Kohonen神经网络在遥感影像分类中的应用研究

根据Kohonen网的生物学基础 ,基本结构和学习算法 ,提出了解决遥感影像分类的途径。依据实验区土地利用类别的光谱特征 ,采用主成分分析对遥感影像进行预处理 ,结合地理辅助数据的量化输入训练出Kohonen自组织图后对融合有地理辅助数据的影像进行土地利用分类 ,并与BP网和最大似然法分类结果进行分析比较。结果表明 。

福州城市扩张对地表温度影响及其空间分异分析

基于福州城区两时相Landsat影像,根据城市发展程度差异将研究区划分为Zone 1、Zone 2、Zone 3三个环形区域,在反演地表温度和获取不透水面覆盖度信息的基础上,计算各区域各级不透水面覆盖度的热分布指数和热效应贡献度指数,分析2004—2021年福州市不同发展程度区不透水面覆盖度与地表温度之间的定量关系,并运用地理探测器分析植被覆盖度、不透水面覆盖度和海拔高度对地表温度(Land Surface Temperature,LST)空间异质性的影响。结果表明:2004—2021年,Zone 1不透水面扩张较少,Zone 2和Zone 3不透水面扩张明显,增加最明显的为Zone 3内不透水面覆盖度大于60%的区域;不透水面覆盖度大于60%的区域对城市高温面积贡献最大,不透水面覆盖度为80%~100%时热效应贡献度最大;2004年影响地表温度的主导因子为植被覆盖度,2021年Zone 1中不透水面覆盖度为影响地表温度的主导因子,其余区域中海拔高度为影响地表温度的主导因子;福州市地表温度空间分异受多因子共同影响且两因子交互q值均高于单因子q值。研究结果可为城市规划和缓解城市热岛效应提供参考。

多时相TM影像相对辐射校正研究

多时相影像对应波段中地物波谱“准”不变特征点(Pseudo-Invariant Features,PIFs)的选取是相对辐射校正的前提,采用目视解译选取主观性较强,在一定程度上影响了校正精度。利用绍兴试验区两时相TM影像,通过样本点间差异阈值,主成份分析和回归分析方法控制选取影像对应波段间的PIFs,使得校正样本点的选取具有客观性。在此基础上获取增益和偏移量并对两时相影像进行相对辐射校正,取得了较好的校正效果,从而有利于土地利用/覆盖变化监测。

IKONOS影像在城市绿地提取中的应用

本文以南京城市为例 ,重点讨论了基于IKONOS影像的城市绿地信息分级分类提取方法 ,通过将IKONOS多光谱数据合成 ,根据各类地物的不同光谱特征 ,采取相应的方法提取出各层信息。在此过程中 ,仔细分析地物间在IKONOS 4个波段中的光谱差异 ,非线性增强阴影区绿地的NDVI值 ,利用光谱差异分层提取、剔除信息 ,最后把各分级绿地信息合并得到整体绿地分布图。分级分类法充分考虑各类目标的不同特点 ,避免了通常单一分类方法中单纯利用光谱特征所造成的地物混分现象。

基于GIS的BP神经网络遥感影像分类研究

传统统计模式识别方法进行遥感影像分类时要求数据服从正态分布且难以加入地理辅助数据.通过分析BP网的分类原理与学习算法,采用了融合遥感影像光谱数据和GIS产生的地理辅助数据进行土地利用类型分类的方法.选择最能反映实验区土地利用信息的光谱数据,结合DEM数据和坡度数据,通过归一化处理后进行BP网的训练分类.将分类结果与采用最大似然法所得的结果综合比较,结果表明,该方法优于最大似然法.

多时相MODIS影像水田信息提取研究

水稻种植及其分布信息是土地覆被变化、作物估产、甲烷排放、粮食安全和水资源管理分析的重要数据源。基于遥感的水田利用监测中,通常采用时序NDVI植被指数法和影像分类法分别进行AVHRR和TM影像的水田信息获取。针对8天合成MODIS陆地表面反射比数据的特点和水稻生长特征,选取水稻种植前的休耕期、秧苗移植期、秧苗生长期和成熟期等多时相MODIS地表反射率影像数据,通过归一化植被指数、增强植被指数及利用对土壤湿度和植被水分含量较敏感的短波红外波段计算得到的陆表水指数进行水田信息获取。将提取结果与基于ETM+影像的国土资源调查水田数据,通过网格化计算处理并进行对比分析,结果表明,利用MODIS影像的8天合成地表反射率数据,进行区域甚至全国的水田利用监测是可行的。

基于TM影像的绍兴地区土地利用变化监测

以1984年和1997年两期TM影像,结合相关辅助信息,进行绍兴试验区的土地利用变化监测研究。在两时相影像校正处理基础上,进行影像的光谱数据转换处理并通过两时相影像的亮度轴(B)、绿度轴(G)和湿度轴(W)3个分量的差值运算进行信息复合。选取影像中的典型变化区并调整变化范围和步长搜寻获取变化和非变化像元的最佳变化强度阈值,采用直接比较分析法在掩膜的ΔBΔGΔW空间中提取土地利用变化信息,从而避免了分类后比较法的误差累积并出现不合理变化类型的缺陷。在此基础上利用地物时相特征和地理辅助数据,通过综合应用地物的光谱、空间和时相信息并以知识推理的方式对前期单一分类方法的结果进行修正处理。精度分析表明采用本方法能较为可靠地进行土地利用变化监测。

MODIS影像的NDVI和LSWI植被水分含量估算

植被含水量估算在作物灌溉和森林火灾预警中具有重要指导意义。采用8天合成MODIS地表反射率数据,针对植被水分含量与陆表水指数,植被覆盖与归一化植被指数的关系及不同植被类型和地表水分含量状况在NDVI-LSWI二维空间中的分布规律,在NDVI-LSWI梯形特征空间中确定最大和最小含水量边界线的基础上采用植被干燥指数直接估算植被水分亏缺程度。该方法不仅简便,而且可以避开植被指数温度梯形图中陆地表面温度和气温差值的测量。

基于TIC的多时相遥感影像相对辐射归化处理

采用不变点群法(temporally invariant cluster,TIC),由两时相影像的NDVI点密度图确定两个TIC中心并建立辐射归化处理方程,对影像的NDVI进行相对辐射归化处理。与其它辐射归化处理方法相比,该方法简单、有效且精度高,对轻微的植被物候变化敏感且影像不变特征点较少时也能进行辐射归化处理,可有效应用于土地利用/覆盖、植被物候及景观等变化监测。

空间数据仓库元数据及其实现

通过对数据仓库的特征及其元数据机制的分析 ,探讨了分布式运行环境中空间元数据的实现 ,进而论述地理元数据信息提取、查询、更新及网上发布 ,并提出元数据软件的基本构架。最后介绍了空间元数据管理应用实例。

RS、GIS一体化研究——以湖北省土壤侵蚀遥感调查为例

遥感信息的提取是信息采集的重要部分 ,地理信息系统 (GIS)是遥感信息与其它信息集成的基础平台。通过遥感(RS)、GIS一体化在土壤侵蚀调查中的研究表明 ,RS、GIS一体化技术具有投资省、周期短、精度高等优点 。

基于不变像元灰度分类的自动辐射归化处理

在土地利用/覆盖变化监测中,通常要对多时相遥感影像进行辐射归化处理,使得影像间的成像差异减小,相同地物的光谱特征相似.本研究利用两时相ETM+影像,精确选取不变像元,采用分段线性回归,探讨一种自动辐射归化处理方法.研究方法充分考虑了影像间成像条件的差异,通过影像对应波段差值直方图剔除变化像元来有效选取不变像元,将不变像元划分为暗、灰和亮3类并分级确定校正系数进行辐射归化处理.结果分析表明该方法具有一定优势.

基于TM的海南省土地利用/覆盖动态变化的遥感监测和分析

在分析 1987年和 1999年两个时相 L andsat TM遥感图像的基础上 ,得到了海南省土地利用 /覆盖的动态变化信息 ,并对其数量变化和空间特征进行了分析。结果表明 :1987～ 1999年 ,海南省的耕地被占用现象突出 ,林地明显增加 。

多时相影像福州市不透水面对城市地表温度的空间分布研究

随着城市化进程的加快,城市热力场也随之发生变化,从而影响着城市区域环境、社会经济以及社会环境。由于NDVI具有季相变化的不稳定性,本研究采用两个时相TM/ETM+影像分析福州市及其周边地区不透水面对热力场的时空分布变化状况。为了获取精确的城市不透水面信息,本实验采用NDVI二元法结合2000年同区域的IKONOS影像提取不透水面信息。通过定量分析不透水面百分比、NDVI与地表温度的关系,得出不透水面百分比与城市地表温度呈线性相关,其相关系数在0.7左右;尤其30%以上的不透水面对地表热环境的空间分布影响最为突出,因此,相对于不稳定的NDVI而言,不透水面信息能更好地反映城市热环境的空间分布状况。

利用Landsat遥感影像进行福州市地表热通量估算的研究试验

利用福州市1989年和2001年Landsat TM/ETM+遥感影像数据估算地表温度、地表反照率和植被覆盖度等地表参数,再结合气象站观测资料,估算与城市热岛密切相关的气候因子即显热通量和潜热通量。然后根据植被覆盖度对由人工建筑物和水泥道路等构成的不透水面覆盖区的潜热通量进行修正,改进了不透水面潜热通量的计算,并且探讨了地表热通量随土地覆盖变化的时空分布特征。最后对地表热通量精度进行分析和检验,论证了本研究的地表热通量估算结果是合理的。

三维房地产虚拟系统在Sky line下的实现

运用GIS软件创建DEM和处理遥感影像,采用3DS MAX和Sketchup进行建筑三维建模,并叠加遥感影像,在Skyline创建三维虚拟场景。根据房地产客户需求,设计满足客户需求的三维分析功能,实现虚拟系统在房地产设计中的运用。

基于NDVI和纹理变化的城镇扩展检测——以浙江省绍兴市为例(英文)

以绍兴市作为研究区 ,选取两景不同时相的TM影像 ,进行了城镇扩展的研究。该研究区位于中国东部沿海地区 ,其地理位置和投资环境决定了其城镇的快速发展 ,因此对其进行城镇扩展的研究具有非常重要的意义。本文假定以植被覆盖为明显标志的景观生态和基于NDVI的城镇土地利用之间的相互关系 ,给出了一种新的城镇扩展检测方法 ,即使用NDVI公式生成植被指数 ,然后提取 1984年和 2 0 0 0年归一化差分纹理指数的纹理影像 ,这些指数显示了这些纹理影像变化的比率 ,该方法成功地显示了两景影像间的变化区域。当然为了获取正确的结论往往需要相关的地面数据。研究结果显示 。

用基于相对辐射校正的TM影像监测绍兴土地覆盖变化

基于绍兴市 1984年和 1997年的两期TM影像 ,用相对辐射校正方法将 1997年的影像校正到 1984年的辐射水平上 ,消除多时相遥感影像间地物的辐射差异 ,对两期影像分别做最大似然分类 ,构建覆盖转移矩阵 ,将分类图分析运算构建覆盖变化分类混淆矩阵 ,并结合土地覆盖变化的驱动因子 ,分析得出 。

数学教学中学生创新能力的培养

在教学中,教师应充分调动学生的学习主动性,发挥知识的智力因素,培养学生的创新能力。

Landsat-8与ZY-3卫星影像降尺度地表温度反演及分析

地表温度(land surface temperature,LST)在表征地表能量转换和气候方面具有很重要的作用。目前获取的高空间分辨率遥感影像,通常没有热红外波段,而能获取的热红外影像,空间分辨率往往不够。针对时间分辨率和空间分辨率的矛盾问题,提出了一种利用降尺度进行地表温度反演的方法。该方法利用Landsat-8卫星影像的热红外波段进行地表温度LSTOLI,30m反演;根据不同地物的光谱特性,选取代表城市热特性的地物端元,对ZY-3多光谱影像大气校正后,进行混合像元分解,获取每个像元内不同端元的丰度,利用端元的平均温度建模,估算地表温度,得到高空间分辨率的地表温度LSTZY-3,5.8m。为了验证估算结果的准确性,将LSTZY-3,5.8m升尺度为30mLSTZY-3,30m,与LSTOLI,30m进行对比。结果表明,LSTZY-3,30m和LSTOLI,30m具有很高的一致性,精度较高。这种方法可以作为一种实用的估算地表温度的方法。