基于高空间分辨率卫星遥感影像的砂质海岸空间整治效果分析——以营口月亮湾为例

采用2005年采集的SPORT5卫星遥感影像和2015年采集的GF-1卫星遥感影像,分别对2006-2014年之间营口月亮湾海岸空间整治项目实施前后的海岸景观格局进行监测,在此基础上构建了沙滩面积系数、适宜游乐水域指数、主体功能度指数、景观多样性系数、景观变化指数等评估指标,评估了营口月亮湾海岸空间整治效果。结果表明:营口月亮湾沙滩养护工程实施后沙滩面积大幅增加,沙滩面积系数为2.44,适宜游泳嬉水娱乐区面积略有增加,适宜游乐区指数为1.10。海岸空间整理工程实施使月亮湾海岸游乐功能分区明显,月亮湖公园、高尔夫休闲区、山海广场区、农业生态旅游度假区和滨海嬉水观光区主体功能度指数分别达到0.89、0.76、0.68、0.65和0.77。海岸景观美化工程整体改变了海岸景观格局,使各功能分区海岸景观多样性提高,海岸景观格局更为优化,总体景观多样性系数达到1.13,景观变化指数达到0.30。

基于高空间分辨率卫星遥感影像的围填海存量资源监测与评估研究——以营口市南部海岸为例

为详细掌握围填海存量资源状态,提高海域空间资源监管精细化水平,本文提出围填海存量资源概念,并将围填海存量资源划分为围而未填区域、填而未建区域、低密度建设区域、低洼坑塘、低效盐田和低效养殖池塘等6种类型,以及工业区、城镇区等围填海存量资源的消耗类型。在此基础上,采用高空间分辨率卫星遥感影像,建立了面向对象的围填海存量资源遥感影像分类提取方法与技术流程,构建了围填海存量资源指数,并以营口市南部海岸区域为例进行了实证研究。结果表明:(1)面向对象的围填海存量资源遥感影像分类提取方法能够精细地提取围填海存量资源信息,准确率达到90%以上;(2)填而未建区域、低效盐田、低效养殖池塘占研究区围填海存量资源总面积的62.51%,研究区围填海存量资源指数为0.49,但内部差异明显,北部区域为0.66,中部区域为0.44,南部区域为0.37。

基于高空间分辨率卫星遥感影像的沿海盐田空间格局分析:以营口市南部海岸为例

以营口市南部海岸为例,采用高空间分辨率卫星遥感影像建立了沿海盐田各组成部分的影像特征和面向对象的盐田空间格局卫星遥感影像信息提取技术流程,分析了沿海盐田空间格局特征及其变化.结果表明:面向对象的高空间分辨率卫星遥感影像信息技术可以详细地将沿海盐田空间格局划分为纳潮池、蒸发池、初级制卤池、中级制卤池、高级制卤池、结晶池和储盐池,以及养殖池、建设地、草地、坑塘湿地等非盐田类型.我国北方区域盐田空间格局组成的纳潮池、蒸发池、制卤池、结晶池、储盐池的面积基本比例为15∶45∶26∶4∶1.大规模的人类开发导致营口市南部海岸盐田空间格局变化显著,纳潮池和蒸发池等盐田组成池塘类型面积收缩强度分别为13.67、8.08,而草地、建设地等非盐田类型面积收缩强度分别为-10.27、-25.41.

基于高分辨率遥感影像的土耳其地震建筑物震害特征

选取土耳其卡赫拉曼马拉什省努尔达吉镇城区和周边乡村地区作为研究区,通过获取地震前后的高空间分辨率遥感影像数据,提取房屋建筑震害信息,识别房屋建筑震害等级,利用震害指数计算区域内地震烈度等级,综合分析得到建筑物震害特征与主要成因,对地震灾情快速评估、应急救援和恢复重建具有重要参考。

高空间分辨率遥感影像建筑物自动提取方法综述

建筑物是城市环境中最主要的地物类型,如何从高分辨率影像中自动、高效和高质量地提取建筑物一直是个研究的热点课题。本文对常见的高分辨率遥感影像建筑物提取方法进行了分类和总结,比较了各种提取方法的应用范围、优缺点及改进措施。

高分辨率卫星遥感数据在城乡历史文化保护传承方面的应用

高分辨率卫星遥感数据具有高时间分辨率、高空间分辨率、高光谱分辨率等数据特性,为城乡历史文化保护传承工作提供了新机遇、新技术。本文对高分辨率遥感数据在城乡历史文化预防性保护、城乡历史文化保护规划、城乡历史文化智能化管理、城乡历史文化监测评估4个方面的应用进行了梳理,如图1所示。

基于中低分辨率卫星影像中舰船目标识别方法

目前,中低分辨率成像侦察卫星已经成为远距离情报保障的重要手段之一。然而,中低分辨率成像侦察卫星对海上机动舰船的侦察存在目标检测、识别难等问题,大大影响了情报使用效益。针对上述问题,提出基于霍夫变换的舰船开尔文尾迹提取方法,用于匹配并识别舰船型号。通过仿真得出不同型号舰船的开尔文尾迹尖头波平均距离,可以有效的识别出真实遥感影像中舰船属性,与实际影像数据对比分析,证明上述算法具有一定可行性。因此,基于霍夫变换的舰船开尔文尾迹提取方法可以在一定条件下基本实现目标舰船型号的识别,提升中低分辨率成像侦察卫星对海上机动舰船目标的识别准确率。

基于高分辨率卫星和无人机的广西滨海盐沼面积变化监测

滨海盐沼作为重要的海岸带生态系统,在海岸保护、生物多样性维持、固碳减污等方面发挥了重要的生态服务功能。及时准确地监测滨海盐沼分布情况和动态变化,对于科学地管理和保护本地滨海盐沼生态系统意义重大。本研究基于2019年和2021年多源国产高空间分辨率卫星数据,结合无人机自主性强、灵活机动、不受云遮挡影响的优势,对广西壮族自治区滨海盐沼开展遥感跟踪监测。研究结果表明,广西2021年滨海盐沼总面积为1 341.40 hm2,其中,北海市、防城港市和钦州市3个海滨城市的滨海盐沼面积分别为1 247.82 hm2、49.73 hm2和43.85 hm2。与2019年相比,广西2021年滨海盐沼总面积减少108.96 hm2,其中,北海市互花米草(Spartina alterniflora)面积减少107.05 hm2,钦州市短叶茳芏(Cyperus malaccensis)和芦苇(Phragmites australis)面积减少1.91 hm2,防城港市滨海盐沼面积不变。广西当地对入侵种互花米草的治理卓有成效,互花米草大范围减少,但局部区域的互花米草分布仍呈不断增长的趋势,仍需重视对互花米草的监测与防控工作。

高空间分辨率海表CO_(2)分压的卫星遥感反演算法:机器学习在秋季象山港的应用

近海海湾受人类活动及自然变化影响大,海水碳源汇格局变化影响机制极其复杂。由于海湾空间尺度小,需要使用宽波段的高空间分辨率卫星遥感对海-气CO_(2)通量进行监测评估。相对于传统公里级的水色卫星资料,海-气CO_(2)通量定量估算的关键参数——海表CO_(2)分压(sea surface partial pressure of CO_(2),p CO_(2))遥感反演在小尺度海湾具有极大的挑战性。该文以秋季象山港为例,利用走航观测p CO_(2)数据及近5年哨兵2号(Sentinel-2)卫星影像,采用支持向量机(support vector machine,SVM)机器学习的方法,基于Sentinel-2遥感反射率及其比值,建立了海表p CO_(2)的遥感反演算法。算法验证结果显示决定系数为0.92,均方根误差为23.23μatm,遥感反演结果与实测值具有较高一致性。在此基础上,制作了2017—2021年秋季(9—11月)象山港海表p CO_(2)遥感产品,结果表明,象山港海表p CO_(2)整体上呈现从湾顶向湾口递减的趋势,均值为514.56μatm,其中,湾内p CO_(2)均值为551.94μatm,湾外p CO_(2)均值为477.19μatm,整体呈现为大气CO_(2)的源,且5年间秋季p CO_(2)没有显著趋势性变化。结合多参数走航实测数据分析发现,2021年象山港秋季海表p CO_(2)受物理混合作用及生物活动的共同调控。海表温度(sea surface temperature,SST)与p CO_(2)具有良好的正相关关系,且SST对p CO_(2)的影响主要体现在碳酸盐热力学平衡作用上。此外,平均温度归一化的p CO_(2)(N p CO_(2))与海水盐度和溶解氧饱和度均具有良好的负相关关系,N p CO_(2)与海水盐度的关系是潮汐作用下湾内和外海水体交换的结果;长时间序列的遥感数据分析也证实湾内、湾外p CO_(2)与平均潮高具有较为一致的变化趋势,且这种趋势在湾外强于湾内。该研究构建了一套海湾小尺度p CO_(2)遥感反演方法,为后续海-气CO_(2)通量大范围、长时序遥感监测奠定了良好基础。

利用高空间分辨率卫星遥感数据制作影像交通图

从高分辨率卫星遥感影像图中可以获取大量与交通规划、控制与管理相关的信息,如土地利用、交通小区人口、城市道路网络、交通流量分布、交叉口类型、停车场分布、建筑密度和容积率,甚至主干道路渠化信息等。制作遥感影像交通图能够直观、生动、形象地表述这些信息,并能实现一图多用、一库多用。本文就高分辨率遥感影像交通图的优点、内容、制作的技术路线,以及若干关键技术进行了探讨。

无人机可见光遥感影像的空间分辨率对毛竹立竹度识别精度的影响

为探究无人机可见光影像在毛竹立竹度提取方面的适用性,以福建省三明市永安市天宝岩国家级自然保护区毛竹林为研究对象,运用重采样的方式获取不同空间分辨率(0.25、0.50、0.75 m)下的可见光影像,利用面向对象多尺度分割确定各个分辨率下的最佳分割尺度,采用随机森林分类方法,对不同空间分辨率下立竹度提取精度进行了比较。结果表明:不同空间分辨率下分割尺度的选择不同,影像空间分辨率为0.25、0.50、0.75 m的最佳分割尺度分别为20、9和8,立竹度提取平均精度分别为80.97%、81.29%和77.82%,Kappa系数分别为0.806 0、0.863 3和0.817 1;图像空间分辨率为0.50 m时,总体分类精度和Kappa系数最高,因此,毛竹立竹度提取的适宜图像空间分辨率为0.5 m,最佳分割尺度为9。

遥感影像空间分辨率对河道水体识别影响

高精度的河道水体解译对全面详实掌握水资源变化,科学制定水资源保护策略,合理规划开发水资源具有重要意义。研究以闽江下游主河道为研究区域,以Landsat-8、Sentinel-2和GF-6卫星影像为数据源,分析对比不同空间分辨率遥感影像在不同形态河道中的水体识别效果。结果表明,2~30m空间分辨率的遥感影像均可有效反映河道形态;在边界规整的山区型河道和河面宽阔的入海型河道,2~30m的空间分辨率遥感影像均能获得较好的解译结果,遥感影像空间分辨率的改变不会对河道的水体识别效果产生显著影响;遥感影像空间分辨率对河宽较窄的城区型河道的水体识别效果影响较大,高空间分辨遥感影像更有利于城区型河道水体的识别;随遥感影像空间分辨率的降低,遥感影像对河岸边界表征能力将逐渐下降,水体漏分和错分现象将增加。

结合空间像素模板和Adaboost算法的高分辨率遥感影像河流提取

充分有效地利用像素间的空间关系,是提高高分辨率遥感影像解译精度的关键之一。提出一种空间像素模板来获取空间邻域关系,并结合Adaboost集成学习算法来实现高分辨率影像上河流的精确提取。首先,基于过滤式特征选择方法自动生成像素模板,继而构建多维特征向量,然后利用Adaboost算法实现多特征的加权集成利用提取河流。相关试验结果表明,本文提出的方法河流提取结果面向对象特征显著,并且能够较好地将与河流具有光谱重叠的其他地物区分开。

基于高空间分辨率的红树林卫星遥感监测技术进展

卫星遥感技术是红树林生态系统监测的重要手段。文章系统地总结了红树林的光谱特征,给出了目前应用于红树林生态监测的高空间分辨率卫星包括IRS-P6、SPOT-5、IKONOS、OrbView-3、QuickBird的主要技术参数以及它们在红树林遥感监测中的应用程度,叙述了目视解译法、波段组合法、图像分类法、专家分类法、模糊分类法和面向对象分类法等遥感监测技术方法在红树林的生态参数包括类外区分和类内区分、生物量和健康状况等的遥感提取的应用和精度对比情况。另外,对应用高分辨率卫星遥感资料监测红树林的技术发展趋势进行了讨论。

高空间分辨率遥感影像下的违法用地变化检测

遥感影像时间、空间分辨率的逐渐提高和图像识别技术的发展,使基于高分辨率遥感影像进行自动、准确、快速的违法用地检测成为可能。本文利用高空间分辨率遥感影像,提出了一种基于地物分布特性的违法用地变化检测方法,将违法用地判别特征知识融入变化检测模型,实现违法用地变化信息自动提取。选取广州市从化街口地区为研究区域,试验结果表明该方法能够辅助应用人员在大范围内快速地定位疑似违章用地图斑,提高生产效率,取得较好的应用效果。

基于高空间分辨率影像的林业小班遥感区划系统设计与实现

小班区划是森林资源调查中最主要的任务。为了减少小班区划工作量,提高工作效率以及保证小班区划的一致性,从功能需求角度,设计了一种基于高空间分辨率遥感影像进行林业小班区划的系统,并对系统各部分功能进行较为详细的设计与说明。开发并实现了遥感数据处理、多尺度分割和面向对象分类等关键技术,借助该系统,可以实现基于高空间分辨率遥感影像进行林业小班边界的内业自动生成,小班区划精度符合林业实际生产需求。目前,该系统已在重庆和海南等地推广应用。

顾及扫描侧视角变化的高分辨率卫星遥感影像严格几何模型

根据遥感卫星传感器对地扫描成像过程中CCD线阵列侧视角匀速变化的机理,从理论上改进基于仿射变换的高分辨率卫星遥感影像严格几何处理模型,推导地物与影像间的正反算公式。经对一SPOT-5异轨立体像对的试验表明,利用改进的几何模型和视CCD线阵列侧视角为常数的仿射变换模型对立体影像进行几何处理,前者较后者的像点x坐标精度有一定的改善,物点的高程精度有所提高,平面精度两者基本一致。这说明成像过程中CCD线阵列侧视角的变化在高分辨率卫星遥感影像严格几何处理模型中是不可忽略的因素。

高分辨率卫星遥感影像的姿态角常差检校

简要叙述高分辨率卫星遥感影像的严格几何模型,建立影像姿态角常差检校模型。通过对来自SPOT-5, QuickBird两种不同卫星遥感影像的试验,验证影像姿态角常差的存在。利用单个控制点检校出的常差值对角元素进行补偿后,明显提高卫星遥感影像的对地目标定位精度,目标点平面位置可达到4 pixels的精度水平。

四元数微分方程的高分辨率卫星遥感影像外方位元素求解

通过对高分辨率卫星遥感影像成像机理进行分析,提出一种基于四元数微分方程的外方位元素求解方法。该方法采用四元数描述影像成像姿态,建立基于四元数微分方程的成像几何模型。为求解该模型,引入3个独立的解算参数,计算过程中不直接求解姿态四元数,而是解算参数,使得未知数个数与现有方法相同,并采用Tikhonov正则化理论进一步求解方程。试验结果表明该方法正确可靠,具有很好的稳定性和适应性,解算参数的引入效果显著,对定位精度有一定的提高,并且完全避免了三角函数运算。

高空间分辨率遥感影像分割方法研究综述

遥感影像分割是指把一幅影像划分为互不重叠的一组区域的过程,它要求得到的每个区域的内部具有某种一致性或相似性,而任意两个相邻的区域则不具有此种相似性。遥感影像分割是面向对象的遥感影像数据挖掘与应用中的一项关键技术,对于影像目标信息自动化提取与智能识别尤为重要,在面向对象的遥感影像处理工程中具有重要意义。本文对常见的高空间分辨率遥感影像分割方法与应用策略进行了分析,比较了各种分割方法的应用范围、优缺点及目前存在的改进措施。建立了面向对象的遥感影像分割方法的分类体系,最后指出了面向对象的遥感影像分割方法目前所存在的问题及应用前景。