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1.
利用ASTER遥感资料提取南京城郊土地利用信息的研究 总被引：8，自引：3，他引：5
土地资源是社会经济发展最基本的物质基础,利用遥感技术可对土地资源进行分类调查。在对地观测方面,高光谱遥感与一般遥感影像相比,能提供更高质量的信息源。先进的空间热辐射反射计(ASTER)覆盖可见光、近红外、短波红外和热红外的14个波段,分辨率从15 m到90 m,对长江流域环境监测、地表覆盖变化、短期气候预测、自然灾害监测等,对于了解该区资源、生态与环境具有重要的意义。该文利用2001年ASTER数据对南京城郊地区进行了土地利用分类,首先采用多元统计方法提取分类特征波段。然后以非监督分类获得初始训练样本,对训练区进行多次像元提纯后,运用监督分类方法对南京城郊土地利用信息进行分类。研究表明,多种分类方法相结合可从ASTER影像更好地提取土地利用信息,达到较好得分类精度。 相似文献
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不同时空分辨率遥感数据融合估算冬小麦叶面积指数 总被引：2，自引：1，他引：1
高时空分辨率叶面积指数(leaf area index,LAI)数据能反映作物的长势动态变化,为作物长势评估和产量预测提供有效的生长指标依据。该文综合利用混合像元线性分解与数据同化算法,以高空间分辨率SPOT-5数据反演的LAI修正高时间分辨率HJ-CCD数据反演的LAI序列,生成了覆盖冬小麦主要生育期的高空间分辨率LAI序列,并结合SPOT-5反演的LAI和实测LAI值分析了像元纯度、高空间分辨率遥感数据同化景数对融合效果的影响。结果表明,采用数据融合方法生成的LAI与检验LAI具有较高的一致性,但像元纯度对融合效果影响较大;基于2景SPOT-5影像能够提高LAI序列估测精度,且优于基于1景SPOT-5影像的融合效果。该研究结果可为冬小麦生长监测提供技术支撑。 相似文献
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针对TM/ETM+遥感数据的地表温度反演与验证 总被引：20，自引：3，他引：17
利用2001、2004、2005年水体、裸地、农田、草地上红外辐射计的观测数据,结合大气下行辐射与比辐射率数据,通过多种方法分别获取了像元尺度的地表温度实测值,并对基于TM/E1M<' >数据的3种遥感反演算法得到的地表温度进行地面验证.结果表明:3种遥感反演算法得到北京地区地表温度的空间分布趋势一致.与地面实测数据相比,辐射传输方程算法的结果略高于地面实测值,单窗算法的结果与地面实测值一致性最好,而普适性单通道算法的结果明显低于地面实测值.从单窗算法反演的北京市地表温度分布图中可以看出,北京城市热岛效应显著,总体上城区地表温度高于郊区,水体温度最低,而且不同下垫面的地表温度差异明显. 相似文献
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利用HJ-1B遥感数据反演西北地区近地表气温 总被引：1，自引：1，他引：0
近地表气温是一个重要的气候参数,为了给农业研究提供空间上连续的气温信息,以西北地区为研究区,利用HJ-1B数据运用温度-植被指数方法（temperature-vegetation index, TVX）反演近地表气温。首先采用修正普适性单通道算法反演地表温度,并利用同一地区的MODIS温度产品进行了对比验证,然后利用2010年7月20日、2010年8月28日、2011年8月8日3景影像结合研究区气象站点观测的气温资料推算饱和NDVI值,最后将推算结果应用到2011年8月28日影像,利用气象站点观测资料对TVX方法反演的气温进行了精度验证。结果表明,反演地表温度与 MODIS 温度产品空间分布趋势基本一致,符合研究区的地表覆盖状况;反演气温与反演地表温度空间分布格局具有较好的一致性,可以提供比气象站点观测数据更理想的空间异质性信息;反演气温值比观测值偏高,二者平均绝对误差MAE为2.16 K,均方根误差RMSE为2.72 K。为快速有效获取大范围的气温时空信息提供了一种新思路,对科学指导农业生产、合理利用农业资源具有一定的可参考性。 相似文献
5.
利用遥感数据时空融合技术提取水稻种植面积 总被引：8，自引：4，他引：4
为解决水稻种植面积提取过程中的数据缺失问题,提出了一种利用遥感数据时空融合技术提取水稻种植面积的方法。该方法从时序MODIS数据中提取地物的时间变化信息,结合早期Landsat-ETM+影像的纹理信息,融合出具有MODIS时间分辨率和ETM+空间分辨率的影像,再利用关键期的高时空分辨率融合影像,利用光谱角分类法进行水稻种植面积的提取。以江苏省南京市江宁区为研究区对该方法进行了测试。结果显示,该方法能够有效的提取水稻种植面积,水稻种植面积提取精度为93%,Kappa系数为0.96。 相似文献
6.
多源卫星数据在甘蔗干旱遥感监测中的应用 总被引：4，自引：3，他引：4
目前80%以上的糖料甘蔗分布在缺少灌溉条件的旱坡地上,旱害已成为影响甘蔗生产最频繁、范围最广、损失最严重的自然灾害之一。本文选取了广西来宾市兴宾区凤凰镇这个具有代表性的大面积连片、连年种植的甘蔗区,利用高时间分辨率的MODIS卫星数据,采用植被状态指数(VCI)和温度条件指数(TCI)构建干旱指数(DI)遥感监测模型,并融合具有高空间分辨率的ETM卫星数据,进行甘蔗干旱遥感监测方法研究。应用该模型进行2004年和2005年秋季甘蔗旱情监测,制作了旱情时空变化的遥感图像,通过与旱情实况数据对比分析,证明该模型适用于甘蔗旱情监测。 相似文献
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基于遗传算法的不同光照条件下植被和土壤组分温度反演 总被引：2，自引：0，他引：2
为了提高地表土壤组分温度的反演精度,该研究利用ASTER反射光谱数据获取像元组分比,将直方图法引入遗传算法中,从而缩小了获取遗传算法最佳搜索参数的范围,并利用遗传算法对盈科研究区内地表非同温像元进行组分温度分解,对非同温像元下植被、遮阴土壤、光照裸土的组分温度进行模拟。该研究采用遗传算法直接对ASTER热红外数据进行地表混合像元组分温度分解的方法验证。结果表明,在考虑反射波段情况下,模拟的组分温度与地表同步实测温度的相对误差为7.63%～8.867%,在不考虑反射波段情况下,模拟的组分温度与地表同步实测温度的相对误差为8.955%～11.832%,表明了此方法在研究地表组分温度反演是可行性。该研究为地表组分温度反演提供新思路。 相似文献
8.
基于词对主题模型的中分辨率遥感影像土地利用分类 总被引：1，自引：1，他引：0
利用遥感影像数据进行土地利用/覆被分类是多学科共同关注的热点问题,但传统自动分类方法仍然难以满足应用需求,以隐狄利克雷分配模型(latent dirichlet allocation,LDA)为代表的概率主题模型能够建立底层特征和高层语义之间的桥梁,近年来也被引入了遥感影像分析领域,但多集中于针对高空间分辨遥感影像的分析。该文分析了一般概率主题模型在遥感影像空间分辨率降低后面临的问题,在此基础上借鉴词对主题模型(biterm topic model,BTM)对单词稀疏文档的推理能力,将其引入中空间分辨率遥感影像的分类中,并提出使用空间相邻的视觉单词对作为模型的观测数据。试验结果表明,BTM模型的分类性能优于LDA模型,并且使用空间相邻视觉单词对可以比标准BTM模型使用更少的观测数据,取得更高的分类精度。 相似文献
9.
[目的] 分析基于不同空间分辨率遥感影像估算的地上生物量(above ground biomass,AGB)差异,为遥感估算荒漠生态系统AGB的研究中不同空间分辨率影像的选择提供依据。[方法] 在地面AGB调查的基础上,结合Landsat 8与Sentinel-2影像建立AGB-MSAVI统计模型,对砒砂岩区AGB进行了遥感估算,并分析不同植被覆盖区(高、中、低) AGB估算的差异性。[结果] Landsat 8与Sentinel-2影像均能较好地实现AGB估算,AGB估算结果在空间分布上具有相似性。基于Landsat 8和Sentinel-2数据估算AGB模型平均相对误差分别为13.41%和11.42%,基于Sentinel-2数据的AGB估算精度较高。[结论] 不同植被覆盖区Sentinel-2与Landsat 8数据估算的AGB存在一定的差异,低植被覆盖和高植被覆盖区,两种遥感数据估算的AGB差异相对较小;中植被覆盖区,遥感数据受到空间分辨率的制约,空间异质性影响相对显著,两种遥感数据估算的AGB差异较大。高空间分辨率遥感影像对AGB估算精度的提高具有一定效果。 相似文献
10.
用基于IHS变换的SPOT-5遥感图像融合进行作物识别 总被引：8，自引：1，他引：7
遥感图像融合可以发挥多源遥感数据的优势。但是由于遥感数据和融合模型的多样性,目前仍难以找到一种适合于各种类型数据之间、各种应用需要的“万能”的融合算法,而是根据特定图像,特定地表覆盖状况和特定应用的需要选择适合的融合模型。SPOT-5图像是一种较新的高空间分辨率遥感图像,目前已用于运行化农情遥感监测,以弥补传统低空间分辨率遥感图像应用的不足。该文将SPOT-5多光谱和超模式全色图像进行融合,以进行中国东北地区大豆识别。对实验数据分别做基于IHS变换和PCA变换的融合处理,通过比较得出,基于IHS变换的融合 相似文献
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基于多分辨率遥感数据与随机森林算法的土壤有机质预测研究 总被引：11，自引：1，他引：10
遥感数据已经在数字土壤制图中得到广泛应用,并且可以一定程度上提高土壤属性预测的精度。本文以榆阳区的黄土丘陵和风沙滩地两种地貌区为例,利用不同分辨率的专题制图仪(thematic mapper,TM)、先进宽视场传感器(advanced wide field sensor,AWIFS)和中等分辨率成像仪(Moderate resolution imaging spectroradiometer,MODIS)的遥感影像数据(分辨率分别为30 m、56 m和250 m)和基于高级热量散射和反射辐射仪全球数字高程模型(advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer global digital elevation model,ASTER GDEM)的地形衍生数据,结合其他影响土壤有机质分布的辅助因子,用随机森林算法(random forest,RF)对表层土壤有机质进行模拟预测,并通过实测数据的百分比抽样对预测结果进行了验证。结果表明,在榆阳区的黄土丘陵区,基于TM数据的土壤有机质预测结果较好;在风沙滩地区,基于AWIFS数据的土壤有机质预测结果较好。基于RF的土壤有机质预测在榆阳区的黄土丘陵区结果较好,三个分辨率下的平均绝对误差在1.27~1.57 g kg-1之间,在风沙滩地区预测精度较低,平均绝对误差在1.46~2.08 g kg-1之间。高程、地理位置和植被是影响黄土丘陵区土壤有机质预测的主要因素,在风沙滩地区,植被、高程和离水源地的距离是影响有机质预测的主要因素。可见,在地貌相对简单的地区进行土壤有机质含量的预测时可以使用较低分辨率的数据代替较高分辨率的数据,同时,RF算法在复杂地貌区的土壤有机质预测更有效。 相似文献
12.
基于多源遥感数据融合和LSTM算法的作物分类研究 总被引：7，自引：6，他引：1
准确、及时地获取农作物的空间分布信息,对于指导农业生产、制定农业政策具有重要意义。为了检验长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)算法在基于时序遥感数据进行作物分类中的优势,该文以临汾盆地为研究区域,利用Savitzky-Golay滤波对MODIS NDVI进行平滑处理,并采用ESTARFM(enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model)算法对滤波后的MODIS NDVI和Landsat NDVI进行融合,生成空间分辨率为30 m、时间分辨率为8天的时序NDVI。基于Landsat NDVI利用LSTM算法进行作物分类,同时,基于融合NDVI分别利用LSTM算法和神经网络(neuralnetwork,NN)算法进行作物分类,并对比3种方法的分类精度。结果表明,Savitzky-Golay滤波后的时序MODISNDVI能够反映不同作物的物候特征;基于融合NDVI的分类精度明显高于基于LandsatNDVI的分类精度,表明融合后的时序NDVI由于具有更高的时间分辨率,能够更加突出不同作物的物候特征,显著提高作物分类精度;基于融合NDVI和LSTM算法的分类精度高于基于融合NDVI和NN算法的分类精度,前者的冬小麦面积估测精度高于后者的估测精度,表明LSTM算法的分类精度高于NN算法。该文可为基于遥感影像进行不同作物种植区域提取的研究提供重要的方法参考。 相似文献
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综合季相节律和特征光谱的冬小麦种植面积遥感估算 总被引：7，自引：3，他引：4
及时准确地获取区域和国家尺度的作物种植面积和空间分布具有重要意义。针对目前中低分辨率遥感数据相结合方法的局限,提出一种新的作物类型识别方法。首先基于MODIS NDVI数据的时间优势,提取研究区各类植被的NDVI时间序列曲线,从而分析冬小麦在季相节律上的识别特征,构建冬小麦识别模型。再将MODIS像元分类处理,纯耕地像元利用冬小麦的季相节律特征识别;耕地与其他植被的混合像元利用混合像元分解的思想提取耕地组分的NDVI时间序列,从而进行识别,进一步根据空间关系将识别结果重新定位到中分辨率尺度上;冬小麦与其他作物的混合像元覆盖区则利用TM遥感影像的光谱差异加以区分。在伊洛河流域主要农业区,以冬小麦为识别对象,结果表明识别精度达到96.3%。该方法为作物种植信息的提取提供了新的解决问题的途径,也对其他类型作物的识别也具有重要的参考价值。 相似文献
14.
基于MODIS的湖南省地表温度动态变化研究 总被引：3，自引：2，他引：1
陆地表面温度是地表能量平衡中的一个非常重要的参数,它在地表与大气相互作用过程中起着重要的作用。以MODIS数据资料研究湖南省地表温度动态变化规律,旨在为研究湖南省城市热岛效应的影响积累资料,为自然资源监测、保护及其相关领域提供理论数据,为相关部门制定决策提供科学依据。在总结和分析当前常用地表温度反演算法的基础上,采用分裂窗算法来反演地表温度,并利用卫星过境当天地面观测站观测的最高温度对反演结果进行验证。研究表明:在热量分布方面,由西北向东南递增,以武陵山、雪峰山东麓为界将全省分成2个区,东部丰富、西部偏少。温度反演结果与地面实测日最高温度曲线走势基本一致,符合实际情况。 相似文献
15.
基于改进N-FINDR算法的华北平原冬小麦面积提取 总被引：4，自引：3，他引：1
为了解决MODIS数据中普遍存在的混合像元问题,该文利用2008年和2009年多时相的MODIS13Q1影像,以经过优化的N-FINDR算法进行线性混合像元分解提取冬小麦种植面积,各省的误差均控制在正负4%左右。利用同期多时相的HJ-1星分类数据作为参考值,在试验区域选择14个均匀分布的样区验证混合像元分解结果。结果显示6个样区的相对误差在10%以内,其余8个样区的误差基本在15%左右。该研究可为冬小麦种植面积的监测提供参考。 相似文献
16.
联合Terra/Aqua MODIS多角度多光谱数据反演冬小麦叶面积指数 总被引：1，自引：1，他引：0
Terra与Aqua双星搭载的MODIS传感器可实现每日上下午分别对同一地点观测一次,并且由于卫星轨道漂移形成累积连续多天的多角度观测特点,加上多通道的光谱响应,极大地丰富了地表目标的观测信息,为LAI等地表参数的实时准确反演提供了可能。该文利用MODIS双星高质量的连续多天的多波段地表反射率数据,结合PROSAIL(PROSPECT+SAIL,properties spectra+scattering by arbitrarily inclined leaves)模型和查找表方法反演冬小麦LAI,并与MODIS LAI产品及野外采样点实测LAI对比,结果表明,联合双星高质量的多角度多波段数据能够较准确反演冬小麦LAI,其反演结果无论从空间分布还是时序变化特征来讲,较MODIS LAI产品更符合实际情况,也更接近地面实测值。该文的研究为充分利用MODIS数据的角度和光谱信息反演小麦等农作物的LAI提供了一定的借鉴。 相似文献
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基于温度植被干旱指数的江苏淮北地区农业旱情监测 总被引：12，自引：7，他引：5
为实现江苏省淮北地区农业旱情监测,利用Savitzky—Golay(S-G)滤波方法,对2011—2012年江苏省淮北地区1-5月MODIS的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和地表温度(land Surface temperature,LST)8 d产品进行重构,去除原8 d数据的噪声,填补受云影响而缺失的数据。基于重建后的NDVI和LST数据,计算温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI);分析TVDI和土壤湿度之间的关系,构建土壤湿度反演模型。最后,利用另外1组数据验证所建土壤湿度模型的精度。研究结果表明:1)S-G滤波方法能够提高MODIS LST和NDVI数据质量,并能对缺失数据进行填补;2)TVDI方法能够实现试验区土壤湿度反演,所建模型在试验区具有一定的普适性,反演精度较高(R2=0.575,RMSE=2.59%);3)TVDI方法在江苏省淮北地区干旱监测中得到了较好的应用,能够成功地监测出江苏淮北地区2011年和2012年春旱。该研究可为农业旱情的快速监测提供借鉴。 相似文献
18.
基于MODIS植被指数时间谱的华北平原土地覆盖分类 总被引：9，自引：6，他引：9
中分辨率成像光谱仪(MODIS)已在全球资源环境监测中发挥了重要作用，但是它的低分辨率成为提高分类精度的阻碍。利用MODIS的高时间分辨率弥补其低空间分辨率的不足，设计分类器改善分类精度。利用2003年23个时相的MODIS_EVI图像，构建华北平原植被指数图像时间立方体。在谐波分析去噪标准化基础上，从EVI时间谱上提取5个表征物候差异的特征向量，结合表征地气交互作用差异的地表温度(LST)信息及表征地表固有的空间分异特征的坡度信息，建立分类二叉树进行土地覆盖分类。结果表明，与2000年TM分类结果的总体一致性为75.5%，Kappa系数为0.68。而NASA USGS基于MODIS分类精度为66.0051%，Kappa系数为0.3209。进一步与2003年耕地面积的官方统计资料的比较表明，该文的估算误差为34.0507 khm2，而NASA USGS的估算误差高达66.1205 khm2。研究表明利用高时间分辨率的MODIS植被指数时间序列获得较高精度的土地覆盖分类结果是可能的。 相似文献
19.
基于GIS的浙江省土地利用/覆盖与地表温度的关系 总被引：4，自引：1，他引：3
利用MODIS数据的分裂窗算法,获取了浙江省各地2008年一整年的地表温度数据,综合利用遥感、地理信息系统(GIS)技术,研究了地表温度的时空分布特征、地表温度与不同土地覆盖类型间的关系以及地表温度与归一化差值植被指数(NDVI)的定量关系。结果表明:①地表温度在空间分布的高度异质性,一方面是由区域内海拔高度差异较大造成的,另一方面与下垫面类型有关;②不同土地覆盖类型间地表温度的月季变化趋势基本一致,但各类别间的地表温度高低存在显著差异,年平均地表温度总体表现为建设用地耕地林地水体;③植被对地表温度的影响受下垫面类型的制约,分析夏季NDVI与地表温度的关系可见,林地、耕地和建设用地的NDVI与地表温度呈显著负相关;水体的NDVI与地表温度呈正相关。研究结果可为当地高温热浪、低温冻害等灾害的动态监测提供新的途径,具有重要的应用价值,对政府土地合理规划和利用及防灾减灾具有重要指导意义。 相似文献
20.
以锡林河流域为研究区,利用遥感对合成的MODIS影像数据进行处理,结合同期气象资料估算出流域日蒸散量。结果表明,反演得到的日蒸散量分布与地表状况比较吻合,上游地区日蒸散量高于中下游地区,其中低湿地植被、草甸草原蒸散量较大,锡林河流经区域的地段形成的湿地植被日蒸散量较大,植被密集的地方如耕地蒸散值较大,明显高于植被稀疏的地区。日蒸散量分布曲线基本为正态分布,主值区间为2～7 mm/d,流域平均蒸散量为4.51 mm/d。运用FAO推荐式进行了验证,误差在允许范围之内,说明该遥感方法具有一定的适用性。 相似文献