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1.
以西乌珠穆沁旗的土地利用及覆盖分类为主要研究内容,选择环境一号卫星为数据源,在保证分类训练样本精度的前提下进行监督分类,其结果并不十分理想。综合分析研究后发现少部分地类的分类图斑与其他地类的分类图斑存在混淆和错分,造成这一现象的原因主要是遥感数据的光谱特征不足以支持已建立的分类体系,部分类别之间存在较高的光谱相似度;其次某些类别的解译特征可能会因研究区域跨度大而有所不同,从而影响该分类训练样本的纯净度和典型性。在利用各种遥感数据进行土地利用及覆盖状况分类时,应充分研究所用数据的光谱特点,结合研究区域特征建立与之相适应的分类体系,尽量保证各类别训练样本的一致性,从而提高分类结果的精度。 相似文献
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2001年至2010年澜沧江流域植被覆盖动态变化分析 总被引：6，自引：3，他引：3
本文利用2001年-2010年MODIS09Q1数据,基于遥感和地理信息系统技术,建立近10a澜沧江流域NDVI时序数据集。并利用最大值合成法、一元线性回归方法、Hurst指数方法分析近10a澜沧江流域植被的时空变化。结果表明：①多年平均的植被指数有明显的空间差异性,随着纬度的升高而降低,在北纬27.6～29.2°存在一个明显的过渡带;且与高程和坡度均呈负相关关系,植被指数随着高程升高而降低的趋势较明显,高程大于5000m的区域NDVI平均值仅为0.18;②近10a来,澜沧江流域植被总体呈现增加趋势,但增加速率和增加幅度存在区域差异,上游地区植被覆盖增加最快且幅度最大,中游次之,下游最低;③2001年-2010年澜沧江流域植被覆盖整体得到改善的区域面积明显大于退化区域;澜沧江流域Hurst指数分析表明澜沧江流域植被变化将保持现在的趋势;综合分析slope和Hurst指数结果,表明NDVI变化趋势以良性发展为主,但NDVI强持续性的退化区和弱持续性的改善区域值得关注。 相似文献
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基于MODIS/NDVI时序数据的土地覆盖分类 总被引：6，自引：0，他引：6
以250m分辨率的MODIS/NDVI时间序列数据为主要数据源,通过Sacizkky-Golay滤波重建高质量NDVI时间序列数据;同时融合500m分辨率的MODIS多光谱反射率数据和90m分辨率的DEM数据.将非监督分类法和决策树法相结合,进行黑龙江流域土地覆盖分类研究.对分类结果采用已有的土地覆盖数据和高分辨率遥感影像进行精度评价,评价结果表明,利用MODIS/NDVI时间序列数据获得较高精度的土地覆盖分类结果是可行的. 相似文献
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一种新的土地覆盖类别面积估计方法及其在最大似然分类法中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
首先根据生产者精度和使用者精度的概念，提出生产者精度和使用者精度的条件概率表达式，然后根据概率乘积公式，推导出生产者精度和使用者精度之间的关系式。该关系式表明：①使用者精度和生产者精度的比值可作为类别真实面积与分类结果中类别面积的比值的估计;②利用使用者精度和生产者精度的比值可对遥感分类结果进行修正，产生更接近于真实值的土地覆盖类别面积值，且该方法的计算结果仅取决于使用者精度和生产者精度数据的可靠性，与分类算法的优劣无关。该方法可用于最大似然分类方法中先验概率的估计。对Erdas Imagine软件所附带lanierimg文件的实验结果表明，各种分类结果包括一种对常规最大似然分类结果进行任意修改后的分类结果，利用文中提出方法修正后均产生了接近于真实值的类别面积比例。由于作为标准的精度检验方法，几乎所有的分类影像都会产生误差矩阵用于精度报告，这保证了该方法具有很好的应用价值，可以帮助土地利用/土地覆盖研究中获取更准确的土地利用/土地覆盖的面积数据。 相似文献
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澜沧江流域旅游资源空间分异与发展模式探讨 总被引：2，自引：0，他引：2
流域旅游资源形态与特征是流域自然演化和人类活动相互作用的结果。从流域角度分析旅游资源空间分异特征,能够更系统地解析旅游资源的自然特征和变化规律,有助于科学合理地保护与开发旅游资源,促进流域旅游与社会经济的可持续发展。本文对澜沧江流域旅游资源空间分异特征进行研究,结果表明：①在水平地带性方面,随着纬度变化,各类旅游资源主要类型均表现出纬度地带性空间分异;②随着海拔的变化,局部资源单体景观具有垂直地带性分异特征;③旅游资源沿澜沧江干流和支流水系呈带状空间分异;④主体旅游资源主要沿交通干线G214分布;⑤建筑与设施类资源单体围绕城镇集聚分布。基于流域旅游资源空间分异特征,从空间发展、产品开发和区域联动的角度提出了澜沧江流域旅游资源开发模式。研究结果可为澜沧江及其它流域旅游资源的科学利用和合理开发提供理论指导与经验借鉴。 相似文献
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澜沧江流域植被覆盖变化特征及其与气候因子的关系 总被引：2，自引：0，他引：2
通过比较MODIS植被指数产品NDVI和EVI的差异,选择利用2000年-2009年的NDVI产品来分析澜沧江流域植被覆盖变化特征。分析了澜沧江流域NDVI的时间和空间变化规律,同时,研究了该流域NDVI与主要气候因子（气温、降水、相对湿度、日照时间）之间的相关关系。结果显示：从2000年到2009年的10年间,澜沧江流域的植被覆盖状况整体较好,年均NDVI都大于0.45,年际变化呈波动增加趋势,生态环境有改善的趋势。但流域平均NDVI季节性变化明显,呈典型的单峰分布,NDVI最低值在3月,5月份开始迅速上升,最高值在8月。NDVI在0.35至0.6之间波动。澜沧江流域月均NDVI与气温、降水量、相对湿度和日照时数关系密切,相关系数分别为0.619,0.691,0.801和-0.601,气温的升高有利于流域生态环境的改善。在空间上,流域平均NDVI表现出明显的纬度地带性特征,最高值出现在流域最南部,最低值出现在最北部。10年来NDVI值变小的区域集中在上游和下游,NDVI值变大的区域主要集中在中游。 相似文献
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基于TM遥感影像的玉米地专题信息自动提取 总被引：1，自引：1，他引：1
TM遥感影像中专题信息的自动提取是目前遥感界的研究热点，也已成为遥感信息生产流程中的瓶颈环节。本文分析了耕地专题信息自动提取的研究现状，选取了吉林中部和辽宁省东北部作为研究区，采用监督分类的方法对研究区TM遥感影像进行分类，提取了玉米地专题信息，玉米地信息的提取精度为85.5%。根据遥感影像目视解译的原理，提出了基于多特征空间的遥感影像专题信息自动提取的研究方法，通过对多特征空间的数学描述和计算机处理实现
遥感专题信息的自动提取。采用多特征空间的方法将玉米地信息分为光谱特征空间、形状特征空间、区域地学特征空间和干扰特征空间，应用ERDAS8.5遥感图像处理软件中的knowledge engineer模块的开发功能，设计了基于多特征空间的玉米地专题信息自动提取的专家库，使用专家库对玉米地信息进行了自动提取，提取精度为92.9%。从基于多特征空间的分类结果与监督分类结果的比较发现，基于多特征空间的自动提取方法可以提高专题信息的提取效率，对未来实现遥感影像的智能解译是一种研究方法的探索。 相似文献
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20世纪90年代卫星遥感在全球和区域尺度土地覆盖研究与应用方面取得了突破性进展,土地利用/覆盖遥感研究的新方法不断出现。对国内外土地覆盖遥感图像分类的研究现状进行了综合阐述,初步探讨了提高土地覆盖遥感影像分类精度的方法与途径 相似文献
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基于Sentinel-2A影像特征优选的随机森林土地覆盖分类 总被引：10，自引：0，他引：10
《资源科学》2019,(5)
中南半岛地处热带、亚热带地区,由于水热条件适宜,植被生长旺盛,土地利用强度高,地表覆盖类型的光谱特征时空变异复杂,使用传统的基于光谱特征的遥感分类精度难以保证。Sentinel-2A卫星遥感数据具有较丰富的光谱波段和较高的空间分辨率,为土地覆盖遥感分类提供了多维特征空间。但多维特征参与分类容易造成信息冗余,从而导致分类速度和精度降低。因此,如何充分利用Sentinel-2A数据丰富的光谱和空间信息,并通过高维特征空间降维进行特征优选对于提高分类精度具有重要意义。本文以中南半岛典型地区土地覆盖分类为例,利用Sentinel-2A多波段光谱特征,归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)、归一化水体指数(NDWI)等指数特征以及对比度、相关性、能量、均值、熵等纹理特征,在随机森林模型框架下,采用平均不纯度减少方法对不同特征在土地覆盖分类中的重要程度进行识别;利用袋外(OOB)误差方法,对重要特征组合进行了优选;利用优选特征进行随机森林土地覆盖分类,并与原始随机森林分类结果进行对比。结果表明:Sentinel-2A影像的光谱特征和纹理特征在土地覆盖分类中具有较为重要的作用,光谱特征中短波红外、可见光、植被红边波段重要性较大,纹理特征中均值、能量法重要性较高。选择重要性列前9位的特征参与分类时,OOB精度达到最高;继续增加特征会使模型复杂度过高,容易发生过拟合而使得分类精度不增反降。通过特征优选高效利用了Sentinel-2A丰富的光谱和纹理信息,其总体分类精度达87.53%,Kappa系数达0.8461,优于原始随机森林方法,一定程度上提高了热带亚热带地区复杂土地覆盖分类精度。 相似文献
10.
范海娇 《内蒙古科技与经济》2013,(24):103-103,105
阐述了遥感与GIS在土地覆盖分类中的应用原理。遥感自动分类主要依赖地物的光谱特性,采用数理统计的方法,基于单个像元来进行,主要有监督分类和非监督分类的方法。GIS可以使分类结果更加精确,在GIS的支持下对遥感数据分类结果进行叠加分析,使分类图像与土地利用分区信息集合起来,可以很大程度上提高精确度。 相似文献
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土地利用/土地覆被分类系统研究进展 总被引：19，自引：1，他引：18
土地利用/土地覆被变化是全球变化研究中的一个重要内容,而土地利用/土地覆被分类又是研究土地覆被变化的重要前提,它既影响着分类结果的表达,也决定着分类数据的应用领域。本文简要回顾和评述了国内外土地利用/土地覆被分类系统的研究进展。研究认为,土地利用/土地覆被分类系统,1970年代之前以土地利用分类为主,着重于土地用途的差异,主要用于土地利用现状调查和土地利用制图;1970年代随着遥感和计算机技术的发展,以土地覆被为主的分类系统迅速发展起来,它着重于土地类型的差异,主要用于土地覆被变化研究。研究指出,目前的土地利用/土地覆被分类系统一般都适用于特定研究目的和研究尺度,没有统一标准,这种土地分类系统的不兼容性,给土地覆被数据的汇总、分析与共享带来了诸多不便。但一个"万能"的土地分类系统又是不存在的。鉴于此,研究认为一个标准土地分类系统应该是多级的、开放的系统,高级别的土地覆被类型可以直接基于遥感影像进行识别,以便于实现分类数据的比较和共享;低级别的土地覆被类型可以根据特定研究目的灵活制定,以满足特定的研究需要。 相似文献
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MODIS以其时间分辨率、光谱分辨率的优势成为全球及区域土地覆盖研究的主要数据源。但如何快速准确的提取所需土地覆盖信息一直是科学界研究的焦点问题。对于NDVI时序数列分类方面的研究很多，其中影响分类精度的一个重要因素就是NDVI的数据质量问题。本文通过试验发现经过SavizkyGolay滤波处理的NDVI时序数列能够反映植被季相变化特征，与传统的滤波效果相比有明显改善，更符合实际情况。通过分析数据的波谱曲线，滤波后的时序数列能较好的区分植被与非植被、草本（一年生）与木本（多年生）覆盖类型。但研究区内一年一熟的农作物与高盖度草地、落叶针叶林与落叶阔叶林具有相似的物候特征，仅通过NDVI序列很难区分。为解决这一问题，本研究利用MODIS地表温度（land surface temperature,LST）产品对NDVI时序数列修正，利用前5个主成分进行分类。所得分类结果用363个野外调查样区进行验证，总分类精度达到了69.15％，kappa系数为0.6499。结果表明添加LST的时序数列比单纯的NDVI夸大了覆盖类型的差异，提高了分类结果的精度。为充分发挥MODIS高时间分辨率的优势，下一步应对多源数据进行定量分析，结合植被的物候关键期识别土地覆盖类型，必将进一步提高分类精度。 相似文献
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基于支持向量机的土地覆被遥感分类 总被引：4，自引：0，他引：4
遥感图像的分类是研究土地变化的基础。传统的遥感图像分类存在着精度不高,不确定性强的特点。本文使用支持向量机（SVM,Support Vector Machine）技术对遥感图像分类,并与传统的最大似然分类进行对比试验。结果表明不同参数组合下SVM的分类总精度和Kappa指数普遍高于最大似然分类的结果,其最高总精度高出最大似然分类0.9779%。SVM和最大似然分类结果都存在着类别混分,但是SVM混分程度远小于最大似然分类,其精度保持在可接受的范围内,如对于低密度草而言,最大似然分类的用户精度下降到84.68%,而支持向量机的用户精度虽然也有下降但还是保持在92.31%。SVM在样本数目很少的情况下表现出了出色的学习能力,是机器学习领域很有希望的一种学习方法。 相似文献
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土地覆盖是影响地表温度重要因素之一。研究快速城市化地区土地覆盖与温度变化之间关系具有重要意义。文章通过多时段的遥感数据,研究了长沙市土地覆盖类型的变化情况,并结合LANDSAT5的热红外波段反演了地表温度,通过遥感与GIS技术结合,分析1996-2009年长沙地区土地覆盖变化及地表温度响应,结果表明：1996-2009年间长沙市城市建设用地增幅为54.47%,耕地数量较1996年减少了16.83%。伴随着土地覆盖的剧烈变化,各用地类型的地表温度均有不同程度的增加。其中：城市、建设用地、林地、水田、旱地、未利用的地表覆盖温度分别增加了1.16、1.33、1.22、2.73、0.01摄氏度。 相似文献
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基于SPOT高分辨率遥感数据的绿洲荒漠化土地分类方法——以吐鲁番绿洲为例 总被引：3，自引：0，他引：3
针对绿洲土地覆盖/利用特点,建立了反映绿洲荒漠化类型及特点的分类系统。对原始SPOT数据进行变换,提取NDVI、K-L、NDMI等14个特征波段,并利用波段的类间可分性进行了参与分类的最优波段选取。根据地物的波谱特性和空间特性建立了决策树模型,对研究区荒漠化信息进行了提取。分类结果表明,风蚀荒漠化及盐碱化是吐鲁番主要的荒漠化类型。其中,中度风蚀荒漠化土地分布在绿洲边缘及外围,2004年占研究区总面积的64.05%;盐碱化土地及轻度、重度风蚀荒漠化土地分布在绿洲内部,三者分别占研究区总面积的6.60%、7.58%和2.23%,吐鲁番盐碱化程度高于托克逊县,风湿荒漠化程度相反。本文提出的基于决策树分类的绿洲荒漠化信息提取方法可以充分利用地物的光谱信息与地理位置信息,较好的区分了混淆地物,达到了较好的分类效果。 相似文献
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基于MODIS的西藏高原土地覆盖分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
嵌的MODIS遥感图像,用最大似然估计分类器对西藏高原的土地覆盖类型进行了分类,并采用西藏高原数字高程模型(DEM)对MODIS分类结果进行了分析和改进,最后分别用混淆矩阵和图集中西藏高原植被分类汇总面积对MODIS土地覆盖分类结果进行了分类精度评价。结果表明:①MODIS遥感图像能够有效地分类出西藏高原的主要土地覆盖类型;②根据西藏高原植被的垂直带性分布特点,由DEM改进的MODIS土地覆盖分类精度明显提高,主要土地覆盖类型的面积绝对误差都小于2%,其中,河流与湖泊、森林、高寒荒漠、作物和山地草原的绝对误差都在1%以下;③混淆矩阵分析的平均分类精度为87.68%。 相似文献
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《Information processing & management》2022,59(2):102813
With the rapid development of remote sensing technology, using remote sensing technology is an important means to monitor the dynamic change of land cover and ecology. In view of the complexity of mangrove ecological monitoring in Dongzhaigang, Hainan Province of China, we propose a semantic understanding method of mangrove remote sensing image by combining a multi-feature kernel sparse classifier with a decision rule model in this paper. First, on the basis of multi-feature extraction, we take into account the spatial context relations of the samples and introduce the kernel function into the sparse representation classifier, a multi-feature kernel sparse representation classifier can be constructed to classify cover types of mangroves and their surrounding objects. Second, in view of growth conditions of mangrove area, we put forward a semantic understanding method of mangrove remote sensing image based on decision rules and divide mangrove and non-mangrove areas by combining classification results of the multi-feature kernel sparse representation classifier. We make a divisibility analysis based on the extracted features of spatial and spectral domains. Then select the best split attribute based on the maximum information gain criterion, to generate a semantic tree and extract semantic rules. Finally, we work on the semantic understanding of mangrove areas in line with decision rules and further divide mangrove areas into two categories: excellent growth and poor growth. Experimental results show that the proposed method can effectively identify mangrove areas and make decisions on mangrove growth. 相似文献
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净初级生产力遥感估算模型尺度效应的研究 总被引：2，自引：1，他引：1
提高净初级生产力(NPP)的估算精度,需要充分认识不同空间分辨率的遥感数据对NPP估算结果的
影响差异,即NPP的空间尺度效应问题。本文借鉴了多种成熟的光能利用率NPP模型的优点,同时充分考虑了研
究区生态环境的典型特点,建立了针对研究区域的基于光能利用率原理的植被净初级生产力遥感估算模型。选取
了具有空间尺度代表性的4种遥感数据作为NPP遥感估算模型的输入参数,估算了4种空间分辨率的NPP模拟值,
对比分析了这4种分辨率的土地覆盖类型空间格局的变化和NPP分布情况。结果表明：随着遥感数据空间分辨率
的降低,NPP的模拟值呈逐渐增加的趋势,但其变化的程度差异较大。其中,分辨率由30m降低为1km时,NPP模
拟值变化程度最大,增加了15.7%。 相似文献
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松嫩平原土地利用/覆被变化的动态过程分析——以大庆市杜尔伯特蒙古族自治县为例 总被引：4，自引：0，他引：4
本文以大庆市杜尔伯特蒙古族自治县为例，利用1954年～2001年5个时期的土地利用数据，在遥感和GIS技术支持下，采用逐个图斑跟踪记录的方法，动态监测每个图斑在各个时段的变化过程。从研究起始时间开始从来没变过，或变化次数较少的空间单元称为趋向稳定类型的转换，而变化次数较多的空间单元称为趋向不稳定类型的转换。根据每一土地单元土地利用变更次数的多少对土地利用/覆被变化的敏感性进行分析。将研究区某一时段内的土地利用变化划分为未变更类型、人类干扰型、自然演化型3种类型，分析了各种用地类型转换过程中土地利用方式的稳定程度。研究结果表明：①水域和与人类活动关系密切的城镇及居民用地、耕地最为稳定；其次是土地退化的盐碱地和未利用土地；沼泽地、林地、草地稳定性较差；②当未变更类型和自然演化类型向人类干扰型转变后，土地利用方式将趋于稳定，在下一时段变化的可能性较小；未变更类型和人类干扰型向自然演化型转变后，土地利用方式趋于不稳定，在下一时段发生变化的概率较大。 相似文献
20.
西双版纳橡胶林地的遥感识别与数字制图 总被引：10，自引：1，他引：9
橡胶林地是西双版纳人工景观的主导类型,橡胶林地的遥感识别与动态监测对于促进西双版纳的经济发展和生态保护具有重要意义。研究基于MODIS—NDVI数据,通过分析各植被覆盖地类的物候特征,判定橡胶林提取的时间窗口：以2010年TM为主要数据源,根据橡胶林在不同树龄所表现的光谱差异,采用面向对象分类方法,按照橡胶幼林（〈10年）、橡胶成林（≥10年）系统分析其光谱、纹理、地形以及类相关特征,完成了2010年橡胶林地的提取与制图。精度评价结果表明,总分类精度达到85．20％,较基于像元的决策树分类精度提高5．20％;其中橡胶成林分类精度达到92．50％,橡胶幼林分类精度在76．42％。统计结果表明,橡胶幼林与橡胶成林种植面积比重为1．04：1,与目前民营橡胶种植面积超过国营橡胶种植面积现状相吻合。研究提出来一种验证和提高橡胶林分类精度的新方法,即采用相同分类方法提取2000年的橡胶林地,通过2000年和2010年两期橡胶林地变化的叠加分析,发现橡胶成林提取方法较为可靠,而橡胶幼林误分率略大,可通过提取更晚年份的橡胶成林来进一步改善和提高提取精度。 相似文献