基于EDLines的遥感影像直线快速提取方法研究

随着现代科学技术的发展,大数据已经成为这个时代的标志。因此快速、准确地采集图像数据变得十分重要。本文研究的是实时线段检测算法EDLines,首先通过实验对比分析及所给公式,可以获得梯度幅度和方向、线验证参数、梯度阈值、锚点阈值和扫描间隔参数值,基于所获得的参数值,在处理不同类型图像时不需要改变其参数就能获取准确的结果,然后对所研究的算法EDLines与现今已知运行较快的直线提取算法进行对比分析,得到本文所研究的EDLines算法相比较其他直线提取算法都具有最优性。最后,根据本文研究的EDLines算法对遥感影像进行直线提取,获得清晰且假阳性较少的直线提取图像。超高的精度和计算速度使实时计算机视觉和图像处理的应用迈出了崭新的一步。     

基于长时间序列遥感数据的阿伯德尔国家公园 生态环境质量评价

阿伯德尔国家公园位于号称肯尼亚“水塔”的阿伯德尔山脉上,是肯尼亚重要的旅游景区和珍稀动植物保护区,开展该地生态环境质量评价对肯尼亚水资源保护与可持续发展具有重要的意义。本研究基于1987-2018年的Landsat系列遥感数据,通过计算综合遥感生态指数RSEI,结合趋势线分析法对阿伯德尔国家公园近32年间生态环境质量变化进行客观定量分析。研究结果显示：① 1987-2018年研究区RSEI均值从0.62下降到0.51,生态环境质量退化的区域面积为551.52 km ²,占总面积的71.85%,表明在气候变化和人类活动影响下,1987-2018年研究区的环境状况呈恶化趋势;②环境质量显著恶化的区域主要分布于亚高山植被区和东部低海拔森林覆盖区,亚高山地区植被生态系统结构单一,稳定性差,对气候变化和人类活动更为敏感;而东部区域存在过度开发,非法砍伐森林等现象,且旅游开发强度大,环境恶化与人类活动密切相关。     

甘肃省舟曲特大泥石流的遥感影像特征及古泥石流遥感识别的地质意义

2010年舟曲特大泥石流是舟曲地区第四纪以来泥石流最新暴发期内强烈活动的体现,所造成的人员伤亡及财产损失堪称世界泥石流灾害史之最。准确分析该地区泥石流的空间分布规律及预测未来泥石流暴发时间可为泥石流的防灾救灾提供科学的依据,其首要任务就是利用一种先进技术对不同时期的泥石流堆积物的空间分布进行快速、准确的识别。遥感技术具有数据获取量大、空间分辨率高及快速等方面的独特优势,可在舟曲特大泥石流及不同时期古泥石流堆积物识别中发挥重要作用。在高分辨率的航空遥感影像上,舟曲特大泥石流具有明显的光谱特征,可用于准确圈定泥石流灾害的范围; 泥石流堆积物在沟谷两侧形成的侧碛堤及在堆积区末端形成的扇形地等形态特征也是识别泥石流的另一个重要标志。舟曲县城东南瓦厂村南及马莲坪村西南白龙江支流沟中的垄岗状堆积物和沟口处的扇形地堆积体在光学遥感影像上具有典型的古泥石流堆积的形态特征,雷达遥感的后向散射系数对比分析和对堆积物剖面的沉积特征分析也证明古泥石流的存在。研究结果表明,通过多期次、多空间分布的现代和古泥石流的对比,不仅可以揭示舟曲地区第四纪以来泥石流发育历史并间接反映地质尺度上气候变化特点,还可为未来泥石流的易发性分析提供数据支撑,因此泥石流堆积物的遥感直接识别具有重要的地质意义。     

岷江流域映秀—茂县段地震次生地质灾害分布规律及发展趋势分析

2008年汶川大地震引发了岷江流域映秀—茂县段极为严重的地震次生地质灾害。利用震后多期高分辨率航空遥感数据并结合解译标志,快速、准确地分析研究区灾害的分布规律及发展趋势,对科学指导灾后重建具有重要意义。次生地质灾害分布规律主要表现为:1滑坡、崩塌及其过渡类型——崩滑为主要的次生地质灾害类型(占90%以上);2次生地质灾害广泛分布在岷江两岸山坡,但在映秀—汶川段的发育程度和规模比汶川—茂县段大得多。研究区次生地质灾害发展趋势分析结果表明:1地震形成的滑坡体趋于稳定,但解译的21个潜在滑坡体中部分已出现活动迹象,其中斗簇和沏底关2个潜在滑坡群更为明显,应对其进行遥感连续动态监测;2泥石流为研究区今后最主要的灾害类型,其中映秀—汶川段为最主要的发生地段。     

北京山区土地利用转移的系统性和随机性

从统计学的角度出发,通过深入分析土地利用转移矩阵,将北京山区土地利用转移过程分为系统转移和随机转移。从同时发生的系统性增加和系统性减少推断出土地利用变化的优势信息有:高覆盖度草地和其他林地转换为耕地;耕地和疏林地转换为其他林地;疏林地转换为高覆盖度草地;耕地和高覆盖度草地转换为水域;耕地转换为建设用地。其中耕地向其他林地和建设用地转移的面积都很大,且系统性转换优势明显;其他林地转换为耕地、疏林地转换为高覆盖度草地虽然不具有数量上的转换优势,但该转换属于很强的系统性转换。该方法能快速挖掘最具系统优势的土地利用转移信息,有助于科研人员将土地利用格局和变化过程联系起来,为土地资源管理提供有用信息。     

基于Landsat影像的斯里兰卡内陆湖库水体时空变化分析

斯里兰卡是海上丝绸之路沿线重要节点,降雨量丰富但时空分布不均匀,存在明显季节性缺水,其内陆湖库水体面积变化监测对水资源开发利用具有重要指导作用。为了解斯里兰卡湖库水体空间分布特征与时间变化规律,本文基于Landsat系列影像数据,对比分析不同水体提取模型在影像上的水体提取精度,确定最优算法;选取典型湖库分析其面积年际和年内的动态变化特征。以1995、2005和2015年为基准研究年份,采用最优水体提取模型对全岛内陆湖库水体进行提取,利用面积将湖库分为4个等级,统计各年份不同等级湖库的数量和面积数据,分析其时空变化特征。研究结果表明:①基于大津法(OTSU)的归一化水体指数(NDWI)水体提取模型提取水体的精度最高,总体精度在97%以上,误提率和漏提率最低,适合于斯里兰卡地区水体的提取;②1988-2018年同期8月的典型水库面积总体呈现波动增加的趋势,1992年水库面积最小,2013年水库面积最大;水库面积年内变化较大,其中2017年最大面积出现在2月,最小出现在9月,与雨季和旱季结束月份基本一致,且2月面积是9月面积的2.24倍;③1995-2015年同期,斯里兰卡全国4个等级湖库的数量和面积不同幅度的增加,湖库水体资源量呈递增的趋势。研究结果可为斯里兰卡水土资源优化配置及水资源管理与规划提供科学依据。     

北京市农村居民点用地的遥感动态监测及驱动力分析

基于遥感与GIS技术,利用多源遥感数据(陆地卫星MSS、TM或ETM+影像,"北京一号"小卫星数据)提取北京市农村居民点用地.结合DEM数据对北京市农村居民点用地的现状及区位意义进行分析,将北京市重新分区.分3个时间段(1978年9月～1995年4月、1995年5月～2000年3月、2000年4月～2005年11月)对改革开放以来的北京农村居民点用地进行动态监测.引人多项指标对北京全市及各区、县的农村居民点用地进行时空变化特征与景观特征分析.选取14项社会、经济指标,利用主成分分析法定量分析影响北京市农村居民点用地变化的驱动力,对于农村的合理规划具有导向作用.     

黄河郑州—济南段河型变化特征及其与隐伏断层活动的关系

厚层松散堆积区（盆地或平原等）发震断层多以隐伏活动为主要特征,基于上断点的传统活动断层探测技术通常难以约束断层最新活动性质和时代。利用冲积河流对地表形变的敏感性评估断层活动性,是极具潜力的隐伏活动断层研究方向。本文基于TM/ETM遥感影像,对小浪底水库建设前后（1990~2013年）郑州—济南段黄河水域多期次几何特征进行提取和分段,共获取6个时期河道中心线弯曲度和5个时段河道面积重叠率的沿程变化信息。与区域资料对比的结果表明,弯曲度异常高值段在空间分布上除个别临近运河穿越处外,主要与穿黄或临黄隐伏断层相对应;在综合分析各种潜在因素后,认为与相关隐伏断层活动引起的地表形变有关。多时段重叠率均值整体上顺流增大（趋于稳定）,局部异常低值（不稳定）指示加积段落,在空间上与弯曲度分析指示的构造变形信息一致。本研究表明相关指标多期均值能较好地反映局部因素引起的河型异常,为认识和评价相关穿黄、临黄断层（新乡—商丘断裂、黄河断裂、聊城—兰考断裂、曹县断裂、巨野断裂及郑州—开封断裂）的活动性和地震危险性提供了独立的解释和评价依据,可为利用河型异常特征分析同类地区隐伏断层活动性和河段稳定性提供技术支撑。     

湖北省湖泊演变及治理对策

湖北省是长江中游重要的湖泊分布区,在历史时期湖泊分布广阔,是著名的云梦泽的主体.由于江湖关系演变和人类活动的影响,湖泊面积变化迅速,尤以20世纪为甚.本文在野外调查和历史文献分析的基础上,利用不同时期的水利图、地形图、遥感影像图作为基本信息源,在GIS技术支持下,提取湖泊水域信息,对湖北省湖泊的主要分布区--江汉平原近百年湖泊水域变化进行了研究.结果表明,从20世纪20年代开始湖泊面积和个数呈先增加后减少的趋势,50年代处于鼎盛时期,50年代到70年代迅速减少,70年代至2000年减幅明显减缓.这种动态变化是自然因素和人类活动综合作用的结果,人类活动的作用更为突出.湖泊面积的减少,带来一系列生态环境问题.针对湖泊资源日益减少的现状,文章提出了治理对策和建议.     

一种模糊聚类的遥感影像分析方法研究

针对传统模糊聚类的遥感影像分析方法的不足,重点研究基于模糊ISODATA聚类的遥感影像分析。通过Matlab软件编程实现基于迭代自组织数据分析技术、模糊C均值聚类、模糊ISODATA算法对合成图像、纹理图像及真实遥感影像的分类,并对其分类结果进行讨论。通过实验数据对比,评价FISODATA算法的优越性。实验结果表明:ISODATA算法及FISODATA算法都能够实现变类,而FCM算法只能在固定聚类数下进行分类,但是,ISODATA算法分类机制不稳定,不能每次都确定正确聚类数。在迭代过程中,将FISODATA算法引入模糊集理论,便能够快速准确的实现聚类数的确定。