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基于RS和GIS的沙化土地动态变化分析——以神木县研究区为例 总被引：1，自引：0，他引：1
利用RS和GIS的空间分析技术,以TM遥感影像为主要信息源,通过目视解译的方法提取研究区沙化土地动态变化数据,结合现地调查资料对研究区沙化土地动态变化情况进行分析。结果表明:研究区沙化土地总体呈现出好转的态势,其中以流动沙地减少最为明显,流动沙地主要转化为固定和半固定沙地。分析认为,国家与地方在防沙治沙和环境治理方面实施的法律法规为沙化土地好转提供了政策保障;各项生态建设工程的实施和人们保护生态环境意识的增强,对沙化土地的好转起到了推动作用;区域经济持续稳定的发展为沙化土地好转提供了有力的资金支持。 相似文献
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为了获取多时相的土地覆盖基础数据以支持区域土壤侵蚀定量评价,基于线性光谱混合模型分解MODIS多光谱影像,并对分解结果进行了定性、定量评价。结果表明,结合像元年内植被指数变化特征,基于线性混合像元分解,可解译出耕地、林地、草地、裸地、水体、居民地等类型。分类结果与2006年TM分类结果的总体一致性为64.46%,Kappa系数为0.519 9,土地覆盖类型分类结果可靠;各类端元估算误差基本小于20%,且与对应TM分类结果具有相关性,总体精度较好;林地端元能够较好地反映植被盖度信息。基于LSMM分解MODIS影像可为区域环境研究提供可靠的土地覆盖类型图和植被覆盖信息。 相似文献
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[目的]综合分析河北省丰宁县土壤沙化区沙化演变规律和驱动因子,为沙化土地治理及合理开发利用土地资源上提供技术依据。[方法]以遥感和GIS作为信息获取和分析工具,通过对河北省丰宁县2009,2014年2期土地沙化遥感影像解译,研究了该区土地沙化的时空演变规律,并对引起其演变的驱动因子进行了探讨。[结果]沙化土地在空间分布上具有明显的区域性,主要分布于中部以西地区,且沙化类型以固定沙地为主;近5a来,尽管中度沙化面积有所增加,但沙化土地面积总体呈减少趋势,轻度沙化减少了560.9hm2,重度沙化减少了1 872.6hm2,沙化土地总面积减少了809.2hm2;高原区较低山区易发生土地沙化,干旱区土壤沙化程度重于半干旱地区。[结论]以当地地貌环境条件为基础,合理开发利用土地资源,增加林地面积,可有效减弱土地沙化。 相似文献
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基于时序NDVI图谱库提高土地覆盖分类精度的方法 总被引：3，自引：2，他引：1
为提高MODIS土地覆盖产品的分类精度,该文以河南省为试验区,首先将MODIS土地覆盖产品(MCD12Q1)分为高精度区域和低精度区域,然后通过构建时序NDVI图谱库并利用图谱曲线相似性测定方法,改进MCD12Q1低精度区域的分类精度。结果表明:1)时序NDVI是土地覆盖的重要分类特征,二者之间具有较强的关联性。2)利用时序NDVI图谱库能够明显提高MODIS土地覆盖产品的分类精度,改进后的MCD12Q1的总体分类精度分别由72.76%(比较评价)、64.52%(样本评价)提高到83.05%和81.72%。3)不同土地覆盖类别精度提高的程度不同,林地、草地、耕地、人工地表以及水体的生产者精度分别提高35.36%、29.51%、2.98%、6.96%和6.11%。4)对于判定时序NDVI曲线相似度的2种具体方法而言,最小距离法(minimum distance,MD)总体上优于光谱角度匹配法(spectral angle mapper,SAM)。综上,保留现有土地覆盖产品中分类精度较高的部分,基于时序NDVI图谱库改进分类精度较低的部分,是提高现有土地覆盖产品分类精度的有效方法。 相似文献
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赤峰市沙化土地结构与动态研究 总被引：2，自引：0，他引：2
采用实地调查与遥感材料分析相结合的方法，根据沙化土地的固定情况、利用方式及沙化程度引入土地沙化程度指数，对赤峰市沙化土地结构及1994年至2004年lO年间的沙化土地变化情况进行综合分析，结果表明：（1）赤峰市沙化土地总面积为1914982．6hm^2，占全市总面积的22．2％。有明显沙化趋势的土地1029690．3hm^2，占全市总面积的11．9％。从固定情况分析，流动沙地占7．8％，半固定沙地占10．1％，固定沙地占80．5％，露沙地占0．5％，沙化耕地占1．1％。从利用方式来看，沙化耕地占1．1％，沙化林地占24．8％，沙化草地占65．8％，未利用沙化土地占8．3%。根据沙化程度，轻度沙化土地占46．4％，中度沙化土地占35．2％，重度沙化土地占10．1％，极重度沙化土地占8．3％。各旗县土地沙化程度指数变动幅度较大，红山区土地沙化程度指数为0，翁牛特旗为22.45。（2）1994年至2004年10年间，赤峰市沙化土地面积减少748797，3hm^2，减少28，1％。固定沙地增加5．6％，半固定沙地减少47．4％，流动沙地减少24．8％，露沙地增加223．7％，沙化耕地减少96．7％。土地沙化程度指数下降23．2％，红山区下降最多为100％，已经没有沙化土地。克什克腾旗和翁牛特旗下降最少，分别下降4．8％和6．9％。 相似文献
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高光谱影像存在的"休斯(Hughes)现象"是制约高光谱影像分类精度的一个重要因素。为了提高高光谱影像分类精度,提出一种基于流形光谱特征的高光谱影像分类算法。首先使用t分布随机邻域嵌入算法对高光谱影像进行降维;其次将降维后的高光谱数据作为输入层,使用卷积神经网络提取空间深层特征;最后,将提取到的深层空间-光谱特征从隐层特征空间映射到样本标记空间并进行分类。结果表明,与其他算法相比,该研究究算法的总体精度和Kappa系数最高,3个数据集总体精度分别为99.05%、99.43%和98.90%,Kappa系数分别为98.78%、98.97%和98.34%,显著提高了高光谱影像的分类精度,减少了分类用时,有效解决了传统降维方法容易忽视局部特征的缺点。将流形学习降维和深度学习分类相结合为高光谱遥感影像分类和土地利用研究研究提供了一种思路。 相似文献
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基于空间信息的高光谱遥感植被分类技术 总被引：5，自引：2，他引：5
高光谱数据常带有噪声,传统的仅考虑光谱信息的遥感植被分类方法效果不佳,融入空间信息进行植被分类显得尤为重要。以NDVI阈值法提取植被信息后,采用最小噪声变换对Hyperion高光谱影像进行压缩处理,取前60个分量数据,并采用一种空间与光谱信息相结合的高光谱影像植被分类法,完成研究区植被分类。结果表明,对各植被类型的平均分类精度达90.3%,而最大似然法的平均分类精度仅为70.0%。融入空间信息的高光谱遥感植被分类方法能有效地削弱噪声,在一定程度上提高了分类精度,在实际应用中有一定的参考价值。 相似文献
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基于多季相光谱混合分解和决策树的干旱区土地利用分类 总被引：6，自引：5，他引：1
该文利用2015年Landsat 8多季相数据,以民勤县为例探讨了干旱区土地覆被/利用分类方法。首先进行了研究区多季相遥感数据的主成分变换,确定了Landsat OLI光谱空间的内在维数。其次通过对各季相主成分空间的分析,确定了光谱混合分解的端元类型及各自的代表性季相。获取端元光谱之后,采用全约束线性光谱混合模型分解各个季相的遥感影像,估计各端元组分占像元的面积百分比（端元丰度值）。最后利用端元丰度值的多季相估计结果,依据先验知识和训练样本建立决策树分类规则进行土地覆被/利用分类。分类方法的总体精度达到90.94%,Kappa系数为0.90。研究表明：将物理意义明确的端元丰度值作为分类变量,能够快速、有效地获取分类规则,生成树的结构简单、合理、清晰,对训练数据的依赖性较低,因此具有应用于整个旱地系统土地覆被/利用分类的潜力。 相似文献
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基于多源遥感的土地利用动态监测图像分类方法研究——以陕北黄土丘陵沟壑区为例 总被引：1，自引：1，他引：1
在陕北黄土丘陵沟壑区的土地利用动态监测中,采用一种遥感影像和单纯的监督分类方法,难以获得高精度的土地利用数据。为解决此问题,以陕北无定河流域为研究区,以主成分变换的方法对多源遥感影像(TM多光谱数据和SPOT全色波段数据)进行融合处理;同时在分类中采用监督分类与非监督分类相结合的混合分类法,改进训练样本选取方法。先以非监督分类获得初始训练样本,在对样本进行删除、增补、合并等调整的基础上,再进行监督分类,这2种方法的结合使用,使土地利用信息自动提取的精度明显提高。与仅以TM影像为信息源,采用单纯监督分类法的分类结果对比可知,土地利用各类别的提取精度都有不同程度的提高,分类总精度从82.0%提高到89.2%;水体、水田和城镇用地等面积较小类别的精度提高了10%以上;坡耕地与林草地的混分现象明显减少,精度均提高了5%以上,取得了良好的分类效果。研究结果为陕北黄土丘陵沟壑区土地利用变化的动态监测,提供了重要的技术支持和借鉴。 相似文献
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高光谱遥感技术已广泛应用于植被类型制图。然而,稀疏植被冠层覆盖和土壤背景影响仍然是干旱区植被类型遥感分类的主要挑战,单独利用遥感数据光谱或纹理特征难以获得可靠的分类精度和稳定性。广义正态分布优化算法（Generalized Normal Distribution Optimization,GNDO）的特征优选结果在质量和稳定性方面相较传统优化算法具有优势,但目前还未应用于高光谱波段选取研究。为探索结合ZY-1 02D光谱与纹理特征进行干旱区植被类型遥感分类的可行性,验证GNDO方法应用于高光谱波段选取的有效性,同时探讨不同数量训练像元条件下,各特征选取方法的选择结果差异和对植被类型分类精度的影响,该研究以青海省都兰县宗加镇为例,在随机选取各分类类别不同数量训练像元（30、50、100、150、200）基础上,分别利用遗传算法（Genetic Algorithm,GA）、粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）、灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization,GWO）以及GNDO算法进行高光谱波段选取并对比结果,同时利用灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix,GLCM）方法提取纹理特征,将提取的光谱特征和纹理特征组合成30组分类数据集,利用随机森林（Random Forest,RF）方法完成植被类型自动分类,对比不同分类数据集的分类精度。结果显示：蓝波段（400～450 nm）、红边波段（700～750 nm）和红波段（600～650 nm）对区分植被类型最敏感;基于光谱特征的分类数据集中,使用200个训练像元和GNDO方法进行特征优选获取的分类数据集（GNDO200）获得了最高的总体分类精度（80.44%）;随着训练像元的增加,各分类数据集总体分类精度整体均呈上升趋势,不同的特征选择方法的分类精度对训练像元数量表现出不同的依赖程度;图像纹理特征的加入,明显提升了植被分类精度,将使用200个训练像元和GWO方法进行波段优选的结果与纹理特征结合的分类数据集（GWO200+TEX）获得了最高的总体分类精度（82.86%）。该研究验证了ZY1-02D国产高光谱卫星数据光谱纹理特征结合进行干旱区植被类型划分的潜力,证实了GNDO方法对高光谱波段选取的有效性,为高光谱植被类型制图中光谱、纹理特征选取提供了一种思路。 相似文献
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基于超高空间分辩率无人机影像的面向对象土地利用分类方法 总被引：2，自引：2，他引：0
为明确基于无人机超高空间分辨率影像的土地利用分类方法,尤其是有效特征和算法的选择,该研究获取吉林省德惠市一农耕区超高分无人机影像,获取区域正射影像图和数字表面模型,计算地形指标,采用面向对象方法进行土地利用分类研究。首先,采用随机森林算法,以光谱特征为基础,依次引入指数、形态、地形、纹理特征,建立5种特征选择方案,分析各类特征对分类效果的影响。其次,以Boruta特征选择算法获取的优化特征集为基础,采用随机森林算法、朴素贝叶斯算法、逻辑回归算法和支持向量机算法分类,分析不同算法的分类效果。结果表明:采用5种特征选择方案分类,引入形态特征时总体精度降低,引入其他特征时总体精度逐渐提高。5种特征共同参与的分类效果最佳,总体精度为98.04%,Kappa系数为0.980。错分主要发生在裸地和宅基地,漏分主要发生在草地、裸地、水渠和道路。错分和漏分主要是因为这几种类型对象具有相似的光谱、形态、纹理特征或相似的分布位置。采用优化特征集分类时,相比其他算法,随机森林算法更擅长处理高维特征集,获得最高的总体精度98.19%,最低的错分和漏分误差,分类效果最佳。借助无人机超高空间分辨率影像提取地形信息、形态信息,可以有效辅助土地利用分类,并能提高传统分类方法精度。 相似文献
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基于知识的遥感影像的BAYES分类方法研究——以福州市琅歧岛土地覆盖/土地利用类型为例 总被引：1，自引：0，他引：1
提高计算机遥感影像的分类精度,是遥感应用中研究的主要问题之一。以福州市琅歧岛土地覆盖/土地利用类型为例,以遥感影像解译知识为基础,使用TM、Aster的融合影像和NDVI生成的植被覆盖度影像,并结合DEM、土地利用等地理辅助数据,将DEM和NDVI因子作为待分类影像的波段加入其中,构成新的待分类影像,运用Bayes分类方法,通过循环迭代的方法消除先验概率对分类精度的影响,实例证明比运用单一的分类方法精度明显提高。 相似文献
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《农业工程学报》2020,(2)
为明确基于无人机超高空间分辨率影像的土地利用分类方法,尤其是有效特征和算法的选择,该研究获取吉林省德惠市一农耕区超高分无人机影像,获取区域正射影像图和数字表面模型,计算地形指标,采用面向对象方法进行土地利用分类研究。首先,采用随机森林算法,以光谱特征为基础,依次引入指数、形态、地形、纹理特征,建立5种特征选择方案,分析各类特征对分类效果的影响。其次,以Boruta特征选择算法获取的优化特征集为基础,采用随机森林算法、朴素贝叶斯算法、逻辑回归算法和支持向量机算法分类,分析不同算法的分类效果。结果表明:采用5种特征选择方案分类,引入形态特征时总体精度降低,引入其他特征时总体精度逐渐提高。5种特征共同参与的分类效果最佳,总体精度为98.04%,Kappa系数为0.980。错分主要发生在裸地和宅基地,漏分主要发生在草地、裸地、水渠和道路。错分和漏分主要是因为这几种类型对象具有相似的光谱、形态、纹理特征或相似的分布位置。采用优化特征集分类时,相比其他算法,随机森林算法更擅长处理高维特征集,获得最高的总体精度98.19%,最低的错分和漏分误差,分类效果最佳。借助无人机超高空间分辨率影像提取地形信息、形态信息,可以有效辅助土地利用分类,并能提高传统分类方法精度。 相似文献
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基于多特征决策树的建设用地信息提取 总被引：2，自引：1，他引：1
城乡交接带的土地利用/覆盖类型兼具城镇和农村的典型特征。为了解决土地覆盖类型复杂、存在"同谱异物"现象的西部山区环境中建设用地信息难以精确提取的问题,该文提出一种包含多个特征节点的决策树分类法,该方法以Landsat-8影像为主要数据源,以决策树分类法为框架,结合地物光谱特征及空间特征,建立以4种归一化指数(归一化三波段指数normalized difference three bands index,NDTBI;归一化建筑指数normalized difference building index,NDBI;改进的归一化水体指数modified normalized difference water index,MNDWI;归一化植被指数normalized difference vegetation index,NDVI)、支持向量机(support vector machine,SVM)分类结果和河流缓冲区作为特征节点的决策树分类器,对贵州省毕节市城乡交接带建设用地专题信息进行提取。NDTBI是该文新构建的指数,取名为归一化三波段指数,目的是为了弥补归一化建筑指数NDBI的不足;支持向量机分类结果的使用在多指数法的基础上提高了地物的可分离性;以构建河流缓冲区的方式加入的地物空间信息,进一步提高了信息提取的精确性。由于决策树特征节点的构建过程是利用先验知识来优化特征值和提高精度的过程,克服了利用单一指数法、多指数法及单独使用模式识别法中出现的问题,精度评价结果显示总体精度达到了97.52%。为了验证方法的推广性,采用毕节市七星关区中心城区遥感影像数据该方法进行验证,精度评价结果显示总体精度达到98.03%。 相似文献
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潮白河流域是北京市主要的供水源地之一,但是由于各种因素的影响,已经出现了沙化现象。了解潮白河流域沙化现状,研究其沙化成因对于科学地进行防沙治沙,从而改善北京市的生态环境具有重要意义。利用2007年4月的SPOT5卫星的多光谱和全色影像,结合植被覆盖度、土壤类型和土地利用类型这3种辅助数据,进行沙化信息提取。根据所提取的信息,分析潮白河流域沙化现状,研究不同的植被覆盖度和土地利用类型上的沙化情况,并探讨该区域沙化的成因。分析结果表明:植被覆盖度为30%~60%的沙化土地面积较大;绝大部分沙化土地为林地、草地和未利用地这3种土地利用类型;沙化是自然和人为双重作用下的结果。 相似文献
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基于网格搜索随机森林算法的工矿复垦区土地利用分类 总被引：2，自引：7，他引：2
为提高工矿复垦区遥感影像土地利用分类精度,为土地复垦监测工作提供数据支持,该文探讨了基于网格搜索(Grid-Search)的随机森林(random forest)复垦区土地利用分类方法。研究利用GF-1影像、DEM(digital elevation model)和野外调查等数据,以随机森林分类算法为框架,采用基于OOB(Out-of-Bag)误差的网格搜索法对算法进行参数寻优,结合影像光谱、地形、纹理、空间信息,计算选取了33个特征变量,构建了4种变量组合模型开展随机森林分类试验,4个组合模型的分类精度分别达到82.79%、84.91%、86.75%、88.16%。为去除33个特征变量中的冗余信息、降低影像波段变量维度、缩短分类执行时间并保证影像分类精度,试验分别利用变量重要性估计和Relief F方法进行特征选择后再次执行随机森林分类,将分类结果与不同组合模型、不同分类方法进行比较,结果表明:基于网格搜索参数寻优的随机森林算法在多特征变量的影像分类中可以达到88.16%的分类精度,在利用不同方法降维后依然可以将分类精度保持在85%以上,精度优于相同特征变量下的SVM(support vector machine)和MLC(maximum likelihood classification)分类方法;在效率方面,随机森林分类方法执行时间优于SVM,并且在处理多维特征变量时能力更强。由此可见,采用基于网格搜索的随机森林方法对工矿复垦区土地利用信息进行分类提取可以得到较高的精度,基于该方法开展遥感影像解译可为土地复垦监测工作提供技术支持和理论参考。 相似文献
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雅鲁藏布江中游河岸交错带沙地土壤水分的空间异质性 总被引：2，自引：1，他引：1
土壤水分是制约西藏高寒河谷风沙化土地植物群落自然演替和人工促进植被恢复的重要因子之一,准确把握沙地土壤水分的分布状况,对指导正在进行的沙地植被恢复与重建具有重要实践意义。该文采用地统计学与GIS相结合的方法,以雅鲁藏布江中游河谷风沙化土地为对象,研究了河岸交错带沙地土壤水分的空间分布及不同类型沙地和沙丘部位的差异性。结果表明:1)试验地不同深度土壤含水率平均值为6.14%～14.20%,随着湿沙层深度的增加,土壤含水率平均值随之增大。各层土壤含水率均表现为强变异性。2)除0～20cm土壤含水率具有强烈的空间相关性外,其它各层土壤含水率具有中等的空间相关性。随着土层深度的增加,空间相关性减弱。不同深度土壤含水率的空间分布格局存在着较强的相关性,以20～40cm和40～60cm相关性最高。3)流动沙丘迎风坡和河滩地土壤含水率明显高于背风坡、沙砾地、沙丘顶。雅鲁藏布江河水丰枯变化、微地形和风沙运动则是造成不同类型沙地、沙丘部位土壤含水率差异的主要原因。 相似文献
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采用1种遥感影像和单纯的监督分类方法,在黄土丘陵沟壑地区的土地利用调查中,难以获得高精度的土地利用数据。为解决此问题,以陕北无定河流域为研究区,以主成分变换的方法,对多源遥感影像(TM多光谱数据和SPOT全色波段数据)进行融合处理;同时,在分类中,采用监督分类与非监督分类相结合的混合分类法,改进训练样本选取方法,先以非监督分类获得初始训练样本,在对样本进行删除、增补、合并等调整的基础上,再进行监督分类。2种方法的结合使用,使土地利用信息自动提取的精度明显提高。与仅以TM影像为信息源,采用单纯监督分类法的分类结果对比可知:土地利用各类别的提取精度都有不同程度的提高,分类总精度从82.0%提高到89.2%;水体、水田和城镇用地等面积较小类别的精度,提高了10%以上;坡耕地与林草地的混分现象明显减少,精度均提高了5%以上,取得了良好的分类效果。研究结果为陕北黄土丘陵沟壑区土地利用变化动态监测,提供了重要的技术支持和借鉴。 相似文献
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滨海光谱混淆区面向对象的土地利用遥感分类 总被引：9，自引：4，他引：5
滨海光谱混淆区土地利用/覆盖信息获取是遥感信息提取的难点之一,该研究选择黄河三角洲垦利县为研究区,采用2007年3月11日陆地卫星TM遥感影像数据,利用面向对象的土地利用遥感分类技术,通过影像分割和采用支持向量机分类方法对研究区土地利用/覆盖信息进行提取,并将分类结果与传统的基于像元的分类方法进行对比分析。结果表明:面向对象支持向量机的分类精度达到84.83%,比基于像元的最大似然法和波谱角法分别提高了5.94%和19.53%,且有效避免了椒盐现象。说明面向对象的图像分类方法明显提高了遥感影像的分类精度和分类效率,为滨海光谱混淆区土地利用信息的快速、准确提取提供了有效技术手段。 相似文献
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基于物候参数和面向对象法的濒海生态脆弱区植被遥感提取 总被引：1，自引：3，他引：1
用遥感数据快速准确地提取植被信息对生态环境监测和发展气候模型具有基础性和关键性的意义。由于中国黄河三角洲地区植被类型插花分布,传统遥感提取方法精度较低。该文选取近代黄河三角洲典型生态脆弱区为研究区,基于MODIS和LANDSAT8数据,通过提取研究区的物候参数和不同分辨率遥感影像的融合处理,根据植被类型斑块大小确定分割尺度,根据典型植被类型的物候特征、光谱和空间等特征值构建分类规则,利用分区策略自上而下进行面向对象分类。结果表明,该方法总体精度为80.75%,Kappa系数0.79,高于传统物候和面向对象分类方法。广生态幅的棉田与其他植被的光谱混淆是传统面向对象分类方法植被分类精度低的主要原因,利用物候参数进行植被分区能规避棉田和自然植被的光谱混淆,有利于对植被类型的区分。分类结果与当地植被分布情况相符,可以用于研究区植被类型的精细提取。 相似文献