利用遥感影像分类技术监测分析了高潜水位开采沉陷区土地利用覆盖变化情况,并基于已有的不同地类下植物和土壤的碳密度统计数据,对2000—2006年高潜水位矿区土地利用覆盖变化驱动影响下的碳储量变化进行了分析,对比发现土壤碳储量、植物碳储量都有不同程度的减少,研究区总的碳储量减少了约16%;由此说明高潜水位矿区开采沉陷不仅引起了区域土地利用与地表覆盖类型改变,同时还引起了区域总碳储量的减少,应该加强对采煤塌陷区土地的管理和生态治理。

内容概要：本文档提供了Landsat-7 SLC-off影像空隙填充算法的实现代码。SLC-off是Landsat-7卫星扫描仪的一个故障，导致成像时出现条带状的缺失数据。该算法基于美国地质调查局（USGS）的L7 Phase-2空隙填充协议，使用Google Earth Engine (GEE) 平台进行实现。代码首先定义了一些参数，如最小和最大缩放比例、最少邻近像素数量等。接着，通过定义`GapFill`函数来实现主要的空隙填充逻辑。该函数接收源影像和填充影像作为输入，并利用核函数计算两个影像之间的共同区域，再通过线性回归计算缩放因子和偏移量，对无效区域进行处理，最后应用缩放和偏移并更新掩膜，完成空隙填充。此外，还展示了如何使用该函数对两幅具体的Landsat-7影像进行处理，并将结果可视化显示。; 适合人群：对遥感影像处理有一定了解的研究人员或开发者，特别是那些熟悉Google Earth Engine平台及其JavaScript API的人群。; 使用场景及目标：①适用于需要处理Landsat-7 SLC-off影像的研究或项目；②帮助用户理解如何在GEE平台上实现影像空隙填充算法；③为用户提供一个可复用的代码示例，以便根据具体需求调整参数或扩展功能。; 阅读建议：读者应先熟悉Landsat-7 SLC-off现象及其对影像质量的影响，以及GEE平台的基本操作。在阅读代码时，重点关注`GapFill`函数内部的工作流程，特别是如何通过线性回归计算缩放因子和偏移量，以及如何处理无效区域。同时，可以通过修改输入影像和参数值来探索不同情况下的空隙填充效果。

合理的城市土地利用格局有利于形成良好的城市居住环境,建筑密度、容积率是研究城市土地利用格局的重要指标。文中以唐山市为研究区域,以遥感图像和地形图为数据源,以GIS为工具,提取相关信息,对上述指标进行计算分析,为城市的建设与发展提供有参考价值的结论。

遥感图像分类是遥感技术领域的一个重要分支，它主要是通过计算机技术来识别遥感图像中的地物类型。传统的遥感图像分类方法主要依赖统计学模式，如最大似然分类、C均值聚类算法等。但随着科技的发展，人工神经网络(ANN)在遥感图像分类中的应用越来越广泛，尤其是BP（Back Propagation）神经网络。 BP神经网络是一种前馈型的神经网络，其具有多层结构，包含输入层、隐含层（可有多个）和输出层。在BP神经网络中，信息的流动是单向的，从输入层经过隐含层传递到输出层。隐含层可以将输入数据的特征进行非线性变换，从而捕捉到数据中的复杂关系。BP神经网络的核心是通过不断的学习来调整各层之间的连接权重，以达到最小化误差的目的。学习过程中，BP神经网络采用的是反向传播算法，即当输出结果和期望值不一致时，误差会通过网络反向传播，并且按梯度下降法对网络中的权重进行调整，直至误差降至一个可以接受的水平。 Simpson提出的模糊最小一最大神经网络是用于分类的特殊类型的神经网络。它针对分类软硬性进行优化，即分类器能够提供模糊的和二值的分类输出，这对于提高模式分类器的精度十分重要。 BP神经网络在遥感图像分类中的优势在于其分布式存储、并行处理、自学习和自组织的特性。这些特性使得神经网络非常适合处理和整合多源信息特征构成的高维特征空间，从而在目标识别方面表现出更高的效率和准确性。在实际应用中，BP神经网络通过训练样本，能够不断学习和改进，直至达到对遥感图像进行准确分类的能力。 在实际的遥感图像分类处理中，传统的分类方法往往面临分类精度不高的问题。这是因为在遥感图像中，地物类型的光谱特征往往存在重叠，使得基于统计学方法的分类器难以准确区分不同地物。而BP神经网络通过复杂的非线性变换和强大的学习能力，能够较好地解决这一问题。 样本训练是BP神经网络进行分类处理的一个关键步骤。在训练过程中，需要准备大量已知分类结果的像元样本。通过反复训练，神经网络能够学习到样本特征和对应分类结果之间的映射关系。一旦训练完成，网络就可以对未知的遥感影像进行分类处理。 此外，BP神经网络在结构上易于扩展和修改，可以根据实际需要增加或减少隐含层的数量和神经元的数目，从而改善模型的性能。同时，BP神经网络还能够通过不断优化网络参数来提高分类的准确性和效率。 BP神经网络在遥感图像分类中的应用展示了其独特的分类优势。相较于传统方法，BP神经网络具有更高的分类精度和更强的模式识别能力，是一种非常有前景的遥感图像处理技术。随着研究的深入和计算能力的提升，可以预见BP神经网络将在遥感图像处理领域得到更广泛的应用。

内容概要：本文详细介绍了利用Google Earth Engine (GEE) 平台进行遥感数据分析的完整流程。首先，定义了研究的时间范围（2024年全年）和感兴趣区域（AOI），并设置了一个云掩膜函数来去除影像中的云和云阴影干扰。接着，从Landsat 8卫星影像集中筛选符合条件的影像，并对每个影像进行了预处理，包括计算归一化植被指数（NDVI）和地表温度（LST）。然后，通过线性回归方法确定了NDVI与LST之间的关系，进而计算了土壤湿度指数（TVDI）。最后，对样本点进行了统计分析，绘制了散点图，并计算了皮尔逊相关系数，同时将结果导出为CSV文件。 适合人群：具有遥感数据处理基础知识，特别是熟悉Google Earth Engine平台操作的研究人员或工程师。 使用场景及目标：①学习如何在GEE平台上处理Landsat 8影像；②掌握云掩膜技术的应用；③理解NDVI和LST的计算方法及其相互关系；④探索TVDI作为干旱监测指标的有效性；⑤了解如何进行数据可视化和统计分析。 阅读建议：由于涉及到多个步骤和技术细节，建议读者按照文中提供的代码顺序逐步执行，并尝试调整参数以观察不同设置下的效果变化。此外，对于不熟悉的地理信息系统概念或术语，可以通过查阅相关资料加深理解。

目标边界约束下基于自适应形态学特征轮廓的高分辨率遥感影像建筑物提取

洪水是南部非洲地区面临的主要问题。 在过去的二十年中，该地区一直在遭受洪灾。 近年来，这种全球性气候现象（称为拉尼娜现象）加剧了这种洪灾事件，这种天气现象使赤道太平洋的海水冷却并改变了世界范围内的降雨模式。 天气模式的这种变化导致南部非洲的降雨增加，引发山洪泛滥，造成广泛的社会经济损失，人员伤亡和环境破坏。 这项研究利用遥感和地理信息系统（GIS）数据来可视化南部非洲地区洪水造成的气候变化影响，以帮助决策者制定未来计划。 为了实现这些目标，该研究使用了数字高程模型（DEM），时态Landsat增强型专题制图仪Plus（ETM +）和中分辨率成像光谱仪（MODIS）卫星数据，这些数据来自美国地质调查局（USGS）和NASA的地球观测网站，网址为以便显示损坏和淹没区域的空间尺寸。 研究结果表明，对研究区域的社会和自然环境以及洪水危险区和河道造成了明显破坏。 本文最后总结了政策建议的形式，包括需要在本研究中确定的平原上建造排水沟以容纳洪水，并在政府的支持下设计综合的区域应急信息系统（REIS）地区和周边国家。 本文得出的结论是，建立这样一个系统可以为决策者提供适当的时空数据，以监测气候变化引

绪论包括遥感概念、遥感技术特点、技术系统、遥感分类、发展概况、当前遥感发展主要特点集展望。 第一章，电磁波及遥感物理基础 第二章，遥感平台及运行特点 第三章，遥感传感器及成像原理 第四章，图像数字处理基础知识 第五章，遥感图像几何处理 第六章，辐射处理（图像增强，平滑，锐化，融合，四则运算） 第七章，判读 第八章，自动识别分类 第九章，应用

### 遥感原理与应用（武大） #### 第一章 电磁波及波谱特性 **1.1 概述** 遥感技术是通过在不直接接触目标的情况下，利用电磁波、声波等手段对目标进行探测的技术。在电磁波遥感中，通过收集不同物体反射或发射的电磁波来识别和分析地表目标。电磁波的反射或发射辐射特征因物体种类、特征和环境条件的不同而有所差异，这是遥感技术的基础。 **1.1.1 电磁波** 电磁波是由变化的电场和磁场交替产生的波动现象。根据麦克斯韦电磁场理论，变化的电场会在其周围产生变化的磁场，而这一变化的磁场又会在更远处产生新的变化电场。这种交替产生的过程使得电磁波以光速在空间中传播。电磁波包括了从短波长的γ射线、X射线到长波长的微波、无线电波等不同类型。 电磁波具有波动性和粒子性两种特性。波动性体现在干涉、衍射和偏振等现象中；粒子性则体现在光电效应等现象中。在遥感技术中，主要关注的是电磁波的波动性特征。 **1.2 物体的发射辐射** 物体发射的辐射与其温度密切相关。根据普朗克定律，不同温度下的物体发射出的电磁波谱具有不同的特征。这一原理被广泛应用于热红外遥感中，通过对物体发射的红外辐射进行分析，可以获取物体的温度信息。 **1.3 地物的反射辐射** 地物表面会反射接收到的部分电磁波。反射率取决于地物的材质、结构以及电磁波的波长等因素。通过对地物反射率的研究，可以识别不同的地物类型，这是光学遥感的基础。 **1.4 地物波谱特性的测定** 为了准确测量地物的波谱特性，通常采用地面测量、机载测量和卫星测量等方式。通过这些手段，可以构建地物的波谱库，这对于遥感数据的解译至关重要。 #### 第二章 遥感平台及运行特点 **2.1 遥感平台的种类** 遥感平台主要包括地面平台、航空平台（如飞机、无人机）和航天平台（如卫星）。不同的平台具有各自的优缺点，选择合适的平台对于遥感任务的成功至关重要。 **2.2 卫星轨道及运行特点** 卫星轨道的选择直接影响遥感数据的质量和覆盖范围。例如，低地球轨道(Low Earth Orbit, LEO)卫星提供高分辨率图像，但覆盖范围较小；而地球同步轨道(Geostationary Earth Orbit, GEO)卫星虽然分辨率较低，但能持续观测同一地区。 **2.3 陆地卫星及轨道特征** 专门用于陆地观测的卫星通常采用太阳同步轨道(Sun-Synchronous Orbit, SSO)，确保每天同一时间经过地球上同一地点，有利于观测地表变化。 #### 第三章 卫星传感器及其成像原理 **3.1 扫描成像类传感器** 扫描成像类传感器通过扫描地表反射的电磁波来形成图像。这类传感器可以分为推扫式和旋转扫描式两种类型。推扫式传感器沿卫星运动方向进行扫描，而旋转扫描式传感器则是绕一个轴旋转扫描。 **3.2 微波成像类传感器(侧视雷达)** 侧视雷达是一种主动式的微波遥感方式，通过发射微波并接收反射回来的信号来形成图像。它不受天气和光照条件的影响，特别适用于夜间和云雾覆盖地区的观测。 #### 第四章 遥感图像数字处理基础知识 **4.1 图像的表示形式** 遥感图像通常以数字形式存储，可以通过像素值来表示图像亮度或其他物理量。像素值反映了地物的反射或发射特性。 **4.2 遥感数字图像的存贮** 遥感图像的存储格式多样，常见的有TIFF、JPEG2000等。这些格式支持不同的压缩比率和质量设置，以满足不同应用需求。 **4.3 遥感数字图像处理系统** 遥感数字图像处理系统通常包含预处理、增强、分类等多个步骤。通过这些步骤，可以从原始数据中提取有用信息。 **4.4 遥感图像处理系统与GIS和GPS的集成** 遥感图像处理系统可以与地理信息系统(GIS)和全球定位系统(GPS)集成，实现空间数据的综合管理和分析。 #### 第五章 遥感图像的几何处理 **5.1 遥感传感器的构像方程** 构像方程描述了遥感图像上像素与地面上对应点之间的数学关系。通过解决构像方程，可以进行图像的几何校正。 **5.2 遥感图像的几何变形** 遥感图像可能会因为传感器姿态、大气折射等原因出现几何变形。几何校正是为了纠正这些变形，提高图像精度。 **5.3 遥感图像的几何处理** 几何处理包括但不限于几何校正、地图投影转换等操作。这些处理有助于提高图像的空间定位准确性。 **5.4 图像间的自动配准和数字镶嵌** 图像间的自动配准是将不同时间或不同传感器获取的图像进行精确对齐。数字镶嵌则是将多幅图像拼接成一幅连续的图像。 #### 第六章 遥感图像的辐射处理 **6.1 遥感图像的辐射校正** 辐射校正是为了消除大气影响，恢复地物真实反射率或发射率的过程。常用的校正方法包括大气校正、太阳高度角校正等。 **6.2 遥感图像增强** 图像增强旨在突出图像中的某些特征或细节，常见的方法有直方图均衡化、对比度拉伸等。 **6.3 图像平滑** 图像平滑用于减少图像噪声，使图像更加清晰。常用的技术有均值滤波、中值滤波等。 **6.4 图像锐化** 图像锐化是为了增强图像边缘或细节，使图像看起来更加清晰。常用的方法有梯度锐化、拉普拉斯算子等。 **6.5 多光谱图像四则运算** 多光谱图像四则运算是指对不同波段的图像进行加减乘除运算，从而产生新的图像。这种方法有助于提取特定的地物信息。 **6.6 图像融合** 图像融合是将不同来源或多时相的图像进行组合，以获得更高质量的图像。融合技术有助于提高图像的空间分辨率和光谱分辨率。 **6.7 遥感图像和DEM复合** 将遥感图像与数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)结合起来，可以创建三维地形图像，这对于地形分析非常有用。 #### 第七章 遥感图像判读 **7.1 景物特征和判读标志** 通过观察遥感图像上的纹理、形状、颜色等特征，可以识别出不同的地物类型。这些特征被称为判读标志。 **7.2 目视判读的一般过程和方法** 目视判读包括了图像准备、初步浏览、详细分析等步骤。通过这些步骤，可以有效地解读遥感图像。 **7.3 遥感图像目视判读举例** 举例说明如何通过目视判读来识别土地覆盖类型、城市扩展等现象。 #### 第八章 遥感图像自动识别分类 **8.1 基础知识** 自动分类是基于计算机算法对遥感图像进行分类的过程。常见的分类方法包括监督分类和非监督分类。 **8.2 特征变换及特征选择** 特征变换用于改进分类结果，常见的方法有主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)。特征选择则是挑选最相关的特征进行分类。 **8.3 监督分类** 监督分类需要训练样本，通过学习训练样本的特征来识别未知图像中的地物类型。 **8.4 非监督分类** 非监督分类不需要训练样本，而是通过聚类算法自动将相似的地物分组。 **8.5 非监督分类与监督分类的结合** 结合非监督和监督分类的优点，先通过非监督分类进行初步分组，再通过监督分类细化分类结果。 **8.6 分类后处理和误差分析** 分类后处理包括平滑、边界细化等操作，以提高分类精度。误差分析用于评估分类结果的准确性。 **8.7 非光谱信息在遥感图像分类中的应用** 除了光谱信息外，还可以利用纹理、位置信息等非光谱信息来辅助分类。 **8.8 句法模式识别概述** 句法模式识别是一种基于规则的方法，用于识别复杂地物结构。 **8.9 计算机自动分类的新方法** 随着机器学习和深度学习的发展，出现了许多新的自动分类方法，如卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)。 #### 第九章 遥感技术的应用 **9.1 遥感技术在测绘中的应用** 遥感技术可以用于地形图制作、地籍测量等领域，提高了测绘工作的效率和精度。 **9.2 遥感技术在环境和灾害监测中的应用** 遥感技术在环境监测方面可以用于水体污染监测、森林火灾预警等。在灾害监测方面，可用于洪水监测、地震灾后评估等。 **9.3 遥感技术在地质调查中的应用** 遥感技术可以辅助地质制图、矿产资源勘查等工作，特别是在难以到达的地区。 **9.4 遥感技术在农林牧等方面的应用** 遥感技术在农业方面可用于作物生长监测、病虫害预警等；在林业方面可用于森林资源清查、森林健康监测等。 **9.5 遥感技术在其他领域中的应用** 遥感技术还广泛应用于海洋研究、城市规划、交通管理等多个领域。

遥感技术在滑坡检测中的应用是地质灾害监测的重要组成部分，能够有效提升对滑坡事件的快速响应能力。随着深度学习技术的发展，YOLO（You Only Look Once）算法因其速度快、准确率高的特点，在物体检测领域得到了广泛应用。本数据集“遥感滑坡检测数据集VOC+YOLO格式3588张1类别.zip”正是为此目的设计，它包含了3588张遥感图像及其标注信息，专门针对滑坡检测这一特定类别进行标注，格式遵循VOC（Visual Object Classes）和YOLO两种标准，方便研究者进行模型训练和评估。 VOC格式是一种广泛使用的图像标注格式，它定义了用于描述图像中对象的位置、大小和类别的XML文件结构。而YOLO格式则是一种直接用于YOLO算法训练的标注格式，它将标注信息简化为文本文件，每行代表一个对象，包含类别ID和对象中心点坐标、宽度及高度等信息，使得YOLO算法可以直接读取并用于快速训练。 数据集通常用于机器学习和深度学习模型的训练和验证。在深度学习领域，数据集的规模和质量直接影响到模型性能。本数据集共包含3588张图像，这为训练一个能够准确识别滑坡现象的深度学习模型提供了足够的样本量。此外，由于数据集只包含一个类别，即滑坡，因此它在特定任务的场景下能够提供更加专注的训练，有助于提高模型对于滑坡识别的精确度。 通过使用本数据集，研究人员可以开发出更为精确和快速的滑坡检测模型，从而在实际应用中，如灾害预防、城市规划和应急响应等领域发挥重要作用。在模型训练完成后，研究人员可以将模型部署在实时监控系统中，利用遥感图像来自动识别潜在的滑坡风险，及时发出警报，减少滑坡灾害可能造成的损失。 由于本数据集是以VOC和YOLO两种格式提供的，研究者可以根据自己的需要选择适合的格式进行数据处理。VOC格式由于其详细性和规范性，在图像处理中具有很好的通用性，适用于多种图像识别任务。而YOLO格式则因其简洁高效，特别适用于需要实时处理的应用场景。 这份数据集为滑坡检测提供了一个强大的研究和开发平台，能够促进相关技术的发展，并在实际应用中发挥重要的作用。通过对数据集的有效利用，可以提高地质灾害监测和预防的能力，为相关领域的研究和决策提供数据支持。