面向对象的成都平原高分辨率遥感影像分类研究

为了快速、准确地提取成都平原土地利用及其变化信息,选择高分辨率遥感影像作为数据源,利用面向对象的影像分析方法,对成都平原高分辨率遥感影像的分类方法进行了研究.对最佳分割尺度进行了较深入的实验分析,提出了快速、准确获取成都平原土地利用及其变化信息的方法和途径.结果表明,面向对象的影像分析技术能很好地解决成都平原土地利用及其变化信息的快速提取问题,关键是影像分割尺度的选择和影像对象各种特征信息的提取.     

基于高分辨率遥感影像的道路提取方法

分别采用面向对象、最大似然、支持向量机3种分类方法进行实验区高分辨率遥感影像的道路提取,并作分类精度评定。结果表明,面向对象法能够综合利用高分辨率遥感影像的波谱、几何、纹理等多种特征信息,可有效克服影响因素的干扰。本案面向对象法道路提取的总分类精度较高,获得的分类结果较好。     

基于Landsat8 OLI/TIRS数据的重庆市不透水面与城市热环境关系研究

以2014年Landsat8 OLI/TIRS影像为研究数据,结合遥感与GIS技术,利用Carlson方法提取不透水面,采用Jiménez-Mu?oz等的劈窗算法反演地表温度,分析了重庆市主城区不透水面与热岛效应的分布格局,并对二者进行对比分析,研究了不透水面与热岛效应之间的关系。研究结果表明:重庆市主城区不透水面与热岛区域分布较集中,大部分集中在建成区,不透水面与地表温度呈正相关关系,对城市热岛具有显著的影响。     

基于RS和GIS土地利用资源动态变化的研究与分析——以哈尔滨市阿城区为例

以1995和2007年两期Landsat TM影像为主要数据源,在RS和GIS技术的支持下,利用监督分类并结合人机交互的方法,获取哈尔滨市阿城区土地利用信息,基于GIS空间叠加分析和土地利用动态模型,定性和定量分析该区域土地利用现状及其动态演变过程。     

重庆市南岸区城市绿地演变及其固碳效益研究

研究城市绿地的空间分布变化和固碳能力,对于其生态服务价值评估具有重要意义。以重庆市南岸区为研究区域,对2013年、2016年两个时期的Landsat8遥感影像进行监督分类,得到研究区两期土地利用数据,进而对土地利用进行转移矩阵分析,最后借助CITYgreen模型定量估算了城市绿地在固碳方面创造的生态效益。结果表明:2013—2016年,南岸区建设用地增长1025.01 ha,而城市绿地整体减少333 ha;南岸区城市绿地的减少主要表现为林地转为建设用地和耕地;南岸区城市绿地年固碳带来的生态效益分别为478.2万元和454.36万元。研究结果揭示了南岸区城市绿地的空间分布、演变及其固碳效益变化,为政府决策提供科学依据。     

用地理本体和相对高程识别遥感对象的方法研究

由于遥感技术应用领域的不断扩大,用户希望利用遥感技术来实现功能性用地的自动提取。然而,在现行分类标准中,存在许多按应用功能分类的地物,其在光谱和纹理等遥感特征上与普通的城市建筑物没有本质区别,仅仅通过遥感数据本身,无法对其进行提取。因此,文中以教学用地为例,提供一种用地理本体和相对高程对其进行识别分类的方法：首先,在遥感影像中提取操场和建筑物对象,通过阴影计算建筑物的相对高程并确定其建筑面积,再通过遥感领域知识从操场面积推算出学校的建筑面积,并通过缓冲区分析对教学用地进行分类。     

基于遥感数据的土地资源分类方法比较

为对比分析基于遥感数据的各种土地资源分类方法的精度,找到适合区域土地资源的分类方法,以安徽省安庆市怀宁县为研究区域,以Landsat遥感影像为数据源,分别采用K-Means、最大似然、最小距离、基于专家知识的决策树4种分类方法进行该研究区域的土地资源分类,对分类结果图和谷歌卫星图进行比较,分析4种分类方法的分类精度.结...     

QuickBird影像在城市规划监察中的应用

根据高分辨率卫星影像的特点,探讨了利用不同时态的QuickBird数据,采用变化检测的方法,快速提取城市建设不一致信息,在规划审批资料的支持下,实现城市规划建设动态监察的技术和方法。通过对城市规划建设进行动态监察和定量化处理,为城市规划建设管理部门提供精确的城市发展状况分析,及时发现城市违法建设情况,从而提高城市规划建设管理部门查处违法建设行为的力度,实现城市管理的"数字执法"。     

面向对象的QuickBird影像道路提取

采用面向对象影像分析方法对试验区Quick Bird影像进行了主干道目标的提取,通过影像多尺度分割、影像类规则库的建立以及面向对象的编辑,提取出试验区主干道目标,取得了不错的效果。     

基于面向对象分类的密云县城区地面不透水程度分析

利用LandsatTM影像数据,试验了一种基于面向对象分类分析的城区地面不透水程度分析制图方法,包括：对城区多光谱遥感影像进行分割,对分割生成的影像对象层进行面向对象的分类,再在分类的层上执行基于分类的融合,从而获得城区与非城区分布范围的影像对象层;第2次分割影像,获得表示城区独立结构单元的完全不透水地面影像对象层,对该层进行面向对象的分类;第3次分割影像,获得表示城区不同地块的影像对象层,结合第1次和第2次影像分割对象层分类的特征信息对该层进行面向对象的分类,把城区地块按不透水程度大小进行分类;最后输出第3次分割的影像对象层分类结果图,即获得城区地面不透水程度分析图．试验结果表明,面向对象分娄暑一种i舌干分析珐区王lb．面不番水程唐的有张方法