包络线去除的丘陵地区遥感影像阴影信息重建

中国西南丘陵常态山和喀斯特山交错分布,遥感影像普遍存在山体阴影,分布零散且无规律,基于DEM的地形校正模型(C校正等)虽然算法成熟、易于操作,但在复杂地形区存在误差。引入基于相似像元包络线的阴影校正方法(CR校正),按照阴影提取、包络线去除、相似像元寻找和阴影亮度重建的步骤,采用西南丘陵地区Landsat 8 OLI影像进行验证实验。结果表明:CR校正后,阴影区的视觉特征与邻近非阴影区趋于一致,阴影像元亮度有明显提升;校正后影像主要波段标准差减小,与非阴影区参考光谱的相对均方根误差在2.919%以内,最低仅为0.516%;自动分类精度从43.59%提高到61.57%,CR校正有效提高了有阴影的丘陵地区遥感影像质量。     

Landsat8影像中云和阴影的去除方法及应用

云的干扰严重影响了遥感影像的数据生产和应用,针对青海大面积地区无云数据严重缺乏而造成的遥感影像数据生产应用困难问题,研究Landsat8影像中云及云阴影去除的方法与流程,利用Landsat8遥感影像的光谱特征及其卷云波段,设计云及阴影区域检测模型,检测多种云覆盖情况下的云影响区域,通过多时相遥感影像的配准、相关分析、最小二乘拟合等图像运算得到消除或弱化云影响的遥感影像。同时,应用此方法进行数据生产,为青海地区实际项目实施提供高质量的无云遥感影像数据源。     

Landsat TM遥感影像中厚云和阴影去除

提出了一种新的利用多时相Landsat TM影像数据进行的厚云及其阴影去除的方法。该方法通过分析厚云及其阴影的光谱特征, 设计了厚云和云阴影识别模型。该算法的实现是采用图像配准技术、非监督分类、像元替换等运算, 计算出厚云和云阴影区域的TM影像替换数据, 进而得到消除或者减少云影响的TM遥感影像。试验结果表明本文提出的厚云及其阴影去除方法效果很好, 能消除或者弱化云对TM影像数据的影响。     

遥感影像阴影多波段检测与去除理论模型研究

阴影是遥感影像的基本特征之一，它使地物目标反映的信息量有所损失或受到干扰，而去除阴影一直是遥感影像处理的难题。从研究遥感影像阴影产生机理出发，提出了一种多波段检测阴影的方法和基于能量信息补偿去除阴影的理论模型。通过IKONOS影像进行方法与模型验证，真实再现阴影区地物特征，增加影像信息量，提高数据质量。     

融合多光谱影像的高光谱影像厚云去除方法

云遮挡对高光谱影像的应用造成了不可忽视的影响。现有云去除方法通常利用时域近邻的同源影像提供辅助信息。然而,高光谱影像(如GF-5和EO-1高光谱影像)较低的时间分辨率导致同源辅助影像中可能存在较大的地物覆盖变化。时间分辨率更高的多光谱影像(如Landsat 8 OLI影像)能提供时间上更接近于高光谱云影像的辅助信息,从而减少地物覆被变化带来的影响。为应对高光谱和多光谱波段之间差异较大的问题,本文基于空谱随机森林(spatial-spectral-based random forest,SSRF)方法,提出一种利用多光谱影像(Landsat 8 OLI影像)对高光谱影像进行厚云去除的方法,将其简记为SSRF_M。SSRF_M较强的非线性拟合能力使其能够综合利用多光谱影像所有波段的有效数据对各个高光谱波段进行重建。本文使用GF-5和EO-1高光谱影像进行模拟云去除试验,视觉和定量评价结果均表明,与利用时间间隔更长的同源辅助影像的方法相比,本文方法能获得更高精度的云下信息重建结果。     

Landsat 8全色影像阴影的扁平冰山出水高度提取

冰山出水高度是测量冰山厚度进而估算冰山体积的一个重要几何参数,是定量评估冰山对海洋的淡水输入量的基础。冬季冰山在海冰上成影且阴影较长,本文提出利用阴影测高模型高精度测量冰山出水高度的方法。试验选择2016年8月29日、9月7日和9月16日中心太阳高度角分别为5.43°、7.49°和11.01°的3期Landsat 8全色15 m影像,以独立扁平冰山为例,自动提取冰山在海冰上的阴影长度计算冰山出水高度,并利用不同时相同名成影点进行交叉验证评估测量精度。结果显示：阴影长度测量误差优于1个像元,在太阳高度角低于11.01°时,全色15 m影像提取的冰山出水高度均方根误差（RMSE）低于2.0 m,平均绝对误差（MAE）低于1.5 m。由此表明：在冬季低太阳高度角下,Landsat 8全色15 m影像可用于高精度测量冰山出水高度,具有大范围测量南极冰山出水高度的潜力。     

多光谱遥感影像阴影提取

以资源三号卫星多光谱影像为研究数据,通过近红外波段进行阈值分割,得到含有水体及噪声的阴影区域;然后,对初次分割结果在其余波段进行二次分割达到剔除噪声和提取阴影区域的目的;之后对原始影像进行边缘检测与提取,结果与阈值提取结果进行叠合,通过膨胀或腐蚀对阴影提取结果进行修正;最后,得到较好的阴影提取效果。     

陇东先秦遗址多光谱遥感与遗址预测模型研究

考古遗址预测模型(SPM)在考古学研究和文化资源管理中有着广泛的应用,但传统的构建方法过度依赖数字高程模型(DEM),对多光谱遥感数据的应用较少.本项研究以陇东黄土高原地区的区域考古调查为例,利用第三次全国文物普查数据、商业DEM数据和Landsat 8 OLI多光谱遥感数据,构建3种考古遗址预测模型(DEM模型、多光...     

AVHRR NDVI和MODIS NDVI一致性评估

以AVHRR传感器和MODIS传感器为研究对象,以冠层辐射传输模型模拟植被多种状况下的冠层反射率为基础,得到对应于AVHRR和MODIS红光和近红外波段的反射率,计算并比较这两种传感器提取的NDVI结果。研究表明,这种方法从新的角度评估了AVHRR NDVI和MODIS NDVI产品之间的一致性,并提供了对应的校正系数。     

WorldView-2影像与OLI影像协同岩性模糊分类

Landsat系列、ASTER等中等空间分辨率遥感数据（中分数据）覆盖了碳酸盐矿物、粘土矿物、铁氧化物矿物等矿物的诊断光谱区间,广泛应用于矿物、岩石信息提取,但受限于空间分辨率,混合像元现象明显,严重制约了其岩性分类精度。WorldView-2、QuickBird等高空间分辨率遥感数据（高分数据）提供了岩石地层表面丰富的空间结构信息,同时空间分辨率的提高也是缓解混合像元效应的最有效途径,但高分数据覆盖的光谱区间往往较窄,难以满足大多数特征吸收谱段位于短波红外、热红外区间的矿物、岩石信息提取。在岩性自动分类方法上,前人研究中仍以采用基于像元的分类方法为主,分类结果的“椒盐现象（Salt-and-pepper,出现在分类结果图中大量孤立的错分点或小图斑）”严重。为结合中分数据的光谱信息优势和高分数据的空间结构信息优势,同时减少基于像元的岩性分类方法中的“椒盐现象”,提高岩性自动分类精度,本文以Landsat 8 OLI数据和WorldView-2数据为例,提出了一种协同中、高分遥感数据进行面向对象的岩性模糊分类的方法。首先通过“结构协同”和“光谱协同”方案对WorldView-2数据和OLI数据进行信息协同,利用主成分变换对协同后数据的纹理信息和光谱信息进行压缩和增强,然后将增强后的纹理信息和光谱信息进行波段绑定,并进行多尺度分割。根据岩性单元间的光谱特征和纹理特征的差异,构建各岩性单元的模糊逻辑隶属度函数,实现对研究区岩性的模糊分类。实验结果表明,该方法成功划分了岩性单元的分布,总体岩性分类精度为89.35％。     

基于植被指数阈值法的城市边界动态监测技术研究

社会经济的高速发展带动了城市的空间扩展,引起了城市土地利用结构的变化。为了对城市建设用地和城市发展规模进行合理的调控,应该对城市的扩展进行动态监测。在城区扩展动态监测方面,遥感和地理信息系统已经得到了一定的应用。本研究以湖北省武汉市为例,利用2002年7月9日陆地卫星ETM＋数据,在遥感和地理信息系统技术支持下,开展武...     

基于Landsat8卫星数据的城市相关指数变化分析

基于Landsat8 OLI遥感影像数据,提取了与城市环境密切相关的NDVI、NDBI、NDWI和LST,分析了不同地物类型遥感指数的分布特征和不同时间序列的变化特征;进一步探讨了NDVI、NDBI与LST的相关性,可为研究城市热岛效应提供依据。结果表明,山地的NDVI最大,建筑用地密集区域的NDBI、LST最大,水体的NDWI最大,且建筑用地的NDVI、NDBI随时间变化较稳定。     

基于NDVI和LSMM的干旱区植被信息提取研究——以新疆吐鲁番市为例

植被是干旱区生态建设重要的组成部分,而植被覆盖度是生态环境变化的重要指示,是评价生态系统健康的前提条件。本文在遥感等技术的支持下,以landsatTM影像为数据源,选用归一化植被指数(NDVI)和线性光谱混合分析模型(LSMM)两种方法进行分析比较,提取吐鲁番市近20年植被覆盖度,并对该地区植被覆盖度的演变特征进行分析。结果表明:①LSMM方法能较好地提取干旱区植被信息,指标简单且分类精度较高。②NDVI方法提取植被时,受到很多限制,在干旱区不宜采用。     

深度置信网络算法反演Landsat 8 OLI气溶胶光学厚度

传统的气溶胶遥感反演算法在地表反射率较低、结构较为均一的海洋及浓密植被等区域的气溶胶反演可以达到较高的精度,而在城市、矿区等高亮度、高异质性区域的气溶胶反演中仍面临较大的挑战。当地表反射率较高时,卫星传感器获取的对气溶胶具有标识性的信息不足,导致了气溶胶反演的困难。为更大程度地挖掘卫星信号中对气溶胶具有标识性的信息,本文提出使用深度学习技术的气溶胶遥感反演算法,用于Landsat 8 OLI传感器的气溶胶反演。选择全球不同区域的AERONET站点气溶胶实测数据以及对应区域的Landsat 8 OLI传感器的观测几何角度和表观反射率数据,根据合理的时空匹配原则构建样本数据。选择深度置信网络,在合理设置训练批次和训练次数的基础上对网络进行训练和测试,生成关于卫星传感器数据的气溶胶光学厚度拟合网络模型,实现气溶胶遥感反演。使用独立的AERONET站点气溶胶实测数据对反演结果进行了验证,结果表明：该方法可反演不同地表类型区域连续空间覆盖的气溶胶光学厚度,且达到了较高的精度（R=0.8745,RMSE=0.0391,MAE=0.0616,EE=87.94%）。与传统的方法相比,本方法基于单时相卫星遥感数据即可实现气溶胶的高精度反演,简化了气溶胶反演的步骤,提高了气溶胶反演的稳定性和时空适应性。     

融合多源时序遥感数据大尺度不透水面覆盖率估算

不透水面信息是监测城市扩张及区域生态环境变化研究的重要指标,基于遥感技术对地表不透水面信息进行快速提取具有重要意义。传统大范围不透水面覆盖率估算模型主要基于单一遥感信息与不透水面比例之间的相关性,通过单因子回归模型实现不透水面覆盖率的估算。受限于单一遥感信息的信息量及普适性等影响,这类方法在大尺度不透水面提取中具有较大局限性,估算结果的区域适应性存在较大差异。针对该问题,本文提出基于多特征遥感信息进行不透水面估算的方法,以弥补单一特征在大范围不透水面提取中的不确定性。该方法首先以多时相MOD13Q1、MOD09A1产品、夜间灯光数据（NPP-VIIRS）和Landsat 8 OLI为遥感数据源,从不同角度构建突出不透水面信息的多个指数特征;在此基础上利用多元回归模型建立多因子不透水面覆盖率估算模型,进而实现大尺度不透水面覆盖率的遥感估算。本研究选择分布于全国范围内13个典型城市作为主要研究区对提出的模型进行了验证,结果表明：该方法能够适应不同区域不透水面覆盖率的估算,在复杂城市区域表现出较传统方法更好的效果,明显改善了城市内部不透水面覆盖率的估算精度。     

Comprehensive study of the biophysical parameters of agricultural crops based on assessing Landsat 8 OLI and Landsat 7 ETM+ vegetation indices

For three agricultural crop types, winter wheat (Triticum aestivum L.), barley (Hordeum vulgare L.), and canola (Brassica napus L.), we estimated biophysical parameters including fresh and dry biomass, leaf area index (LAI), and vegetation water content, for which we found the equivalent water thickness (EWT), fuel moisture content per fresh weight (FMC_FW), and fuel moisture content per dry weight (FMC_DW). We performed these estimations using data from the newly launched Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) sensor, as well as its predecessor the Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+). Progress in the design of the new sensor (i.e., Landsat 8), including narrower near-infrared (NIR) wavebands, higher signal-to-noise ratio (SNR), and greater radiometric resolution highlights the necessity to investigate the biophysical parameters of agricultural crops, especially compared to data from its predecessor. This study aims to evaluate vegetation indices (VIs) derived from the Landsat 8 OLI and the Landsat 7 ETM+. Both the Landsat 8 OLI and Landsat 7 ETM+ VIs agreed well with in-situ data measurements. However, the Landsat 8 OLI-derived VIs were generally more consistent with in situ data than the Landsat 7 ETM+ VIs. We also note that the Landsat 8 OLI is better able to capture the small variability of the VIs because of its higher SNR and wider radiometric range; in addition, the saturation phenomenon occurred earlier for the Landsat 7 ETM+ than for the Landsat 8 OLI. This indicates that the new sensor is better able to estimate the biophysical parameters of crops.     

利用遥感影像进行植被分布分析

植被是生态环境的重要组成要素,它与一定的地形条件相适应。本文以吴起县遥感影像及地形数据为基础,集成使用RS,GPS及GIS技术,以NDVI植被指数计算为核心完成了植被覆盖度的动态监测及分析,植被群落已基本恢复成能与环境相适应的稳定群落,封禁效果基本稳定,林地面积、植被覆盖度等指标明显上升。植被覆盖度面积逐年增加,部分地区还出现了较为明显的逆转现象,整个研究区的生态环境呈现良性发展态势。     

水文资料缺乏区河流流量遥感估算模型研究

针对偏远地区河流上无水文站点,缺乏河川径流量监测数据的问题,该文以黑河中游地区为例,利用2005—2010年夏、秋两季的Landsat TM/ETM+/OLI影像,提取黑河中游S213桥断面的河水边界及河流宽度,结合已有的断面流量数据,通过建立宽度-流量曲线得到河流流量估测模型,模型估测和实测径流量具有较好的一致性(R2=0.82)。该文同时对河宽提取误差进行精度验证,结果表明提取误差对模型的影响较小(R2在0.81～0.83,绝对误差<2%)。为了证明模型的外推性,该文将模型应用于S213桥断面2011—2015年和高崖断面2005—2014年的流量估测,结果表明,两个断面的模拟结果与实测数据均具有较高相关性。综上结果表明,该文的河川径流遥感估算方法具有较好的精度和外推适用性。     

基于Landsat遥感数据武汉地区植被覆盖度动态变化监测分析

旨在研究受人类经济活动影响的植被资源及其动态变化趋势的程度,采用基于归一化植被指数的像素二分模型,利用2002—2010年(武汉市每年8月)的卫星遥感数据,对武汉地区6年间的植被覆盖变化进行监测分析。结果表明,植被覆盖度变化与武汉GDP增长率有着紧密联系:2002—2007年,武汉经济较缓慢上升,植被覆盖度基本维持在55%左右;而2007—2008年武汉GDP总值增长率高达26.06%,但随之而来的是植被覆盖度由高峰期的61.68%下降到49.18%,是历年来的最低水准; 2008—2010年经济发展放缓,植被指数有小幅度回升。人类经济活动是影响植被资源的重要因素。