利用多时相TM影像进行作物分类方法

多时相遥感影像比单时相具有更丰富的特征信息,在作物分类识别中具有重要意义。利用3景不同时相的TM卫星遥感影像,在分析主要地物光谱特征的基础上,将能够突出反映植被生长状态及植被覆盖度信息的指示因子NDVI作为一个新光谱特征波段,设计了决策树分类算法,通过对分类影像进行系列阈值分割、掩膜处理,并结合辅助背景数据及专家知识,成功提取黑龙江军川农场的大豆、玉米和水稻的种植信息,分类总体精度达到85.87%。

基于TM影像的几种常用水体提取方法的比较和分析

随着遥感技术的飞速发展,利用遥感数据来进行水资源的监测、调查和分析已成为一种必然的趋势。从遥感影像中快速、准确地提取水体信息,是进行水资源调查和监测的一种重要的方法和手段。目前进行水体提取的方法有很多,本文选取了常用的3种水体提取方法,即单波段阈值法、基于阈值的多波段谱间关系法、基于阈值的水体指数法,然后分别选取典型的武汉平原地区和宜昌山地地区为研究区,以Landsat5TM影像为数据源,通过实验来比较和分析这3种水体提取方法分别在平原地区和山地地区的优势和不足。

利用TM影像和偏最小二乘回归方法估测三峡库区森林蓄积量

为进一步提高遥感模型预测森林蓄积量的精度和稳定性,分析了遥感特征因子、地形特征因子、郁闭度与森林蓄积量之间的相关关系。在此基础上,利用偏最小二乘回归方法构建了森林蓄积量遥感预测模型,生成了三峡库区森林蓄积量空间等级分布图,并与地面实测值进行比较。结果表明:该模型的最佳主成分数为3,且郁闭度、海拔、坡度、TM1、TM2、TM3、TM4、TM5、TM7、NDVI、RVI、TM7/TM3、TM4×TM3/TM2、亮度和湿度为预测森林蓄积量的入选变量;森林蓄积量预测的调整决定系数为0.524,相对误差为7.33%,均方根误差为1.763m3;利用该模型计算出三峡库区森林总蓄积量约为1.12亿m3,总体预测精度达到89.58%。研究结果为提高森林蓄积量遥感预测的精度提供了一种有效手段,有利于大面积应用和推广。

基于TM影像、森林资源清查数据和人工神经网络的森林碳空间分布模拟

森林是陆地生态系统中最大的碳库,在全球碳平衡和减缓全球气候变化方面发挥着不可替代的作用。当前主要利用森林资源清查数据和优势树种材积源-生物量的关系进行碳储量估算,在此基础上有效结合遥感影像数据将会更好的满足相关部门对国家和区域森林碳储量计算的需求。利用临安市2004年森林资源清查的930个样地数据和同年度Landsat TM影像数据,提取6个波段灰度值以及与碳储量相关性相对较大的3个波段组合,结合人工神经网络对研究区森林碳储量及其分布进行有效模拟。结果显示,用误差反向传播算法训练神经网络较好的重建了森林碳密度空间分布和变化,森林碳地上部分模拟结果与样地实测值之间的一致性好,全区域模拟结果森林碳平均值为0.98Mg(10.89Mg/hm2),总体森林碳密度模拟结果低于样地平均值约13%,进一步验证了人工神经网络在对大范围森林碳估算与模拟上具有较好的效果,为区域森林碳储量的估测研究提供有效的方法支持。

几种TM影像的水体自动提取方法比较

本文对几种常用的TM影像水体方法进行论述,并提出了两种水体自动提取方法,一种是将TM2+TM3>TM4+TM5的谱间关系法与IHS彩色空间构建模型相结合提取水体;另一种是基于卫星图像数据的LBV变换与归一化植被指数NDVI的遥感影像水体信息自动提取的方法。并通过实验比较几种方法的优点和缺点,IHS彩色空间构建模型的方法可以有效地提高细小水体提取的精度,LBV变换与NDVI相结合的方法可以准确地区分水体与低密度覆盖的水植混合区。

利用TM影像在土地利用/覆盖遥感解译中波段选取研究

研究建立在专用遥感数字图像处理软件(ERDAS 8.5)以及地理信息系统软件(ArcG IS 8.3,ArcV iew 3.2)平台上。选用处于三峡库区边缘的重庆南川市2003年TM影像,对土地利用/覆盖解译最佳波段组合进行了研究。TM145为解译居民点和水域的最佳波段组合,TM345为解译耕地、林地和草地的最佳波段组合。

应用TM影像分析南京城市生态绿地格局

应用遥感和GIS技术对南京城市生态绿地格局进行分析研究。研究中试用NDVI波段及其它波段组合对南京城市植被进行解译 ,效果较好。研究结果表明 ,南京生态绿地分布很不平衡。

西北地区土地资源类型TM影像解译标志的建立

通过对西北地区典型１∶１０万ＴＭ影像和地理情况的对比研究，采用两级分类系统建立了土地资源６类２９个类型的解译标志。

基于TM影像光谱指数的棉花病害严重度估测

通过获取多时相试验区TM影像和大田同步调查棉花黄萎病,将TM影像光谱指数与病害严重度进行相关分析,建立棉花病害严重度估测模型.结果表明:随着病害严重度的增加,TM影像光谱指数B2,B4,SATVI,OSAVI,MSAVI,TSAVI,SVNSWI,SNSWIa,SNSWIb,SVNI,DNSIa,DNSIb,NDSWIa,NDSWIb,RNSWIa,RNSWIb,DVNI,EVI,TVI,SAVI,DVI,NDVI,RVI和PVI逐渐减小,B1,B3,B7和RI逐渐增加,NDGI呈现先增后降的趋势,而B5呈现先降后增的趋势.病害严重度与TM影像光谱指数B1,B3和RI均呈极显著正相关,与B4,OSAVI,MSAVI,TSAVI,SVNSWI,SNSWIa,SNSWIb,SVNI,DNSIa,DNSIb,NDSWIa,NDSWIb,RNSWIa,RNSWIb,DVNI,EVI,TVI,NDGI,SAVI,DVI,NDVI,RVI和PVI均呈极显著负相关,与SATVI呈显著负相关,与B2,B5和B7均未达显著相关.建立的8个TM影像光谱指数估算棉花黄萎病模型均通过显著性检验,且以DVI和DNSIb为自变量的线性模型精度最高,表明利用多时相TM卫星影像光谱指数进行棉田病害定量诊断是可行的.

提取蚀变信息时TM影像的最佳波段组合研究

多光谱数据的最佳波段选择直接影响图像的目视解译和信息提取。在分析TM影像各波段间的标准差、相关系数和最佳指数因子内在联系的基础上,提出采用最佳指数因子与蚀变信息光谱特征相结合的方法选择遥感影像的最佳波段组合。研究表明,最佳指数因子与蚀变信息光谱特征相结合是多光谱数据最佳波段选择的理想方法;TM4+TM5+TM7波段组合获取的合成图像构造清晰,岩性差异显著,最有利于蚀变信息的提取。

基于TM影像和“北京一号”小卫星的北京市土地利用变化遥感监测

近20多年来,伴随着我国经济的高速发展,北京市出现了以城市化为主要特征的大规模的土地利用/覆盖变化,土地利用类型之间转化明显。利用1984年、1996年、2001年的陆地卫星TM影像和2005年的“北京一号”小卫星数据,得到北京市1984—2005年间的土地利用变化。结果表明:21年间北京市城市化进程明显,城镇用地面积由1984年的484.86km2增加到2005年的1496.88km2;土地利用现状具有明显的圈层结构,具有典型的大城市及其郊区用地的特点;耕地面积持续减少,由1984年的5860.36km2减少到2005年的4923.91km2;农村居民点面积呈先减少后增加的趋势;非城镇用地类型之间存在明显的结构调整。经济的快速发展、政策法规的变革、人口的增长和卫星城的建设等因素促进了北京市近年来的土地利用变化。“北京一号”小卫星是我国第1颗拥有自主权的卫星,可以较好地用来进行土地利用信息的提取,在土地利用动态监测方面应用潜力巨大。

基于TM影像的小麦全蚀病危害信息提取

为给小麦全蚀病危害监控提供依据,利用ASD Fieldspec HandHeld高光谱仪测量并分析了受小麦全蚀病危害后的光谱特征,并根据TM卫星遥感影像,采用归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,ND-VI)和MPA(masking,principal components transformation,and analysis)方法提取和分析了小麦全蚀病危害信息。结果表明,全蚀病发病前麦田的NDVI相近;全蚀病发病期健康麦田NDVI值高于发病麦田;主成分变换后第3主分量在发病前灰度值接近,发病期受害田灰度值大幅上升。利用此技术可简单、快速提取小麦全蚀病危害信息,克服传统手段的局限性,对于实时监控全蚀病危害和改进作物病害监测方法具有重要意义。

基于TM影像的果园空间信息提取技术研究

山东半岛是我国重要的果园基地,素有水果之乡的美誉。快速、准确地获取其面积及分布状况,是果园业健康发展和科学管理的客观需求。以山东省半岛北部沿海城市龙口市为例,以2005.6.13的TM影像为主要信息源,在深入分析各主要地物光谱特征的基础上,通过DEM数据建立地理控制区,把研究区分为海滨平原区和丘陵区。在海滨平原区,主要通过NDVI方法,建立果园提取模型;在地物构成相对复杂的丘陵区,建立基于光谱知识和地学知识相结合的果园提取模型,均取得了很好的效果。研究表明,龙口市2005年的果园地面积为316001.2Ha,集中分布于龙口东部的石良、兰高等乡镇。

TM影像的居民地信息提取方法研究

从对居民地的遥感信息机理分析入手 ,分析了居民地在LandsatTM2、TM3、TM4、TM5、TM7等各个波段上与其它地类的可分性。并探讨了增强居民地与其它地类的方法。同时进一步对各地物的谱间结构特征进行了分析 ,通过分析发现 ,以水泥顶和瓦顶房屋为主的居民地 ,其TM2、TM4、TM7的光谱值比较接近 ,而其它地物除新修道路外 ,都不具备这一特征。这一特征可以用如下表达式来表达 ,TM2 TM4<T1;TM4 TM7<T2 ;TM7 TM2 <T3。通过对T1、T2、T3选取合适的阈值 ,就可以将居民地提取出来。以福清市中部的影像为例 ,通过试验 ,当T1、T2和T3,分别取值为 10、8和 5时 ,即可将该区的居民地提取出来。其点位精度可以达到 82 % ,面积精度可以达到 80 %。其中 ,居民地中的部分绿地没有被提取出来 ,这对灾害的评估更为有效。总之 ,该研究表明 ,通过简单的谱间结构阈值法是可以将以水泥顶房屋和瓦顶房屋为主的集村居民地提取出来。

基于TM影像的重庆市北碚区地表植被覆盖变化

在3S技术支持下，利用重庆市北碚区1988年与2007年的Landsat TM影像数据，编制归一化植被指数（NDVI）图，进而计算生成植被覆盖度图像．通过掩膜技术和变化检测等方法提取了研究区1988—2007年的植被覆盖变化信息．研究结果表明：北碚区20年间植被覆盖面积增加了14．30km^2，变化率为1．94％．研究区的植被覆盖变化主要表现为低植被覆盖度类型面积增加，高植被覆盖度类型面积减少，具体表现为植被覆盖度小于40％的覆盖类型面积变化率为108％；而80％～90％和90％～100％的覆盖类型面积变化率分别为-67．70％和19．07％．空间分布特征方面，其植被覆盖度高的区域主要分布在缙云山脉和中梁山脉，且其变化不大；而低植被覆盖度的区域主要分布在嘉陵江沿线、北碚旧城及新城建设区，且表现出较大变化．

基于地面耦合的TM影像的大气校正——以珠江口为例

该文应用1998年的LANDSAT5TM影像,对原始数据进行定标、辐射校正,求得地物的行星反射率,在简单的大气校正理论模型的基础上,根据山区阴影处植被的反射率求取大气向上垂直的透过率,反求大气光学厚度和太阳入射方向上的大气向下的透过率,从而确定大气校正的各项参数。并对大气校正前后的图像进行比较,发现校正过的影像中的典型地物的反射率和其标准的反射率值较为吻合。

利用TM影像提取土地利用/覆被信息的最佳波段研究

以土地利用/土地覆被信息的提取为目的,选定武汉市江夏区的TM遥感影像为试验数据,在对其信息特征进行统计与分析的基础上,通过采用最佳指数因子(OIF)并综合试验区地物光谱特征的分析方法进行TM影像最佳波段选取的研究.结果表明:TM543波段组合为土地利用/覆被遥感中TM影像的最佳波段组合,其合成的假彩色影像具有很好的目视效果,为土地利用/土地覆被信息的有效提取提供一定的基础.

基于Landsat-TM影像的洞庭湖水面动态变化

为了探究近20年来洞庭湖萎缩状况,定量评价其水面面积变化情况,选择Landsat TM遥感影像作为数据源,采用单波段阈值分析法、多波段谱间关系法、水体指数法、植被指数法和目视解译法对洞庭湖水体进行了解译,探讨了1993年-2010年洞庭湖水体面积动态变化状况。结果表明,若以1949年洞庭湖面积(km2)作为历史参考水面,则18年间湖面积萎缩严重,秋季平水期萎缩比例均超40%;若以1978年洞庭湖水面为参考,则萎缩比例少于40%。研究还表明,TM图像的7-4-2波段组合对于洞庭湖水体的解译非常有效,可以作为地区水文水资源研究的重要手段。

基于TM影像的喀斯特山地景观变化研究

针对以往喀斯特山地土地退化研究中对景观整体功能重视不够、缺乏中小尺度上的区域案例研究等问题 ,以 1 :5万TM影像为主要信息源 ,借助GIS技术 ,以景观生态学为主要的理论与方法依托 。

基于TM影像的冬小麦苗期长势与植株氮素遥感监测研究

叶面积指数和叶片氮素含量是决定小麦群体长势的重要生理指标,也是制定栽培管理措施的必要依据。利用遥感监测小麦返青后的叶面积指数和叶片氮素含量,便于及时采取施肥、灌溉、中耕等调控措施,达到优质、高产稳产、高效的目的。本文使用TM影像数据与实地GPS定位相结合的方法,研究了冬小麦返青后叶面积指数及植株氮素含量的变化态势。结果表明:(1)TM影像的NDVI的地域性差异较大,且随纬度呈现极明显的线型负相关变化态势;(2)将用NDVI反演的LAI与实测的LAI进行比较,二者较为一致,其均方差根(RMSE)为0.111;(3)利用NDVI监测的小麦植株氮素含量与实地观测的植株氮素含量较为相近,二者的RMSE为0.085。总之,利用TM影像的NDVI可以快速、精确地监测返青期小麦的LAI和植株氮素营养状况。同时,本研究结果也可为冬小麦返青期的苗情诊断和管理决策提供及时、准确的信息支持。