基于MODIS时序数据的Landsat8影像选取及面向对象分类方法的农作物分类

利用遥感技术进行农作物分类,可近实时地获取各种农作物种植的空间分布状况,对于农业生产管理和农业政策制定等都具有十分重要的意义。为避免单时相遥感影像存在同物异谱、同谱异物的现象,提高以往基于MODIS数据提取农作物分布方法的精度,改善传统分类方法存在椒盐噪声及分类效率低的缺点,本文基于MODIS NDVI时间序列曲线,确定作物识别的最佳时段,结合辐射分辨率较高的多时相Landsat8 OLI影像,采用面向对象的分类方法,充分利用物候特征及光谱信息区分作物类别,并在黑龙江省重点产粮区-北安市进行应用,获得北安市各类农作物的空间分布信息。地面调查验证结果表明,该农作物类别识别方法分类效果较好,总体精度达90.7%,kappa系数为0.88。研究结果说明,基于多时相Landsat 8 OLI影像及面向对象分类的方法,并结合MODIS时间序列数据,可以高效、精确地提取农作物信息,应用潜力巨大。

利用长时序卫星影像评估防沙治沙区植被变化

为了探究西北荒漠区防沙治沙成效定量评估的技术方法,本文以古浪县北部防沙治沙区为研究范围,基于2000—2021年的11期Landsat影像,利用像元二分模型反演植被覆盖度、趋势分析法等对研究区的植被覆盖度变化趋势与空间特征进行了分析,并从自然因素与人为因素两方面对引起植被覆盖度变化的因素进行了探究。结果表明:①2000—2021年,古浪县北部防沙治沙区植被覆盖度呈现波动上升趋势,在2019年达到监测期内的最大值。不同类型沙地的植被覆盖度呈现明显的差异,平均植被覆盖度由大到小分别为:固定沙地>半流动沙地>盐碱地>半固定沙地>流动沙地。②植被覆盖度明显改善的区域主要位于沙漠与绿洲的交界地带;在沙漠南部边缘存在由于人类开发建设产生的植被退化区域;在沙漠北部,植被覆盖基本稳定区域、轻微退化区域、中度改善区域、轻微改善区域呈南北方向的条带状间错分布。③防沙治沙区植被覆盖度变化除受降水影响外,还与当地政府实施的许多重大防沙治沙工程有关。

利用样点调查与Landsat8影像数据建立山体地表温度与坡度的关系

山区地表温度是林火预测预报的重要影响因子。山区地表温度机理的研究受稀疏气象观测站点及MODIS产品(1 km)空间尺度的限制,常以综合作用规律及宏观地形因子分析为主,缺乏微尺度地形要素的相对独立作用阐释。以我国西南纵向岭谷区为研究区,利用多期landsat8影像数据及样点实测数据,使用地理信息系统空间分析方法,通过消除或减弱海拔、坡向等地形因子的影响,定量分析坡度与地表温度相对独立关系。结果表明:(1)不同尺度下地表温度、地表温度标准差与坡度的关系受坡向影响不同。(2)30 m尺度上,西、西北、北、东北坡向的坡面上地表温度与坡度呈负向相关关系,坡度越大,地表温度空间变异越小,地表温度递减率分别为0.202、0.239、0.207、0.166℃/(°);东坡向的坡面上的地表温度与坡度呈先减小后微弱增大的二次曲线变化关系;东南、南、西南坡地表温度随着坡度增大分别以13.6、13.92、11.51℃上下波动。(3)样点尺度上,北、东北、东南、南、西南和西坡向的坡面上地表温度与坡度也呈负相关关系,地表温度递减率分别为0.106、0.396、0.168、0.111、0.235、0.077℃/(°);东、西北坡向内地表温度随着坡度的增大总体上减小,样点尺度的地表温度更易受到局地环境的影响。

基于多季相分形特征的Landsat 8 OLI影像耕地信息提取方法

利用遥感技术快速准确地提取耕地信息是耕地保护的关键环节。以山东省商河县为例,提出了一种基于多季相分形特征的Landsat 8 OLI影像耕地信息提取方法。首先采用毯子覆盖法计算多季相遥感影像每个像元的上分形信号和下分形信号,对比分析耕地和其他土地利用类型的分形特征,选取上分形信号的第3尺度作为特征尺度,提取商河县耕地空间分布特征;其次采用同时期的土地利用矢量数据、Esri land cover数据和统计数据进行耕地信息提取精度评价;最后分别设置多季相分形提取与单季相分形提取、现有土地利用数据产品的对比实验,并基于点位匹配度和面积匹配度进行评价。结果表明:多季相数据更能反映农作物生长的复杂性,有助于提高耕地信息的提取精度;不同土地利用类型在不同分形尺度的信号值各不相同,分形特征可以在不同尺度上清晰地刻画出不同土地利用类型的分异性;基于矢量数据和Esri land cover数据评价的多季相分形特征耕地提取点位匹配度为87.13%和89.83%,面积匹配度为99.73%和97.91%,均比单季相分形提取结果精度高;综合考虑点位匹配度、面积匹配度和空间分布特征,研发方法能有效区分耕地和其他土地利用类型,提取结果更优,且与统计数据有更高的一致性。该方法可准确提取耕地信息,为耕地的动态监测和损害评估提供技术支撑。

基于Landsat 8影像提取豫中地区冬小麦和夏玉米分布信息的最佳时相选择

遥感技术对大尺度农业实时监测提供了一个理想的手段,遥感影像植被分类的最佳时相对作物种植面积遥感监测非常重要。本文选取2020年至2021年的6景Landsat 8影像,覆盖了夏玉米从乳熟到收获、冬小麦从越冬到成熟的生育期,以此分析不同时相的冬小麦-夏玉米与其他地类在光谱特征和NDVI上的差异,通过决策树的方法提取豫中地区冬小麦-夏玉米的空间分布情况。结果表明,冬小麦-夏玉米在不同生长发育时期,提取到的面积比有所不同,对于夏玉米而言,乳熟时期的提取效果要优于之后的时期,其在2020年8月26日的总体精度最高,为83.60%,Kappa系数为0.72,分类质量很好;对于冬小麦而言,最佳识别时期则处于冬小麦的越冬期,其在2021年1月1日的总体精度最高,为92.36%,Kappa系数为0.81,信息提取效果很好。除了作物自身生长过程的覆盖度变化,分类精度随成像时间而改变。多时相信息提取也发现,受到天气等环境条件限制,夏玉米和冬小麦的种植区域不完全重叠,山区冬季不适合冬小麦种植从而没有与夏玉米出现重叠分布。本研究有助于我们从宏观上对作物分布及生长状况作出及时有效的判断,对农业监测,特别是对轮作农田的信息管理和作物物候、种植面积等研究具有广阔的应用前景。

基于时序多光谱影像的干旱草原区开采扰动信息提取方法

露天开采会彻底改变原有土地利用景观格局,直接破坏当地生态环境,甚至会影响附近居民的生产和生活,因此越来越多的学者开始关注开采扰动。先前有关利用时序多光谱影像提取开采扰动的研究区集中于扰动形式单一的森林区。而我国露天煤矿大多集中于草原区,且我国东北部的草原矿区因其脆弱的生态环境以及其他多种扰动形式的存在,使得开采扰动识别更加困难。为明确我国东北部生态脆弱区草原露采场的开采扰动,以胜利矿区为例,利用1986年—2017年27期Landsat多光谱遥感影像,基于归一化植被指数NDVI(normalized difference vegetation index)的长时间序列轨迹变化特征(为了去除物候、云和阴影等对时序多光谱影像的影响,利用BISE-WT滤波器对原始NDVI时间序列进行滤波处理,有效地去除时序NDVI数据中的噪声并同时保留有效信息),经过样本点训练,获得CV阈值(变异系数coefficient of variation)和Max阈值(植被阈值),构建CV-Max扰动识别模型,提取研究区的扰动分布。并利用植被阈值,分析NDVI时序轨迹,获得扰动年际信息,重构扰动历史地图;进而通过分析研究区典型地物的光谱特征,构建裸煤提取规则,以此来提取研究区的裸煤分布;最后通过构建裸煤及扰动区两者间的拓扑关系,进行空间拓扑叠置分析,从而获得开采扰动信息。经过精度验证,开采扰动的提取精度达到93.17%(Kappa系数=0.85),扰动年际信息提取精度达到83.35%(Kappa系数=0.81)。结果表明:在研究期间,空间上,开采扰动面积占研究区总面积的8.90%;时间上,开采扰动的发生集中于2000年—2009年,期间开采扰动像元占开采扰动总像元的76.70%;1988年—1998年矿区属于土地损毁初始期,2000年—2005年矿区属于土地损毁加速期,2006年—2009年矿区属于土地损毁高峰期,2010年—2017年开采扰动像元占比趋势比较平缓且持续处于较低水平,矿区土地损毁范围基本稳定。所提出的针对我国东北部生态脆弱性草原矿区,基于时序多光谱影像,利用植被指数NDVI和裸煤光谱特征提取开采扰动信息的方法是可行的,该研究结果可为干旱、半干旱草原露天矿区的可持续发展提供数据和理论方法支撑。

Landsat时序数据估算森林生物量的研究进展

利用Landsat时序数据可以估测森林生物量及碳储量动态变化情况,为森林生物量、碳储量和气候变化研究提供更精确、更大尺度的反演基础。基于Landsat时间序列数据研究森林地上生物量的遥感估测方法,从数据处理、Landsat结合多源遥感数据估测生物量及模型构建3个方面进行总结和回顾,并提出研究建议与未来展望。

基于SPOT4和Landsat5 TM的不同影像融合方法质量对比研究

【目的】探究不同影像融合方法对SPOT4全色影像和Landsat5 TM多光谱影像融合效果的影响。【方法】采用13种不同的影像融合算法开展融合试验,并通过定性和定量分析的方式,对融合结果进行综合评价分析。【结果】结果表明,融合影像的信息熵相比原影像有所增强,RGB三通道的熵值分布更为均匀,主要集中在50~200之间。此外,不同地物类型对融合方法的效果产生了显著影响。对于水体和植被,Brovey、HSV、IHS和EF方法展现出了良好的光谱保真性和细节增强能力,因此更适用于目视解译。NND法在这些区域出现了轻微的光谱失真现象,导致其分类精度偏低。【结论】针对不同传感器的影像选择适当的融合方法,对于提高遥感影像的解译精度和应用价值具有重要意义。

针对Landsat遥感影像的去云处理方法研究

遥感传感器获取的光学影像中部分区域不可避免存在云遮挡现象。本文选择的实验区位于西昆仑山的古里雅冰帽,将影像上的云区域划分为薄云与厚云,针对Landsat遥感影像进行去云处理方法研究。结果表明:针对Landsat遥感影像,直方图匹配和小波融合两种方法能够有效去除薄云;构建的归一化厚云检测模型能够较好地对厚云进行检测;匹配算法是当前比较有效的厚云处理方法。

基于时序SAR影像水稻种植区提取研究

掌握水稻种植面积是保障国家粮食安全的重要基础。针对云雨对光学遥感影像的影响而导致的难以准确提取水稻种植区的问题,本研究利用时间序列Sentinel-1雷达卫星数据,研究水稻生育期内,在VV和VH雷达极化影像的后向散射变化特征,并识别提取水稻种植区。研究结果表明,利用Sentinel-1 SAR时间序列数据,能较好地区分水稻和其他作物的明显差异,可为多云多雨的地区水稻种植信息提取提供一种新的思路。

基于Landsat8遥感影像的阳泉市郊区地表温度反演研究

以阳泉市郊区Landsat8遥感影像为原始研究数据,介绍地表温度反演原理,运用ENVI软件对遥感图像进行预处理,采用大气校正法和单窗算法反演阳泉市郊区地表温度,并将反演结果与成熟的反演插件的结果进行精度对比,分析两种反演算法的精度可靠性,为类似区域选择地表温度反演算法提供参考。

基于多时相Landsat影像的河流边滩提取研究

河流边滩是因河流沉积作用在岸边形成的沉积物,其变化可以间接反映出河流形态及其周围环境的演变。河流边滩的动态监测对于河流生态系统研究和航道管理有着非常重要的意义。针对河流边滩与部分建筑物影像光谱相似而难以区分的问题,基于Landsat影像中边滩与河流的光谱、空间和物候等多维差异化特征,提出了一种新的河流边滩提取方法,综合利用多时相水体指数的二值变化检测方法和面向对象分析方法,成功提取了赣江中下游的河流边滩。一方面丰富了河流边滩监测的方法,为地理学研究提供新的观察视角;另一方面为赣江流域生态系统建设、环境治理和航运规划管理提供更丰富的河流边滩数据。

基于Landsat影像的巢湖面积变化分析研究

鉴于全球气候变化的不断加剧和人类活动范围的迅速扩大,湖泊面积的显著变化已成为学者研究的焦点之一。巢湖是中国五大淡水湖之一,通过分析其面积变化,深入理解湖泊面积波动的动态机制和潜在影响因素。采用Landsat卫星影像数据,系统分析了巢湖2012—2022年的面积变化动态及相关影响因素。为实现水体的自动提取,运用ETM+和OLI两类不同波段的Landsat卫星影像,并引入水体指数(NDWI)作为有效的水体识别工具。随后,通过对提取的水体面积数据与气象参数进行统计学分析,旨在探讨湖泊面积变化的根本原因,并为湖泊生态环境的改善提供有效支持。

基于时间序列Landsat影像的棉花估产模型

为提高棉花遥感估产精度,该文选取加州San Joaquin Valley地区2个棉花地块作为研究区,利用时间序列Landsat_5_TM、Landsat_7_ETM遥感影像数据,结合野外实测产量数据,进行棉花产量遥感预测模型研究。结果表明:基于Landsat影像纯像元的植被指数时间序列准确地揭示了棉花整个生长期的长势情况,不同长势的棉花植被指数随时间变化在花铃期差异比较显著;整个花铃期植被指数与产量之间的相关系数均大于0.80,最大相关系数达0.90,花铃期NDVI平均值建模决定系数为0.82,均方根误差为463.69,证明花铃期比其他生长期更适用于棉花产量预测;单一时期最优模型为第206天(7月25日),多时期最优模型以NDVI最大值前三期NDVI平均值为自变量;整个花铃期NDVI最大值建模决定系数为0.81,均方根误差为477.82,该模型具有普适性。该文的研究成果为基于MODIS_NDVI最大值合成法的相关研究提供了理论依据,并且为其他农作物的估产模型建立提供借鉴。

基于Landsat影像自身特征的薄云自动探测与去除

为有效地去除Landsat云的影响,恢复云区地物信息,基于单景Landsat影像的自身特征,通过利用影像中无云区地物的band1和band3高度相关特性确定晴空线,使用修改的最优化薄云变换算法计算受云影响的像元相对于晴空线的偏离距离(HOT),依据HOT的大小实现云的自动探测.对HOT图像进行阈值分割,将云从薄到厚进行分级;然后利用近红外和短波红外波段对云区和非云区的地物进行自动聚类,并根据云的等级和地物类型将云区可见光影像和对应地物的无云区影像进行匹配,实现薄云的去除.试验结果表明,云的探测快速准确,薄云的去除效果较好.

基于Landsat影像的西宁市主城区热岛效应分析

利用西宁市主城区1987、2001年和2013年3个时期的Landsat遥感影像反演出了不同时期的地表温度,并对地表温度进行归一化处理后得到相应时期的热岛等级分布图。结果表明,西宁市城区的热岛效应呈先减弱后增强的态势,热岛区分布逐渐集中,主要分布在城市边缘未利用地、主城区中商业区、工业区以及城市交通线路周围;热岛效应的范围在扩展,其分布与建成区的扩展范围在空间上基本相吻合,但是强度有小幅减弱;热岛效应与植被覆盖度呈负相关,植被覆盖度每增加10%,地表温度下降约1.23℃;建设用地及未利用地的均温最高,而水体及有植被覆盖区域均温较低;绿色植被和水体有缓解热岛效应的作用,而因建成区的扩大有大规模的不透水面是热岛效应加剧的主要原因;气候和天气因素也对热岛效应有一定的影响。

基于元胞自动机和BP神经网络算法的Landsat-TM遥感影像森林类型分类比较

【目的】针对森林资源遥感监测效果往往受森林类型识别分类方法的影响,提出一种基于元胞自动机的遥感影像森林类型分类方法,以提高Landsat-TM遥感影像的分类精度,为森林资源遥感监测提供技术支持。【方法】以小兴安岭带岭林业经营管理局为研究区,基于2010年Landsat5-TM影像数据和2012年森林资源二类调查数据,采用窗口法获取TM第5波段各待分类别的像元均值作为聚类中心,以元胞自动机的Moore模型为框架,以元胞为基本单位,以像元均值为对象,利用最小距离法求取进化规则(判断准则是中心元胞周围的8个元胞距每类聚类中心的距离最近且像元数量最多,则中心元胞属于该类别),充分考虑影像及地物之间的空间特征,采用元胞自动机分类方法进行森林类型的识别分类。同时,以相同的样本数,采用3层BP神经网络模型对TM遥感影像进行分类试验,并比较2种方法的分类效果。【结果】基于元胞自动机的分类方法总体分类精度为88.712 1%,Kappa系数为0.829 1,针叶林、阔叶林和针阔混交林的用户精度分别为73.60%,92.94%和94.13%,达到了区分针叶林、阔叶林和针阔混交林的分类目的。BP神经网络算法的总体分类精度为86.671 3%,Kappa系数为0.798 4,针叶林、阔叶林和针阔混交林的用户精度分别为69.22%,93.37%和90.76%。2种分类方法均可有效识别森林类型信息。【结论】元胞自动机模型应用于遥感影像森林类型识别分类可弥补因TM影像空间分辨率较低造成的遥感影像分类精度过低的问题,提高分类精度。在森林分布破碎、种类类型多样且结构复杂的带岭林区,该研究结果有助于森林资源监测与管理,可为大区域尺度的森林动态信息监测提供更好的数据及技术支持。

基于多时相Landsat影像的庆元县植被覆盖变化研究

利用多时相陆地资源卫星Landsat TM和增强型专题绘图仪ETM影像数据,使用像元二分模型对浙江省庆元县1994-2007年植被覆盖度及其动态变化进行研究。结果表明:13 a来,庆元县植被覆盖度持续增长,至2007年高植被覆盖度区域占全县总面积的90.77%,植被覆盖度等级间的转移方向以中高覆盖区(50%～75%)向高覆盖区(>75%)转变为主,其中1994年至1999年间的变化最为显著。13 a间植被覆盖度随坡度的增大而增加,坡度越小植被覆盖度增长幅度越大,特别是地形平缓区域(<15°)的植被覆盖度增长幅度达15%以上。全县植被覆盖度时空变化分级统计结果显示,1994-1999年,庆元县东部地区的植被恢复较为明显,1999-2007年,百山祖自然保护区等地的植被恢复较好。13 a间各类植被覆盖区的景观破碎度不断降低,平均斑块面积不断增大,特别是高覆盖区在总体面积大幅提高的同时,平均斑块面积由9.66 hm2增长到182.82 hm2,增加了18倍。

基于Landsat 8影像的湿地信息提取最佳波段组合

湿地在维持生态平衡等方面发挥着重要的作用,因此,湿地的监测与保护是研究者们关注的话题。遥感技术的出现为湿地研究提供了强有力的技术支撑。在湿地遥感中,目视解译仍然是湿地信息提取的重要方法。影像的最佳波段的选取与合成作为色彩合成的重要部分,直接对目视解译的精度产生影响。因而,遥感影像最佳波段选择与合成是遥感图像处理的一个重要课题。本文以三江平原为例,探讨了Landsat 8影像用于湿地目视解译时的最佳波段选择与组合,以期为Landsat 8影像更有效地应用于湿地信息提取提供参考。

基于单一影像局部回归模型修复的Landsat 7 ETM SLC-OFF图像质量评价

以时段相近的Landsat 5TM影像为参照,通过定性评价(目视)和定量评价(均方根误差、平均差异)方法,分别对单一影像自适应局部回归和单一影像固定窗口局部回归模型修复后的Landsat 7ETM SLC-OFF数据的图像质量进行评价。结果表明,无论是以Landsat 5TM影像还是Landsat 7ETM SLC-OFF影像作为填充影像,得到的修复图像的B1、B2、B3波段均存有一定的条纹,使其应用受到一定限制;但B4、B5、B7波段则没有条纹,这3个波段基本可以应用。对比发现RGF模型方法修复后的影像效果优于FGF模型方法的效果;从填充图像类型看,以Landsat 7ETM SLC-OFF为填充图像修复的影像比以Landsat 5TM为填充图像修复的影像效果更好。