基于空间LDA模型的高分辨率遥感影像地物覆盖分类

高空间分辨率遥感影像可以更为精确地分析地物覆盖类型,但空间分辨率的提高也对现有分类方法带来了新的挑战,隐狄利克雷分配(latent dirichlet allocation,LDA)模型能够建立遥感影像底层特征和高层语义之间的联系,但是当前LDA模型在遥感影像分析领域的应用以场景分类和图像检索为主,已有的一些关于土地覆盖分类研究缺少对高分辨率遥感数据的空间关系进行挖掘。该文在标准LDA模型的基础上,利用词包模型构建方法生成的影像文档和单词对象来展开试验,利用多尺度分割挖掘影像中对象的空间关系,设计"主题流行度"和"主题内容"2种形式的影像文档区域属性,以协变量的形式作为LDA模型的先验知识,提出一种空间LDA模型(Space-LDA)。利用无锡宜兴市Quick Bird影像验证该模型在高分辨率遥感影像分类中的有效性,结果表明空间LDA模型分类结果不仅明显优于标准LDA,而且对区域尺度的变化具有一定的鲁棒性,空间区域信息同时从主题流行度和主题内容2个层面提供了推理信息,使模型具有更灵活的结构。     

基于SegNet语义模型的高分辨率遥感影像农村建设用地提取

针对传统分类算法、浅层学习算法不适用于高空间分辨率遥感影像中农村建筑物信息提取的问题,该文以河北省霸州市高空间分辨率遥感影像WorldView-2为数据源,利用182 064幅128×128像素大小的影像切片为训练样本,选取基于深度卷积神经网络的SegNet图像语义分割算法对遥感影像中的农村建筑物进行提取,并与传统分类算法中的最大似然法(maximum likelihood,ML)和ISO聚类、浅层学习算法中的支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forest,RF)以及深层语义分割算法中的金字塔场景解析网络(pyramid scene parsing network,PSPNet)的试验结果作对比分析。研究结果表明:SegNet不仅能够高效利用高空间分辨率遥感影像中农村建筑物的光谱信息而且还能够充分利用其丰富的空间特征信息,最终形成较好的分类模型,该算法在验证样本中的分类总体精度为96.61%,Kappa系数为0.90,建筑物的F1值为0.91,其余5种分类算法的总体精度、Kappa系数、建筑物的F1值都分别在94.68%、0.83、0.87以下。该研究可以为高空间分辨率遥感影像农村建设用地提取研究提供参考。     

定位尺度和像元空间关系对GF-1亚像元定位精度影响分析

亚像元定位技术对地表遥感信息提取及农业遥感定量化发展具有重要意义。针对当前国内外亚像元定位研究多集中于亚像元定位模型而缺少模型定位精度影响因素分析的现状,该文开展了定位尺度因素(如重建尺度、影像空间分辨率)和像元空间关系等对农业区域多光谱遥感影像亚像元定位模型精度影响的定量分析。以中国吉林省白城地区洮南市和内蒙古自治区兴安盟突泉县交界农业区为研究区域,以典型的空间引力模型为核心模型,以具有相同光谱分辨率的高分一号(GF-1)卫星8、16 m空间分辨率多光谱遥感影像为基础数据,对重建尺度、影像空间分辨率和像元空间关系等因素对遥感亚像元定位精度的影响进行了探讨。结果表明,对于8 m空间分辨率GF-1遥感影像,当重建尺度为5时,在邻接空间关系下的亚像元定位可达到最佳效果,即由40 m空间分辨率遥感影像重建8 m空间分辨率遥感影像的总体精度为74.67%,Kappa系数为0.604;对于16 m空间分辨率GF-1遥感影像,当重建尺度为4时在象限空间关系下的亚像元定位可达到最佳效果,即由64 m空间分辨率重建16 m空间分辨率遥感影像的总体精度为74.65%,Kappa系数为0.623。此外,重建尺度、影像空间分辨率和像元空间关系对亚像元定位精度具有波动影响,3个因素对应的亚像元定位总体精度最大变幅分别为18.08%、4.39%和0.08%,对应Kappa系数变化最大幅度分别为0.268、0.049和0.006。因此,在不同精度影响因素下,基于空间引力模型的GF-1亚像元定位精度影响因素轻重等级依次为重建尺度影像空间分辨率像元空间关系,这可为遥感亚像元定位模型选取、模型参数设置以及适宜的遥感数据选择提供一定参考。     

基于组合核非线性退化模型的遥感图像复合分类

遥感数据的多空间分辨率复合分析是遥感处理技术的重要发展方向。为了解决低分辨率图像混合像元分类精度低、高分辨率数据分类处理时间长以及大区域高分辨率数据获取困难等实际应用问题,该文改进了传统基于线性退化函数模型的复合分类模型,提出了基于组合核函数的非线性退化模型复合分类算法,分析了纹理信息对于提高复合分类精度的作用,并通过实际遥感数据试验分析比较了两种模型的分类精度。试验结果表明新方法可较大程度地提高总体分类精度,在分类过程中引入纹理信息有助于进一步改善分类精度。     

基于作物生长模型和遥感数据同化的区域玉米产量估算

为了将遥感观测到的玉米生长期间作物冠层方向反射波谱的时间序列变化信息用于区域玉米产量估算,该文将时间序列中分辨率成像光谱仪(moderate resolution imaging spectroradiometer,MODIS)数据和高空间分辨率LandsatTM遥感观测数据相结合,以叶面积指数(LAI)作为耦合作物生长模型(crop environment resource synthesis-Maize,CERES-Maize)和植被冠层反射率模型(scattering by arbitrarily inclined leaves,SAIL)的关键参数,提出了将耦合模型与时间序列遥感观测数据同化进行区域玉米产量估算的方案。该文选择吉林省榆树市为研究区,采用MODIS和LandsatTM2种尺度数据集,利用SCE-UA(shuffled complex evolution method developed at the University of Arizona)算法分别进行玉米产量同化估产研究,得到玉米单产空间分布的估计结果,结合遥感估算的种植面积求算榆树市玉米总产量。结果表明,与玉米统计总产量相比,2007、2008和2009年遥感数据同化估算的总产量误差分别为9.15%、14.99%和8.97%;与仅利用CERES-Maize模型模拟得到的产量误差相比,3a间遥感估算总产量的误差分别减小了7.49%、1.21%和5.23%,且采用MODIS和TM遥感数据估算的玉米产量表现了其空间差异性。利用榆树市3a间玉米产量的明显差异,分析了时序遥感数据对作物长势和产量变化信息的表达能力,同年份内时序归一化差值植被指数越大,对应的玉米产量越高;年际间遥感观测反射率的差异通过数据同化方法能够反映年际间玉米产量差的变化。该文提出的玉米估产方案为将来进一步结合多源遥感数据、植被冠层反射率模型与作物生长模型进行区域玉米估产研究提供了参考。     

基于参数型指数混合熵模型的农业遥感分类不确定性评价

针对对像元尺度上独立于分类方法的不确定性评价的需要和对数混合熵函数在评价遥感影像分类不确定性中存在的不足,该文提出了一种基于参数型指数混合熵模型的农业遥感影像分类不确定性评价方法。研究首先对指数混合熵函数进行改进,推导出参数型指数混合熵函数并确定出适合于评价农作区遥感影像分类的参数;然后,使用该函数建立一种像元尺度上独立于分类的不确定性评价模型;最后,将该模型应用于空间分辨率退化10倍的SPOT-5影像中,并使用原始影像对评价结果进行验证。试验结果表明,当模型中参数型指数混合熵函数的参数分别为4和1时,该函数比对数混合熵函数更好地统一了模糊性和随机性,熵值范围提高了2.11倍。该模型不确定性评价结果与原始影像3种分类的不确定像元比例相关系数分别为0.60、0.66、0.70,评价结果较为准确。因此,该模型可以在像元尺度上独立于分类方法将地物类别相对复杂的农业遥感影像分类不确定性更为精确地表达出来,为确保农作物种植面积提取、区域产量遥感估测精度提供了有力支撑。     

基于GF-1与Landsat-8多光谱遥感影像的玉米LAI反演比较

近年来,中国遥感事业已取得长足进步,高分一号(GF-1)卫星首次实现了中国自主研发的高分辨率对地观测。为探讨国产GF-1卫星影像在农业遥感长势监测中的适应性,以许昌地区为研究对象,选取同期Landsat-8卫星影像,结合地面采样数据LAI,从传感器光谱响应特征、经验回归模型监测精度以及LAI空间一致性等3方面进行2类遥感数据的对比评价。结果表明,GF-1影像近红外、红、蓝波段光谱响应与Landsat-8有差异,与绿波段光谱响应非常吻合,各波段光谱反射率与Landsat-8影像同类光谱间均存在显著线性关系。通过各波段组合多种归一化植被指数,采用经验回归模型反演LAI发现,GF-1影像反演的最优模型为NDVI的指数模型,R2为0.848,Landsat-8影像反演的最优模型为蓝红组合的归一化植被指数(blue-red NDVI,BRNDVI)的指数模型,R2为0.687,2类影像反演LAI与地面实测值均呈现较为一致的线性关系。由许昌地区玉米LAI值空间分布可见,GF-1影像反演的玉米LAI值与Landsat-8影像反演值过渡趋势一致,在许昌西部种植结构复杂地区,GF-1影像以其空间分辨率优势更能凸显LAI分布差异。通过该文研究表明,GF-1卫星的高时间分辨率以及高空间分辨率特征能够代替传统中分辨率数据成为农业遥感长势监测中的重要数据源,该数据在农业遥感其他领域的应用是今后研究的重点。     

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。     

基于Landsat8和Sentinel-2数据的砒砂岩区生物量估算的差异性

[目的] 分析基于不同空间分辨率遥感影像估算的地上生物量(above ground biomass,AGB)差异,为遥感估算荒漠生态系统AGB的研究中不同空间分辨率影像的选择提供依据。[方法] 在地面AGB调查的基础上,结合Landsat 8与Sentinel-2影像建立AGB-MSAVI统计模型,对砒砂岩区AGB进行了遥感估算,并分析不同植被覆盖区(高、中、低) AGB估算的差异性。[结果] Landsat 8与Sentinel-2影像均能较好地实现AGB估算,AGB估算结果在空间分布上具有相似性。基于Landsat 8和Sentinel-2数据估算AGB模型平均相对误差分别为13.41%和11.42%,基于Sentinel-2数据的AGB估算精度较高。[结论] 不同植被覆盖区Sentinel-2与Landsat 8数据估算的AGB存在一定的差异,低植被覆盖和高植被覆盖区,两种遥感数据估算的AGB差异相对较小;中植被覆盖区,遥感数据受到空间分辨率的制约,空间异质性影响相对显著,两种遥感数据估算的AGB差异较大。高空间分辨率遥感影像对AGB估算精度的提高具有一定效果。     

基于最大熵模型的玉米冠层LAI升尺度方法

叶面积指数(leaf area index,LAI)是表达农作物冠层结构的关键参数之一,准确获取LAI对于农作物长势监测、估产等研究具有非常重要的意义。由于地物空间复杂性、数据源的不同以及遥感反演模型的非线性,LAI的反演结果会存在尺度效应,因此需要进行尺度转换研究。理想的升尺度转换应该只是数据空间分辨率的降低,而数据内在信息应保存到低分辨率中。最大熵(maximum entropy,Max Ent)模型是基于多种环境因子的广义学习模型,对分析因子的空间分布具有较高的估算精度,因此,该研究利用最大熵模型进行玉米冠层LAI升尺度方法研究,从而将野外实测的LAI点数据扩展到空间分辨率为30 m的面数据,所使用的数据源是Landsat8 OLI遥感影像、气象数据和野外样点上测量的LAI数据。研究结果表明:利用最大熵模型升尺度转换结果与实测LAI相比,R2为0.601、RMSE为0.898,说明两者的相关性较高;由于玉米冠层叶片之间的相互遮挡,导致整体结果偏低,但偏低误差在可接受范围内。因此,Max Ent模型可用于农作物LAI点数据到面数据的升尺度转换。     

基于无人机低空遥感的农作物快速分类方法

无人机以其高时效、高分辨率、低成本、低风险及可重复使用的优势,给遥感技术在各领域的应用提供了新的平台。为了提高无人机遥感中农田信息获取的时效性和精度,该文分析了无人机低空航飞获得的高空间分辨率农作物遥感影像特征,以冬小麦为研究对象,基于农作物波谱特征和NDVI变化阈值,提出了一种农作物快速分类提取方法,并与其他几种常用的遥感分类方法进行比较,探讨了其普适性。结果表明,该方法从无人机高分辨率影像中提取不同种类的农作物分类信息具有较高的正确率和普适性,兼具快速和低成本的特点,在海量农作物无人机航拍数据的信息提取上具有较广的应用。     

基于无人机遥感影像监测土地整治项目道路沟渠利用情况

为客观监测和有效评价土地整治项目基础设施建后利用情况,初步探讨利用无人机航拍影像结合智能算法识别设施利用状态的可能性,该文选取典型项目,利用多旋翼无人机航拍获取高分辨率影像,提取田间道路和骨干沟渠影像网格切片,通过BoW模型构建典型地物样本特征库基于样本纹理特征进行分类,利用支持向量机模型对研究区骨干线状基础设施利用状况进行识别,并依据目视解译和实地勘察对识别结果进行了精度验证。结果显示无人机遥感方法可以初步识别研究区基础设施建后利用情况;研究区田间道路病害和骨干沟渠淤塞情况识别总体分类精度达到80%和70%;田间道路分类误差主要来自通行不畅与路面裂缝,骨干沟渠分类误差主要来自轻度淤塞;提高影像精度情况下,田间道路利用状况识别精度有所提升但不显著,骨干沟渠通畅状况识别精度无明显变化,模型对宽度2 m以下沟渠识别结果精度较差。研究表明,基于无人机遥感对土地整治项目基础设施利用情况进行自动分类识别具有可行性且效率较高,而监测精度有待于后期进一步提升。     

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。     

滨海光谱混淆区面向对象的土地利用遥感分类

滨海光谱混淆区土地利用/覆盖信息获取是遥感信息提取的难点之一,该研究选择黄河三角洲垦利县为研究区,采用2007年3月11日陆地卫星TM遥感影像数据,利用面向对象的土地利用遥感分类技术,通过影像分割和采用支持向量机分类方法对研究区土地利用/覆盖信息进行提取,并将分类结果与传统的基于像元的分类方法进行对比分析。结果表明:面向对象支持向量机的分类精度达到84.83%,比基于像元的最大似然法和波谱角法分别提高了5.94%和19.53%,且有效避免了椒盐现象。说明面向对象的图像分类方法明显提高了遥感影像的分类精度和分类效率,为滨海光谱混淆区土地利用信息的快速、准确提取提供了有效技术手段。     

高光谱遥感数据植被信息提取方法

利用高光谱分辨率遥感卫星影像提取植被分布信息时,需要考虑混合像元和训练样本大小的影响,以提高植被信息提取的精度。该文以广州市北部为例,利用线性光谱混合模型和支持向量机方法进行Hyperion影像分类,估计荔枝分布信息。将其结果与QuickBird 1 m空间分辨率影像进行对比,利用地图方格网中随机选取的验证点评价精度,信息提取精度达到85.7%,而光谱角度制图提取的精度仅为74.3%。结果表明,混合像元分解模型和支持向量机结合的方法和其他传统的利用光谱信息提取方法相比,能够提高植被分布信息提取的精度。