基于遥感影像的土地利用监测及城市扩张分析

对Landsat遥感影像进行数据预处理,其次采用随机森林分类方法分析2001年、2011年和2021年3期的土地利用情况,对近年来哈尔滨市的土地利用进行时空监测,同时对建设用地扩张情况进行分析,研究结果表明:研究区建设用地面积在20年的时间里,城市规模迅速扩张,建设用地面积增加到约560.47 km^(2);从2001年到2011年,水体和其他用地面积变化不大,耕地变化较大,从2011年到2021年各土地利用类型变化均较大。哈尔滨市城市重心在不断发生着变化,表现出由北—西北—西南的变化过程。城市建设用地主体呈现在城市中心集聚,其他区域建设用地均匀分布的态势。

基于遥感技术的农村地区森林覆盖和土地利用变化监测——以兰州榆中县为例

随着农业扩张、工业化进程及气候变化等多重因素的影响,农村地区面临着土地退化、森林覆盖减少等严重问题。文章通过分析多时相、多源遥感数据,监测了农村地区土地利用类型的变化和森林覆盖状况的动态变化。研究采用了地理信息系统(GIS)与遥感数据的集成分析,对土地利用变化和森林覆盖状态进行了精确的定量评估。结果显示,遥感技术能有效地监测农村地区的土地利用状态和森林覆盖变化,为地方政府和决策者提供科学依据,有助于制定更为合理和可持续的土地管理政策。

基于深度学习的多光谱遥感影像土地利用类型分类研究

文章提出一种针对多光谱遥感影像的土地利用类型分类网络(MSNet),该网络具有可见光波段特征和红外波段特征,在ResNet-50作为主干网络的基础上对网络不同阶段进行优化和改进。将MSNet与经典影像分割模型UNet进行对比,结果显示MSNet结果更优,精度、F1分数和召回率各评价指标均在(0.8,1)区间内,实验证明MSNet可以更充分地利用多光谱特征,提升遥感影像分类准确度。

基于遥感和地理信息技术的土地利用覆盖变化分析与预测

本文首先引述了土地利用覆盖变化对环境和社区产生影响的重要性,以此作为研究背景。针对此问题,本文采用遥感和地理信息技术,利用卫星图像和GIS技术来收集和分析数据。研究将多年来的土地利用情况进行了详细对比,揭示了土地利用类型的变化以及区域土地覆盖的时空动态。对多年来的数据进行挖掘分析后,结合宏观经济、社会发展状况,构建了土地利用变化的预测模型。研究结果表明,对土地利用变化的遥感监测与预测不仅可以为土地资源管理部门提供科学依据, 而且能为环境保护、城市规划等相关领域提供重要参考信息。

遥感影像在土地利用变化监测中的应用研究

土地利用的变化状况是评估一个地区经济、环保和社会发展等方面的重要参数, 监测土地利用的变化情况对地方政策制定具有积极的意义。然而由于地震地区的广大,现有的真实观测方式收集数据困难,时间成本高,不便于实时监测。近年来,遥感技术因其具有覆盖广泛,成本较低,实时性好等优势, 在土地利用变化监测中的应用越来越广泛。本研究预期为遥感影像在土地利用监控方面的应用提供理论支持和实践参考,推动了遥感技术在土地利用变化监测方面的发展。

遥感影像在土地利用现状调查与动态监测应用探讨

本文探讨了遥感影像在土地利用现状调查与动态监测中的应用。首先,从遥感数据源、数据处理、解译方法等方面,系统阐述了遥感影像在土地利用现状调查中的应用流程。其次,分析了遥感影像在土地利用动态监测中的主要方法,包括土地利用变化监测、土地利用功能分区、城市扩张分析等。最后,总结了遥感影像在土地利用现状调查与动态监测中的应用前景和发展趋势,并对进一步推进遥感影像在土地利用管理中的应用提出了建议。

高分辨率遥感影像在土地利用规划中的应用研究

本文基于颇多遥感影像的数据,对土地运用的类型进行提炼和判定,之后就借助了一些模型和算法,实现对当前土地运用状态的精准评估。然后,通过比照及分析,探讨了利用清晰遥感图像,在做决策支持、监控更新和执行规划方面的可行可能性。事实证明,这种高清遥感图像极大地提高了土地运用判别的准确程度,特别是在一些复杂的地理环境下,如针对城市建设用地、林地、草地等土地运用类型的识别和区别,其能力更为明显。此外,研究还发现,借助高分辨率遥感影像资料,可更好地参与土地利用的预测和规划,提供更为科学、务实的决策依据,对优化和提升土地规划理念和实践方式,具有重大的科研和应用价值。

湖南省土地利用/覆盖变化的生态服务价值时空响应特征

基于1985—2019年长时序遥感数据,定量核算湖南省生态服务价值(ESV),系统解析土地利用/覆盖变化(LUCC)的影响方式,模拟2030年多情景下ESV的时空演变。结果表明:湖南省LUCC显著,草地面积总体呈现持续下降的趋势,面积减少852.91 km^(2),不透水面面积持续上升,面积增加3013.77 km^(2)。湖南省ESV整体呈现先上升后下降的倒“V”形变化,总体下降了86.07亿元,主要来自废物处理、土壤形成与保护等功能变化的贡献。LUCC对ESV具有显著影响,主要增益来自退耕还林和退耕还湖,分别增益837.73亿元和111.62亿元;2030年多情景预测显示,在自然发展和经济发展情景下ESV呈现持续下降趋势,在生态保护情景下呈现上升趋势。

基于MLUM-Net的高分遥感影像土地利用多分类方法

针对高分辨率遥感影像土地利用多分类结果中地块结构不完整、边界质量差的问题,提出了基于MLUM-Net模型的遥感影像土地利用多分类方法。该方法利用多尺度空洞卷积和通道注意力机制构造MDSPA编码器,提高了网络多尺度特征提取能力与地块位置定位的准确性,并通过空间注意力机制自适应增强了多尺度特征表达;为消除上采样语义损失和减少分类结果噪声,设计了混合池化上采样优化模块,用于优化分类结果并消除网络分类误差;根据土地利用多分类数据集类别占比不均衡的特点和地块结构的相似性指数设计混合损失函数,消除数据类别占比产生的影响,提高地块结构完整性和精细化分类边界。在多个数据集上进行了实验验证,总体精度和kappa指标均有明显提高,其分类结果结构完整且边缘划分准确,在土地利用多分类领域具有较好的实用价值。

基于Landsat影像的雄安新区2013−2021年土地利用变化检测和生态政策评估

利用2013−2021年共9期Landsat8影像,采用面向对象的监督分类方法,得到新区逐年土地利用与覆盖分类结果,进行LUCC分析及生态品质评价.结论:1)分类结果总体精度>86.8%,K为0.81~0.88,优于同期FROM-GLC及GLC_FCS全球分类产品;2)雄安新区设立至今耕地面积减少,不透水面和林地面积增长,蓝绿空间面积占比由12%增加至30%,雄安3县(雄县、容城县和安新县)建设严格遵循了新区《规划纲要》中植树造林、城市发展、湿地涵养3项不同的建设任务,各县主要土地利用覆盖变化分别为耕地向林地的转变、耕地与不透水面的相互转变以及耕地向水体和水生植被的转变;3)不透水面扩张与城市建设对生态品质的负面影响正逐步被森林覆盖率、蓝绿空间面积增加带来的正面影响所抵消.总体看,雄安新区土地利用/覆盖变化遵循新区规划要求,体现了经济社会发展和生态建设的成果.

PIE-Engine平台下土地利用变化对生态质量影响的遥感评估与时空分析

针对濂溪区土地利用变化引起生态质量的问题,本文基于PIE-Engine Studio遥感云平台,采用多时序卫星数据结合第三次全国国土调查数据,在土地利用/覆盖变化基础上,深入剖析2008—2023年土地覆盖和生态环境时空演变特征及其驱动因素。结果表明:①在这段时间内濂溪区生态质量整体有所改善,特别是在生态质量优等级(0.8~1.0)上,耕地向草地的转变面积和比例均有显著增加,但仍存在局部退化现象;②良等级(0.6~0.8)面积有所减少,可能是某些区域建筑用地增加引起的生态质量下降。通过实施有效的土地管理加强生态保护和修复,可以进一步提高生态环境质量。

晋城市土地利用变化及植被覆盖度研究

对土地利用类型和植被覆盖度变化的研究能反映一个城市的发展,为城市生态规划和土地利用结构的调整提供科学依据,本文选用2010、2016和2021年晋城市的遥感影像对该市自2010年以来的土地利用变化情况和植被覆盖度变化进行了统计分析。结果表明:2010年以来晋城市土地利用类型有明显变化,其中建设用地和林地类型明显增加,耕地、水体和未利用地有所减少,而植被覆盖度也呈现逐年下降的趋势。本文对晋城市土地利用及其植被覆盖度变化的研究为接下来该市进一步的土地规划和发展方向提供了科学的参考依据。

数字遥感技术在土地利用动态监测中的应用

随着时代的发展,我国土地利用情况发生了比较明显的变化,对其进行动态监测具有一定现实意义,能够显著提升我国的土地利用效率。数字遥感技术是一种较为先进的环境监测手段,与传统监测技术相比,基于数字遥感技术的土地利用动态监测在工作效率、监测质量方面均有更加有益的表现。文章通过对相关文献进行查阅,首先对土地利用动态监测的概念进行了简要阐述,然后结合相关科学理论知识对数字遥感技术在土地利用动态监测中的应用进行了深入分析,以期为我国土地利用动态监测工作质量提升提供一定的理论支持。

遥感影像土地利用/覆盖分类方法研究进展

为了研究遥感影像土地利用/覆盖分类的方法,综述了国内外近30年的遥感图像分类研究,发现遥感图像分类方法存在多而杂的问题。在分析当前主要遥感影像分类方法的基础上,从传统的分类方法、传统分类方法的改进、其他新分类方法3个方面,对遥感影像土地利用/覆盖分类方法研究进展进行了阐述,本研究还存在不足,今后还需进一步研究利用各种分类方法相互结合在土地利用/覆盖遥感分类中的应用。

基于遥感影像的土地资源信息提取与分析方法研究

在科技飞速发展的当下,远程监测技术在土地资源信息的采集与评价中应用日益广泛。该探究旨在构建依托于遥感图像的创新技术手段,旨在增强土地资源管理的能力,提高其准确度。此议题研究了利用深度学习和机器学习算法整合多源遥感数据,目的是为了自动化并精确地识别和分类土地覆盖类型。本研究深度剖析了遥感图像特征提取技术,并着重探讨了卷积神经网络(CNN)在土地覆盖分类中的运用。借助构造的多层次卷积神经网络模型,成功实现了对土地覆盖类型的精准识别。本项目正在同步推进,采纳了迁移学习的方法,通过预训练模型的应用,增强了算法的通用性和辨识效率。通过对某地土地资源的实证分析,本研究比较了常规技术与深度学习技术在土地利用分类的效率和精确度上的差异,证实了后者技术的先进性。

利用TM影像在土地利用/覆盖遥感解译中波段选取研究

研究建立在专用遥感数字图像处理软件(ERDAS 8.5)以及地理信息系统软件(ArcG IS 8.3,ArcV iew 3.2)平台上。选用处于三峡库区边缘的重庆南川市2003年TM影像,对土地利用/覆盖解译最佳波段组合进行了研究。TM145为解译居民点和水域的最佳波段组合,TM345为解译耕地、林地和草地的最佳波段组合。

GIS辅助下的基于知识的遥感影像分类方法研究——以土地覆盖/土地利用类型为例

提高计算机遥感影像的分类精度，是遥感应用中研究的主要问题之一。作者以规则的形式表示遥感影像解译知识，使用ＴＭ影像数据和ＤＥＭ、坡度、土地利用图等地理辅助数据，从遥感影像处理／地理数据／专家知识一体化的角度出发，使用基于知识的方法进行了研究，改善了分类精度。实例研究证明了方法的正确性。

基于GIS的遥感影像土地利用与覆盖信息提取研究

本文以 2 0 0 0年精加工数字遥感影像为基本信息源 ,以甘肃省张掖地区为实验区 ,在 ARC/INFO GIS软件支持下进行了提取土地利用 /土地覆盖信息的实验研究 ,从而为大面积复杂区域实施土地利用 /土地覆盖信息快速提取和后续的动态监测与驱动因子分析提供了工作基础。经过实验证明 ,此技术路线操作简便、工作周期短。

基于遥感技术的土地利用分类与测绘工程应用

遥感技术以其强大的地表信息获取能力,在土地使用与覆盖研究中扮演着至关重要的角色。本研究深入探讨了遥感技术在土地利用分类与测绘工程中的应用。通过精选遥感影像并运用先进的图像分类方法,实现了土地利用类型的精准划分。同时,我们研究了多源遥感数据融合技术,显著提升了土地利用信息的分类精度。此外,我们还建立了一套遥感影像质量评价体系,实现了对土地分类与测绘的全面、精确和定量评估。这些研究成果为土地管理部门的土地使用规划提供了有力支持,并为遥感测绘工程的应用提供了宝贵的参考。未来,我们将继续深化研究,推动遥感技术在土地管理领域的广泛应用。

基于多时相遥感影像分析的城市土地利用/覆盖变化与热环境演变——以徐州市为例

以1987,1994,2000和2005年共4期的Landsat TM遥感影像为数据源,利用先进的决策树分类法获取徐州市土地利用/覆盖信息,通过单通道算法反演地表亮温获取城市热场分布与热环境变化信息,采用土壤调节植被指数SAVI定量描述研究区植被覆盖变化,并综合采用这些信息对城市热环境演变与城市扩展、植被覆盖变化的关系进行了综合分析。结果表明,利用Landsat TM数据结合决策树分类方法,是获取土地覆盖/利用的有效方法。通过计算地表辐射亮温来研究城市热环境变化是合适的,SAVI等因子与城市热环境显著相关,能够有效地定量描述城市扩展及其生态环境响应。研究结果可服务于城市环境保护与人居环境改善。