基于WorldView 2影像杉木叶面积指数与植被指数相关性研究

为了探究基于高分辨率遥感影像杉木叶面积指数与植被指数的相关性,以湖南省攸县黄丰桥国有林场为研究对象,采用地面实验与遥感技术相结合的方法,利用WorldView 2遥感数据提取NDVI、SAVI、SARVI、RVI、MSAVI、ARVI等6种植被指数,通过LAI-2000测量的杉木叶面积指数(LAI)建立相关关系,开展WorldView 2遥感影像在估测杉木叶面积指数中的应用研究,分析植被指数对杉木LAI的影响。对不同植被指数分别进行线性模型、二次曲线模型、指数曲线模型和对数曲线模型的LAI反演。结果表明:除DVI与LAI相关性稍低一点外,其他植被指数与LAI都有很高的相关性,高于中低分辨率遥感影像提取的植被指数与LAI的相关性,土壤调节植被指数(SAVI)与LAI的相关性与土壤影响因子L无关。在线型模型中,RVI与ARVI更适合于杉木LAI建立一元线性回归模型,相关系数R分别为0.931、0.895,判定系数R2分别为0.866、0.800,均达到较好的拟合效果。在非线性模型中,反演模型最好的是二次曲线模型,其次是指数模型,最差的是对数模型。拟合效果较好的是NDVI、SAVI和RVI;拟合效果最差的是DVI;最好的拟合模型,其R2高达0.884。杉木LAI具有较佳拟合效果的非线型模型是NDVI和SAVI的二次曲线模型。

基于WorldView 2影像的矿区植被重建效果评估

植被盖度反映植被质量,是评价矿区复垦土地植被重建效果的重要指标。该文选择安太堡矿区为案例区,基于高空间分辨率World View 2(WV 2)影像新波段,使用混合像元模型和实地数据验证相结合的方法计算得到研究区的植被盖度,并对植被重建效果进行了评估,主要得到以下结论:(1)基于WV 2影像的近红外2波段和红波段,采用混合像元法得到的植被盖度反演值Fc_2与实测值最为接近,相关性最强(R^2=0.934),均方根误差最小(RMSE=0.048);(2)研究区植被重建效果整体较好,中等、较高和高植被盖度区域占研究区的60%以上,低植被盖度仅占22.09%。受植被重建年限和管理措施的影响,不同复垦区域植被重建状况之间存在着差异,内排土场、西排土场、南排土场的植被重建效果较好,而西排土场扩大区植被状况相对较差,其中等及以上植被盖度所占比例依次为75.24%、68.35%、68.20%、22.29%。(3)就植被组合模式看,乔灌草模式重建效果(按冠层盖度)最好,其次是乔草模式,其他模式如灌草、草地、自然恢复地依次降低。土壤表层水分含量随着复垦地植被盖度的增大而增大,说明植被重建状况对土壤表层的水分保持具有重要作用。

基于WorldView 2遥感影像的湿地资源调查

以哈尔滨市道外区为研究区,利用2011年9月拍摄的WorldView 2遥感影像,建立湿地资源解译标志,采用人机交互方式进行湿地资源调查,为哈尔滨市道外区湿地保护及利用规划提供技术支持。

基于规则的面向对象分类与监督分类对比研究——以WorldView-2影像为例

针对传统监督分类方法在处理高分辨率影像时会产生“同物异谱,同谱异物”的现象,本文以杭州市WorldView-2遥感影像数据作为基础数据源,设计了一种基于规则的面向对象分类方法(ROOC)以提取研究区域地物,提高地物分类精度。首先,针对不同地物的光谱特征差异构建分类规则函数;其次,依据地物图斑在不同分割层下的大小及形状不一致的特征,引入特征波段并参与多尺度分割;最后,将光谱特征分类规则函数与多尺度分割结果相结合构建ROOC方法,通过目视评价和定量分析的方法与MLC、SVM和NNC 3种监督分类结果进行对比。结果表明,ROOC方法的总体分类精度为81.5%,较MLC、SVM、NNC分别提高了10.0%、10.5%、8.0%;总体Kappa系数为0.7685,较MLC、SVM、NNC分别提高了0.1278、0.1295、0.1057。因此,ROOC方法通过将地物光谱特征差异与多尺度分割相结合,能够更准确地识别WorldView-2影像中光谱特征相近的地物,能有效减少地物混分现象,提高分类精度。

Worldview2数据在西昆仑老并—赞坎矿集区铁矿调查中的应用

赞坎—老并矿集区位于新疆塔什库尔干县,属于西昆仑成矿带塔合曼—西若达坂铁矿成矿区,研究区高寒缺氧,地形切割强烈,人烟稀少,交通极为不便,面积性的野外矿产地质调查工作面临挑战,难以获取系统、全面、翔实的资料(王俊峰等,2013)。遥感技术作为当今矿产调查的主要技术手段之一,越来越得到重视,特别是高分辨率的WorldView-Ⅱ数据能够提供全色0.46 m和多光谱1.84 m遥感数据,拥有八个波段,为其在矿产地质调查领域发挥更大作用提供了可能(杨金中等,2015;王辉等,2016)。

基于地物光谱分析的WorldView-2数据岩性识别:以新疆乌鲁克萨依地区为例

针对新疆维吾尔自治区西昆仑乌鲁克萨依地区的岩性出露情况,采用WorldView-2遥感影像数据进行岩性识别研究。在分析研究区内不同岩性的实测光谱曲线特征的基础上,针对在岩性识别过程中出现的不同岩性色彩反差弱、异物同谱、岩层表层浅覆盖等一系列问题,结合高空间分辨率WorldView-2数据波段特点和数据统计特征,确定了最佳波段组合,并采用主成分分析降低了波段间的高相关性。在此基础上进行反差增强、纹理增强等处理,提高了不同岩性对比度,去除了外界因素对光谱信息的干扰,为精确识别不同岩性提供了可靠依据。

Worldview-2数据在沉积岩地区的遥感岩性增强方法初探——以新疆喀什阿尔塔什地区为例

为了进一步探讨Worldview-2数据在岩性识别工作中的应用效果,笔者选择新疆喀什地区阿尔塔什沉积岩区进行遥感岩性增强方法研究。通过对研究区内实测岩石波谱曲线和Worldview-2数据进行分析,对比不同岩性之间的光谱差异,在综合考虑异物同(近)谱、表层浅覆盖等的基础上,结合WorldView-2数据的波段特点和数据统计特征,确立了波段组合-波谱增强-去相关增强-纹理信息融合的处理方法。有效提高了不同岩性之间的对比度,改善了外界因素对光谱信息的干扰,为精确识别不同岩性提供了可靠基础。

WorldView-2高分辨率卫星数据在西昆仑塔什库尔干地区遥感地质调查中的应用

在西昆仑成矿带塔什库尔干地区,利用WorldView-2高分辨率卫星数据开展了遥感地质综合调查研究,采用最佳指数法选择适于本区遥感解译及信息提取的8-4-3波段组合,利用波段比值、主成分变换等方法增强岩性、构造和矿化信息并进行地质解译;结果表明,波段比值可识别闪长岩、大理岩、片岩等多套岩性并突出岩性之间的界线,主成分变换能增强黑云石英片岩与白色花岗岩体间界线,并能对不同片岩因矿物含量差异而呈现的不同色调、明暗程度有较好的反映。岩矿波谱测试及岩性反演和遥感矿化异常信息提取研究工作表明,大理岩等单矿物岩石波谱反演效果较好,对B1,B4,B8,B6等4个波段进行主成分变换及铁矿化信息的提取结果表明,PC3分量是铁染异常的特征主分量。利用WorldView-2数据在西部裸露地区进行矿产地质遥感综合调查,既有高地面分辨率的光学特征,又具有一定的波谱识别能力,不仅能提取大范围的矿化蚀变信息,还可以识别局部的矿体露头,应用效果较好,值得推广。

高光谱Hyperion与高分辨率WorldView-2卫星数据协同下的岩性分类

在目前的技术条件下,一种遥感数据源很难同时具有高空间分辨率和高光谱分辨率特征,因此如何协同使用不同来源的遥感数据进行矿物岩石识别就成了遥感地质领域的重要研究内容之一。本文结合高空间分辨率WorldView-2数据和高光谱分辨率Hyperion数据,以新疆乌恰县矿物岩石识别与地层划分为例探讨多源遥感数据协同的岩性分类。通过对比2种数据源的空间和光谱探测能力,找到其协同基础。借鉴传统的同源数据融合方法,把World View-2多光谱数据降采样到不同空间尺度,并进行主成分变换,采用第一主成分与Hyperion融合产生协同数据。基于SAM光谱角分类法,分别采用WorldView-2多光谱原始数据、Hyperion原始数据和各协同数据对研究区的岩性进行自动分类。结果表明,各协同数据岩性分类精度较高,Hyperion次之,WorldView-2数据岩性分类精度最低。

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。

西沙群岛岛礁区域WorldView-2影像大气校正

高空间分辨率WorldView-2多波段影像方法在岛礁遥感监测方面应用潜力很大,但大气校正精度对其定量化应用有着重要影响。文章针对海洋遥感中WorldView-2影像大气校正的问题,改进传统的暗目标校正方法,以清、深海水和岛屿纯浓密植被作为暗目标,对西沙群岛岛礁区域进行应用示范,实现了各波段的大气校正。结果显示,该方法得到的结果无论从光谱形状还是地物反射率值,大气校正前后反射率值与现场实测值都能够较好吻合。

基于WorldView-2影像城市绿地信息提取研究

以深圳市城市绿地为例,对遥感影像进行最佳波段组合、缨帽变换及主成分分析处理,并提取各地物在经处理后影像上的灰度值,利用决策树分类技术进行分类。结果表明:WorldView-2影像经过缨帽变换以及主成分分析处理后,能够明显增强影像的纹理信息,突出地物特征,并以各地物在经过缨帽变换及主成分分析处理的灰度值作为决策树分类的阈值,与以往的只利用个波段的灰度值及植被指数等作为阈值相比,精度明显提高,方法也得到改善,分类的总体精度、Kappa系数分别为90.36%、0.88,精度比较高,获得比较好的分类结果,但建设用地和耕地、绿地和耕地之间存在错分现象比较严重,主要是由于它们之间的纹理以及地物的光谱特征相似导致的。

基于WorldView-2遥感影像的龙湾港浅海水深反演

根据遥感水深反演原理,利用海南岛龙湾港的World View-2多光谱卫星数据和海图水深资料,通过对水深进行0~2,2~5,5~10,10~15和15~20 m的分区处理、潮汐改正和海图水深数据与相应图像波段反射率值的相关性分析及回归分析,建立了浅海水深线性回归反演模型,开展了浅海水深的实际计算与精度分析。结果表明:对不同水深范围分别建立线性回归模型反演的水深精度要高于未分区建立的模型;分区模型中,多波段模型在0~5 m的反演精度最高,而双波段比值模型在5~20 m的反演精度最高,但是反演水深在最浅处的精度还有待提高。本文方法提取的水深与海图水深数据变化趋势基本相似,可以满足海洋科学研究对大范围浅水水下地形探测的要求。

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。

WorldView-2影像的湿地典型挺水植物群落含水量估算研究——以北京野鸭湖湿地为例

利用多光谱遥感技术定量估算野鸭湖湿地挺水植物的含水量.基于典型挺水植物的实测冠层光谱及其对应样方的叶片含水量和叶面积指数LAI数据,首先对芦苇和香蒲的地面实测光谱进行重采样,以模拟WorldView-2影像的光谱,然后利用模拟光谱分别构建芦苇和香蒲任意两波段反射率组合而成的比值(SR)和归一化差值植被指数(NDVI),通过分析植被指数与CWC(冠层含水量,Canopy Water Content)的相关关系,选择与CWC显著相关的植被指数,并通过单变量线性与非线性拟合的分析方法确定监测不同挺水植物群落的最佳植被指数,建立估算模型;结合覆盖研究区的WorldView-2高分辨率多光谱影像,对研究区的挺水植物群落CWC进行反演及制图.结果表明,基于模拟WorldView-2影像光谱构建的比值(SR)和归一化差值植被指数(NDVI)与CWC的总体相关性较高;SR(8,3)芦苇为估算CWC芦苇的最优植被指数,估算模型为y=0.005x+0.003,NDVI(8,3)香蒲为估算CWC香蒲的最优植被指数,估算模型为y=2.461x2-0.313x+0.032,通过交叉检验,CWC芦苇和CWC香蒲的预测精度分别为87.42%和82.12%,预测精度较为理想;利用实测数据对反演的CWC空间分布图进行了验证,通过验证,芦苇和香蒲影像估算CWC的均方根差(RMSE)分别为0.0048和0.0052,估算精度分别为83.56%和80.31%,表明利用WorldView-2高分辨率多光谱影像反演湿地挺水植物群落CWC具有较高的可行性.

基于Worldview-2多光谱卫星数据的浅水水深遥感反演

随着卫星遥感技术的不断发展,高分辨率卫星影像逐渐应用到水深遥感反演领域。利用Worldview-2高分辨率卫星数据和电子海图数据,基于双波段比值法,反演获得实验区域20m以浅的水深。实验表明,Worldview-2等高分辨率多光谱卫星数据,具有一定反演浅水水深的能力,但在5m以浅的水域反演误差较大;双波段比值法,这种半经验半理论的模型,在水深遥感反演中具有更好的适用性;对比了一次线性、二次多项式、指数、对数等拟合方法,发现对数拟合的方法获取绝对水深,其精度相对其他方法更高。

基于Worldview-2八波段影像改进指数的湿地类型分类研究

采用Worldview-2八波段影像作为数据源,选取东洞庭湖湿地核心区域作为研究区,进行了Worldview-2八波段特征分析、构建改进遥感指数、采用改进遥感指数阈值分层分类的策略对湿地区域进行信息提取。研究结果表明,基于Worldview-2八波段影像改进指数的湿地类型分类总精度达到了92.24%,Kappa系数为0.902,比原始遥感指数的分类精度提高了8.18%,特别是对草滩地和泥滩地的区分有了较大的提高,是有效、准确提取湿地类型的技术方法。

WorldView-2影像的水深探测能力

以中国南海东岛周边海域为研究区域,利用波段组合法开展高分辨World View-2影像的水深探测能力研究,分别建立单波段、双波段和多波段模型,进行精度评价。结果表明:多波段模型反演效果最好,双波段次之,单波段最差;各波段水深探测能力比较:绿波段﹥全色波段﹥蓝波段﹥红波段;前视影像比后视影像的水深反演精度略高,全色波段在水深探测中具有重要作用。

以水体为观测目标的Worldview-2融合方法评价

为了提高影像的分辨率、强化影像隐含的信息,在影像的预处理过程中往往需要将不同分辨率数据进行融合,实现优势互补.以Worldview-2的3景遥感影像为数据源,钱塘江重点河段为研究对象,对以水体悬浮泥沙为主要观测目标的遥感影像开展融合方法的评价,以及大面积水域对影像融合方法选择的影响机制的探讨.结果表明,大面积水体的存在会影响到融合影像保留源图像光谱信息的能力,影响了最佳融合方法的选择,Gram-Schmidt是最合适本次研究3幅影像的融合方法.经Gram-Schmidt融合后的影像能获取到更加详细的悬浮泥沙运移信息.

基于Worldview-2数据的东洞庭湖湿地区域植被覆盖度估算研究

利用Worldview-2卫星数据八波段多光谱数据特点,分析与近红外波段重叠并具有更高信息量的近红外2新波段特征构建植被指数(VI)的关系。以湖南东洞庭湖湿地区域为研究区,建立近红外2新波段参与的归一化植被指数(NDVI)植被覆盖度估算模型。通过与实测样点结果比较发现:近红外2波段参与改良后的NDVI法的估算结果与实测值验证结果更加匹配,精度达到87.8%;原始近红外波段参与的NDVI法的估算结果精度最低。研究表明运用Worldview-2数据,并采用改良后的NDVI法可以大区域、准确、快速的进行植被覆盖度估算。