基于LBV变换的遥感影像多步骤分类法研究

面对与日俱增的遥感数据,如何快速准确地进行影像分类成为遥感领域亟待解决的问题。本文在前人的基础上提出了一种基于LBV变换的遥感影像多步骤分类方法。L:地物的总辐射水平,集中反映了裸地的信息;B:地物的可见-红外光辐射平衡,是地面水分状况和水体存在的一个良好指标;V:地物辐射随波段变化的方向和速度向量,能集中反映地面植被状况。多步骤分类法遵循由易到难的原则,能克服类别之间的互相影响,从而提高分类精度。文章结合LBV变换和多步骤分类法的优点对影像进行了分类,结果表明该方法简单易行,且能达到良好的分类精度。

多步骤分类法在上海市闵行区土地利用/覆盖信息提取中的应用

遥感图像分类是进行土地利用/覆盖变化研究的基础。采用多步骤分类法对上海市闵行区4期遥感图像进行分类,总分类精度达到了85%。

多步骤分类法在土地利用/覆盖专题提取中的应用

利用遥感分类技术提取土地利用 覆盖专题信息一直是遥感应用研究的前沿 .采用多步骤分类法对龙海市土地利用 覆盖类型的专题信息进行提取 ,并对分类结果进行了验证 .该方法不仅提取的效果理想 ,实现过程实用 ,可操作性强 ,而且避免了一次划分多种类别方法在选择波段组合上的矛盾 .

浙江沿海地区近十年土地利用/覆盖变化遥感监测研究

土地利用/覆盖变化是全球变化领域的研究热点,深刻认识其规律是研究全球变化与环境响应机制关系的一个重要环节。本文采用陆地卫星1993年TM和2001年ETM+两期遥感数据,基于光谱增强技术,运用多步骤分层专题信息提取的分类方法,研究了浙江沿海地区近十年间土地利用/覆盖方式的变化规律,初步分析了变化的原因和可能由此引发的环境问题。结果表明:过去十年浙江省沿海地区的土地利用/覆盖方式发生了显著变化,这些变化不仅表现在农业、林业、建设用地的数量增减上,还表现为不同类型的内部结构和空间分布的变化。

基于灰度和纹理特征的QuickBird影像中土地利用信息的提取

为了提高QuickBird高分辨率影像土地利用信息自动提取的精度,提出了一种将灰度和纹理特征相结合共同作为分类因子、分层次(从建筑物到水体再到田地)的自动提取方法。通过定义筛选和比较各纹理公式的稳定性,确定了反差和增强反差比其他纹理参数更为适合参与信息提取。提出了基于标准距离的分类因子选择方案。实验表明使用该方法提取建筑区、水体和田地精度分别达到了93%、88%、88%,获得了较好的效果。

基于GIS的岷江上游流域土地利用/覆被变化研究

以岷江上游流域为对象,选取3期9景TM/+ETM遥感影像,通过多步骤最大似然监督分类、变化检测,结合空间动态分析测算模型,分析近20年土地利用/覆被变化情况。结果表明:从整个流域分析,林地面积减少,主要转化为未利用地、建设用地和耕地;未利用地在前8年以每年3.7%、后8年以每年0.4%的速度增加;建设用地在1994—2002年以每年34%的速度增加,到2002—2010年增长速度减缓;耕地总面积减少54 431hm2;从县域分析,1994—2002年间,松潘和黑水县大面积林地转为未利用地;2002—2010年间,松潘县未利用地转为林地和建设用地,茂县和汶川县未利用地面积大幅增加。该研究结论不仅为国土资源管理部门优化土地利用结构提供依据,亦为当地政府实现生态资源可持续发展提供数据支撑。