基于分层分析的ASTER影像土地利用/覆盖遥感监测研究

以龙海市为实验区,利用A STER遥感数据,在研究区典型地物光谱特征系统分析的基础上,进行基于分层分类思想的地物分类提取方法研究。首先将影像划分为独立的子区(水体、植被覆盖区和非植被覆盖区域)以避免分类过程中光谱的互相影响;然后在每个独立的子区基础上根据各类地物的不同光谱特征和空间特征,对各类地物进行逐层掩模、分层提取。结果表明该方法优于传统的监督和非监督分类效果。

基于ASTER影像的近海水产养殖信息自动提取方法

水产养殖地已经成为海洋环境监测的热点目标之一。采用具有高光谱分辨率和较高空间分辨率(15m)的ASTER遥感影像,以九龙江河口地区为研究示范区,进行近海水产养殖信息的自动提取方法研究。结果表明,利用ASTER影像的光谱信息和水产养殖地的纹理结构信息,可以实现近海水产养殖地的自动提取。先利用监督分类方法提取混淆有其他水体的水产养殖信息,采用邻域分析来增强水产养殖地的空间纹理信息。通过综合监督分类和水产养殖地空间纹理增强的结果,在专家决策分类器中建立决策规则,进行水产养殖地的自动提取,提取的精度达93%。

基于MODIS数据的植被指数分析

针对宏观土地覆盖遥感分类的现状,充分利用MODIS相对于AVHRR数据具有的多光谱和分辨率优势,提出了利用MODIS数据进行分类特征选择与提取并结合多时相特征进行宏观土地覆盖分类的分类方法,并进行了分类试验。