基于HJ-1A/BCCD数据的玉米倒伏识别方法

为快速获取大面积玉米倒伏灾情信息,以2012年台风"布拉万"过境导致大面积玉米倒伏的公主岭市为研究区,利用HJ-1A/BCCD数据,对受灾前后倒伏玉米和正常玉米之间的光谱差异进行分析,提取归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、增强植被指数(EVI)、差值植被指数(DVI)及4波段光谱反射率主成分,结合地面调查构建基于二元Logistic回归的玉米倒伏识别模型,并进行精度评价和验证。结果表明:玉米倒伏后冠层光谱反射率在可见光-近红外波段均表现为增大,但植被指数减小;二元Logistic回归方法对玉米倒伏识别适用,所建模型中以4波段光谱反射率主成分构建的二元Logistic回归模型对玉米倒伏的识别效果最优,测试集上分类结果的准确率达到96.23%,NDVI和RVI模型次之,准确率为80%左右;将主成分模型应用于公主岭市倒伏玉米识别,结果与灾情实际情况基本一致。基于二元Logistic回归模型对玉米倒伏进行监测的思路和方法可为区域尺度玉米倒伏的多光谱遥感监测提供参考。     

基于Worldview-2影像的玉米倒伏面积估算

为应用高分辨率遥感影像准确调查玉米倒伏面积,该文使用2012年9月14日获取的Worldview-2多光谱影像研究灌浆期倒伏玉米的光谱、纹理特征及其最优的面积估算方法。通过对影像进行大气校正后得到正常玉米和倒伏玉米的反射率,结果显示玉米倒伏后8个波段的反射率均升高,其中红边、近红外1和近红外2等3个波段的上升数值超过0.1。通过对反射率数据进行滤波得到正常、倒伏玉米的均值纹理特征,统计结果显示各波段纹理特征有差异,其中绿色、红边、近红外1及近红外2等4波段的均值纹理特征数值差距更明显。比较使用不同波段数量、特征及分类方法的倒伏面积估算值,结果表明基于最大似然分类法使用红边、近红外1和近红外2等3波段光谱反射率的倒伏面积估算方法最优,其最小误差为2.2%,最大误差为8.9%,平均误差为4.7%。该研究结果为应用高分辨率多光谱遥感数据调查玉米倒伏面积提供了相关依据。     

倒伏水稻特征分析及其多光谱遥感提取方法研究

倒伏水稻的识别对灾后农业生产管理、灾害保险、补贴等工作有重要意义。为应用高分辨率遥感影像准确提取倒伏水稻面积,本文利用2019年9月27日获取的哨兵2号多光谱遥感影像,研究黑龙江省同江市倒伏水稻的光谱、纹理特征,并基于光谱与纹理特征建立倒伏水稻的遥感提取模型。研究结果表明水稻倒伏后可见光-近红外-短波红外等8个波段的反射率均升高,其中短波红外、红光和红边1等3个波段的反射率上升大于0.06。倒伏水稻的典型植被指数中,归一化植被指数、比值植被指数、增强植被指数和红边位置指数均降低,但差值植被指数升高。倒伏与正常水稻在红光、红边1和短波红外等3个波段的均值纹理数值差距明显,红光波段的纹理均值差异最大。利用归一化植被指数、地表水分指数、比值植被指数和差值植被指数以及红光波段的纹理均值构建决策树分类模型,监测结果表明农场内倒伏水稻分布较散,其西部和南部水稻受灾面积较大,北部受灾面积较小,中部偏北和东部基本未倒伏。将本文模型所提取的结果与实测面积对比,正常与倒伏水稻的面积识别误差分别为3.33%和2.23%。利用随机验证样本与模型验证结果进行混淆矩阵分析,倒伏水稻的用户精度和制图精度均为92.0%,Kappa系数为0.93。该方法能够适用于大区域倒伏水稻提取,可为高分辨率多光谱遥感数据调查水稻倒伏面积提供相关依据。     

无人机多光谱遥感反演冬小麦SPAD值

为研究无人机多光谱遥感5个波段光谱反射率反演冬小麦SPAD（Soil and Plant Analyzer Development）值的可行性，该研究采用六旋翼无人机搭载五波段多光谱相机，采集冬小麦拔节期、孕穗期、抽穗期、开花期的冠层光谱影像并提取反射率特征参数，建立SPAD值的反演模型。结果表明，当波长范围在蓝光、绿光和红光波段，冬小麦拔节期、孕穗期和开花期的无人机多光谱影像反射率参数与SPAD值呈负相关关系，而在抽穗期，二者呈正相关；当波长范围为红边及近红外波段，在整个生长期，二者均呈现正相关关系。该研究构建冬小麦SPAD值反演模型采用了主成分回归、逐步回归和岭回归法，经对比发现基于逐步回归法构建的模型效果最优，该模型的校正决定系数为0.77，主成分回归法次之，岭回归法较差。此外，冬小麦抽穗期多光谱反射率反演SPAD值效果最显著，3种回归模型的校正决定系数分别为0.72、0.74和0.77。该研究可为无人机多光谱遥感监测作物长势、实现精准农业生产管理提供技术依据。     

基于低空无人机成像光谱仪影像估算棉花叶面积指数

农作物叶面积指数(leaf area index,LAI)遥感监测具有快速、无损的优势。该文以低空无人机作为遥感平台,使用新型成像光谱仪获取的农田高光谱影像数据对棉花LAI进行反演。利用影像高光谱分辨率的特点,针对传统固定波段植被指数(fixed-bandvegetation index,F_VI)进行改进,通过动态搜索相应植被指数定义所使用波段范围内的反射率极值的方法,计算与各类植被指数对应的极值植被指数(extremum vegetation index,E_VI)。分别以原始全波段光谱反射率、连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)提取的有效波段反射率以及各类F_VI和E_VI作为自变量,使用最小二乘和偏最小二乘(partial least squares,PLS)回归等方法构建LAI遥感估算模型。结果显示:1)以植被指数为自变量的模型估算效果(验证R2最高为0.85)优于以光谱反射率作为自变量的模型(验证R2最高为0.59);2)使用E_VI作为自变量能够显著提高LAI的估测精度(验证R2最大提高了0.11);3)使用PLS回归算法结合多个E_VI建立的LAI-E_VIs-PLS模型精度最高。使用LAI-E_VIs-PLS模型对棉花地块高光谱影像进行反演,制作棉花LAI空间分布图,取得良好的估算结果(验证R2=0.88,RMSE=0.29),为农作物LAI遥感监测提供了新的技术手段。     

基于机器学习的棉花叶面积指数监测

为实现基于机器学习和无人机高光谱影像进行棉花全生育期叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)监测,该研究基于大田种植滴灌棉花,在不同品种及不同施氮处理的小区试验基础上,对无人机获取的高光谱数据分别采用一阶导(First Derivative, FDR)、二阶导(Second Derivative, SDR)、SG(Savitzky-Golay)平滑和多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction, MSC)进行预处理,并结合Pearson相关系数法、连续投影(Successive Projections Algorithm, SPA)、随机蛙跳(Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFLA)和竞争性自适应重加权(Competitive Adaptive Reweighting, CARS)筛选敏感波段,将筛选出的波段,使用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression, PLSR)、支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)和随机森林回归(Random Forest Regression, RFR)3种机器学习算法构建棉花LAI监测模型。结果表明:棉花冠层LAI敏感响应波段集中在可见光(400～780 nm)和近红外(900 nm之后)波段;对比3种机器学习算法,各预处理下RFR建立的LAI监测模型精度最高,稳定性最好,其中以FDR-SFLA-RFR模型最佳,在建模集的决定系数为0.74,均方根误差为1.648 3,相对均方根误差为26.39%;验证集的决定系数、均方根误差分别为0.67和1.622 0,相对均方根误差为25.97%。该研究基于无人机获取的棉花冠层光谱反射率,从不同光谱预处理、波段筛选及建模方法建立的模型中筛选出最佳估算模型用于棉花全生育期LAI监测,研究结果可为棉花大田精准管理及变量施肥提供依据。     

基于无人机多光谱遥感的台风灾后玉米倒伏信息提取

为快速获取台风过后玉米倒伏信息，该研究以生态无人农场大田玉米作为研究对象，利用无人机搭载多光谱相机获取玉米田块图像。采用主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）变换多光谱图像，保留信息量最多的前3 个主成分波段；应用最小噪声分离变换（Minimum Noise Fraction Rotation，MNF）对48项纹理特征降维，保留信息量最多的前6项特征；计算选择10种植被指数；对多光谱图像进行低通、高通滤波，将以上特征作为全特征集。使用支持向量机递归（Support Vector Machines-Recursive Feature Elimination，SVM-RFE）、 ReliefF和套索算法（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，Lasso）筛选出3种特征子集，建立5种监督分类模型，对4种数据集进行训练。ReliefF特征子集训练的5种监督分类模型测试集最低分类准确率为89.02%，SVM-RFE和Lasso特征子集训练的5种监督分类模型测试集最低分类准确率均为95.38%，与全特征相比仅相差0.58%，表明通过特征筛选方法可在取得较高分类精度同时大幅减少特征输入数量；运用3种特征筛选方法与不同分类模型的最佳组合提取验证区域玉米倒伏信息，通过混淆矩阵验证结果可知，K最邻近模型结合SVM-RFE特征筛选方法分类精度最高，达93.49%，Kappa系数为0.9，表明了分类模型普适性较强。该研究使用最少特征数量参与分类，且获得最高分类识别精度，可为无人机多光谱技术快速、准确提取台风灾后玉米倒伏信息提供技术支持。     

基于无人机高光谱遥感的柑橘黄龙病植株的监测与分类

柑橘黄龙病(Huanglongbing,HLB)是柑橘产业的毁灭性病害,及早发现并挖除病株是防治HLB的有效手段。通过无人机低空遥感监测大面积果园,可大大减少HLB排查工作量和劳动力。该文获取了无人机低空柑橘果园的高光谱影像,分别提取并计算健康和感染HLB植株冠层的感兴趣区域的平均光谱,并对初始光谱进行Savitzky-Golay平滑、异常数据剔除和光谱变换,得到原始光谱、一阶导数光谱和反对数光谱3种光谱,对这3种光谱采用主成分分析法进行降维,与全波段信息比较,分别采用k近邻(kNN)和支持向量机(SVM)进行建模和分类。结果表明,以二次核SVM判别模型对全波段一阶导数光谱的分类准确率达到94.7%,对测试集的误判率为3.36%。表明低空高光谱遥感监测HLB的手段具有可行性,可大大提高果园管理效率和政府防控病情力度。     

黄河三角洲土壤含水量状况的高光谱估测与遥感反演

为探讨利用近地高光谱和遥感影像数据结合预测土壤含水量的可行方法,以黄河三角洲垦利县为研究区,采用中心波长反射率和波段平均反射率两种拟合方法,利用室外实测高光谱窄波段反射率数据模拟Land Sat8卫星宽波段反射率,进而通过组合,选取敏感光谱参量,应用多元逐步线性回归方法分别建立土壤含水量高光谱单一形式波段组合与多形式波段组合估测模型,并选取最优估测模型。采用线性混合像元分解处理遥感影像,同时采用比值均值订正方法对遥感影像反射率进行订正,在此基础上,将模型应用到经过订正的Land Sat8卫星影像,实现了对研究区土壤含水量的遥感反演。结果表明,最佳模型是基于波段平均反射率拟合方法建立的多形式波段组合估测模型。从反演结果看较为符合研究区土壤含水量的实际状况。     

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。     

基于小型无人机遥感的玉米倒伏面积提取

该文使用2012年小型无人机遥感试验获取的红、绿、蓝彩色图像研究灌浆期玉米倒伏的图像特征和面积提取方法。研究首先计算和统计正常、倒伏玉米的30项色彩、纹理特征,然后比较特征的变异系数和相对差异评选出适宜区分正常、倒伏玉米的特征;通过分析发现,与红、绿、蓝色灰度比较,多项色彩、纹理特征的变异系数更大或不同类别间的相对差异更小,不适用于准确区分正常、倒伏玉米,最适于区分正常和倒伏玉米的特征是3项基于灰度共生矩阵的红、绿、蓝色均值纹理特征。分别基于色彩特征和评选出的纹理特征提取倒伏玉米面积,对比2种方法的误差发现,基于红、绿、蓝色均值纹理特征提取倒伏玉米面积的误差最小为0.3%,最大为6.9%,显著低于基于色彩特征提取方法的。该研究结果为应用无人机彩色遥感图像准确提取倒伏玉米面积提供了依据和方法。     

无人机影像光谱和纹理融合信息估算马铃薯叶片叶绿素含量

利用无人机平台搭载多光谱传感器在农业监测上已经有一些应用,但是利用无人机多光谱影像估算作物叶绿素含量的研究较少,特别是融合无人机多光谱影像光谱信息和纹理信息估算马铃薯叶绿素含量的研究更是罕见。基于此,该文利用2018年北京小汤山基地马铃薯各个典型生育期的无人机多光谱影像及实测的叶绿素含量数据,首先提取多光谱影像植被指数和纹理特征等变量,然后分析其与叶绿素含量相关性,筛选出较优特征变量,并开展基于调整R2和K折交叉验证的全子集分析估算马铃薯叶绿素含量。最后将植被指数与纹理特征通过主成分融合构建一种新的综合指标估算叶绿素含量。研究发现:1)多光谱植被指数和纹理特征估算叶绿素含量模型,K折交叉验证均优于调整R2;2)整个生育期,综合指标模型决定系数比植被指数模型、纹理特征模型均有提升,且标准均方根误差均降低。综合指标估算模型较优,多光谱植被指数模型次之,纹理特征模型较差。该研究可为马铃薯生长营养监测提供一种可行的方法,对马铃薯的栽培种植管理具有指导意义。     

基于无人机多光谱影像的完熟期玉米倒伏面积提取

由于土壤、地形、水分以及耕作方式等存在的时空变异性,致使灾后完熟期玉米地块存在4类作物形态,包括叶片呈绿色的未倒伏玉米、叶片淡黄的未倒伏玉米、叶片淡黄的倒伏玉米、黑色阴影区域。为进一步提高现有倒伏玉米面积提取方法的精度,该文以黑龙江省国营农场典型玉米倒伏地块为研究区,获取无人机多光谱数据,对比4类作物形态的光谱、植被指数以及纹理特征差异,经特征筛选后,首先面向倒伏玉米提取构建了5种典型特征组合。然后针对植被指数特征、光谱和纹理特征组合采用最大似然法分类,最后对提取结果的精度进行评价和分析。结果表明:反射光谱特征或植被指数特征无法准确区分4类作物形态,提取的倒伏玉米面积偏差较大;多类纹理特征法所得结果最优,4类典型作物形态的识别平均误差为9.82%,倒伏面积提取的误差为3.40%,Kappa系数为0.84。该研究延展了纹理特征在倒伏玉米面积提取中的应用并对完熟期倒伏玉米识别具有重要的借鉴意义。     

基于无人机可见光影像的农田作物分类方法比较

大面积农田种植信息的准确获取是精准农业的基础。色彩空间转换、纹理分析和颜色指数等方法能够有效的增强和挖掘影像潜在的信息,对影像分类很有帮助,该文利用2016年9月获取的无人机影像对新疆兵团第八师149团的部分农田进行了作物类型的提取研究。首先对影像进行了色彩空间转换和灰度共生矩阵纹理滤波,得到了27项色彩与纹理特征,通过比较变异系数和差异系数认为亮度、饱和度和红色二阶矩可以作为最优分类特征。其次计算影像的过绿指数(excess green index,EXG)和可见光波段差异植被指数(visible-band difference vegetation index,VDVI),通过阈值对比确定了EXG指数可以有效的区分不同作物类型。最后对比以上2种方法计算得到的分类结果,表明基于色彩与纹理特征提取的作物类型的精度较高,将该方法应用于棉花、玉米和葡萄的分类,误差值分别为7.2%、4.75%和2.37%,明显高于基于颜色指数的提取方法,是一种行之有效的无人机数据作物分类方法。该研究虽未对更大区域做进一步探讨,但可为无人机应用于农田作物分类提供参考。     

特征优化结合随机森林算法的干旱区植被高光谱遥感分类方法

针对高维光谱纹理特征空间的降维和特征优化算法结果的不确定性问题,该研究在提取多尺度纹理图像构建高维光谱纹理特征空间的基础上,将遗传算法（genetic algorithm,GA）、粒子群优化算法（particle swarm optimization,PSO）等传统特征优化算法和广义正态分布优化算法（generalized normal distribution optimization,GNDO）、原子搜索算法（atom search algorithm,ASO）、海洋捕食者算法（marine predators algorithm,MPA）等特征优化算法与随机森林（random forest,RF）图像分类算法相结合,提出了GA-RF、PSO-RF、GNDO-RF、ASO-RF和MPA-RF算法,并应用于青海省海西蒙古族藏族自治州都兰县宗加镇附近区域资源一号02D（ZY1-02D）高光谱数据的植被类型分类。结果显示,在高光谱反射率数据基础上加入多尺度纹理特征使总体分类精度（overall accuracy,OA）提升了8.02个百分点。与传统RF方法相比,提出算法的植被分类 OA提升了1.32～2.40个百分点,其中MPA-RF方法取得了最高的分类精度,OA和 Kappa系数分别为88.92%和0.86。研究表明从不同窗口大小、窗口移动方向提取的纹理图像有利于区分不同的植被与地物类型,在光谱特征基础上加入多尺度纹理特征能有效提升植被识别精度。以迭代优化的方式将特征优化算法与图像分类算法相结合,缓解了优化算法结果的随机性,克服了高维特征的休斯效应,提高了植被分类精度。该研究为高光谱遥感植被分类中特征提取、特征优化与分类算法选择提供了思路。     

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。     

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。