基于无人机遥感的村庄地理空间景观格局分析研究

对传统村庄景观格局进行准确检测和分析,由于人工调查费时费力,且导出的数据往往主观、定性且单调,在分析理解其社会文化环境和人与自然的关系时难以发挥关键作用。以河北某古村落为研究背景,探讨了基于低空无人机获取的遥感数据对其空间格局进行测量和分析的方法,建立了四级分层景观识别方案和相应的景观类别规制,使用面向对象的图像分析方法(OBIA)和机器学习分类器构建三级分类模型。经过交叉验证,该模型准确且稳定,最终提取了该村庄五个主要遗产景观元素,基于距离统计和聚类分析,揭示了目标景观的空间格局特征和分布差异。     

空间逐步寻优数据挖掘在遥感影像分类中的应用

在遥感地学分析模型中，由于遥感信息模糊和不确定性的特点。其特征空间中的特征分布并不完全符合特定的高斯密度分布，而是分布形状各异，相互交错，用传统模型是很难获得特征的最优分布解的，而空间逐步寻优数据挖掘方法(SOMM)是在演化寻优理论的基础上，融合知识的参数化分布函数，来逐步分离特征空间，逐步降解的获得特征树状的层次结构。结合实例，用SOMM方法对遥感影像进行分类计算，并与传统的最大似然分类方法的分类结果进行了比较。     

基于半变异函数的重庆市地表温度空间异质性建模及多尺度特征分析

城市地表温度空间异质性的研究对理解城市地表温度空间结构有重要意义。本文利用大气校正法反演地表温度,基于半变异函数构建城市地表温度空间异质性模型,并进一步分析不同空间尺度下地表温度空间异质性结构参数的变化规律。以2013年6月16日的Landsat 8为数据源,以重庆为研究区开展实验,研究结果表明：① 不同空间尺度下重庆地表温度空间异质性均呈现指数模型分布特征;② 在30 m空间尺度下,地表温度空间异质性主要是由空间结构引起,但随机因素引起的空间变异占比为0.45,呈现出明显的块金效应,表明该尺度下随机因素引起的空间变异不可忽略;③ 从空间尺度（30~1500 m）整体变化上看,地表温度空间异质性主要由空间结构引起,同时表现出明显的尺度效应;随着空间尺度增大,块金值（C₀）、偏基台值（C）、基台值（C₀+C）以及块基比（C₀/（C₀+C））逐渐减小,表明地表温度空间异质性逐渐减弱但空间自相关性逐渐增强。变程（A）逐渐增大,表示空间自相关性范围逐渐扩大;④ 随机因素引起的空间变异占比为0.23~0.46,呈现出波动变化,这是因为地表温度在像元内部也存在空间异质性。空间结构引起的空间变异相对平缓,这是因为空间尺度的变化不会改变地形结构;⑤ 从尺度域来看,基台值与块金值在尺度域（690 m,1500 m）内呈现出较大幅度波动变化状态,且变化趋势相似,表明地表温度空间异质性的变化与随机因素有较大关联。综上所述,分析地表温度空间结构需要选取合适的空间尺度,尺度较小时,容易受到随机因素干扰,从而影响地表温度在空间结构上的空间变异性;尺度较大时,地表温度空间异质性较弱且变化不稳定。     

基于最大公约数的遥感影像空间尺度转换算法

多源、多尺度遥感影像为研究不同尺度的地表变化提供了丰富的数据。但其在作比较研究时,通常会涉及空间尺度统一问题,当多源遥感影像之间的空间分辨率为非整倍数关系时,其空间尺度统一相对困难。为此,本文针对多源、多尺度遥感影像间尺度比较时所涉及的空间尺度转换问题,提出了最大公约数的空间尺度转换算法,并以IKONOS多光谱影像为数据源,采用若干商业软件和本文所提算法进行空间尺度转换比较实验;同时,利用均值、标准差和相关系数等6个评价指标对空间尺度变换后的影像进行定量评价。结果表明,本文提出的空间尺度转换方法对原始影像的光谱信息等特征具有很好的保真性,简单易行,可实现遥感影像任意空间尺度的转换,解决了多源遥感影像之间的空间分辨率为非整倍数关系时的空间尺度转换问题。     

空间分辨率与纹理特征对多光谱遥感分类的影响

多光谱遥感分类与影像空间分辨率有着密切的关系,在适宜空间分辨率影像上进行地物分类能够获得更高的精度。随着遥感影像空间分辨率的提高,纹理特征被广泛用于遥感分类,但由于不同地类空间尺度不同,纹理对不同地物分类的影响程度也有所差异。本文基于高分一号2 m全色和8 m多光谱影像融合后的高空间分辨率多光谱数据构建反射率空间序列,选用3种分类方法对序列分类,并分别计算2 m融合数据及8 m多光谱影像的纹理特征,选择特征波段与相应多光谱波段组合用以分类研究,最后计算混淆矩阵评价分类精度。研究结果表明,通过回归分析得到多光谱分类的最佳空间分辨率为5 m,与其他研究中利用全色波段分类的结论一致,这说明最佳空间分辨率的选择不受光谱信息影响;对多光谱分类精度随空间分辨率变化的变化趋势分析发现,分类精度在20~30 m分辨率范围区间内快速降低,这为多光谱遥感分类数据空间分辨率的选择提供了重要参考;此外,对光谱与纹理特征结合后不同地类分类精度的变化分析显示,加入纹理特征后,冬小麦、人工建筑、有林地和水体的分类精度在2 m分辨率下分别提高了1.49%、1.51%、4.94%、1.54%,8 m分辨率下分别提高了2.95%、10.95%、5.91%、5.14%,说明引入纹理特征有利于提高分类精度,但其对不同地物类型、不同分辨率影像的影响程度不同。     

空间逐步寻优数据挖掘在遥感影像分类中的应用

在遥感地学分析模型中,由于遥感信息模糊和不确定性的特点,其特征空间中的特征分布并不完全符合特定的高斯密度分布,而是分布形状各异,相互交错,用传统模型是很难获得特征的最优分布解的,而空间逐步寻优数据挖掘方法(SOMM)是在演化寻优理论的基础上,融合知识的参数化分布函数,来逐步分离特征空间,逐步降解的获得特征树状的层次结构。结合实例,用SOMM方法对遥感影像进行分类计算,并与传统的最大似然分类方法的分类结果进行了比较。     

基于数学形态学的高空间分辨率遥感影像几何特征提取

本文结合高空间分辨率遥感影像的特点,利用数学形态学方法,选取具有不同尺度和包含全部方向的结构元素,设计了全方位结构元素多级加权滤波去噪算法和多尺度全方位形态学边缘检测算法,用于高空间分辨率遥感影像的处理;并通过图像边界追踪生成栅格数据对象和矢量数据对象,据此建立了高空间分辨率遥感影像的几何特征提取模型。结果表明:全方位结构元素多级加权滤波去噪算法很好地抑制了图像中的噪声,并保留了图像细节;多尺度全方位形态学边缘检测算法很好地解决了噪声抑制和精细边缘提取的矛盾,检测出的图像边缘比基本的边缘检测算子清晰,而且抗噪性能强。提取的几何特征信息可以结合遥感图像的光谱、纹理、统计等特征用于遥感图像地物识别与分类,也可以在GIS、摄影测量、计算机视觉等领域和气象、农林、地理、海洋、水利、国土资源和环保等行业使用。     

矿区高分遥感影像智能提取应用研究

文章通过深入研究广西某矿区航空遥感影像,以遥感影像基元模型为基础,辅以土地利用规划、现状信息建立影像基元与地理实体对象之间的关系,构建地理实体逻辑推理组合规则,进行遥感信息地理实体分类提取,进而对分类结果进行精度对比评价,实现高分遥感影像空间信息提取的自动化、智能化处理.     

城市建成区遥感影像边界提取与扩张分析

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。     

空间变异函数等效应椭圆套合方法及其应用

目前,国内外商业地理信息系统(GIS)软件中很少提供空间变异定量分析功能,即使有提供的,也只是停留在二维环境下简单的变异函数计算与基本的拟合层面[1],不仅难以满足空间分析领域对空间变异定量分析的需求,同时从行业应用角度也难以达到分析精度要求。本文以某实验区钻井矿化度数据为例,分析了三维数据场[2]中点阵数据的空间变异分析需求,分析比较了变异函数不同套合方法之间的差异与适用性,重点研究了等效应椭圆套合法,并提出了三维环境下变异函数的套合方法,进行了变异函数套合算法系统的设计、实现与应用,并对其结果进行了验证。     

多时相影像的典型区农作物识别分类方法对比研究

基于甘蔗和玉米的物候特征差异,对多时相影像典型分类方法处理的适宜性和准确性进行了比较研究。并以目视解译结果作为参考数据,利用全样本检验法,对自动分类的结果进行了精度检验。试验结果表明:面向对象法的分类精度最高,总体Kappa系数为0.655,是最适宜的方法;其次是BP神经网络法和光谱角制图法,总体Kappa系数分别为0.635和0.631;而最大似然法和分类后比较法则是不适宜采纳的分类方法,总体Kappa系数分别为0.601和0.577。上述分析可见,它们对遥感分类处理多时相影像识别算法的适用性选取有一定参考意义。     

尼泊尔土地覆被遥感制图及其空间格局分析

尼泊尔作为兴都库什-喜马拉雅区域的重要组成部分,是一个从平原到山地再到高原的典型过渡地带,具有多样且复杂的土地覆被类型。开展尼泊尔国家尺度的土地覆被研究,对该国的国土资源管理、生态环境保护具有重要的科学和实践意义,同时也能为中国倡导的“一带一路”国际区域经济合作战略提供基础数据保障。本文选用Landsat TM影像为数据源,基于面向对象与决策树相结合的土地覆被遥感制图方法,生产了尼泊尔全境2010年土地覆被产品（NepalCover-2010）,该产品包括8个一级类和32个二级类。同时,本文基于Google Earth高分辨率影像获取验证样本开展了NepalCover-2010产品的精度验证工作,并进一步分析了该国土地覆被类型的数量结构特征和空间格局特征与地形、气象要素间的关系。研究结果表明：① NepalCover-2010产品一级类总体分类精度达94.83%,Kappa系数为0.94;二级类的总体分类精度达87.17%,Kappa系数为0.85,能够准确地反映尼泊尔土地覆被类型的空间分布格局,是同类土地覆被产品中精度最好的。② 林地是尼泊尔最主要的土地覆被类型,其面积约占尼泊尔国土面积的41%。耕地次之,其面积占比约为25%,其中水田和旱地的面积分布比例约为2:3。③ 地形和气象要素对尼泊尔的土地覆被类型空间分布格局具有显著影响,自南向北随着地势的抬升,各土地覆被类型出现顺序表现出水田、常绿阔叶林、旱地、常绿阔叶灌木林、常绿针叶林、草原、稀疏植被和冰川/永久积雪的垂直地带性特征。     

主成分分析在遥感影像数据中的实例应用

主成分分析(Principal Component Analysis)是根据变量之间的相互关系,尽可能不丢失信息地用几个综合性指标表示多个变量的方法。在多(高)光谱图像中,由于各波段的数据间具有相关性,因此包含许多冗余信息。通过主成分分析法可以把遥感图像中所含的大部分信息用少数波段表示出来,这样就可以几乎不丢失数据但可以减少数据量,消除冗余信息。在遥感数据处理时用主成分分析法作数据分析前的预处理,以达到数据压缩和图像增强的效果,更加有利于影像信息提取。文章对主成分分析在遥感图像处理中的实际应用进行了实例示范应用研究。     

基于光谱和形状的遥感图像分割质量评估方法

针对多尺度遥感图像的分割质量评估问题,提出了一种光谱和形状相结合的分割质量评估方法。首先,采用超像元方法对图像进行初始分割,将图像过分割为若干区域;其次,根据合并准则迭代合并相邻区域来生成各尺度图像,其中,使用尺度集结构来索引各尺度的区域,使用邻接图来记录各尺度下区域间关系;然后给出各尺度图像形状紧凑性和平滑性的计算公式,并结合各尺度图像光谱特征计算出各尺度图像的同质性和异质性;最后根据贝叶斯风险最小准则选择最优分割尺度。实验结果表明,该方法可以适应不同图像内对象特质,使得最优分割尺度的选择更合理,图像分割效果更佳。     

中国生态环境遥感四十年

生态环境是人类社会生存与发展的基础。快速发展的遥感技术显著推动着生态环境遥感监测能力的提升,有效支撑了国家生态文明建设。从1980年天津—渤海湾环境遥感试验开始,经历了近40年的发展,遥感监测技术已经广泛应用于生态、大气、水、土壤等生态环境保护各个方面,取得显著成效。本文回顾了我国生态环境遥感技术近40年的发展,通过典型或重要应用案例,系统梳理了遥感技术在生态环境监测、对地观测能力、支撑生态文明建设等方面应用的发展历程。生态环境遥感监测能力发展主要表现在应用领域逐步扩大、监测精度明显提升、监测时效大幅增强;对地观测能力发展主要分为国外卫星为主期、环境卫星发展期、高分卫星应用期3个阶段;支撑生态文明建设的重大事件主要包括全国生态状况定期调查评估、污染防治攻坚战、应急与监督执法等方面。本文结合国家战略和技术发展,对今后生态环境遥感的发展提出了一些思考。     

首都圈“京津冀”三轴线城市空间格局的遥感分析

城市空间结构是城市规划和发展的基础研究内容之一,特别是以城市群综合发展的区域经济体成为当前城市发展的主要形态,以首都北京为核心的首都圈则是其中具有代表性的城市群,许多学者将该区域作为城市格局研究的首选对象。本文针对首都圈“京津塘、京唐秦、京保石”三条发展轴线内的主要城市,从区域内城镇体系空间结构、道路基础设施空间布局、...     

证据推理的遥感图像分类方法与应用

遥感图像分类一直是遥感研究领域的核心问题。然而,传统遥感分类方法在地物复杂地区不能取得满意效果。不但分类精度不够理想,分类灵活性也存在不足。本文尝试引入证据推理"软"分类方法,选择小兴安岭山区一景TM遥感图像,基于用户知识和经验,通过人机交互处理,以累计信任度(CBV)最大为划分像元归类的原则得到证据推理方法的分类图像。结果表明,整体分类精度从最大似然法的78.74%提高到82.28%,kappa系数从0.67提高到0.71。但该方法对于裸地分类精度不高,通过人为设定各类别CBV阈值的方法,获得了人为干预的证据推理方法分类图,其整体分类精度达到了87.80%,kappa系数也达到了0.81,所有类别的生产者和用户精度相比于最大似然法都有提高。研究表明,证据推理方法在遥感分类精度和分类灵活性方面都具有优越性。     

遥感影像像元级融合方法与试验评价分析

不同遥感影像有着各自的优点和局限,遥感影像融合就是为了充分利用它们的优点进行互补得到新的影像。采用PCA、Brovey和小波变换三种方法对SPOT多光谱影像和全色影像进行了像元级的影像融合,小波变换采用的Mallat算法和双正交小波函数,双正交小波函数的优点是小波逆变换时不会导致相位失真,论文对融合结果进行了光谱质量和空间质量两方面的定性和定量的评价。结果表明,小波变换融合影像是三种变换中最优的,同时在小波变换中采用不同的小波基函数的融合结果在光谱质量和空间质量方面也有很大的差异,可根据实际需要选用合适的小波基函数。     

高分辨率遥感影像阴影与立体像对提取建筑物高度比较研究

建筑物高度信息的快速准确获取对于城市规划管理、生态环境评价具有重要意义。本文以南京市主城区为研究区,选择2011年Geoeye-1卫星高分辨率遥感影像立体像对数据,结合Google Earth数据及实地建筑物高度测量,分别利用单幅遥感影像和立体像对计算建筑物高度,并以实测建筑物高度数据验证不同方法的提取精度,进而比较这2类方法的优缺点。结果表明：利用立体像对提取建筑物高度的方法更加精确,提取结果误差在2.8 m以内,能够快速地获取大范围建筑物高度,具有实用价值;单幅遥感影像阴影提取建筑物高度适用于建筑物高大、毗邻建筑物间隙大、周围无遮挡的情况,而立体像对提取建筑物高度不受建筑四周环境影响,在建筑物密集分布、高度均一的情况下,其普适性更强。