摘要：多时相合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)数据可为水稻提取提供丰富信息,在多云多雨地区对水稻识别和监测具有独特优势。但过多特征变量的加入,一定程度上造成“维数灾难”及信息冗余,因此,本文提出一种基于多时相后向散射特性及干涉相干性优选特征的水稻提取方法。基于研究区水稻生长周期的多时相Sentinel-1 SAR数据,构建后向散射系数和干涉相干系数特征集,利用ReliefF算法对特征重要性进行排序,同时采用JM距离确定最优特征数目完成最优特征选择,结合随机森林分类算法对研究区水稻进行提取及精度评价。结果表明:基于优选特征提取水稻面积相对误差为4.96%,总体精度达到92.48%,Kappa系数为0.90;从优选特征剔除干涉相干特征提取的水稻面积相对误差增加2.39个百分点,总体分类精度和Kappa系数分别降低4.03个百分点、0.06,说明干涉相干性有利于水稻信息提取。基于多时相后向散射特性及干涉相干性的特征优选减少了数据冗余,提高了运算效率,可实现大范围高精度水稻提取。

摘要：广西是中国最大的蔗糖产地,种蔗面积和蔗糖产量均占全国的约60%。及时、准确地监测广西甘蔗种植和收割信息,对于甘蔗生产具有重要的意义。该文采用多时相HJ-1A、B星CCD图像开展广西扶绥县甘蔗种植和收割信息提取及面积估算示范研究。选取从2009年11月5日到2010年2月19日共四个时相CCD图像,逐时相提取甘蔗信息,通过叠加运算,得到相邻两个时相期间甘蔗收割范围和收割面积,完成对2009/2010榨季甘蔗种植和收割情况的遥感监测。研究表明,1)在适当的时相下,HJ-1A、B星CCD图像的空间分辨率,波段设置和辐射分辨率,能够满足县域及以上区域尺度下地物复杂地区进行大宗农作物种植信息提取和面积估算的应用需求;2)多时相HJ-1A、B星CCD图像能够监测甘蔗收割过程,可以满足时相要求较高的农业资源调查统计遥感应用的要求。

摘要：本文提出了一种基于散射模型的多时相极化SAR数据斑点噪声滤波算法,该方法是利用多时相极化SAR数据,在保持像元主散射特性基础上实现斑点噪声抑制。其基本原理是对多时相极化SAR数据的主辅影像进行分类,并通过统计主辅影像中待滤波像元邻域窗口内类别分布情况自适应地选取参与滤波的像素进行滤波。实测数据的实验结果表明,该方法既能够有效地抑制斑点噪声,又能够良好地保持地物散射特性和边缘纹理特征。

摘要：针对中、西部困难复杂地区公路测设航空摄影困难,急需获得大比例尺基础地形资料,研究了多时相高分辨率卫星图像的大比例尺测图方法并对其精度进行了分析。通过中国豫陕边界困难复杂地区公路测设试验,表明在仅利用少量地面控制点情况下,基于多时相WorldView-1卫星图像生成的数字地面模型、数字正射影像图、数字线划图,其精度可以满足1∶2 000比例尺精度要求,可用于公路初步设计阶段。

摘要：根据耕地在作物全生长季内光谱特征变化频繁,其他地物光谱特征相对稳定或有规律变化的区别,基于多时相TM图像,结合相关地物的变化检测成果,提出了一种耕地信息提取方法,即首先利用改进的归一化差值水体指数(mordified normalized difference water index,MNDWI)剔除水体,然后利用基于分类后验概率变化向量分析方法剔除其他非耕地植被及人工地面,再利用面积阈值结合众数滤波方法去除噪声,最终得到耕地信息。将该方法在北京市通州区进行试用,总体识别精度达到93.3%,得到的耕地信息对修正原有耕地矢量图上的错分和漏分有重要作用。

摘要：论文基于时相和波谱信息,利用MODIS数据监测了北京冬小麦的种植面积。首先,基于地形高度对地物光谱反射值的影响,借助DEM数据对研究区域进行划分。其次,在分析并提取北京地区主要农作物时间谱曲线特征的基础上,设计决策函数,成功提取了北京地区冬小麦的种植面积。最后,比较并分析了非遥感数据对监测精度的影响。研究结果表明,(1)时相信息可以极大的提高农作物种植面积的监测精度。(2)辅助数据的利用,使决策函数的设计更具有针对性,监测结果更可靠。(3)多源多时相遥感数据在农作物种植面积的提取中具有明显的技术优势和重要的应用潜力。

摘要：山区地形的特殊性导致了山区植被分类的复杂性。位于不同光照区域的同种植被,其光谱亮度值具有较大差异,分区使分类规则及阈值的设计更具针对性。多时相遥感数据能够充分利用不同植被类型间光谱特征时间效应。基于此提出了利用分区和多时相遥感数据进行山区植被的分类研究。研究表明,该方法在山区植被分类中具有明显的技术优势,分类总体精度和kappa系数分别为81.3%和0.72。

摘要：广西是我国最大的蔗糖产地，种蔗面积和蔗糖产量均占全国的约60％。及时、准确地监测广西甘蔗种植和收割信息，对于甘蔗生产具有重要的意义。本文利用多时相HJ-1 A、B星CCD图像开展广西崇左市甘蔗长势、种植面积、收割过程和总产估算遥感监测。结果表明：（1）10月底11月初的环境星CCD图像提取甘蔗信息效果较好。这一时相，综合利用多光谱信息，可以较好地排除其他地物，提取甘蔗信息。（2）环境星CCD图像能够满足影像数据时相要求较高的农作物遥感监测的要求。在夏秋季节甘蔗关键生育期，多云多雨，环境星CCD图像大幅宽快重访的特点也能够获得比较理想的图像，对甘蔗长势进行监测；在甘蔗榨季，多时相的环境星CCD图像，可以跟踪甘蔗的收割过程，进行甘蔗收割过程的监测。

摘要：随着卫星遥感技术的快速发展,遥感影像的应用领域和方式呈高速增长之势,尤其是历史影像,在自然资源领域发挥越来越大的作用。以全省多时相遥感影像成果和2021年以来的季度影像成果为基础,建成多时相历史影像服务系统,旨在挖掘多年历史影像的潜力,为全省自然资源服务提供技术支撑。

摘要：获取水稻种植信息对于指导水稻生产,监测作物生长及合理分配水资源具有重要意义。针对基于单时相影像提取水稻信息精度有限,以Sentinel-2A/B多时相影像为数据源,构建NDVI、EVI、NDWI和光谱特征4种时序特征数据集并设计6种试验方案,结合随机森林算法对水稻种植信息进行提取。结果表明,NDVI、EVI时序曲线可以较好反映出水稻生育期的物候特征,不同地类的光谱时序曲线和NDWI时序曲线可分离度较高,有利于提高分类精度;基于NDVI时序数据集的分类精度最低,基于光谱时序数据集的分类精度最高,总体精度达95.5590%,Kappa系数为0.9433,与基于NDVI的分类结果相比,总体精度、Kappa系数、水稻生产者精度和用户精度分别提高了3.5304%、0.0449、8.64%和3.36%,水稻与旱地的混分现象得到有效抑制。该研究为区域水稻种植信息精确提取在数据源选择、时序特征构建方面提供了一种新的思路和技术手段。