高分遥感技术

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高分遥感技术范文第1篇

关键词：遥感影像；车辆提取；交通检测

中图分类号：TP751 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）36-0173-02

1 前言

当前，遥感技术迅速发展，高分辨率遥感影像的研究工作更加广泛且有效，由于其清晰度高、信息存储丰富以及现实性强等特点，使得遥感影像已成为人类获取地球空间信息的重要数据源。同时基于高分影像对小尺寸的目标提取逐渐成为研究热点，如对车辆目标的识别，依据目标的光谱特征、空间几何特性等获取道路车辆的点信息，从而利用一定范围内点密度信息的分析对城市地区拥堵问题具有实际应用价值。但由于影像存在复杂的结构使本身所包含自然特征和人工地物的关系繁琐，提取信息会受到各类噪声的影响，例如在本文针对北京城区交通道路上车辆提取的研究中，诸如路面上的交通线、建筑物、绿化树木的阴影、行人等路面噪声变得不可忽视，因为这些噪声所带来的误差使所提取的车辆信息不完整且存在个别错误。

2 技术原理

车辆信息的提取工作主要是利用了遥感影像中车辆所具有的光谱特征和块状特征。块状特征即遥感影像中的车辆所表现出来的规则的大小方块，车辆的形状近似矩形，而且面积偏小且范围集中，车顶的纹理材质也与周围地物有所区别，故利用其矩形方块特征能很好与道路分界护栏、交通车站站顶等区分开。然而，在遥感影像的获取和传输过程中，噪声及光照等不可避免地会使影像丢失一些细节，从而造成了图质退化，对于后期图像信息的提取和处理影响较大，故而对影像的增强处理必不可少。该操作可以有效改善影像质量，对影像中某些特性的视觉增强效果显著。然后，经过低通滤波处理，可以去掉影像中一些高频的噪声点，再恰当地使用锐化高通滤波突出边缘特征，更加方便后续车辆信息的提取工作。

接着，对试验区域的车辆信息采用影像分割技术进行提取，目前所知的图像分割方法有基于区域分割方法、阈值的分割方法、边缘检测方法等，而本文基于envi的车辆提取研究主要采用基于边缘的分割算法，这种算法计算效率高，而且要产生多尺度分割结果仅需一个输入参数。在进行分割操作时，首先要_定分割阈值，由于分割后的图斑多少与尺度的选择紧密相关，为了能尽量分出很少的图斑通常选择高尺度影像分割。分割效果的好坏一定程度决定了分类效果的精确度，通过不断的试验选择一个理想的分割阀值，通过选取合适的阈值可以去除很多零散的噪声点，尽量分割出较好、较完整的边缘特征，其基本原理是通过不同阈值的设定，将影像的像素点拆分若干类。在整个过程中，较难处理的就是图像平滑过程中会隐去一些边缘信息，而锐化过程又会增加很多不必要的噪声，在多次实验中发现依经验手动选取阈值的效果往往比较好。

最后，要提取出感兴趣的车辆信息，使用边缘提取算法效果不错。在基于envi的实验中采用了基于边缘检测分割，较完整的提取出道路中的车辆信息，包括其中较暗的一些车辆，可以达到最佳效果；而如果采用基于亮度的检测算法则会漏掉许多光谱信息不满足的车辆，造成实验效果的不准确、不理想。

3 技术流程

对影像通过rpc矫正、配准和融合后，即可通过特征提取方法对高分遥感影像中较拥堵路段的车辆进行提取。此部分选用2015年2月17日上午11时22分影像中崇文门内大街路段作为试验对象，展开本文的研究。

1）对影像中崇文门内大街区域的车辆信息进行增强操作。为减少错误提取及漏检率，提高车辆提取操作的准确性，我们需要采用影像增强的办法突出影像中一些较暗的车辆信息，并加强车辆与其他地物的差别。根据试验要求，我们采用了直方图均衡化、线性滤波及同态滤波三种增强方法进行试验比较，以选择效果较好的一种作为试验依据。通过试验发现，利用直方图均衡化方法处理影像后，影像的整体亮度增加，原本较暗的车辆信息变得明显，但是由于直方图处理是整体拉伸凸显的灰度，所以在原本较亮的车辆周围的地物也变得比较亮；而同态滤波对影像的增强操作效果也不错，与直方图处理相比，仅仅是车辆的信息更明显，这主要是因为反射量在不同地物的交界处是急剧变化的，但是在车辆周围产生了许多细小的噪声点，这些噪声点对车辆的提取也会有一定程度的阻碍；线性滤波增强较之前两种方法产生的噪声点相对较少，并较好反映了车辆与地物的光谱差别，而车辆信息的显示效果也有明显的增强，故通过比较认为，选用线性增强的方法更为适合。如下图1、图2所示，未经线性增强和经线性增强后的影像中的车辆信息明显度差别较大：

2）对所选影像区域进行图像分割。该实验根据临近像素亮度、颜色、纹理等对影像进行分割，通过基于边缘检测的算法较好完成了图像分割的操作，如图3所示。

3）在完成对影像的分割操作后，接着提取该影像的总车辆特征。在试验中，为提取得到车辆信息，主要利用了与几何形状、面积等相关的特征以及光谱、纹理特征。 在多次试验中，首先使用矩形度和面积等特征找出影像中与车辆面积和形状相近的对象，再利用光谱特征进一步优化提取要素，发现一些前两步没有找出的对象，最终得到试验区域（崇文门内大街）整体的车辆提取shp文件，如图4所示。

在特征规则的选取过程中，要达到较好的效果，一定需要反复多次细致地调节参数，得到信息提取效果图如图5所示。

通过基于规则的特征提取方法得到如上图的提取结果后，接下来便是对车辆信息进行量化分析，以判断该条道路上的交通拥堵级别。该部分试验主要基于arcgis的空间分析功能，载入对崇文门内大街试验影像进行提取操作后所得到的车辆信息shp文件，利用feature to point工具将车辆的面状信息转化为点信息，如图6所示：

4 结论

本论文以高分二号遥感卫星影像作为研究来源，采用边缘检测算法和规则分类办法对道路车辆信息进行提取，并利用该提取信息进行空间分析得到道路交通拥堵状况。从实验结果看，高分辨率遥感影像通过线性增强后排除了噪声影响并强化了车辆与其他地物的灰度差别，后采用边缘检测算法分割影像能更有效地提取车辆信息，结果的正确率和识别率都保持在80%以上。但是，现阶段在高分辨率遥感影像上提取车辆信息依旧面临较多问题，试验中发现，在对一定范围内、特定时刻的车辆信息的提取过程中，在树荫、楼房阴影、立交桥上车量信息在影像上是看不见的，在某些对比度很高的影像上，如果车辆正好处于房屋的阴影区，也是很难被检测到的。所以在这些方面，还需要某些特定的算法对影像对象的特征进一步的试验和总结。

参考文献：

[1] 张素兰.基于卫星遥感影像的交通状态判别研究[D].北京交通大学，2010.

高分遥感技术范文第2篇

随着经济和社会发展，航空技术和航天技术也有了很大的发展。遥感作为一种新兴的技术最近几年来被运用到各个行业当中，并且发挥着十分重要的作用。比如遥感技术在全国地质灾害分布图以及防治图的编制工作中发挥着很强大的作用，同时在对滑坡泥石流等地质灾害进行监测方面也有特别大的帮助。本文介绍了高分辨率遥感影像在地质灾害调查中的应用和其发展趋势。

1 传统影像在地质灾害调查中遇到的难题

从20世纪80年代开始，我国在地质灾害调查项目中逐渐引入了遥感技术。传统的影像在地质灾害调查中存在着以下的不足：

1）光谱分辨率低，不能很好地满足解译的需求，对岩石的性质的分辨能力十分的有限。在地质勘探的过程当中，除了某些个别的情况之外，传统的影像很难直接用于直接找矿石。

2）空间分辨率低，在一般的情况下不容易直接被利用进行地质勘探工作，而是需要根据该地区在几万年来地质演变的过程当中和地质构造演变的分布进行调查工作，而传统的影像不能满足地质构造细致化解体的需求。

3）时间方面的分辨率较低，不能够满足信息化的地质分析的需求。传统的影像制作周期较长，分辨率比现在遥感技术影像低很多，在地质灾害调查程度上，很难与现在的地质情况相对接，会阻碍地质信息化建设的发展，最终阻碍我国地质勘探方面的进步。

2 遥感调查的工作及其方法

在我国2014年开始实施的《滑坡及泥石流灾害调查规范》中，调查的具体方法大致可以按照时间发展顺序来进行：对调查区资料的收集、利用遥感技术进行调查、人工地面检查、地球物理的探测、山地方面的工程、钻探、进行简单测试与进行试验活动。因此，利用遥感技术进行调查，在灾害的调查防治中处于导向的地位，最后将调查的结果以高分辨率的遥感影像作为点底图，通过进行多方面数据的融合，然后进行分析，可以提高野外调查工作的速度和准确率。利用遥感进行调查的方法和作用如下：

1）对收集到的资料进行归纳和总结：根据人工调查的对象，我们可以利用高分辨率的航空遥感影像，将以往受过灾的地点进行收集，使用正确的坐标将其标注，最后投射到遥感影像当中，对后面进行调查和野外的部署活动提供正确的指导。

2）对地质灾害进行解释：遥感解释作为遥感地质灾害调查中的最重要的手段，高分辨率的航空遥感养生可以作为解释工作的一个很好的平台。遥感地质灾害解释的工作主要包括确定受灾的分布特征、解释地质灾害的类型规模，以及其位移特征、发展趋势，最后再对其危害程度和范围进行评估和评价，最终通过野外工作人员的验证后制作成为解释卡。

3）对项目的统筹兼顾。遥感调查在地质灾害中的运用，与传统的钻探等专业的方法有很大的不同。现代信息技术中既可以形成单独的报告内容，同时也可以贯穿其中所有项目的工作。虽然遥感技术所得到的只是图像，但是经过现代信息技术的加工和处理，再结合其他信息，可以制作出很多的效果图。无论是传统地面调查还是其他的调查都可以将遥感影像作为前期的分析资料。由此可见，高分辨率航空遥感影像在实际的生活中的作用是十分强大的。

3 对标志和结果进行解释和翻译

1）崩塌。崩塌形成的地方的下方为崩塌堆积物，主要发生崩塌的部位可以看到很明显的断壁，这种情况在高分辨率的遥感图像上，特别容易被识别。崩塌形成的特征主要包括：形成的地带多在河谷或者断崖的两侧，崩塌之后形成的物质会在坡角形成堆积物，一般会呈现为锥状。崩塌以后的地区一般不长植被，会形成坡度较陡的条形，容易被遥感所感知。

2）滑坡。在一般的情况下，遥感图像上对滑坡体的识别最主要的是包括对滑坡体特定的地貌及其平面形态和水系特征等方面的特征。在遥感图像中，有时候会受到人工活动的影响，在其形态上和地貌的部位特别容易和人工所形成的梯田相混淆，给最后的制图阶段造成一定的困难。

3）矿山。在开矿较多的地区（如山西大同和江西的上饶地区），与矿山开发的活动相关的解译内容主要包括地上的露天开采、地下的钻探开采、矿山建筑、中转的场地等等。在我们新技术的遥感影像上面显示，地面上的物体界限非常分明、色彩很鲜艳，与此同时，纹理比较粗糙，比较难识别，纹理也有很不规则的斑块或者条纹，再一个特征就是亮度与其他地质地貌有很大的不同，在遥感影像中显示的特征很明显。

4 结论及建议

近些年来，我国把遥感这项新的技术应用在了地质灾害的调查与研究当中，对于地质灾害这方面总结并且探索出了合理的调查与分析方法，遥感技术成为地质灾害防范与治理中一种新的表现方式，也即将成为地质灾害防治中主要的研究方向。通过对地质灾害发生地点的调查项目作为其研究和分析的基础，通过新兴的遥感调查进行分析和总结后，可以分析出遥感技术对整个受灾和救灾项目中的作用进行相关论述。

?C上所述，如果对江西上饶地区地质灾害进行监测的话，利用遥感技术可以知道其规模一般是数百到数千立方米，植被的分布非常茂盛，并且分布不均，所以我们采用高分辨率为主、多光谱的形式为辅助，多种信息技术相结合的方式作为上饶地区的遥感地质灾害调查的主要方法。

高分遥感技术范文第3篇

关键词：遥感技术；发展现状；未来趋势

中图分类号：TP79 文献标识码： A 文章编号： 1674-0432（2013）-22-14-1

遥感技术为我国解决国土资源管理方面提供大量的帮助。下面笔者就我国国土资源管理技术中遥感技术的发展现状及其未来的发展趋势谈谈自己的看法。

1 遥感技术在我国国土资源管理技术中的发展现状

1.1 数据库中储存的数据不够丰富

随着改革开放的不断深入发展，我国对新科技的重视程度越来越高。虽然我国是一个地大物博，资源丰富的国家，但是由于人口众多，使得我国的人均占有率远远低于其他国家，因此对国土资源进行合理的管理是非常必要的。但是，由于我国对国土资源管理方面使用遥感技术的时间还不是很长，而且，虽然现在国内已用“遥感三号”、“遥感四号”等高科技遥感技术对国土进行检测，但是由于这些技术还不够成熟，使得许多的数据还不能被一一地检测出来并进行存储，从而导致数据库中存储的数据还不够丰富。

1.2 资金短缺

众所周知，我国的科技正在日新月异地发展着，但是由于起步和发展的时间还不是很长，致使许多技术还不够成熟，还需进一步的扩展和提升。目前，我国许多自主研发的遥感工具中的卫星分辨率还相对较低，而且成像所需的周期也比较长。因此，为了获得多时相、高分辨率的遥感信息资源、资料和数据，我国就必须从国外进行采购。而目前我国在国土资源管理方面所使用的许多遥感数据和遥感资料都是从国外购买的，这花费了我国大量的资金，从而导致资金的短缺。

1.3 技术不先进

我国国土资源管理方面所需的遥感监测数据必须是高分辨率的遥感数据，因为，只有这些数据才能够可靠、准确地为有关部门提供相关的土地方面的信息及数据，也才能够满足我国国土资源管理方面的日常管理和生产需要。目前，我国对中分辨率的遥感数据的科学研究和应用已经比较成熟和可靠。但是，由于我国在信息提取技术和纹理的自动分类等部分关键技术方面还存在较大的问题和欠缺，因此还不能够完全满足我国的需求，同时，我国的高分辨率遥感技术中的影像信息自动化水平依旧处于较低的位置。因此，我国必须要加大研究力度，改变技术方面存在的缺陷。

2 遥感技术在我国国土资源管理技术中的未来趋势

由于遥感技术所拥有的四大特点：（1）能够较大面积地对同一地区进行同步、全面的观测，并且能够不受地形和各种阻碍物影响；（2）能够在较短的时间内对同一地区进行多次的探测，并及时的将信息反馈回来；（3）能够从多方面对同一地区进行探测，以便获得更加全面的信息；（4）高科技的遥感技术与传统的技术相比，性价比更高，具有较大的实用价值和社会价值。因此遥感技术将会成为我国未来国土资源管理技术中的重要手段之一。

2.1 对国土的利用情况进行检测和调查

基于我国地大物博、资源丰富，但人均占有量低的基本国情，未来我国必将对土地资源的利用情况进行严格的检测和调查。同时，由于我国气候条件、地质条件的限制，使得我国的土地测量工作面临着众多的挑战。然而，遥感技术的使用却能够很好地解决这些方面的难题，并能够为相关部门提供更为准确、可靠、真实的信息及数据，这种种优势使遥感技术在国土利用方面有着广大的发展前景。

2.2 对地质环境和地质灾害进行检测和预防

我国是个灾害多发性的国家，而且每一次灾害的发生都令我国蒙受了巨大的损失，而目前广泛应用的遥感技术能够对已发生过地质灾害和可能发生地质灾害的地区进行全面、系统的调查，同时，还能够查明灾害形成的原因及其发展趋势，从而为更好地对灾害进行预防打下夯实的基础，使损失减到最小。综上所述，我国必将对其加大投资力度。

2.3 对矿产资源进行合理的开发和管理

我国目前资源极度短缺，因此对矿产资源进行合理的开发和管理是现阶段迫在眉睫的事情。而遥感技术中的高光谱成像仪能够实现地物空间信息、光谱信息、辐射信息的同步获取，并建立岩石光谱的信息模型，充分利用高光谱的窄段波、高光谱分辨率的优势对矿产资源进行分析和探测，为相关部门的探测提供准确、可靠的信息及数据。

3 总结

综上，遥感技术已成为我国国土资源管理方面不可或缺的探测手段，而且，随着我国科技的发展及进步，我国未来将能够自主的研发高性能的遥感技术，并不断地对其进行完善和提高，最终给我国国土资源的管理带来质的飞跃和革命性的进步。

参考文献

[1]王文卿.遥感技术在国土资源管理中的应用现状及前景[J].测绘通报，2009（06）.

[2]杨承蕊，张和生，遥感技术在我国土地利用调查中的应用[J]，科技情报开发与经济，2008（01）.

高分遥感技术范文第4篇

关键词：城市 遥感技术 数据获取 数字城市

中图分类号：X171 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2013）02（b）-0029-02

中国目前正处于城市化快速发展期。城市化的发展，一方面创造了城市文明和物质繁荣，给人们带来了极大的生活便利；另一方面则剧烈地改变着原有的生存环境，并产生了一系列城市问题：人口激增、环境污染、耕地占用、绿地减少和生态系统退化等，城市已成为社会矛盾和资源环境问题最尖锐的区域。

因此，如何采取合理有效的技术手段对城市系统进行实时监测和有效管理，最终实现城市的可持续发展，是人类亟待解决的关键问题之一。另外，传统的城市基础信息获取手段由于周期长、费用高、范围有限，难以及时反映城市空间发展趋势，也已成为城市建设与管理的制约因素。因此，采用新兴的信息获取技术对现代城市进行合理的规划管理已显得十分迫切。

1.遥感技术与城市遥感

遥感技术作为一种在不直接接触的情况下，对目标物或自然现象远距离感知的一门探测技术，能够快速、准确地获取城市发展、建设的有关信息，既有城市宏观的全貌和综合数据，又有城市街区的微观图像和基础数据，可以全面、高效、实时地揭示城市的发展变化。正是由于遥感技术具有的显著优越性，使得城市遥感逐渐成为众多学者与专业技术人员关注的热点领域，城市遥感技术也开始广泛地运用到城市规划与建设、土地开发、环境监测、人口统计以及园林绿化等各个方面，逐渐成为城市管理决策的核心技术手段之一。所谓城市遥感，即以城市系统为研究对象，利用遥感技术为城市规划管理者提供多方面的基础信息和相关资料的科学技术。目前，城市遥感主要采用航空与航天遥感相结合，同时辅以地面实地调查的一种技术方法。全球现有1000多颗遥感卫星在轨运行（2012年8月数据），如美国的QuickBird，法国的SPOT，中国的CBERS以及印度的IRS等。各种遥感平台的定期与不定期的作业，可见光与彩色红外摄影、热红外扫描、多光谱与高光谱扫描等各种成像技术的应用，使得多分辨率、多光谱、多质量等级的城市动态信息数据的获取成为可能。如今，城市遥感技术的运用，已成为衡量现代城市规划与管理水平高低的一个重要标志。它对于及时了解和掌握城市发展变化及资源环境状况，对于合理进行城市规划、调整用地结构、保护城市环境和实现城市可持续发展具有十分重要的意义。

2.城市遥感技术的应用领域

城市遥感技术为全面、高效、实时地了解城市的发展变化提供了有力的技术支撑，它已逐渐渗透到城市建设和研究的各个领域，在城市规划管理中的巨大的作用也日益显现。目前，城市遥感技术的应用领域主要体现在以下几个方面。

2.1城市基础信息数据的获取

城市基础信息数据包括数字地图、正射影像图、数字高程模型、数字景观模型、数字专题图和各种专用地理信息数据等。现代城市建设需要大量的基础信息数据，利用遥感技术可制作不同种类、各种比例尺的专题图或影像图，以满足不同使用者的需求，加快城市数字化的进程。近些年，由于计算机技术以及数字图像处理技术的发展，数字正射影像图在城市设计和管理中的应用日趋活跃，其特点正在被城市规划者认同，并在应用实践中得到进一步发展。

此外，为了更真实、直观地反映城市的地形地貌及环境状况，对城市数字高程模型和景观模型等数据的需求也日益增多，利用遥感信息快速生成数字高程模型和景观模型，在技术上已经日臻完善。应用数字摄影测量技术所具有的制作城市景观数字模型的功能，在计算机上能够非常逼真地再现城市场景，并可以多视角浏览，有助于改善城市设计与规划决策。以上基础地理数据的获取与生成均离不开城市遥感技术。

2.2实现城市环境的宏观监测

固体废弃物、大气和水体的污染以及城市热岛都是城市发展中面临的主要环境问题，利用遥感技术可以有效地开展城市环境问题的宏观监测。

例如，不同的物体在遥感影像上具有明显的的灰阶、色调、纹理特征差异。因此，利用高分辨率的遥感图像就可以对城乡结合部的固体废弃物进行解译与识别；其次，根据特定时期的城市大气环境在遥感影像的电磁波辐射强弱特征，结合实地环境监测数据，建立两者之间的相关数学分析模型，可以对城市大气污染的现状与空间分布进行测定与评估；第三，城市热岛是由于城市扩张与热源排放导致的市区温度高于郊区的一种污染效应。研究者可通过对热红外影像的分析判读，揭示城市热岛强度和空间分布范围，并对其分布特征、形成规律等进行深入研究。进而实现对城市热环境进行合理规划和科学管理的目的；在水污染监测方面，遥感技术也能够发挥重要作用，由于不同水体中的污染物成分、浓度不同，导致水体反射率发生变化，因而在遥感图像上也会有明显反映。研究者可通过分析相关遥感信息，判断出水体污染的类型、程度以及空间分布，从而为城市水环境保护提供科学决策依据。

2.3为城市规划提供技术支持

利用遥感技术可以快速、准确地获取城市规划和城市建设所需的各种信息数据。具有遥感信息判读经验的技术人员，通过对城市历史以及现状的各类遥感影像数据进行人工判读解译，结合计算机智能识别与分类技术提取相应的城市专题信息，容易发现城市化发展中存在的一些突出问题，因而可以提出对城市规划与管理决策具有现实意义的建议。遥感技术在城市规划管理中已经和正在发挥着重要的作用，例如，早在20世纪50、60年代，我国就利用航空影像数据对部分城市区域开展了初步调查研究；“十一五”期间，国家建设部启动了针对我国86个重点城市的城市建设遥感动态监测项目；此外，列入国家863计划的信息获取与处理技术重大课题，利用高空间分辨率的QuickBird卫星影像进行城市大比例尺地形图的更新研究，都是遥感技术在城市规划领域应用的很好的例证。可预见，随着城市遥感技术的不断进步，遥感信息数据在城市规划建设中的应用将会产生巨大的社会经济效益。

2.4城市化进程及土地利用动态监控

随着中国经济的快速发展，城市人口与城市空间规模的不断膨胀，城市边缘地带的大量耕地、生态用地正在被蚕食，城市空间急剧扩张中出现的盲目无序、生态环境破坏、公共交通导向滞后等问题，均对城市健康发展构成严重威胁。因此，对城市空间扩展及土地利用变化进行动态监测，是发现和解决城市问题的一个重要途径。在城市化迅速发展的背景之下，利用遥感技术对城市区域不同时相的各类航空、卫星影像数据进行解译分析，能够迅速、准确地获取城市建成区内各种土地利用的现状与历史信息数据。研究者可以客观了解不同时期内城市居住、耕地、林地、水体、交通等用地的面积、分布和动态变化情况，从而为深入研究城市化发展问题、合理进行城市土地利用规划提供强有力的技术手段。

2.5城市园林绿地与植被调查研究

城市绿地与植被是城市自然生态系统的重要构成要素，绿色植物具有释放氧气、净化污染、调节城市气候、美化景观等诸多生态功能，因而在城市系统中充当环境调节器角色。随着城市生态环境日趋恶化，这种作用更加受到人们的关注，城市绿地监测和动态评价已成为城市问题研究的核心内容之一。利用遥感技术能快速准确地获取城市园林绿地的分布和植被覆盖度信息，了解城市绿地景观的组成、植被种类和空间布局。应用遥感影像对城市园林绿地进行调查，首先是根据调查研究的内容选取不同类型、时相和分辨率影像数据，然后对影像数据进行校正、解译和分类。最后计算出绿地面积并对城市植被覆盖状况按等级进行划分，通过对不同时相的遥感数据进行动态变化分析，能够建立起供政府决策利用的空间数据库与模型库。近10年来，国内的北京、广州、上海、天津、深圳、重庆等城市均开展了城市绿地遥感调查和评价研究，各种类型的遥感数据源都得到了广泛地运用，也取得了较好的效果，相关研究成果的取得极大地推动了我国城市绿化及城市生态研究工作。

3.城市遥感技术的发展与展望

遥感技术问世30多年来，其应用的深度和广度都在不断的拓展。目前，这一技术正从单一遥感资料的分析，向多时相、多数据源的信息复合与综合分析过渡，从区域静态分析研究向动态监测和过程预测过渡，从定性调查、系列制图，向计算机辅助的数字处理、定量自动制图过渡，从对各种事物的表面性的描述向内在规律分析、定量化分析过渡。预计在未来一段时期，城市遥感技术将在以下一些方面有较大的发展。

3.1遥感数据获取技术的发展

随着新型传感器研发水平的提高以及城市遥感对各类数据需求的增加，高分辨率卫星遥感数据在城市中得以广泛应用。尤其是IKONOS、QuickBird、GeoEye-1等一系列商业卫星的成功发射和运行，将逐步取代航空遥感数据成为城市遥感的主要数据源。高分辨率卫星数据在城市规划、城市土地调查、环境监测、城市地图和专题地图更新等方面会发挥重要的作用。对于全球用户而言，无论你身在何处，都能够更方便地采用联机方式直接定购和接收产品，相关遥感数据信息能以数字方式传输，在几小时内就可以获取相关数据。

3.2构建新型城市遥感信息模型

遥感信息模型是集地形模型、数学模型和物理模型之大成，它是利用遥感信息和地理信息影像化方法建立起来的一种可视化模型，是一种注重知识表达和影像理解的模型。城市遥感信息模型是遥感技术应用深入发展的关键，构建各类针对具体研究对象的城市遥感信息模型，可计算和反演对实际应用非常有价值的城市环境参数。在过去几十年中，尽管人们发展了许多遥感信息模型，如植被指数和植被覆盖度模型、地表蒸散估算模型、城市地表不透水层模型、地表温度指数及归一化水体指数模型等，但远不能满足当前城市遥感应用的需要，因此发展新的遥感信息模型仍然是当前城市遥感技术研究的前沿。

3.3“3S”信息技术的集成应用

未来由遥感（Rs）、地理信息系统（GIS）和全球定位系统（GPS）作为主体构成的空间信息集成技术系统，将完成其从理论、方法、技术框架到实施步骤的研究和应用，最终形成具有多维城市信息获取与实时处理特点的新的综合技术领域。其中，遥感可为地理信息系统提供海量的空间数据信息，地理信息系统为遥感影像处理分析提供高效的辅助工具，全球定位系统为遥感对地观测信息提供实时的定位信息和地面高程模型。“3s”一体化集成将最终建成新型的城市三维信息获取系统，并形成高效、高精度的信息处理分析流程，这对遥感技术在城市系统的应用与发展产生深远的影响。

3.4全面推进“数字城市”的建设

“数字城市”是城市信息化的战略目标和城市现代化的重要标志。遥感技术发展在“数字城市”的建设过程中将扮演举足轻重的角色，遥感信息是“数字城市”的多源信息的一个重要的分支，与城市发展的其他信息相比，有其显著的特点和应用优势。作为“数字城市”建设中的关键性支撑技术之一，遥感信息的获取与处理技术随着数字化时代的到来正在高速发展，人们对遥感信息内在规律与实用价值的认识也愈加深入。因此，遥感技术在城市领域的应用将越来越广泛，这必将推动“数字城市”和“数字地球”的建设，对于提升城市规划和管理决策水平，提高城市建设的社会、经济、生态环境等的综合效益，以及推进城市的科学发展将起到十分重要的作用。

高分遥感技术范文第5篇

[基金项目] 中医药公共卫生专项（财社[2011]76 号）；中医药行业科研专项（201207002）

[通信作者] *郑江华，博士，硕士生导师，E-mail： ；*贾晓光，研究员，E-mail：

[作者简介] 娜仁花，硕士研究生，E-mail：

[摘要] 以阿勒泰阿拉哈克乡野生罗布麻自然保护区为研究对象，采用中低分辨率的国产卫星资源三号影像和高分辨率影像Worldview-2分别对罗布麻进行遥感识别提取，为分析比较哪种数据源更适合生长状况较复杂的野生药用植被遥感识别，该文对2种数据源采用了同种分类体系，在传统分类方法中加入PCA（第一主分量）和纹理特征作为辅助数据来提高分类精度。结果表明：对于生长状况较复杂的野生药用植物罗布麻，高分辨率影像Worldview-2更适合对其进行遥感识别，而国产中低分辨率卫星资源三号只适合识别分布密集的罗布麻，对于零星分布的罗布麻基本不能识别。因此评价数据源的性能要针对具体工作区目标物分布状况及其监测的侧重面具体分析。如果研究区内目标物分布较密集且规模较大，既人工种植型，或生长单一的药用植物，采用资源三号或中低分辨率的遥感数据便可很好的识别目标物，没必要购买高分辨率的数据，以免造成资源浪费；对于分布零散且伴生有其他野生植被的目标物，认为采用高分辨率卫星影像数据才能很好地识别目标物。

[关键词] 高分辨率影像；中低分辨率影像；野生药用植物；应用评价

罗布麻Apocynum venetum L.为夹竹桃科罗布麻属植物，其叶为常用中药“罗布麻叶”，具有平肝安神、清热利水等功效，用于高血压、肾炎等疾病的治疗。罗布麻茎纤维还用于纺织、造纸等领域，具有多方面的经济价值。罗布麻是多年生草本，零散分布在北纬36°―55°气候干燥带盐碱又长年湿润的狭窄沙土地域，具有耐旱、耐寒、耐暑、耐盐碱、耐大风等极强的抗逆性，与芦苇、怪柳、甘草骆驼刺等耐盐植物共同构成新疆内陆河流低地盐化草甸的原生植被，因此又具有重要的生态价值，可用于盐碱地绿化、沿海防护林建设等。

罗布麻在过去的几十年里，其生境遭到了严重破坏。刘起裳等在2005―2008年先后去陕西、山西、山东、河北、河南、安徽、江苏等罗布红麻产地进行调查，大多数过去生长罗布红麻的地方，现已很少能找到了，而残留在田间、地头和防护林带之中，中部地区的陕西渭河岸边、黄河岸边，三门峡库区的山西、河南周边地区；东部地区的山东和苏北有残存分布，但各地残存的罗布红麻既不集中，生长势也很差，其生长高度多在1 m左右，茎干很细，与杂草混生，采集困难，资源几乎无法利用[2]。罗布麻在新疆的资源情况尚没有研究。

遥感技术以其快速、经济、方便等特点，在资源调查及监测方面显示出极大的优势，近年来一些学者已将遥感技术逐渐引入中草药资源调查研究中，取得了一些初步成果，展现出良好的应用前景[3-6]。已有的研究中，遥感技术主要用于在群落中占绝对优势的成片存在的乔木、灌木类中药资源探索性监测，如杜仲、麻黄、甘草、苦豆草、松树、三尖杉、红花等[7-14]。然而遥感技术在稀疏分布野生的中药资源调查中的相关研究还罕有文献报道。与传统的中、低空间分辨率的遥感影像数据相比，高分辨率遥感影像可以更加清楚地表达地物目标的空间结构、表层纹理特征以及丰富的光谱信息，可分辨出地物内部更为精细的组成，地物边缘信息也更加清晰，为有效的解译分析提供了条件和基础。本文以阿勒泰阿拉哈克乡野生罗布麻自然保护区为研究对象，获取中低分辨率的国产卫星资源三号和高分辨率影像Worldview-2分别对罗布麻进行遥感识别提取，为分析比较哪种数据源像更适合生长状况较复杂的野生药用植被遥感提取，本文对2种数据源采用了同种分类体系，在传统分类方法中加入PCA（第一主分量）和纹理特征作为辅助数据来提高分类精度。最后，对分类结果进行分析比较，针对具体工作区目标物分布状况及其监测侧重面具体分析并评价数据源的性能。

1 研究区概况以及主要地物类型

1.1 研究区概况 阿勒泰地区位于新疆北端，阿尔泰山南麓，介于东经85°31′73″―91°01′15″、北纬45°00′00″―49° 10′45″，位于新疆最北部，同蒙古接壤，植被类型属于欧亚草原的一部分。阿勒泰市属温带干旱气候，年平均气温4.5 ℃，年均降水量191.3 mm，年均蒸发量1 682.6 mm，年均无霜期146 d，境内气候属北温带大陆性气候，气候特征具有温带、寒温带和寒带呈梯形带分布的特征，3个自然地貌单元气候又独具特色。

阿勒泰是罗布麻主产地，也是仿生种植的发祥地，罗布麻适宜生长在轻盐碱荒漠地，根系发达，并且水源消耗少，维护成本低，一经种植成活，每年萌发新株，连绵不断，是改善局域环境最好的生态植物。位于阿勒泰地区的戈宝红麻公司对野生罗布麻实施封育禁牧，建立了阿拉哈克乡盐湖罗布野生罗布麻麻保护区，并建立了人工驯化繁育中心，已实现人工种植并通过仿野生种植方法，扩充了原野生分布区域，研究区示意图见图1。

1.2 研究区主要地物类型及其分布 罗布麻主要生长于沙漠盐碱地、河岸、山沟、山坡的砂质地，该区域生长的罗布麻群落主要由芦苇、柽柳、甘草、黑果枸杞骆驼刺等半生植物建群。阿勒泰阿拉哈克乡核心区盐湖连片生长的100多公顷野生罗布红麻地实施封育禁牧，建立了阿拉哈克乡盐湖罗布红麻保护区；另外，与盐湖有一定距离范围内有零星分布的罗布麻；人工仿生罗布麻分布在盐湖东北方向罗布麻人工种植区，戈宝公司院内也有种植。

2 数据源选择

本研究选择的遥感影像见表1。选择的数据位

图1 研究区示意图

Fig.1 The study area

于同一季相，处于罗布麻花期，且相差20 d之内，避免了因季节差而产生的植被物候变化信息，从而保证了变化检测对图像质量的要求。

野生药用植物遥感识别信息提取

首先，通过走访当地农业科技站、戈宝公司等单位调研并结合相关资料对研究区进行踏查，确定勘察时间、勘察区域范围、勘查路线、勘察方法，并确定遥感影像数据信息，包括影像分辨率、时相，范围等；继而进行罗布麻野外勘察，勘察方法是基于GPS根据勘察路线采集罗布麻以及周围典型植被样本，选取的样本具有一定典型性，为后续遥感影像室内解译提供验证数据；最后对研究区进行核查，采集核查数据来验证遥感影像的解译精度，将遥感影像与实地进行对比、修改、更正室内目视解译结果，总体技术流程见图2。

图2 总体技术路线图

Fig.2 Experiment process flow chart

2.1 野外样地调查 研究小组连续2年对阿勒泰阿拉哈克乡罗布麻进行遥感调查，于2012年5月、9月下旬阿勒泰阿拉哈克乡野生罗布麻保护区开展了野外调查共获取50个野外GPS观测样本，包括野生罗布麻、人工仿生罗布麻、油葵、苜蓿、防护林等，这50个样本是作为资源三号卫星分类的训练样本和检验样本；于2013年6月28―29日共获取30个野外GPS观测样本，包括野生罗布麻、人工仿生罗布麻、油葵、苜蓿、防护林等，这30个样本作为Worldview-2卫星提取罗布麻信息时的训练样本和检验样本；样本地块在实验区内均匀分布，有着较好的代表性，为实验区罗布麻面积测量提供有效的训练样本和检验样本，然后利用GIS软件将GPS定位点的样地经纬度数据转换成与图像投影一致的shp格式文件，以便在遥感图像上进行地面样点定位，获取地面样点位置处的遥感监测信息，为高分辨率影像目视解译提供先验知识和样本信息。

2.2 遥感影像预处理 首先对两景遥感影像进行分别进行预处理，包括几何校正、辐射校正、图像增强和裁剪、融合等。本文采用Gram-Schmidt光谱锐化高保真的图像融合算法。Gram-Schmidt 变换的图像不但很好的保留了多光谱图像的绝大部分光谱信息，提高了影像辨识度，增强了纹理特征而且图像色彩接近自然色，地物的对比效果较好，清晰度较高，可以消除冗余信息，且计算过程较简单[17]。最后对预处理结果进行裁剪得到实验区影像。

2.3 训练样本选取 为避免特征维数的增加对分类性能的影响在遥感图像分类中，假设某个地物类别服从正态分布，要选择训练样本对该类别进行表示需要的样本数量计算公式如下。

N=z2p（100-p）/e2（1）

式中n为采样个数； p为准确度期望值（%）；Z为按照一定概率水平在标准正态分布双侧分位数表中查到的值；e期望值的允许偏差（%）。在具体的实验中不是利用公式确定样本数量，而是采用人们长期总结出来的简单方法，即选择10～30倍于图像波段数目的训练样本，或者在此基础上越多越好。样本量的增加可以减少单次分类引起的随机误差，使分类结果趋于稳定[15]

2.4 基于PCA和纹理特征的监督分类 由于国产卫星资源三号波段数较少，光谱信息不够丰富，集中在可见光和近红外波段，通常在传统分类方法中可加入纹理特征、主成分变换（PCA）等特征数据加以辅助来提高分类精度；为了做比较，对于高分数据Worldview-2采用相同的特征数据参与分类。

光谱波段之间的相关性比较高，首先对实验区多光谱数据进行主成分变换，采用灰度共生矩阵法对PCA的第一主成分进行5种适宜的纹理特征提取包括：对比度、熵、逆差矩、非相似性、相关性；提取纹理信息移动窗口的大小选择很也重要，窗口的过大过小都会影响到特征提取的效果，研究中分别尝试用5×5，7×7，9×9大小的窗口对研究区遥感影像进行纹理特征提取，对比纹理特征图像发现，7×7窗口既能较好地提取地物纹理的边缘，又可以减小窗口带来的模糊效应。因此，本文采用7×7窗口对PCA的第一主成分进行纹理特征的提取，最后将经过PCA处理后加入5种纹理特征以及影像原始的光谱波段进行监督分类。根据勘察采集的样本数据结合目视解译，选取训练样本，将影像大致分为罗布麻、裸地、其他植被、水体等典型地物样本。分类结果图见3，4，分类精度误差矩阵见表2，3。

3 不同数据源分类结果分析与对比

3.1 混淆矩阵 根据表2可看出资源三号影像数据影像总体精度为90.23%，Kappa系数为0.865 8，说明整体分类精度较好，但是罗布麻的生产者精度只有73.09%，漏判情况较严重，根据实地调查情况对比分析，发现零星分布的罗布麻没有被识别提取。

图3 资源三号卫星分类结果图

Fig.3 The classification results on ZY-3

图4 Worldview-2卫星分类结果图

Fig.4 The classification results on Worldview-2

表3是基于高分辨率影像Worldview-2分类结果产生的混淆矩阵，总体精度为94.308 6%，Kappa系数为0.927 3，每一类地物的生产者精度都在90%以上，说明Worldview-2在野生药用植物遥感识

别中适用性相比资源三号较好。

3.2 基于目标物特点不同数据源遥感识别能力比较 与传统的中、低空间分辨率的遥感影像数据相比，高分辨率遥感影像可以更加清楚地表达地物目标的空间结构与表层纹理特征，可分辨出地物内部更为精细的组成，地物边缘信息也更加清晰，为有效的解译分析提供了条件和基础。本文研究区目标物分布状况是既有大簇生长的罗布麻群落也有零星分布的罗布麻，这些信息能从高分辨率影像Worldview-2中清晰可见，并很好的提取出来，但是资源三号卫星只能识别大簇生长的罗布麻群落，零星分布的罗布麻在影像中基本上不能识别。

本文基于国产资源三号卫星数据和Worldview-2采用同一种分类方法分别对研究区野生罗布麻群落进行分类，分类结果见图2，3，对比两图可以看出资源三号卫星数据提取的目标物仅仅是将分布较集中、大簇生长的罗布麻提取出来，而零星分布的罗布麻没有被识别；根据实地调查经验以及样本采集数据叠加分析，发现 Worldview-2卫星数据很好地将罗布麻零星分布的罗布麻提取出来。

4 结论

评价数据源的性能要针对具体工作区目标物分布状况及其监测侧重面具体分析。如果研究区内目标物分布较密切规模较大，既人工种植型，或生长单一的药用植被采用资源三号或中低分辨率的遥感数据便可很好的识别目标物，没必要购买高分辨率的数据，以免造成资源浪费；对于野生药用植被、目标物分布零散且伴生有其他野生植被，认为采用高分辨率卫星影像数据才能很好地识别目标物。

监测区面积的形状也是选择数据源考虑的因素之一，因为Worldview-2数据是以平方公里为单位购买，最小购买面积为100 km2，价格较高；而资源三号以景为单位购买，幅宽较大，单景多光谱影像幅宽可达2 704 km2，价格较Worldview-2要低很多，所以，进行遥感监测之前需要对工作区各方面的情况做详尽的了解，才能购买合适的遥感数据，达到最佳的性价比。

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