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相似文献
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1.
基于Worldview-2影像的玉米倒伏面积估算   总被引:9,自引:5,他引:4       下载免费PDF全文
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。  相似文献   

2.
基于无人机可见光影像的农田作物分类方法比较   总被引:8,自引:4,他引:4  
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。  相似文献   

3.
基于无人机多光谱影像的完熟期玉米倒伏面积提取   总被引:5,自引:3,他引:2       下载免费PDF全文
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。  相似文献   

4.
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。  相似文献   

5.
基于无人机遥感影像的水稻种植信息提取   总被引:9,自引:5,他引:4  
水稻是中国南方最主要的粮食作物,种植面积波动对国家粮食稳定有很大影响。通过无人机遥感试验获取多幅有重叠区域的图像,使用Agisoft photoscan软件拼接重构试验区的完整图像,利用多尺度分割方法将试验区域分割成若干对象,并基于统计方法提取对象的光谱特征、几何特征和纹理特征;然后,建立识别水稻地块的二分类Logistic回归模型,特征指标为形状指数、红色均值、红色标准偏差、最大化差异度量、灰度共生矩阵同质性和灰度共生矩阵非相似性。结果表明:模型辨识训练样本集的正确率为100%,辨识检验样本的正确率为97%,模型应用于辨识验证区域水稻田块,总体正确率为98%。最后基于累计像素方法测算水稻田块的面积,并与目视解译测算的结果对比,面积误差小于3.5%,研究方法识别水稻田块效果好,面积测算准确率高。因此,该研究对利用无人机遥感影像普查水稻种植信息具有一定的适用性。  相似文献   

6.
针对基于无人机遥感的覆膜农田识别研究甚少的现状,该文以云南省昭通市鲁甸县为研究区,获取了研究区中地表类型复杂程度不同的2幅航空影像(复杂区影像和简单区影像)作为试验数据,利用灰度共生矩阵对原始航片影像进行纹理特征提取并选择纹理特征最佳提取参数;然后基于随机森林算法进行纹理特征重要性评价,优选纹理特征,结合原始数据进行最大似然初步分类;运用众数分析进行分类后处理;最后结合图像形态学算法与面积阈值分割法提取出了最终的覆膜农田面积及分布。通过试验结果发现,依据该文提出的方法,复杂区和简单区覆膜农田识别的总体精度、Kappa系数、产品精度、用户精度和面积误差分别达到了94.84%、0.89、92.48%、93.39%、0.38%和96.74%、0.93、97.39%、94.63%、1.95%。该文提出的融合监督分类和图像形态学算法的覆膜农田提取方法可以简单、快速的将地膜连成块,形成覆膜农田对象,进而通过面积阈值分割法获取高精度的覆膜农田分布信息。该方法可以为精准覆膜农田识别算法的发展提供参考。  相似文献   

7.
[目的]针对大多无人机影像仅有红、绿、蓝3个波段的特点,提出一种利用纹理特征提取水体并进行变化监测的方法,为水利部门了解水体面积变化情况提供技术支持。[方法]首先利用易康软件对无人机影像进行多尺度分割,形成影像像斑,再计算影像像斑的角二阶矩、均值、熵等纹理特征,将这些纹理特征作为影像波段进行组合,从而突出水体,最后通过ISO分类的方法提取出水体,将不同时期提取的水体进行叠置分析,得到水体的变化区域。[结果]通过选择不同的区域进行试验,水体的提取精度和变化检测精度均达90%以上。[结论]面向对象的无人机影像水体变化监测方法可有效提高水体变化监测的效率,节约人工作业量。  相似文献   

8.
无人机可见光遥感和特征融合的小麦倒伏面积提取   总被引:3,自引:3,他引:0       下载免费PDF全文
倒伏是造成小麦减产和品质下降的主要原因之一。为快速准确地提取小麦倒伏面积,给农业保险理赔及灾后应急处置提供数据支持,该研究采用无人机遥感平台获取小麦倒伏后的冠层红绿蓝(Red-Green-Blue, RGB)可见光图像,并进行数字表面模型(Digital Surface Model,DSM)图像提取,计算了过绿植被(Excess Green, EXG)指数,利用Arc GIS中的镶嵌工具将不同图像特征进行融合,得到DSM+RGB融合图像和DSM+EXG融合图像,利用最大似然法和随机森林法对2种特征融合图像进行监督分类提取小麦倒伏面积,并与仅基于RGB可见光图像和DSM图像提取倒伏面积结果对比。结果表明,2种方法对4种图像进行小麦倒伏面积提取的整体趋势一致,且最大似然法提取效果整体优于随机森林法,基于最大似然法对RGB图像、DSM图像、DSM+RGB特征融合图像、DSM+EXG特征融合图像提取倒伏小麦面积的整体精度分别为77.21%、93.37%、93.75%和81.78%,Kappa系数分别为0.54、0.86、0.87和0.64,对比分析发现DSM+RGB特征融合图像提取小麦倒伏面积精度最高。该研究表明通过图像特征融合的方法能够有效提取倒伏小麦信息,为快速提取小麦倒伏面积提供参考。  相似文献   

9.
制种玉米田在高空间分辨率遥感影像上呈现的明显条带状纹理,是有效区分光谱值相近的大田玉米和制种玉米的重要信息.该文在新疆维吾尔自治区奇台县玉米种植区以高空间分辨率的无人机遥感影像为数据源,针对制种玉米识别的纹理特征计算尺度问题,首先采用最近邻内插法对制种玉米和大田玉米样本田块的无人机影像进行重采样,得到不同分辨率的样本;然后用融合Uniform-LBP(local binary pattern)和GLCM(gray level co-occurrence matrix)方法得到提取玉米田块纹理特征合理GLCM参数,其中方向参数为0°、45°、90°和135°这4个方向上的纹理特征值的平均值、距离为5~7像元、灰度级为8;通过多尺度对比分析,得到最适宜区分制种玉米与大田玉米的纹理辨率为0.6~0.9m.最后采用奇台县的0.7m分辨率的Kompsat-3遥感影像进行验证,在多时相EVI(enhanced vegetation index)光谱信息识别玉米的基础上,利用本文确定的纹理分析方法,通过决策树建立规则识别制种玉米,识别精度达90.9%.通过该文的研究,可为高空间分辨率遥感制种玉米田监管提供支撑.  相似文献   

10.
基于无人机遥感多光谱影像的棉花倒伏信息提取   总被引:3,自引:1,他引:2  
为在棉花发生倒伏灾害后快速获取田块尺度下的受灾信息,该文以2017年8月21日强风暴雨导致大面积棉花倒伏的新疆生产建设兵团第八师135团的部分田块作为研究区,由无人机遥感试验获取倒伏后的多光谱影像,通过分析倒伏和正常棉花的光谱反射率差异提取了多种植被指数和主成分纹理特征,结合地面调查样本建立了3种花铃期倒伏棉花的Logistic二分类模型并进行了精度评价和验证。结果表明:棉花倒伏前后在可见光波段的反射率差异微小,而在红边和近红外波段的反射率明显降低0.12~0.20;以第一主成分均值(PCA1_mean)建立的Logistic二分类纹理模型效果最优,在测试集上分类结果的准确率为91.30%,ROC(receiver operating characteristic)曲线距左上角点最近,AUC(area under the roc curve)值为0.80。通过将该模型应用于试验区影像,分类制图效果良好且符合棉田倒伏症状特点。该研究可为无人机多光谱遥感棉花灾损评估提供参考。  相似文献   

11.
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。  相似文献   

12.
稻穗表型是表征水稻生长状况和产量品质的关键参数,稻穗表型的准确监测对于大田精准管理和水稻智慧育种具有重要意义。无人机图谱数据已被广泛用于水稻生长监测,然而大部分研究主要集中在水稻的营养生长阶段,针对抽穗期和成熟期稻穗表型监测方面的研究非常有限。因此,该研究利用无人机多源图谱数据进行水稻稻穗表型监测研究,分析了不同氮肥梯度和生长时期对稻穗表型的影响,构建了稻穗覆盖度、生物量以及倒伏等监测模型。结果表明,不同生长时期和氮肥梯度的稻穗表型呈现显著差异,稻穗覆盖度与图像特征高度相关。利用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)回归模型能够从可见光图像中准确识别稻穗,计算的穗覆盖度与实际标记值高度相关,决定系数(coefficient of determination,R2)为0.87,将此结果与多光谱图像反射率融合,利用随机森林(Random Forest,RF)回归模型可以提高稻穗覆盖度的评估精度,R2为0.93,相对均方根误差(relative Root Mean Square Error,rRMSE)为9.47%。融合可见光图像的颜色和纹理以及多光谱图像的光谱反射率改善了穗生物量的评估精度,R2高达0.84,rRMSE为8.68%,此模型能够在不同种植年间迁移,进一步利用模型更新添加10%新样本能够改善模型迁移能力。基于PSO-SVM分类模型,联合可见光图像的颜色和纹理以及多光谱图像的光谱反射率也准确地识别稻穗倒伏,准确率达99.87%。上述研究结果证明了无人机遥感用于水稻稻穗表型监测的可行性,可为作物精准管理和智慧育种提供决策支持。  相似文献   

13.
基于无人机RGB影像的玉米种植信息高精度提取方法   总被引:3,自引:3,他引:0  
为探究易获取且成本低的超高分辨率无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)航拍 "红-绿-蓝"(Red-Green-Blue,RGB)彩色影像提取作物种植信息的方法,该研究选取植被指数、"色度-色饱和度-亮度"(Hue-Saturation-Intensity,HSI)色彩特征和纹理特征等3种特征,通过比较贝叶斯(Bayes)、K最邻近分类(K-Nearest Neighbor,KNN)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、决策树(Decision Tree,DT)和随机森林(Random Forest,RF)共5种监督分类算法及不同特征组合的分类效果,以实现玉米种植信息的高精度提取。结果表明,使用单一种类特征或使用全部3种特征均不能获得最优的分类精度;将植被指数与HSI色彩特征或与纹理特征进行组合获得的总体分类精度(5种算法平均值)比仅使用植被指数获得的总体分类精度分别提高了4.2%和8.3%;在所有特征组合中,HSI色彩特征和纹理特征组合为最优选择,基于该特征空间的RF算法获得了最高的分类精度,总精度为86.2%,Kappa系数为0.793;基于RF算法进行降维并不能显著提高或降低分类精度(SVM除外),但所保留的特征因子可给出符合实际背景和意义的解释,并可提高分类结果的稳定性。研究结果可为基于无人机RGB影像的作物种植信息高精度提取提供方法参考。  相似文献   

14.
针对如何提高中低分辨率遥感影像分类精度,该研究以河北省石家庄市Landsat 8 OLI遥感影像为研究对象,对灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)纹理与伽博(Gabor)滤波器下的Gist纹理特征进行对比,应用J-M(Jeffries-Matusita)距离可分离性分析GLCM最优纹理特征,并利用最佳指数法(optimum index factor,OIF)获取GLCM与Gist纹理特征的最佳特征组合;其次对面向对象分类的分割尺度进行研究,提出整体最优分割尺度计算方法;最后进行基于纹理特征的面向对象分类识别与精度评价,并与基于原始数据的面向对象分类结果进行对比。研究表明:Gist纹理特征使分类精度有了一定的提高,基于纹理数据的面向对象支持向量机(support vector machine,SVM)分类及面向对象K邻近法(K-nearest neighbor,KNN)分类的总体分类精度(overall accuracy,OA)分别比基于原始数据的2种方法分类精度提高3.67和3.33个百分点,基于纹理的面向对象SVM方法具有最高的精度,OA达到85.67%。不管是基于原始数据还是纹理数据,面向对象分类精度远高于最大似然分类(maximum likelihood classification,MLC)、马氏距离分类(mahalanobis distance classification,MDC)和SVM分类精度,且面向对象分类方法对纹理数据更为敏感。该文提出的基于纹理的面向对象分类方法有效提高了遥感影像分类精度,为区域土地利用/覆盖信息提取提供了有效的途径。  相似文献   

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