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为了准确地了解邯郸市的土地利用类型,掌握土地资源的发展动态,在ERDAS IMAGINE软件支持下,将Landsat5号卫星所得的TM4、3、2波段数据组合输出成为标准假彩色影像,对其进行几何校正、重采样、图像裁剪与镶嵌等操作,依据遥感图像特征、地物相关关系、区域特点和全国土地利用分类系统,对处理后所得的邯郸市TM影像... 相似文献
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QuickBird遥感影像的融合及在土地利用类型调查中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
应用比值变换、IHS变换、主成分变换等3种影像融合方法对QuickBird多光谱和全色遥感影像进行融合，并对融合结果进行了评价；以增强处理效果好的QuickBird影像3、4、1或3、4、2波段彩色合成图像为基础建立解译标志，进行人机交互式解译分类一一进行土地利用类型的专题信息提取，并利用地理信息系统软件制作土地利用类型现状图。 相似文献
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实践证明，利用TM影像图进行林业调查是行之有效的办法，为广大的林业工作提供了一种快捷、方便、精确的调查方法，但在利用这一方法时应当做好TM影像图时相选择、TM影像的处理、TM影像图目视解译标志的建立和判译工作人员解译4个主要环节的工作。 相似文献
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本文以宜川县为例,介绍了利用专题制图仪(Thematic mapper)所提供的图像信息,目视解译编制1∶10万森林分布图的分类原则、分类系统和方法步骤,并图示了宜川县主要地类和森林类型的 TM 图像解译标志。 相似文献
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影像解译在贵州省森林资源连续清查中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为了提高贵州省森林资源连续清查中各类土地利用类型的监测精度,在Landsat TM遥感影像处理的基础上建立贵州省的土地类型解译标志,综合利用“3S”技术建立能与图形数据库互查的属性数据库,实现全省遥感样地的计算机管理. 相似文献
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林地生态红线保护是林业生态建设的重要内容之一。对林地占用进行动态监测,是林地生态红线保护的重要手段之一。利用遥感技术和地理信息系统的空间分析技术,以TM8遥感数据为主要数据源,建立影像解译标志,通过目视解译的方法提取云南省全省的林地占用图斑,从区域尺度上获取林地占用图斑的分布和面积情况。结果表明利用TM8影像数据进行林地占用动态监测的结果是可靠的。为进一步开展林地占用动态监测提供技术支持,为宏观决策者实施林地非法侵占管制提供科学依据。 相似文献
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QuickBird影像目视判读在土地利用类型调查中的应用研究 总被引：6，自引：0，他引：6
利用Q u ickB ird影像数据进行土地利用类型调查过程中采用人工目视判读或人机交互式判读方法能获取相对准确的土地利用类型信息。目视判读的难点是对易混淆地类和森林类型的判读,包括草地与农田、灌木林与果园地、经济林与用材林、陡坡地与常年旱地等。通过适当的前期图像处理,以建立解译标志为基础,采取综合的判读方法可将上述类型大部分判读出来。 相似文献
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卫片"TM"影像在森林资源调查中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
通过"TM"影像与森林资源调查资料的对照,对林业资源等有关因子建立目视解译标志,这对如何准确地把卫片应用到森林资源调查方面起到一定的积极作用。 相似文献
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文章利用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土地利用动态变化数据,结合现地调查进行区域土地利用动态变化分析。研究结果表明:研究区不同土地利用类型之间转换明显,其中,以耕地、草地面积减少,林地、灌木林地、居民地和工矿用地增加为主。土地利用类型变化主要受经济因素影响,国家投入增加和地方经济的发展是土地利用变换的主要原因。 相似文献
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基于TM影像的土地利用动态变化分析研究——以烟台市六区为例 总被引：1，自引：0，他引：1
以烟台市1989、1996和2002年3期TM遥感影像为基础,对经过MNF变换后的影像采用面向对象分类方法提取了烟台市土地利用类型信息,研究了烟台市土地利用的总量变化特征和土地利用类型动态变化特征。研究结果表明：烟台市城乡建设用地由1989年的12．4％增加为2002年的20．35％,增加了近8％,主要由农田和有林地转化而来,表明城市扩张占用耕地现象严重。通过对土地利用结构的单一和综合土地利用动态度分析,表述了烟台市土地利用动态呈现1996～2002年度的变化小于1989～1996年度变化特点,说明了当前采取一些措施的有效性。 相似文献
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三江源自然保护区土地利用遥感分类方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以三江源区域索加曲麻河自然保护区为例,基于TM影像进行数据变换和波段运算后获取的特征指数,采用决策树方法,探讨了高寒区域土地利用遥感分类方法。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区域土地利用/土地覆盖类型进行遥感分类,较传统的最大似然法监督分类总体精度提高15.48%,总体kappa系数提高0.174 1;滩地、沼泽、高覆盖度草地、低覆盖度草地、裸岩石砾地等地类的用户精度提高较大,分别提高28.13%,25.00%,17.86%,17.86%和12.50%。低、中、高3种覆盖度草地,裸岩石砾地的生产者精度也有较大幅度的提升。表明基于指数的决策树分类方法是高寒区域土地利用遥感分类的一种有效手段。 相似文献
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地物波谱是指地物反射电磁波能力的大小 ,不同地物具有不同的反射波谱值 .将株洲地区的地类粗略地划分为水、裸露地、居民点和植被 4大类 ,利用遥感图像处理软件 ERMAPPER6.1,在对航空和航天遥感信息源进行处理的基础上 ,对各地类的波谱值和波谱特性进行了详细研究 .结果表明 :相似地类具有相近的波谱分布 ,不同地类具有不同的波谱分布 ;同一地类因信息源、地理位置和时相不同而具有不同的波谱值 ,其分布表现为一个域 ,不同地类的域值差异较大 ;不同地类的波谱值严重交叉 .这说明地物同波谱特征值之间不是简单的一一对应关系 ,而是一种复杂的映射关系 相似文献
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以郑州市下辖且接壤的巩义市为研究对象,以1990年和2020年两期TM/OLI影像和统计年鉴数据为依据,使用1 km×1 km网格划分样区并提取各样区的综合土地利用动态度数值,借助数学模型分析确定城市边缘区范围,分析巩义市近30年来城市边缘区用地变化特征及扩展机制。结果表明,自然条件是用地扩张的基础因素,政策与经济是边缘区外扩的核心驱动力,交通对扩张具有指向性作用;边缘区内的土地变化主要表现为建设用地急剧增加、农业用地锐减,同时受距离和开发时序影响,用地类型交错复杂,破碎化特征明显。 相似文献
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利用TM影像对滇西南7个地（州）27个县（市）开展了调查，并按2级分类的要求进行目视解译，其结果为研究区热带林覆盖率为46.09%，郁闭林面积占研究区总面积的10.46%，破坏林面积占总面积的35.63%，常绿阔叶林面积占总面积的32.61%，热带雨林和季雨林面积占总面积的0.20%，判读精度81.53%。表明TM影像能满足热带林宏观林地资源调查的需求，既快速，又省力、省钱，具有一定的实用性。 相似文献
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呼伦贝尔沙地近十年来土地沙漠化变化分析 总被引：14，自引：1，他引：14
在野外调查的基础上对呼伦贝尔沙地的TM卫片进行解译分析 ,同时利用GIS技术对土地沙漠化 10a来的变化进行了动态监测 ,结果表明沙地沙漠化土地面积从 1987年的 5 96 3km2 ,发展到 1997年的 876 3km2 ,10a来增加了 2 80 0km2 ,土地沙漠化总体上处于迅速扩展之中。主要是在丰富沙源和干旱、多风的自然条件下 ,人为的过牧、垦殖和滥砍滥伐等不合理地利用草地资源的结果。呼伦贝尔沙地地处高纬度地区 ,低温、干旱和多风等不利的自然条件不利于沙漠化的逆转 ,特别是厚达 90 0m的沙层 ,为沙漠化提供了丰富的沙源 ,沙地一旦沙漠化后果难以想象 ,治理和恢复的难度相当大。因此 ,呼伦贝尔沙地沙漠化的问题必须引起我们足够的重视 ,应减轻人类对草原的压力 ,合理地开发和利用草地资源 ,迅速治理和恢复草原的生态环境 ,实现区域经济的可持续发展 相似文献
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Vegetation cover types on Changbai Mountain, a natural biosphere reserve (2,000 km2) in northeast China, were derived by using multisensor satellite imagery fused with Landsat TM and SPOT HRV-XS. DEM data
were used for improving classification accuracy. Cover types were classified into 20 groups. Bands 4 and 5 of Landsat TM image
acquired on July 18, 1997, and band 1 of SPOT HRV-XS image acquired on Oct. 19, 1992, were fused to a false color image, and
maximum likelihood supervised classification was performed. Data fusion showed high accuracy of identification, compared to
individual images. The overall accuracy of classification of individual images by SPOT HRV-XS reached 56%, and TM 66%, while
the fused data set provided accuracy of about 78%, which was raised to 81% after recoding by using DEM. There were five vegetation
zones on the mountain, from the base to the peak: hardwood forest zone, mixed forest zone, conifer forest zone, birch forest
zone, and tundra zone. Spruce-fir dominated conifer forest was the most prevalent (nearly 50%) vegetation type, followed by
Korean pine and mixed forest (17%) and larch forest (5%). HRV image taken in leaf-off season is useful for discriminating
forest from non-forest, and evergreen forest from hardwood forest, while the summer image (TM) provides detailed information
on the difference in similar vegetation types, like hardwood forest with different compositions. 相似文献