遥感影像分类面临的数据边界模糊性以及遥感信息解译过程不确定性的问题,结合模糊支持向量机在分类应用中可以有效避免噪声样本干扰的特点,提出一种基于云模型求解模糊支持向量机隶属度的方法。该方法通过无需隶属度的逆向云算法输入样本的定量位置得到样本类别的数字特征,再根据正向云算法计算得到每个样本对其定性类别的隶属度。实验结果表明,采用基于云模型隶属度的模糊支持向量机对遥感影像的分类方法是可行的,并能够有效提高对遥感影像的分类精度。     

基于GVG采样系统的农作物估产可信度分析--以四川盆地为例

以四川盆地的农作物估产为例，对GVG（GIS＆VIDEO＆GPS）采样系统的采样结果进行可信度分析。在试验区随机选取具有代表性的采样线，利用GVG采样系统提取样区内农作物种植比例。然后结合野外实地调绘结果对该地区进行遥感影像解译，在解译影像上对采样线不同缓冲区范围内的农作物面积进行提取，计算出农作物的种植比例。把遥感解译影像缓冲区分析结果为检验数据，采用误差最小可信度最高的原则对GVG采样系统采样结果的精度进行可信度分析。并基于可信度分析初步确定GVG采样系统的沿线采样最佳范围。     

利用高-中-低分辨率遥感影像的大区域耕地快速监测研究

及时掌握耕地面积信息在农业生产中极为重要。耕地监测的大区域和高精度的双重要求难以统一,针对这一问题,提出了高-中-低分辨率遥感影像逐步抽样的方法,采用种植业区划分区作为均质区进行研究,提高了大区域耕地面积解译的精度。以山东省为例,利用MODIS、CBERS\|2B的CCD和HR 3种分辨率的影像进行抽样,并计算不同影像之间的精度系数,逐层修正解译精度,最终得到山东省耕地的解译面积,其结果仅比同年统计数据高出8.5%,大大优于中低分辨率影像耕地面积的提取精度。结果表明：该方法可操作性强,显著提高了中低分辨率影像耕地面积的提取精度,同时又满足大区域耕地监测的需求,可更好地应用于农业生产和相关研究中。     

断裂构造解译质量的评价

利用遥感图像进行断裂构造的解译效果良好,已得到广泛应用。在以往工作中,对于解译质量的评价,仅仅依据野外验证、处理手段和解译者的经验进行定性评述。这种方法对解译质量往往不能作出准确的评价。本文在野外验证的基础上,力图通过抽样检验方法,对解译质量给出定量的评价。     

基于RS和GIS技术的南宁市区土地利用信息提取及分析

本文在RS和GIS技术支持下通过对遥感影像的处理和分类,对南宁市区1990年与2009年不同时段的遥感影像进行解译,并以南宁市2008年1:10000土地利用现状图为基准进行几何精校正和配准,叠加南宁市区矢量行政界线.通过观察、分析.提取南宁市区土地利用的变化信息,分析解译结果的精度.     

乌兰布和沙漠高分辨率遥感影像梭梭林解译方法探讨

利用ALOS、SPOT5高分辨率遥感影像,结合野外调查,完成了乌兰布和沙漠研究区遥感影像信息的目视解译及植被制图,并结合GPS野外样点进行精度评价,解译精度为93.3%,梭梭林面积为165 410.62 hm²,占乌兰布和沙漠地区总土地面积的17.27%。最后,对乌兰布和沙漠遥感影像梭梭林解译的方法进行了探讨。     

一种辅助草原遥感影像目视解译方法的探讨——影像与基础图件半透明叠加法

简述了草原遥感影像目视解译方法及其存在的问题。基于目视解译方法存在的不足, 尝试研究一种辅助草原遥感影像目视解译法的半透明叠加方法, 即: 在互联网上实现草原遥感影像与基础图的空间叠加, 通过控制上层影像的透明度, 实现两个图层间的对比和分析, 研究基于互联网的目的是使草原遥感影像达到共享。该研究主要应用WebGIS 原理和网络技术, 使用JAVA 编程语言,设计和开发试验版的软件, 来探讨这一新方法的可行性和实用性。     

OLI数据和数字高程模型相结合的断裂信息提取

为了提高遥感影像地质解译的精度,提出了一种基于Landsat-8OLI遥感数据和ASTER GDEM地形数据人机互译的线性构造信息提取的方法。以ArcGIS为平台,采用OLI和DEM数据叠合人机交互解译技术,结合区域地质资料,开展昌都地区地质构造遥感解译研究;采用影像增强处理、山体阴影分析、坡度分析和三维可视化等处理手段,在OLI数据融合和DEM数据三维叠加图像上建立断裂构造判读标志,有效地提高了地质解释的精度。通过线性构造专题信息提取,解译出本区70余条断裂构造。根据地震地质报告和地质图查证,遥感解译结果与现有地质资料吻合度较高。一些断裂构造在遥感影像上表现明显,但在现有区调成果中未被发现,建议在以后的工作中应引起充分的重视。     

多特征和多分类器组合的湿地遥感影像分类

为了适应湿地遥感影像分类,选择了湿地影像的典型特征,提出了一种组合多分类器的湿地遥感分类方法。提取湿地遥感影像的独立分量、纹理、湖泊透明度、归一化水体指数、绿度指数和湿度分量特征;选择样本对最小欧氏距离、光谱夹角填图、贝叶斯和支持向量机分类器进行训练学习。根据各分类器的混淆矩阵对其赋权值,检验样本是否满足正态分布;根据权值和假设检验结果构建组合分类器决策网络。实验表明该方法较传统湿地分类方法具有更好的性能和更高的精度。     

结合纹理特征的SVM样本分层土地覆盖分类

支持向量机(SVM)分类在精度、泛化性、高维数据处理等方面都具有较强的优势,在遥感影像分类中也得到了广泛应用。由于遥感影像“同物异谱”和“异物同谱”现象的影响,结合纹理特征提高SVM分类精度已成为遥感应用研究的热点。但不同尺度的纹理特征突出的信息不一,在同一尺度上难以区分的地物在多尺度空间则更容易区分,因此,采用多尺度纹理特征进行SVM分类,并从分类样本和纹理特征的选取两个方面探讨SVM土地覆盖分类的方法。首先,以ALOS影像为例,通过灰度共生矩阵提取不同尺度、不同方向的几种纹理特征;然后在光谱分类结果基础上,借助地类特征曲线,选取有效的多尺度纹理特征,最后进行样本分层分类。样本分层分类是选取首层样本进行分类,再从“漏分和错分”地块中选取新样本加入到首层样本中,得到第二层样本并对整个影像进行分类;用同样的方法选出第三层样本或更高层样本进行分类,直到结果满意为止。结果表明:该方法比仅用光谱特征的SVM分类总精度提高了8.11%,Kappa系数增加了0.11。其中,纹理特征的引入使分类总精度提高了4.13%,且对纹理特征较明显的地类更有效;采用样本分层后的分类总精度进一步提高了3.98%,且各单一地类的精度也都有不同程度的提高。借助地类特征曲线选择合适的纹理特征具有一定的可行性,并且采用样本分层的方法能够提高SVM分类的精度。     

一种反射光谱耦合的遥感自然色影像模拟方法

针对多光谱遥感影像像元或光谱库地物样本进行多光谱谱间关系耦合模拟时通常会存在样本与目标影像时相不一致、样本受大气干扰等引起蓝波段及自然色模拟模型不稳定、精度难以提高的问题,提出一种利用MODIS地表反射率产品(MOD09)作为参考影像选取样本进行光谱耦合的自然色模拟方法。首先对MOD09选取的样本利用非线性回归模型——BP神经网络来拟合MOD09蓝波段与红、绿、近红波段间光谱关系;然后,基于这种拟合关系,通过已有的绿、红、近红波段来模拟其他多谱遥感影像蓝光波段,并合成其自然色影像。实验结果表明,BP神经网络在很好地模拟出多谱遥感影像的蓝波段的同时,能够消除大气效应对影像的影响;同时,基于模拟出的蓝波段可以合成高保真的自然色影像。     

西南山地典型流域地震前后泥石流物源遥感精细识别——以九寨沟树正寨流域为例

泥石流物源的信息获取目前主要依靠野外勘查测量和目视解译提取,存在耗时费力、覆盖范围有限、主观性强等问题。遥感因其快速、大范围、高精度监测的特点为泥石流物源识别提供了更为可靠的方式。基于Sentinel 2影像和ALOS地形数据,根据物源区光谱特征和地形特征差异,采用面向对象的分类方法进行物源识别,实现了树正寨流域地震前后泥石流崩滑物源、沟道物源和坡面物源的遥感精细识别。实验结果表明:(1)基于无人机和Google Earth高分辨率影像选取验证样本发现,采用该方法的树正寨流域物源识别精度分别为震前85.71%,震后88.34%,对应的Kappa系数分别为0.77和0.76;(2)相比于传统基于像元的遥感分类方法,该方法震前和震后分类精度分别高出14.28%和22.70%,尤其对于小面积的崩滑单体识别有着更优秀的表现;(3)地震前后由于地震诱发崩塌滑坡等灾害导致物源总储量由1.85×106m~3增至3.99×106m~3,主要物源类型是崩滑物源,占比70.80%。总体而言,实验为泥石流物源的判识提供了基于高分辨率遥感影像观测的自动识别方法,判识结果也将为泥石流灾害防治及风险评估提供重要的科学支撑。     

基于尺度转换提高MODIS影像耕地解译精度的研究-以苏北平原为例

耕地面积的提取具有重要的现实和研究意义。提出一种基于多层尺度转换的方法,获得尺度之间的精度系数,以提高大尺度遥感影像耕地面积解译的精度。以苏北平原为例,利用该方法,以MODIS和中巴资源卫星（CBERS）影像为数据,以抽样统计的方法计算了3种尺度之间的耕地面积之间的系数,逐层推进,最终得出大尺度影像MODIS与地面真实耕地面积的统计系数,修正MODIS影像的解译面积。结果表明：该方法具有良好的操作性,显著提高MODIS影像耕地面积的提取精度,可以运用于大区域耕地面积的提取。     

无人机智能遥感信息提取技术研究与应用

深度学习遥感信息提取技术在自然资源行业中在逐渐开展应用,但行业主要基于两期卫星遥感影像开展变化检测的方法进行情报图斑提取。广西具有典型亚热带沿海地域特点,多云多雨,光学遥感影像覆盖度较低,全域获取两期影像的周期较长。针对广西云上摄影时间周期相对较短和地貌破碎等特征,提出基于HRNet网络开展解译模型训练,建立符合广西地域特征的自然资源综合样本库,并通过采集获取单期的无人机遥感影像进行建筑,道路,水体,耕地,林地和园地进行智能分割提取,实现基于自主训练解译模型和已有遥感解译模型对高分辨率无人机遥感影像进行自动解译,具备提取速度快、准确率高的优势。经验证以上六类地物要素的准确率和召回率均超过85%。结合建设项目实施监管和耕地资源监测的工作实际,应用无人机智能解译成果,通过套合国土变更调查的耕地范围提取非农和非粮图斑,并套合建设项目审批图斑提取审批图斑范围外的建筑图斑,开展监测监管应用实践,并取得阶段性成效和探索。     

利用我国国土卫星影像编制系列地图

国家测绘局测绘科学研究所利用我国国土卫星影像编制的由《土壤图》、《土地利用图》、《植被图》组成的黄河三角洲地区1:25万国土资源系列地图,于1987年5月8日通过评审。黄河三角洲地区1:25万遥感专题系列地图,以我国国土卫星拍摄的彩红外影像为基本资料,配合其他遥感或非遥感资料进行信息复合,结合野外综合考察进行目视解译,保证了专题要素的分类精度。制图过程中,利用统一的地理单元图对各图种进行定性协调,较好地解决了系列地图各图种之间的协调问题。从而,使该地区的景观特征和规律得到正确反映,提高了系列图的整体性。这次对遥感专题系列制图从理论到方法进行了较系统的研究和探讨,对我国国土卫星     

应用线性相关分析方法探讨国土卫片几何畸变纠正的精度

我国卫星影像具有空间分辫率高，比例尺适中的特点。由于国土片是全.景成像比例尺变化大，用它来编绘专业地图，给精度衡蚤带来很大困难，需要对国土片进行几何校正。本文试图用线性相关分析方法，分析经过AR月尧卜n图像处理系统刘正的国土片几何精度。以便为分析专题图精度提供依据，同时也为分析遥感影像几何精度介绍一种方法。