面向地块的MDPA算法实现Landsat7的农用地分类

介绍了使用地块划分Landsat7 ETM+遥感影像作为分类单元。为每一种目标类型选取标准地块,采用MDPA算法计算待分类地块与标准地块的亮度、绿度和湿度3种特征的直方图距离和相似指数,以此作为分类依据,结果准确率为95%。对于地块边界稳定的区域,能够显著地降低工作强度,提高分类精度。

面向地块的农作物遥感分类研究进展

农作物遥感分类是农作物面积监测的核心问题,对于进一步开展农作物长势、产量等专题监测具有重要意义。与同质像元聚类得到的对象相比,地块数据包含了更为精确的位置和面积信息,被越来越多地应用于农作物遥感分类。首先,系统总结了面向地块农作物遥感分类在理论、方法和实践中取得的进展;然后,分析了该方法目前存在的问题;最后,对未来的发展趋势进行了展望。研究认为,数字化和影像分割是获取地块数据的主要途径,陆续发布的全国地块数据集也给面向地块农作物遥感分类带来了新的契机;将面向地块的农作物遥感分类策略分为考虑地块整体特征和以像元为基础2种,并总结了遥感分类特征和分类方法取得的进展;在未来一段时间,多源数据的应用、地块边界检测技术的发展、分类特征的挖掘以及遥感分类运行化能力的提高将是面向地块农作物遥感分类的重要研究内容。

面向地块出让的重点区段城市设计导则编制方法——以南京河西中轴为例

针对面向地块出让的城市重点区段城市设计,文章提出了"整体精准定位、系统精细设计、分块精确表达"三位一体的编制方法,并以《南京河西新城中轴(淮河路两侧地块)城市设计》项目为例,在"控导要素的选择、控导指标的确定与校核、控导强度的分级和控导要求的表达"等方面做出了较为细致的探索。

结合图像纹理特征的森林郁闭度遥感估测

在光谱等传统特征的基础上,结合遥感图像的纹理特征估测郁闭度:首先基于面向地块的方法计算图像的灰度共生矩阵纹理特征,然后用主成分方法分析相关性并降维,最后将图像纹理特征和光谱地形等特征一起作为自变量引入到郁闭度估测的逐步回归模型中。结果表明:结合图像纹理特征的方法比传统的只基于光谱或地形特征的方法在估测精度上有较大提高,判别系数R珔2从0.737提高到0.805,估测精度从81.03%提高到84.32%。

地块级航空高光谱遥感土地覆盖制图及其精度评估

利用高光谱遥感影像可以开展精细化土地覆盖制图,相关技术已在农业生产、植被生态等领域中广泛应用。然而,现有的面向像元或对象的分析方法在制图单元的合理性、精细性尚有欠缺。鉴于此,提出了基于随机森林的地块级高光谱土地覆盖制图思路,并利用雄安新区马蹄湾村高光谱影像开展实验与精度评估,综合类型精度和形态精度指标,探析不同划分尺度的制图优劣。在类型精度方面,结果表明:地块级高光谱土地覆盖制图效果及类型精度最优;在形态精度方面,发现地块级土地划分优于对象级划分结果。综合对比两类精度后得出,面向地块的高光谱土地覆盖制图可生产更符合用户需求的信息成果,具有较高的潜在应用价值。