基于Quick Bird数据的胡杨、柽柳种群格局分析

[目的]对塔里木河下游主要木本植物胡杨、柽柳的树冠进行解译。根据解译结果,使用修正后最近邻体法分析胡杨、柽柳的格局分布。[方法]基于Quick bird数据,采用人机对话目视解译方法。[结果]胡杨和柽柳在不同离河距离均为聚集分布,格局强度胡杨随离河距离加大(地下水埋深降低)而增加,到离河1500 m又减小;柽柳灌丛格局强度总体上呈随离河距离增加而降低的趋势。运用高分辨遥感数据确定胡杨、柽柳群落分布格局,取得了与传统地面调查相同的结果,用遥感方法从定量角度验证了干旱区荒漠区胡杨、柽柳群落大都为聚集分布的定性结论。[结论]在植被稀疏的干旱荒漠区使用高分辨遥感数据可以定量分析木本植物建群种的分布格局特征。

Quick Bird遥感数据在龙羊峡库区白刺滩滑坡调查中的应用

应用具高分辨率、高清晰度、信息量丰富及数据时效性强等特点的Quick Bird遥感数据,对龙羊峡库区白刺滩特大型滑坡进行遥感调查,利用先进的遥感数据处理技术,综合地质学、灾害学原理和地理空间信息技术,分析了白刺滩滑坡的形成条件、成因机理,认为龙羊峡库水强烈侵蚀和降雨综合作用是促进滑坡发生的主要诱发因素。

基于Quick Bird影像最小识别图斑面积精度的探讨

根据1∶500航测数据和全国二次土地调查中使用的Quick Bird遥感数据的比对分析,以相对面积精度作为研究评价指标,通过获取遥感影像的最小识别图斑的面积进行精度分析,得到理论上的最小识别图斑的面积阈值。

基于面向对象的城市地物信息提取方法研究

20世纪90年代以来,高空间分辨率遥感影像数据的处理已成为遥感领域中的热点与难点。利用具有人的思维特点的面向对象的信息提取技术,对高分辨率遥感影像中的城市用地进行分类,分析和利用高分辨率影像的空间信息、结构信息与光谱特征等,总结了面向对象解译方法的5个步骤,即影像分割、分类方法的选择、地物种类分类,知识库构建、计算机自动分类。分类结果表明:(1)克服了"椒盐现象";(2)信息提取的总体精度为92.19%,而且各类地物信息的提取精度均有所提高,特别是利用前期分类的拓扑关系有效提取了城市水体与建筑物阴影。

决策树在高分辨率影像目标为小地物的分类应用研究

高分辨率遥感影像的应用越来越多,但其高昂的成本让一般项目望而却步.应用软件从Google Earth上下载已成为获取高空间分辨率影像的有效途径,但因无光谱信息,解译局限较大.选用C4.5算法的决策树方法,对目标为水塘研究的广州市天河区的下载的快鸟数据进行解译,与最大似然分类法和面向对象分类法相比较.结果表明:决策树分类法的分类精度和kappa系数均较高,能利用多源数据,结构简单直观,易于表达和应用;提取小目标地物更有效,数据量相对小,速度较快.