面向对象的高分辨率影像单值分类耕地提取方法研究

遥感技术已广泛应用于土地覆盖/土地利用分类中。在专题应用中,用户只对某一类地物感兴趣,如耕地提取,即单类别分类问题。随着影像分辨率的提高,基于像元的分类算法难以满足高分辨率影像高精度信息提取的需求。本文采用结合面向对象分类思想和基于正样本、未标记样本遥感单值(PUL)分类方法从多源高分辨率影像中提取耕地信息,并与基于像素的分类试验进行对比分析。结果表明,在缺少部分地类的不完全训练集下,基于面向对象的单值分类较传统神经网络分类有更较稳定的表现,并且远优于基于像素的分类结果。

多源高分辨率卫星影像监测黑臭水体的适用性研究

高分辨率卫星的幅宽一般很小,受云雨和轨道回访周期影响,单颗卫星的短时段内覆盖能力有限,因此,单一高分辨率卫星常常无法满足一定时段内的黑臭水体监测需求,需要多源卫星协同监测黑臭水体。为了分析多源高分辨率影像对黑臭水体遥感监测的适用性,本文基于地物光谱仪实测的水体遥感反射率数据,以GeoEye-1、WorldView-2、北京二号(DMC3)、高景一号SV1(SuperView-1)以及GF-PMS系列(GF-1/1B/1C/1D、GF-2、GF-6)传感器波段进行等效计算,结果表明:(1)采用反射率比值模型——BOI(Black and Odorous water Index)模型,GeoEye-1、WorldView-2、SuperView-1和GF-1/1B/1C/1D/2/6影像识别黑臭水体正确率均较高,分别为89.5%、89.5%、92.1%和92.1%。(2)BOI模型不适用于DMC3,这里采用了归一化水体指数NDWI≤0.55判别黑臭水体,识别正确率为89.5%。(3)BOI模型应用于仅有的2景同步卫星影像——GF-2影像,经实测数据验证,识别精度为83.3%,精度较高。针对通州区内的某重叠区,2016年—2021年10颗多源卫星影像协同观测的结果一致性较好,表明了多源遥感影像监测黑臭水体的适用性较好。综合考虑卫星影像空间分辨率和采购成本,给出了合理的协同观测建议。

“一张图”快速制作技术在国家级重点工程中的应用

遥感数据在重大国情国力普查和监测中已有了较为普遍的应用,但期望中的"一张图"工程往往最后变成各种"补丁衣"。随着自然资源部的成立,加速了遥感数据应用于经济建设、国防建设和大众民生的需求趋势变为常态化。这对作为常态化基础的遥感数据制作技术提出了更高要求。针对此问题,本文介绍了一套全流程的多源卫星遥感影像快速制作"一张图"技术方法,可为遥感应用的常态化提供一套行之有效的解决方案。