基于高分辨率影像的固体废物自动识别技术

随着经济快速发展,工业固废、非正规垃圾、未覆盖建筑渣土等固体废物急剧增加,对区域生态环境造成极大威胁。固废堆场具有面积小、分布散等特点,目前国内仍缺少针对各类固废堆场的遥感自动识别研究。为此,基于国产高分辨率卫星遥感数据,根据野外实地光谱采集结果,分别开展了未覆盖建筑渣土、工业固废及非正规垃圾的自动识别方法研究,提取研究区各类固废堆场。结果表明:未覆盖建筑渣土在蓝波段与绿波段分别存在“吸收谷”与“反射峰”,基于该特征构建的比值指数模型,结合直方图双峰法阈值分割可以有效提取未覆盖建筑渣土区域;工业固废、非正规垃圾2种固废类型多样,光谱反射率没有明显规律,结合其纹理、色调等特征,采用面向对象多尺度分割、支持向量机监督分类方法能够较好地识别2种类型固废;基于自动化提取技术并结合人机交互判读方法,提取的研究区未覆盖建筑渣土、工业固废及非正规垃圾等3种固废堆场的精度分别达到96.83%、88.26%、85.71%,各类固体废物遥感识别精度较高,极大提高了固废监测效率。

基于Landsat-8的开封城区不透水面提取

基于支持向量机的监督分类方法以及目视解译等多种方法实现了开封城区不透水面的提取,并对提取方法和结果进行讨论。实验结果表明:①基于SVM的监督分类方法精度比较高,较适合开封主城区不透水面的提取;②开封市主城区北部和西部透水情况较好,南部和东部透水情况较差,开封市主城区建设呈现向西部和北部发展的态势;③开封市主城区建设过程中也注意到对于生态环境的保护,植被和水体等保持有一定的稳定性。同时这些实验也为不透水面遥感提取技术系统中方法的选择及政府相关部门提供了客观参考。