简介:本文以2006年1月24日发射成功的日本地球观测卫星ALOS卫星(AVNIR-2)数据为数据源,选取盐城丹顶鹤保护区核心区湿地作为研究区,尝试寻找一种有效的针对ALOS数据凸显湿地植被信息的图像变换方法,实现对遥感数据的数据降维,提高假彩色合成的图像效果的目的。同时也为其他的新的遥感数据源的数据处理提供一些思路。本文对传统的主成分分析作了改进,在对影像作主成分变换前,首先依据4,5,2假彩色合成的图像的上的细微色调差别,精选细分湿地植被,选择8类训练区,保证每类的训练区的像元数相同。根据训练区的统计数据再对整幅影像做主成分分析。通过这种有训练区辅助的主成分变换,其变换后的主成分第一分量包含了数据中的绝大部分的湿地植被信息,其中第一、二、三分量内含有的湿地植被信息量逐级减少,第四分量几乎不含湿地植被信息。在对ALOS数据进行训练区辅助主成分变换的同时也对ALOS数据进行传统的主成分变换。利用传统主成分变换后的分量数据与训练区辅助主成分变换的分量间的相互关系。经统计运算和反复实验,制定了三个假彩色合成方案:方案一,RGB:PC训练区1,PC训练区2,PC训练区3;方案二,RGB:PC传统1,PC传统2,PC传统5;方案三,RGB:C训练AQ1,PC传统2,PC传统5。在目视效果上,方案三有效凸现了湿地植被信息,扩大了细微差别,边界更明显,视觉效果更好。计算方案二和方案三的最佳波段组合指数,方案三也明显优于方案二。
简介:摘要:植被具有保障土壤水分、巩固土壤硬度、防止沙尘暴、保存地下水等功能,所以研究植被是个非常重要的课题。本文研究遥感影像中植被信息的提取,以池州市Lanstand8遥感影像为主要数据源,通过ENVI波段运算对池州市遥感影像利用NDVI,SAVI,FV植被覆盖度进行植被指数的提取,在NDVI方法中阈值为0.3时提取信息最完整的,在SAVI方法中阈值为5.69时提取信息最完整的,在FV植被覆盖度阈值方法为0.4时提取信息最完整的,可以得出SAVI方法与监督分类结果最为吻合。
简介:摘要: 在当今世界,每个国家都承担着整合环境,经济和社会责任。尤其是植被保护是整个环境保护的重要方面。 然而,传统旅游业往往以大规模清除或替换植被为代价来建立经济增长,最终导致生态环境受损。本文基于澳大利亚历年植被的现状数据来分析植被破坏和旅游业之间的关系,并分析未来的生态集中研究方向。
简介:针对LIDAR点云数据中建筑物和植被难以快速分类的问题,提出了应用FCM(FuzzyC-Mean)模糊聚类的方法对离散机载激光点云数据进行建筑物和植被分类的方法.首先针对机载点云数据的特点采用了平面投影的Delaunay构网方法进行点云的三角网重构,然后根据三角网的法向矢量信息的属性不同,利用FCM方法和改进的方位矩阵方法对其进行模糊聚类,进而实现建筑物和植被等不同属性的点云分类.该方法可快速将点云进行分类,且分类结果可用不同颜色进行空间显示.在此基础上,采用IDL(Interfacedescriptionlanguage)语言编制了三维激光点云可视化分类软件LIDARVIEW.并应用该软件对某区域的机载点云数据进行了分类实验.实验结果表明:(1)基于平面投影的Delaunay构网方法特别适合机载LIDAR点云数据的快速构网,且该方法构网速度快、效率高;(2)应用FCM模糊群聚的方法和改进的方位矩阵方法适用于机载LIDAR数据的植被和建筑物分类,分类速度快且效果好;(3)FCM模糊群聚方法对机载LIDAR数据的群聚分类结果可靠、合理,具有较强的通用性和推广性.
简介:摘要 : 植被分类是高光谱影像分类中的特定应用问题,光谱特征和空间特征是植被分类中常用的两类特征,比较这两类特征的性能,对实际植被分类应用中选择合适的特征类型或两者的有效结合具有指导意义。用主成分分析( PCA)提取光谱特征时,常选择前几个主成分( PCs)作为光谱特征,虽然它们包含较大的信息量但并不能保证较高的类别可分性和分类正确率,针对这一问题本研究提出了一种混合特征提取方法,对高光谱影像在 PCA的基础上用改进的基于分散矩阵的特征选择方法选出具有较高类别可分性的 PCs用于后续分类。利用一景 AVIRIS高光谱植被影像,从分类精度的角度,首先比较了所提出的混合特征提取方法和原始 PCA、独立主成分分析( ICA)及线性判别分析( LDA) 3种常用子空间特征提取方法在高光谱影像植被分类中的性能。试验结果表明所提出的混合特征提取方法在研究中数据集 1和 2上均获得了最高的总体分类正确率,分别为 82.7%和 86.5%。与原始 PCA相比,本研究提出的混合特征提取方法的总体分类正确率,在数据集 1和 2上分别提高了 1.5%和 2.5%。由此阐明了所提出的混合特征提取方法在高光谱植被分类中的有效性。对光谱特征和空间特征在高光谱影像植被分类性能的比较中,总体上空间特征获得的分类正确率比光谱特征高,特别是 Gabor特征,在两个数据集上均获得了最高的总体分类正确率分别为 95.5%和 96.7%。由此表明空间特征较光谱特征在高光谱影像植被分类中更具优势。本研究结果为后续改进空 -谱特征方法及其两者有效结合,进一步提高植被分类正确率提供了参考。
简介:【摘要】秦始皇陵是中国历代帝王陵中规模最大、埋藏物最丰富的一座大型陵墓。植被是秦始皇陵丽山园内景观环境最重要的组成部分,同时植被生长也为这里生活的人们提供了许多必要的材料,促进了该地区生态环境的良好发展。本文以秦汉时期长安城为研究对象,从史书、地理志、考古资料等方面探讨该地区植被生长情况,从而归纳总结出秦汉时期适宜栽植于长安的植被品种。
简介:摘 要: 随着社会文明的进步,人民越来越关注生态环境建设,尤其是对山体保护和改造,山体植被恢复主要包括林地植被恢复和矿山植被恢复。以前矿山盲目的开采造成山体结构和植被的破坏也日益引起高度的重视,因为它不但影响自然景观,造成环境污染,而且大量的弃土弃渣堆积形成矿渣场等,容易引起水土流失,诱发山体滑坡等自然灾害。所以山体植被恢复已成为目前生态环境建设的重要组成部分,山体植被复绿就是通过退耕还林还草、工程、生物等技术手段对荒山、坡耕地、泥石流、矿山开采等引起的地质环境问题进行的综合治理,使山体生态环境和植被得以恢复的过程,做好山体恢复是一个漫长而又复杂的过程。总结如下几点: