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中国土地覆盖分类与变化监测遥感研究

土地覆盖和土地覆盖的自然变更,在地球系统的气候和生物化学全球尺度模式中扮演着重要角色,对全球生态环境产生着巨大的影响。地表土地覆盖信息是全球气候和陆地水文地理模型的基本输入。遥感为获取全球性和区域性土地覆盖信息提供了有效的技术手段。我国幅员辽阔,地表土地覆盖分布状况复杂多样,因此对我国地表土地覆盖状况进行研究对全球环境变化研究具有重要意义。本文以MODIS植被指数和陆地表面温度为主要遥感数据源,进行了全国地表土地覆盖信息提取研究。首先提出基于NDVI-Ts特征空间的温度植被角度和距离(TVA&TVD)作为表征地表土地覆盖状况的生物物理参数。选择TVA和TVD作为主要分类特征,并用主成分分析(PCA)提取主要信息。用人工神经元网络算法进行大尺度低分辨率的全国土地覆盖分类研究,提出基于GA优化的BP神经网络遥感数据分类算法,用其对全国土地覆盖进行分类,并将该算法与模糊ARTMAP算法和最大似然法分类结果进行分析比较。本文还利用变化矢  (本文共120页) 本文目录 | 阅读全文>>

《遥感技术与应用》2010年01期
遥感技术与应用

全球环境变化视角下的土地覆盖分类系统研究综述

全球环境变化需要精确和最新的区域到全球尺度的土地覆盖数据集以支撑生态系统评估、生物多样性保护、气候变化研究和环境建模。然而,在土地覆盖分类数据集建立过程中,建立科学标准的分类系统至关重要,它影响着数据产品的集成与共享,数据的应用领域与范围。通过对区域尺度、...  (本文共7页) 阅读全文>>

《农业工程学报》2006年05期
农业工程学报

基于MODIS数据设计的中国土地覆盖分类系统与应用研究

该文阐述了国内外主要土地覆盖分类系统及其土地覆盖产品在中国的表现,依据中国植被编码体系在M OD IS数据试验的基础上,对现有国内土地覆盖分类系统进...  (本文共7页) 阅读全文>>

《中国农业资源与区划》2006年02期
中国农业资源与区划

土地覆盖分类系统研究进展

土地覆盖变化是全球变化研究中的一个重要内容,而建立一个标准的土地覆盖分类系统又是研究土地覆盖变化的重要前提,它影响分类结果的表达形式,决定土地覆盖数据的应用领域。文章对国内外的土地覆盖分类系统的研究进展和主要的分类系...  (本文共6页) 阅读全文>>

中国地质大学(北京)
中国地质大学(北京)

基于CNN的土地覆盖分类方法研究

近年来,随着卫星传感器和航空摄影技术的飞速发展,高空间分辨率遥感图像的获取手段日益成熟。高分数据提供了地物覆盖类型的详细的几何细节和丰富的纹理特征,同时高分影像上的异类相似和同类异质现象也增加了地物分类的复杂度。传统的基于对象的影像分析(OBIA)的思想的方法很难解决高分影像中“同物异谱”和“异物同谱”现象。卷积神经网络(CNN)伴随着深度学习时代的到来,为从高分影像中提取影像深度特征提供了可能。CNN具有多个隐藏层,这使得其在影像分类中具有较高的鲁棒性。目前,已经有学者提出基于像素的CNN方法用于高分影像分类并且取得了比一般分类器更高分类精度。但是其仍然存在着诸如海量的空间处理单元、像素级别的椒盐现象等问题。为了解决上述存在的问题,本文提出将OBIA与CNN相结合的高分影像遥感分类方法。基于影像块规则输入的要求,本文提出了基于超像素的SEEDS-CNN方法,在分类时采用超像素中心点作为卷积中心。SEEDS-CNN取得了比传统O...  (本文共98页) 本文目录 | 阅读全文>>

重庆邮电大学
重庆邮电大学

基于多源遥感数据的土地覆盖分类方法研究

土地覆盖信息是地理基础数据,它对环境科学研究、土地资源的可持续管理以及环境的变化监测有重要的应用意义。首先,土地覆盖与人类的生产和生活密切相关,土地覆盖的变化反映了自然环境与人类社会活动的关系,并在全球范围内影响着气候与生物多样性。最早,土地覆盖制图是通过人工勾绘的方式来完成的;随着遥感技术的应运而生,基于遥感图像的人工、半人工和自动化制图成为了最为主要的土地覆盖制图方式。随着遥感数据分辨率的不断提高、获取方式的不断丰富,利用遥感数据可以获得越来越准确和丰富的土地覆盖信息;因此,基于遥感图像的土地覆盖分类方法与全球土地覆盖分类制图成为了当前遥感研究领域的热点。然而,自动化的快速获取大范围、高质量的土地覆盖分类仍然是一个挑战。本研究以提高土地覆盖分类制图的质量为出发点,充分利用多源遥感数据,构建了全面的特征空间,包括空间特征(如纹理、形状等)、时间特征(时间序列特征)和光谱特征;在时间、空间和光谱三个维度较全面的考虑了多源遥感数据...  (本文共74页) 本文目录 | 阅读全文>>