GF-6 WFV传感器数据的缨帽变换系数推导

缨帽变换是影像增强中最常见的一种方法,已在遥感中得到了广泛的应用。但是,由于高分辨率卫星传感器(例如GF-6 WFV)通常缺乏短波红外波段,所以用常规的Gram-Schmidt(G-S)正交化方法得到的缨帽变换系数通常会存在湿度分量失真的问题。为此,文章选取了覆盖不同地区、不同时相、不同季节的12幅GF-6 WFV影像和6幅同步的Landsat8 OLI影像,首先利用GF-6和Landsat8的同步影像进行湿度分量回归,确定GF-6 WFV传感器的湿度分量系数,进而采用G-S逆推算法依次推导出亮度、绿度及其他分量,开发出了GF-6 WFV传感器的缨帽变换系数。研究发现:①通过调整缨帽变换湿度分量的推导顺序,即先推导湿度分量再推导亮度和绿度等分量,可以较好地推导出GF-6 WFV传感器的缨帽变换系数,并解决传统G-S正交化方法中存在的湿度分量失真问题;②GF-6 WFV缨帽变换各分量具有稳定的特征,地物在不同分量组成的特征平面内具有典型的“缨帽”分布特征;③尽管GF-6 WFV传感器与Landsat8 OLI传感器在波段设置和光谱响应方面存在一定差异,但它们缨帽变换对应分量之间具有较好的一致性,相关系数仍高达0.8。

高密度城市绿化系统垂直分布特征提取仿真

针对城市垂直绿化统筹缺失、分布不合理等问题,提出高密度城市绿化系统垂直分布特征提取方法。搭建以无人机为核心的遥感图像采集平台,采集绿化系统图像;建立卷积神经网络架构,通过残差学习去除初始图像噪声;利用缨帽变换算法旋转图像结构轴增强图像,突出图像细节信息;根据光谱的相似性与不连续性,采用数据驱动算法确立同质标准,将图像划分为不同区域,确保同一目标在相同区域内;分别从光谱、形状和纹理三个方面提取绿化系统垂直分布特征。实验结果表明,目标地区中,商业区与住宅区的垂直分布特征较为相似,但住宅区的绿化面积较大,商业区的植物种类更为丰富,根据提取得到的特征可以为绿化系统的合理规划提供参考。

基于多尺度分割和缨帽变换的高原山区森林覆盖变化检测

【目的】基于影像多尺度分割和缨帽变换,构建适用于高原复杂山区森林覆盖变化的检测方法。【方法】应用Landsat 5 TM和Landsat 8 OLI多光谱影像,以滇中东高原过渡山区地带为研究区,基于多尺度分割,利用缨帽变换(TCT)和主成分分析(PCA),重构面向对象多特征变化矢量,确定最优阈值,提取森林覆盖变化信息,并验证结果精度。【结果】(1)文中构建方法(PMKT-D)的试验结果总体精度为92.32%,Kappa系数为0.8437,结果精度显著优于对照方法;(2)2010−2020年间滇中东高原过渡山区森林覆盖变化面积356.88 km2,占影像总面积的1.06%,森林覆盖变化显著。【结论】基于多尺度分割,结合TCT和PCA能够有效消弱高原山区复杂地形和物候影响,发挥面向对象多特征变化矢量优势,增强森林覆盖变化光谱特征,显著提高变化检测精度。

基于缨帽变换的铜陵市森林扰动监测

森林在陆地生态系统中具有调节气候、涵养水源、保持水土、防风固沙等方面的功能,对改善生态环境,维护生态平衡具有举足轻重的作用。目前,全球变化的研究迫切需要准确了解森林的动态变化,以帮助我们进行有效的资源管理,缓解全球环境变化的问题。文章以安徽省铜陵市为研究地区,选用了2009—2018年共10期的Landsat TM/ETM+/OLI数据,通过对土壤亮度、植被绿度以及相对气候湿度等信息进行了缨帽变换,得到了归一化森林扰动指数DI,最后结合时间序列进行分析,从而提取出了森林扰动的相关信息。结果表明,铜陵市2010年的扰动最为明显,受扰动森林面积超过300公顷,约占铜陵市森林覆盖面积的1.5%。

A tasseled cap transformation for CBERS-02B CCD data

The tasseled cap transformation of remote sensing data has been widely used in agriculture,forest,ecology,and landscape.In this paper,tasseled cap transformation coefficients appropriate for data from a new sensor(China & Brazil Earth Resource Satellite(CBERS-02B)) are presented.The first three components after transformation captured 98% of the four-band variance,and represent the physical characteristics of brightness(coefficients:0.509,0.431,0.330,and 0.668),greenness(coefficients:0.494,0.318,0.324,and 0.741),and blueness(coefficients:0.581,0.070,0.811,and 0.003),respectively.We hope these results will enhance the application of CBERS-02B charge-coupled device(CCD) data in the areas of agriculture,forest,ecology,and landscape.

基于哨兵2号卫星影像的建瓯市森林扰动变化监测研究

为及时有效地监测建瓯市森林扰动情况,以Sentinel-2多光谱影像与土地利用变更数据为数据源,采用扰动指数算法,对2019、2020、2021年建瓯市森林扰动区域进行识别并开展动态监测。结果表明:(1)建瓯市各时期森林扰动程度不尽相同,2020年森林扰动程度最高;(2)在建瓯市森林变化状况方面,2个时段森林扰动等级不变的区域面积占比达到90%以上,而森林进一步受到破坏的地区主要分布于南部、东部乡镇;(3)2019-2020年间森林受破坏较大的乡镇,在2020-2021年间均得到改善,可见建瓯市森林砍伐后的自然恢复或复植补种成效较好;(4)建瓯市森林各变化区分布具有显著的空间集聚性,且演变的方向差异明显。综上所述,建瓯市森林扰动在规模上年际变化差异明显,总体变化趋势向好;在空间上具有自相关性,各时期演变方向差异显著。

基于决策树的高寒湿地类型遥感分类方法研究

以索加-曲麻河区域为例,探讨了三江源区域高寒湿地遥感分类方法。利用TM影像数据和DEM及缨帽变换后的亮度、绿度、湿度,以及归一化水体指数(NDWI)等复合识别指标,构建决策树模型,对研究区不同地类进行区分。然后通过与传统的最大似然法监督分类所得到的结果进行对比,结果表明:利用基于指数的决策树分类方法对高寒湿地类型进行分类,较传统的最大似然法监督分类总体精度提高12.05%;总体kappa系数提高0.140 7;对于河流、湖泊、沼泽、滩地等湿地类型,生产者精度和用户精度分别提高了6.06%,6.25%;0.12%,3.13%;6.99%,25.00%;6.12%,28.13%,比监督分类均有明显的提高。证明基于指数的决策树分类方法是高寒区域湿地遥感分类的一种有效手段。

洪泽湖湿地类型变化分析

以洪泽湖湿地为研究区,结合归一化植被指数(NDVI)、最优调节土壤植被指数(OSAVI)和缨帽变换后的亮度指数(BVI)、绿度植被指数(GVI)、湿度指数(WVI),基于知识规则对洪泽湖湿地进行分类试验。通过建立洪泽湖湿地分类的分类模型,以区分不同湿地类型,并利用1973年、1984年和2006年3个时相多波段MSS/TM数据对洪泽湖淡水湖泊湿地进行分类。结果表明:基于知识规则的分类方法简单易行,且易于剔除提取地物时的干扰信息;多种指数参与到分类中能够提高分类的总体精度;在1973—2006年这33年间,洪泽湖敞水区和湿地植被急剧减少,亟待采取有效的措施进行保护。

基于遥感和GIS方法的科尔沁沙地边界划定

基于已有文献,依据科尔沁沙地的形成历史与早期分布,确定科尔沁沙地的核心区;以核心区为基础,采用生态学取样方法,选取与核心区边界相交的16个方向上的交叉点为样本,以Landsat-5 TM影像为主要数据源,采用光谱混合模型、穗帽变换等遥感和GIS方法,通过反复试验设定阈值,提取每个方向的分界特征,据此勾画出科尔沁沙地的分界线。此后,进行实地考察和Google Earth高清影像验证,最终确定科尔沁沙地生态区域的边界。结果表明,科尔沁沙地面积为52 300±360 km2,验证后精度在94%以上。研究结果为科尔沁沙地生态恢复与环境整治提供确切基础范围。

基于遥感影像提取海岸线方法的研究——以黄河三角洲地区黄河口段和刁口段海岸为例

根据黄河三角洲地区不同类型的海岸线在遥感影像上的不同特征,对其遥感影像采用二值化、高通滤波、缨帽变换及非监督分类等方法进行图像增强处理,应用此方法准确地提取了黄河三角洲地区黄河口段和刁口段海岸的海岸线。

福建罗源湾互花米草的遥感动态监测

为了对福建罗源湾互花米草进行监测研究,以2000年和2006年的LandsatTM/ETM+影像为数据源,在对不同地物进行光谱分析的基础上,结合进行了影像归一化植被指数和缨帽变换处理,建立了利用决策树分类法提取罗源湾互花米草的遥感解译技术。结果表明,基于决策树分类法能准确快速地对研究区互花米草的生长和分布状况进行动态监测。互花米草主要分布在环绕罗源湾的滩涂上,在2000—2006年的6年中互花米草的面积增加了17.657km2,年增长率为10.74%。特别值得关注的是,罗源湾的米草正处于迅速扩张的阶段,严重影响了当地的渔业和生态资源,有关部门需要引起重视。

基于穗帽变换的TM影像水稻面积提取

利用水稻生育前期和后期两个不同时期TM影像分别进行穗帽变换生成亮度、绿度和湿度变量,并将它们合成为多时相影像,充分利用这3个具有物理意义的变量,特别是湿度变量进行水稻种植区影像分类和以水为背景的水稻面积提取,并使用亚米级GPS地面调查的数据进行分类验证。基于穗帽变换影像的分类方法有效提高了水稻面积提取精度,水稻分类的生产者精度和用户精度分别为84.30%和85.18%,这比原始合成影像数据的分类结果提高了约3个百分点;另外,总精度也由原始合成影像的74.12%提高到经过穗帽变换的78.04%。

洪泽湖区土地利用/覆盖变化分析

利用1973年、1984年和2006年3期Landsat卫星遥感图像,分别对校正处理后的3期图像进行缨帽变换,并利用亮度、绿度和湿度这3个分量的差值运算进行信息复合。然后利用变化向量分析法确定复合图像中的变化和非变化像元之间的变化强度阈值。最后利用阈值分割和掩膜技术,对3期图像进行土地利用/覆盖变化监测。研究表明,近33年来洪泽湖区土地利用结构发生根本性改变:天然湿地面积大幅度缩减,1973年～1984年间减少了200.55km2,1984年～2006年间减少了357.04km2,主要表现为敞水区和湿地植被面积的减少,养殖场、农田面积显著增加,城镇用地略有增加。本文研究表明基于缨帽变换并结合差值运算方法和变化向量分析法实现土地利用/覆盖变化监测的可行性。

基于TM影像的绍兴地区土地利用变化监测

以1984年和1997年两期TM影像,结合相关辅助信息,进行绍兴试验区的土地利用变化监测研究。在两时相影像校正处理基础上,进行影像的光谱数据转换处理并通过两时相影像的亮度轴(B)、绿度轴(G)和湿度轴(W)3个分量的差值运算进行信息复合。选取影像中的典型变化区并调整变化范围和步长搜寻获取变化和非变化像元的最佳变化强度阈值,采用直接比较分析法在掩膜的ΔBΔGΔW空间中提取土地利用变化信息,从而避免了分类后比较法的误差累积并出现不合理变化类型的缺陷。在此基础上利用地物时相特征和地理辅助数据,通过综合应用地物的光谱、空间和时相信息并以知识推理的方式对前期单一分类方法的结果进行修正处理。精度分析表明采用本方法能较为可靠地进行土地利用变化监测。

融合面向对象与缨帽变换的湿地覆被类别遥感提取方法

为了有效提取湿地覆被类别遥感信息,该文基于国产环境星影像(HJ-CCD)和Landsat7遥感影像(ETM)提出了一种融合面向对象技术和缨帽变换的提取湿地覆被信息的方法,并对东洞庭湖区的湿地进行提取。遥感提取结果的总体精度90.02%,Kappa系数0.88,高于传统的分类方法分类的量化结果;获得的结果没有"椒盐现象"且比较紧致。试验结果表明融合面向对象和缨帽变换的方法能够有效的提取湿地覆被类别,精度高,效果好。研究结果为有效地利用遥感手段提取湿地覆被信息提供参考。

基于缨帽变换的IKONOS数据融合

应用缨帽变换(KT)和主成分分析(PCA)方法,对北京圆明园周围的IKONOS全色波段和多光谱波段进行融合,并分别对整景影像和植被区的融合结果进行对比研究,结果表明:在该实验区,整景影像和植被区缨帽变换融合结果都优于主成分析结果,不同的缨帽变换系数矩阵在整景影像和植被区融合质量会有差别,应根据具体地点、时相,分类方法做适当的选择。

基于改进独立分量分析的湿地变化检测方法

以湖北省洪湖湿地为研究区,采用2000年7月27日和2002年7月9日ETM+多光谱影像作为遥感信息源,提出了一种基于改进独立分量分析(ICA)的湿地变化检测方法。首先对传统ICA从初始值选取和迭代过程两方面加以了改进。然后对原始多波段影像进行缨帽变换,提取前后时相的湿度分量作为输入的混合影像,进行改进ICA变换。最后在变换得到的独立分量基础上,对代表变化区域的独立分量进行自适应阈值分割,得到湿地变化检测结果。实验表明,改进ICA法检测精度较传统ICA法及分类后比较法有所提高。

基于缨帽变换的景洪市时间序列Landsat影像森林扰动自动识别方法研究

森林扰动是森林生态系统演替的主要过程,对区域生态平衡与稳定起着重要作用。Landsat影像不仅具有较高的分辨率(30 m),而且具有海量的免费数据获取源,适合于做时间序列的森林干扰信息提取。作者以云南省景洪市为例,根据影像的光谱特征,首先自动获取纯净森林训练样本,然后结合缨帽变换过程中得到的土壤亮度、植被绿度以及湿度等信息,建立归一化的扰动指数图像,最后结合时间序列分析提取森林扰动信息,并对精度做了验证与评价。结果表明,该方法在不受季相影响的情况下能准确地检测出森林扰动信息,具有较高的精度。对如何减弱季相与部分农作物的影响还有待于进一步研究。

基于穗帽变换的IKONOS多光谱和全色影像融合

将IKONOS多光谱影像进行穗帽变换,生成亮度、绿度、湿度等特征波段,然后对IKONOS全色波段与亮度波段进行直方图匹配,用匹配后生成的变量代替穗帽变换生成的亮度波段,再进行逆变换得到融合后的影像.比较了常规融合方法与穗帽融合方法对IKONOS多光谱波段和全色波段影像的融合效果.结果表明,穗帽融合方法较好地将多光谱影像的光谱信息与全色影像的纹理信息融入到融合后影像.目视及定量评价结果都表明,穗帽融合方法优于HIS、Brovey、主成分变换以及加权融合方法.平滑滤波亮度调节(SFIM)方法在光谱信息保真方面表现较好,而穗帽融合方法在纹理信息增加方面表现较好.

缨帽变换在抚仙湖水面变化分析中的应用

为了获得近15年抚仙湖水面面积变化情况及影响因素,基于2000 -2015年长时间序列Landsat ETM＋和OLI共5景遥感影像,利用缨帽变换及密度分割技术快速准确地提取了云南省抚仙湖水体信息,自动绘制矢量边界,并结合研究区年平均气温及降水量资料,分析了抚仙湖水面变化的影响因素.通过ETM＋和OLI传感器参数、各波段灰度直方图对比研究以及实际运用发现,缨帽变换图像处理技术应用于OLI影像具有可行性,提取水体信息效果良好;2000年以来抚仙湖水面面积总体缩小明显,且与该区年平均气温、年降水量变化趋势一致.总体说明气候因子对抚仙湖水面变化影响较大,两者之间关系显著;2015年抚仙湖面积有所增加,反映了云南旱情状况有所减轻.