基于多时相协同变化检测的耕地撂荒遥感监测

针对地表覆被复杂、地块破碎等原因导致的撂荒地提取精度较低问题,提出一种基于多时相协同变化检测的耕地撂荒信息提取方法。以河北省石家庄市鹿泉区为研究区,采用Sentinel-2A和Landsat 7多光谱影像,在野外样本的支持下,分析耕地各种覆盖类型的归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）季相变化规律,以季节性撂荒、常年性撂荒、冬小麦、多年生园地为分类体系,构建多时相协同变化检测模型,开展研究区耕地撂荒状态遥感监测。研究结果表明：基于Sentinel-2A影像的季节性撂荒和常年撂荒耕地的分类精度分别为95.83%和96.55%;基于Landsat 7影像的季节性撂荒和常年撂荒耕地的分类精度分别为91.67%和93.10%;2019年鹿泉区季节性撂荒占耕地面积的4.7%,常年撂荒耕地占7.1%。利用该方法能够快速、准确地获取研究区耕地空间分布、面积等信息,对于不同分辨率的影像均具有较好的撂荒地提取精度。     

基于分区和多时相遥感数据的山区植被分类研究

山区地形的特殊性导致了山区植被分类的复杂性。位于不同光照区域的同种植被,其光谱亮度值具有较大差异,分区使分类规则及阈值的设计更具针对性。多时相遥感数据能够充分利用不同植被类型间光谱特征时间效应。基于此提出了利用分区和多时相遥感数据进行山区植被的分类研究。研究表明,该方法在山区植被分类中具有明显的技术优势,分类总体精度和kappa系数分别为81.3%和0.72。     

基于多时相遥感和GIS技术的湿地识别研究

本以江苏省洪泽湖湿地为例,首先利用秋季成像的TM影像进行分类,采用了混和分类法。然后利用同年度春季成像的TM影像制作湖泊掩膜来纠正分类中湿地类型与高地类型的错分现象。研究发现,该方法能有效地降低分类的误差,提高分类的精度。     

数据驱动的植被总初级生产力估算方法研究

植被总初级生产力（Gross Primary Production,GPP）是指在单位时间和单位面积上,绿色植物通过光合作用固定二氧化碳所产生的全部有机物同化量,对GPP的准确估算有助于碳循环的研究。为了提高GPP的估算精度,将机器学习技术与遥感技术相结合,首先利用GEE平台下的遥感数据以及中国陆地生态系统通量观测研究网络的通量塔实测GPP数据,建立数据集。然后使用随机森林作为估算模型,建模后根据数据特点对模型调参。最后获得模型的预测结果,决定系数R²为0.87,均方根误差RMSE的值为1.132 gC·m^-2·d^-1。这说明随机森林模型可以较为精确地估算GPP。结果发现,以大数据以及人工智能为代表的计算机技术飞速发展,将为遥感技术注入新的活力,使遥感技术走向更加成熟的发展应用阶段。     

基于分类融合的武汉市多时相遥感影像监测

利用多时相遥感影像监测环境变化是目前最快捷和有效的手段之一。本文以武汉市两个时期的 TM卫星影像为试验数据 ,通过使用分类融合的方法 ,监测武汉市的水面、城区和树林的动态变化 ,并分析了变化的原因和对环境的影响 ,提出了武汉市改善环境的方法和建议     

结合Landsat时序遥感干扰检测的福建将乐县森林林龄估算与评价

高精度的森林林龄可以改善森林生物量、蓄积量、碳储存量等的估算精度。为提高频繁发生干扰区域森林年龄估算精度,以森林干扰强度较大的福建省将乐县为例,通过构建将乐县1987～2019年Landsat时序数据集,利用LandTrendr算法获得森林干扰开始时间节点特征,与林龄建模,实现干扰区林龄估算;接着利用GF-1号影像的波段、植被指数、纹理以及地形因子特征,通过递归特征消除的随机森林算法,与林龄建模,实现非干扰区林龄估算;最后将两部分的林龄合并,得到研究区2019年森林年龄。结果表明：(1)将乐县森林干扰总面积为346.37 km2,其中,针叶林、阔叶林干扰面积占比75.06%;(2)利用LandTrendr算法的干扰开始时间节点估算的林龄误差（RMSE=1.91 a）较小,模型精度（R2=0.94）较高;(3)通过递归特征消除的随机森林算法估算的针叶林、阔叶林林龄的R2和RMSE分别为0.64、0.48和4.71 a、12.71 a。研究表明：结合长时间序列的干扰算法可以有效提高干扰区森林年龄估算精度,为亚热带山区的区域尺度上进行森林林龄估计提供参考。     

基于随机森林的多源遥感图像特征融合方法研究

为了提高多源遥感图像在低分辨率成像环境下的检测识别能力,提出基于随机森林的多源遥感图像特征融合方法.采用增强型D-ASPP结构滤波分析的方法,建立低分辨率多源遥感图像滤波成像分析模型和三维成像模型,通过提取多源遥感图像的多分辨边缘特征信息,建立低分辨率多源遥感图像的特征分割模型,利用空间维度匹配进行遥感图像的特征匹配,...     

基于光谱特征的闽江干流叶绿素a遥感反演北大核心CSCD

城乡化发展与基础设施建设滞后之间矛盾的深入导致面源污染和工业废水排放对于闽江水质造成了一定影响,因而对闽江叶绿素a进行实时监测及污染物迁移动态监测,是闽江水质治理的关键步骤。文章基于四年实测光谱及水质数据,通过闽江干流实测水体光谱特征分析以及遥感影像敏感波段分析,确定了闽江干流丰、枯水期叶绿素a光谱特征存在差异,并利用多元回归及机器学习分别构建了丰、枯水期闽江干流叶绿素a浓度反演模型,通过精度验证确定了丰、枯水期叶绿素a的最佳遥感反演模型。     

基于随机森林的土地利用变化及城市驱动分析

城市发展对土地利用影响较大,是土地利用变化重要驱动力.为研究平潭综合试验区发展对土地利用的影响,以1984、1990、1996、2003、2010和2017年的Landsat陆地卫星遥感影像为数据源,采用随机森林对海坛岛土地利用进行分类,对5个阶段的土地利用变化情况、城市扩张及扩张对其他地类的影响进行了定量分析.结果表...     

基于数据驱动的风洞风机故障诊断研究

风洞风机是风洞动力系统的核心部件,是提供风洞试验条件必须的动力源。目前在国内外低速风洞设备中,主要使用大功率电机驱动风扇,其故障集中发生在电机和风扇机构上,一旦发生故障会造成大量的停机时间,严重影响试验工作。基于风机运行采集的大量数据,将故障预测与健康管理(PHM)技术应用于风洞风机故障诊断研究,重点探讨风机故障诊断系统构建的关键步骤,以期达到提前诊断风机故障的目的。数据分析使用主成分分析(PCA)法提取风机多维故障特征,选用随机森林(RF)算法诊断风机故障状态,并探讨了两种适合算法的硬件搭建方法。通过试验验证,RF算法具有很好的故障分类能力,平均分类准确率达94%、召回率95%、查准率94%,可精确区分风洞风机故障状态。     

海洋遥感特征及其发展趋势

系统地介绍了海洋遥感的概念、特征探测内容、应用领域以及国内外进展情况。在充分研究海洋遥感现状的基础上，分析了海洋遥感的发展趋势，提出了适应此种趋势的相应对策。     

遥感大数据在水利中的应用及发展

首先回顾国内外遥感技术的发展历史;其次总结遥感数据在水利中的应用,尤其是在洪涝灾害监测评估中水体的动态监测、旱情灾害监测中土壤含水量监测、地表水源监测中水体边界和面积的提取及水土保持监测中植被覆盖度等环境因子的提取中的应用;最后结合现代信息技术手段,展望遥感大数据在水利应用中的前景,即形成由水利大数据到知识库,再到知识图谱,最终利用可视化应用服务水利行业的整体应用框架,利用微观宏观知识的融合,可服务于水利科学机理揭示,并提升水利管理的实时性、精准性、科学性和智能性,符合水利信息化的新时代要求。     

数字城市中遥感数据共享服务的研究

作为一种重要的空间信息资源,遥感数据的共享在数字城市建设中具有重要的意义。本文给出了一个数字城市遥感数据共享的框架,即以服务为核心,包括管理层、数据层、共享服务平台层以及应用层,并讨论了实现共享服务平台的若干关键技术。最后通过一个原型系统的实现,表明本文提出的框架在实际的数字城市建设中具有一定的可行性。     

航空高光谱遥感的发展与应用

概述了成像光谱遥感技术的内涵、高光谱数据的特点、成像光谱仪的主要类型、数据处理软件以及光谱数据库建设等内容。在此基础上,综述了航空成像光谱技术在海洋、环境资源勘探以及植被与生态遥感等方面的应用现状。最后对高光谱遥感技术的发展方向提出了几点建议。     

遥感分类精度对湿地模拟预测的影响分析

湿地是生态系统中最为重要的一个生态系统,同时也是近些年来遭受人类活动破坏最为严重的生态系统。近些年来,关于湿地的保护也引起了人们的广泛关注。本文以三江保护区的1999年和2007年两期TM遥感影像为基础,结合人工神经网络和元胞自动机模型,通过对不同分类精度的一系列遥感分类影像作模拟预测,比较分析它们的预测精度,最后结果表明:分类精度和模拟预测精度有着正相关的线性关系,当分类精度达到(Kappa系数)0.75以上时,预测的精度(Kappa系数)才可以达到0.69以上。这一结论为利用元胞自动机模拟预测湿地的空间格局演化时分类精度的选择提供了一定的指导。最后,用此元胞自动机模型预测了2015和2023两年的该区域湿地空间格局图,为三江保护政策的实施提供了一定的依据。     

辽东地区矿化蚀变遥感信息提取的研究和应用

针对工作区(辽东-吉南)植被覆盖率高,河流水体及冲积物等干扰信息多的特点,本文采用比值法、主成分分析法和光谱角制图法相结合,进行大面积遥感矿化蚀变异常信息的提取;在矿化信息分割过程中,引入面向对象的思想,基于实地考察的蚀变信息提取模型,结合矿点、地质构造和遥感图像光谱特征和色彩等多种信息,对图像波段和像元统一进行因子分析和处理,确立切割阈值,克服了主成分变换后主成分分量物理意义不明确的缺点。本次工作建立起植被覆盖地区的遥感矿化蚀变异常提取的一套有效的技术体系,在遥感应用于找矿具有很强的现实意义。     

基于遥感和陆表信息集成的广东省土地覆盖分类方法研究

土地覆盖信息是估算地-气间的生物物理过程和能量交换的关键参数,也是区域和全球尺度气候和生态系统过程模型所需要的重要参量。如何高效地利用遥感数据提取土地覆盖信息是当前研究迫切需要解决的问题。面向对象的分类方法不但充分利用了遥感数据的光谱信息,同时也利用了影像的纹理结构信息和更多的地物分布信息关系,在遥感分类中具有较大的潜力。研究基于2010年多时相的环境卫星数据、TM数据以及DEM数据,并结合地表采集的4000多个样点数据,采用面向对象的分类方法对广东省土地覆盖进行分类。经采样验证,广东省土地覆盖平均精度为85%,分类结果精度远高于常规的分类算法,说明结合陆表信息的面向对象分类方法比常规的分类算法更具有优势,可以实现高精度的土地覆盖分类。     

AVHRR、VEGETATION和MODIS时间系列遥感数据产品现状与应用研究进展

全球时间系列卫星遥感产品自产生之日起就得到了高度关注,被广泛地应用于全球、洲际和区域的地表动态监测,并与气温、降水等气候变化表征参数结合起来,应用于全球变化分析。随着时间系列的逐渐延长和新兴传感器的不断涌现,时间系列遥感产品的内容和应用领域更是得到了极大扩展。主要介绍了:①当前国际上流行的可见光/近红外、短波红外和热红外时间系列卫星数据产品的发展现状,传感器主要包括AVHRR、VEGETATION和MODIS。早期以开发波段信息和植被指数等基础数据为主,当前大量专题产品的生产得到广泛开展;② 在数据产品的进一步处理和分析方面,重点介绍了时间系列重建、比较和延长、产品真实性检验的研究进展和发展趋势;③在数据产品应用方面,重点介绍了地表覆被特征的动态监测、物候和种植结构等信息提取、遥感产品在模型中的应用等方面的研究进展和发展趋势。     

关于微机遥感图像处理和GIS软件包ERDAS的介绍

ErdaS软件是美国比较成熟的集遥感图像处理和GIS于一身的软件包。介绍了该软件包的硬件环境及软件功能，并附有主要程序及功能一览表。