遥感学报论文格式要求多少字以上是正常的呢
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大概就这样了 参考一下吧 基于landsat-TM影像的专题信息提取 学生姓名:XX 学号:20085080079 院系:城市与环境科学学院 专业:XX 指导教师:XX 职称:助教 摘 要:本文以沈阳地区为研究区,利用光谱信息提取水体、植被,采用基于灰度共生矩阵的纹理量的分类法,通过TM5波段提取灰度共生矩阵和灰度联合矩阵,计算并提取最能反映类别差异的纹理量值将光谱信息混淆的水田、旱田、居民地用分离,得到最终的分类结果。结果表明:将纹理特征应用于图像分类中可区分光谱混淆的地类,光谱与纹理特征结合得到的分类精度要高于单纯光谱的分类精度。 关键词:遥感影像;光谱特征;纹理特征;灰度共生矩阵;分层提取;土地利用 Abstract:Based on the study of shenyang area for using spectral information extraction,water,vegetation,based on gray symbiotic matrix of the texture classification,through the TM5 band extraction graylevel co-occurrence matrix and gray,and joint matrix extraction can reflect the differences between vector-valued texture category will confuse the paddy fields,spectral information structure,separation,with residents of the final results of the Results show that: the texture characteristics will be applied to image classification can distinguish the confusion of spectral spectrum and texture feature combination,the classification accuracy than pure spectral classification Key words:remote sensing image;spectrum feature;texture feature;text gray-level co-occurrence matrix;layered extraction;land-use 引言 遥感图像信息专题特征的提取,需要对TM图像的光谱信息和纹理信息进行综合分析,以达到提高影像分类精度的目的[1] 。在自然资源调查中,遥感图像已成为重要的空间数据源,其中TM图像信息是进行土地利用/覆盖变化动态监测的重要依据。常规提取TM图像信息主要是利用影像的光谱分辨率进行的,难以正确区分光谱易混淆的地物,例如菜地与其他耕地类型。 提取TM图像中易混淆地物信息,可以充分利用影像的空间分辨率及影像上丰富的纹理信为了息来完成信息提取。纹理分析方法在许多领域都有重要的应用,吴高洪等[2]为了提高纹理图像分割的边缘准确性和区域一致性以及降低分割错误率,提出了一种基于小波变换进行纹理分割的方法。因此,研究地物在影像上的纹理特征,建立和充分应用基于纹理特征的地物分类及信息提取方法,将是今后研究高分辨率遥感影像信息提取的方向之一[3]。图像分析需要用到影像的灰度和纹理信息,灰度即波谱信息,是最基本的信息,纹理反映了灰度的空间变化情况,它由纹理基元按某种确定的规律或者某种统计规律排列组成。为了能用计算机进行纹理分析和形成统一的尺度,需将纹理量化,以定量反映纹理信息,形成纹理变量和纹理图像以便分析[4]。 1 研究区概况 苏家屯是沈阳市的九个市辖区之一,位于沈阳南部,距沈阳市中心15公里,与抚顺、本溪、辽阳三市毗邻。这里气候适宜,雨量适中,年均气温8度,年均降水量700毫米。物产丰富,蕴藏着丰富的煤石油天然气铁矿石和优质矿泉水等自然资源。苏家屯农业发达,盛产水稻、玉米,是国家确定的现代化农业示范区。本文选择数据源所选取的数据是沈阳地区2001年8月11日TM影像区的子区域。根据沈阳地区的农事历,选择10月上旬的遥感资料为宜。 2 光谱信息 地物的光谱一般是指像素的亮度值,地表的各种地物由于物质组成和结构不同而具有独特的波谱反射和辐射特性,在图像上反映为各类地物在各波段上灰度值的差异。地物光谱响应特征是多光谱遥感影像地物识别最直接,也是最重要的解译元素。 3 纹理特征 纹理也是遥感影像的重要信息,它通过色调或颜色的变化表现细纹或细小的纹案,这种细纹或细小的纹案在某一确定的图像区域中以一定的规律重复出现。 目标地物的纹理特征与航空相片的比例尺和太阳高度角有关。另外,它反映了影像的灰度统计信息、地物本身的结构特征和地物空间排列的关系,是进行目视判读和计算机自动解译的重要基础[5]。许多研究表明,除了原始影像光谱信息以外,加上纹理信息就可以使分析准确性和精度提高[6]。遥感图像中多为无规则纹理,一般采用统计方法进行纹理分析,目前用得较多的统计方法有共生矩阵法、分形维法和马尔可夫随机场法。 所谓灰度共生矩阵是由影像灰度级之间二阶联合条件概率密度所构成的矩阵,反映了影像中任意两点间灰度的空间相关性。其方法是先依据影像的灰度级数和灰度变化情况计算出4个方向(右、下、右上和左下)任意两个灰度级相邻出现的概率矩阵,它能提供多个纹理量,可以从多个侧面描述影像的纹理特征,因而在纹理分类中得到广泛的应用[7]。 4 提取方法 1 数据预处理 本文对沈阳地区遥感影像进行光学增强处理,并采用高通滤波来进行滤波处理对影像进行融合将融合后的影像进行几何校正。本文以1∶5万比例尺地形图为底图,选取均匀地分别在整幅图像内的60个控制点,采用二次多项式纠正模型建立两幅影像的对应关系。配准精度在3个像元以内, 2 土地利用分类体系的确定 参考国家土地利用分类体系,结合研究区土地资源的实际情况,TM影像波谱特征及其分辨率等,把研究区土地利用现状分类系统按二级进行分类,一级类型5个,分别为水体、水田、旱地、居民地、植被。 3 遥感信息提取 遥感图像的某些波段往往存在异物同谱和同物异谱现象,如果把多种地物放到一起考虑,由于这些波段的加入,会使信息提取变得非常复杂,这也正是传统上基于统计特征的监督和非监督分类遇到的难题。而对地物进行分层处理,就可以充分利用各类地物在不同波段的特征,收到较好效果[8,9]。对某一地物进行提取,获得该信息层,与原图像进行逻辑与运算,做掩膜处理,从而将该地物像元从原始图像中去除,以避免它对其他地物提取的影响,从而为以后的信息提取创造了纯净的环境。 1基于地物光谱模型的遥感影像分类 为获得光谱知识,在原始图像上进行采样。在采样过程中考虑到同类地物颜色的差异,如水域的深浅等,每一地类进行了多个样本值的合并,得到地物的综合光谱特征值(如图1)。 图1 地物光谱特征 水体的提取:太阳光照射到水面少部分被反射到空中大部分被入射到水体,入射到水体的光,部分被水体吸收,部分被水中的悬浮物反射,少部分透射到水底。被水底吸收和反射。被悬浮物反射和被水体反射的辐射,部分返回水面,折回到空中。因此,遥感器所接收到的辐射就包括水面反射光,悬浮物反射光,水底反射光和天空反射光(如图2)。由于不同水体的水面性质和水体特性的不同,从而形成传感器上接收到的反射光谱就存在差异,为遥感探测水体提供了基础。在可见光范围内,水体的反射率总体比较低,不超过10%,一般为4%~5%,并随着波长的增大逐渐降低,到6μm处约2%~3%,过了75μm,水体几乎成为全吸收体。因此,在近红外的遥感影像上清澈的水体成黑色。因此在提取水体时图面上黑色部分即为水体。 图2 传感器接收到的光谱 植被的提取:健康植物的波谱曲线有明显的特点(如图3),在可见光的55μm附近有一个反射率为10%~20%的小反射峰。在45μm和65μm附近有两个明显的吸收谷。在7~8μm是一个陡坡,反射率急剧增高。在近红外波段8~3μm之间形成一个高的,反射率可达40%或更大的反射峰。在45μm、95μm和6~7μm处有三个吸收谷。它们分别受叶子色素,细胞构造,含水量等的影响。因此,在对TM影像上的植被进行提取时,要考虑以上因素。 图3 健康植被的光谱特征 2基于纹理信息的分类 在图1中容易看到水田、旱地、居民地有很大的光谱相似度,因此需要根据纹理特征进行提取。 本文用水体和植被信息分别对原始影像做掩膜,再结合纹理信息作监督分类提取居民地、水田和旱地。为了突出图像的纹理,提高对图像的解译和分析能力,在对图像进行纹理分析之前,利用ErdasImagine软件对掩膜后的影像进行了增强处理。 为了进行纹理分类,首先必须提取各类的纹理特征。试验中先提取各类样本,统计各种类纹理特征,再找出最大差异的纹理量,作为分类特征量进行分类(如图4)。纹理特征的提取需考虑到窗口的大小、方向和步长。本文利用TM第5波段的纹理特征,采用了3X3大小的窗口、四个方向的均值[10]、步长为1来对纹理值(包括角二阶距、对比度、熵、相关)进行特征统计。 图4 纹理样本图 本文所有的纹理分析均在M0上进行,主要目标是实现对输入遥感影像进行纹理分析,输出纹理分析的结果,以便通过使用结果,以不同的结合方式辅助分类作对比研究。从图5中我们可以看到,3种地类在ASM纹理特征量上差异最大,COR上次之,因此取用ASM、COR特征值,对3种地物加以提取。 图5 3种纹理特征曲线 旱田的提取:从纹理曲线中可以看出旱田的ASM量与水田、居民地有很大的差异,因此通过实验对ASM进行阈值设定来提取旱田。 居民地和水田的区分:采用基于纹理特征和光谱特征相结合的方法,对居民地进行提取。水田和居民地在ASM特征量上,有着较大的差异,但仔细观察可以发现,在去除了旱田的干扰后,水田和居民地在COR特征量上也有着很大的差异。同时一些研究提出了(归一化建筑指数)[11]:NDVI=(TM 5- TM 4)/(TM 5+ TM 4)来对居民地进行提取(见表1)。从表2中可以看出,这种方法并不适合本文的研究区,但是对原始的光谱特征信息进行分析可以发现,在只存有水田和居民地的图像上,两者在TM5上的亮度值差距很大。综上所述,可以对COR和TM5的亮度值进行阈值设定提取居民地,将其与水田相分离。 表1 5种地物的NDVI指数 指标 水体 水田 旱地 居民地 植被 NDVI 0.24271 0.218619 0.380397 0.231489 0.166337 5 精度评价 衡量分类精度最广泛的方法是由Congalton提出的误差矩阵法(error matrix),为了评价分类试验精度,本文采用随机抽样方法抽取400个点作正确率评价,通过对原图的目视判读结合实地考察对结果进行正确率评价,建立混淆矩阵,计算其Kappa系数(见表2),在ERDAS监督分类中总正确率为4 %(见表3),两者相比较可以看出,基于光谱和纹理特征的信息分层提取方法能够很好的对研究区影象进行分类。 表2 光谱纹理信息分类精度% 居民地 水田 旱地` 水体 植被 居民地 水田 旱地 水体 植被 总合 正确率/% 82 4 2 1 1 92 2 7 99 2 1 1 109 8 5 3 113 1 1 123 8 1 0 0 35 1 37 6 1 1 1 1 36 39 3 总正确率=5% Kappa系数=87 表3 EARDS监督分类精度 居民地 水田 旱地` 水体 植被 居民地 水田 旱地 水体 植被 总合 正确率/% 3123 240 107 24 63 3577 88 39 7481 569 176 6 1363 78 81 112 1477 99 32 8723 86 5 1 39 202 1067 4 1801 82 7 0 2 3 379 379 97 总正确率=4 % 6 结语 (1)试验表明,对地物进行分层处理,就可以充分利用各类地物在不同波段的特征。避免已提取地物对其他地物提取的干扰,为后续信息提取创造了纯净的环境;同时还可以有效地减少了漏分和误分,提高分类正确率。本文采用此方法对建设用地信息提取,获得较为满意的效果。 (2)综合运用光谱知识、纹理信息对于仅基于遥感多光谱信息的传统分类方法,能够更有效地提取出土地利用类型信息,精度有了一定提高。 (3)本文在进行纹理分析时,仅使用了单波段的影象数据,对于多波段影象数据未能充分利用; TM全色波段纹理清晰,如能加以利用,会对分类精度的提高有一定的帮助。 参考文献 [1] 梅安新,彭望琭,秦其明遥感导论[M]北京,高等教育出版社, [2] 吴高洪,章毓晋,林行刚等利用小波变换和特征加权进行纹理分割[J]中国图像图形学报,2001,6(4):333- [3] 张禾基于纹理特征的遥感影像居民地自动提取方法[J]江汉石油职工大学学报,2007,(4):93-96 [4] 黄桂兰,郑肇葆,杨敏一种基于共生矩阵法的影像纹理分类方法[J]测绘通报,1996,(3):28- [5] 周廷刚,郭达志,盛业华灰度矢量多波段遥感影像纹理特征及其描述[J]西安科技学院学报,2000,2(4):336- [6] 舒宁关于多光谱和高光谱影像的纹理问题[J]武汉大学学报,2004,29(4):292- [7] 武文波,陈静基于ETM+的遥感影像信息提取研究[J]甘肃农业大学学报2007,43(4) [8] 李四海,恽才兴土地覆盖遥感专题信息的分层提取方法及其应用[J]遥感技术与应用,1999,(4): [9] 柴芸甘肃省沙化土地监测研究[J]甘肃农业大学学报,2003,38(3):296~ [10] Treitz P,Howarth PIntegrating spectral spatial andTerrain variables for forest ecosystem classification[J]Photogrammetric Engineering Remote Sensing,2000,66(3):305- [11] 查勇,倪绍祥,杨山一种利用图像自动提取城镇用地信息的有效方法[J]遥感学报,2003,(1):38- 标题 XXXXXXXXXXXXXX(宋体三号字加黑,居中) 学生姓名:XX 学号:XXX(五号宋体字不加黑,居中) XXXX院(系) XX专业(五号宋体字不加黑,居中) 指导教师:XXX 职称:XXX(五号宋体字不加黑,居中) (空两格)摘 要(黑体小四):具体内容(楷体小四号字不加黑) (空两格)关键词(黑体小四): **;**;** (楷体小四号字不加黑) (空一行) Abstract(Times New Roman小四加黑): 具体内容(Times New Roman小四不加黑) Key Words(Times New Roman小四加黑):**;**;** (Times New Roman小四不加黑) 前言(宋体小三号加黑) 一、政府信息公开制度概述(一级标题宋体四号字加黑) (一)政府信息公开的内涵(二级标题仿宋体小四号字加黑) 1.政府信息公开(三级标题宋体小四号字) 正文内容(宋体小四号不加黑)、图表说明(宋体小五号字不加黑)
(一)基本要求来稿要求题材新颖、内容真实、论点明确、层次清楚、数据可靠、文句通顺。文章一般不超过5000字。投稿请寄1份打印稿,同时推荐大家通过电子邮件形式投稿。(二)文题文题要准确简明地反映文章内容,一般不宜超过20个字,作者姓名排在文题下。(三)作者与单位文稿作者署名人数一般不超过5人,作者单位不超过3个。第一作者须附简介,包括工作单位、地址、邮编、年龄、性别、民族、学历、职称、职务;其它作者附作者单位、地址和邮编。(四)摘要和关键词所有论文均要求有中文摘要和关键词,摘要用第三人称撰写,分目的、方法、结果及结论四部分,完整准确概括文章的实质性内容,以150字左右为宜,关键词一般3~6个。(五)标题层次一级标题用“一、二、……”来标识,二级标题用“(一)、(二)、……”来标识,三级标题用“”来标识,四级标题用“(1)、(2)”来标识。一般不宜超过4层。标题行和每段正文首行均空二格。各级标题末尾均不加标点。(六)计量单位、数字、符号文稿必须使用法定的计量单位符号。(七)参考文献限为作者亲自阅读、公开发表过的文献,只选主要的列入,采用顺序编码制著录,按其文中出现的先后顺序用阿拉伯数字编号,列于文末,并依次将各编号外加方括号置于文中引用处的右上角。书写格式为:作者文题刊名年份;年(期):起始页网上参考材料序号作者文题网址(至子--栏目)上传年月。为保证本刊的权威性,杜绝任何形式的抄袭稿。稿件文责由作者自负,编辑部有权作必要的修改。文稿在3个月内未收到退修或录用通知,作者可自行处理,另投他刊。未被录用的稿件一般不退稿,请自留底稿。
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很高的层次。1、《遥感学报》综合2013年度审稿数量、质量以及审稿时效等多项指标,评出了《遥感学报》2013年度优秀审稿专家共26位。2、《遥感学报》由中国科学院遥感与数字地球研究所、中国地理学会环境遥感分会主办。作为中国遥感领域唯一一本国家级综合性学术期刊,《遥感学报》致力于报道遥感领域及其相关学科具有创新性的研究报告和阶段性研究简报以及学术价值较高的述评,刊登了大量国内最新科研成果和国家重点支持的研究项目的成果论文,对中国遥感科学技术的发展和人才培养发挥了巨大作用,是目前中国遥感和地理信息科学领域最有影响的学术期刊。
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大概就这样了 参考一下吧 基于landsat-TM影像的专题信息提取 学生姓名:XX 学号:20085080079 院系:城市与环境科学学院 专业:XX 指导教师:XX 职称:助教 摘 要:本文以沈阳地区为研究区,利用光谱信息提取水体、植被,采用基于灰度共生矩阵的纹理量的分类法,通过TM5波段提取灰度共生矩阵和灰度联合矩阵,计算并提取最能反映类别差异的纹理量值将光谱信息混淆的水田、旱田、居民地用分离,得到最终的分类结果。结果表明:将纹理特征应用于图像分类中可区分光谱混淆的地类,光谱与纹理特征结合得到的分类精度要高于单纯光谱的分类精度。 关键词:遥感影像;光谱特征;纹理特征;灰度共生矩阵;分层提取;土地利用 Abstract:Based on the study of shenyang area for using spectral information extraction,water,vegetation,based on gray symbiotic matrix of the texture classification,through the TM5 band extraction graylevel co-occurrence matrix and gray,and joint matrix extraction can reflect the differences between vector-valued texture category will confuse the paddy fields,spectral information structure,separation,with residents of the final results of the Results show that: the texture characteristics will be applied to image classification can distinguish the confusion of spectral spectrum and texture feature combination,the classification accuracy than pure spectral classification Key words:remote sensing image;spectrum feature;texture feature;text gray-level co-occurrence matrix;layered extraction;land-use 引言 遥感图像信息专题特征的提取,需要对TM图像的光谱信息和纹理信息进行综合分析,以达到提高影像分类精度的目的[1] 。在自然资源调查中,遥感图像已成为重要的空间数据源,其中TM图像信息是进行土地利用/覆盖变化动态监测的重要依据。常规提取TM图像信息主要是利用影像的光谱分辨率进行的,难以正确区分光谱易混淆的地物,例如菜地与其他耕地类型。 提取TM图像中易混淆地物信息,可以充分利用影像的空间分辨率及影像上丰富的纹理信为了息来完成信息提取。纹理分析方法在许多领域都有重要的应用,吴高洪等[2]为了提高纹理图像分割的边缘准确性和区域一致性以及降低分割错误率,提出了一种基于小波变换进行纹理分割的方法。因此,研究地物在影像上的纹理特征,建立和充分应用基于纹理特征的地物分类及信息提取方法,将是今后研究高分辨率遥感影像信息提取的方向之一[3]。图像分析需要用到影像的灰度和纹理信息,灰度即波谱信息,是最基本的信息,纹理反映了灰度的空间变化情况,它由纹理基元按某种确定的规律或者某种统计规律排列组成。为了能用计算机进行纹理分析和形成统一的尺度,需将纹理量化,以定量反映纹理信息,形成纹理变量和纹理图像以便分析[4]。 1 研究区概况 苏家屯是沈阳市的九个市辖区之一,位于沈阳南部,距沈阳市中心15公里,与抚顺、本溪、辽阳三市毗邻。这里气候适宜,雨量适中,年均气温8度,年均降水量700毫米。物产丰富,蕴藏着丰富的煤石油天然气铁矿石和优质矿泉水等自然资源。苏家屯农业发达,盛产水稻、玉米,是国家确定的现代化农业示范区。本文选择数据源所选取的数据是沈阳地区2001年8月11日TM影像区的子区域。根据沈阳地区的农事历,选择10月上旬的遥感资料为宜。 2 光谱信息 地物的光谱一般是指像素的亮度值,地表的各种地物由于物质组成和结构不同而具有独特的波谱反射和辐射特性,在图像上反映为各类地物在各波段上灰度值的差异。地物光谱响应特征是多光谱遥感影像地物识别最直接,也是最重要的解译元素。 3 纹理特征 纹理也是遥感影像的重要信息,它通过色调或颜色的变化表现细纹或细小的纹案,这种细纹或细小的纹案在某一确定的图像区域中以一定的规律重复出现。 目标地物的纹理特征与航空相片的比例尺和太阳高度角有关。另外,它反映了影像的灰度统计信息、地物本身的结构特征和地物空间排列的关系,是进行目视判读和计算机自动解译的重要基础[5]。许多研究表明,除了原始影像光谱信息以外,加上纹理信息就可以使分析准确性和精度提高[6]。遥感图像中多为无规则纹理,一般采用统计方法进行纹理分析,目前用得较多的统计方法有共生矩阵法、分形维法和马尔可夫随机场法。 所谓灰度共生矩阵是由影像灰度级之间二阶联合条件概率密度所构成的矩阵,反映了影像中任意两点间灰度的空间相关性。其方法是先依据影像的灰度级数和灰度变化情况计算出4个方向(右、下、右上和左下)任意两个灰度级相邻出现的概率矩阵,它能提供多个纹理量,可以从多个侧面描述影像的纹理特征,因而在纹理分类中得到广泛的应用[7]。 4 提取方法 1 数据预处理 本文对沈阳地区遥感影像进行光学增强处理,并采用高通滤波来进行滤波处理对影像进行融合将融合后的影像进行几何校正。本文以1∶5万比例尺地形图为底图,选取均匀地分别在整幅图像内的60个控制点,采用二次多项式纠正模型建立两幅影像的对应关系。配准精度在3个像元以内, 2 土地利用分类体系的确定 参考国家土地利用分类体系,结合研究区土地资源的实际情况,TM影像波谱特征及其分辨率等,把研究区土地利用现状分类系统按二级进行分类,一级类型5个,分别为水体、水田、旱地、居民地、植被。 3 遥感信息提取 遥感图像的某些波段往往存在异物同谱和同物异谱现象,如果把多种地物放到一起考虑,由于这些波段的加入,会使信息提取变得非常复杂,这也正是传统上基于统计特征的监督和非监督分类遇到的难题。而对地物进行分层处理,就可以充分利用各类地物在不同波段的特征,收到较好效果[8,9]。对某一地物进行提取,获得该信息层,与原图像进行逻辑与运算,做掩膜处理,从而将该地物像元从原始图像中去除,以避免它对其他地物提取的影响,从而为以后的信息提取创造了纯净的环境。 1基于地物光谱模型的遥感影像分类 为获得光谱知识,在原始图像上进行采样。在采样过程中考虑到同类地物颜色的差异,如水域的深浅等,每一地类进行了多个样本值的合并,得到地物的综合光谱特征值(如图1)。 图1 地物光谱特征 水体的提取:太阳光照射到水面少部分被反射到空中大部分被入射到水体,入射到水体的光,部分被水体吸收,部分被水中的悬浮物反射,少部分透射到水底。被水底吸收和反射。被悬浮物反射和被水体反射的辐射,部分返回水面,折回到空中。因此,遥感器所接收到的辐射就包括水面反射光,悬浮物反射光,水底反射光和天空反射光(如图2)。由于不同水体的水面性质和水体特性的不同,从而形成传感器上接收到的反射光谱就存在差异,为遥感探测水体提供了基础。在可见光范围内,水体的反射率总体比较低,不超过10%,一般为4%~5%,并随着波长的增大逐渐降低,到6μm处约2%~3%,过了75μm,水体几乎成为全吸收体。因此,在近红外的遥感影像上清澈的水体成黑色。因此在提取水体时图面上黑色部分即为水体。 图2 传感器接收到的光谱 植被的提取:健康植物的波谱曲线有明显的特点(如图3),在可见光的55μm附近有一个反射率为10%~20%的小反射峰。在45μm和65μm附近有两个明显的吸收谷。在7~8μm是一个陡坡,反射率急剧增高。在近红外波段8~3μm之间形成一个高的,反射率可达40%或更大的反射峰。在45μm、95μm和6~7μm处有三个吸收谷。它们分别受叶子色素,细胞构造,含水量等的影响。因此,在对TM影像上的植被进行提取时,要考虑以上因素。 图3 健康植被的光谱特征 2基于纹理信息的分类 在图1中容易看到水田、旱地、居民地有很大的光谱相似度,因此需要根据纹理特征进行提取。 本文用水体和植被信息分别对原始影像做掩膜,再结合纹理信息作监督分类提取居民地、水田和旱地。为了突出图像的纹理,提高对图像的解译和分析能力,在对图像进行纹理分析之前,利用ErdasImagine软件对掩膜后的影像进行了增强处理。 为了进行纹理分类,首先必须提取各类的纹理特征。试验中先提取各类样本,统计各种类纹理特征,再找出最大差异的纹理量,作为分类特征量进行分类(如图4)。纹理特征的提取需考虑到窗口的大小、方向和步长。本文利用TM第5波段的纹理特征,采用了3X3大小的窗口、四个方向的均值[10]、步长为1来对纹理值(包括角二阶距、对比度、熵、相关)进行特征统计。 图4 纹理样本图 本文所有的纹理分析均在M0上进行,主要目标是实现对输入遥感影像进行纹理分析,输出纹理分析的结果,以便通过使用结果,以不同的结合方式辅助分类作对比研究。从图5中我们可以看到,3种地类在ASM纹理特征量上差异最大,COR上次之,因此取用ASM、COR特征值,对3种地物加以提取。 图5 3种纹理特征曲线 旱田的提取:从纹理曲线中可以看出旱田的ASM量与水田、居民地有很大的差异,因此通过实验对ASM进行阈值设定来提取旱田。 居民地和水田的区分:采用基于纹理特征和光谱特征相结合的方法,对居民地进行提取。水田和居民地在ASM特征量上,有着较大的差异,但仔细观察可以发现,在去除了旱田的干扰后,水田和居民地在COR特征量上也有着很大的差异。同时一些研究提出了(归一化建筑指数)[11]:NDVI=(TM 5- TM 4)/(TM 5+ TM 4)来对居民地进行提取(见表1)。从表2中可以看出,这种方法并不适合本文的研究区,但是对原始的光谱特征信息进行分析可以发现,在只存有水田和居民地的图像上,两者在TM5上的亮度值差距很大。综上所述,可以对COR和TM5的亮度值进行阈值设定提取居民地,将其与水田相分离。 表1 5种地物的NDVI指数 指标 水体 水田 旱地 居民地 植被 NDVI 0.24271 0.218619 0.380397 0.231489 0.166337 5 精度评价 衡量分类精度最广泛的方法是由Congalton提出的误差矩阵法(error matrix),为了评价分类试验精度,本文采用随机抽样方法抽取400个点作正确率评价,通过对原图的目视判读结合实地考察对结果进行正确率评价,建立混淆矩阵,计算其Kappa系数(见表2),在ERDAS监督分类中总正确率为4 %(见表3),两者相比较可以看出,基于光谱和纹理特征的信息分层提取方法能够很好的对研究区影象进行分类。 表2 光谱纹理信息分类精度% 居民地 水田 旱地` 水体 植被 居民地 水田 旱地 水体 植被 总合 正确率/% 82 4 2 1 1 92 2 7 99 2 1 1 109 8 5 3 113 1 1 123 8 1 0 0 35 1 37 6 1 1 1 1 36 39 3 总正确率=5% Kappa系数=87 表3 EARDS监督分类精度 居民地 水田 旱地` 水体 植被 居民地 水田 旱地 水体 植被 总合 正确率/% 3123 240 107 24 63 3577 88 39 7481 569 176 6 1363 78 81 112 1477 99 32 8723 86 5 1 39 202 1067 4 1801 82 7 0 2 3 379 379 97 总正确率=4 % 6 结语 (1)试验表明,对地物进行分层处理,就可以充分利用各类地物在不同波段的特征。避免已提取地物对其他地物提取的干扰,为后续信息提取创造了纯净的环境;同时还可以有效地减少了漏分和误分,提高分类正确率。本文采用此方法对建设用地信息提取,获得较为满意的效果。 (2)综合运用光谱知识、纹理信息对于仅基于遥感多光谱信息的传统分类方法,能够更有效地提取出土地利用类型信息,精度有了一定提高。 (3)本文在进行纹理分析时,仅使用了单波段的影象数据,对于多波段影象数据未能充分利用; TM全色波段纹理清晰,如能加以利用,会对分类精度的提高有一定的帮助。 参考文献 [1] 梅安新,彭望琭,秦其明遥感导论[M]北京,高等教育出版社, [2] 吴高洪,章毓晋,林行刚等利用小波变换和特征加权进行纹理分割[J]中国图像图形学报,2001,6(4):333- [3] 张禾基于纹理特征的遥感影像居民地自动提取方法[J]江汉石油职工大学学报,2007,(4):93-96 [4] 黄桂兰,郑肇葆,杨敏一种基于共生矩阵法的影像纹理分类方法[J]测绘通报,1996,(3):28- [5] 周廷刚,郭达志,盛业华灰度矢量多波段遥感影像纹理特征及其描述[J]西安科技学院学报,2000,2(4):336- [6] 舒宁关于多光谱和高光谱影像的纹理问题[J]武汉大学学报,2004,29(4):292- [7] 武文波,陈静基于ETM+的遥感影像信息提取研究[J]甘肃农业大学学报2007,43(4) [8] 李四海,恽才兴土地覆盖遥感专题信息的分层提取方法及其应用[J]遥感技术与应用,1999,(4): [9] 柴芸甘肃省沙化土地监测研究[J]甘肃农业大学学报,2003,38(3):296~ [10] Treitz P,Howarth PIntegrating spectral spatial andTerrain variables for forest ecosystem 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有的没有稿费,有的有稿费,一般根据学报的质量来衡量稿费的多少。《纺织学报》由中国纺织工程学会主管主办,国际刊号ISSN:0253-9721,国内刊号CN:11-5167/TS。《纺织学报》在行业内具有广泛影响,具有很高的学术性和权威性,代表着我国纺织科学技术的发展水平。主要栏目纤维材料、纺织工程、染整与化学品、服装工程、纺织机械与器材、管理与信息化、综合述评等栏目。期刊收录《纺织学报》系全国中文核心期刊,被美国《化学文摘》、中国科学引文数据库、中国科技论文与引文数据库、中国期刊全文数据库、中国学术期刊综合评价数据库、《中国学术期刊文摘》等收录,被很多高等院校、职称管理部门等列为重点期刊。杂志目录氧化还原法表面改性羊毛的理化性能徐婕蚕丝的接枝共聚反应动力学及其接枝结构蒋慧多孔 SnO_2纳米纤维的制备与表征夏鑫
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纺织材料生态化及其发展趋势摘 要:从采用绿色原料、利用生物技术和开发可降解纤维3方面,综述了纺织材料生态化的发展现状,指出循环材料开发和使用是纺织生态材料发展的趋势。关键词:纺织材料;绿色;生态化;趋势目前在全球可持续发展战略影响下,许多国家都在致力于研究既不影响生态环境,又能利用生态资源的新型纤维。并提出纺织用材料必须经过毒理学测试,具有相应标志,符合环保、生态、人体健康要求。纺织材料生态化已成为全世界关注的发展方向。采用绿色原料开发生态纤维,利用生物技术发展可降解纤维,选择节约资源、可回收利用纤维原料已成为目前纺织生态材料发展的趋势[1~2]。1 采用绿色原料开发生态纤维利用绿色原料开发生态纤维已成为获得生态型纺织材料的主要途径和研究、开发热点。从食用的香蕉、小麦、大豆、玉米、牛奶、虾、蟹等到木材、昆虫、蜘蛛都成为了生态纤维材料的来源。现今的绿色原料包括原生态自然物质,以自然物质为基础的提炼物及原有纤维的再加工产物3种[3]。1·1 利用原生态自然物开发生态纤维自然界中原生态的物质即常规的天然纤维,以其自然本色和环保特性赢得人们喜爱。但天然纤维并非完全无毒,如天然纤维在生长过程中所施用的化肥及杀虫剂等化学药品是有害物质进入的主要途径。目前生态天然纤维主要致力于开发对杀虫剂和除草剂较少依赖的天然纤维和新型绿色纤维,如有机棉、有机麻等。同时许多新型原生态的纤维原料如木棉、菠萝叶纤维、香蕉茎纤维、竹纤维等生态纤维也在积极的开发与应用中。发现更多的天然纤维材料,进一步扩大天然纤维的可利用性,使天然纤维材料的发展日益扩大是当前利用原生态的自然物质开发生态纤维的主要研究方向[4~5]。1·2 用自然物的提取物开发再生生态性纤维直接取自天然高分子物质,以自然物质为基础的提取物可形成绿色环保纤维,如Tencel、Modal、大豆蛋白纤维、牛奶、海藻酸钠纤维、甲壳素纤维、竹浆纤维等。这些纤维多属于再生纤维素或蛋白质纤维类,纤维本身主要由纤维素或蛋白质组成,易生物降解,符合环保要求。有关再生生态纤维方面的研究较早也较多,许多纤维的开发和应用也较成熟[6]。如甲壳素纤维,所用甲壳质广泛存在于虾、蟹等水产品和昆虫、蜘蛛等节肢动物的外壳中,也存在于菌类、藻类的细胞壁中。甲壳质纤维是一种可降解的环保型动物纤维素纤维,废弃后可被微生物分解。这种纤维具有生物活性,有良好的吸附性、粘结性、抗菌性和治伤性能。它是自然界唯一带正电荷的动物纤维,对危害人体的大肠菌杆、金色葡萄球菌等具有较强的抑制能力,适合制造特殊的医用功能纤维产品。此外,近年开发的新型蛋白复合蚕蛹蛋白粘胶长丝纤维,利用与粘胶纺丝原液共混,纤维素形成芯部,蛋白质集中于表面,构成分子上的稳定结合,形成具有特定皮芯结构的蛹蛋白粘胶皮芯复合长丝。纤维中蛋白质含量为10%~20%左右,纤维与皮肤的亲合性好,保健功能显著[7~8]。1·3 利用原有纤维的再加工开发生态性纺织材料采用自然原料通过高分子化学合成的方法可加工、生产生态纤维材料,如聚乳酸纤维(PLA)、聚羟基乙酸纤维(PGA),及它们的聚合纤维(PLGA)。这些纤维原料资源可再生和重复利用,使用过程安全。纤维开发途径包括微生物合成生态纤维和化学合成高分子生态材料。由微生物合成的聚羟基链烷酸酯、短梗霉多糖、功能蛋白高分子等都可以纺制成纤维。另外,微生物还可直接用于生产可生物降解的纤维。如短梗霉多糖(Pullulan)纤维就是以谷物或马铃薯为原料,由出芽短梗霉产生的一种胞外水溶性多糖(由麦芽三糖1,6键接形成的聚合物)合成,其强度和硬度等物理性质与聚苯乙烯相当。Pullulan纤维具有平滑、透明、光泽好、强度高(与尼纶相当)、无毒、无味、无色、能生物降解的特点,适合作手术缝合线和医用敷料。还可利用多糖液中培养出的细菌(膜醋菌)获得直径大于40 nm的生物纤维丝条,用微菌类霉菌体合成支化营养菌丝或长度达几厘米的由孢子囊柄组成的丝条,分离纯化后丝条能够织成无纺布,用于湿法无纺布的过滤材料[9]。化学合成高分子材料是将天然物质通过化学加工方法合成,如美国杜邦公司2000年10月投产的索罗那(Sorona)纤维就是以玉米为原料的全新多聚体化合物。其纤维制品在舒适、耐磨、弹性、抗皱、防护等性能方面,大大优于现有的化纤制品。制成的人造皮革更柔软,更似真皮,且可回收再利用,为重要的环保产品。还有以玉米、小麦等农作物为原料发酵成乳酸再聚合而成的高分子化合物聚乳酸纤维(PLA)等[10]。2 运用生物技术和基因工程开发生态纺织材料将现代生物技术巧妙地用于纺织纤维的开发,不仅能有效地改进现有纺织原料的不足,还可根据需要开发出适合纺织生产的新型纺织纤维,为纺织原料研发开辟新的途径。天然彩色棉纤维是美国科学家利用基因改性技术开发出的一种新型棉花品种,通过将彩色基因移植到白棉DNA中而获得。彩棉产品省去染色、印花等工序,减少了加工污水的排放和能源消耗,实现了从纤维生长到纺织成衣全过程的“零污染”。利用基因改性技术可生产抗虫棉,避免农药对环境及棉本身造成危害。中国农科院等单位将苏芸金杆菌的毒蛋白基因转入棉细胞内,培育出了十多个抗虫棉品种,能产生一种对抗鳞翅目昆虫的毒素,抗棉铃虫能力达80%以上。此外,转基因抗蚜虫棉、转基因抗虫抗病棉也相继培育成功,已在我国实验推广[11]。利用现代生物、基因工程技术还可向棉纤维中引入其他成分,形成天然多成分棉,改善棉纤维的性能。如利用在棉纤维中腔内具有可生物降解的聚酯内芯来生产天然的涤棉混合纤维,或引入动物纤维蛋白,从而形成含动物纤维的天然多成分棉,对改善棉纤维自身的不足,提高棉纤维的性能有很大贡献[12]。五彩丝、彩色羊毛的取得主要靠蚕的基因突变。利用染色体技术把需要的基因组合输入家蚕体内,培育出能吐彩丝的新蚕种。选择合适的彩色基因导入绵羊体内,也可培育出具有天然色彩的彩色羊毛[13]。运用现代生物技术还可扩大纤维的生产。例如,蜘蛛丝因具有超高强力是开发高强织物的理想原料,但如何获得大量的蜘蛛丝来满足纺织生产的需要就成了产品开发过程的难题。为此,加拿大Nexia公司将从蜘蛛丝蛋白中分离出的有关基因转入奶牛和山羊的乳腺细胞中,从其分泌的乳液中获得经过重组的蜘蛛丝蛋白,并从中提取到与蜘蛛丝性能相似的丝蛋白纤维。此外,还可利用微生物发酵技术从蜘蛛丝蛋白中分离出有关基因,人工重组到可以用发酵法大量生产蛋白质的诸如大肠杆菌或酵母菌等微生物体内,在其细胞中产生蜘蛛丝蛋白[14~15]。3 可生物降解材料开发可生物降解纤维是指在一定时间和适当的自然条件下能够被微生物(如细菌、真菌、藻类等)或其分泌物在醇或化学分解作用下发生降解的纤维。可生物降解纤维制成的纺织品,通常在微生物作用下,可分解为二氧化碳和水等对环境无害的物质,是理想的石油类纤维材料替代品。降解采用的方法有堆肥降解、土地埋入降解、在活性污泥中降解、海水浸渍降解,以及在聚合物中通过添加组分进行共聚来加速降解等。目前美、欧、日对可生物降解纤维的研究处于领先地位,我国的研究起步较晚[16]。常见的天然纤维及目前研究较多的纤维素纤维、蛋白纤维、甲壳素纤维、淀粉纤维等都具有良好的生物降解。而合成纤维可降解中较大的一类是水溶性聚合物,它是一种亲水性的高分子材料,在水中能溶解或溶胀形成溶液或分散液,其分子链上一般含有一定数量的强亲水基团(如羧基、羟基、氨基、醚基和酞胺基等)。常见的生物降解性合成高分子有聚乙烯醇(PVA)、聚丙二醇(PPG)和聚乙二醇(PEG)等。聚乙烯醇(PVA)是人们最熟悉的水溶性高聚物,它在纤维和纤维改性及制作膜材料等方面都有广泛的应用。Planet Packaging Technologies公司用PEG共混制造生物降解高分子材料。美国Air Product & Chemical公司也开发了一种商品名为Vinex的材料,它是由聚乙烯醇和聚烯烃、丙烯酸酯接枝聚合而成,材料具有可降解性[17-18]。另一类是利用自然界中存在的天然物质经化学加工形成的合成纤维,如聚乳酸纤维(PLA),虽为合成纤维,但其原料来源于地球上不断再生而取之不竭的农作物,其废弃物埋入土中后,在土壤和水中微生物作用下大约经过1~2年时间,纤维可被完全分解为CO2和H2O从而发生降解[19]。虽然可降解纤维材料的开发已取得一定进展,但研究进行得还很不够,也没有取得较大的突破。随着人们生活水平的不断提高,对可生物降解功能纤维需求的增长,可以预见在新技术的应用和新材料的涌现下,可生物降解纤维将会被更广泛地应用[20~21]。4 生态材料的发展趋势循环材料最基本的特点就是在主产业链上向前、向后延伸,实现闭合循环发展,使所用的原料和能源在不断的循环中得到合理利用,节约生态资源。现代纺织要求材料可循环、再生,产业发展可持续,因此,循环材料的开发和利用应是未来生态材料发展的趋势。最近日本提出了“完全循环型”新概念,要求彻底实现纤维从原料使用到最终制品回收全过程完全循环。吉玛公司、杜邦公司对聚酯等装置也提出了“全循环”概念[22]。天然纤维材料是地球上巨大的再生性生物高分子资源,作为“从自然产生又回到自然”的资源循环型材料,具有不可替代的发展优势。人造纤维材料作为传统的纺织材料,其原料多为天然可再生的非石油资源(木、棉、亚麻、竹、麦杆等),符合可持续发展的需求。合成纤维多为石油化合物,而石油属原生资源,且常规合成纤维具有不可再生、不可降解性。目前合成纤维如何进行回收再生是生态材料研究的重点,也是治理环境污染,节约资源和能源,促进合成材料循环使用的一种最积极的废弃物处理方法。已开发了有回收聚合物、纤维的原料再循环和回收单体的化学再循环系统[23~25]。回归自然、适应环境是纺织材料总的发展趋势。生态化纺织材料的发展为保护生存环境,实现纺织工业可持续发展提供了保障,符合21世纪绿色环保型时代的要求。随着社会的文明和进步,可认为未来的纺织工业将是绿色生态工业。参考文献:[1] 吴湘济,沈 晶纺织工业绿色纺织品的设计与开发[J]上海工程技术大学学报,2002,(12):298-[2] 黄 猛我国绿色纺织品的现状及发展趋势[J]棉纺织技术,2000,(2):31-[3] 甘应近,白 越,等绿色纺织品的现状与展望[J]纺织学报,2003,(6):93-[4] Peter F Greenwood,CHow green are cotton and linen?[J]xtiles,1999,(3)[5] 付群锋浅谈新世纪纺织面料的发展趋势[J]印染,2000,(7):49-[6] A P Aneja,等21世纪的纤维[J]国外纺织技术,2000,(1):1-[7] 李晓燕生态纺织纤维的性能与应用[J]棉纺织技术,2002,(11):