基于递归纹理特征消除的WorldView-2树种分类

利用遥感影像识别树种是一个尚未解决的科学难题,传统方法在高分辨率影像树种分类中存在着诸多不适宜问题。本文通过提取WorldView-2影像的纹理特征构造高维数据,利用递归特征消除降低数据维数,逐步解除最大似然分类的休斯现象,并将有代表性的纹理特征集合与光谱特征结合,对树种进行分类。结果显示:在递归消除8个纹理特征后,最大似然的休斯现象达到了很好的规避;在结合光谱特征后,分类的总体精度达到了86.39%,Kappa系数达到了0.841 0,比基于光谱特征的总体精度和Kappa系数高12.32%和0.143 6。研究表明,在高维数据中通过递归特征消除规避最大似然分类的休斯现象,充分结合影像纹理与光谱信息对树种分类可以取得更为理想的结果。

利用最大似然法识别呼和浩特市绿化树种

以呼和浩特市的WorldView-Ⅱ为数据源,通过影像光谱特征分析,筛选出有利于树种识别的波段,利用最大似然法对影像进行分类。结果表明:11个树种及草类在海岸、蓝、绿、黄色波段中可分性不大,在红、红色边缘、近红外1、近红外2波段中可分性较大;11个树种及草类的整体分类精度可达62.93%,Kappa系数为0.5842,表明分类结果与实际情况具有中等的一致性;树种组分类中,分类的总体精度为72.59%,Kappa系数为0.6571,表明分类结果与影像真实情况具有高度的一致性。

基于WorldView-Ⅱ影像的呼和浩特市片区绿地覆盖信息提取

高精度城市绿地覆盖信息的获取在园林城市建设中具有十分重要的意义。利用高空间分辨率WorldView-Ⅱ数据,通过阴影消除,用6种植被指数提取研究区绿地信息,计算绿地覆盖率,结果表明:未消除影像阴影,绿地面积将少提取0.807 km2;NDVI、EVI、ARI1、SAVI提取绿地的精度都达到100.00%,SRI、ARVI提取绿地的精度达到99.99%;研究区绿地覆盖率为23.322%。

基于同名点RMS的城市建筑物高度反演研究

城市建筑物的高度信息在城市灾害评估、资源监测、规划、城市经济活动中具有重要的参考和使用价值。以Quick-Bird影像为基准校准谷歌影像的空间坐标,通过控制点RMS值与建筑物高度的关系建立模型来反演建筑物的高度。结合影像测高数据和实测建筑物高度数据对估测结果进行分析。结果表明建立的模型使用参数少、精度较高、普适性强、量测简单,在高度测算方面有较大的实用潜力。

基于树冠投影判别分析的林分郁闭度测定

采用任意二值图面积测定为方法,以Word产生不同复杂程度的二值图为数据源,对非监督分类、监督分类、像素统计法测定林分郁闭度的方法进行对比分析。结果表明:非监督分类、监督分类、像素统计法对林分郁闭度的测定结果均偏大,监督分类、像素统计法对林分郁闭度测定的精度较非监督分类法测定的要高。像素统计法操作简单、测算速度快、准确程度高,是一种通过树冠投影法测定林分郁闭度的有效方法。

森林覆被下铜仁地区环境遥感研究动向

指出了森林生态系统参数在突出区域生态特色、诊断当前生态系统健康、分析生态系统时空演变等研究中具有重要的作用,遥感技术在提取相关森林生态参数时具有大尺度、省时、高效、准确等优势,是主要的信息采集途径。总结了林业遥感的技术应用范畴,分析了阻碍林业遥感迅速发展的主客观原因,提出了在大生态背景下,依据区域森林资源特色、特殊地表带环境特点来分析铜仁市级区域林业遥感技术研究动向,认为可在特定林木信息提取、动态监测、环境要素反演、大数据分析方面展开深入研究,以期为区域生态环境保护、区域生态旅游资源吸引力提高提供科学依据。

兴安落叶松林不同生长阶段林下植被生物量分配

在内蒙古大兴安岭地区,以杜香—兴安落叶松林为研究对象,通过计算不同龄组林下植被各层次及各器官生物量分配,为准确估算森林的固碳能力提供依据。结果表明：杜香—兴安落叶松林从幼龄林到成熟林,林下植被生物量变化范围为19.80-43.96t·hm^-2,其中,枯落物层（69.64%-92.98%）〉灌木层（5.01%-20.82%）〉草本层（1.46%-9.54%）〉苔藓层（0-1.15%）。林分年龄影响着林下植被各层次生物量及其比例,随龄组增加,枯落物量逐渐增加,灌木层生物量呈“U”型;草本层生物量所占比例呈降低趋势。相关分析表明,灌木层生物量与乔木层生物量及林分郁闭度呈负相关关系,凋落物现存量与乔木层和植被总生物量呈极显著正相关。

浅谈黑龙江省农村居民社会养老保险

随着黑龙江省农村人口老龄化的持续上升以及传统家庭养老保障功能的弱化,发展农村居民社会养老保险对更好的维系和提升黑龙江省农村居民养老保障问题至关重要。

一种NDWI自约束遥感影像水体信息的快速检测方法

针对传统遥感影像水体信息检测环节多、过程复杂的问题,本文提出一种基于归一化水体指数(NDWI)自约束的水体判别方法,该方法直接从影像中检测水体,能减少操作环节、提高检测速度,为水体应急监测提供快速响应的方法。通过对本方法与阈值法、分类法在不同数据中进行测试,结果显示:本方法对WorldView-2、Landsat8和Sentinel-2A影像水体检测的总体精度介于83.87%~91.53%,阈值法检测的总体精度介于85.07%~94.07%,支持向量机分类法检测的总体精度介于91.91%~97.70%;该方法对水体的检测精度不及阈值法和分类法高,但在具有较高检测精度的同时能明显简化操作,在水体监测应急响应中具有实际应用价值。

Worldview-2树种分类T&N波段优势分析

分析遥感影像不同类型波段在树种分类中的表现,可为遥感数据光谱信息的深度挖掘提供基础信息。本研究以8波段Worldview-2影像为数据源,将光谱波段分为传统波段和新增波段两种类型,在室外调查的基础上利用最大似然法对树种进行分类,分析传统波段、新增波段及完整波段在树种识别中的精度差异。结果表明:传统波段对树种分类的总体精度(63.348 2%)不及新增波段的(67.669 6%)高,完整波段分类的总体精度最高(74.071 3%)。本研究表明,在树种识别中,Worldview-2新增波段比传统波段更具优势,两类波段的充分结合,更有利于树种的识别。

“3S”技术集成及应用课程思政体系建设研究

针对我国高等教育对课程思政建设的需求,该文探讨地学类专业“3S”技术集成及应用课程思政体系的建设,从教师教学观念革新、大纲修订、思政资源建设、教学方法设计和考核及效果评价等方面对该门课程思政体系的建设进行系统梳理,以期为地学类专业高技能及高思想素质人才的培养提供理论支撑。

Landsat8影像分类多分类器对比分析

以去除卷云波段的洛阳市Landsat8的9个波段影像为数据源,通过分析影像可分的类别并采集样本,对比随机森林、支持向量机(SVM)、最大似然3种分类器在不同训练样本分类中的表现。结果表明,对于以光谱波段为信息源的Landsat8影像分类,随机森林、SVM并不能体现其优越的分类性能,总体精度均低于最大似然,最大似然分类法优势明显。因此,在遥感影像分类中,当数据维数较低时适宜选择最大似然分类法。

生态名山康养游中的辅助疗养因子及其作用探析

本文通过分析生态名山的特点,分析了影响旅游者在生态名山旅游中得以康复的主要自然、人文因子及其作用,以期为旅游产品开发、旅游者慢性疾病治疗等提供基本的认知。

基于随机森林算法的城区土地覆盖分类研究

随机森林算法是一种高度灵活且易于使用的机器学习算法,目前在遥感影像分类中应用广泛。为了验证其在城市土地覆盖分类中的效果,本文对河南省洛阳市局部城区进行了土地覆盖分类实验,将Landsat 8(OLI)遥感影像的光谱波段、光谱指数和纹理特征相结合,构成多种特征组合进行随机森林算法分类比较,选择分类效果最佳方案,并与支持向量机方法进行比较。后利用随机森林算法对该组合特征变量高维数据进行降维处理,得到优化特征方案。实验结果表明:采用多源特征组合的随机森林算法的土地利用分类效果最佳,总体精度为90.54%,Kappa系数为0.890,比支持向量机方法的分类精度提高了3.1%;降维处理后的特征方案与随机森林结合在保证分类结果拥有高准确度的同时,减少了运算时间,实现了土地覆被类型信息的高效获取。表明随机森林算法在城区土地覆盖分类上有很好的适用性与稳定性。

基于Landsat 8影像的冰面提取光谱模型构建

针对传统遥感方法分离影像冰面与其他干扰信息效果不佳、提取冰面环节繁杂的问题,提出了一种基于Landsat 8影像的冰面信息识别方法。以中国内蒙古的岱海为建模区,选择多个与冰面识别有关的波段,通过波段相加、波段差值和正负处理等光谱增强方式构建冰面光谱模型,然后利用阈值分割实现冰面提取。以中国内蒙古的哈素海为测试区,运用该方法与最大似然分类法在影像中得到的冰面提取结果进行对比分析。实验结果表明:采用新建冰面光谱模型对测试区冰面提取取得了较好的实验结果,总体精度为94.89%,Kappa系数为0.90,比最大似然分类法精度提高了1.33%;使用光谱模型法提取冰面的精度基本可以维持在90%以上,该方法在保持较高提取精度的同时,明显减少了操作环节,可实现对Landsat 8影像冰面的有效识别。

最大似然识别绿化树种休斯现象规避

最大似然在高维、多源数据分类中易发生休斯现象,其卓越的分类性能不能充分展现。通过提取WorldView-2影像前3主成分的24个纹理特征,构造高维数据,以树种分类为例,提出了利用递归特征消除筛选重要纹理特征,降低数据维数,实现最大似然休斯现象规避的方法。结果表明:在消除5个纹理特征后,最大似然的休斯现象基本得到解除,在消除8个纹理特征后,休斯现象达到了最大解除;休斯现象解除后树种分类的最高总体精度为81.166 4%,Kappa系数为0.779 9,总体精度和Kappa较基于光谱特征的高7.095 1%和0.082 5。递归特征消除可避开、克服最大似然分类中的休斯现象,可使最大似然分类器在高维数据中充分展现其分类性能。

WorldView-Ⅱ影像3种融合方法效果评价

图像融合可以提高多波段图像的空间分辨率,是使用遥感图像常用的处理方法之一。图像融合的方法有很多,其中Gram-Schmidt波谱锐化、PC波谱锐化和Pan Sharpening三种方法融合影像后可保留原始影像的波段数目,本文以呼和浩特市区World View-Ⅱ影像为数据源,通过这三种方法对影像进行融合,从定性和定量角度分析、评价三种方法的优劣。实验结果表明:Gram-Schmidt Spectral Sharpening是World View-Ⅱ影像融合的最优方法。

基于WorldView-Ⅱ数据的呼和浩特市绿化树种光谱特征分析

基于高分辨率遥感数据的树种光谱特征分析对树种识别具有极其重要的意义。以呼和浩特市World View-Ⅱ影像为数据源,分析11个树种及草类的影像光谱特征。研究结果表明:各树种及草类均在近红外1和近红外2波段有较高的反射率,而在红光和红边波段有较低的反射率;在绿光、红边、近红外1、近红外2波段,草类的反射率均值明显高于其他树种,在红边、近红外1、近红外2波段,草类可与大多数针叶树种区分开来;各树种及草类在海岸、蓝、绿、黄波段可分性不大,在红、红色边缘、近红外1、近红外2波段可分性较大。

QuickBird影像城市阴影信息的提取与消除

城市绿地信息在城市研究中的重要作用。但由于各种因素的影响,城市绿地信息提取的精度受到很大的限制,其中,城市中建筑物的阴影是城市绿地信息提取的一个重要限制因素。本研究选取呼和浩特市城区的Quick Bird影像,在获取最佳波段组合的基础上,利用多种方法对遥感影像的阴影信息进行提取和消除,以期获得最佳的阴影消除方法,高效地提取城市绿地信息。首先,通过比值运算、波段重组,增强处理影像阴影信息,用最佳指数法分析Quick Bird影像阴影提取的最佳波段组合;然后,根据阴影在近红外波段的最小亮度值与最大亮度值的范围建立掩膜,成功提取影像的阴影信息;最后,将色彩空间变换分别与同态滤波和Gamma矫正结合以消除影像阴影,并与其他方法进行对比。研究结果表明,Quick Bird影像阴影提取的最佳波段组合为3/4、4、2波段组合,最佳亮度值范围为70-165;色彩空间变换与Gamma矫正相结合的方法可更好地消除阴影,并能较好地保留影像的彩色信息,是消除阴影的最佳方案。

不同时相城市QuickBird和WorldView-2植被分类

影像植被分类中数据源的时相因素会对分类结果产生重要影响．研究以2月份和8月份成像的QuickBird、World View-2为数据源，利用最大似然分类法将两类影像分为针叶树、阔叶树和草类3个类别，分析植被生长旺盛季与非旺盛季数据在植被分类中的有效性．实验结果表明：QuickBird影像分类的总体精度为96．6667%，Kappa系数0．9500，World View-2分类的总体精度为93．9871％，Kappa系数0．9098，均取得较好的分类结果；QuickBird分类的总体精度较WorldView-2高2．6796％，Kappa系数高0．0402，Quick Bird的分类效果优于World View-2．研究结果表明适宜时相数据源的选择更加有利于城市植被类型的识别．