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2010年&0卷&3期
尹继豪, 王义松
高光谱遥感影像中最佳谱段的快速选择方法
&&&& 针对高光谱遥感影像数据量大、信息冗余多的特点，在子空间划分理论基础上，结合最大熵和光谱角制图算法，提出一种快速的最佳谱段选择方法。充分利用相邻波段数据间的相关性分块特点，首先提取各子空间熵值最大的波段，然后依据地物光谱可分性选择最佳的波段组合。实验验证，最佳谱段选择速度快，并且所选谱段组合用于目标提取，效果显著。
2010&Vol. 0&(3):&3-
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栾海军, 汪小钦
多源遥感影像分形特征分析
&&&& 分形理论在遥感影像地物空间结构及其变化规律研究方面具有很大优势。本文使用三折线拟合法确定&无标度区间&，改进传统的分线分维数计算方法，使分线法的计算结果具有实际意义并且更为准确。利用改进后的分线法对多源遥感影像进行分形特征研究，发现城区、田地、山体植被、水体等典型地物的分维特征在不同空间尺度遥感影像上比较相似，在同一尺度遥感影像上又具有比较明显的方向性特点。这些特征为更有效地进行遥感影像地物识别提供了重要参考。
2010&Vol. 0&(3):&7-
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刘春, 陈燕, 辛亮
基于Matlab的高光谱遥感数据降维并行计算分析
&&& 对于海量遥感数据的计算而言，串行运算对计算机性能要求高，而且耗时长。为此本文提出引用并行运算方法，不仅可以降低对计算机性能的要求，还可以大大提高运行和计算速度。为此，首先介绍了基于MPI（Message Passing Interface）的并行运算机制，且以Matlab为例给出了它的并行模式，并详细介绍了将现有串行运算代码改造成并行运算的流程。以海量高光谱影像数据为例，将本征维数估计的串行运算修改为并行运算，实验分析并测试了其运行效率。结果表明，并行计算较串行计算可大大缩短本征维数的计算时间。
2010&Vol. 0&(3):&13-
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王涛, 项琳, 曹锋
月球卫星CE-1三线阵影像数据的解算试验
&&&& 利用&嫦娥一号&卫星上搭载的CCD立体相机获取的月面三线阵影像数据，再配合激光高度计（LAM）数据，经过摄影测量解算可以制作月面数字高程模型（DEM）和数字正射影像图（DOM）。本文采用两种方法对月球卫星CE?1三线阵影像数据进行了月面点坐标的解算试验，方法一是根据测控给出的外方位元素直接解算，方法二是对影像上提取的像点进行区域网平差解算，根据两种方法的解算结果，比较了各方法的精度，达到了预期目的。
2010&Vol. 0&(3):&18-
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施英妮, 张亭禄, 魏雅利, 李肖霞, 石立坚
光谱微分技术在高光谱遥感浅海海底底质中的应用初探
&&& 采用光谱微分技术进行了高光谱遥感反演浅海海底底质的初步研究。首先，利用半分析海洋辐射传递模型模拟不同海底底质的光学浅水高光谱遥感反射比数据集；然后，利用光谱微分技术建立海底底质识别算法；最后利用水槽模拟数据来验证。结果表明本文建立的反演算法可以应用于泥砂类和植物类底质的区分。
2010&Vol. 0&(3):&21-
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张栋, 柯长青, 余瞰
机器学习算法在ALOS影像分类中的应用研究
& 首先介绍了CART、C5.0和概率神经网络三种机器学习算法的原理，然后以覆盖湖北省公安县的ALOS影像为数据源，从整体精度、对训练样本大小和噪声的敏感性三个方面对它们进行了比较分析。结果显示C5.0算法分类的整体精度最高，达到83.59%。概率神经网络受训练样本大小和噪声的影响最低：在训练样本大小降为原样本数据量的40%时，其精度为78.52%；噪声占训练样本量的10%时，精度只下降了4.3%。通过分析可以看出，在训练样本量充足时，C5.0算法的分类精度最好，而在样本不足或者包含噪声的情况下，使用概率神经网络算法能比其他两种算法取得更好的分类效果。
2010&Vol. 0&(3):&26-
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辅以纹理特征的洪泽湖湿地信息提取
湿地是自然生态系统的重要组成部分。快速、准确地获取湿地基础信息，对湿地的动态监测、保护和可持续利用具有重要意义。鉴于传统方法的分类效果不理想，本文辅以灰度共生矩阵的纹理特征对洪泽湖进行湿地的信息提取，并与传统的ISODATA方法的提取结果进行了比较，结果表明，辅以纹理特征的方法使得精度有了较大提高。
2010&Vol. 0&(3):&30-
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陈闻晨, 马未宇, 张正煜, 赵虎, 傅新忠
吉林Ms4.3微地震天体引潮力和温度变化过程初探
计算日发生在东经124.9&、北纬43.4&的吉林省四平的Ms4.3地震的天体引潮力周期变化过程，并据该周期，分析多源综合温度数据资料，提取地震过程的异常温度变化图像，结果表明：天体引潮力对地应力处于临界状态的活动断层具有诱发作用，震前异常增温明显，异常增温经历了：起始&加强&高峰&衰减&平静的演变过程。对此次微震的研究结果表明温度异常在微地震中也有清晰反映，微震过程中引力作用明显，是对地震-热异常的有力证据，同时也是对利用热异常预测地震方法科学性的补充证实
2010&Vol. 0&(3):&35-
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张婷, 张鹏飞, 曾琪明
SAR定标中角反射器的研究
角反射器是合成孔径雷达（SAR）定标中使用最为广泛的无源点目标，开展角反射器的研究对于SAR定标有着十分重要的意义。本文采用融入多层次快速多极子算法（MIFMM）的矩量法（MoM），对角反射器的雷达散射截面（RCS）进行计算，对比几种常用角反射器的性能，确定不同尺寸三角面角反射器RCS最大值及相应的入射方向，分析加工尺寸、加工角度误差、入射角度偏差等对三角面角反射器RCS的影响，总结角反射器在设计制作和***过程中应考虑的问题。本文的分析结果对设计角反射器和SAR定标具有重要的参考价值。
2010&Vol. 0&(3):&38-
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魏钜杰, 张继贤, 黄国满, 赵争
面向西部测图困难地区稀少控制下的TerraSAR?X影像快速正射纠正
针对TerraSAR?X新型雷达卫星影像，基于距离-多普勒（R?D）模型，提出了一种稀少控制下SAR影像正射纠正的方法，并详细阐述了整个处理过程。同时，选用西部横断山脉地区和陕西阎良地区的TerraSAR?X影像作为实验数据，充分利用其高精度的头文件参数信息及5个地面控制点和DEM，分别对其进行正射纠正，阎良地区的纠正精度约为5m，横断山脉地区的纠正精度约为11m，满足了1∶5万的测图精度要求，并对二者的实验结果进行了比较分析。另外，考虑到TerraSAR?X影像数据量大的问题，本文还阐述了运用影像分块处理结合双线性内插原理加快处理大幅SAR影像正射纠正处理的方法，实验表明该方法相对逐像点对SAR影像正射纠正处理，大大提高了处理速度，从而证明了该处理过程的高效性和实用性。
2010&Vol. 0&(3):&43-
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王玲, 田庆久, 李姗姗
利用MODIS资料反演杭州市500米分辨率气溶胶光学厚度
反演城市/区域范围内高空间分辨率的气溶胶光学厚度时，如果气溶胶类型选取的不合理造成的反演误差会很大，甚至超过地表反射率确定误差导致的反演误差。针对这一问题，本文提出了一种结合MODIS L1B资料和AERONET（Aerosol Robotic Network）的气溶胶光学厚度产品，基于6S大气辐射传输模型的计算，确定杭州市在日的气溶胶类型的方法。利用得到的气溶胶类型，结合改进的暗像元法，反演了杭州市500m空间分辨率的气溶胶光学厚度。将气溶胶光学厚度反演结果与采用标准气溶胶类型时的反演结果进行比较，结果表明，本文确定的气溶胶类型更符合杭州市当天的情况，应用到气溶胶光学厚度反演中，精度也最好，相对误差的绝对值在20%以内。
2010&Vol. 0&(3):&50-
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王立辉, 黄进良, 孙俊英
基于线性光谱混合模型的油菜种植面积遥感监测方法研究
利用中低分辨率卫星影像进行油菜面积提取时，需要考虑混合像元产生的影响，以提高面积提取的精度。本文以2009年湖北省潜江市油菜种植面积为例，利用中巴地球资源卫星（CBERS?02B）遥感影像，选取线性光谱混合模型进行油菜种植面积的***计算研究，将结果与基于GVG（GPS、VIDEO、GIS）农情采样系统得到的结果进行对比分析，面积提取精度为97.43%。表明线性光谱混合模型能够高精度地提取油菜的种植面积,不失为一种很好的监测油菜种植面积方法。
2010&Vol. 0&(3):&55-
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杨莹, 阮仁宗
基于TM影像的平原湖泊水体信息提取的研究
以洪泽湖Landsat TM影像为例，分析了利用单波段阈值法和多波段增强图阈值法进行水体信息提取的差异，从而确定出不同时期不同用途所采用的最佳水体综合提取方法，即综合利用多波段谱间关系（TM2+TM3&TM4+TM5）和单波段TM5建立起适合于平原湖泊水域的水体提取方法
2010&Vol. 0&(3):&60-
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徐雅莉, 武红敢, 马晓明
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基于遥感和GIS技术的土壤侵蚀量估算研究
&&以澄江太阳山地区为例
土壤侵蚀量的估算是土壤侵蚀研究的核心问题之一。本文以云南省I类淡水湖抚仙湖东岸的太阳山地区为研究对象，在GIS和遥感技术的支持下，利用土壤类型分布图、土地利用、遥感影像、DEM等数据，探讨了侵蚀模型的选择过程，最终利用修正后的通用土壤侵蚀方程（RUSLE），建立各因子的数据库，对该区域近100km2的土壤侵蚀现状和潜在土壤侵蚀量进行模拟估算，并分析了主要的影响因子。
2010&Vol. 0&(3):&65-
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马世斌, 张?
基于遥感的察尔汗盐湖矿产资源开发状况调查研究
位于青海省格尔木市北60km处的察尔汗盐湖是一个以钾、镁盐为主的大型综合性矿床，属于国家的重点规划矿区，虽然矿产开发为青海省经济发展作出巨大贡献，但同时也带来诸多矿山环境问题。本文以不同时相的Landsat系列卫星影像数据和法国SPOT?5卫星数据为信息源，利用遥感技术手段对该地区2008年和1999年的矿产资源开发状况以及矿山环境进行了信息提取，通过综合分析获取了可靠的实时数据，为保持矿产资源的可持续开发与利用，维护矿业秩序及综合整治矿区环境提供技术支撑和决策依据。
2010&Vol. 0&(3):&71-
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于欢, 张树清, 孔博
CBERS与TM遥感影像湿地覆被分类对比分析
为了对比CBERS与TM两种遥感影像在地表覆被信息提取中的具体性能，验证基于CBERS遥感影像进行湿地覆被分类的可行性，以典型内陆淡水湿地区为对象，基于CBERS与TM遥感影像，针对各波段进行信息量统计及光谱特性分析，获取了各波段覆被探测性能的初步认识；运用非监督、监督与面向对象三种代表性分类方法进行分类实验，通过精度误差矩阵对比分类结果，分析了两种遥感影像在湿地覆被分类中的准确程度差异；基于分类结果，通过景观格局指数计算，对比分析了两种影像在湿地覆被信息提取结果上的空间差异和特性。
2010&Vol. 0&(3):&75-
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赵利平, 刘凤德, 王薇, 夏先丽, 文广, 李健
WorldView-1影像RFM多项式平差模型及其精度分析
简要给出了WorldView?1卫星及传感器的有关性能参数，详细论述了可用于WorldView?1影像数据几何处理的多种RFM（Rational Function Model）多项式平差模型。然后，使用云南地区的WorldView?1影像数据进行了有关试验研究，分别采用九种零阶、一阶和二阶多项式平差模型，在像方改正RFM参数的系统误差。结果表明，当地面控制点在精度、数量与分布等方面质量较好时，各种模型精度基本一致，平面精度可达到1.6个像素（0.9m）左右。
此外，本文重点研究了在控制点质量较低的情况下，各种RFM多项式平差模型的改正精度。发现随着控制质量的降低，二阶多项式和一阶多项式改正的精度有显著下降，但零阶多项式改正的精度基本稳定不变。因此，本文认为零阶多项式模型，即平移模型，是一种最简单、适应性最好、精度最高的用于处理WorldView?1影像数据的平差模型。
2010&Vol. 0&(3):&82-
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谢丽军, 张友静, 张子衡, 陈李家
结合KPCA和多尺度纹理的IKONOS遥感影像决策树分类
城市地物类型多样，空间分布复杂，具有很强的非线性特征。核主成分分析(KPCA)通过将特征空间映射到高维核空间，可以表达图像像素间的高阶关系,因而可以提取图像的非线性特征,同时提供一组相互独立的主成分。本文在加入多尺度纹理特征的基础上，以应用地物分布的空间细节信息；且利用核主成分分析（KPCA）方法对光谱和纹理量提取非线性特征信息，增大类别之间的可分性；并结合决策树分类方法对IKONOS遥感影像分类。实验结果表明：KPCA能很好提取地物之间的非线性特征，结合KPCA和多尺度纹理的决策树分类方法能有效地提取地物类型，提取精度为79.3%，KAPPA系数为0.763.
2010&Vol. 0&(3):&88-
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伍国华, 马满好, 邱涤珊, 冉承新
基于PDDL的对地观测卫星任务规划建模研究
传统的数学模型方法是解决复杂卫星任务规划问题的一种途径，但其抽象性给建模人员带来很大难度。PDDL（Planning Domain Definition Language）可以针对卫星任务规划问题建立清晰有效的模型，并能把模型的知识转化成计算机易于接受的形式。用PDDL描述对地观测卫星的任务规划问题，分析了卫星执行任务时涉及的约束、相关活动和所需的资源，建立任务规划模型的域文件(domain file)和问题(problem file)文件，并针对所建模型提出求解模型的算法流程，最后通过一个算例验证模型和算法是有效地。
2010&Vol. 0&(3):&94-
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李会志, 李新国, 王影, 任云霞
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CBERS影像数据在土壤盐渍化评价中的应用
&&以焉耆盆地为例
采用CBERS遥感影像数据，对焉耆盆地不同类型典型地物进行光谱分析。根据不同地物在不同波段的光谱特征曲线，分别选取第一、第三波段与BI指数合成并进行监督分类。结合土样分析结果，评价了焉耆盆地内土壤盐渍化程度。结果表明，盐渍土主要分布于开都河沿岸和博斯腾湖北岸地区，其中30%为轻度盐渍地，9.1%为中度盐渍地，5.5%为重度盐渍地。
2010&Vol. 0&(3):&99-
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陈春涛, 刘佳佳
东海北部黑潮锋面涡的快速生成和消散
通过对卫星海表面温度（SST）数据的处理，发现2006年6月在127.98&E，29.8&N附近有锋面涡产生，从产生到消散整个周期为7天，空间尺度最大达到200km。多年卫星观测及现场测量表明，该区域因是黑潮水与陆架水相互穿插区域，故是锋面涡的多发海域。本文利用多传感器卫星数据观测到锋面涡产生、移动、融合和消散的整个过程，并分析了锋面涡产生的原因。结果表明风对本次锋面涡的产生有一定作用，同时也是锋面涡消失的原因之一
2010&Vol. 0&(3):&103-
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杨瑞奇, 孙健, 张勇
基于无人机数字航摄系统的快速测绘
应实时化测绘的需求，无人机航摄近年来发展迅猛，本文介绍了以无人机为平台的数字航摄系统的性能与特点，以及利用该系统进行航测作业的技术流程，并介绍了利用该系统实施的1∶2000航测试验实践，试验证明了该系统的可行性与适用性，且特别适合于小区域应急测绘数据的获取与更新。
2010&Vol. 0&(3):&108-
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王美玲, 王东华, 杨琦明
1∶25万数据库的地名变化规律分析
1∶25万数据库是国家测绘局继1∶100万数据库建立后的又一个大型的空间数据库，自从1998年被建成后广泛应用于国民经济各个部门，对它两次更新后，用户最关心它更新前后数据发生了什么变化，所以对数据变化的研究便尤为重要。本文通过对1∶25万数据库更新前后的地名利用空间分析和统计分析进行了定量的对比，从中探索地名变化的规律。为以后数据库地名的有效更新提供有力的参考。
2010&Vol. 0&(3):&112-
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石立坚, 王其茂, 郭茂华
海洋灾害遥感元数据及数据系统设计
提出一个海洋灾害遥感元数据框架，用来对海洋灾害遥感数据进行描述、组织、存储和管理；在此基础上，建立了海洋灾害遥感数据系统，实现了卫星数据及灾害专题产品的网络发布、查询检索和数据获取，为国家灾害应急监测与灾后恢复重建等重大应急任务提供数据交换与数据共享服务。
2010&Vol. 0&(3):&117-
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蒙继华, 吴炳方, 李强子, 杜鑫
农田农情参数遥感监测进展及应用展望
农情参数是指反映作物生长过程及其产出的状态指标，关键农情参数主要包括作物长势、单产、物候和旱情等，可用于指导农田的生产管理。遥感是关键农情参数获取的有效手段，然而目前农情参数的遥感监测大多停留在大尺度、宏观监测的层面上，由于缺乏高时空分辨率、高准确度、低成本的农田信息获取技术，业务化的农田尺度农情参数获取受到了诸多因素的制约与限制。导致难以为农田生产管理提供及时的信息支持，这已经影响到精准耕作的发展与应用。文章在总结目前长势、单产、物候和旱情等几个主要农情参数遥感监测研究进展的基础上，分析了这些技术在农田尺度应用的瓶颈，并从新数据源和农情参数监测新模型两个角度出发，对农田尺度农情参数的获取进行了展望。
2010&Vol. 0&(3):&122-
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本系统由设计开发 技术支持：.cn第35卷第1期江西理工大学学报
JournalofJiangxiUniversityofScienceandTechnology
DOI：10.ki.jxlgdxxb.Vol.35,No.1Feb.月（6-09文章编号：
都昌县土地覆被变化时空特征与预测研究
刘小生，杨一洋，陈毅
（江西理工大学建筑与测绘工程学院，江西赣州341000）
摘要：以遥感影像为数据源，采用ENVI技术提取基础数据，结合ArcGIS对研究区近20年土地覆被变化特征进行分析；在此基础上，利用Markov模型在随机过程状态方面模拟的优势，分析研究区土地覆被变化趋势.研究结果表明：研究区近20年土地覆被类型以农用地、林地为主，前期（年）农用地变化较大，后期（年）加强了对未利用土地的高效利用，人口增加、政策调整、气候变化是影响研究区土地覆被变化的主要因素；对比预测进一步验证了Markov模型对初始状态的继承性，为提高土地变化预测的合理性，通过对初始概率矩阵进行加工计算，使模拟结果得到了改善.
关键词：土地覆被；ArcGIS；空间格局；Markov；都昌县
中图分类号：TP753文献标志码：A
Studyonforecastandspace-timecharacteristicsoflandcover
changeinDuchangCounty
LIUXiao-sheng,YANGYi-yang,CHENYi
（SchoolofArchitecturalandSurveying&MappingEngineering,JiangxiUniversityofScienceandTechnology,Ganzhou341000,China）Abstract:BasedontheENVItechnologyextractsdatafromtheremotesensingimage,combinedwithArcGIStechnologyanalysisofcharacteristicsoflandcoverchangeinrecent20Andthen,usingtheadvantagesofaspectsofMarkovrandomprocessmodelinsimulation,analysisthetrendsoflandcoverchange.Theresultsshowsthat:inrecent20years,agriculturallandandforestlandarethemainlandcovertypesinthestudyarea,intheearly(),agriculturallandchangedgreatly,inthelate(),strengthenedtheefficientuseofunusedland,landcoverchangeinthestudyareaarelargelydrivenbypopulationgrowth,policyadjustmentandclimatechange.EstimatefurthervalidatedMarkovmodelfortheinheritanceofinitialstate,throughprocessingtheinitialprobabilitymatrix,thatthesimulationresultshaveimproved,andtheforecastresulttendtoreasonable.
Keywords:GIS;MDuchangCounty
1995年，IGBP和HDP共同发表了《土地利用/土地
0引言覆盖变化科学研究计划》[2],对土地覆被变化的过
程、时空特征、驱动因子与趋势进行研究，有助于优
化土地利用结构，提高土地利用率，实现人口、资
源、环境的可持续发展.土地覆被是地球陆地表面和近地面层的自然状态，是自然过程和人类活动共同作用的结果[1].
收稿日期：
基金项目:江西省“赣鄱英才555工程”领军人才资助项目刘生（），男博士后，教授，主要从事测量与GIS，E-mail:.
第35卷第1期
刘小生，等：都昌县土地覆被变化时空特征与预测研究7
都昌县属鄱阳湖生态经济区，毗邻鄱阳湖，季节水位差异大，对农业生产造成一定影响.近些年，人口增加，扩大农业生产，城镇化进程不断加快，土地覆被变化明显.随着“鄱阳湖生态经济区”概念的提出，如何做到“在限制中发展、在发展中保护”成为经济建设与环境保护的重要环节.现阶段土地覆被变化研究中，已有学者采用了Markov模型进行预测分析，为提高模拟精度，或在模型预测时引用邻近空间影像[3]、遗传算法[4]，或结合其它模型进行，但缺乏对Markov初始转移概率矩阵的设定及其合理性进行分析.本文采用ENVI、ArcGIS技术，定量分析研究区土地覆被结构变化过程，然后运用Markov模型，结合加工计算后的初始概率矩阵对土地覆被变化进行了模拟分析.
1.2数据来源
选取覆盖都昌县的Landsat-5TM遥感影像
（日、日、2008年
12月10日）作为基本数据源.结合研究区地形图、
土地利用图、GoogleEarth高分辨率图像和历年水文、地质、人口、社会经济等统计资料，辅助影像的判读和分析，以便进行土地覆被信息提取.
土地覆被分类与影像解译标志的确定根据中华人民共和国国家《土地利用现状分
类》标准[5]，结合都昌县土地覆被状况、遥感影像成像季节，采用目视解译的方法进行土地覆被分类.通过综合分析，发现在TM影像中，耕地和园地、内陆滩涂（湿地）和裸地在色彩表现方面难于区分，为了提升判读效率、控制样本可分离度值并提高分类精度，特将耕地和园地合并为农用地，将裸地、内陆滩涂（湿地）合并为未利用土地；由于畜禽水产属于农业范畴，为体现土地利用类型的动态变化，将其归类至农用地.研究区的土地覆被类型即可分为：农用地（耕地、园地、畜禽水产）、林地、建设用地（交通用地、居民点及工矿用地）、水域、未利用土地（裸地、内陆滩涂）等5类.最后根据遥感影像432波段组合时的色彩表现以及区域地理空间特征，建立遥感影像解译标志.
研究区概况与数据说明
研究区概况
都昌县地处江西省北部，鄱阳湖东岸，地理范
围为北纬28°50′28″-29°38′00″，东经116°01′34″-
116°38′27″，隶属于九江市，辖12镇12乡，是南昌、
九江、景德镇“金三角”中心地带.地势北高南低，地形以丘陵和滨湖平原为主，若以东北低山至中部隆起带为轴线，向西北和东南方向延伸，则依次为低山、高丘、低丘、平原、湖泊分布.地处亚热带季风气候区，年均温17.2℃，雨量充沛，年降水量
1393mm，结冰期短，农作物以水稻、棉花、油菜、芝
麻、大豆等经济作物为主；区内水域广阔，夏季丰水期，冬季枯水期，水产业受季节影响大.对比都昌县近20年的行政范围图，发现县域面积有所扩大，为保持研究范围的一致性，方便数据在对比研究中的统一性，决定采用变更前的行政范围界限.如图1所示为都昌县地理位置和本研究具体的研究范围.
2.2遥感影像信息提取
采用3个不同时相遥感数据，利用ArcGIS
10.1和ENVI5.0，对影像进行处理、裁剪、解译，并
作区域对比分析，辅以相关土地利用图件和野外实地调查结果.其具体内容可分为4部分：①影像预处理，首先分别将三期单波段TM遥感影像叠加生成三期多波段遥感影像，然后对图像进行几何校正、配准、裁剪、辐射标定、大气校正等处理；②选择训练场地和训练样本，该研究采用目视判读、土地利用现状图和GoogleEarth参照结合的方法，在
432波段组合下，按解译标志，选取五类土地覆被
类型作为训练样本；在进行样本选择时，要反复检查样本分离度值，该值在1.8～2.0的范围内为最佳；
③监督分类，采用最大似然比分类方法，它是根据Bayes准则对遥感影像进行的分类，其分类错误较
小且精度较高；④分类后处理，由于分类是根据影像的光谱特征进行，对于部分滩涂和农用地、未利用地和建设用地的分类存在误差，需用聚类、去除
或加等功能对分类结果修整.最后，
8江西理工大学学报
影像信息提取流程.
ENVI生成都昌县三个不同时期的土地覆被类型图
以及土地覆被变化转移矩阵.如图2所示为遥感
影像预处理坐标检验、几何校正、配准、裁剪、大气校正
土地覆被分类、建立解译标志、建立训练样本、
选择训练场地、检查样本分离度
对于分离度值不在有效范围内的
训练样本要重新选择
分类后处理
对自动分类的结果进行修整，
去除噪点，平滑图像
图2遥感影像信息提取流程
2.3马尔柯夫（Markov）模型
马尔柯夫（Markov）模型是一种用来模拟植被
多步转移概率矩阵除具有一步转移概率矩阵的性质外，还具有以下两个性质：
动态和土地利用格局变化的最早、最普遍的空间概率模型，它是基于马尔柯夫链，根据系统当前的状况及其发展动向预测其将来各个时刻的变动状况；马尔柯夫链是一种随机时间序列，具有无后效性，即事物的变化过程仅与事物的近期状态有关，而与事物的过去状态无关[6-10].记En为事物时刻tn所处的状态，则：
P（n）=P（n-1）P
根据以上性质可对系统n步转移后的状态进
土地覆被变化分析
分类结果精度检验
遥感影像监督分类的精度由混淆矩阵、总体分
P（En+1=jEn=i）=Pij（i，j=1，2，…，N）（1）
表示事物由状态En（tn时刻）转移到En+1（tn+1时刻）的可能性，即从状态i一步转移到j的概率，称为一步转移概率[10].将上述Pij依次排列则构成如下的转移概率矩阵：
类精度、用户精确度、生产者精确度或Kappa系数来确定[11]，可以利用ENVI5.0软件提供的工具来检验分类精度.采用相关方法进行影像监督分类的精度评价，不仅能直接反映覆被分类样本的价
P11P12…P1N
NNNNNNNNNN
PN1PN2…PNN
NNNNNNNNNN
值，还为后续评价分析提供依据.本研究利用
状态转移概率具有以下两个性质：
NNNNNNNNNNN
0≤Pij≤1（i，j=1，2，…，N）
ENVI中ConfusionMatrix工具对分类结果进行精
度验证，得到总分类精度和Kappa指数等精度指标.分别对三个时相TM影像监督分类结果进行精度检验，结果见表1，Kappa指数均大于0.7，分类结果基本符合精度要求.分类结果如图3～图5所示.
精度类型总体分类精度/%
ΣP=1（i=1，2，…，N）
若系统在时刻E0（t0时刻）处于状态i，经过n步转移，在时刻En（tn时刻）处于状态j，称为n步转移概率.则有：
分类精度表
P（En=jE0=i）=Pij（i，j=1，2，…，N））
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