适于遥感使用的标准化植被分级分类法
【基于遥感影像进行城市植被信息】遥感影像植被分类
【基于遥感影像进行城市植被信息】遥感影像植被分类遥感主要是根据不同的物体会产生不同的电磁波的响应，从而识别地面上各类地物。
具有视域范围广、图像清晰逼真、宏观性强、重复周期短、信息量多、收集方便的优点。
因此，卫星遥感是监测植被的有效手段。
本文主要针对城市植被的提取，从城市遥感的原理和数据源、城市植被信息的提取方法和遥感技术等几方面对基于遥感影像对城市植被信息提取的研究的进展进行论述，并讨论了这些研究的特点和各自存在的一些不足，以及发展的趋势。
1 城市植被及遥感影像光谱特征1.1 城市植被城市植被指的是城市里覆盖着的生活植物，即城市内一切自然正常生长以及人工种植的各类植物类型的总称。
1.2 植被遥感影像光谱特征在蓝色和红色波段，能量很低；在绿色波段附近，会形成一个小的峰值。
而在近红外波段，叶肉海绵组织结构有很大的反射表面。
2 城市植被信息提取数据源、遥感影像预处理2.1 信息提取数据源及其选择1）Landsat TM影像及ETM+遥感数据。
空间分辨率不是很高。
2）MODIS数据，很高的信噪比。
3）美国商业遥感卫星Quick Bird影像，能较清晰的从遥感图像判读出城市绿地。
4）IKONOS遥感数据，全色波段的分辨率为1m，多光谱数据分辨率为4m。
5）此外，遥感数据还有很多类型，比如SPOT影像等。
2.2 卫星影像预处理研究中遥感影像的预处理包括：几何校正、遥感影像图像增强、截取研究区域、相关性分析等一系列处理，在处理中需根据不同类型不同特点的遥感图像进行不同的预处理。
3 城市植被信息提取的方法3.1 人机交互方式进行植被信息提取3.1.1 基于波段的选择进行分类法提取步骤：1）实验波段的选择及彩色合成结合波段的波谱物理特征优先选择几个波段，K-L变换后的第一、第二、第三主成分波段，NDVI植被指数段和K-L变换后的第一主分量加影像的三个波段进行波段间的相关性分析，对该3种波段数据进行假彩色合成，反复比较，选出植被景观目视效果最好的合成的图像。
遥感数据分级
遥感数据分级引言概述：遥感数据分级是遥感技术中的一项重要应用，通过对遥感数据进行分级处理，可以更好地理解和利用遥感图像信息。
在不同的应用领域中，遥感数据分级具有广泛的应用价值，如土地利用分类、资源调查、环境监测等。
本文将从数据获取、数据预处理、特征提取、分类方法和精度评价等方面介绍遥感数据分级的相关内容。
一、数据获取1.1 遥感数据类型：遥感数据可以分为光学遥感数据和雷达遥感数据两类。
光学遥感数据主要包括多光谱影像、高光谱影像和全色影像等，而雷达遥感数据则包括合成孔径雷达（SAR）数据和雷达高程模型（DEM）数据等。
1.2 数据来源：遥感数据可以通过卫星、飞机、无人机等平台获取，不同平台获取的数据具有不同的空间分辨率和时间分辨率。
1.3 数据格式：遥感数据通常以影像文件的形式存储，常见的格式包括TIFF、JPEG、PNG等。
二、数据预处理2.1 辐射定标：对遥感数据进行辐射定标是数据预处理的重要步骤，可以将原始数据转换为可用的物理量。
2.2 大气校正：大气校正是为了消除大气影响而进行的处理，可以提高遥感数据的质量和准确性。
2.3 几何校正：几何校正是为了保证遥感数据的几何精度，通常包括地理坐标系转换、影像配准等处理。
三、特征提取3.1 光谱特征：光谱特征是遥感数据中最基本的特征之一，通过分析不同波段的反射率可以提取出目标的光谱特征。
3.2 空间特征：空间特征是指目标在影像上的空间分布特征，如形状、大小、纹理等，可以通过图像分割和目标提取算法进行提取。
3.3 深度特征：深度学习技术在遥感数据分级中的应用越来越广泛，可以提取出更加高级的特征表示，提高分类的准确性。
四、分类方法4.1 监督分类：监督分类是最常用的分类方法之一，通过已知类别的样本训练分类器，然后对未知样本进行分类。
4.2 无监督分类：无监督分类是指在没有先验信息的情况下对影像进行分类，常用的方法包括聚类算法和自组织映射算法等。
4.3 深度学习分类：深度学习在遥感数据分级中的应用越来越广泛，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，可以提高分类的准确性和效率。
基于多源遥感数据的森林植被类型分类方法研究111
基于多源遥感数据的森林植被类型分类方法研究摘要：森林是地球上最大的陆地生态系统，是人类赖以生存和发展的必要基础。
它不仅给人类提供丰富的木材和林副产品，而且在调节气候、涵养水源、保护环境等方面均起到重要作用。
因此，开展森林资源调查，掌握森林资源现状及其变化，对于提高林业发展决策水平，促进林业和社会经济乃至全球环境的可持续发展等具有极为重要的意义。
本文利用云南省迪庆藏族自治州五境乡、小中甸、上江乡的SPOT 2.5米分辨率全色影像与10米分辨率多光谱影像融合后形成的多遥感数据对森林植被类型分类方法进行研究，利用ENVI图像处理软件分别进行了传统的监督分类中的最小距离法、最大似然法和基于专家知识的决策树分类法的实验，而且还尝试了面向对象的新的分类方法，对不同的分类方法进行了分类精度的对比，从而提出一个基于多遥感数据的森林植被类型分类方法的可行性建议。
关键词：遥感；图像分类；SPOT5；最小距离法；最大似然法；面向对象Classification of Forest Types Based on Multi-source RemoteSensing DataAbstract: Forest is the largest terrestrial ecosystem on the earth, it is a necessary basis for human existence and development. It is not only to provide people with rich timber and forest by-products, but also play an important role in climate regulation, water conservation and protect environment. Therefore, developing forest resources investigation, getting the status and changes of forest resources, for improving the level of decision-making to promote the forestry development, forestry and social economy and even the global environment sustainable development has the extremely vital significanceBased on remote sensing data acquired by the Diqing Tibetan Autonomous Prefecture in Yunnan Province five Jing Xiang, Zhongdian, Jiang Xiang which is researched on the types of forest vegetation classification, including the minimum distance supervised classification in the traditional method, maximum likelihood method and decision tree based on expert knowledge classification experiments by ENVI and object-oriented classification by ENVI EX，on different classification methods were compared by the classification accuracy, and put forward a feasible suggestion based on the types of forest vegetation classification method .Keywords: Remote sensing; Image classification; SPOT5; minimum distance classifier; maximum likelihood classifier; object-oriented classification.目录第一章绪论 (1)1.1 研究背景 (1)1.2 研究内容及意义 (2)1.3 研究方法与技术路线 (2)第二章图像分类原理 (4)2.1遥感图像分类传统方法 (4)2.2.1 监督分类 (4)2.3 遥感图像分类新方法 (6)2.3.1 基于专家知识的决策树分类 (6)2.3.2 面向对象的分类 (9)2.3.3 小结 (10)第三章数据分析 (11)3.1 传感器波段特征分析 (11)3. 2森林光谱特征分析 (11)第四章分类方法的应用与对比 (14)4.1 监督分类 (14)4.1.1 训练样本的选择 (14)4.2分类结果及分析 (16)4.3 分类结果精度比较 (19)第五章结论和展望 (22)参考文献 (23)第一章绪论1.1 研究背景森林是地球上最大的陆地生态系统，是人类赖以生存和发展的必要基础，是经济建设和生态环境建设中不可缺少的可再生资源。
遥感监测小麦苗情及等级划分-江苏
ICS 65.020.20B 22DB32江苏省地方标准DB32/T XXXX—2020遥感监测小麦苗情及等级划分Remote sensing monitoring of wheat growth and grade classifications2020 - XX - XX发布2020 - XX - XX实施DB32/T XXXX—2019前言本标准按照GB/T 1.1—2009给出的规则起草。
本标准由扬州大学提出并归口。
本标准起草单位：扬州大学。
本标准主要起草人：谭昌伟、郭文善。
遥感监测小麦苗情及等级划分1 范围本标准规定了遥感监测小麦苗情的应用环境条件、数据采集、监测流程和苗情等级空间分布。
本标准适用于江苏小麦种植区小麦苗情监测。
2 规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。
凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。
凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB 4404.1—1999 粮食作物种子禾谷类GB 8321.10—2018 农药合理使用准则（十）NY/T 2738.1—2015 农作物病害遥感监测技术规范NY/T 496—2002 肥料合理使用准则通则NY/T 851—2004 小麦产地环境条件DB32/T 2430—2013 大田小麦长势遥感监测操作规范3 术语和定义下列术语和定义适用于本文件。
3.1遥感remote sensing从远距离，不实际接触物体，通过对物体发出的电磁波的测量获得信息，进而综合运用物理原理、数学方法和地学规律进行分析研究的一门新兴探测科学技术。
3.2小麦苗情wheat growth表征小麦生长状况及其变化特性。
3.3LAI叶面积指数，英文全称为leaf area index。
3.4遥感指数remote sensing index由遥感光谱不同波段反射率组合变换后形成的一种参数。
4 应用环境条件天气晴朗、风小云少、监测时间为北京时间9:00至16:00。
应用遥感数据进行植被分类
应用遥感数据进行植被分类
张秋江
【期刊名称】《林业勘查设计》
【年(卷),期】1990(000)002
【摘要】1、在遥感图象上进行植被观测的参数描述一个独特的植被单元的两个特性是它的植物种类组成和特征,而不考虑其生长地。
可是,正象库克勒(1967)指出的那样,植物种类法的一个主要局限性取决于这样一个事实,就是在给定区域内的重要种类的数量如此之多,使得制图者无法绘出适当的植被概念。
由探讨植物分类而引起的更多的间题是许多地区的植物志资料的频繁缺乏。
在某些情况下,在植被的生长地能够极其容易地把植被类型进行分类(例如:美洲红树、高山林地、沼泽森林)。
如果在把一个地区的植被划分为有实际意义的独立单元时,充分重视了遥感图象的应用,那么植物种类的研究还要受到这样的限
【总页数】5页(P56-59,51)
【作者】张秋江
【作者单位】
【正文语种】中文
【中图分类】S7
【相关文献】
1.利用高光谱遥感数据进行农作物分类方法研究 [J], 刘亮;姜小光;李显彬;唐伶俐
2.基于随机森林分类方法和多源遥感数据的r湿地植被精细分类 [J], 崔小芳;刘正
军
3.基于遥感数据对中国表土花粉进行植被覆盖度定量估算的研究 [J], 郑卓;郑艳伟;黄康有;魏金辉;许清海;吕厚远;罗运利;罗传秀;Celia Beaudouin
4.应用归一化差值植被指数(NDVI)预处理后的图象进行分类研究初探 [J], 李建军;吴斌
5.基于分区和多时相遥感数据的山区植被分类研究 [J], 竞霞;王锦地;王纪华;黄文江;刘良云
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遥感数据分级
遥感数据分级遥感数据分级是一种对遥感图像进行分类和分层的方法，通过对遥感图像进行分级，可以更好地理解和利用遥感数据。
下面将介绍遥感数据分级的标准格式文本。
一、引言遥感数据分级是指将遥感图像根据特定的分类标准，将其分为不同的类别或层次。
通过遥感数据分级，可以获取地表覆盖类型、土地利用信息等，为环境监测、资源管理、城市规划等领域提供重要支撑。
本文将介绍遥感数据分级的基本原理、分类方法和应用场景。
二、遥感数据分级的基本原理遥感数据分级的基本原理是利用遥感图像中的不同光谱信息和纹理特征，通过一系列的算法和模型，将图像中的像素点分为不同的类别。
遥感图像中的光谱信息可以反映地表覆盖类型的差异，纹理特征可以提供地物的空间分布信息。
基于这些信息，可以构建分类模型，实现遥感数据的分级。
三、遥感数据分级的分类方法1. 监督分类：监督分类是一种基于训练样本的分类方法。
首先，需要准备一组已知类别的训练样本，然后利用这些样本训练分类器，最后将分类器应用于整个遥感图像。
常用的监督分类方法包括最大似然分类、支持向量机等。
2. 无监督分类：无监督分类是一种不需要事先准备训练样本的分类方法。
它通过对遥感图像中的像素点进行聚类，将相似的像素点分为同一类别。
常用的无监督分类方法包括K均值聚类、高斯混合模型等。
3. 半监督分类：半监督分类是监督分类和无监督分类的结合，既利用了有标签的训练样本，又利用了无标签的像素点。
半监督分类方法可以提高分类的准确性和效率。
四、遥感数据分级的应用场景1. 环境监测：遥感数据分级可以用于环境监测，例如监测森林覆盖变化、水体污染等。
通过对遥感图像进行分级，可以获取地表覆盖类型的空间分布信息，为环境监测提供科学依据。
2. 资源管理：遥感数据分级可以用于资源管理，例如土地利用规划、农作物估产等。
通过对遥感图像进行分级，可以获取土地利用信息、农作物类型等，为资源管理提供决策支持。
3. 城市规划：遥感数据分级可以用于城市规划，例如土地利用规划、建筑物提取等。
多光谱遥感卫星影像植被指数种类
多光谱遥感卫星影像植被指数种类1. 归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）：归一化植被指数是最常见且最广泛应用的植被指数之一、它利用红光和近红外波段的反射率差异来评估植被的健康和生长状况。
NDVI值的范围从-1到1，数值越高表示植被覆盖越好。
2. 增强型植被指数（Enhanced Vegetation Index，EVI）：增强型植被指数是对NDVI的改进，它通过加入大气校正和土地表面背景修正，可以提高植被指数的特征表达能力。
相比于NDVI，EVI在地表背景光照条件变化大的情况下表现更好。
3. 土壤调整植被指数（Soil-Adjusted Vegetation Index，SAVI）：土壤调整植被指数是在NDVI的基础上引入土壤亮度校正因子，用于纠正影响NDVI计算的土壤亮度对植被指数的影响。
SAVI对土壤覆盖比较重的地区提供了更准确的植被信息。
4. 归一化水体指数（Normalized Difference Water Index，NDWI）：归一化水体指数利用短波红外波段和近红波段的反射率差异来区分水体和其他地表信息。
NDWI值的范围从-1到1，数值越高表示水体覆盖越多。
除了以上提到的常见植被指数，还有其他一些衍生出来的指数用于特定的研究和应用，如大气校正后的植被指数（AtmosphericallyResistant Vegetation Index，ARVI）、非线性植被指数（Non-linear Vegetation Index，NVI）等。
多光谱遥感卫星影像植被指数种类的选择取决于研究目的和具体的科学问题。
不同的指数在对植被响应的灵敏度、对土壤背景和大气影响的抑制能力等方面有所差异。
因此，在具体应用中，需根据研究区域的自然环境特点，综合考虑各种植被指数的适用性，选择合适的指数进行分析和研究。
比较标准的土地覆盖遥感分类系统
土地覆被分类系统分为二级：一级为IPCC土地覆被类型，二级基于碳收支的LCCS土地覆被类型。
土地覆被图例系统中，一级为6类，对应IPCC的6类，二级类型由FAO LCCS的方法进行定义，共38类，具有统一的数据代码，便于政府间、国际组织的数据交换与对比分析，反映通用的土地覆被特征（表1）。
注：C：覆盖度\郁闭度（%）；F：针阔比率（%）；H：植被高度（米）；T：水一年覆盖时间（月）；K：湿润指数1、二级类型定义1：林地：木本为主的植物群落。
其郁闭度不低于20%，高度在0.3米以上。
包括自然、半自然植被，及集约化经营和管理的人工木本植被。
101：常绿阔叶林：双子叶、被子植被的乔木林，叶型扁平、较宽；一年没有落叶或少量落叶时期的物候特征。
乔木林中阔叶占乔木比例大于75%，常绿阔叶林占阔叶林50%以上，高度在3米以上。
半自然林属于此类，该植被可以恢复到与达到其非干扰状态的物种组成、环境和生态过程无法辨别的程度，如绿化造林、用材林、城外的行道树等。
102：落叶阔叶林：双子叶、被子植被的乔木林，叶型扁平、较宽；一年中因气候不适应、有明显落叶时期的物候特征。
乔木林中阔叶占乔木比例大于75%，落叶阔叶林占阔叶林50%以上，高度在3米以上，包括半自然林。
103：常绿针叶林：裸子植物的乔木林，具有典型的针状叶；一年没有落叶或少量落叶时期的物候特征。
乔木林中针叶占乔木比例大于75%，常绿针叶林占针叶林50%以上，高度在3米以上，包括半自然林。
104：落叶针叶林：裸子植物的乔木林，具有典型的针状叶；一年中因气候不适应、有明显落叶时期的物候特征。
乔木林中针叶占乔木比例大于75%，落叶针叶林占针叶林50%以上，高度在3米以上，包括半自然林。
105：针阔混交林：针叶林与阔叶林各自的比例分别在25%-75%之间，高度在3米以上，包括半自然林。
106：常绿阔叶灌木林：叶面保持绿色的被子灌木群落。
具有持久稳固的木本的茎干，没有一个可确定的主干。