特征优化结合随机森林算法的干旱区植被高光谱遥感分类方法

针对高维光谱纹理特征空间的降维和特征优化算法结果的不确定性问题,该研究在提取多尺度纹理图像构建高维光谱纹理特征空间的基础上,将遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)等传统特征优化算法和广义正态分布优化算法(generalized normal distribution optimization,GNDO)、原子搜索算法(atom search algorithm,ASO)、海洋捕食者算法(marine predators algorithm,MPA)等特征优化算法与随机森林(random forest,RF)图像分类算法相结合,提出了GA-RF、PSO-RF、GNDO-RF、ASO-RF和MPA-RF算法,并应用于青海省海西蒙古族藏族自治州都兰县宗加镇附近区域资源一号02D(ZY1-02D)高光谱数据的植被类型分类。结果显示,在高光谱反射率数据基础上加入多尺度纹理特征使总体分类精度(overall accuracy,OA)提升了8.02个百分点。与传统RF方法相比,提出算法的植被分类OA提升了1.32~2.40个百分点,其中MPA-RF方法取得了最高的分类精度,OA和Kappa系数分别为88.92%和0.86。研究表明从不同窗口大小、窗口移动方向提取的纹理图像有利于区分不同的植被与地物类型,在光谱特征基础上加入多尺度纹理特征能有效提升植被识别精度。以迭代优化的方式将特征优化算法与图像分类算法相结合,缓解了优化算法结果的随机性,克服了高维特征的休斯效应,提高了植被分类精度。该研究为高光谱遥感植被分类中特征提取、特征优化与分类算法选择提供了思路。

襄阳市自然保护地分布特征及重叠情况研究

运用核密度分析法、地理集中指数、不平衡指数及最邻近点指数这4种方法,综合研究襄阳市自然保护地空间分布及重叠特征。研究表明:①襄阳市自然保护地空间分布与重叠情况都呈现出集中分布的现象,存在交叉重叠的保护地的地理集中性更高、聚集程度更强。②自然保护地的交叉重叠问题与自然保护地的生态价值和保护强度密切相关,保护强度越高,存在交叉重叠的概率越低。在类型上:自然保护小区>自然公园>自然保护区。③自然保护地重叠的类型中,自然保护区-自然保护小区重叠率最高,自然保护小区-自然保护小区的重叠率最低。

利用Landsat-8和Worldview-2数据进行协同岩性分类

提出了一种对Landsat-8和Worldview-2协同后的岩性分类方法。首先对Landsat-8和Worldview-2影像进行协同:在对Landsat-8全色波段与其多光谱进行自协同后,与Worldview-2多光谱第8波段数据协同,将协同后的Landsat-8中短波红外数据与Worldview-2数据进行叠加,得到最后协同结果。对协同后的数据进行岩性分类:利用基于最大似然法(maximum likelihood,ML)进行初始分类,由马尔科夫随机场法(Markov Random Field,MRF)对结果进行优化得到最终分类结果。采用新疆西昆仑地区遥感数据进行了实验,结果证实协同后数据的分类结果具有更高的分类精度。

武汉城市湖泊动态变化与汛期排渍影响分析

城市湖泊具有生物栖息地、调蓄洪水和生产等功能,与人类活动和城市的持续发展息息相关。以武汉市环线为研究区,选取1999年航片、2009年Quick Bird数据和2016年GF-1卫星数据3期遥感数据,根据湖泊景观变化模型,构建了湖泊面积萎缩率、湖泊斑块分维数和湖泊破碎度3个指标,对47个主要湖泊的空间面积、湖泊形态以及破碎程度进行了系统分析。结果表明:(1) 1999～2016年武汉城市湖泊面积呈萎缩趋势,人为活动干扰较强,但有一定的遏制;(2)从二环线至外环线,武汉城市湖泊面积萎缩类型由建筑用地侵占向围湖成塘转变,与城市化进程中土地利用的转移状况相同;(3)湖泊萎缩区域与城区汛期渍水存在极强的相关性,渍水严重地区湖泊萎缩较显著。因此,做好城市湖泊的生态环境保护,树立人与自然和谐相处的理念,促进湖泊资源的可持续利用是未来的发展方向。

遥感数据协同划分影像地层方法研究——以新疆塔木地区Worldview-2与Landsat-8数据为例

全面总结遥感岩性识别方法,以Worldview-2、Landsat-8遥感数据光谱、结构特点及影像地层划分上的优劣为基础,在协同理论的指导下,提出将Landsat-8全色波段与多光谱融合后的数据与Worldview-2多光谱单波段数据融合,进行数据的结构协同,然后将Worldview-2多光谱1~8波段数据与Landsat-8短波红外波段数据进行叠加形成光谱协同,经过优化形成了一套协同运用Worldview-2、Landsat-8数据进行岩性识别的方法。分别使用Worldview-2、Landsat-8数据与协同数据进行影像地层划分实验,分类结果表明协同数据相对于单一数据进行岩性划分具有明显优势。

福建省沿海砂质岸线防护林分布特征及生态修复探讨

以2019年遥感卫星影像为基础,通过监督分类与目视解译相结合的方法,获得福建省砂质岸线防护林的分布现状,结合多时相遥感影像数据,总结防护林的退化变化规律。结果表明:尽管近几十年来福建省防护林保护与修复取得了显著成效,但也有将近一半的砂质岸线存在无防护林、原有防护林消失、防护林不连续、修复后再度遭受破坏等问题。针对这些问题,提出了对砂质岸线防护林的保护与修复应遵循保护优先、自然恢复为主的方针。按照整体保护、系统修复的要求,防护林修复的近期目标是对问题严重的地段开展针对性修复,长期目标是形成连续的砂质岸线防护林,形成沿海第一道生态屏障,为提高福建省沿海生态系统生物的多样性起到积极作用。

矿山恢复治理区植被物候与健康状况遥感监测

矿山恢复治理区植被物候与植被健康状况可以定量评价恢复治理工程实施效果,以往矿山恢复治理遥感监测多侧重于监测植被覆盖变化,忽略了对恢复治理区域植被物候特征和健康状况的评估。该研究使用时间序列哨兵2号影像,基于Savitzky-Golay滤波、动态阈值、曲率曲线等方法,以黑龙江省七台河市一玄武岩采石场及周边区域为例,分别提取了恢复治理区和正常耕作区玉米出苗期、拔节期、抽雄期、成熟期、物候期间隔长度等遥感物候指标,研究恢复治理区和正常耕作区玉米生长状态的差异。同时,提取并对比恢复治理区和正常耕作区植被红边位置指数(REIP)、归一化植被指数(NDVI)、绿色归一化植被指数(GNDVI)、陆地叶绿素指数(MTCI)、特征色素简单比值指数(PSSRA)、倒红边叶绿素指数(IRECI)、改进的叶绿素吸收指数(MCARI)和植被覆盖度(FVC)等遥感指标值,评估各遥感指标区分恢复治理区作物的能力和诊断矿山恢复治理区作物健康程度的可行性和敏感性。结果表明:1)相较正常耕作区,恢复治理区玉米关键物候期推迟,出苗期、拔节期、成熟期分别推迟了5~12、9~12和21~22 d,恢复治理区作物生长状态的差异随着作物生长阶段的推移逐步显现;2)恢复治理区和正常耕作区REIP、NDVI、GNDVI、PSSRA、IRECI和FVC等遥感指数值有明显差异,其中GNDVI指数反映恢复治理区作物的整体光谱特征更稳定,PSSRA指数对于区分恢复治理区和正常耕作区作物光谱特征差异最敏感,这种差异受两区域玉米作物叶绿素含量、叶面积指数和叶片含水量等生理信息差异的综合影响。该研究可为矿山恢复治理效果快速评估提供一种技术思路。

结合ZY-1 02D光谱与纹理特征的干旱区植被类型遥感分类

高光谱遥感技术已广泛应用于植被类型制图。然而,稀疏植被冠层覆盖和土壤背景影响仍然是干旱区植被类型遥感分类的主要挑战,单独利用遥感数据光谱或纹理特征难以获得可靠的分类精度和稳定性。广义正态分布优化算法(Generalized Normal Distribution Optimization,GNDO)的特征优选结果在质量和稳定性方面相较传统优化算法具有优势,但目前还未应用于高光谱波段选取研究。为探索结合ZY-102D光谱与纹理特征进行干旱区植被类型遥感分类的可行性,验证GNDO方法应用于高光谱波段选取的有效性,同时探讨不同数量训练像元条件下,各特征选取方法的选择结果差异和对植被类型分类精度的影响,该研究以青海省都兰县宗加镇为例,在随机选取各分类类别不同数量训练像元(30、50、100、150、200)基础上,分别利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)、粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)、灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization,GWO)以及GNDO算法进行高光谱波段选取并对比结果,同时利用灰度共生矩阵(Gray-Level Co-occurrence Matrix,GLCM)方法提取纹理特征,将提取的光谱特征和纹理特征组合成30组分类数据集,利用随机森林(Random Forest,RF)方法完成植被类型自动分类,对比不同分类数据集的分类精度。结果显示:蓝波段(400~450 nm)、红边波段(700~750 nm)和红波段(600~650 nm)对区分植被类型最敏感;基于光谱特征的分类数据集中,使用200个训练像元和GNDO方法进行特征优选获取的分类数据集(GNDO200)获得了最高的总体分类精度(80.44%);随着训练像元的增加,各分类数据集总体分类精度整体均呈上升趋势,不同的特征选择方法的分类精度对训练像元数量表现出不同的依赖程度;图像纹理特征的加入,明显提升了植被分类精度,将使用200个训练像元和GWO方法进行波段优选的结果与纹理特征结合的分类数据集(GWO200+TEX)获得了最高的总体分类精度(82.86%)。该研究验证了ZY1-02D国产高光谱卫星数据光谱纹理特征结合进行干旱区植被类型划分的潜力,证实了GNDO方法对高光谱波段选取的有效性,为高光谱植被类型制图中光谱、纹理特征选取提供了一种思路。

基于多源遥感数据的高山峡谷区岩性信息提取研究——以新疆乌什县北山1∶50000填图试点为例

新疆乌什县北山1∶50000填图试点项目位于塔里木盆地西北边缘和西南天山交接部位,海拔较高,地形切割较深,属于典型的高山峡谷区。利用ASTER、SPOT6、GF-2等多源遥感数据,基于典型岩性光谱吸收特征,进行岩性差异信息增强与提取研究,总结出一套基于多源遥感数据进行岩性单元边界划分的方法。以ASTER数据、ASTER与SPOT6协同数据、ASTER与GF-2协同数据等为基础影像数据,并选择最佳波段组合进行RGB彩色合成,从而增强影像差异,结合已有研究区地质资料,初步圈定不同影像单元边界;继而利用矿物丰度指数、SMACC端元丰度提取等方法识别研究区内主要岩性的分布位置和范围;最后结合野外实际调查数据,依据实际地质背景和影像质量进行筛选,获得最终的岩性单元解译图。研究结果为该区进一步进行地层优化划分及对比提供了参考资料。

矿山遥感监测ZY-3影像与SPOT-5影像对比分析

以鄂南、鄂东南矿集区矿山开发遥感调查与监测中使用的SPOT5和ZY-3卫星数据为例,计算同一地区2类影像的均值、信息熵、平均梯度等指标,分析该2类影像对矿山地物、地质环境的识别能力以及最小可监测面积。结果表明:1ZY-3影像的信息量与清晰度均高于SPOT-5影像;2在区分面积较小的中转场和固体废弃物堆,圈定活动开采面范围以及识别较小的矿山次生地质灾害体等方面,ZY-3影像优于SPOT5影像,能够满足1∶50 000矿山遥感监测的质量要求。

遥感技术在油气开发状况调查中的应用

我国石油和天然气资源丰富,集中分布在渤海湾、松辽、塔里木、鄂尔多斯、准噶尔、珠江口、柴达木和东海陆架八大盆地。油气田范围广阔,油气采注变化迅速,传统的实地调查方法工作量巨大,而遥感具有大面积同步观测、时效性、周期性、低成本的特点,能够应用于油气资源开发秩序管控、石油天然气工程项目用地控制指标落实及油气田生态环境问题防治等工作。

嵌于扎格罗斯山脉中的“宝石”--盐丘

伊朗南部自然条件恶劣,但大自然总是不吝馈赠,给扎格罗斯山脉间镶嵌了大大小小的"宝石"--盐丘,它的景观价值、矿产资源价值、水资源价值以及军事价值足以使它有着傲然的资本,在霍尔木兹海峡上熠熠生辉。

非洲东北部某国地下水找水潜力评价浅析

研究区位于非洲曼德海峡附近,非洲的东北部,索马里和埃塞俄比亚所属的部分地区,属干旱气候,年均降雨量<150 mm。水资源的90%以上由地下水提供,因此对该地区进行地下水找水潜力评价很有必要。基于影响地下水潜力的5个因子,即地面坡度、河网密度、岩性类型、断裂发育程度以及地形高差,每个影响因子运用GIS和RS生成技术,利用GIS光栅计算技术,对不同因子进行综合分析,生成研究区地下水远景潜力区图。最终的结果划分显示为不同的地下水远景区,即极高、高、中和低4个地下水潜力区。

基于哨兵二号数据的矿区叶面降尘信息提取及尘源识别

叶面降尘遥感监测是评估矿山粉尘污染状况的重要手段之一,与自然粉尘相比,重金属富集的矿山粉尘对人类健康和植被生长造成更严重的威胁。以往叶面降尘遥感监测大多针对降尘量进行反演和监测,而没有研究矿区粉尘与自然粉尘的差异。本文使用哨兵二号数据,以内蒙古自治区甲乌拉—查干铅锌银矿区为例,在分析叶面降尘的光谱响应特征基础上,基于特征向量主成分选择FPCS(Feature-oriented Principal Components Selection)方法,提取研究区叶面降尘范围和强度,在分析矿山尘源与自然尘源光谱特征差异基础上,建立了尘源光谱指数DSI(Dust-source Spectrum Index),用于区分矿山粉尘与自然粉尘,并分析了叶面降尘类型、强度与矿山地物分布的相关性,以及主要矿山尘源的扬尘扩散特征。结果表明叶面降尘导致植被可见光波段反射率升高、近红外波段反射率降低、植被红边“蓝移”,远离粉尘源方向,可见光波段反射率逐渐降低,红边位置逐渐向长波方向移动;矿山尘源与自然尘源光谱特征存在差异,矿山尘源叶面降尘像元在864.7 nm附近显示反射率吸收特征;FPCS成功提取了研究区叶面降尘的范围和强度,DSI能有效区分矿山降尘与自然降尘,提取的矿山叶面降尘像元与矿山地物空间相关性强;研究区主要矿山尘源为废石堆和矿山道路,其中废石堆扬尘扩散强度和距离大于矿山道路。该研究可为矿山开发粉尘污染状况快速评估提供一种技术思路。

威海市近海水产养殖信息提取方法研究

单独利用遥感影像光谱信息进行近海水产养殖信息提取时,养殖水体与自然水体易混淆,而单独利用遥感影像纹理信息提取近海水域水产养殖信息时,单一大块养殖水体与自然水体又难以区分。针对上述问题,利用OLI影像数据,提出了一种综合遥感影像光谱与纹理信息进行水产养殖信息提取的方法。首先,在对研究区养殖水体类型进行光谱特征分析的基础上,采用主成分变换方法,对OLI影像光谱信息进行压缩、挖掘和选取;其次,分析灰度共生矩阵窗口尺寸和纹理特征统计量对研究区水产养殖区域的区分能力,完成纹理特征的选取,并将选取的纹理信息和光谱信息进行特征协同;最后,对特征协同数据进行多尺度分割,根据各水体类型间的光谱特征和纹理特征的差异,构建研究区3种养殖水体的模糊逻辑隶属度函数,实现对研究区水产养殖信息的自动提取。研究结果表明,该方法能较好地提取研究区水产养殖信息,总体分类精度达到97.93%。

GF-1影像和OLI影像协同土地利用模糊分类方法研究

针对高分辨率遥感数据进行土地利用类型分类时出现的"同谱异物"现象,以及中分辨率遥感数据划分土地利用类型时受空间分辨率限制产生的"混合象元"问题,本文以高分一号数据(GF-1)和Landsat-8数据(OLI)为例,提出了一种协同利用高分辨率遥感数据和中分辨率遥感数据进行土地利用类型模糊分类的方法。首先,利用主成分变换的方法分别对GF-1纹理信息和OLI光谱信息进行压缩和增强,并将增强后的纹理信息和光谱信息进行特征协同;然后,根据各地物类型的光谱、纹理特征,对特征协同数据进行60、80、100共3个尺度的分割;最后,根据地物类型间的光谱特征和纹理特征的差异,构建各地物类型的模糊逻辑隶属度函数,实现对影像土地利用类型的模糊分类。实验结果表明,主成分变换的方法有效地将研究区GF-1和OLI数据的光谱、纹理信息压缩、增强,为面向对象分类中分类特征的选取提供了一种思路;同时,本文方法成功划分了研究区土地利用类型,并获得了较高分类精度,总体分类精度达到93.52%,对其它高空间分辨率与高光谱分辨率遥感数据协同分类研究具有一定借鉴意义。

基于多元参照光谱的SAM岩性划分方法

光谱角制图(SAM)是一种光谱匹配方法,通过量化目标地物光谱与已知参照光谱的相似程度来判断目标地物的类型,广泛应用于多光谱遥感岩性识别。目前,岩石单元训练区内像元的均值光谱,往往作为代表该岩石单元的参照光谱来进行光谱角制图,而使用均值光谱作为参照光谱库的方法,并未考虑岩石单元内部固有的光谱差异性,很大程度上影响了SAM分类效果。为了消除SAM岩性划分时岩石单元内部的光谱差异的影响,本文采用了一种多元参照光谱的SAM岩性划分方法。首先,依据研究区已有地质资料和Landsat-8影像特征,选定各类岩石单元训练区;接着进行各岩石单元训练区内部像元的光谱差异性分析,和各训练区之间的样本可分离性分析,分别使用均值参照光谱库的SAM方法和多元参照光谱库的SAM方法对研究区Landsat-8影像进行了岩性划分实验。研究结果表明,多元参照光谱库的SAM岩性分类方法很好地改善了岩石单元内部光谱差异性对均值参照光谱库的SAM岩性分类方法的影响,分类精度显著提高。

WorldView-2影像与OLI影像协同岩性模糊分类

Landsat系列、ASTER等中等空间分辨率遥感数据(中分数据)覆盖了碳酸盐矿物、粘土矿物、铁氧化物矿物等矿物的诊断光谱区间,广泛应用于矿物、岩石信息提取,但受限于空间分辨率,混合像元现象明显,严重制约了其岩性分类精度。WorldView-2、QuickBird等高空间分辨率遥感数据(高分数据)提供了岩石地层表面丰富的空间结构信息,同时空间分辨率的提高也是缓解混合像元效应的最有效途径,但高分数据覆盖的光谱区间往往较窄,难以满足大多数特征吸收谱段位于短波红外、热红外区间的矿物、岩石信息提取。在岩性自动分类方法上,前人研究中仍以采用基于像元的分类方法为主,分类结果的“椒盐现象(Salt-and-pepper,出现在分类结果图中大量孤立的错分点或小图斑)”严重。为结合中分数据的光谱信息优势和高分数据的空间结构信息优势,同时减少基于像元的岩性分类方法中的“椒盐现象”,提高岩性自动分类精度,本文以Landsat 8 OLI数据和WorldView-2数据为例,提出了一种协同中、高分遥感数据进行面向对象的岩性模糊分类的方法。首先通过“结构协同”和“光谱协同”方案对WorldView-2数据和OLI数据进行信息协同,利用主成分变换对协同后数据的纹理信息和光谱信息进行压缩和增强,然后将增强后的纹理信息和光谱信息进行波段绑定,并进行多尺度分割。根据岩性单元间的光谱特征和纹理特征的差异,构建各岩性单元的模糊逻辑隶属度函数,实现对研究区岩性的模糊分类。实验结果表明,该方法成功划分了岩性单元的分布,总体岩性分类精度为89.35%。