SPOT5在小流域水土保持生态建设遥感监测中的应用

在伊洛河赵沟小流域应用SPOT5卫星影像开展水土保持生态建设遥感监测,以制作流域"4D"产品为基础,基于虚拟地理信息系统构建赵沟小流域虚拟现实环境进行定义分类模板技术研究,整体分类模板定义精度可达95.48%;进而对SPOT5卫星影像实施水土保持措施遥感监测分类处理,运用ERDAS IMAG INE精度评价统计功能对虚拟现实环境参照下的水土保持措施分类结果进行评价,总体分类精度达到80.49%;对各地物类型和总体Kappa系数进行分析,总体Kappa系数达到0.769 4。研究表明,SPOT5在大规模水土保持生态建设遥感监测中具有很好的应用前景。     

基于遥感信息融合的阜新煤矿排土场地物提取与分类

结合地面测试高光谱数据及卫星遥感数据,对矿区地物信息进行提取,可有助于快速获取矿区地表信息,为矿区废弃地植被恢复提供辅助决策信息支持具有重要意义。该文以阜新市海州矿区排土场为研究对象,对不同波段组合的SPOT-5遥感影像进行了分类方法和分类精度评价研究。结果表明：排土场影像在波段组合与融合之后进行分类,分类精度提高不明显;而通过组合SPOT多光谱影像和植被指数图像,并结合地面测试的高光谱特征曲线建立分类模板,可以有效地提高地物分类精度,总体分类精度为85.48%,Kappa系数为0.8197。分类结果满足对排土场地物调查的实际需要,为建立排土场植被恢复等级提供了数据基础。     

彩色空间变换在DEM与遥感影像复合中的应用研究

非遥感数据与遥感数据复合是提高遥感影像解译精度的重要方法之一。以延河流域1997年TM影像和1∶5万DEM为数据基础,在遥感影像处理软件ERDAS IMAGINE 8.4支撑下,研究了遥感数据与非遥感数据的复合方法。研究表明,利用彩色空间变换能取得较好的效果。把遥感影像从RGB颜色模式通过彩色空间变换变换到IHS颜色模式,利用DEM代替IHS模式的色度(H)分量并通过逆变换变回到RGB模式。变换后各地类间颜色对比度增大,有利于监督分类中分类模板的建立和提高分类精度。     

无人机遥感影像面向对象分类方法估算市域水稻面积

针对如何高效地从无人机遥感影像中提取农作物样方数据,用于农作物面积遥感估算,该文以浙江省平湖市为例,利用面向对象分类方法对无人机影像进行水稻自动化识别,作为样方数据与卫星遥感全覆盖空间分布分类结果结合,采用分层联合比估计进行2014年单季晚稻面积估算。然后,与人工目视解译识别方法获取的水稻样方数据推断的区域水稻面积估算的结果进行精度、效率对比分析。研究结果表明:1)利用面向对象分类方法对无人机影像进行分类,总体分类精度达到93%以上,满足构建样本的要求;2)通过区域作物估算对比分析发现,面向对象分类方法对无人机影像进行水稻识别,构建平湖市单季晚稻的样方数据,能够替代人工目视解译样方准确推断区域作物种植面积,有效地提高了无人机影像在遥感面积估算中的应用效率。     

应用高分辨率卫星影像提取水土保持措施信息的分类后处理技术研究

在应用高分辨率卫星影像进行水土保持措施信息的提取过程中,遥感分类图像后处理方法对不同类别的水土保持措施信息的提取精度具有重要影响。采用空间分辨率为2.5 m的卫星影像数据,针对黄土丘陵区水土保持措施的信息提取,用不同大小的聚类处理参数对各类型的措施面积精度进行了检验,在综合考虑水土保持措施的空间特征与图像特征基础上,确立了采用Spot5高分辨率卫星影像进行水土保持措施信息的遥感分类时,宜选用最小图斑为6×6个像元的参数值。     

基于混合像元分解提取大豆种植面积的应用探讨

利用中低分辨率卫星影像进行大宗作物面积提取时,需要考虑混合像元产生的影响,以提高面积提取的精度.以吉林省梨树县大豆种植面积为例,选取线性光谱混合模型对TM影像进行分类并计算出大豆种植面积,将其结果与Quickbird影像解译结果对比分析,采用以数量精度为基础的精度评价方法,分类精度达到92%.同时,使用典型的最大似然法监督分类和自组织迭代法非监督分类提取大豆种植面积,分类精度分别为87%和84%.结果表明,混合像元分解方法与其他遥感定量提取方法相比,能够提高大豆种植面积提取的精度.     

基于时间序列环境卫星影像的作物分类识别

环境星影像具有较高的时间和空间分辨率,利用其时序遥感数据进行作物信息提取优势明显。该文以黑龙江垦区友谊农场作物为研究对象,利用2010年6月至9月共10景HJ-CCD数据进行作物种植分类信息提取。首先,通过SPLINE算法对云影响区域插值去噪,重构时间序列影像数据;其次,通过分析试验区主要作物的光谱和植被指数时序变化特征,构建基于决策树分层分类的主要作物遥感分类模型,成功提取了黑龙江友谊农场大豆、玉米和水稻的种植信息,分类总体精度达到96.33%。同时,将分类结果同基于时间序列植被指数影像的支持向量机和最大似然法分类结果相比较,结果表明,决策树分类效果最好,支持向量机次之,最大似然分类较差。研究表明,通过去云处理后构建的时间序列HJ卫星遥感影像,结合作物的光谱和典型植被指数时序变化特征,借助于决策树分类方法能够有效提高黑龙江垦区主要种植作物分类的准确性和精度。     

Landsat TM8及GF-1影像黑龙江省线状地物实际与解译宽度对比

线状地物又称为线性地物,是一种普遍存在的土地利用方式。在遥感图像上,线状地物大量存在,这种存在表现为线状地物的可见性,即线状地物的图像特征表现为数个像元宽度的狭长型地物;另一方面,大量线状地物被"淹没"在遥感图像的混合像元中,这部分线状地物在遥感图像上具有相对不可见性。在面状地物解译中,线状地物常常由于遥感影像分辨率有限而包含在面状地物中,使面状地物解译结果偏大而不够准确。因此,准确解译线状地物可以校正面状地物解译结果。Landsat TM8影像与GF-1影像作为近几年新出现的高质量高分辨率卫星遥感影像,在各行各业中应用较为广泛,在农业遥感中亦是如此。在农作物面积估算中,Landsat TM8影像与GF-1影像线状地物扣除技术的精确程度直接影响农作物面积估算精度。Landsat TM8影像与GF-1影像线状地物实际宽度与解译宽度对比研究对于农作物面积估算和估产具有重大意义。由于分辨率相差较大,在线状地物解译中,GF-1影像具有明显优势。该文以23景Landsat TM8影像和14景GF-1影像为基础,运用统计学方法对黑龙江省341条线状地物实际宽度与解译宽度做对比研究。结果表明,对线状地物解译精度影响较大的主要因素为卫星遥感影像分辨率。Landsat TM8影像解译精度较差(|夸张系数|50%)的线状地物共94条,占全部线状地物的27.5660%;在这部分线状地物中,通常是解译宽度远大于实际宽度;以线状地物实际宽度分类中的0~10 m类别中,线状地物的解译精度最差,而按走向分类和按类型分类对线状地物解译精度影像不大。GF-1影像解译精度较差的线状地物共有29条,占全部线状地物的8.5044%,在这部分线状地物中,通常是解译宽度远大于实际宽度。     

基于HJ时间序列数据的农作物种植面积估算

通过对长时间序列遥感影像的波谱变化特征分析,可以有效地进行农作物种类识别与信息提取,提高农作物种植面积的遥感监测精度。中空间分辨率多光谱遥感影像适合于中国大范围大宗农作物面积监测,也是能够提供稳定时间序列遥感数据源之一。该研究以河北省衡水市为研究区域,采用2011年10月3日-2012年10月24日期间,16景30 m空间分辨率的HJ-1A/B卫星CCD(电荷耦合元件,charge-coupled device)影像月度NDVI(归一化植被指数,normalized difference vegetation index)时间序列数据,针对冬小麦、夏玉米、春玉米、棉花、花生和大豆等主要作物类型,在全生育期波谱特征曲线分析基础上,提取主要作物类型的曲线特征,采用基于NDVI阈值的决策分类技术,进行了农作物种植面积遥感识别,以15个规则的2 km×2 km的地面实测GPS(全球定位系统,global positioning system)样方进行了精度验证。考虑到大豆和花生2种作物的NDVI时间序列特征相似性较高,将这2种作物合并为一类进行分类,并命名为小宗作物。结果表明,冬小麦、夏玉米、春玉米、棉花和小宗作物等5类目标可以有效识别,分类总体精度达到90.9%,制图精度分别为94.7%、94.7%、82.4%、86.9%和81.2%,其他未分类类别精度为85.9%。利用中高分辨率遥感时间序列卫星影像,在大宗农作物时间序列的变化规律分析基础上,可以准确地提取大宗农作物种植面积,在农作物面积资源调查中具有较大的应用潜力。     

基于TM影像的崇明东滩湿地植被分类研究

湿地植被遥感分类对于湿地生态环境的保护与管理具有重要意义,遥感湿地植被分类的难点是湿地环境复杂,植被光谱相似.以崇明东滩湿地为研究对象,利用FieldSpec 3 Hi-Res光谱仪和Landsat 5卫星影像,分析了湿地植被实测和遥感影像反射光谱曲线.在分析的基础上,采用基于知识发现的信息提取方法对湿地植被进行分类.首先将潮滩植被从遥感影像中提取出来;然后计算NDVI、DVI等植被指数,并进行典型植被可区分性植被指数评价;最后将最优植被指数(KT1,TRVI和DVI)作为辅助信息,对潮滩植被进行神经网络监督分类.研究结果显示,该方法的分类总精度较高达86.5％,具有一定的适用性.研究结果可为实现自动、半自动化植被分类与识别提供理论依据和技术支持.     

基于高分5号影像的东北典型黑土区土壤分类

高精度的土壤分类及制图结果有助于更好地制定土地环境保护和土地资源利用策略。为探究星载高光谱影像实现区域尺度高精度土壤分类及制图的可能性,该研究获取东北黑土区拜泉县、明水县共计4幅高分5号(GF-5)星载高光谱遥感影像。首先,将原始反射率数据(Original Reflectance,OR)进行包络线去除处理获得去包络线数据(Continuum Removal,CR);其次,对OR和CR进行主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)处理,分别得到反射率主成分信息(OR-PCA)和去包络线主成分信息(CR-PCA),并在OR-PCA和CR-PCA的基础上结合地形因子(Terrain,TA)。最后,OR、CR、OR-PCA、CR-PCA、OR-PCA-TA、CR-PCA-TA分别作为输入量结合随机森林分类模型,进行土壤分类并实现数字土壤制图。结果表明:1)包络线去除法可有效地提高星载高光谱土壤分类精度,与OR相比,CR的总精度提高了5.48%,Kappa系数提高了0.12。2)PCA可有效地降低高光谱数据的冗余性,提高模型的运算效率以及分类精度;与CR作为输入量相比,CR-PCA的土壤分类总精度提高了3.67%,Kappa系数提高了0.02。3)TA的引入显著提升了土壤分类精度,以CR-PCA-TA作为输入量的土壤分类精度最高,总精度为81.61%,Kappa系数为0.72,实现了高精度的土壤分类模型及土壤制图。研究结果可为大范围、高精度的土壤分类及制图提供新的思路。     

基于双分支卷积网络的高光谱与多光谱图像协同土地利用分类

高精度监测土地利用对实现可持续发展有重要意义。然而,由于遥感传感器成像的限制和地物的复杂性,单一的高光谱和多光谱图像已经不能满足高精度土地利用分类的要求,充分利用高光谱和多光谱遥感图像的互补信息能克服仅采用单一遥感图像分类的不足。该研究设计双分支卷积神经网络协同高光谱和多光谱遥感图像进行土地利用分类。针对高光谱图像设计3维-1维卷积神经网络(3D-1D Convolutional Neural Networks,3D-1D CNN)分支自动提取高光谱图像的空间-光谱特征;针对多光谱图像,设计3维卷积神经网络(3D Convolutional Neural Networks,3D CNN)分支提取多光谱图像的空间-光谱特征;设计融合层将从高光谱和多光谱图像提取的特征进行融合,最后通过全连接层输出土地利用类别。研究表明,与决策树(Decision Tree,DT)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)以及1D、2D和3D CNN方法相比,该文提出的基于双分支卷积神经网络的方法在两个数据集上Kappa系数平均分别提升了15.9、8.1、5.4、5.4和2.7个百分点。     

使用高分遥感立体影像提取黄土丘陵区切沟参数的精度分析

为了研究高分立体像对测量黄土丘陵区切沟参数的适用性,选取陕北黄土区合沟小流域,以三维激光扫描全站仪获取的数据为参照值,分析使用GeoEye-1高分遥感立体像对测量切沟参数的精度,得到如下研究结果.1)刃沟面积、周长、沟长和沟宽等线状和面状参数平均测量误差分别为3.58 m2,0.55 m,0.13m和-0.10 m,其中面积、周长和沟长的百分误差主要集中在5％以内,沟宽百分误差主要分布在10％以内.2)切沟三维参数沟底宽、最大沟深、平均沟深的平均测量误差分别为-0.67、0.14和-0.46 m.截面积和体积的平均误差分别为-6.30 m2和-54.01 m3.最大沟深的百分误差主要集中在30％以内,沟底宽、平均沟深、截面积和体积的百分误差则主要分布在50％以内;相较于三维激光扫描的切沟,立体像对提取的切沟沟底形态误差较大,主要是沟底宽和平均沟深偏小.3)切沟规模越大,切沟体积、截面积和沟底宽的测量值偏小的幅度越大.但是,切沟体积测量误差与切沟体积之间可以建立较好的线性回归模型,在缺少其他测量手段时,可以使用该模型对测量误差进行校正.总体上看,高分立体遥感为切沟线状和面状参数测量以及切沟体积测量提供了新的方法,为黄土丘陵区沟蚀监测提供了便捷、且相对可靠的数据源.     

基于改进多元纹理信息模型和GF-1影像的县域冬小麦面积提取

作物面积监测具有较强的时效性,应用不断发展的遥感技术能够及时可靠地监测主要作物的种植面积。该文围绕国产高分一号卫星(GF-1)农业应用关键技术,研究县域尺度农作物种植面积快速准确提取的方法。在考虑多光谱遥感影像空间相关性的基础上,利用矩阵分解和距离空间转换等数学工具设计一种改进多元纹理信息(modified multivariate texture,MMT)提取模型,实现基于GF-1遥感影像的改进多元纹理信息提取、纹理与光谱信息融合以及基于融合影像分类的县域尺度冬小麦识别和面积提取。选用冬小麦出苗和越冬2期GF-1宽视场影像,结合地面实测数据和最佳识别时相遥感参考数据,对比分析基于光谱信息、单变量纹理与光谱融合信息、改进多元纹理与光谱融合信息的3种冬小麦识别和面积量算结果,实现对改进多元纹理信息效果以及小区域和较大区域上冬小麦面积提取的精度验证。试验结果表明:1)与基于其他2种传统分类特征信息的结果相比,改进多元纹理信息的加入能够显著提高冬小麦识别精度(出苗期提高4.12%和2.36%,越冬期提高2.59%和0.94%);2)在不考虑影像质量、生育期和地面样方测量精度等客观因素的影响下,基于该文方法的小区域内冬小麦面积提取精度普遍优于90%;3)在冬小麦长势稳定的时相(越冬期),基于该文方法的较大区域冬小麦面积量算结果能够达到接近最佳识别时相(孕穗期)的面积提取精度,二者的一致性程度超过97%。因而,利用GF-1宽视场影像能够有效提取县域尺度冬小麦种植面积,可为农作物监测业务运行提供遥感数据保障。     

地块尺度的复杂种植区作物遥感精细分类

实现复杂农区作物种植信息的精准、动态监测是中国农业精细化管理面临的迫切需求,而作物种植碎片化和异质性给作物遥感精细分类带来了诸多挑战,该文旨在探索基于高分辨率影像的地块尺度多种作物同步识别方法,以满足实时获取复杂农区作物详细分布信息需要。研究选取武汉市新洲北部为典型区,以WorldView-2影像为数据源,利用ReliefF-Pearson方法优选作物遥感特征,采用人工神经网络、K最近邻和随机森林算法进行作物分类,并对比分析其精度。研究发现：1）RVI、NDVI、相关性和边界长度等12个特征构成了地块尺度作物分类的相对较优特征,可在充分表征影像信息同时降低数据冗余;2）相比于人工神经网络和K最近邻算法,随机森林算法分类精度最高,其总体精度达79.07%;3）以光谱特征差异为作物区分基础,形状和纹理特征的使用能有效改善地块尺度作物分类精度,总体精度可提高4%左右;4）研究所采用的方法体系能有效提升复杂种植区地物分类精度,水稻、棉花、荷等主要作物以及裸旱地、裸水田等地物分类精度均达到了80%以上。研究成果可为复杂种植区作物遥感精细分类提供新的思路和方法借鉴,亦可为作物种植信息精准普查、土地利用精细化管理以及农业产业结构调整动态监测等提供参考。     

基于多时相合成孔径雷达与光学影像的冬小麦种植面积提取

小麦是中国最重要的农作物之一,准确、及时掌握小麦种植面积具有重要意义。以探索合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)与光学数据对种植结构复杂地区冬小麦识别的能力,提高识别精度为目的。该研究以多时相SAR(Sentinel-1A)和光学影像(Landsat-8)为数据源,选取种植结构复杂的都市农业区为研究区。构建不同特征向量组合,利用支持向量机(support vector machine,SVM)提取冬小麦种植面积。通过对比分析基于不同特征向量组合的冬小麦识别精度,结果表明:1)使用SAR后向散射数据得到85.7%的制图精度和87.9%的用户精度;2)添加SAR数据纹理信息,总体精度高达90.6%,比单独使用后向散射数据在制图精度和用户精度上分别提高7.6%和6.7%;3)当SAR数据和光学影像结合时,总体精度高达95.3%(制图精度97%,用户精度98.4%),比单独使用SAR数据在制图精度和用户精度上分别提高3.7%和3.8%。因此,基于SAR数据的都市农业区冬小麦分类,有着较高分类精度,纹理信息和光学影像的添加能有效提高识别精度。研究结果可为SAR数据的农作物识别和应用提供理论基础。     

基于网格搜索随机森林算法的工矿复垦区土地利用分类

为提高工矿复垦区遥感影像土地利用分类精度,为土地复垦监测工作提供数据支持,该文探讨了基于网格搜索(Grid-Search)的随机森林(random forest)复垦区土地利用分类方法。研究利用GF-1影像、DEM(digital elevation model)和野外调查等数据,以随机森林分类算法为框架,采用基于OOB(Out-of-Bag)误差的网格搜索法对算法进行参数寻优,结合影像光谱、地形、纹理、空间信息,计算选取了33个特征变量,构建了4种变量组合模型开展随机森林分类试验,4个组合模型的分类精度分别达到82.79%、84.91%、86.75%、88.16%。为去除33个特征变量中的冗余信息、降低影像波段变量维度、缩短分类执行时间并保证影像分类精度,试验分别利用变量重要性估计和Relief F方法进行特征选择后再次执行随机森林分类,将分类结果与不同组合模型、不同分类方法进行比较,结果表明:基于网格搜索参数寻优的随机森林算法在多特征变量的影像分类中可以达到88.16%的分类精度,在利用不同方法降维后依然可以将分类精度保持在85%以上,精度优于相同特征变量下的SVM(support vector machine)和MLC(maximum likelihood classification)分类方法;在效率方面,随机森林分类方法执行时间优于SVM,并且在处理多维特征变量时能力更强。由此可见,采用基于网格搜索的随机森林方法对工矿复垦区土地利用信息进行分类提取可以得到较高的精度,基于该方法开展遥感影像解译可为土地复垦监测工作提供技术支持和理论参考。     

微生物固化砂质黏性紫色土的三轴抗剪强度与浸水抗压强度

实现复杂农区作物种植信息的精准、动态监测是中国农业精细化管理面临的迫切需求,而作物种植碎片化和异质性给作物遥感精细分类带来了诸多挑战,该文旨在探索基于高分辨率影像的地块尺度多种作物同步识别方法,以满足实时获取复杂农区作物详细分布信息需要。研究选取武汉市新洲北部为典型区,以WorldView-2影像为数据源,利用ReliefF-Pearson方法优选作物遥感特征,采用人工神经网络、K最近邻和随机森林算法进行作物分类,并对比分析其精度。研究发现：1）RVI、NDVI、相关性和边界长度等12个特征构成了地块尺度作物分类的相对较优特征,可在充分表征影像信息同时降低数据冗余;2）相比于人工神经网络和K最近邻算法,随机森林算法分类精度最高,其总体精度达79.07%;3）以光谱特征差异为作物区分基础,形状和纹理特征的使用能有效改善地块尺度作物分类精度,总体精度可提高4%左右;4）研究所采用的方法体系能有效提升复杂种植区地物分类精度,水稻、棉花、荷等主要作物以及裸旱地、裸水田等地物分类精度均达到了80%以上。研究成果可为复杂种植区作物遥感精细分类提供新的思路和方法借鉴,亦可为作物种植信息精准普查、土地利用精细化管理以及农业产业结构调整动态监测等提供参考。     

δ13C法研究砂姜黑土添加秸秆后团聚体有机碳变化规律

为研究水稻秸秆添加对砂姜黑土水稳性团聚体分布及稳定性的影响,探索水稻秸秆腐解过程中外源新碳及原有机碳在不同粒级团聚体中的分配规律,该文通过室内模拟试验,运用δ~(13)C示踪方法,将稳定同位素碳(δ~(13)C)标记的水稻秸秆添加入砂姜黑土,利用湿筛法得到不同培养时期不同粒级的土壤水稳性团聚体,测定不同时期各粒级土壤外源新碳及原有机碳含量。结果表明:未添加水稻秸秆的砂姜黑土(对照组),水稳性微团聚体(250μm)占主体,团聚体有机碳含量低。与对照相比,添加水稻秸秆(试验组)显著促进了2000、2000~250μm粒级水稳性大团聚体的团聚(P0.05);培养到120 d时,2000、2000~250μm水稳性团聚体比对照组分别增加了265.5%、16.0%,促使水稳性大团聚体(250μm)占主体,显著提高了砂姜黑土水稳性团聚体的平均重量直径(mean weight diameter,MWD)、几何平均直径(geometric mean diameter,GMD)、水稳性大团聚体含量(R0.25),降低了分形维数(D)值(P0.05),土壤结构稳定性明显得到改善。试验组各粒级团聚体有机碳含量显著增加,培养到15 d时,2000、2000~250、250~53、53μm粒级团聚体有机碳分别比对照组增加了21.4%、25.4%、34.7%、50.0%,其中微团聚体有机碳增加幅度大于大团聚体的增加幅度。MWD、GMD、R0.25与2000~250、250~53μm粒级团聚体有机碳呈极显著正相关关系(P0.01),与2000μm粒级团聚体有机碳呈显著正相关关系(P0.05)、与53μm粒级团聚体有机碳关系不显著。不同粒级团聚体的δ~(13)C值明显增加,动态变化较大,表明外源新碳周转速率较快。外源新碳主要分配在250~53、53μm粒级微团聚体中,分配比例分别为38%、28%,外源新碳的分解速率明显快于原有机碳。研究得出添加水稻秸秆有利于增加砂姜黑土的团聚体稳定性,提高土壤及不同粒级团聚体的有机碳含量,提升土壤碳水平,改善了土壤结构,这为淮北地区土壤质量提升及有机碳循环提供了理论依据。