QuickBird影像目视解译法提取切沟形态参数的精度分析

为了研究QuickBird影像提取切沟形态参数的精度,该文选取陕北黄土区吴起县合沟与绥德县桥沟小流域,分别利用同时相的三维激光扫描全站仪和QuickBird影像数据源提取切沟形态参数,分析QuickBird影像提取切沟形态参数的精度,探究误差产生原因。研究结果表明:与三维激光扫描全站仪相比,QuickBird影像目视解译合沟和桥沟小流域切沟面积、周长的平均相对误差都在5%左右;沟缘线边界偏差大于0.6 m(相当于QuickBird影像的一个像元值)的面积百分比的均值都能控制在4%以内;2个小流域中沟长的平均相对误差分别在2%和5%左右,沟长的平均绝对误差分别在0.5和0.75 m左右;目视解译面积、沟长的平均相对误差、最大相对误差、不同解译人员的最大误差与参数值之间都具有显著地负相关,即切沟越大,误差越小;沟缘线附近的植被类型影响目视解译精度,与灌草植被覆盖的小流域相比,草本覆盖的小流域中切沟参数的解译精度更高。总体上来看,QuickBird影像为小流域尺度上监测切沟发育提供了便捷、可靠地数据源。

基于纹理特征和SVM的QuickBird影像苹果园提取

为提高高空间分辨率遥感影像(高分影像)中苹果园提取精度,基于Quick Bird遥感数据,研究综合光谱特征和纹理特征的苹果园自动提取方法。该方法首先采用最佳指数因子(OIF)获取多光谱波段最佳组合,然后采用不同大小滑动窗口(从3像素×3像素到13像素×13像素)提取全色波段的灰度共生矩阵(GLCM)、分形和空间自相关3种纹理特征并分别与光谱特征组合,最后通过支持向量机(SVM)分类进行苹果园分类识别。研究表明:在分类特征上,与单一光谱或纹理特征相比,光谱特征结合纹理特征能有效提高苹果园提取精度(Fa)和总体分类精度(OA),其中光谱+GLCM纹理(9像素×9像素)分类精度最高,Fa和OA分别为96.99%和96.16%,比光谱+分形纹理分别提高0.63个百分点和1.56个百分点,比光谱+空间自相关纹理显著提高11.92个百分点和9.20个百分点。在分类方法上,通过对比分析SVM、最大似然和神经网络3种方法的分类结果,探明SVM分类识别苹果园精度最高。最后对苹果园提取结果进行面积统计,结果表明GLCM纹理结合SVM分类的苹果园面积估算与目视解译结果的一致性超过98%。

基于QuickBird影像的郑州市城区景观格局评价

以2005年8月QuickBird卫星遥感数据解译的郑州市城区土地利用类型和城市绿地覆盖景观类型图为基础,利用ArcView和Fragstats软件,对全城区及不同功能区土地利用景观、城市绿地覆盖景观指数进行分析。结果表明,郑州市城区景观格局主要表现为城市绿地景观,面积占总面积的35.51%,未利用地景观面积最小,只占到0.33%。城市绿地覆盖在空间形态上接近圆形,平均面积小、景观破碎化程度高。工业用地和居住区用地空间形态接近长方形。城区东北部和西南区域土地利用表现为以道路为骨架的格网状空间结构。景观格局水平分布表现出明显的区域差异,城区西北区域景观异质最高,东部城市绿地覆盖景面积较西部多,存在少数斑块控制整个景观的特点。

基于QuickBird卫星影像的沈阳城市绿地景观格局梯度分析

基于2006年QuickBird卫星影像数据解译的沈阳城市绿地分布图,在GIS的支持下,通过幅度效应的研究,在确定出研究区的适宜幅度为5 km的基础上,应用梯度分析与景观指数相结合的方法,研究了沈阳城市绿地景观结构及其梯度上的空间特征。结果表明:类型水平上,不同的绿地类型沿景观格局梯度表现出明显的空间特征;在城市中心,公园绿地为优势类型,而在郊区,农业用地为优势类型;城市绿地整体上破碎化程度高,绿地斑块形状较为复杂;景观水平上,不同景观指数沿样带梯度表现出差异性,表明城市化导致景观的破碎化程度增大,景观异质性增高;斑块密度、景观形状指数和景观聚集度指数具有明显的梯度特征,而最大斑块指数、多样性指数则不明显;景观格局指数和梯度分析相结合是研究城市绿地空间的有力工具。

基于QuickBird卫星影像的沈阳市城市绿地景观格局

根据2006年8月QuickBird卫星影像数据,利用GIS技术和景观格局分析软件FRAGSTATS,分别从斑块组成、类型水平与景观水平分析了沈阳城市绿地景观格局。结果表明:沈阳三环内绿地斑块18261个,绿地面积173.71km2;斑块数目主要以中型斑块为主,占总数的62.25%,面积上以大型斑块为主,占总面积的85.59%;绿地总体呈现绿地斑块分布不均衡,绿地结构不合理。农业用地占面积最大,斑块聚集程度最高;居住绿地与附属绿地破碎化程度高,分布分散;整体景观多样性指数适中,为1.6,斑块类型丰富,均匀度较高,达0.73,蔓延度指数较高为0.83,存在着少数类型控制整个景观的现象。建议调整城市绿地空间布局与结构,提高中小型绿地斑块如居住绿地在城市绿地景观中的比重。

基于Quickbird遥感影像的农田管理分区划分研究

【目的】以高空间分辨率Quickbird遥感影像作为管理分区划分的数据源,结合地面土壤养分采样数据进行管理分区划分研究。【方法】在对数据进行空间变异分析的基础上,采用3种不同的分区方式对研究区进行田块尺度内管理分区的划分:1)利用土壤养分数据划分管理分区;2)利用冬小麦遥感长势信息划分管理分区;3)利用土壤养分信息结合冬小麦长势信息划分管理分区。【结果】与划分前的地块变异情况相比,利用土壤养分数据进行管理分区划分的方法,在很大程度上提高了不同分区内土壤的均一度,而光谱指数和产量的变异系数也有所降低;利用光谱数据进行管理分区划分,土壤养分的变异系数总体上有所减低,但降低的幅度小于利用土壤养分数据划分的管理分区,光谱指数和产量的变异系数都有大幅度降低;利用土壤数据结合光谱数据进行管理分区划分,土壤养分和光谱指数以及产量的变异系数普遍降低。【结论】在划分管理分区时,综合考虑土壤养分和光谱数据的空间变异情况是最佳选择,但当缺乏土壤养分数据时,利用遥感影像进行管理分区的划分也是可行的。

塔里木河下游林地树冠QuickBird影像信息提取与分析

基于QuickBird影像,采用人机交互方法提取了塔里木河下游不同离河距离胡杨、柽柳树冠信息,以实测数据为真值检验遥感提取冠幅、郁闭度及混交比精度;并建立了胡杨冠幅、胸径、树高关系模型,为塔里木河流域植被调查、生物量估测及生态恢复评价提供依据和方法借鉴.结果表明:胡杨、柽柳冠幅提取精度分别为84.00%、76.24%;林分郁闭度、混交比提取精度分别为69.45%、66.96%.基于实测数据建立的冠幅与胸径、胸径与树高模型相关显著(R2>0.8,P<0.01);根据遥感解译因子反演胡杨胸径、树高的平均精度分别为80.33%、89.25%.

利用QuickBird影像的阴影提取建筑物高度

高度信息作为建筑物的重要属性信息,在军事和民用上都具有很高的利用价值。本文中提出了一种新的建筑物高度信息提取方法——基于分类的建筑物高度信息提取。此方法可以分为三个步骤:第一,利用面向对象分类方法进行建筑物屋顶和阴影的信息提取;第二,屋顶和阴影的优化;第三,建筑物高度信息提取。通过实验证明了这种方法在建筑物高度信息提取中的潜力。

基于Quickbird卫星影像的沈阳城市绿地景观格局的空间幅度效应

基于2006年Quickbird卫星影像数据解译的沈阳城市绿地分布图,利用GIS技术和景观结构分析软件FRAGSTATS,结合梯度分析方法定量分析了沈阳城市绿地景观格局,并探讨了其幅度效应。结果表明:绿地的空间格局可以应用梯度分析与景观指数来定量。不同的绿地类型沿景观格局梯度确实表现出明显的"空间特征"。不同景观指数沿样带的表现也有差异。斑块密度和景观形状指数具有明显的梯度特征,而最大斑块指数,斑块类型百分比,多样性指数和景观聚集度指数则不明显。为了研究绿地景观的幅度效应,尝试了不同的窗口大小,5km的幅度是比较合理的尺度,能够通过景观指标的变化反映城市绿地空间格局。

QuickBird遥感数据在土地整理工作中的应用

在制作Qu ickB ird数字影像地图的基础上,参照土地整理规划图与前期影像,提取井、路、渠等土地整理相关信息,并与土地整理规划相比较,实现了对土地整理规划执行情况、土地整理项目进展情况和土地整理项目规划区内土地利用类型变化情况的动态监测。

QuickBird卫星图像信息识别

信息识别是目前高分辨率遥感应用中的最大障碍。以株洲市Qu ickB ird图像为研究对象,将研究区分为道路、水、林地、农用地、裸露地和居民点6种地类,分别进行目视判读、计算机监督分类和非监督分类,其精度分别为98.2%、72.64%和60.71%。同时,还对研究区内的Qu ickB ird、ETM+和TM图像进行计算机监督和非监督分类对比,结果表明无论是监督分类还是非监督分类,Qu ickB ird图像的分类精度均低于ETM+和TM图像,这说明空间分辨率的提高对传统的计算机分类结果没有改善,传统的基于像元的分类技术在应用于Qu ickB ird图像时表现出严重的缺陷。因此,本文回避了像元灰度统计法,采用先将图像分割,将以像元为基础的Qu ickB ird图像转化为以对象为基础的图像,这样将研究区共分割出10 000多个对象,建立对象的面积、周长、长度、宽度、长/宽、矩形度和圆形度计算模型;根据研究区各地类特征确定特征因子阈值,模拟目视判读过程,重新对研究区进行分类,结果6种地类的综合分类精度达到91.6%,这说明基于对象的多特征分类对于Qu ickB ird图像识别有明显的改善作用。

鹫峰地区QuickBird影像纹理特征与生物量估测关系初探

以北京鹫峰地区为研究区,探索QuickBird影像纹理特征与地上乔木层生物量间的关系。基于灰度共生矩阵纹理分析方法,按照不同窗口大小(3*3,5*5,9*9,15*15,21*21)分别提取QuickBird影像多光谱和全色波段的8个纹理特征值。利用皮尔森相关系数衡量纹理特征与地上乔木层生物量间的相关性,研究表明:多光谱波段的大多数纹理特征值与生物量的相关性很低,但是全色波段的大多数纹理特征值与生物量的相关性较高。相比之下,QuickBird多光谱波段和全色波段的光谱特征值与生物量的相关性都较低,这表明,QuickBird全色波段某些纹理特征值可能在提高生物量估测方面起决定性作用。

利用QuickBird影像提取城市不透水率的研究

不透水率作为一个重要的城市生态指数常出现于城市水文、城市水质面源污染以及城市植被制图等研究中。基于QuickBird影像在我国城市中心城区尺度上提取不透水率,将主成分分析的PC2、PC3和RVI进行假彩色合成,增强绿地、裸地、阴影下绿地等透水信息与背景信息的反差,利用传统的监督分类得到了高精度(89.6%)的绿地、裸地等城市透水地表信息。该方法对阴影下绿地信息的提取效果明显,用户精度达到84.78%,很大程度上消除了阴影对解译精度的影响。

基于QuickBird和GIS的沈阳市城市景观格局

利用高分辨率遥感影像QuickBird和GIS研究沈阳市三环内景观的空间格局及其属性特征。结果表明:(1)研究区域内农村和城市景观并存,斑块数量集中在城市中,在建街区无论是面积还是斑块数量均占有可观的比重,说明城市处于快速扩张时期;(2)研究区域可以划分成以市中心为圆心2km为半径间隔的5个同心圆,各地类的重心近似分布于圆上,由内而外的顺序是道路<老式居住<公共绿地及广场=公共设施=铁路<工业用地=在建用地=水体<农村各地类=防护林。居住用地距离市中心距离的规律为高层≤多层老式≤混合≤多层≤别墅;(3)道路面积>防护林面积,但是防护林植被>道路植被,防护林能够有效提高交通及附属用地的绿化率;(4)农村面积<城市面积,阴影绝大多数集中在城市,农村植被>城市植被,农田的高绿化率对研究区域的绿化率影响很大;城市4类主要用地中,居住区的绿化率(23.3%)<工业用地(28.92%)<公共设施用地(32.32%)<公共绿地及广场(73.83%);居住用地阴影率(26.22%)>公共绿地及广场(16.33%)>公共设施用地(13.41%)>工业用地(8.73%);(5)就居住用地而言,多层老式居住用地的绿化率(19.76%)>高层新式居住用地(10.31%),而小于其余7类居住用地。高度类型相同的情况下绿化率均是花园式>片块式,阴影率差异不大;花园式4类间,绿化率顺序是高层<混合<多层<别墅,阴影率顺序恰好相反;片块式4类间,绿化率顺序是高层<多层<混合<别墅,阴影率顺序恰好相反。

QuickBird全色与多光谱影像融合方法比较研究

自从高分辨率卫星影像出现以来,遥感影像的融合一直是一个重要的研究领域。随着遥感影像获取手段的增加和分辨率的提高,影像的融合不仅仅要求增加空间信息而且在原始多光谱波段的光谱保持方面也有越来越高的要求。目前图像融合已研究出多种方法,如主成分变换法(PCA)、乘积法、Brovey变换法、IHS变换法、SVR变换法以及小波变换法等。这些方法在中低分辨率影像融合时效果较好但却不一定适用于像QuickBird、IKONOS等高分辨遥感影像的融合。本文应用Pansharp变换法和Gram-Schmidt变换法两种融合方法,对QuickBird影像进行融合试验,并与Brovey变换法、IHS变换法、PCA变换法的融合效果进行比较,以评价各算法的优缺点。研究结果表明,Gram-Schmidt变换和Pansharp变换在QuickBird影像融合时不仅能增加空间信息而且还能较好地保持原多光谱波段的光谱信息,其中以Gram-Schmidt变换法所获得的效果最好。

基于GIS与QuickBird影像的小流域土壤侵蚀定量评价

基于G IS技术和Qu ickB ird遥感影像,采用修正的通用土壤流失方程RUSLE作为评价模型,计算了清水沟小流域土壤侵蚀量,并结合土壤侵蚀强度分级标准,生成流域土壤侵蚀强度等级图;利用G IS的叠置分析功能,定量分析了土壤侵蚀与坡度和土地利用之间的关系,并针对不同水保措施预测了水土保持治理效果。结果表明:清水沟小流域土壤侵蚀模数为75.02 t.hm-2.a-1,属强度侵蚀区,年水土流失量2.6×104t;流域64.5%的泥沙来自于占流域面积仅28%的极强度和剧烈侵蚀区域;经分析,流域土壤侵蚀模数与坡度呈显著正相关,不同土地利用类型的土壤侵蚀模数大小排序依次为:难利用地>建设用地>坡耕地>园地>草地>林地;退耕还林是降低土壤侵蚀强度与减少水土流失量的主要途径。

基于QuickBird数据的塔里木河下游荒漠林地上生物量估测

[目的]森林生物量是衡量森林生态系统结构和功能的量化指标,基于高分辨遥感数据,研究塔里木河下游荒漠林地上生物量及其空间分布特征,为定量评定研究区生态恢复、进行不同尺度遥感监测提供依据.[方法]以塔里木河下游喀尔达依断面为研究区,基于QuickBird数据,采用人机交互方法对不同地下水埋深条件下胡杨、柽柳树冠进行解译,根据解译结果采用已建立的树冠、树干与生物量估测模型,计算以胡杨、柽柳为主的荒漠林地上生物量,并分析其与地下水埋深的关系.[结果]研究区距离河0～300、300～600、600～900、900～1 200以及1 200 ～1 500 m,荒漠林地上生物量分别为11.31、2.7、2.09、1.58和1.17 t/hm2;距离河300～600 m荒漠林单位面积生物量变化最大,比距离河300 m内下降了76％.[结论]研究区林分密度及地上生物量均明显受制于地下水埋深.自2000年至2004年历经5 a的输水后,地下水埋深对荒漠植被地上生物量的影响主要集中在距离河道300m内.

IHS方法在QuickBird数据融合中存在的问题及其改进

针对IHS变换在QuickBird数据融合中存在的光谱扭曲问题,提出了利用Visual-Pan波段和线性加权匹配两种方法进行改进,并给出了Visual-Pan波段方法中系数α的最佳取值范围,以及线性加权匹配融合图像的空间特征与光谱特征达到最佳效果时Pan权值(wPan)和I权值(wI)的最佳取值。结果表明,对于Visual-Pan方法而言,当0.2<α<0.25时,可以获得非常好的融合效果;而对于线形加权匹配方法而言,当wpan=3/4、wI=1/4时,融合图像的空间特征与光谱特征可以达到最佳效果。

QuickBird影像在城市土地利用现状调查中的应用研究

以QuickBird卫星影像作为主要数据源,采用主成分分析法对全色和多光谱图像进行融合,并与其它辅助信息进行综合分析,通过室内遥感目视解译,结合野外实地调查验证,对天津市塘沽区土地利用现状进行了遥感调查。研究表明:QuickBird提供的高分辨率卫星图像可以满足制作大比例尺城市土地利用现状图的要求,图像融合可以充分利用全色图像的高空间分辨率和多光谱图像的高光谱分辨率,提高了目视解译的精度。

SPOT、QuickBird卫星遥感数据提取东沙岛植被信息的比较

基于植被的光谱特征,利用监督分类、植被指数(NDV I)和目视解译等方法,分别用SPOT-5、Q u ickB ird高分辨率卫星遥感影像对东沙岛植被信息进行提取,并作了比对分析。研究结果表明:利用高分辨率遥感图像对东沙岛等小型岛屿的植被信息提取是可行的;SPOT-5多光谱数据具备了提取小型海岛植被信息、掌握其植被覆盖状况的能力;与SPOT-5多光谱数据相比,Q u ickB ird多光谱数据在植被精细分类信息的提取方面更具优势。