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基于Acolite模型的landsat8卫星影像大气校正

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科学技术创新 2024年第2期 36-43页

作者：孔誉霏刘珊珊王丽娜诸葛瑞龙吕春光临沂大学资源环境学院山东临沂山东建筑大学测绘地理信息学院山东济南

大气校正是将卫星传感器观测值转换为真实地表反射率的重要手段,也是构建各类卫星遥感产品的前提基础。本研究以临沂市及周边区域为研究区,应用Acolite模型对landsat8卫星遥感影像开展植被、水体和人造地表等多种地物目标的大气校正,并... 详细信息

大气校正是将卫星传感器观测值转换为真实地表反射率的重要手段,也是构建各类卫星遥感产品的前提基础。本研究以临沂市及周边区域为研究区,应用Acolite模型对landsat8卫星遥感影像开展植被、水体和人造地表等多种地物目标的大气校正,并对校正结果进行分析及精度评价。通过其与FLAASH模型及landsat8 Collection2表面反射率数据集进行综合对比,可以发现,Acolite及FLAASH都能够在不同程度去除大气影响。相比而言,Acolite模型大气校正效果优于FLAASH模型,其地表双向反射率光谱曲线与landsat8 Collection2表面反射率数据变化趋势基本一致。总体来看,Acolite模型对各类地物目标的大气校正整体精度较高,且应用该模型的方案具有操作简便,人工干预少等优点,可为各类地表遥感反演产品的构建提供技术支持。

关键词： landsat8 OLI 大气校正 Acolite 地表双向反射率

基于landsat8的凤永高速地表温度反演

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地下水 2024年第3期46卷 7-10,19页

作者：罗闰豪何伟王瑞雪昆明理工大学国土资源工程学院云南昆明650093

在隧道建设过程中,高地温热害会影响机械设备效率和施工进度,还会恶化作业环境、对人员安全造成威胁,因此,精准识别地热异常区对隧道建设非常重要。热红外遥感是用遥感的方法探测地球表面的温度,以此为基础利用遥感技术反演地表温度愈... 详细信息

在隧道建设过程中,高地温热害会影响机械设备效率和施工进度,还会恶化作业环境、对人员安全造成威胁,因此,精准识别地热异常区对隧道建设非常重要。热红外遥感是用遥感的方法探测地球表面的温度,以此为基础利用遥感技术反演地表温度愈发可靠。以云南省凤永高速凤庆-领岗地隧道为研究区域,采用landsat8影像数据,运用大气校正法对研究区进行地表温度反演,再利用DEM数据制作地形坡向文件,按阳坡、阴坡分布提取地表温度,结合地质构造对地表温度异常进行分析,圈定地热异常区。

关键词： landsat8 地表温度反演坡向分析地热异常

基于landsat8影像喀斯特石漠化调查研究

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河南科学 2024年第4期42卷 522-528页

作者：苏成杰施宇军范亚军广西建设职业技术学院土木工程学院南宁530007

喀斯特石漠化是一种常见的土地退化基岩裸露的现象,主要分布在我国西南喀斯特地区,具有分布范围广且有进一步恶化的趋势.利用landsat8影像,基于决策树分类方法提取凤山县石漠化信息.以NDVI值、植被覆盖度和凤山县坡度分析为分类条件,运... 详细信息

喀斯特石漠化是一种常见的土地退化基岩裸露的现象,主要分布在我国西南喀斯特地区,具有分布范围广且有进一步恶化的趋势.利用landsat8影像,基于决策树分类方法提取凤山县石漠化信息.以NDVI值、植被覆盖度和凤山县坡度分析为分类条件,运用决策树提取凤山县石漠化信息,利用GoogleEarth对最初的分类结果存在错分和漏分的情况纠正,最后得到2021年凤山县不同等级石漠化面积及空间分布情况.结果表明:2021年凤山县石漠化面积约为197.3071 km^(2),占全县土地面积的11.32%,总体分类精度为87.4%,Kappa系数为0.8651.从精度评定结果可知,该方法提取石漠化信息精度可靠,同时也提出了凤山县具有石漠化较为严重的现象.

关键词：石漠化 landsat8 决策树分类法凤山县

基于Sentinel-1结合Sentinel-2和landsat8影像的水体提取方法比较——以鲁班水库为例

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四川林业科技 2024年第1期45卷 111-114页

作者：苏子昕青玲萱王鑫薛飞阳王旭秦翔宇杨存建四川师范大学地理与资源科学学院

基于sentinel-1数据结合sentinel-2数据和landsat8数据,提取2017年—2021年鲁班水库五年间的水体年间变化,对所提取的水体面积进行分析,比较两种影像对鲁班水库水体提取的差异,经过水体指数的计算以及分析得到鲁班水库的水体面积。senti... 详细信息

基于sentinel-1数据结合sentinel-2数据和landsat8数据,提取2017年—2021年鲁班水库五年间的水体年间变化,对所提取的水体面积进行分析,比较两种影像对鲁班水库水体提取的差异,经过水体指数的计算以及分析得到鲁班水库的水体面积。sentinel-2影像数据对水体提取的效果较好于landsat8数据,sentinel-2影像总体分类精度达0.993,kappa系数为0.991,而landsat8的总体精度为0.989,kappa系数为0.986。通过对鲁班水库这种大中型水体的水体提取选择使用sentinel-2数据较好。

关键词：水体提取水体指数 Sentinel-2 landsat8 Sentinel-1

Smart Techniques for LULC Micro Class Classification Using landsat8 Imagery

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Computers, Materials & Continua 2023年第3期74卷 5545-5557页

作者： Mutiullah Jamil Hafeez ul Rehman SaleemUllah Imran Ashraf Saqib Ubaid Department of Computer Science Khwaja Fareed University of Engineering and Information TechnologyRahim Yar Khan64200Pakistan Department of Information and Communication Engineering Yeungnam UniversityGyeongsan-si38541Korea

Wheat species play important role in the price of products and wheat production estimation.There are several mathematical models used for the estimation of the wheat crop but these models are implemented without considering the wheat species which is an important independent variable.The task of wheat species identification is challenging both for human experts as well as for computer vision-based solutions.With the use of satellite remote sensing,it is possible to identify and monitor wheat species on a large scale at any stage of the crop life cycle.In this work,nine popular wheat species are identified by using landsat8 operational land imager(OLI)and thermal infrared sensor(TIRS)data.Two thousand samples of eachwheat crop species are acquired every fifteen days with a temporal resolution of ten multispectral bands(band two to band eleven).This study employs random forest(RF),artificial neural network,support vector machine,Naive Bayes,and logistic regression for nine types of wheat classification.In addition,deep neural networks are also developed.Experimental results indicate that RF shows the best performance of 91%accuracy while DNN obtains a 90.2%accuracy.Results suggest that remotely sensed data can be used in wheat type estimation and to improve the performance of the mathematical models.

关键词： Mathematical model wheat crop estimation landsat8 remote sensing machine learning random forest deep neural network

基于机器学习的卫星遥感水质富营养化评价——以合肥市环城河为例

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华东师范大学学报（自然科学版） 2024年第1期 1-8,112页

作者：张勇王慧朱传华周浩詹宇李灿肖逸凡杨丽丽刘佳奇安徽建筑大学环境与能源工程学院合肥230601 安徽建筑大学环境污染控制与废弃物资源化利用安徽省重点实验室合肥230601 荆州水务集团有限公司湖北荆州434000

以合肥市环城河为研究对象,使用线性回归、随机森林、支持向量回归和套索回归等机器学习模型挖掘landsat8卫星数据和水质参数之间的关系,对遥感影像值的反射率和水质参数进行建模,并比较了4种不同模型的表现.结果显示,随机森林模型的表... 详细信息

以合肥市环城河为研究对象,使用线性回归、随机森林、支持向量回归和套索回归等机器学习模型挖掘landsat8卫星数据和水质参数之间的关系,对遥感影像值的反射率和水质参数进行建模,并比较了4种不同模型的表现.结果显示,随机森林模型的表现最好,对TN、TP、NH3-N反演模型的精度都能达到0.7以上;反演的水质参数浓度分布图表明TN、TP在环城河东北段的污染最严重,而NH3-N则在西南段的污染最严重;从水体富营养化分布图可以看出,环城河东段水体呈现中度营养状态.

关键词：机器学习 landsat8 富营养化评价

南京5种木本植物早春花期物候对城市热岛效应的响应研究

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南京林业大学学报(自然科学版) 2024年

作者：史俐莎文书生黄小婉韩茜史正阳南京林业大学风景园林学院

【目的】植物物候作为城市生态系统的指示器，能够直观反应城市化进程下生态系统的变化，本研究结合地表温度数据，探究南京市5种常见观花木本的花期物候对热岛效应的响应规律，为我国华东地区植被物候对热岛效应的响应机制提供数据补... 详细信息

【目的】植物物候作为城市生态系统的指示器，能够直观反应城市化进程下生态系统的变化，本研究结合地表温度数据，探究南京市5种常见观花木本的花期物候对热岛效应的响应规律，为我国华东地区植被物候对热岛效应的响应机制提供数据补充。【方法】基于landsat 8遥感数据反演南京市地表温度，采用热岛比例指数(URI)表征热岛强度，结合花期物候观测数据，定量研究城市热岛效应对植物花期物候的影响。【结果】南京市城市热岛效应明显，热岛强度从大到小排序为：中心城区> 近郊区> 远郊区。5种植物对热岛效应的敏感度存在明显差异，白玉兰 (Magnolia denudata)对城市热岛效应的响应最敏感，花期可提前4～11d，花期持续时间最多缩短50%；巨紫荆 (Cercis gigantea)、垂丝海棠 (Malus halliana)、东京樱花 (Cerasus yedoensis)受影响程度相近；红花檵木 (Loropetalum chinense var. rubrum)受影响程度最小，花期约提前2～4 d，花期持续时间约缩短19%。【结论】热岛效应对植物的花期起止时间和持续时间皆存在显著影响，随着热岛效应的增强，植物始花期、盛花期和末花期均出现提前和缩短趋势，在未来的研究中，可进一步探讨其他植被类型对城市热岛的响应，以期揭示植物物候对城市气候变化的响应规律。

关键词：热岛效应花期物候南京市热岛比例指数 landsat8 地表温度

基于特征优选和时空融合算法的黄河三角洲湿地类别制图方法研究

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自然资源遥感 2024年第2期36卷 39-49页

作者：冯倩张佳华邓帆吴贞江赵恩灵郑培鑫韩杨长江大学地球科学学院武汉430100 中国科学院空天信息创新研究院中国科学院数字地球重点实验室北京100094 中国科学院大学地球与行星科学学院北京100049

滨海湿地的遥感分类研究对于滨海湿地的保护和规划具有重要意义。为此,以黄河三角洲作为研究区,采用2019年3—10月获取的8景landsat8 OIL作为数据源,使用GEE(Google Earth Engine)云平台,根据影像的不同特征构建了7种不同的分类方案;然... 详细信息

滨海湿地的遥感分类研究对于滨海湿地的保护和规划具有重要意义。为此,以黄河三角洲作为研究区,采用2019年3—10月获取的8景landsat8 OIL作为数据源,使用GEE(Google Earth Engine)云平台,根据影像的不同特征构建了7种不同的分类方案;然后,使用随机森林分类器对不同特征集合进行分类,并选择其中分类效果最好的用于绘制黄河三角洲地区的湿地类别图。其中8,9月份数据由于受到云的污染导致质量差,使用增强型自适应反射率时空融合模型(enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model,ESTARFM)算法对有云区域进行填补处理。结果表明:①ESTARFM时空融合模型生成的预测影像与真实影像波段表现出较好的相关性,其R值均能达到0.73以上,说明重构的影像可以用于本研究;②使用随机森林算法对研究区地物类型进行分类,其中方案7通过特征优选,分类结果总体精度达92.28%,Kappa系数达0.91,分类结果与湿地实况相吻合,比常规方案分类精度更高。研究结果有助于了解和掌握该区域湿地不同类型的空间分布特征,可为区域生态环境的保护和规划提供科学依据。

关键词： landsat8 多时相数据黄河三角洲湿地图像融合 Google Earth Engine 随机森林

GF-6 WFV传感器数据的缨帽变换系数推导

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自然资源遥感 2024年第2期36卷 105-115页

作者：张昊杰杨立娟施婷婷王帅闽江学院地理与海洋学院福州350108 福州大学遥感信息工程研究所福州350108 闽江学院经济与管理学院福州350108

缨帽变换是影像增强中最常见的一种方法,已在遥感中得到了广泛的应用。但是,由于高分辨率卫星传感器(例如GF-6 WFV)通常缺乏短波红外波段,所以用常规的Gram-Schmidt(G-S)正交化方法得到的缨帽变换系数通常会存在湿度分量失真的问题。为... 详细信息

缨帽变换是影像增强中最常见的一种方法,已在遥感中得到了广泛的应用。但是,由于高分辨率卫星传感器(例如GF-6 WFV)通常缺乏短波红外波段,所以用常规的Gram-Schmidt(G-S)正交化方法得到的缨帽变换系数通常会存在湿度分量失真的问题。为此,文章选取了覆盖不同地区、不同时相、不同季节的12幅GF-6 WFV影像和6幅同步的landsat8 OLI影像,首先利用GF-6和landsat8的同步影像进行湿度分量回归,确定GF-6 WFV传感器的湿度分量系数,进而采用G-S逆推算法依次推导出亮度、绿度及其他分量,开发出了GF-6 WFV传感器的缨帽变换系数。研究发现:①通过调整缨帽变换湿度分量的推导顺序,即先推导湿度分量再推导亮度和绿度等分量,可以较好地推导出GF-6 WFV传感器的缨帽变换系数,并解决传统G-S正交化方法中存在的湿度分量失真问题;②GF-6 WFV缨帽变换各分量具有稳定的特征,地物在不同分量组成的特征平面内具有典型的“缨帽”分布特征;③尽管GF-6 WFV传感器与landsat8 OLI传感器在波段设置和光谱响应方面存在一定差异,但它们缨帽变换对应分量之间具有较好的一致性,相关系数仍高达0.8。

关键词： GF-6 缨帽变换 landsat8 Gram-Schmidt正交化湿度分量