Spot5遥感影像照片在森林资源二类调查上的应用

为了提高森林资源二类调查质量,提高工作效率,辽宁省森林资源二类调查改变以往的地形图调绘、实测等传统调绘方法,利用法国Spot5遥感影像照片作为外业调绘的图面资料,结合现地调查,取得较好效果。Spot5遥感影像经PC I软件处理后具有明显特征,根据遥感影像中各地类的色调、形状、阴影、纹理、位置、大小等特征直接沿影像特征的边缘准确勾划出地类界线,即可完成森林资源二类调查野外调绘工作。大大降低了野外调绘人员的劳动强度,省时、省工、省钱。

浅析Spot5遥感影像在森林资源调查中的应用探讨

为了提高森林资源调查的数据精度和工作效率,Spot5遥感影像已经大量应用于森林资源调查工作。文章从实际应用角度出发,就如何基于Spot5遥感影像建立目视判读解译标志和目视判读解译等内容进行了阐述。

Spot5遥感影像在森林资源调查中的应用

本文将通过Spot5遥感影像对森林资源进行二类调查,摸清双江县森林资源家底,将森林资源调查落实到山头地块,形成最新的森林资源状况数据库与分布图,为森林的科学经营管理、制定林业发展规划、编制森林经营方案、进行森林分类经营提供基础资料。

基于SPOT5卫星遥感数据的正射影像生产技术研究

结合"2010年全国土地利用变更调查监测与核查项目遥感监测任务"项目,提出SPOT5卫星遥感数据的正射影像(DOM)处理流程,重点对影像配准、影像融合、镶嵌线勾绘及影像镶嵌方法进行介绍,并用实验验证方法的可行性。实验证明,该方法具有较强的实用价值和广泛的应用前景。

基于SPOT5影像的山东南四湖地被覆盖分类研究

以南四湖2006年6月中旬的两景SPOT5多光谱卫星影像为数据源,借助ERDAS Imagine和ArcView软件,运用非监督分类与人工目视解译的方法对影像进行分类处理。运用实地调查记录检验分类结果,符合率达到83.3%。依据分类结果绘制了南四湖地被覆盖图,并且计算了各种地被类型的面积。南四湖大堤内总面积为1206.9 km2,其中开阔水域占总面积的45.54%,湿地植被面积占21.06%,围网养殖区面积占15.6%,无水区的村庄、农田和林地占17.8%。南四湖地被覆盖格局主要受人为因素影响,为保护南四湖生态环境,必须禁止湖内土地围垦,控制围网养殖区,逐步恢复湿地植被。

基于第二次土地调查的大区域SPOT5影像工程化处理研究

国土资源部即将在全国开展的新一轮土地调查,并建立土地变更调查制度和管理系统。相较于上世纪80年代的第一次土地详查,新一轮土地调查的特点在于技术新、手段齐,查得全、查得清。本文针对第二次土地调查,以工作中普遍采用的大区域多景连片SPOT 5卫星影像为例,讨论了SPOT 5卫星影像的正射纠正方法,详细介绍了影像纠正前根据参考图选点误差、数字高程模型的误差精度和传感器内部结合误差三方面对影像纠正应该达到的精度理论值进行评估,以及纠正后对影像几何精度的精度评定的方法,阐述了SPOT 5卫星影像处理的工程化管理方法。

基于SPOT5森林资源二类调查目视解译的探讨

以重庆市彭水土家族苗族自治县为试验区,对森林资源二类调查目视解译的技术进行探讨,并对比分析计算机自动解译相对于目视解译的不足。森林资源目视判读存在很多人为主观性,常产生一些误差,而SPOT5遥感影像具有高空间分辨率和多光谱分辨率,可提供丰富、可靠、高精度的基础数据。

遥感技术在土地沙化监测中的应用

利用SPOT5卫星遥感影像,采用遥感数据处理技术,对漳浦县沿海沙化土地进行遥感目视解译.通过对沙化监测分类体系的研究,建立沙化监测的遥感目视解译分类系统和目视解译标志,并进行目视判读.通过目视解译结果和实地检验,验证研究成果的正确性,为福建省沿海土地沙化监测提供了遥感目视解译方法.

基于特征优选的面向对象毛竹林分布信息提取

【目的】提出一种基于Relief F特征优选的面向对象分类方法,为解决面向对象森林资源遥感分类提供参考。【方法】以SPOT5高分辨率遥感影像为数据源,以浙江省安吉县山川乡为研究区,通过影像分割,选取8个地物类别的370个对象样本,并设置SPOT5影像每个波段的8个灰度共生矩阵纹理、每个波段及NDVI的平均值和标准差等42个对象特征。利用Relief F算法对设置的42个对象特征进行优选,采用面向对象的最近邻方法提取研究区毛竹林分布信息。为了比较基于最优特征的面向对象的分类结果,另采用CART决策树方法在相同的分割参数和训练样本前提下,通过样本构建决策树分类规则,对研究区进行分类并提取竹林信息。【结果】1)通过Relief F特征优选方法对分类特征进行优选,大幅提高了毛竹林样本的分类精度,与特征优选前相比,毛竹林样本分类精度由68%提高到88%,优选的红波段均值、绿波段均值、红波段均质纹理、红波段熵纹理和NDVI植被指数均值5个特征能够精确地提取研究区毛竹林分布信息,其用户精度和生产者精度分别达到97%和95%;2)基于CART决策树面向对象的研究区毛竹林用户精度和生产者精度均低于基于最优特征的最近邻分类结果,主要原因是CART决策树中毛竹林、针叶林和阔叶林之间的误分相对较高。【结论】Relief F算法特征优选时注重特征的分类能力,筛选的特征参与面向对象分割提取的毛竹林分布信息高于同类研究,可为面向对象多尺度分割森林资源遥感分类时特征的选取提供一个更为科学合理的方法。

基于3S技术的双桥水库工程区植被景观解译与格局分析

运用"3S"技术对双桥水库工程区SPOT-5高分辨率遥感影像进行植被景观解译,建立了双桥水库工程区植被景观数据库,为生态环境现状评价提供基础资料,并计算了各项格局指数,分析其格局特征。分析结果表明:双桥水库工程区植被景观破碎化程度较高;农田植被景观为双桥水库工程区的主导植被景观类型,易与外界相互影响;水体结构最稳定,不易受人为干扰。