干旱区稀疏芦苇盖度遥感信息提取

一种利用InSAR相干图的干旱地区采空区检测方法
郑希望;李振今;朱野;王志勇
【期刊名称】《遥感信息》
【年(卷),期】2024(39)2
【摘要】针对采空区快速检测的需要,探讨利用雷达干涉测量(InSAR)技术生成的
相干图检测地下采矿活动造成的采空区的可行性。

基于InSAR技术,重点分析InSAR相干图在干旱地区的相干性特征及低相干区与煤矿采空区的相关性。

在此
基础上,构建了一种基于InSAR低相干区的煤矿采空区快速识别方法,利用InSAR
相干图和自然断点分级法对大范围内可能发生的采空区进行广域识别与快速检测。

以哈密市某煤矿为实验区,利用2020—2023年的28景Sentinel-1雷达数据,检测出InSAR相干图中的低相干区范围,获取了煤矿采空区的位置及范围。

通过光学影像辅助验证,该方法对采空区识别的IoU和precision分别达到72.40%和96.40%。

该方法为干旱地区的煤矿采空区的广域识别与检测提供了一条新的技术途径。

【总页数】7页(P36-42)
【作者】郑希望;李振今;朱野;王志勇
【作者单位】浙江省自然资源征收中心;山东科技大学测绘与空间信息学院;测绘工
程国家级实验教学示范中心(山东科技大学)
【正文语种】中文
【中图分类】P237
【相关文献】
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2.一种基于相干性本质的InSAR方位向预滤波方法
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遥感叶面积指数提取方法遥感叶面积指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）是一种常用的遥感指标，用于评估植被的绿度和生长状况。

通过遥感数据获取NDVI值，可以提供有关植被覆盖、植被健康和植被类型等信息，对于农业、林业和环境监测等领域具有广泛的应用价值。

本文将介绍几种常用的遥感叶面积指数提取方法。

1. 差值法差值法是最常见的提取NDVI值的方法。

通过使用遥感图像中的红光波段和近红外波段，计算两者之差，再除以两者之和，即可得到NDVI值。

差值法简单易行，适用于任何遥感图像，但仅适用于具有红光波段和近红外波段的遥感数据。

2. 比值法比值法是另一种常用的提取NDVI值的方法。

通过使用遥感图像中的红光波段和近红外波段，计算两者的比值，即可得到NDVI值。

比值法相对于差值法而言，可以减少一些影响因素的干扰，适用于不同遥感数据的提取。

3. 比率法比率法是一种改进的提取NDVI值的方法。

通过使用遥感图像中的红光波段和近红外波段，计算两者的比率，再对结果进行归一化，即可得到NDVI值。

比率法对于影像质量要求较高，但可以减少不同图像之间的差异，提高提取精度。

4. 模型法模型法是一种基于物理模型的提取NDVI值的方法。

通过建立植被辐射传输模型，根据遥感图像中的反射率数据，计算NDVI值。

模型法相对于前述的差值法、比值法和比率法而言，可以更准确地反映植被的叶绿素含量和生长状况，但对于模型的建立和参数的确定需要一定的专业知识。

5. 时间序列法时间序列法是一种基于多时相遥感数据的提取NDVI值的方法。

通过获取多个时期的遥感图像，并计算每个时期的NDVI值，可以分析植被的动态变化情况。

时间序列法可以提供更全面的植被信息，并对植被的生长趋势进行监测和预测，对于农作物生长监测和灾害评估等具有重要意义。

遥感叶面积指数的提取方法多种多样，可以根据具体需求和数据特点选择合适的方法。

这些方法在实际应用中都有一定的局限性和适用范围，需要综合考虑数据质量、计算复杂度和精度要求等因素。

植被信息遥感提取是一种利用遥感技术来获取地表植被信息的方法。

这种方法通过卫星或无人机拍摄地表图像，然后利用图像处理技术和计算机视觉技术，提取出植被的特征信息，如植被覆盖率、植被类型、植被生长状态等。

以下是植被信息遥感提取的基本方法：
1. 图像获取：使用卫星或无人机拍摄地表图像，获取不同分辨率、不同光谱特性的图像数据。

这些图像数据可以提供丰富的植被信息，为后续的植被信息提取提供基础。

2. 图像预处理：对获取的图像进行预处理，包括去噪、增强、裁剪等操作，以提高图像的质量和可读性，为后续的植被信息提取提供更好的基础。

3. 特征提取：利用图像处理技术和计算机视觉技术，从图像中提取植被的特征信息。

常用的特征包括植被覆盖率、植被类型、植被生长状态等。

这些特征可以通过不同的算法和方法进行提取，如基于光谱特征的方法、基于纹理特征的方法、基于机器学习的方法等。

4. 分类识别：将提取的特征进行分类识别，确定植被的类型和生长状态。

常用的分类方法包括监督学习、非监督学习等。

通过对图像中的植被进行分类，可以得到各种植被的信息，如草地的面积、森林的覆盖率等。

5. 结果评估：对植被信息提取的结果进行评估，以确保提取结果的准确性和可靠性。

评估的方法包括人工目视检查、统计分析等。

评估结果可以用于优化植被信息提取的方法和算法，提高结果的准确性和可靠性。

总的来说，植被信息遥感提取是一种综合利用遥感技术、图像处理技术和计算机视觉技术的方法，可以快速、准确地获取地表植被的信息。

这种方法在农业、林业、环境监测等领域具有广泛的应用价值。

基于遥感技术的干旱监测方法研究一、遥感技术概述遥感技术是一种通过飞机、卫星或其他载体，利用传感器远距离感知地表特征的技术。

它在环境监测、资源管理、灾害评估等领域发挥着重要作用。

干旱作为一种严重的自然灾害，对农业生产、水资源管理和生态环境保护等方面产生深远影响。

因此，基于遥感技术的干旱监测方法研究具有重要的实际意义。

1.1 遥感技术的核心原理遥感技术的核心原理是通过传感器接收地表反射或辐射的电磁波，将这些电磁波信号转换为数字图像或数据，进而分析地表的物理、化学和生物特性。

遥感技术具有覆盖范围广、时效性强、成本相对较低等优点。

1.2 遥感技术的应用领域遥感技术的应用领域非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 土地利用和土地覆盖变化监测：通过遥感技术可以监测土地利用类型的变化，评估土地资源的利用效率。

- 植被状况监测：利用遥感技术可以评估植被覆盖度、生物量和生长状况，为生态保护和林业管理提供数据支持。

- 水资源监测：遥感技术可以监测地表水体的分布和变化，评估水资源状况和水文循环过程。

- 灾害监测与评估：遥感技术可以快速获取灾害发生区域的信息，评估灾害影响范围和程度。

二、干旱监测方法研究干旱监测是遥感技术应用的一个重要方向。

干旱监测方法的研究旨在提高干旱识别的准确性和时效性，为干旱预防、缓解和应对提供科学依据。

2.1 干旱监测的遥感指标干旱监测的遥感指标主要包括以下几个方面：- 植被指数：如归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)等，可以反映植被的生长状况和健康状况。

- 土壤湿度：通过分析土壤的微波辐射特性，可以估算土壤水分含量，作为干旱监测的重要指标。

- 地表温度：地表温度的异常升高可能指示地表水分的减少，是干旱发生的一个信号。

- 植被覆盖度：植被覆盖度的减少可能是干旱影响的结果，可以用来评估干旱的严重程度。

2.2 干旱监测的遥感技术方法干旱监测的遥感技术方法主要包括以下几个方面：- 多时相遥感数据对比：通过对比不同时间的遥感数据，可以发现干旱发生和发展的过程。

遥感数据获取和处理的方法与技巧遥感技术是一种通过远距离获取地球表面信息的技术，具有广泛的应用领域，包括土地利用规划、环境监测、资源调查等。

本文将介绍遥感数据获取和处理的方法与技巧，以帮助读者更好地理解和应用遥感技术。

一、遥感数据获取的方法与技巧1. 遥感平台的选择遥感数据的获取可以通过不同的平台进行，包括卫星遥感和航空遥感。

卫星遥感是通过卫星搭载的传感器获取数据，适用于大范围的地表信息获取；而航空遥感则是通过飞机或无人机搭载的传感器获取数据，适用于局部区域的高分辨率影像获取。

在选择遥感平台时，需要根据具体应用需求和预算进行评估和选择。

2. 数据源的选择遥感数据的获取可以通过不同的数据源进行，包括光学遥感数据和雷达遥感数据。

光学遥感数据通过感知可见光和红外辐射，适用于获取地表的光谱和形态信息；而雷达遥感数据通过感知微波辐射，适用于获取地表的高度和形变信息。

在选择数据源时，需要根据应用需求和研究目标进行评估和选择。

3. 数据获取的预处理在进行遥感数据获取之前，需要进行数据获取的预处理工作。

这包括确定获取的数据范围、选择合适的获取时间和天气条件，以及进行辐射校正和几何校正等工作。

预处理的目的是消除图像中的噪声、改善数据质量，并使数据能够更好地用于后续分析和处理。

二、遥感数据处理的方法与技巧1. 影像分类与解译遥感数据处理的核心任务之一是影像分类与解译。

影像分类是将遥感图像中的像素根据其特征进行划分，并将其归类到不同的地物类型中；而影像解译则是通过对图像中不同地物的特征进行分析和解释，推断其类型和特征。

影像分类与解译可以利用传统的机器学习算法，如最大似然法和支持向量机等，也可以利用深度学习算法，如卷积神经网络等。

2. 特征提取与分析特征提取与分析是遥感数据处理的另一个重要任务。

特征提取是将遥感数据中有用的信息提取出来，如纹理特征、形状特征等；而特征分析则是对提取出的特征进行统计和分析，从而揭示地物的空间分布和变化规律。

遥感影像梯田信息提取方法《遥感影像梯田信息提取方法：我的独门秘籍》嘿，朋友！今天我可得给你分享个超酷的独家秘籍——遥感影像梯田信息提取方法。

这就像是在一幅超级大的拼图里，精准地找出梯田那一块儿，可有意思啦。

首先呢，咱们得拿到合适的遥感影像。

这就好比你要做菜，先得有食材对吧。

你可以从各种官方的卫星数据平台去获取影像，这些影像就像是老天爷从天上给咱拍的大照片。

但是呢，不是随便一张照片都行哦。

要根据你研究的区域大小、地理位置这些因素来挑。

比如说，你要是研究一个小山村的梯田，就没必要拿那种全球范围的超高清影像，那可就像用大炮打蚊子，太浪费资源啦。

拿到影像之后呢，咱们得先做个预处理。

这预处理啊，就像是给照片美颜，但不是让梯田变美，而是让影像更适合咱们分析。

这个步骤包括辐射校正和几何校正。

辐射校正就像是给照片调色，让颜色更准确，因为有时候卫星拍照的时候光线有点调皮，可能会让影像的颜色变得奇奇怪怪的。

我就有一次，看到一张影像里的梯田，本来应该是绿色的，结果看起来像蓝色的，就像外星人种的一样，后来才发现是辐射校正没做好。

几何校正呢，就是把影像的形状调整好，就像把一张揉皱的照片铺平一样，让它的地理位置和实际的对上号。

接下来，就是特征选择啦。

这可是个关键步骤，就像你找对象的时候挑关键条件一样。

梯田有啥特征呢？它一般是一层一层的，像楼梯一样。

在影像里，可能会表现为有规律的纹理、特定的颜色或者形状。

比如说，梯田里有水的时候，可能就会比旁边的旱地颜色深一些，看起来就像一条一条深色的带子夹杂在浅色之间。

我们要根据这些特征，从影像里把和梯田有关的信息筛选出来。

我把这个过程想象成从一堆水果里挑出苹果，那些纹理、颜色、形状符合梯田特征的就像是一个个大苹果，我们要把它们挑出来。

然后呢，就是分类这一步了。

我们可以用各种分类算法，比如说监督分类或者非监督分类。

监督分类就像是有老师教你认东西一样，你得先给计算机一些已经知道是梯田的样本，然后计算机就会根据这些样本去识别影像里其他类似的地方。

基于遥感数据的植被信息提取摘要：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。

关键字：植被；NDVI；SAVI；监督分类1引言植被在生态系统中发挥着非常重要的作用，是生态系统的重要组成部分。

研究植被覆盖情况可以得到生态系统中重要基础数据，在建立监测模型中和实际运用中往往都需要提取植被信息，植被不仅在实际生产生活发挥着非常重要的作用，而且在地理科学研究中起到不可或缺的作用，因此提取研究植被信息是十分重要的课题。

2遥感数据植被信息提取基本理论2.1植被及其相关地物的光谱特性（1）植被与土壤反射光谱影响土壤光谱曲线的变化主要的是土壤中的颗粒大小情况，基本上都是从5%或10%增加到40%，在一定波长范围内反射率值一直增加，植被的反射率值是先增加后减少，土壤光谱曲线和植被存在明显的区别。

（2）植被与水体的反射光谱在一般看来水体的反射率值比较低，基本上在10%左右，而且反射率值随着波长的增加逐渐减小，最后趋于0。

2.2遥感数据植被提取方法(1)基于NDVI植被信息提取Rouse在1974年使用了归一化差异植被指数，这种方法可以应用在研究植被生长状态和提取影像中需要的信息（如植被）等方面，NDVI计算公式可表达为：NDVI =(R近-R红 )/(R近+R红)式中R近表示原始影像中的近红外波段即band5，R红表示原始影像中的红波段即band4，NDVI的取值在-1到1之间。

(2)基于植被覆盖度的植被信息提取植被在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比是植被覆盖度的意思，植被覆盖度主要应用于气候、植被变化、水土保持等方面，植被覆盖度的公式表示为：FV= (NDVI – NDVI小)/ ( NDVI大– NDVI小)式中NDVI表示NDVI图像，NDVI小表示NDVI图像中的最小值，NDVI大表示NDVI图像中的最大值。

使用遥感技术进行地表特征提取的方法与案例分析遥感技术是一种通过卫星、飞机等平台获取地球表面信息的技术手段。

利用遥感技术可以获取大范围的地表特征数据，包括地貌、植被、水体、土壤等，并能够对这些地表特征进行定量分析和提取。

本文将以遥感技术在地表特征提取方面的方法和应用案例进行详细分析。

在遥感技术中，常用的地表特征提取方法包括分类、指数和变化检测等。

分类方法是根据遥感图像的像元特征进行归类，从而将不同的地表特征区分开来。

其中，最常用的分类方法是基于光谱信息的分类方法，通过分析遥感图像在不同波段的反射率差异，将地表特征进行分类。

常见的分类方法包括最大似然法、支持向量机和人工神经网络等。

这些方法能够有效地提取地表特征，如森林、水体、裸地和农田等。

指数方法是通过计算遥感图像的特定指数进行地表特征提取。

特定指数是根据不同地表特征的光谱特性而定义的。

常见的指数包括归一化植被指数（NDVI）、水体指数（WI）和土壤湿度指数（SWI）等。

这些指数能够反映地表特征的数量和质量，并通过特定的计算公式将其提取出来。

例如，NDVI能够反映植被的生长状况，通过计算NDVI可以得到植被覆盖度的信息。

变化检测方法是通过比较不同时间或不同遥感图像之间的差异来提取地表特征的变化信息。

变化检测方法常用于自然资源调查、灾害监测和城市扩展等领域。

变化检测方法可以通过对遥感图像进行几何校正和辐射校正，消除因图像不一致而引起的误差。

常用的变化检测方法包括双差法、差值法和比率变化检测法等。

这些方法能够有效地提取地表特征的变化信息，如土地利用变化、城市扩张和湖泊变动等。

除了方法的介绍，下面将结合实际案例分析遥感技术在地表特征提取方面的应用。

以长江三角洲地区为例，通过遥感图像的分类和变化检测方法，可以提取出该地区的植被分布和土地利用变化等地表特征信息。

通过分类方法，可以将遥感图像中的植被、水体和城市等地表特征进行定量提取和分析。

通过变化检测方法，可以对不同时间的遥感图像进行比较，提取出长江三角洲地区土地利用的变化信息，如农田转化为城市用地、湖泊的增减和草地的退化等。