基于高光谱影像融合的湿地植被类型信息提取技术研究

对-36°和0°的多角度高光谱CHRIS遥感影像数据进行植被指数计算及影像融合,提出归一化植被指数(NDVI)与高光谱影像融合后,采用波谱角填图(SAM)的方法提取湿地植被类型信息。该方法首先对-36°影像进行NDVI植被指数计算,然后与0°影像融合,再采用SAM方法提取湿地植被类型。结果显示,利用该方法对青海省隆宝滩湿地植被类型的提取精度可达到92.23％;而利用SAM方法对0°影像直接进行湿地植被类型提取,其精度只有66%。由此可见,利用不同角度信息影像融合的方法,大大提高了高光谱影像进行湿地植被类型信息提取的精度,为湿地植被类型信息提取又提供了一个有效可行的方法。     

面向三江保护区植被类型识别的最佳波段组合研究

[目的]针对高分六号影像数据面向植被类型、特别是湿地植被信息识别的最佳波段组合进行研究,为高分六号数据在湿地资源监测中的进一步应用提供参考.[方法]以三江国家级自然保护区为对象,基于高分六号影像数据,结合当地植被特点,开展保护区植被类型识别中的最佳波段组合研究.从影像信息特征、最佳指数因子以及光谱特征曲线和地物可分性角...     

基于多角度高光谱CHRIS影像的隆宝滩湿地遥感分类方法研究

采用青海省隆宝滩地区的多角度高光谱CHRIS遥感数据,通过研究+36°、0°和-36°三个角度影像的组合变换,提出影像变换+不同角度波段组合的方法,用以获取地物的分类信息。该方法首先对0°影像进行穗帽变换,选择其湿度图像,再与+36°和-36°影像的第4波段(0.461 μm)进行RGB组合,生成新的彩色合成影像,然后再进行支持向量机(SVM)的监督分类。结果显示,利用该方法对隆宝滩湿地分类的精度可达到90.02％;而利用传统的监督分类对0°影像直接进行分类,其精度为75.46%。由此可见,利用不同角度信息进行波段组合的方法,大大提高了高光谱影像进行湿地信息提取的精度,为湿地信息提取提供了一个有效的方法。     

基于时序NDVI数据的洞庭湖区湿地植被类型信息提取

洞庭湖湿地是我国及国际重要的湖泊湿地,基于遥感时空融合模型,通过融合高时间分辨率的MODIS数据与中等空间分辨率的Landsat数据,得到时序Landsat NDVI数据,并利用时序Landsat NDVI数据对湿地植被信息进行提取。研究结果表明,该方法能够有效提取研究区湿地植被类型,总体分类精度与Kappa系数分别为91.52%与0.85,较单时相Landsat8 OLI光谱影像总体分类精度与Kappa系数分别提高了4.16%和0.03。苔草沼泽、芦苇沼泽、杨树林沼泽和水稻田几种湿地植被的分类精度提高较为明显,用户精度分别提高了2.35%,0.67%,10.47%和4.75%,生产者精度则分别提高了3.57%,2.31%,10.11%和6.21%。研究结果可为阴雨天气较多的南方地区的湿地信息提取提供有效的技术和方法。     

云阴影区机载高光谱影像森林树种分类

[目的]使用窄波段植被指数、纹理信息等特征对影像进行分类,探究植被指数和纹理信息对于云阴影下树种分类的潜力。[方法]使用经过大气校正后的高光谱影像进行窄波段植被指数的计算、纹理分析以及主成分分析,并对计算的结果进行波段组合。用于计算纹理信息的波段通过最佳指示因子进行选择,选取的波段数为31(0.67 nm),51(0.86 nm),55(0.89 nm) 3个波段。结合高分辨率的航空相片进行训练样本的选择,采用Support Vector Machine(SVM)方法对经过大气校正后的反射率影像和重组后的特征影像分别进行分类,使用样地实测的树种信息对分类结果进行验证,使用总体精度和Kappa系数作为分类精度的评价指标。[结果]相对于直接使用反射率影像进行分类,使用窄波段植被指数以及纹理信息可以显著地提高云阴影下地物的分类精度,其分类精度和Kappa系数分别为90.4%和0.88,比直接使用反射率影像的分类精度和Kappa系数分别提高了18%和0.2。[结论]使用重新组合后的影像进行树种分类比直接使用反射率影像进行分类,其分类精度更高,说明窄波段植被指数与纹理特征可以提高云阴影区树种分类的精度。使用波段重组后的影像对云阴影下地物分类,其对于单个地物的分类精度也有明显的提高。     

基于分类方法的泉州湾湿地信息提取

对2002年3月7日的泉州湾湿地ETM+卫星影像采用SFIM融合法、PCA融合法、Brovey融合法和IHS融合法对多光谱影像和全色波段进行融合,并进行融合影像评价,选取融合效果最好的SFIM融合影像进行进一步分析。将ETM+原始未融合影像与SFIM融合影像采用相同分类模板、相同波段和相同分类方法进行分类。研究表明,2种方法提取的泉州湾湿地信息精度都满足精度要求;而SFIM融合影像的分类精度有所提高,但效果不是很明显,这可能是因为湿地地物类型相对较简单,各地物间的可分性相对较高的缘故。     

基于landsat8影像的植被信息提取最佳波段组合研究 ——以浙江省龙泉市为例

以龙泉市为例,运用最佳指数OIF法,同时结合Landsat 8各个波段的统计信息和相关系数、地物光谱特征曲线及各波段主要用途进行综合分析,探讨了Landsat 8影像用于植被信息提取时的最佳波段组合的选择。结果显示:256波段组合信息量最为丰富,为植被信息提取的最佳波段组合。     

机载LiDAR和高光谱融合实现普洱山区树种分类

[目的]通过机载遥感影像对普洱山区进行植被分类研究,为山区森林经营规划与可持续经营方案的制图提供高效应用途径。[方法]将2014年4月航拍的机载AISA Eagle II高光谱和Li DAR同步数据融合,利用点云数据提取的数字冠层高度模型(CHM)得到树种的垂直结构信息,结合经过主成分分析(PCA)的高光谱降维影像,选用支持向量机(SVM)分类器进行分类。[结果]普洱市万掌山实验区主要树种分为思茅松、西南桦、刺栲、木荷等。融合影像数据分类的总体精度和Kappa系数分别为80.54%、0.78,比单一高光谱影像数据分类精度分别提高6.55%、0.08,其中主要经营树种思茅松的制图精度达到了90.24%。[结论]该方法对山区主要树种的识别是有效的,将机载Li DAR与高光谱影像融合可以有效改善分类精度。     

东洞庭湖湿地植被高光谱数据变换及识别

高光谱识别是采用大量比较窄的波段对目标物进行同时观测,以实现对目标物更好的观测效果。以东洞庭湖为研究对象,对典型湿地植被苔草、芦苇、芦蒿、辣蓼和旱柳开展野外高光谱观测的基础上,开展数据变换和分类识别。在对数据进行剔除、滤波和重采样后,对高光谱数据进行导数运算、对数运算、对数的导数运算、归一化运算和归一化后导数运算,以突出植被的光谱特征差异。采用主成分分析方法,对高光谱数据进行降维。并运用BP(Back Propagation)神经网络、马氏距离(Mahalanobis)分类法、贝叶斯(Bayes)分类法、费希尔(Fisher)分类法、光谱角度制图法(Spectral Angle Mapper,SAM)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)等6种方法开展湿地植被识别。结果表明:在多种数据变换方法中,LOG(N(R))变换效果最好,而湿地植被识别方法中,光谱角度制图法的精度最高。     

基于多时相CHRIS高光谱卫星数据的优势树种分类研究

多时相高光谱卫星遥感包含树种光谱特征和生长季相差异信息,是解决森林树种识别精度不足的重要技术途径。本文利用不同季节3个时相CHRIS高光谱卫星影像,设计了以Bhattacharyya距离为可分性准则的波段选择经验算法,实现吉林省汪清研究区的优势树种多时相高光谱卫星填图。结果显示,多时相高光谱数据的可分性指标相比单一时相增幅明显;结合波段选择的多时相高光谱分类结果验证精度较单一时相分类结果和多时相全波段分类精度提高7.5%和1.6%;研究区主要优势树种的分类精度存在差异,柞树和落叶松的分类精度最高,杨树最低,红松与暗针叶林存在一定程度的误分,主要原因为二者的光谱接近且时相特征差异小。     

基于高分二号影像的森林变化快速检测方法研究

[目的]探讨用于快速更新森林资源数据库的森林变化检测方法,监测短时期内森林采伐与更新的动态变化。[方法]以变化频繁快速,高度集约经营的广西上思县人工林作为研究区,以两个时相的高分二号遥感影像作为数据源,分别利用红波段、近红外波段和NDVI 3种特征的影像差值,并基于分布函数确定阈值,对研究区进行快速的变化检测,并提取变化区域和变化类型。[结果]表明,3种特征差值的检测精度排序为:NDVI差值法最优,红波段差值法次之,近红外波段差值法最差。其中NDVI的总体精度为87.12%,Kappa系数为0.76,[结论]该方法在实现快速检测变化的目的下,可用于森林资源数据库的更新。     

基于遥感影像的大区域植被类型样本快速提取方法研究

[目的] 利用遥感影像的宏观性,基于植被分类资料数据,依据实验区域遥感影像及衍生影像本身特点,实现大区域样本快速提取。[方法] 实验参考1：100万植被图、WESTDC中国土地覆盖图,结合实验区域2001年MODIS时序NDVI影像的非监督分类结果,利用矢、栅数据的空间特征,将实验影像非监督分类的类型信息关联为随机样点属性,依据该属性中包含的非监督分类类型数和各类型的样点比例,对比类别间样本可分离性指标、标准差变化,实现样本纯化。[结果] 纯化后的植被样本与WESTDC中植被空间分布基本一致,主要植被类型空间分布精确程度为84.82%。将纯化前后的样本输入最大似然分类器,总体分类精度提高了32.52%。[结论] 该采样方法适用于宏观大区域植被样本数据的快速提取。同时,节省了大区域植被类型调查消耗的人力物力资源和时间,提高了采样效率。     

基于Worldview-2八波段影像改进指数的湿地类型分类研究

采用Worldview-2八波段影像作为数据源,选取东洞庭湖湿地核心区域作为研究区,进行了Worldview-2八波段特征分析、构建改进遥感指数、采用改进遥感指数阈值分层分类的策略对湿地区域进行信息提取。研究结果表明,基于Worldview-2八波段影像改进指数的湿地类型分类总精度达到了92.24%,Kappa系数为0.902,比原始遥感指数的分类精度提高了8.18%,特别是对草滩地和泥滩地的区分有了较大的提高,是有效、准确提取湿地类型的技术方法。     

基于证据理论组合多分类规则实现大区域植被遥感分类研究

[目的]利用遥感影像的时效性和宏观性特点,基于证据理论组合多分类规则的方法快速和高效地实现大区域植被遥感分类。[方法]首先,依据辨识框架的概念设计分类系统,并采用大区域样本快速采集方法提取训练样点;其次,将多个单分类规则得到的植被类型特征影像归一化处理为基本概率赋值作为表达对各类型信任程度的证据源数据,再将不同证据源的信任度信息依据证据理论组合;再次,将组合结果依据最大信任度原则确定植被类型;最后,在中国植被图与中国土地覆盖图的类型一致区域随机布点作为验证样本。[结果]各单分类器分类结果的总体精度范围为60%70%,两两规则组合分类结果的总体精度范围为70%80%,3个规则组合分类结果的总体精度达到80.84%。[结论]组合多分类规则的证据理论分类方法可以提高分类精度;参与组合的单分类器精度越高,相关证据源越多,组合分类结果精度越高。     

Relationship between community type of wetland plants and site elevation on sandbars of the East Dongting Lake, China

Plant communities on sandbars were important, and restoration of degraded wetland were significant to biological conservation in the East Dongting Lake region. In this study, typical wetland community types on sandbars and their site elevation were surveyed to explore relationship between community distribution and site elevation. Results show that eight major communities in this region were wetland communities dominated by Juncus effusus, Carex brevicuspis, Polygonum hydropiper, Salix triandra, Oenanthe Javanica, Phalaris arundinacea, Miscanthus sacchariflorus and Phragmites communis respectively. These communities had obvious constructive species and companion species, while site elevation could affect community composition and their species diversity. On sandbars in the East Dongting Lake, vegetation was largely composed of hygrophytes companied with a few mesophytes. The higher the site elevation was, the nearer the site was to the water, and the lower community diversity became. Except soil humidity and site elevation, growth period of plants after inundation could also affect species richness in the communities.     

基于GF-1和TM数据的金河林业局天然林保护成效评估研究

[目的]利用遥感影像的特点,将地表覆盖类型和植被覆盖度作为天然林保护成效评估的研究指标,提出一种评估天然林保护成效的方法。[方法]首先,分析GF-1遥感影像特点,结合TM影像特点,研究针对GF-1遥感影像的处理和分析技术;其次,选择评估天然林保护成效评估的指标;再次,选取内蒙古金河林业局作为试验区,对试验区的地表覆盖类型变化、植被覆盖度变化进行分析,结合现地调查数据进行验证,从而评估天然林保护成效。[结果]基于采用分类后比较法能够有效检测出地表覆盖类型变化,经验证检测精度能够达到90%以上;归一化植被指数结合像元二分模型能够用于复杂地表植被覆盖度的反演,经野外实测数据验证精度可达到83%。[结论]根据地表覆盖类型变化监测和植被覆盖度变化监测结果,金河林业局天然林保护工程实施以来实现了森林资源由过度消耗向恢复性增长转变。     

基于MapGIS的洞庭湖区植被分布图的编制

为了掌握洞庭湖区植被类型现状、分布规律及变化特征,在对洞庭湖区植被类型分布现状进行全面调查的基础上,设计了具有洞庭湖区湿地特色的植被群落分类体系和编码,利用先进的GPS、G IS、计算机制图技术编绘了洞庭湖区第一幅数字化植被类型图,并建立了与图形数据库联动的属性数据库,为洞庭湖区的科学研究、环境保护和综合治理开发提供了宝贵的基础数据.     

基于高光谱信息的107杨叶片等效水厚度估算模型的研究

[目的]为实现杨树叶片水分高光谱信息进行快速、准确估算,[方法]将实测杨树叶片等效水厚度作为水分含量表征量,并测定叶片高光谱数据,同时,利用辐射传输模型模拟不同等效水厚度条件下的叶片尺度和冠层尺度的高光谱反射数据,通过分析常用水分植被指数对等效水厚度的敏感性,利用植被指数比值的方法构建新等效水厚度植被指数(GVMI/MSI)。通过GVMI/MSI、全球植被水分指数(GVMI)、水分胁迫指数(MSI)分别对杨树叶片尺度和冠层尺度等效水厚度估算精度进行比较分析。[结果]表明:GVMI指数、MSI指数以及新建GVMI/MSI指数的叶片尺度杨树叶片等效水厚度估算模型的精度R2分别为0.997、0.995、0.998;冠层尺度杨树叶片等效水厚度估算模型精度分别为0.837、0.836、0.973,其中,新建GVMI/MSI指数为杨树叶片等效水厚度估算最佳指数。[结论]GVMI/MSI构建的杨树叶片等效水厚度模型的预测精度较高,是杨树叶片等效水厚度的最佳估算模型。     

基于UAV高分影像的杨树冠幅提取及相关性研究

[目的]以无人机高清影像为数据源,结合样地实地调查数据,研究杨树冠幅提取及其与胸径和林分蓄积量的相关性,为无人机森林调查技术提供一种思路和方法。[方法]基于无人机高分影像及实地调查数据,采用面向对象法,对杨树林木冠幅进行分割与提取,通过实地测量数据建立冠幅-胸径模型,利用一元材积表计算样地蓄积量,并进行相关性分析与精度检验。[结果]影像分割效果良好,但提取得到的冠幅比实际值偏小,研究区最适宜的杨树冠幅分割尺度为10,平滑度0.1,紧致度0.5。杨树冠幅与胸径建立相关模型,其中一元线性方程拟合效果最好,相关系数为0.75。通过模型计算的样地蓄积与实测样地蓄积进行双侧T检验,结果 sig=0.0580.05,两组数据差异不显著。[结论]采用面向对象法,通过无人机高分影像能自动分割并提取了杨树林木冠幅信息,提取效果良好;利用影像提取林木平均冠幅,通过冠幅-胸径相关关系模型得到林木胸径,进而推算林分蓄积的方法可以满足森林资源调查精度要求。