遥感动态监测的常用方法.docxVIP

PAGE

1-

遥感动态监测的常用方法

一、遥感数据源

(1)遥感数据源是遥感动态监测的基础，主要包括光学遥感数据、雷达遥感数据、激光遥感数据等多种类型。光学遥感数据包括多光谱、高光谱、全色和多角度遥感图像，这些数据能够提供丰富的地表信息，广泛应用于地表覆盖分类、植被监测等领域。雷达遥感数据则具有全天候、全天时的工作能力，适合于获取地表形变、洪水监测等信息。激光遥感数据以其高分辨率、高精度、三维成像等优势，在三维建模、地形测量等方面有着广泛应用。

(2)随着遥感技术的不断发展，遥感数据源的种类日益丰富。卫星遥感数据作为主要的数据源，具有覆盖范围广、时间连续性好的特点。目前，全球范围内有多颗对地观测卫星在轨运行，如我国的遥感卫星系列、美国的Landsat系列、欧洲的Sentinel系列等。此外，无人机、飞机等航空遥感平台也能提供高质量的遥感数据。这些数据源共同构成了遥感动态监测所需的多源数据基础。

(3)在遥感数据源中，卫星遥感数据因其获取周期长、范围广等特点，成为遥感动态监测的主要数据来源。我国自主研发的遥感卫星如高分系列、资源系列等，提供了丰富的光学遥感数据。同时，雷达遥感数据如中国资源三号卫星、日本ALOS-2等，也提供了大量高质量的雷达数据。在遥感数据源的管理与利用方面，需要充分考虑数据的可用性、质量、精度等因素，以满足不同应用领域的需求。

二、遥感数据处理方法

(1)遥感数据处理方法在遥感动态监测中扮演着至关重要的角色，主要包括数据预处理、特征提取、图像融合、变化检测等步骤。数据预处理是遥感数据处理的第一步，主要包括辐射校正、几何校正、大气校正等。例如，在Landsat8数据中，辐射校正的目的是消除传感器噪声和大气影响，使图像数据更加接近真实地表反射率。几何校正则确保图像的几何精度，为后续分析提供可靠的基础。以我国京津冀地区为例，通过对Landsat8数据的预处理，可以有效地消除大气和传感器噪声，提高图像质量。

(2)特征提取是遥感数据处理的核心环节，通过对遥感图像进行特征提取，可以更好地反映地表物体的性质和变化。常用的特征提取方法有纹理分析、光谱分析、形状分析等。例如，在植被监测领域，通过提取植被指数（如NDVI）等特征，可以有效地监测植被覆盖变化。以我国青藏高原地区为例，通过对MODIS数据的特征提取，成功监测到植被覆盖的时空变化，为生态环境保护和可持续发展提供了科学依据。此外，结合高光谱遥感数据，还可以实现更精细的植被分类和健康监测。

(3)图像融合和变化检测是遥感数据处理的重要环节。图像融合是将不同传感器、不同时相的遥感图像进行融合，以获取更丰富的信息。例如，通过融合Landsat8和Sentinel-2数据，可以获取更高分辨率、更高光谱分辨率的遥感图像，从而提高监测精度。变化检测则是通过比较不同时相的遥感图像，识别地表变化。例如，利用光学遥感数据，可以监测城市扩张、土地利用变化等。以我国长江流域为例，通过对Landsat8数据的长时间序列变化检测，揭示了流域内土地利用变化和生态环境问题。这些方法在遥感动态监测中的应用，为资源调查、环境监测、灾害评估等领域提供了有力支持。

三、遥感动态监测模型

(1)遥感动态监测模型是遥感技术应用于地理信息系统（GIS）领域的重要工具，通过对遥感数据的分析和处理，实现对地表变化的有效监测。常见的遥感动态监测模型包括基于像元级的模型、基于对象的模型和基于深度学习的模型。以我国东北黑土地为例，研究者利用Landsat8数据，结合MODIS数据，构建了基于像元级的植被覆盖变化监测模型。该模型通过计算植被指数（如NDVI）的变化趋势，监测了黑土地植被覆盖的时空变化，为黑土地保护提供了科学依据。据统计，该模型在监测区域内植被覆盖变化精度达到90%以上。

(2)基于对象的遥感动态监测模型在处理复杂地表时具有明显优势。该模型将遥感图像分割成多个对象，对每个对象进行特征提取和分类。例如，在我国西北干旱区，研究者利用高分辨率遥感数据，结合基于对象的模型，实现了植被、水体、建筑等地表要素的精细分类。通过分析不同时相的遥感图像，监测了干旱区地表覆盖的变化。研究发现，该模型在干旱区地表覆盖变化监测中的精度可达85%，为干旱区生态环境保护和水资源管理提供了有力支持。此外，该模型还可应用于城市扩张、土地利用变化等监测领域。

(3)随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的遥感动态监测模型在近年来得到了广泛关注。深度学习模型具有强大的特征提取和分类能力，能够自动从遥感数据中学习到有用的特征。例如，在利用深度学习模型进行城市建筑提取方面，研究者利用GoogleEarth影像数据，构建了一个基于深度学习的建筑提取模型。该模型通过卷积神经网络（CNN）自动提取图像中的建筑特征，实现了对城市建筑