遥感图像土地覆被专题信息提取方法综述

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。

遥感图像土地覆被专题信息提取方法综述陈永慧;李小娟;胡德勇【期刊名称】《首都师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2009(030)001【摘要】土地覆被是全球变化研究的重要内容,而专题信息获取是其研究的前提和基础,如何有效地利用丰富的遥感数据源获取高精度的土地覆被专题信息,对于实时动态监测具有重要的意义.在综合分析当前主要的遥感信息提取方法基础上,将土地覆被专题信息提取方法归纳为目视解译、基于统计分析的图像分类、多源信息复合和基于对象的专题信息提取四大类,并综述了各种方法的优缺点、适用领域和应用情况,最后对其研究方向和发展趋势进行了展望,指出地学专家知识、人工智能、非线性理论以及"面向地块"的信息提取方法是其发展方向.【总页数】7页(P59-64,69)【作者】陈永慧;李小娟;胡德勇【作者单位】三维信息获取与应用教育部重点实验室,首都师范大学资源环境与旅游学院,北京,100048;三维信息获取与应用教育部重点实验室,首都师范大学资源环境与旅游学院,北京,100048;三维信息获取与应用教育部重点实验室,首都师范大学资源环境与旅游学院,北京,100048【正文语种】中文【中图分类】P208【相关文献】1.土地覆盖遥感专题信息分层分级提取方法研究 [J], 刘炜;王聪华;董建民;雒伟群2.遥感图像道路提取方法综述 [J], 张永宏;何静;阚希;夏广浩;朱灵龙;葛涛涛3.遥感图像自动道路提取方法综述 [J], 吴亮;胡云安4.基于CBERS的喀斯特山区土地利用专题信息提取方法研究——以贵州省都匀市为例 [J], 胡娟;安裕伦;周旭5.遥感图像纹理信息提取方法综述 [J], 胡文英;角媛梅因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

土地利用遥感信息提取关键技术探讨土地利用遥感信息提取是利用遥感技术获取土地利用信息的过程，其目标是从卫星遥感影像中自动或半自动地提取各类土地利用信息。

土地利用遥感信息提取技术主要包括遥感影像预处理、土地利用分类和变化检测三个主要环节。

1. 遥感影像预处理遥感影像预处理是土地利用遥感信息提取的第一步，其目的是通过对原始遥感影像进行校正和增强，使其适合后续的土地利用信息提取处理。

遥感影像预处理主要包括几何校正、辐射校正和影像增强等工作。

几何校正是为了消除遥感影像中的系统误差，使其与实际地物位置相对应；辐射校正则是为了消除大气、地表和传感器等因素对遥感影像的影响，提高影像的质量；影像增强则是通过图像处理技术对遥感影像进行锐化、对比度增强等操作，使地物特征更加清晰。

2. 土地利用分类土地利用分类是土地利用遥感信息提取的核心环节，其目标是将遥感影像中的地物按照其土地利用类型进行分类。

传统的土地利用分类方法主要依靠人工目视解译，其效率低、精度不高。

而基于遥感影像的土地利用分类技术利用计算机进行自动或半自动分类，具有高效、快速和精度高等优势。

常用的土地利用分类方法包括基于像元的分类、基于对象的分类和基于知识的分类等。

基于像元的分类是将遥感影像分割为像元，并通过像元的光谱、纹理等特征进行分类；基于对象的分类则是在像元分类的基础上进一步考虑地物的空间关系，以对象为单位进行分类；基于知识的分类则是利用专家知识对遥感影像进行分类，其分类结果受专家经验和知识水平的影响。

3. 土地利用变化检测土地利用变化检测是利用遥感影像进行多期对比，识别不同时间点土地利用变化情况的过程。

土地利用变化检测技术通过比较不同时期的遥感影像，筛选出变化的地物，识别土地利用的动态变化规律。

土地利用变化检测通常包括影像配准、变化检测和变化分析等步骤。

影像配准是为了保证不同时期的遥感影像在空间上对齐，使其可以进行像元级的比较；变化检测则是通过像元的变化检测算法，识别出不同时期遥感影像之间的地物变化；变化分析则是对变化地物进行分析，探讨其发生变化的原因和规律。

如何利用遥感技术进行测绘和地理信息提取遥感技术在测绘和地理信息提取方面发挥着重要的作用。

通过遥感技术，可以获取来自卫星、飞机以及无人机等平台的遥感影像数据，利用这些数据进行测绘和地理信息提取。

本文将探讨如何利用遥感技术进行测绘和地理信息提取，并讨论其应用前景。

一、遥感技术在测绘方面的应用1.地形测绘：遥感技术可以获取全球范围的高分辨率数字高程模型数据，包括地表形态、地势起伏等，为地形测绘提供了重要数据基础。

2.土地利用与覆盖分类：通过遥感影像数据的处理和分析，可以准确识别不同类型的土地覆盖，如农田、森林、湖泊等，有助于对土地资源的合理利用和保护。

3.城市规划与更新：利用遥感技术获取的高分辨率遥感影像数据，可以对城市的建筑、道路、绿地等进行提取和分析，为城市规划和更新提供科学依据。

二、遥感技术在地理信息提取方面的应用1.地表温度反演：通过遥感技术获取的地表温度数据，可以分析地表温度分布，揭示城市热岛效应等地理信息，为城市气候调控和生态环境保护提供参考。

2.水资源监测：通过遥感技术获取的遥感影像数据，可以监测海洋、湖泊、河流等水体的水质、水量等地理信息，为水资源管理和保护提供数据支持。

3.地震活动监测：遥感技术可以获取大范围地震灾害的遥感影像数据，通过对影像数据的分析，能够了解地表破裂、地震波传播等地理信息，为地震监测和灾害评估提供支持。

三、遥感技术的应用前景1.智慧城市建设：随着城市化进程的不断推进，遥感技术在智慧城市建设中发挥越来越重要的作用，通过遥感技术获取的地理信息可以为城市规划、交通管理、环境保护等提供数据支持。

2.资源调查与管理：遥感技术可以获取全球范围的资源信息，如矿产资源、森林资源等，通过对遥感影像数据的分析，可以实现资源调查与管理的科学化和精细化，为资源利用和保护提供支持。

3.灾害监测与预警：遥感技术可以实现对地震、洪涝、干旱等灾害的快速监测和预警，通过遥感影像数据的分析，可以了解受灾区域的地理信息，为灾害救援和防灾减灾提供数据支持。

使用卫星遥感图像进行地理信息提取的方法卫星遥感图像在地理信息提取方面的应用越来越广泛。

它可以通过获取遥感图像中的地物信息，提供高精度的地理数据，帮助各行各业做出更好的决策。

本文将探讨使用卫星遥感图像进行地理信息提取的方法。

在使用卫星遥感图像进行地理信息提取之前，首先需要对遥感图像进行预处理。

这包括图像去噪、辐射校正和几何校正等操作。

图像去噪可以降低图像中由于遥感仪器等原因导致的噪声，使图像质量更好。

辐射校正是为了消除图像中的辐射差异，得到更精确的辐射亮度信息。

几何校正则是为了修正图像的几何变形，如投影畸变和平面畸变等，使图像在地理空间中具有准确的位置信息。

一种常用的方法是基于像素的分类。

此方法通过将遥感图像中的像素根据其特征划分到不同的类别中，实现地物的提取。

这种方法可以利用各种图像处理技术，如阈值分割、聚类、分类器等。

阈值分割是根据图像中像素的亮度特征，将图像划分为目标和背景两个部分。

聚类是将图像中的像素划分为多个簇，每个簇代表一个地物类别。

分类器则是根据已知地物的样本，通过机器学习等算法训练出一个分类模型，用于对新的图像进行分类。

另一种常见的方法是基于对象的分类。

与像素级的分类不同，对象级分类将图像中的像素组织成具有一定空间连续性的对象，然后根据对象的属性进行分类。

对象可以是任意形状和大小的地物，如建筑物、道路、森林等。

这种方法需要进行一系列的图像分割操作，将图像分割成一组相互独立的对象。

然后，通过提取对象的特征，如形状、纹理、颜色等，将它们划分到不同的类别中。

对象级分类相比像素级分类，在保留图像空间信息方面更加准确，适用于复杂地物的提取。

除了基于分类的方法，还可以利用卫星遥感图像进行地理信息的提取。

这种方法通过分析图像中的光谱信息，获取地物的属性。

遥感图像可以提供多个波段的光谱信息，如可见光、红外和热红外等。

通过分析不同波段之间的光谱差异，可以获取地物的特征。

例如，植被在可见光和红外光波段表现出不同的反射特性，可以通过分析这些特性来提取植被覆盖的信息。

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。

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。

基于机载遥感影像处理的地表覆盖信息提取技术摘要：土地覆盖是地球表面各种自然和人工结构的自然属性和特征的综合体。

它的分布和变化反映了人与自然的互动。

它是发展的重要基础，在自然资源管理、城乡土地规划等方面发挥着重要作用。

因此，提供质量可靠的土地覆盖数据至关重要。

土地覆盖数据通常遵循“所见即所得”的原则，基于遥感图像提取信息。

本文以生产地理信息资源建设、维护和更新土地覆盖数据为例，在分析土地覆盖数据分类体系和信息提取方法的基础上，探讨了信息提取过程中的一些技术问题，为生产土地覆盖数据提供依据请参考。

关键词：机载遥感；遥感影像处理；地表覆盖信息；信息提取引言地表覆盖主要有居民地、道路、耕地、林地、草地、荒地、水体等类型,不同地表类型的空间分布、时间分布呈不同的状态,各地物类的分布类型相互关联,复杂多样,如何准确获取地表覆盖类型信息对于自然资源监管起着至关重要的作用。

随着遥感技术的发展与应用,目前地表覆盖类型监测多为基于中高分辨率卫星影像进行遥感分类,该方法可较快地获取地表覆盖信息,并且通过大量的研究应用,遥感分类手段也有了更深层次的研究与提升。

曹丽琴等利用Landsat影像对武汉市进行基于多地表特征参数扩充的遥感影像分类,选择通用植被指数(VIUPD)、地表温度和纹理特征等作为扩充参数,无人机硬件及软件技术的快速发展,使其在遥感行业取得了广泛的应用。

如用无人机进行无人机倾斜摄影测量完成不动产信息确权工作、无人机热红外镜头在水污染遥感监测中的应用、低空无人机技术在矿区开采监测中的应用等。

1土地覆盖信息的提取方法土地覆盖数据生产的地理信息资源建设、维护和更新是以遥感影像为基础，参考地形图数据、湖泊湿地专项数据、生态地理区划等相关专项资料进行土地覆盖信息的提取和处理。

与地理国情监测项目中土地覆盖数据的更新不同，在地理信息资源的建设、维护和更新以及土地覆盖的制作中，不存在实地验证环节，可用的专门资料和地图也很少，内部工作完全基于遥感影像进行。

利用遥感影像进行测绘数据提取的方法遥感是一种通过远离物体获取信息的技术，利用遥感影像进行测绘数据提取是测绘科学领域中的一项重要工作。

通过分析遥感影像，可以获取大范围地表信息，并且能够快速、高效地提取测绘所需的各种数据。

本文将介绍利用遥感影像进行测绘数据提取的方法，并探讨其在实际应用中的意义和挑战。

一、遥感影像分类与语义分割遥感影像分类是根据遥感影像中的像素值特征，将图像划分为不同的类别。

这是利用遥感影像进行测绘数据提取的一种常用方法。

通过使用监督或非监督分类算法，遥感影像可以被分成水体、城市、林地等不同类别，从而为测绘工作提供了基础数据。

与遥感影像分类相关的是语义分割方法。

语义分割是在遥感影像中对每个像素进行分类的过程。

这种技术利用深度学习等先进算法，可以将遥感影像中的每个像素分割成不同类别，如道路、建筑物、植被等。

这对于测绘工作非常有意义，可以精确提取出不同要素的位置和形状信息。

二、遥感影像变化检测遥感影像变化检测是指通过对比多期遥感影像，检测和分析地表要素的变化情况。

这种方法可以用于提取测绘数据中的各种变化信息，如建筑物扩张、土地利用变化等。

变化检测的基本原理是对比不同时间段的遥感影像，通过像素级别的差异比较来确定变化区域。

常用的方法包括基于差异图像、基于时间序列和基于变化检测指标等。

这些方法可以帮助测绘工作者及时发现和更新地理信息，为城市规划、土地利用管理等领域提供重要的数据支持。

三、遥感影像高程测量方法遥感影像高程测量是通过遥感影像获取地表高程信息的方法。

在测绘工作中，地表高程是一项重要的数据，用于制作地形图、计算坡度和开展地质地貌分析等。

目前常用的遥感影像高程测量方法包括光学影像立体匹配、合成孔径雷达干涉测量（InSAR）和激光雷达（LiDAR）技术等。

这些方法利用遥感影像的立体视觉原理和雷达波束观测原理，能够测量地表高程，并生成数字高程模型（DEM）。

这些DEM数据能够为测绘工作者提供具有空间可视化效果的高程信息。

如何进行遥感影像的地物提取和土地覆盖分类遥感影像是一种获取地球表面信息的重要工具，它通过卫星、飞机等平台获取的图像可以为土地覆盖分类和地物提取提供大量的数据。

本文将探讨如何进行遥感影像的地物提取和土地覆盖分类的方法和技巧。

遥感影像的地物提取是指从图像中识别和提取出不同的地物对象，例如建筑物、道路、植被等。

地物提取的关键在于选择合适的特征和分类算法。

常见的特征包括光谱特征、纹理特征、形状特征等。

其中，光谱特征是最常用的特征之一，通过计算影像上不同波段的反射率或辐射亮度，可以得到不同地物在光谱上的特征曲线。

借助于统计学方法，可以将光谱特征与地物进行关联，从而实现地物的提取。

除了光谱特征，纹理特征也被广泛用于地物提取。

纹理特征描述了地物的细节和表面信息，例如纹理的粗糙度、方向、周期性等。

常用的纹理特征提取方法有灰度共生矩阵法、灰度豪斯多边形法等。

这些方法可以通过计算像素之间的相对位置和灰度值来描述图像的纹理特征，从而提高地物提取的准确性。

在地物提取的过程中，分类算法起到了关键的作用。

常见的分类算法包括最大似然法、支持向量机、人工神经网络等。

最大似然法基于概率模型进行分类，它假设不同地物的像素值服从不同的概率分布，通过最大化似然函数来估计每个像素属于某个类别的概率。

支持向量机是一种基于统计学习理论的分类算法，它通过构建一个超平面来划分不同类别的地物。

人工神经网络模拟了人脑神经元之间的连接和作用，通过训练网络来实现地物的分类。

土地覆盖分类是将遥感影像中的不同地物对象划分为不同的土地覆盖类别，例如森林、农田、城市等。

土地覆盖分类的目的是为了研究地表的空间分布和变化规律，从而支持土地资源管理和环境保护。

土地覆盖分类的关键在于构建合适的分类系统和选择适当的分类方法。

构建分类系统是土地覆盖分类的第一步，它需要根据研究的目的和土地表现进行分类的层次和类别划分。

一般来说，土地覆盖分类可以分为三个层次：大类、中类和小类。