基于Landsat-8影像的土地利用变化分析研究——以青岛市黄岛区为例

选取山东省青岛市黄岛区为研究区域,获取影像图上的土地利用状态信息,从不同方面分析青岛市黄岛区2014—2020年土地利用变化时空特征。研究结果表明:2014—2020年青岛市黄岛区的土地利用结构以耕地和林地为主;6年中经济处于持续发展阶段,其他用地都不同程度地转化为建设用地;城市重心不断向东北方向偏移。该文研究分析区域内的土地利用情况,对合理调整区域内的经济发展和资源利用等方面具有很大的意义。

Landsat-8姿态抖动对多光谱影像配准影响

鉴于遥感器姿态数据的准确性对影像几何定位的重要性,该文对Landsat-8卫星成像过程中,姿态抖动对多光谱影像配准的影响进行评价和分析。首先介绍了美国地质调查局(USGS)对Landsat-8卫星姿态抖动处理方法;其次,从Landsat-8陆地成像仪(OLI)的多光谱影像入手,基于蒙特卡洛数值模拟及Landsat-8真实影像,定量分析了姿态数据高频抖动对Landsat-8OLI数据波段间配准造成的误差;最后,通过模拟改变卫星姿态测量频率,进一步分析卫星抖动处理在不同频率时对抖动误差去除的适应性。Landsat-8卫星姿态抖动配准精度评估及处理方法的适应性分析,可为提高国产卫星姿态抖动处理能力及多光谱影像配准精度提供有益借鉴。

基于Landsat-8影像的最佳波段组合研究——白云鄂博矿区土壤重金属专题调查

本文以内蒙古自治区白云鄂博矿区的土壤重金属专题信息调查为例,选用Landsat-8遥感影像数据进行适合该专题的最佳波段组合研究.首先在深刻分析研究区内重金属污染土壤的实测光谱曲线特征的基础上,确定重金属污染土壤相对于正常土壤的特征谱带,然后对相对应的特征波段进行分组筛选,最后综合考虑Landsat-8遥感数据波谱特点和数据统计特征,利用最佳指数法确定显示土壤重金属专题信息效果最好的最佳波段组合.经过实地勘测,利用土壤重金属专题特征波段选择出的最佳波段组合突出的专题信息与野外调查的结果一致,能够为环境监测等工作提供可靠依据.

Landsat-8多时相遥感影像亚热带森林分类

森林类型遥感影像自动制图在森林资源调查中有重要应用,本文以广西壮族自治区金秀县为研究区,基于多时相的Landsat-8数据,采用面向对象的决策树分类方法,对研究区森林类型自动识别进行了研究,分类结果表明:1)单一时相影像森林分类精度中,生长季前期最高,生长季末期次之,非生长季最冷月最低;2)结合生长季与非生长季的多时相影像森林类型自动识别精度较单一时相影像显著提高。

基于NPP-VIIRS与Landsat-8影像的山东省城市扩张研究

针对城市建成区提取方法中存在“灯光溢出”效应及错分漏分现象的问题,本文以山东省作为研究区域,结合动态阈值二分法和指数法对NPP-VIIRS与Landsat-8影像进行城市建成区提取,同时对山东省2012—2017年城市扩张速度、扩张幅度、扩张动态度以及扩张协调性进行分析。实验结果表明,2012年和2017年山东省各市提取精度良好,最大误差为3.82%,2012—2017年山东省东部城市扩张速度较快,西部各市扩张速度较慢,且城市扩张与人口增长和经济增长均存在不协调现象。该研究对城市建成区提取精度有一定的参考价值。

基于Landsat-8影像的大通县土地覆盖分类方法对比研究

针对Landsat-8影像在土地覆盖分类中的应用研究,以青海省西宁市大通县为研究区,在对Landsat-8影像进行辐射定标、大气校正、影像裁切等基础上,利用最大似然分类和支持向量机(SVM)分类法,获得两种方法支持下的6种土地覆盖分类结果。经过精度评定和对比分析,结果表明:SVM分类法优于最大似然分类,总体分类精度分别为78.53%,85.64%。同时,Landsat-8 OLI数据相对于TM/ETM+数据,增加的波段新特性有利于土地覆盖分类精度的提高。文中方法适用于Landsat-8影像在土地覆盖分类研究与应用,能够满足大区域土地覆盖分类应用需求。

Landsat-8遥感影像不同水体提取方法适用性分析

为探究周围气温与地物环境对水体提取的影响,利用Landsat-8 OIL遥感影像,选取巢湖作为研究区,分别采用水体提取指数模型(NDWI)、监督分类最大似然法及面向对象分类法对不同季节下的研究区做水体提取。通过分析比较各方法在不同季节对水体提取的精度影响,发现面向对象法提取效果最佳,NDWI效果次之,监督分类精度最低。监督分类和归一化水体指数对四季水体提取精度较平均,冬季用面向对象法提取水体影响大。

基于LANDSAT8TM影像对垦区马铃薯种植遥感监测研究

以LANDSAT8TM遥感影像数据为数据源,利用ARCMAP9.3、ERDAS9.2软件进行数据处理分析。利用5、6、4波段组合的多时相LANDSAT8TM影像进行综合分析提取,进而获得马铃薯的分布情况及种植面积,通过实际验证提取准确率达到96%以上。

基于NPP-VIIRS与Landsat-8影像的山东省第二、第三产业生产总值空间建模

本文以山东省作为研究区域,采用NPP-VIIRS夜间灯光数据、Landsat-8影像数据与山东省137个县级行政区第二、三产业生产总值数据进行分级空间建模,寻找城市建设用地和第二、三产业生产总值最优拟合方式。试验结果表明,城市灯光亮度值与第二、三产业生产总值具有强相关性。建模结果表明各级数据拟合优度在0.92左右,预测偏差均小于10%,其中绝大部分在5%左右。且通过最优模型进行县级行政区域第二、三产业生产总值预测分析其精度优于未分级的预测精度。这种建模方法可以为衡量城市经济发展程度提供参考。

基于Landsat-8影像的2018-2021年音苏盖提冰川表面流速监测

音苏盖提冰川是中国面积最大的山谷冰川,且该冰川为跃动冰川,研究跃动冰川运动特征对预警冰川跃动导致的冰川灾害具有重要意义。本文选取20对2018-2021年Landsat-8影像,运用光学影像特征追踪方法提取音苏盖提冰川表面流速,评估流速不确定性,并分析该冰川流速时空变化特征。结果表明:音苏盖提冰川表面流速存在明显的空间差异,在2018年1月-2019年6月期间,音苏盖提南支流流速远大于其北支流(西)流速,而在2019年6月-2021年11月期间,呈现与之前完全相反的空间特征,这主要是北支流(西)流速在2019年6月突增导致。根据2018-2021流速变化结果发现,北支流(西)在2019年6月发生跃动,至2021年11月仍处于跃动期,该支流冰川末端在2020年8月-2021年9月期间,约向主冰川推进320m;南支流在研究时间段内流速一直很大,最大流速达到441m·a;音苏盖提冰川北支流(东)流速在2021年7月突增,该支流可能发生跃动;音苏盖提冰川主冰川流速在南支流汇入和两条北支流发生跃动后明显增大。此外,该区域主冰川及各支流冰川流速最大值的高程分布存在时空差异。

基于HJ-CCD与TM影像的水稻LAI估测一致性分析

针对传感器参数与Landsat-5 TM较为相近的环境减灾小卫星HJ-CCD影像可否适用于水稻叶面积指数(LAI)估测的问题,该文利用同为2009-07-13获取的安徽省境内相同范围的HJ-CCD影像和TM影像,结合地面同步调查数据,分别从影像原始波段相关性、反演模型精度及LAI空间分布趋势3个方面,对两类数据在水稻LAI估测上的一致性进行分析和评价。结果表明,两类影像原始波段反射率相关性较高,基于两类影像的单变量、多变量模型在精度上一致性较高,估测所得的LAI在空间分布上也具有较高的一致性,数据集中分布的区间较为一致。因此,该研究初步证明将HJ-CCD影像用于水稻LAI估测在总体上是可行的。但同时,由于基于两类影像构建的模型在形式上存在一定程度的差异,据此得到的LAI填图结果的数据分布在某些区间内亦略有差异。因此,在应用中应注意针对不同数据源进行独立建模分析,不可相互套用模型。该研究一定程度上为有着重访周期短、覆盖范围宽等优势的国产中分辨率遥感数据在农业领域的应用提供依据。

TM影像在云南省森林资源“连清”中的应用效果及问题分析

在2002年云南省森林资源"连清"第四次复查中,利用美国Landsat-5陆地卫星为遥感信息源,全省布设了95703个遥感判读样地以期提高各类土地面积的估计精度。介绍了调查方法和应用效果,分析了影响遥感判读正判率的因素,总结了存在的问题,提出了解决的办法。

基于LANDSAT8TM数据的九三管理局大豆与豆类遥感分类监测

以LANDSAT8TM数据为数据源,利用ARCMAP9.3、ERDAS9.2软件进行数据处理。利用多时相LANDSAT8TM影像5、6、4波段组合的对比分析提取方法,获得大豆与豆类的分布情况及种植面积。

基于U-Net的珊瑚礁遥感影像自动分类

珊瑚礁遥感影像分类是珊瑚礁遥感监测的关键性基础技术,对珊瑚礁生态保护与制图应用起着重要的支撑作用。提出一种新的基于U-Net模型的珊瑚礁遥感影像自动分类方法,该方法使用小样本珊瑚礁影像训练即可得到分类精度较高的模型,克服了一般深度学习模型需要海量样本数据训练的缺陷。基于LandsatTM影像,对南海珊瑚礁进行遥感分类,其准确度潟湖坡为78%,向海坡为85%,珊瑚礁、海洋、陆地均大于95%,所有类别的边界轮廓指数大于92%。因此,这种自动分类方法比传统的珊瑚礁遥感影像分类方法精度更高,分类速度更快。

基于Landsat-8数据的博斯腾湖透明度反演

透明度是湖泊水体重要的物理参数之一,是水体光学组分的综合反映,对研究湖泊生态环境具有重要科学意义。目前,利用遥感技术手段对博斯腾湖进行大范围、连续的水透明度监测研究相对较少。基于湖泊透明度实测值、对应点的光谱数据和Landsat-8遥感影像,分析透明度敏感波段及其组合,建立博斯腾湖水体透明度遥感反演模型。实测光谱分析结果显示波段比值运算和和差组合运算的敏感性较高,相关系数可达0.8以上;Landsat-8 OLI遥感数据分析结果得到波段比值(近红外波段和蓝色波段的比值)的敏感性较高,相关系数可达0.7;基于OLI近红外波段B5和蓝色波段B1比值的线性模型反演效果最好,精度较高,且稳定性较好。博斯腾湖透明度在200 cm左右,透明度由西向东先升高再降低,呈带状分布。

遥感影像邻近效应的实测数据校正(Ⅱ)

本文在总结2004年工作的基础上,以辐射传输理论为基础,改进和增加了地面同步测量邻近效应模型设计和测量参数,实现了航空和卫星数据获取过程的地面同步参数测量。在此基础上,分别对航空ADS40和Landsat-5 TM数字影像进行了邻近效应校正实验,特别对城区ADS40数字影像大气校正和邻近效应校正后的图像做了对比,邻近效应校正的图像较只做大气校正的图像像元值反差更大,细节得到更多增强,图像质量得到一定程度提高。

基于多源遥感影像的森林资源分类及精度评价

借助多源遥感影像数据进行森林资源分类是提高分类精度和实现森林资源精细识别的有效途径。以江西省吉水县为研究区,基于Landsat-8 OLI和GF-2遥感影像数据,在对采样数据进行光谱、纹理分析的基础上运用支持向量机分类法对森林资源进行分类,并对两种影像分类结果精度评价后采用替换法进行多源遥感影像分类。结果表明:(1)Landsat-8 OLI和GF-2影像森林资源分类最佳纹理窗口和方向分别为7×7、135°和19×19、135°。(2)GF-2影像加入纹理特征后阔叶林、针阔混交林的生产者精度和用户精度均高于Landsat-8 OLI影像,灌木林生产者精度与用户精度分别低于和高于Landsat-8 OLI影像,而竹林的生产者精度(63.33%)和用户精度(67.86%)均低于Landsat-8 OLI影像的生产者精度(90%)和用户精度(77.14%);GF-2影像加入纹理特征后总体分类精度从80.97%提高到87.04%,提高了6.07%,而Landsat-8 OLI影像只提高了2.23%。(3)采用替换法得到的多源遥感影像分类结果总体精度达到88.87%,比GF-2影像分类结果精度高1.83%。因此,综合分析多源遥感影像在森林资源分类中表现出的差异性并采用替换法对多源分类结果进行优势结合有助于提高遥感影像的森林资源分类精度。

基于多源遥感影像的武汉都市发展区湖泊变迁分析

城市湖泊作为一种重要的生态和旅游资源,其变迁趋势对城市的发展影响深远。为研究武汉都市发展区湖泊变迁情况,引入2013年6月获取的Landsat 8卫星数据,结合都市发展区1975—2013年近40 a 30多期遥感影像作为数据源,利用NDWI和谱间关系法,结合目视解译的方法提取区域内68个湖泊的时空信息,详细研究湖泊面和湖泊边界线的变化情况,基于GIS的空间分析技术和RS的变化检测的方法建立湖泊变迁专题图,并利用景观学指标分析湖泊变化原因。结果表明:研究与武汉市政府水资源统计信息相符,为武汉市湖泊资源的保护和可持续发展提供了即时依据。

基于机器学习中分辨率遥感影像分类应用研究

地表信息提取是地理国情监测和环境保护的重要环节,本文选用Landsat-8 OLI遥感影像为主要数据源,针对分类样本数据少这一问题,在对2015年和2017年全球地表覆盖数据优化处理的基础上,将其作为分类的先验知识,以最大似然法、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和随机森林(Random Forest,RF)机器学习方法,以及基于VggNet-16和ResNet-18模型的深度学习方法,对黄河三角洲区域进行地表信息提取方法的应用研究。结果表明,在利用粒子群优化遗传算法进行特征优化的基础上,RF和SVM模型分类总体精度较高,其中RF和SVM模型分类总体精度最高可达87.3%、86%;VggNet-16和ResNet-18两种模型的分类精度较机器学习方法有较大提升,其中以ResNet-18分类精度最佳,最高总体精度可达94.1%,Kappa系数为0.91。本文的研究方法在中分辨率遥感地物分类时具有较好的适用性和推广价值。

基于landsat 8OLI的黔中马尾松蓄积量估测模型研究

利用Landsat-8OLI遥感数据及样地郁闭度作为变量因子,为解决变量间的多重共线性问题,运用主成分回归分析法,建立了黔中马尾松蓄积量估测模型,并进行了精度验证,研究表明:其总体精度为78.68%,可为中尺度马尾松林分蓄积量估测提供参考,为区域林业经营活动提供依据。