高光谱遥感的城市用地信息提取
利用高分辨率卫星遥感数据提取土地覆被变化和植被生态学指标
利用高分辨率卫星遥感数据提取土地覆被变化和植被生态学指标随着遥感技术的不断发展和高分辨率卫星的广泛应用，利用高分辨率卫星遥感数据提取土地覆被变化和植被生态学指标已经成为研究者们关注的焦点。
这种方法可以帮助我们更好地了解土地利用与覆被变化情况，监测和评估植被生长与生态系统健康状况。
本文将探讨利用高分辨率卫星遥感数据提取土地覆被变化和植被生态学指标的方法与应用。
一、土地覆被变化提取1. 高分辨率卫星遥感数据概述高分辨率卫星遥感数据指的是具备很高空间分辨率的卫星遥感图像，如Landsat、SPOT、Sentinel等卫星所提供的数据。
这些数据可以提供大量的地表信息，以非常细微的细节展示地表环境，包括土地利用类型、植被分布、水体覆盖等。
2. 土地覆被变化检测方法利用高分辨率卫星遥感数据进行土地覆被变化检测，通常采用多时相数据比较的方式。
常见的方法包括：差异图像法、像元转移矩阵法、分类精度评价法等。
其中，差异图像法是比较经典和常用的方法，通过对同一地区不同时期的遥感图像进行减法运算，得到土地覆被变化的结果。
3. 土地覆被变化监测应用土地覆被变化监测应用广泛，可以用于城市扩张监测、土地利用规划与管理、环境变化评估等方面。
通过对土地覆被变化的提取，我们可以及时了解城市化进程、森林砍伐和污染扩散等问题，为环境保护和可持续发展提供科学依据。
二、植被生态学指标提取1. 植被生态学指标概述植被生态学指标是评估植被生长和生态系统健康状况的重要参数，如植被覆盖度、植被指数（如NDVI、EVI等）、植被物候特征等。
这些指标可以反映植被物种种类、生长状况和生态系统功能。
2. 植被生态学指标提取方法高分辨率卫星遥感数据可以提供详细的植被信息，因此可以用于提取植被生态学指标。
常见的方法包括：植被指数计算法、阈值分割法、光谱曲线拟合法等。
其中，植被指数计算法是最常用的方法，通过计算不同波段的反射率或辐射亮度，得到表示植被绿度和生长状况的指数值。
一种基于遥感指数的城市建筑用地信息提取新方法
一种基于遥感指数的城市建筑用地信息提取新方法马红*【摘要】摘要:提出了一种利用仿建筑用地指数提取城市建筑用地信息的新方法。
首先利用近红外波段和绿波段构建仿归一化建筑指数，再将其与土壤调节植被指数和归一化水体指数相结合，进而构建仿建筑用地指数，最后利用仿建筑用地指数提取城市建筑用地信息。
仿建筑用地指数影像将建筑用地信息增强，通过影像分割、去小面元以及合并邻近面元处理，可以准确提取城市建筑用地信息，实验精度可达89.5%。
【期刊名称】城市勘测【年(卷),期】2014(000)003【总页数】4【关键词】关键词:建筑用地信息;建筑用地指数IBI;仿建筑用地指数SIBI;仿归一化建筑用地指数SNDBI;信息提取1 引言随着人口的急剧增多和经济的快速发展，城市化进程逐步加快，城市空间范围不断扩大，使得城市建筑用地急剧增加，导致城市热岛效应增强、城市景观格局破坏等一系列问题。
因此全面掌握城市建筑用地信息，能够为国土、规划等部门的用地规划等政策提供科学支持。
传统人工测量的土地利用监测方法很难满足城市建筑面积快速扩展的监测需要［1］。
结合计算机技术和图形图像处理技术，实现基于遥感影像提取的建筑用地计算机解译是目前城市建筑用地监测主流方法。
Ridd提出城市的“植被－不透水面－土壤”模型用于研究城市建筑用地［2］，杨存建等人利用逻辑树判别提取建筑用地信息［3］，査勇等提出仿归一化植被指数研究城镇空间形态信息提取［3］，王光彦等利用归一化建筑指数提取城市建筑用地信息［4］，徐涵秋提出基于压缩数据提取城市建筑用地［1］并利用建筑用地指数(IBI，index－based built－up index)实现了城市建成区的界定［5］。
基于以上方法的建筑用地信息提取所采用的影像均需有中红外波段，但部分卫星影像(如资源三号卫星影像、QuickBird卫星影像、ALOS卫星影像、IKONOS卫星影像等)没有中红外波段，无法利用其IBI指数提取建筑用地信息。
高分辨率遥感影像的地物提取
高分辨率遥感影像的地物提取随着现代科技的发展，高分辨率遥感影像的应用越来越广泛，除了科研和监测用途，它还广泛应用于城市规划、自然资源管理、气候变化监测、国土安全等领域。
在遥感影像中，地物提取是一项重要的任务，该任务旨在从遥感影像中自动或半自动地提取感兴趣的地物，如建筑物、道路网络、森林等。
本文将探讨高分辨率遥感影像的地物提取技术。
一、遥感影像与地物提取遥感影像是指使用高分辨率卫星、航空器或无人机拍摄的图像，可以提供广阔的范围和多光谱相交的信息。
遥感影像可以捕捉地表的不同特征，如植被、土壤、建筑物等。
然而，遥感影像并不直接提供地物信息，因此需要对遥感影像进行地物提取。
地物提取是从遥感影像中自动或半自动地识别和提取地物的过程。
它是实现遥感应用的重要基础，如土地利用、资源管理、环境研究等。
在过去，地物提取主要基于人工解释和数字化，随着计算机技术的进步和遥感数据量的增加，由算法自动或半自动地提取地物的方法得到广泛应用。
二、高分辨率遥感影像的地物提取方法高分辨率遥感影像相对于低分辨率遥感影像存在较大差异，因此其地物提取方法也有所不同。
通常，高分辨率遥感影像的地物提取方法主要分为基于像素和基于对象两种。
1. 基于像素的地物提取基于像素的地物提取方法通常将像素分类为地物和非地物，其步骤包括：1）特征提取：通常采用灰度、纹理、形状、方向、局部二值模式等特征提取方法。
2）分类方法：包括二元分类和多元分类。
二元分类通常采用最大似然估计、支持向量机等方法。
多元分类可以使用决策树、随机森林等方法。
基于像素的地物提取方法的优点是运算速度快，可以提防噪声和光照等干扰因素，缺点是无法对地物形状和空间分布进行准确的提取。
2. 基于对象的地物提取基于对象的地物提取方法通常将遥感影像分割成不同的对象，再将对象分类为地物和非地物，其步骤包括：1）图像分割：通常采用区域生长、标度空间分割等方法将遥感影像分割成不同的对象。
2）特征提取：通常采用形状、纹理、对称性、光谱等特征提取方法。
基于遥感影像的城市绿地覆盖信息提取方法
基于遥感影像的城市绿地覆盖信息提取方法作者：程素娜张永彬汪金花来源：《天津农业科学》2015年第01期摘要：随着城市化的高速发展及环境变化，城市绿地的空间分布及其生态效益和使用功能受到高度重视。
实现城市生态绿地的规划和建设，需要快速、高效、高精度地提取城市绿地覆盖信息。
综述了近10年城市绿地覆盖信息遥感提取的测算方法，比较和分析了常用的5种遥感提取模型的特点，并对未来的研究发展趋势进行展望。
关键词：遥感；城市绿地；决策树中图分类号：P283.8 文献标识码：A DOI 编码：10.3969/j.issn.1006-6500.2015.01.012城市绿地是城市结构中最重要的自然生产力，不仅能够有效地改善居住环境、缓解热岛效应，还是城市化高速发展的现代社会中最重要的休闲空间。
城市绿地覆盖信息能够反应绿地类型及空间分布情况，同时也是评价城市环境质量的重要指标[1-3]。
城市绿地覆盖信息的获取方式主要有人工普查和遥感提取两种方法，但是所得结果精度都不够理想。
如何快速、有效地提取城市绿地覆盖信息是城市规划、建设及管理部门急需解决的问题之一。
笔者从遥感提取城市绿地覆盖信息模型角度出发，对比了较常用的5种模型，并对城市绿地覆盖类型及变化信息的研究发展趋势做出分析。
1 基于遥感影像的城市绿地信息提取目前，应用于研究城市绿地覆盖信息的遥感数据多种多样，从传感器空间分辨率角度进行区分，大致可分为低、中、高3种空间分辨率。
利用遥感影像提取城市绿地覆盖信息的模型主要有5种，分别是回归模型、植被指数模型、人工神经网络模型、面对对象和决策树分类模型。
笔者介绍其中4种模型的特点及提取精度。
（1）回归模型。
回归模型又称经验模型法，是通过对遥感数据的某一波段、波段组合或利用遥感数据计算出的植被指数与绿地覆盖率进行回归（线性或非线性回归），建立经验模型，并利用空间外推模型求取大范围区域的城市绿地覆盖信息[3]。
其中logistic模型如公式（1）所示：（1）式中P为i像元属于该类的概率，xki为第i个自变量。
基于高分辨率遥感影像的城市绿地信息提取方法分析
基于高分辨率遥感影像的城市绿地信息提取方法分析发布时间：2022-06-14T07:16:26.286Z 来源：《新型城镇化》2022年12期作者：梁亚敏王瑞[导读] 保证城市绿地分类的科学性、有效性，且做到合理规划与积极建设，能够使城市绿化覆盖率持续提升，强化城市绿地规划的整体效果。
天津东晟图地理信息技术有限公司天津市 300000摘要：保证城市绿地分类的科学性、有效性，且做到合理规划与积极建设，能够使城市绿化覆盖率持续提升，强化城市绿地规划的整体效果。
故此，文章将围绕高分辨率遥感影像提取城市绿地信息的方法展开以下分析，希望展现高分辨率遥感影像技术的优势，提高城市绿地信息提取的效率。
关键词：高分辨率；遥感影像；城市绿地；信息提取随着高分辨率遥感卫星的成功发射，象征着地球空间数据获得和处理技术进一步发展，使遥感运用范围持续扩大，强化地理数据的更新速度，特别是1米空间分辨率IKONOS卫星影像可支持商用，有助于推动遥感技术的发展。
城市绿化水平作为评价城市生态环境的重要指标，进行城市绿化信息的采集十分关键。
在高分辨率传感器技术完善发展的今天，运用遥感技术能获取更多地表景观信息，为城市化建设提供可靠依据。
一、高分辨率遥感影像提取城市绿地信息的有效性（一）高分辨率遥感影像技术的基本概述遥感技术主要是信息技术、航天技术快速发展的产物[1]，具体指通过人造卫星、飞机或者其他飞行设备上获得地物目标的电磁辐射信息，从而对地球环境与资源进行有效判定的技术。
高分辨率遥感技术是在较远距离对目标反射或者自身辐射的电磁波、可见光、红外线进行感知，准确探测与识别目标的技术手段。
（二）高分辨率遥感影像的基本特点 1.空间分辨率比较高米级亚米分辨率所展现的图像十分清晰[2]，目标物形状可以准确看到，影像中地物尺寸、形状、结构与相邻关系能够充分体现出来。
空间分辨率较高的基础上，能够让地物类型更加多变，纹理类型与纹理区域有明显变异性特点，相同地物内部构成要素丰富多元的细节信息都能得以体现，促使地物光谱统计特点稳定性降低。
北京二号遥感影像多层级双尺度新增建设用地自动提取
北京二号遥感影像多层级双尺度新增建设用地自动提取北京二号遥感影像多层级双尺度新增建设用地自动提取随着城市化的快速发展，土地利用和规划成为城市管理和发展的重要组成部分。
如何准确、高效地提取新增建设用地信息，对于城市规划和土地资源管理至关重要。
近年来，遥感技术的应用日益广泛，为土地利用调查和规划提供了一种有效的手段。
本文将介绍利用北京二号遥感影像进行新增建设用地自动提取的方法。
首先，我们需要准备北京二号遥感影像数据。
北京二号卫星由中国科学院遥感与数字地球研究所研制，具有高空间分辨率和高光谱分辨率的特点。
这使得它在土地利用调查和规划中具有很大的潜力。
通过专业软件对遥感影像进行预处理，包括辐射定标、大气矫正等步骤。
在进行新增建设用地提取之前，我们需要先制定一套准确的分类体系。
常见的土地利用分类体系包括建设用地、农用地、林地、草地等。
根据实际需求，可以对分类体系进行细化。
对于新增建设用地的提取，我们可以将其划分为住宅用地、商业用地、工业用地等。
接下来，我们采用多尺度的方法进行新增建设用地的提取。
多尺度的思想是将不同分辨率的遥感影像在不同尺度上进行融合，以获取更全面、更准确的信息。
在本文中，我们将采用像元级别和目标级别两种尺度进行新增建设用地提取。
在像元级别上，我们通过像元分类的方法提取新增建设用地。
像元分类是将每一个像元根据其光谱特征划分为不同的类别。
这一过程需要借助机器学习算法，如支持向量机、随机森林等。
通过对已标注样本的训练，将影像中的每一个像元进行分类，并提取出新增建设用地。
在目标级别上，我们采用物体分类的方法提取新增建设用地。
物体分类是将遥感影像中的不同目标进行分类。
该方法更加注重目标的几何形状和空间关系。
我们可以先进行目标检测，将遥感影像中的建筑物、道路等目标提取出来，然后再对提取出的目标进行分类，得到新增建设用地的信息。
综合像元级别和目标级别的结果，可以得到更全面、更准确的新增建设用地提取结果。
从高分辨率遥感影像中提取城市道路的新方法
从高分辨率遥感影像中提取城市道路的新方法近年来，随着高分辨率遥感技术的不断发展，从高分辨率遥感影像中提取城市道路一直是遥感领域的一个重要研究课题。
传统的提取方法主要基于图像分割、特征提取和分类等技术，然而由于城市道路的复杂性和多样性，这些方法存在着一些局限性。
为了克服传统方法的局限性，近年来提出了一些新的方法。
一种新的方法是基于深度学习的城市道路提取方法。
深度学习是一种模仿人类神经系统的机器学习方法，它通过多层的神经网络来学习输入数据的高级特征。
通过深度学习，可以利用大量的遥感影像数据进行训练，从而有效地提取城市道路。
该方法首先利用卷积神经网络（CNN）来提取遥感影像中的特征，然后采用全卷积神经网络（FCN）将特征图分割为像素级别的道路和非道路区域。
接着，在全卷积神经网络的基础上，利用条件随机场（CRF）对像素进行细化和改进，以进一步提升道路提取的精度。
另一种新的方法是基于生成对抗网络（GAN）的城市道路提取方法。
生成对抗网络是一种包含生成器和判别器的对抗模型，在训练过程中，生成器和判别器相互竞争和博弈，以提高生成器生成样本的质量。
通过生成对抗网络，可以利用已知的道路样本生成更多的道路样本，从而扩充训练数据集，并提升道路提取的准确性和鲁棒性。
此外，还有一些新的方法结合了传统方法和深度学习方法，以提高城市道路提取的效果。
例如，可以通过形态学操作来改善传统方法中的道路分割结果，然后再利用深度学习方法对分割结果进行进一步的优化和改进。
总之，从高分辨率遥感影像中提取城市道路的新方法主要包括基于深度学习的方法、基于生成对抗网络的方法以及结合传统方法和深度学习方法的方法。
这些方法在提高道路提取的精度和鲁棒性方面取得了一定的成果，但仍需要进一步的研究和改进。
未来，随着遥感技术的进一步发展和深度学习算法的不断优化，将有更多更有效的方法被提出来。
基于高分辨率遥感影像的城市建筑物提取算法研究
基于高分辨率遥感影像的城市建筑物提取算法研究摘要：本论文研究了基于高分辨率遥感影像的城市建筑物提取算法。
研究重点包括数据预处理、性能评估、算法设计与优化以及机器学习在城市建筑物提取中的应用。
通过数据预处理，提高遥感影像质量；性能评估使用多种指标来衡量提取算法的准确性和稳定性；算法设计与优化结合图像处理技术，提高建筑物提取的效率和精确度。
机器学习技术的应用在城市建筑物提取中具有潜力，为城市规划、资源管理和环境监测等领域提供了可靠的数据支持。
关键词：高分辨率遥感影像、城市建筑物提取、图像处理、机器学习、城市规划引言：随着城市化进程的不断加速，对城市空间信息的需求日益增长。
城市建筑物的准确提取是城市规划、资源管理和环境监测等领域的基础工作，具有重要的实际意义。
传统的城市建筑物提取方法受限于数据质量和处理效率，已经不能满足现代城市信息需求的要求。
高分辨率遥感影像的广泛应用为城市建筑物提取提供了新的机遇。
本论文旨在研究基于高分辨率遥感影像的城市建筑物提取算法，结合了图像处理和机器学习技术，以提高准确性和效率。
我们将重点关注算法的设计、实验验证和应用前景，旨在为城市信息获取和管理领域提供新的解决方案。
一：高分辨率遥感影像在城市建筑物提取中的挑战城市建筑物提取是测绘工程领域的重要任务，而高分辨率遥感影像为该任务提供了丰富的信息资源。
然而，尽管高分辨率遥感影像具有许多优势，但在城市建筑物提取中仍然面临一些挑战，这些挑战需要仔细考虑和解决。
高分辨率遥感影像所包含的信息量庞大，导致数据处理的复杂性增加。
建筑物的各种细节和复杂结构需要精确的检测和提取，而传统的方法可能无法满足这些需求。
因此，如何有效处理大规模高分辨率遥感影像，提取建筑物的边界和特征，是一个重要的挑战。
城市环境中存在多样性的建筑物类型，包括住宅、商业、工业等。
这些不同类型的建筑物在遥感影像上表现出不同的特征，需要采用不同的算法和方法进行提取。
因此，如何实现对多样性建筑物类型的精确分类和提取，是另一个挑战。
基于高空间分辨率遥感影像的土地利用信息提取的开题报告
基于高空间分辨率遥感影像的土地利用信息提取的开题报告一、研究背景和意义土地利用信息是国土规划和资源管理的重要组成部分，也是环境评价和生态保护的基础数据。
传统的土地利用调查和监测方法主要依靠地面实地调查，数据采集成本高、周期长、难以满足快速更新信息的需要。
而遥感技术具有高时空分辨率、覆盖广、快速获取等特点，可以快速提取大区域、多时相的土地利用信息，成为土地资源监测、规划与管理的重要工具。
在遥感技术中，高空间分辨率遥感影像在土地利用信息提取中具有重要作用。
高空间分辨率遥感影像可以精确地反映土地利用的空间分布特征，提高对细小空间结构的识别能力，约束分类精度，使得土地利用信息提取精度和效率大大提高。
因此，在高空间分辨率遥感影像土地利用信息提取方面的研究，具有重要的理论意义和实际应用价值。
二、研究内容和方法本研究旨在利用高空间分辨率遥感影像，提取具有丰富信息的土地利用数据。
具体研究内容主要包括以下几个方面：1.高空间分辨率遥感影像的获取和预处理，主要涵盖高分辨率卫星数据的获取、预处理（地理校正、大气校正、几何校正等）。
2.土地利用分类方法研究，主要包括最大似然分类、支持向量机分类、神经网络分类等方法的比较和应用。
3.土地利用信息提取结果的精度评价研究，主要采用混淆矩阵分析方法对分类结果的精确性进行评价。
4.土地利用变化检测，通过比较不同时间的土地利用分类结果，研究土地利用的变化情况，分析其原因和趋势。
三、研究预期成果本研究将通过高空间分辨率遥感影像在土地利用信息提取中的应用，以提高土地利用信息的获取效率和精度，推动土地资源的管理和规划工作。
预期成果主要包括：1.获取高空间分辨率遥感影像，并利用GIS软件进行预处理和图像分类，得到土地利用数据。
2.比较不同的土地利用分类方法，选择最优方法，并对分类效果进行评价。
3.通过土地利用变化检测，分析土地资源的变化趋势，提出相应的管理和规划建议。
四、研究工作计划及时间安排1. 第一年收集高空间分辨率遥感影像数据，实现遥感影像的获取和基础处理（地理校正、大气校正、几何校正等）。
基于高分辨率遥感影像的南京市建成区提取
基于高分辨率遥感影像的南京市建成区提取1. 引言随着遥感技术的发展和高分辨率遥感影像的普及，遥感影像在城市规划和管理中的应用越来越广泛。
南京作为中国重要的省会城市，城市建设规划和管理对高分辨率遥感影像的使用需求十分迫切。
其中，南京市建成区的提取是一个重要的任务，它有助于城市规划和土地利用分析。
本文将介绍基于高分辨率遥感影像的南京市建成区提取方法。
2. 方法2.1 数据获取在本研究中，我们使用了南京市的高分辨率遥感影像数据作为研究对象。
这些数据可以从南京市国土资源和规划局获得。
高分辨率遥感影像数据通常包括多个波段，如红色、绿色和蓝色波段。
2.2 预处理在进行建成区提取之前，我们需要对遥感影像数据进行预处理。
预处理旨在消除图像中的噪声和增强建筑物的特征。
常见的预处理方法包括图像去噪、边缘增强和颜色调整等。
2.3 物体检测建成区提取可以通过物体检测算法实现。
物体检测算法的目标是识别图像中的建筑物，并将其与其他非建筑物进行区分。
常见的物体检测算法包括基于特征提取的方法和基于机器学习的方法。
在本研究中，我们将采用基于机器学习的方法，具体来说，使用支持向量机（SVM）算法进行建成区提取。
2.4 数据分类在建成区提取之后，我们需要将提取结果进行分类，以区分建筑物和其他类型的区域。
常见的分类方法包括像素级分类和对象级分类。
在本研究中，我们将采用像素级分类方法，即将每个像素分类为建筑物或非建筑物。
3. 实验步骤3.1 数据准备首先，我们需要获取南京市的高分辨率遥感影像数据，并进行预处理。
预处理步骤包括去噪、边缘增强和颜色调整。
3.2 特征提取和训练接下来，我们需要提取建筑物的特征，并利用这些特征训练支持向量机模型。
特征提取方法可以包括纹理特征、颜色特征和形状特征等。
3.3 建成区提取使用训练好的支持向量机模型，我们可以对整个南京市的遥感影像进行建成区提取。
提取的结果将包括一个建筑物掩膜，以及一个像素级的建筑物分类结果。
高光谱遥感技术在土地利用中的应用
高光谱遥感技术在土地利用中的应用高光谱遥感技术是一项利用光谱数据对区域进行识别和分类的技术。
利用这种技术，可以获得多波段光谱数据，通过对该数据进行处理和分析，可以得到有关土地利用、植被覆盖、土壤类型、水资源等方面的信息。
这项技术已经被广泛应用于农业、森林、城市规划、环境保护、气候变化等领域。
下面，我们将重点讨论高光谱遥感技术在土地利用中的应用。
土地利用是人类活动对土地资源进行优化配置的过程。
在实践中，土地利用可以分为农业、林业、城市建设、工业和生态环境等领域。
高光谱遥感技术可以帮助我们获取土地利用的精确信息，为土地资源的合理配置提供科学依据。
下面将从农业、林业和城市建设三个方面分别探讨高光谱遥感技术在土地利用中的应用。
一、高光谱遥感技术在农业中的应用农业是国民经济的重要部分，而精准农业则是农业现代化的重要趋势。
高光谱遥感技术可以获得植被的光谱信息，通过对该信息处理和分析，可以获取农作物的生长情况、叶片营养水平等信息，从而精准地预测农作物的丰收率。
同时，高光谱遥感技术还可以帮助农民实施精准施肥、精准灌溉、精准除草等措施。
通过这些措施，可以提高农业生产效率、减少肥料和药物的使用量，从而实现可持续农业生产。
二、高光谱遥感技术在林业中的应用林业资源是我国重要的战略资源之一，林业管理对保护和利用林业资源具有重要意义。
高光谱遥感技术可以获取林区的光谱信息，通过对该信息进行处理和分析，可以获得森林类型、植被养分状态、树种组成等有关信息。
结合其他数据源，可以实现对林区的水文情况、土壤质量、空气质量等情况的监测。
同时，高光谱遥感技术还可以实现对森林灾害的提前预警，指导林业管理部门采取适当措施，防止林区的破坏和生态问题的加剧。
三、高光谱遥感技术在城市建设中的应用城市建设是人类活动的重要领域之一，而城市规划需要建立在对城市环境的充分了解基础上。
高光谱遥感技术可以获取城市的光谱数据，获得城市的植被类型、城市建筑物类型、交通状况等信息。
高光谱遥感图像的信息提取与分类研究
高光谱遥感图像的信息提取与分类研究摘要:高光谱遥感技术已成为了地球观测和环境监测的重要工具。
它通过获取多光谱数据，可以为各种应用领域提供丰富的地表信息。
其中，信息提取与分类是高光谱遥感图像处理中的关键任务之一。
本文旨在对高光谱遥感图像的信息提取与分类研究进行综述，包括信息提取方法、分类算法以及应用领域的案例等。
引言:高光谱遥感图像是在地球观测中获取多光谱数据的一种重要手段。
相比于传统的光谱遥感图像，高光谱遥感图像可以提供更丰富的光谱信息，具有更高的光谱分辨率，能够准确地刻画地表物体的光谱特征。
因此，高光谱遥感图像在农业、地质、环境保护、城市规划等领域具有广泛的应用前景。
一、信息提取方法高光谱遥感图像的信息提取是从图像中挖掘出与特定目标物或表面特征有关的信息。
常用的信息提取方法包括光谱分析、主成分分析、线性无关分解等。
1. 光谱分析光谱分析是高光谱遥感图像信息提取的基础方法之一。
它通过分析不同波长下的反射、辐射或发射数据，来推断不同物质在光谱上的特征。
光谱分析可以用于识别和提取特定物质的光谱特征，例如植被类型、土壤质地等。
2. 主成分分析主成分分析是一种降维方法，通过线性变换将高维光谱数据转换为低维的主成分，以保留尽可能多的数据信息。
主成分分析对高维数据的特征提取具有很强的效果，可以减少计算量，提高分类准确性。
3. 线性无关分解线性无关分解是一种常用的信息提取方法，它将高光谱图像分解为多个线性无关的成分，以提取地表特征。
线性无关分解可以消除光谱上的冗余信息，提高分类的准确性。
二、分类算法高光谱遥感图像的分类是将图像中的像素点分配到不同的类别中，以达到对地表物体进行区分的目的。
常用的分类算法包括最大似然分类、支持向量机、神经网络等。
1. 最大似然分类最大似然分类是一种基于统计学原理的分类方法。
它假设不同类别的像素点服从不同的概率分布，通过计算像素点在各个类别下的概率，将像素点分配到概率最大的类别中。
高分辨率遥感影像在城市规划中的地物提取与变化监测研究
高分辨率遥感影像在城市规划中的地物提取与变化监测研究摘要：本论文探讨了高分辨率遥感影像在城市规划中的关键应用领域，特别是地物提取与变化监测方面。
通过分析不同方法和技术在地物提取和变化监测中的应用，我们发现高分辨率遥感影像为城市规划提供了丰富的地物信息，支持规划决策的制定。
同时，该技术有助于监测城市地物的时空变化，促进城市可持续发展和应对灾害风险。
深度学习方法和多源数据融合技术的不断发展提供了更精确和高效的解决方案。
因此，高分辨率遥感影像在城市规划中的应用具有巨大潜力，为未来城市的可持续发展提供了有力支持。
关键词：高分辨率遥感影像，城市规划，地物提取，变化监测，可持续发展引言：随着城市化进程的不断加速，城市规划变得愈加重要。
高分辨率遥感影像技术在城市规划中的应用已经引起了广泛关注。
这一技术不仅可以提供高精度的地物信息，还能够监测城市的动态变化。
随着卫星、无人机等遥感技术的不断发展，我们拥有了前所未有的能力来更好地理解城市的发展和变化趋势。
本文旨在研究如何充分利用高分辨率遥感影像，以提取城市地物信息并监测其变化。
我们将探讨相关技术的最新进展，并讨论其在城市规划中的实际应用。
通过深入研究高分辨率遥感影像在城市规划中的潜在价值，我们有望为城市规划者提供更多有力的工具，以支持城市的可持续发展和智能化规划。
一：高分辨率遥感影像在城市规划中的地物提取方法高分辨率遥感影像在城市规划中的地物提取方法是一项关键性的研究领域，对于城市规划和管理具有重要意义。
地物提取是从遥感影像中自动或半自动地识别和提取出特定地物类别的过程，如建筑物、道路、植被等，以获取准确的地物信息，支持城市规划和决策制定。
在高分辨率遥感影像中，地物提取涉及到多个关键步骤和技术。
数据获取是地物提取的基础。
高分辨率遥感卫星和无人机等平台提供了丰富的数据资源，这些数据具有高空间分辨率和光谱分辨率，能够捕捉到细微的地物特征。
图像预处理是地物提取的重要步骤，包括辐射校正、大气校正和几何校正等，以确保遥感影像的质量和一致性。
高光谱遥感的城市用地信息提取PPT课件
阴影
在城市遥感中由于云层、建筑物和高大的植被会对太阳光有一定的遮挡而产生阴影,造成 遥感图像中城市地物的难以辨认。阴影覆盖下的城市地物并不能表现出自身的光谱特性,与原 来的光谱差异性较大,对城市地物分类的精度造成很大影响。阴影的光谱曲线和水体的很类似, 对分类精度造成了一定的影响。
展望
高光谱遥感已经成为遥感技术发展和应用领域的热点之一，在地质矿产探测、植被分析 和军事目标探测方面得到了广泛的应用，取得了巨大的社会经济效应。在城市方面的研究和应 用，在发达国家如美国日本等做了大量的研究，在我国研究实例并不多。随着我国城市进一步 发展，越来越多的人居住在第1城5页市/共，1对7页城市环境也越来越重视。而传统的单一地遥感手段和处理 方法已经不能满足实际的需求了。因此，利用高光谱遥感开展城市研究有巨大的理论和应用前 景，但在高光谱遥感的发展中，还存在很多不断丰富和完善的地方，如建立城市典型地物标准 光谱库、解决混合像元问题、阴影的影像等等。
国外不同光谱库地物类型
光谱库名第称7页/共17页
地物类型
JPL
160种不同粒度的常见矿物
USGS
423种矿物、17种植物和一些混合物
IGCP-264
专门研究遥感地物反射光谱特性
ASTER
矿物、岩石等8类
JHU
火成岩、变形岩、沉积岩、雪等
光谱数据库
目前国际上有代表性地物波谱库有 美国喷气推进实验室JPL反射光谱数据库、 美国地质调查局USGS地物反射光谱数据 库、美国约翰霍普金斯大学JHU地物反射 光谱数据库、ASTER地物反射光谱数据库 和IGCP-264数字化地物反射光谱数据库。 具体的国外不同光谱库包括的地物类型和 种类如表所示。
光谱分辨率是指遥感器各波段光谱带宽,表示传感器对地物光谱的探测能力,它包括 遥感器总的探测波谱的宽度、波段数、各波段的波长范围和间隔。若遥感器所探测的波 段愈多,每个波段的波长范围愈小,波段间的间隔愈小,则它的光谱分辨率愈高。
基于高分辨率遥感影像的城市绿地信息提取-以东莞市为例
从图 2 中可知，研究区域内的覆盖物主要有绿地、道路、河流、 建筑物等。运用 ENVI5.2 软件选取其中 3790×3500 像元子区域 作为实验研究区，如图 3 所示，研究范围约为 3.5km。将研究区 域的遥感影像进行假彩色合成处理，通过计算三个波段（Band1、 Band2、Band3）之间的协方差（Covariance），可知波段 2（Band2） 和波段 3（Band3）有很高的相关性，波段 1（Band1）比较独立，
产高分一号卫星（GF-1）的遥感影像进行绿地信息提取研究实验。研究结果表明，东莞市城市绿地信息提取结果较为理想，总体精
度达到 92.56%，Kappa 系数为 0.89。
关键词 ：城市绿地 ；高分遥感 ；东莞市 ；Kappa 系数
doi ：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.10.052
大气校正是为了消除大气和光照等因素对地物反射的影响， 消除大气分子和气溶胶散射的影响。根据本文进行绿地信息提 取的应用需求，选取大气校正扩展模块中的快速大气校正工具 （QUAC），自动从图像上收集不同物质的波谱信息，获取经验值
完成高光谱和多光谱数据的快速大气校正。将高分遥感影像进行 快速大气校正处理，并定位到绿地，分别选取大气校正前后的光 谱曲线，从实验结果可知经过大气校正后的光谱曲线更为真实。
通过对东莞市研究区域的高分一号卫星影像进行反复试验和 测试，从测试结果可知，不同类型的城市绿地遥感影像呈现出不 同的特征，主要差别体现在植被指数和矩形化指数两个特征上。 此外，从提取结果可知，在此研究区域内，公园绿地主要分布在 社区所在区域 ；生产绿地主要分布在各个镇中心区域 ；附属绿地 主要分布在居住区内部。除了极个别绿地信息未被提取出来，其 余地区的绿地提取结果均正确。
基于高分辨率遥感图像的城市绿地提取与分类研究
基于高分辨率遥感图像的城市绿地提取与分类研究近年来，城市化进程快速发展，城市绿地的保护和管理成为面临的重要问题。
高分辨率遥感图像作为城市绿地提取和分类的重要数据源，具有广泛的应用前景。
本文将基于高分辨率遥感图像，对城市绿地的提取与分类进行研究。
首先，我们需要了解高分辨率遥感图像的基本特征。
高分辨率遥感图像具有较高的空间分辨率和丰富的光谱信息，可以提供更为细致全面的城市地表信息。
通过利用高分辨率遥感图像中的光谱、纹理、形状等信息，可以实现对城市绿地的提取和分类。
在城市绿地的提取方面，我们可以采用基于像素级的方法。
首先，我们可以通过阈值分割的方法将图像中的绿色区域提取出来。
然后，可以采用形态学操作来去除噪声，进一步优化提取结果。
此外，可以利用连通区域分析的方法来将离散的绿地区域连接起来，形成完整的绿地边界。
除了像素级的提取方法，我们还可以利用目标级的方法进行城市绿地的提取。
目标级的方法一般包括目标检测和目标识别两个步骤。
在目标检测方面，我们可以利用机器学习的方法，如支持向量机、随机森林等，训练一个分类器来检测出图像中的绿地目标。
在目标识别方面，可以利用深度学习方法，如卷积神经网络，对绿地目标进行识别和分类。
在城市绿地的分类方面，我们可以基于高分辨率遥感图像提取的特征进行分类。
一种常用的方法是基于特征向量的分类方法，通过提取图像中的纹理、形状等特征，构建特征向量，并利用机器学习算法对绿地进行分类。
另外，可以利用深度学习方法，如卷积神经网络等，来实现对绿地类别的自动识别和分类。
此外，在城市绿地提取与分类的研究中，还可以考虑利用多源数据进行综合分析。
除了高分辨率遥感图像，还可以利用地理信息系统（GIS）数据、全球导航卫星系统（GNSS）数据等进行辅助分析，提高绿地提取与分类的精度和准确性。
总结起来，基于高分辨率遥感图像的城市绿地提取与分类研究具有重要的研究价值和应用前景。
通过利用高分辨率遥感图像中的光谱、纹理、形状等信息，可以实现对城市绿地的快速、准确的提取和分类。
高光谱遥感影像的信息提取与应用研究
高光谱遥感影像的信息提取与应用研究高光谱遥感影像是近年来迅速发展起来的一种高精度遥感技术。
相比于传统的遥感影像，高光谱遥感影像可以提供更加丰富、细致的数据信息，能够更好地反映地面对象的物理和化学特性，具有广泛的应用前景。
本文将着重探讨高光谱遥感影像的信息提取与应用研究。
一、高光谱遥感影像的信息提取1.高光谱遥感影像的数据特点高光谱遥感影像相比于传统的遥感影像具有较高的光谱分辨率。
该技术可以将地球表面的反射光谱分为数百或数千个波段，获得更加详细的图像信息。
由于数据量极大，因此提取高度纯净的信息，需要学者们从多个维度上进行分析。
2.信息提取的方法信息提取方法在很大程度上决定了高光谱遥感影像的应用价值。
常见的信息提取方法包括：基于像元特征分析的方法、基于物质光谱匹配的方法、基于深度学习的方法等。
不同的方法适用于不同的应用场景，需要根据实际情况进行选择。
3.信息提取的应用高光谱遥感影像的信息提取可以广泛应用于自然资源管理、环境保护、城市规划等领域。
例如，在农业领域中，可以通过提取作物的生长状态信息，实现真正意义上的精准农业，提高粮食产量和质量。
此外，高光谱遥感影像的信息提取还可以帮助分析矿产资源、水资源和土地利用情况等。
二、高光谱遥感影像的应用研究1.农业领域在农业领域，高光谱遥感影像的应用主要体现在作物监测、土壤养分评估、灾害监测等方面。
例如，通过分析高光谱遥感影像中的叶绿素、植被指数等参数，可以对农作物的健康状态进行评估。
此外，在危害性灾害如病虫害和气象灾害等方面，也可以通过高光谱遥感影像来进行预警和监测。
2.环境保护领域在环境保护领域，高光谱遥感影像的应用主要体现在水体监测、气体监测等方面。
通过对高光谱遥感影像中的水体类别、浊度、富营养化度等参数进行分析，可以判断水体是否存在污染物，以及是否需要进行入河口治理等措施。
此外，在大气污染方面，也可以通过高光谱遥感影像来预测空气质量等指标。
3.城市规划领域在城市规划领域，高光谱遥感影像的应用主要体现在环境评估、景观设计等方面。
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库、美国约翰霍普金斯大学JHU地物反射
光谱数据库、ASTER地物反射光谱数据库 和IGCP-264数字化地物反射光谱数据库。 具体的国外不同光谱库包括的地物类型和 种类如表所示。
院空间技术中心编写了 “中国地球资源光谱信息
资料汇编”，其中包含岩石、水体、农作物等 1000条地物的光谱曲线;2005年,北京师范大学建 立了包含植被、岩矿、水体三种地物的中国典型地 物反射光谱数据库,同时结合了光谱库、图像库、
自从20世纪70年代 始,我国的遥感研究学者 们也陆续建立起了10多个反射光谱数据库。从 1978年腾冲遥感试验,我国正式 始了地物反射光谱 测量研究；20世纪80年代,中科院空间科技中心在 宁芜地区获得各种光谱曲线1000多条；中科院遥 感所测量了 277种中国典型地物的反射光谱；中科
目前国际上有代表性地物波谱库有 美国喷气推进实验室JPL反射光谱数据库、 美国地质调查局USGS地物反射光谱数据
高光谱遥感的城市用地信息提取
概述
高光谱分辨率遥感在电磁波谱的可见光、 近红外、中红外和热红外波段范围内，获取许 多非常窄的光谱连续的影像数据的技术。其成 像光谱仪可以收集到上百个非常窄的光谱波段 信息。 高光谱遥感是当前遥感技术的前沿领域， 它利用很多很窄的电磁波波段从感兴趣的物体 获得有关数据，它包含了丰富的空间、辐射和 光谱三重信息。高光谱遥感的出现是遥感界的 一场革命，它使本来在宽波段遥感中不可探测 的物质，在高光谱遥感中能被探测。 国际遥感界的共识是光谱分辨率在λ /10数 量级范围的称为多光谱(Multispectral)，这样 的遥感器在可见光和近红外光谱区只有几个波 段，如美国 LandsatMSS，TM，法国的SPOT 等；而光谱分辨率在λ /100的遥感信息称之为高 光谱遥感(HyPerspectral)；随着遥感光谱分辨 率的进一步提高，在达到λ /1000时，遥感即进 入超高光谱(ultraspectral)阶段。
优势
光谱分辨率高
传统多光谱遥感图像光谱分辨率一般大于100nm,且仅有几个波段,而高光谱遥感光谱分辨
率达到纳米级,一般10-20nm。研究表明,地表物质在0.4-2.5um光谱区间内均有可以作为识别标 志的光谱吸收带,其带宽约20-40nm,成像光谱仪的高分辨率可以捕捉到这一信息。 图谱合一 高光谱遥感获取的地表图像包含丰富的空间、福射和光谱三重信息。这些信息表现了地物 空间分布的影响特征,同时也可能以其中某一像元或像元组为目标获得它们的福射强度以及光谱 特征。 光谱波段多 在某一光谱段范围内连续成像。成像光谱仪能够获得地物在一定范围内连续的精细的光谱 曲线,它真实记录了入射光被物体所反射回来的能量百分比随波长的变化规律。这些光谱知识通 过不同的表现和组合方式可以转化为不同的特征,可以为目标探测和识别提供更广泛的特征分析 空间。
裸露的红砖光谱曲线
阴影
在城市遥感中由于云层、建筑物和高大的植被会对太阳光有一定的遮挡而产生阴影,造成
遥感图像中城市地物的难以辨认。阴影覆盖下的城市地物并不能表现出自身的光谱特性,与原 来的光谱差异性较大,对城市地物分类的精度造成很大影响。阴影的光谱曲线和水体的很类似, 对分类精度造成了一定的影响。
路面光谱特征
沥青路面光谱曲线
水泥路面光谱曲线
城市道路根据铺面所用的材料的不同可以分为浙青路、水泥路、柏油路 等。在城市的公园、步行街、广场等市民活跃的地方会有大理石路面,在学校 里会有塑胶跑道。这些路面的光谱曲线在形状上很类似面光谱曲线
城市建筑物光谱特征
水 泥 混 凝 土 光 谱 特 征
概述
以成像光谱技术为依托,高光谱遥感利用地物的分子光谱吸收和微粒散射特性在探测和 识别地表和大气的物质种类、评价和测量光谱所反映出的物质含量、确定一个光谱混合的 空间单元内各组分的面积比、描绘各类地物的空间分布、通过周期性的数据监测各类地物 的变化等应用领域发挥了越来越大的作用。采用成像光谱数据对城市地物从光谱特征上进 行精细分类识别,这一点是非常有意义的。
高光谱成像仪的发展
不同的物质都有它自己特有的谱分布, 成像光谱仪对目标进行光谱探测,就是以物
质对电磁波的反射和福射特性作为依据,根
据搭载平台的不同,分为机载成像光谱仪和 星载光谱仪系统两种。 AVIRIS是美国JPL 发的著名机载系统, 在高光谱遥感应用技术研究方面起到了开
创性的重要作用,经过多年不断改进,在信噪
知识库和模型库。
城市典型地物类别与具体分类 地物类型 水体 植被 裸土 人工表面 其他 具体代表与分类 河流、湿地、清洁水体、污染水体 公路绿化带、公园和小区的各种植被、树木、草地 城市中未开发的土地、土路 沥青路、水泥路、大理石路面、红色塑胶跑道、水泥混凝土屋顶、红色屋 顶、蓝色屋顶、橡胶表面 裸露的红砖、建筑垃圾和岩石原料
比方面性能优良。 Hymap为澳大利亚Integrated Spectronics公司开发的机载扫描型成像光谱仪,是商业化光机
扫描型高光谱成像仪的代表设备。AHI是长波红外成像光谱仪,在7-12.5 μ m波段进行高空间分辨率、
高信噪比的光谱成像,最初的设计目标是用于地下矿藏探测应用的研究。 OMIS是我国自主研发的光机扫描型机载成像光谱仪,由中科院上海技术物理研究所研制,已经成 功运行多年,是国际上具有代表性的系统之一。在生态环境调查,海洋水环境遥感等许多领域得到了 广泛的应用。
技术,因此光谱库是高光谱遥感应用的基础数据库。
国外不同光谱库地物类型 光谱库名称 JPL USGS IGCP-264 ASTER JHU 地物类型 160种不同粒度的常见矿物 423种矿物、17种植物和一些混合物 专门研究遥感地物反射光谱特性 矿物、岩石等8类 火成岩、变形岩、沉积岩、雪等
光谱数据库
原理分析
高光谱遥感与传统多光谱遥感相比,
同时包含有地球表面的图像和地物的光
谱维信息,是一种综合性的遥感技术,具有 谱段连续和图谱合一的特征。在一定的 波长范围内,比如可见光到近红外波段或 者可见光到短波红外波段,这些相邻波段
存在光谱重叠,导致可以连续光谱成像,那
么连续的光谱曲线就可以从高光谱立方 体的图像像元中被提取出来,如下图所示 这就是光谱的“指纹效应” 。根据高光 谱成像光谱仪得到的图像,利用所记录观 测到的各种地物精细光谱信息,可以对地 物的细节信息进行反演。高光谱遥感技 术图谱合一的性质为遥感应用从定性分 析转变到定量分析奠定了技术基础。
光谱数据库
高光谱遥感数据由于光谱非常精细,地物类 型非常多,例如仅仅小麦,不同品种、不同生长阶段、 不同营养状况、甚至不同地域生长,其光谱都会存 在微小差异,这些差异不仅可以消除分类的时域和 空域特征,还可以用来进行更精细的定量化分析,这 需要数据库的支持。运用数据库技术可以提高遥 感信息的管理与分析能力,提高数据信息提取的水 平,同时为地物的识别和匹配应用提供基础。没有 数据库的支持,只能进行小区域的人工辅助的分类 和应用,无法成为一种可以普遍或者大范围应用的 光谱库中包含由光谱仪在野外或者实验室测 得的各类地物反射光谱数据的集合。不同的地物具 有不同的光谱特征,这已成为利用高光谱遥感数据识 别地物和提取地表信息的主要思想和手段。由于高 光谱遥感数据巨大的数据量和城市地物光谱的复杂 性,建立城市地物光谱库是非常必要的。光谱库能够 为城市地物分类提供城市地物的参考光谱,可以应用 到对像元的分类;光谱库在准确地解译遥感图像信息、 提高遥感城市分类识别水平和精度、快速地实现城 市地物的匹配都起着至关重要的作用。
月球矿物制图仪M3具有高空间和高光谱分辨
率、高信噪比的特点,其光谱范围扩展到2.5-3μ m 的波段,以探测少量OH和H2O成分的存在。 我国也已成功发射了星载成像光谱系统。这些 星载成像光谱系统的光谱范围从可近红外、短波红 外至热红外波段,波段数从几十个到几百个,光谱分 光方式有棱镜、光栅和傅里叶变换方式,成像方式 有线阵探测器光机扫描方式和面阵探测器推帚方式。 Hymap影像
光谱库、解决混合像元问题、阴影的影像等等。
谢谢！
建 筑 沥 青 光 谱 特 征
白 色 橡 胶 涂 层 光 谱 特 征
蓝 色 涂 料 屋 顶 光 谱 特 征
城市建筑物光谱特征
对于城市建筑物而言,在 高光谱遥感数据中采集的只 是屋顶的光谱信息。由于不
同的建筑物的屋顶的建设材
料不同,会导致建筑物的光谱 曲线不同,从而将不同的建筑 物区分出来。城市中的建筑 物屋顶的材料包括有:水泥、 沥青、石棉瓦、各种颜色的 涂料和铁皮等。
展望
高光谱遥感已经成为遥感技术发展和应用领域的热点之一，在地质矿产探测、植被分析
和军事目标探测方面得到了广泛的应用，取得了巨大的社会经济效应。在城市方面的研究和应
用，在发达国家如美国日本等做了大量的研究，在我国研究实例并不多。随着我国城市进一步 发展，越来越多的人居住在城市，对城市环境也越来越重视。而传统的单一地遥感手段和处理 方法已经不能满足实际的需求了。因此，利用高光谱遥感开展城市研究有巨大的理论和应用前 景，但在高光谱遥感的发展中，还存在很多不断丰富和完善的地方，如建立城市典型地物标准
光谱分辨率是指遥感器各波段光谱带宽,表示传感器对地物光谱的探测能力,它包括 遥感器总的探测波谱的宽度、波段数、各波段的波长范围和间隔。若遥感器所探测的波 段愈多,每个波段的波长范围愈小,波段间的间隔愈小,则它的光谱分辨率愈高。 高光谱分辨率成像光谱遥感,利用地表物质与电磁波的相互作用及其所形成的光谱福 射、反射、透射、吸收及发射等特征研究地表物体(包括大气),将地物性质的光谱与其空 间和几何关系的图像结合在一起,并获取包含了丰富的空间、辐射和光谱三重信息。
水体光谱特征
城市中的水体情况较复杂,有湖泊水,环城河水,湿 地净化水,生活生产污水,人工景观水等。水本身 的光学性质和水体的状态共同决定水体的光谱特 征,不同浑池程度的水的光谱特征也会有较大的差 别。
植被光谱特征