Landsat8OLI

摘要： 以Landsat 8、GF-1和Sentinel-2A为数据源,依据2019年、2020年外业调查数据为实测数据,提取纹理因子和植被指数,采用KNN-FIFS方法构建研究区的森林AGB估算模型,对云南省宜良县小哨林场森林AGB进行反演。结果发现3种光学数据的森林AGB估算模型中,Sentinel-2A数据结果最优,R^(2)为0.60,R_(MSE)为21.40 t/hm^(2);GF-1反演结果次之,R^(2)为0.59,R_(MSE)为22.11 t/hm^(2);Landsat 8反演结果较差,R^(2)为0.47,R_(MSE)为23.29 t/hm^(2);组合3种数据特征的反演结果最差,R^(2)为0.42,R_(MSE)为23.86 t/hm^(2)。结论得出:高空间分辨率光学数据反演结果优于低空间分辨率结果,多源数据组合反演森林AGB低于单一数据源反演结果,Sentinel-2A和国产GF-1反演结果相差不大,说明国产卫星GF-1在定量反演研究上有巨大潜力。

摘要： 近年来,随着经济社会发展和人类活动加剧,水资源短缺、生态环境恶化、自然灾害频发等问题对于农作物的生长具有较大影响,因此准确地提取农作物显得尤为重要。本文基于2016年Landsat-8 OLI全生育期的时序遥感影像数据,融合金塔县农作物的物候特征和地表纹理特性,提取主要农作物小麦、玉米、棉花和甜菜的时间序列NDVI曲线,探讨其时序变化特征,构建决策树分类规则,形成多维度分层次的提取方法,将其应用在2015年农作物种植结构提取中,并结合研究区2015年的Global Land Cover和统计年鉴数据对提取结果进行验证。结果表明:1)该方法可以较为准确地捕获农作物分布信息,总体精度达94.56%,Kappa系数为0.904 5,提取精度较高;2)研究区的农作物基本覆盖整个研究区域,其播种面积依次为甜菜5 540 hm^(2)、玉米4 000 hm^(2)、小麦2 270 hm^(2)、棉花300 hm^(2)。时序植被指数变化特征可以较为准确地捕获农作物信息,为精细作物分类提供了新思路,为当地决策提供农作物信息服务和基础数据支持。

摘要： 为了探究Landsat8 OLI影像和支持向量机算法在林分蓄积量估测中的潜力,以湖南省株洲市为研究区,以Landsat8 OLI卫星影像为遥感数据源,并结合同时期的湖南省森林资源二类调查数据,提取单波段特征、植被指数和纹理特征等遥感因子作为候选变量;利用最大信息系数对遥感变量进行筛选,并构建基于多项式核的PK-SVR模型、基于径向基核的RK-SVR模型、基于拉普拉斯核的LK-SVR模型和基于Sigmoid核的SK-SVR模型;以决定系数、相对均方根误差作为预测模型的评价指标,并与传统的线性回归模型进行对比,同时对研究区的森林蓄积量进行反演,得到株洲市森林蓄积量空间分布图。结果表明:支持向量机(SVR)模型的预测结果明显优于多元线性回归模型,RK-SVR模型的预测效果最好,其决定系数为0.61、均方根误差为69.26 m^(3)/hm^(-2)、相对均方根误差为31.2%。

摘要： 为提高森林蓄积量遥感估测精度,探讨哑变量技术在蓄积量遥感估测中的作用。以云南省普洱市思茅区为研究区,以Landsat 8 OLI和93块森林资源二类调查角规控制样地数据为基础,使用随机森林(random forest)算法进行遥感变量因子的选择,并以龄组为哑变量分别构建基于哑变量的SVR和PLSR蓄积量估测模型,采用留一交叉验证对结果进行评估。结果表明,使用随机森林算法进行变量的选择有效减少了自变量的维度,提高了计算效率;其次,哑变量引入后,PLSR和SVR 2种回归模型的估测精度都比无哑变量方法有明显的提高,且SVR的估测结果优于PLSR;在引入哑变量后SVR模型的决定系数R^(2)由0.59提高到0.68,相对均方根误差rRMSE由36.76%降低至32.97%,PLSR模型的决定系数R^(2)由0.53提高到0.62,相对均方根误差rRMSE由39.41%降低至35.24%。在森林蓄积量的遥感估测中,哑变量技术的应用可以在一定程度上解决不同蓄积量大小对估测结果造成的影响,进而提高蓄积量的估测精度。

摘要： 黄柏河是宜昌市生产、生活以及农业用水的重要来源,但大规模磷矿开采严重影响了其水体水质,因此需要对水体水质参数进行全流域实时监测。基于landsat8-OLI遥感影像,根据2014~2016年14个站点的水体水质实际监测数据,使用人工神经网络建立黄柏河东支流域总磷和氨氮含量的反演模型,模拟了2014~2016年春季和冬季黄柏河东支全流域水体的总磷和氨氮含量,并分析了总磷和氨氮含量的时空变化特征。结果表明:(1)对于Landsat8-OLI遥感数据,总磷的敏感波段为4~7波段,利用敏感波段建立的人工神经网络反演模型的精度较高,评价指标纳什系数和均方差系数分别为0.977 4和0.006 4;氨氮敏感波段为1~3波段,建立的模型精度低于总磷,评价指标纳什系数和均方差系数分别为0.714 5和0.004 5。(2)黄柏河东支流域2014~2016年总磷含量总体呈波动下降趋势,其中总磷含量较高区域分别为天福庙以及玄庙观库区;氨氮含量总体小幅度上升,2015年12月尚家河与西北口库区氨氮含量达到0.22 mg/L和0.27 mg/L。(3)黄柏河东支流域的总磷含量在春季最高,氨氮含量在冬季最高。(4)黄柏河流域的总磷和氨氮含量的空间分布存在一定的差异性,总磷在尚家河、天福庙、玄庙观库区的含量相对较高,氨氮在玄庙观与西北口库区的含量相对较高。研究成果可为该流域水环境治理提供依据。

摘要： 草地地上生物量(above-ground biomass,AGB)的遥感监测可快速且客观地对草地生长现状进行评估,对生态环境评价和草地资源利用有重要意义。为了提高遥感估算草地AGB的准确性,基于青海省门源县的地面实测数据,利用Landsat-8 OLI遥感数据计算出的植被指数分别构建了单因素回归模型和随机森林模型(random forest,RF),确定了AGB遥感估测最佳模型,并反演得到了研究区2019-2021年草地AGB空间分布。结果表明:1)在29个植被指数构建的单因素回归模型中,与草地AGB相关性较高的5个植被指数为NDVI、RBNDVI、TVI、GNDVI、MSR,R2均达0.49以上。其中,NDVI模型的精度最高,验证集R^(2)为0.50,均方根误差(root mean square error,RMSE)为702.89 kg·hm^(-2)。2)在RF模型中,变量筛选前R^(2)=0.61,RMSE=621.14 kg·hm^(-2);经过变量筛选后模型精度有小幅度提升,R2达0.62,RMSE基本不变;二者精度均优于单因素模型,相比传统单因素最优回归模型,R^(2)提高0.12,RMSE降低了80.95 kg·hm^(-2)。3)门源县AGB空间分布特征为西北部较高,东南部相对较低;大体呈中部高,四周低的分布状况。2019-2021年全县天然草地总产草量介于4.2827万~8.9776万t,平均单产介于1063.49~1484.82 kg·hm^(-2);草地类型以高寒草甸为主,2019-2021年产草量为4.0825万~5.6653万t,平均地上AGB介于1060.38~1471.94 kg·hm^(-2);山地草甸平均AGB为1036.81~1637.43 kg·hm^(-2);温性草原平均AGB介于1198.72~1786.63 kg·hm^(-2)。

摘要： 湿地复杂地类的时空分布特征提取和变化监测,对湿地资源的合理保护与社会可持续发展具有重要意义。以辽宁辽河口湿地作为研究区,结合生态环境野外数据采集,利用Landsat8 OLI遥感影像,开展2013,2015,2017,2020共4年的辽河口湿地信息提取、分类、变化研究。利用不同湿地类型的空间分布,采用监督分类方法,从Landsat8 OLI遥感影像中精准提取湿地信息,基于3种监督分类方法,针对不同地物的分类结果,选出每种地物分类精度最高的结果图像融合,并进行变化分析。结果表明:最高的总体分类精度方法为支持向量机,分类精度81%,Kappa系数为0.76。矢量融合后的分类图,平均分类精度为87.4%,Kappa系数为0.82,提高湿地分类精度效果明显。研究区2013~2020年天然湿地面积变化总体呈减少趋势,总面积减少12.43%,约113.46km^(2);人工湿地面积总体增加24.96%,约87.10km^(2);非湿地总体面积增加89.08%,约24.85km2;天然湿地地物中,碱蓬草湿地草地面积基本持平,总面积维持在26km^(2);芦苇湿地、滩涂面积总体呈减少趋势,分别减少126.26km^(2)和36.41km^(2)。研究结果为辽河口湿地分类以及动态监测提供方法和数据支持,对辽河口湿地生态保护具有重要的意义。

摘要： Change detection of land-cover to recommend the future directions of land-use is indispensable for sustainable development and the proper utilization of land resources. In this research, unsupervised classification maps produced using images of Landsat 8 OLI from 2013 until 2021 (with a 4-year interval) reveal important land-cover changes, along with their drivers, in Kapasia, Bangladesh. Overall, a substantial increase in paddy (24.7% to 27.2%) and urban (3.5% to 10.1%) and a decrease in homestead (67.5% to 59.3%) and forest (4.2% to 3.4%) were observed within the time interval. To direct the land-use towards long-term biodiversity and sustainability of the region, it is important to implement types of agroforestry systems as the observed decrease in homestead and forest areas are alarming. Agroforestry practices will not only have a positive environmental impact but can help diversify food systems, increase economic return and optimize natural resource use.

摘要： 针对水深的卫星遥感反演模型多在底质均一假设下进行,较少考虑底质类型的问题,提出了一种底质分类视角下的反演模型。以南安达曼群岛、波照间岛和久米岛作为研究区域,结合实验室测量的典型底质反射率光谱,在Landsat 8 OLI上使用多种分类方法提取研究区域底质类型信息,发现支持向量机法得到的底质分类精度最佳。基于底质分类结果,利用多种模型构建不同底质类型的水深反演模型,并进一步对比未区分底质类型的水深反演模型。研究结果表明,基于底质分类的多元线性回归模型效果最佳,平均绝对误差为1.03 m,均方根误差为1.39 m,证明了区分底质类型建模可以提升水深反演精度。

摘要： 高分六号卫星具有宽覆宽、多种分辨率、波段多的优势,能为遥感土地覆盖提供更丰富的信息。为了明确GF-6 WFV在土地覆盖分类中的重要性,以山西省浑源县为研究对象,选取同期Landsat8 OLI影像为对比数据集,采用随机森林分类方法进行土地覆盖分类对比研究,结果表明:GF-6 WFV和Landsat8 OLI总体分类精度分别为91.11%和87.87%,Kappa系数分别为0.89和0.85,说明GF-6 WFV的分类效果优于Landsat8 OLI。对比GF-6 WFV和Landsat8 OLI影像的地物光谱特征分析可知,各地物在两幅影像的近红外波段区分较明显,但是GF-6 WFV在红边波段对耕地、林地、草地和灌木的可分性更好,尤其是在红边2波段差异最明显;GF-6 WFV提取的地类面积占比更接近真实值,此外,GF-6 WFV具有更高分辨率的优势,在复杂地物类型分布的地区,GF-6 WFV的分类精度更高。

摘要： 本发明属于遥感数据应用技术领域，公开了一种基于Landsat 8 OLI的蓝藻水华风险评估与动态感知方法，获取待监测湖泊的监测影像信息，构建监测评估模型，根据监测影像信息、监测评估模型对待监测湖泊进行蓝藻水华实时风险评估，得到风险评估结果；采用的监测评估模型中计算的指标包括：营养状态指数TSI、蓝藻水华与水生植被水域的判别指数CMI、浮游藻类指数FAI。本发明解决了现有技术中蓝藻水华风险评估的时效性及覆盖面存在局限的问题，能够对蓝藻水华爆发的风险进行评估，得到短期预警结果。

摘要： 本发明公开了一种融合NPP‑VIIRS夜间灯光数据与Landsat8OLI影像的城市建成区提取方法，其可包括以下步骤：1.获取城市的NPP‑VIIRS夜间灯光数据和Landsat8OLI影像光谱数据，并对NPP‑VIIRS夜间灯光数据和Landsat8OLI数据做预处理。2.从Landsat8OLI数据中提取NDVI和NDBI，其中NDVI为归一化植被指数，NDBI为归一化建筑指数。3.采用VBANUI(改进的夜间灯光城市指数法)提取城市建成区。本发明通过引入NDVI、NDBI这二个指数可减少夜光数据在城市核心区的饱和现象，能够去除夜间灯光亮度在水体、城市核心区的植被区域的灯光溢出现象，并且增强了建筑信息的表达，提高了城市建成区提取的准确性。

摘要： 本发明涉及一种基于多时相Landsat‑8 OLI影像短波红外的火灾检测方法，包括以下步骤：1)获取卫星火灾区影像数据，并对火灾前后的时相影像进行预处理；2)预处理后的影像计算NBRSWIR指数图；3)对前后时相的指数图进行差值运算获取NBRSWIR差值图，并根据NBRSWIR差值图进行火灾区域判定。与现有技术相比，本发明具有准确快速、有效实用等优点。

摘要： 本发明公开了一种基于Landsat OLI遥感影像的区域性水体制图方法，包括以下内容：1）普适性水体指数模型构建；2）最佳水体指数阈值自动选取；3）区域性水体提取；4）水体提取结果验证；5）区域性水体制图。本发明在现有水体指数模型基础上，发展了一种适合于Landsat OLI遥感影像的区域水体提取指数模型，采用该模型波段运算后，可以将水体和非水体类型的值域进行有效分离，其中水体表现较为集中的值域范围，并采用了图像熵算法克服时空差异带来的节地物反射率异质性，该算法自动选取最佳水体提取阈值，减少人工确定阈值的不确定性和主观性，提高了水体制图精度和效率。

摘要： 本发明涉及一种基于Landsat OLI多光谱遥感影像的水体自动提取方法，包括以下步骤：1)归一化水体指数NDWI的设计及计算；2)水体阈值自动选取；3)获取水体提取结果并制图。与现有技术相比，本发明根据Landsat OLI多光谱遥感影像各波段特点，对其进行波段组合，构造了几种新型归一化水体指数，并结合Otsu图像分割算法对遥感影像上水体范围进行自动提取，具有精度高、简单有效等优点。

摘要： 本发明公开一种基于Landsat OLI多光谱影像的湖泊水域信息提取方法，包括如下步骤：1）Landsat OLI多光谱数据的预处理，包括定标、几何校正、大气校正、剪裁、镶嵌；2）采用多尺度图像分割方法分割预处理的多光谱数据；3）构建2个自定义归一化差异水体指数，以及改进归一化差异水体指数MNDWI；4）为三个归一化差异水体指数分别设定阈值，提取水域信息；5）导出连续水域对象，生成水域矢量数据；6）使用水域矢量数据剪裁Landsat OLI多光谱影像，获得水域信息数据。本发明的湖泊水域信息提取方法综合利用了Landsat OLI的第一、第二波段信息，提高了水域信息提取的速度和精度，为后续科研提供基础数据。

摘要： 本发明公开了一种融合NPP‑VIIRS夜间灯光数据与Landsat8OLI影像的城市建成区提取方法，其可包括以下步骤：1.获取城市的NPP‑VIIRS夜间灯光数据和Landsat8OLI影像光谱数据，并对NPP‑VIIRS夜间灯光数据和Landsat8OLI数据做预处理。2.从Landsat8OLI数据中提取NDVI和NDBI，其中NDVI为归一化植被指数，NDBI为归一化建筑指数。3.采用VBANUI(改进的夜间灯光城市指数法)提取城市建成区。本发明通过引入NDVI、NDBI这二个指数可减少夜光数据在城市核心区的饱和现象，能够去除夜间灯光亮度在水体、城市核心区的植被区域的灯光溢出现象，并且增强了建筑信息的表达，提高了城市建成区提取的准确性。

摘要： 本发明属于遥感数据应用技术领域，公开了一种基于Landsat 8 OLI的蓝藻水华风险评估与动态感知方法，获取待监测湖泊的监测影像信息，构建监测评估模型，根据监测影像信息、监测评估模型对待监测湖泊进行蓝藻水华实时风险评估，得到风险评估结果；采用的监测评估模型中计算的指标包括：营养状态指数TSI、蓝藻水华与水生植被水域的判别指数CMI、浮游藻类指数FAI。本发明解决了现有技术中蓝藻水华风险评估的时效性及覆盖面存在局限的问题，能够对蓝藻水华爆发的风险进行评估，得到短期预警结果。

摘要： 本发明涉及一种基于多时相Landsat‑8 OLI影像短波红外的火灾检测方法，包括以下步骤：1)获取卫星火灾区影像数据，并对火灾前后的时相影像进行预处理；2)预处理后的影像计算NBRSWIR指数图；3)对前后时相的指数图进行差值运算获取NBRSWIR差值图，并根据NBRSWIR差值图进行火灾区域判定。与现有技术相比，本发明具有准确快速、有效实用等优点。

摘要： 本发明公开了一种基于Landsat OLI遥感影像的区域性水体制图方法，包括以下内容：1）普适性水体指数模型构建；2）最佳水体指数阈值自动选取；3）区域性水体提取；4）水体提取结果验证；5）区域性水体制图。本发明在现有水体指数模型基础上，发展了一种适合于Landsat OLI遥感影像的区域水体提取指数模型，采用该模型波段运算后，可以将水体和非水体类型的值域进行有效分离，其中水体表现较为集中的值域范围，并采用了图像熵算法克服时空差异带来的节地物反射率异质性，该算法自动选取最佳水体提取阈值，减少人工确定阈值的不确定性和主观性，提高了水体制图精度和效率。