基于无人机可见光影像的树种和树冠信息提取——以晋西黄土区蔡家川流域为例

为探究无人机遥感技术在黄土高原森林资源调查中的适用性,以晋西黄土区蔡家川流域为研究区,以无人机可见光影像为遥感数据源,基于面向对象最邻近分类法,识别并提取研究流域的树种和树冠信息,并与样方调查数据进行对比分析,评估无人机影像提取植被信息的精度及其适用性。结果表明:面向对象最邻近分类法对于郁闭度较低的林分和经济果木林的树种提取效果极好,但复杂植被类型会导致提取精度下降。在农地子流域和人工林子流域上,树种提取的分类混淆矩阵Kappa系数分别为0.898和0.728。面向对象最邻近分类法对人工林和经济果木林的树冠提取精度较高,与实测数据线性回归的决定系数(R~2)在0.7以上,但对次生林的树冠提取效果相对较差,R~2仅有0.422 3。将该方法拓展应用至流域尺度,识别结果显示,蔡家川流域内人工林子流域主要为刺槐、油松和侧柏混交林,经济作物主要为苹果,油松的林分密度为1 744株·hm~(-2),平均冠幅为2.24 m,苹果的林分密度为382株·hm~(-2),平均冠幅为4.26 m;农地子流域有苹果树912株,林分密度为439株·hm~(-2),平均冠幅为3.84 m。结果表明,基于无人机遥感影像,利用面向对象最邻近分类法可以高效、准确地提取林木株数、郁闭度和平均冠幅,从而有效提高黄土区植被调查的效率。     

基于无人机可见光影像的树种和树冠信息提取——以晋西黄土区蔡家川流域为例

为探究无人机遥感技术在黄土高原森林资源调查中的适用性,以晋西黄土区蔡家川流域为研究区,以无人机可见光影像为遥感数据源,基于面向对象最邻近分类法,识别并提取研究流域的树种和树冠信息,并与样方调查数据进行对比分析,评估无人机影像提取植被信息的精度及其适用性。结果表明:面向对象最邻近分类法对于郁闭度较低的林分和经济果木林的树种提取效果极好,但复杂植被类型会导致提取精度下降。在农地子流域和人工林子流域上,树种提取的分类混淆矩阵Kappa系数分别为0.898和0.728。面向对象最邻近分类法对人工林和经济果木林的树冠提取精度较高,与实测数据线性回归的决定系数(R²)在0.7以上,但对次生林的树冠提取效果相对较差,R²仅有0.422 3。将该方法拓展应用至流域尺度,识别结果显示,蔡家川流域内人工林子流域主要为刺槐、油松和侧柏混交林,经济作物主要为苹果,油松的林分密度为1 744株·hm^-2,平均冠幅为2.24 m,苹果的林分密度为382株·hm^-2,平均冠幅为4.26 m;农地子流域有苹果树912株,林分密度为439株·hm^-2,平均冠幅为3.84 m。结果表明,基于无人机遥感影像,利用面向对象最邻近分类法可以高效、准确地提取林木株数、郁闭度和平均冠幅,从而有效提高黄土区植被调查的效率。     

基于卫星遥感影像的新增耕地利用状况动态监测与评价

以湖南省平江县为研究区,利用2008、2010和2012年3期卫星遥感影像数据,结合新增耕地相关资料、土地利用资料等,提取新增耕地利用状况信息,并建立了评价模型,对研究区2007年新增耕地近5年来的耕地利用情况进行了监测和评价,以期获得研究区2007年度新增耕地的利用状况和利用水平等信息。     

面向对象的荒漠绿洲区高分一号遥感影像信息提取技术研究

为了更加快速、准确的提取出荒漠绿洲区土地利用类型,采用面向对象的分类方法,利用e Cognition软件对荒漠绿洲区磴口县高分一号遥感影像进行多尺度分割,并对分割尺度、颜色、形状、紧密度和光滑度等参数设置进行多次的试验,最终确定了荒漠绿洲区高分一号遥感影像信息提取的最佳分割尺度与分类规则。对研究区高分一号影像也采用最大似然法分类法进行分类,分类精度为78.65%,kappa系数为0.6984,面向对象分类方法的分类精度为92.51%、kappa系数为0.8767,荒漠绿洲区面向对象的分类方法提取精度明显优于最大似然法。     

于遥感的土地利用/覆盖信息动态变化监测分析——以扬州市为例

以正在高速发展的扬州市为例,利用不同时相的TM数据、CBERS-02的CCD数据和中国资源卫星二号星的全色数据,研究了城市主要地物信息快速准确提取的原理和方法,采用土壤调节植被指数(ISAV)与其它波段组合的方法对城市绿地信息进行提取;利用非监督分类法提取城市硬质建筑表面信息,决策树分类法提取城市水体信息,多重滤波处理对线性地物提取方面的优势提取道路信息.完成主要地物信息的提取后,对各项提取指标进行动态变化识别及分析,并结合扬州市社会经济指标寻求城市扩展的驱动因子.     

基于无人机可见光遥感影像的耕地精准分类方法研究

无人机可见光遥感具有使用成本低、操作简单、实时获取遥感影像、地面分辨率高等优势。提出了一种利用无人机可见光遥感影像进行耕地精准分类的方法,以广东省惠州市惠东县铁涌镇石桥村部分耕地的可见光遥感影像为研究对象,对耕地的面积信息、形状信息以及位置信息进行监测和提取,采用面向对象法对影像中两种基于可见光波段的植被指数、纹理信息、形状信息进行分析,研究出分类提取耕地信息的较佳方案。经过反复实验确定分割尺度45、合并尺度90为分割参数,同时利用波段信息和纹理信息对未种植作物耕地和其他地物进行分离。该方法总体精度为89.23%,Kappa系数为0.72。实验结果表明利用无人机可见光遥感数据对耕地进行分类虽然存在一些细碎地块被错提、误提的情况,但总体精度仍然保持在一个很高的水准,可以为耕地作物分类提供参考,为实现精准农业提供精准的数据基础。     

基于自动阈值选取的旱地信息提取方法

我国是农业大国,快速、准确获取旱地信息可为农业监测、灾害识别、发展规划等提供重要的基础数据。为提高农业信息提取效率,本研究基于自动阈值,提出一种针对我国北方旱地光谱特征的旱地提取方法。该方法基于归一化建筑指数(NDBI),通过直方图双峰法确定初步分割阈值;针对灰度直方图中正态拟合后的旱地信息,使用波峰分离度指标和适用条件以确定精确的分割阈值。该方法成功应用于4个研究区的26景Landsat8 OLI影像,分类精度优于常用的监督分类法、非监督分类法及面向对象分类法,可以实现自动、准确的旱地分布信息提取。     

面向对象的高分辨率影像耕地信息提取

[目的]高分辨率遥感影像是快速提取耕地信息的主要数据源.[方法]在对阿图什耕地特征分析基础上,运用面向对象的特征提取方法,利用高分辨影像QUICKBIRD,探讨光谱特征、空间特征、纹理特征、典型特征等在耕地信息提取中的最优参数选择及具体应用,分析、讨论该方法优势与缺陷.并与传统分类方法提取结果进行对比分析.[结果]总精度提高了27.06;,Kappa系数提高了0.413 6,避免了“椒盐”现象.[结论]面向对象提取信息的方法周期较短、精度较高.     

基于SPOT-5卫星影像的水稻信息提取方法研究——以德阳市旌阳区为例

【目的】水稻遥感信息提取是遥感技术在农业领域应用方面的重要内容,也是快速、准确满足水稻种植遥感监测的需要。【方法】本研究以四川省德阳市旌阳区为研究区,利用SPOT-5卫星影像,对研究区的影像进行监督、面向对象以及决策树等多种方法分类,对分类结果进行对比,研究最适合提取水稻信息的方法。【结果】结果表明:(1)监督分类(6种分类器)人为控制训练区提高精度的同时也加大了人为误差;面向对象分类提高了效率,易出现分类混淆;决策树分类法直观、效率高,但在本研究区中,由于耕林混交的面积较大,水体和居民地亮度值接近,造成分类误差加大。(2)神经网络和支持向量机的分类精度最高,分类效果清晰,说明在实际水稻信息提取中以监督分类为最佳。【结论】基于遥感技术和高分辨率数据提取水稻信息、实现水稻监测是可行的。     

SPOT5遥感影像土地利用信息提取方法研究

【目的】探讨高分辨率遥感影像土地利用信息提取方法的优劣,为研究土地利用/覆盖动态变化提供参考。【方法】以结合纹理特征的支持向量机(Support vector machine,SVM)分类和多尺度分割的面向对象分类为主要技术,对陕西佛坪长角坝乡遥感影像的土地利用信息进行提取,并将分类结果与基于传统像元的最大似然法分类结果进行比较分析。【结果】面向对象分类法的总精度达到90.67%,较结合纹理特征的SVM法提高了8.34%,而与最大似然分类法相比提高了近20.32%,克服了其他分类方法存在的同谱异物现象及分类结果中地物破碎等缺点,取得了较好的分类结果。【结论】利用面向对象分类法不仅达到了提取土地利用信息的目的,而且精度高、速度快。     

面向对象的作物种植信息提取研究——以新疆奇台县为例

为快速获取农情信息与农作物种植结构,通过面向对象的识别方法,对新疆主要粮食产区之一奇台县进行作物信息提取的研究。以Landsat 8遥感影像为数据源,通过更新2016年土地利用现状图得到耕地分布信息。使用e Cognition 9. 0软件进行多尺度分割,通过ESP2插件确定研究区最佳分割尺度后进行尺度分割,结合实地调查资料,利用面向对象的Cart决策树分类器和随机森林分类器将作物分为小麦、玉米、打瓜和葵花四类主要作物,提取新疆奇台县作物种植信息。结果表明:研究区最佳分割尺度为90;对于本研究,随机森林分类器Cart树数量为80～90时分类精度较高; Cart决策树总体精度达到0. 925,Kappa系数0. 893;随机森林分类器总体精度达到0. 945,Kappa系数0. 921。表明,在县域级农作物识别时使用面向对象的识别方法对中等空间分辨率遥感影像分类是可行的。     

基于多时相Sentinel-2遥感影像的江汉平原夏收作物提取方法

以江汉平原潜江市为研究区,选取2017年9月至2018年7月期间12幅Sentinel-2多光谱(MSI)影像,通过分析研究区夏收作物不同生长期的光谱特征和归一化植被指数的时序变化,利用决策树算法提取2017—2018年夏收作物种植面积;将提取结果与最佳时相的多光谱数据面向对象、随机森林算法的提取结果进行对比试验,利用实测数据计算混淆矩阵评价分类精度.结果表明,基于Sentinel-2时序NDVI的面向对象决策树方法的提取精度最高,总体精度为96.47%,Kappa系数为0.951 8.基于Sentinel-2的面向对象决策树分类能够准确而有效地提取研究区农作物种植面积,并直观地反映作物的空间分布格局,为江汉平原地区调整作物种植结构提供依据,也为其他区域精细尺度作物的提取提供参考和借鉴.     

基于面向对象的西双版纳橡胶林提取

面向对象遥感信息提取技术可以综合光谱、空间、纹理等特征,从而提高影像分类的精度。以西双版纳地区为研究对象,利用相关数据,以面向对象方法为核心,通过图像预处理、图像增强、光谱曲线提取与特征提取、分割、图像分类等技术环节,对其土地利用信息进行提取研究,尤其是橡胶林的提取。探索了该地区利用遥感数据为信息源快速获取土地利用的有效方法,并用2期数据研究区内的土地利用变化情况。最后,得出面向对象的方法在该研究区域是可行的,而且也相对提高了分类精度,同时,提取了土地利用变化情况,为该地区综合研究提供基础信息,而且更重要的是从另一个侧面说明了面向对象分类的优越性。     

基于面向对象的西双版纳橡胶林提取

面向对象遥感信息提取技术可以综合光谱、空间、纹理等特征,从而提高影像分类的精度。以西双版纳地区为研究对象,利用相关数据,以面向对象方法为核心,通过图像预处理、图像增强、光谱曲线提取与特征提取、分割、图像分类等技术环节,对其土地利用信息进行提取研究,尤其是橡胶林的提取。探索了该地区利用遥感数据为信息源快速获取土地利用的有效方法,并用2期数据研究区内的土地利用变化情况。最后,得出面向对象的方法在该研究区域是可行的,而且也相对提高了分类精度,同时,提取了土地利用变化情况,为该地区综合研究提供基础信息,而且更重要的是从另一个侧面说明了面向对象分类的优越性。     

基于面向对象及光谱特征的植被信息提取与分析

面向对象分类方法是实现精确详细提取遥感信息的新方法.以2010年TM影像作为基础数据,采用面向对象方法着重提取了西辽河流域平原的植被信息(耕地、林地、中生偏旱和中生偏湿草).通过对不同地物的光谱和空间信息(位置、形状)进行比较分析,建立适当的隶属度函数和阈值范围,在草地的分类规则中,参考野外采集的草地植被光谱信息,辅助草地属性特征选择.最后构建分类决策树,完成自动分类,分类总体精度达到82.13％.在分类结果的基础上,讨论了植被分布特点,对不同类型的植被面积、不同区县植被面积以及植被与一级河流关系三方面进行分析.结果显示:研究区植被以林地和耕地为主,分别占总面积的38.9％和23.3％;耕地、林地、中生偏湿草地多分布于河流中下游区县,受人为因素影响较大的林地、耕地主要集中在科尔沁左翼中旗和科尔沁左翼后旗;林地、中生偏湿草较集中分布在一级河流的10km缓冲区内,耕地主要集中在5km缓冲区内,中生偏旱草与一级河流的关系不显著.     

基于遥感的土地利用/覆盖信息动态变化监测分析——以扬州市为例

以正在高速发展的扬州市为例,利用不同时相的TM数据、CBERS-02的CCD数据和中国资源卫星二号星的全色数据,研究了城市主要地物信息快速准确提取的原理和方法,采用土壤调节植被指数(ISAV)与其它波段组合的方法对城市绿地信息进行提取;利用非监督分类法提取城市硬质建筑表面信息,决策树分类法提取城市水体信息,多重滤波处理对线性地物提取方面的优势提取道路信息。完成主要地物信息的提取后,对各项提取指标进行动态变化识别及分析,并结合扬州市社会经济指标寻求城市扩展的驱动因子。     

基于ENVI4.5的土地利用覆被信息监督分类对比研究——以海南省屯昌县为例

选取海南省屯昌县作为试验区,以2005年土地利用现状图和2008年经校正的SPOT影像为数据,利用ENVI4.5中的监督分类提取了影像中的耕地、园地和林地信息,并对提取精度进行比较分析。结果表明,平行六面体法在提取耕地信息方面的精度最高,可以达到85.60%,最小距离法在提取园地信息时可以实现82%的精度,最大似然比分类法提取的林地信息精度在80.38%。"异物同谱"和"同物异谱"现象是也是影响分类精度的主要原因。     

基于纹理特征的SPOT-5影像马尾松毛虫害信息提取

以福建沙县为研究区,以SPOT-5影像为数据源,采用灰度共生矩阵方法提取健康林分与受害林分的纹理特征,构建最佳纹理量,分别采用像元统计和面向对象的方法进行虫害信息提取,结果精度分别为72.00%、74.75%。研究结果证明了利用遥感影像纹理特征进行马尾松毛虫害监测的可行性,为利用融合影像光谱信息与纹理信息进行虫害信息提取研究提供了实例支撑和技术参考,同时面向对象的方法优于传统的基于像元统计的分类方法,精度稍高,"椒盐现象"也有所改善。     

基于eCognition的城镇绿地信息动态监测研究

基于高分辨图像提取绿地信息是分析和掌握城镇绿地分布格局及其动态变化的有效途径.本文借助面向对象的技术,通过对上海奉贤南桥镇不同年份航空遥感图像各类绿地信息的提取研究,分析研究区绿地信息的动态变化.结果表明:基于以面向对象分类技术为核心的eCognition,采用面向时象的多尺度分割方法,并将专题图层直接用于图像的分割和分类,实现不同尺度地物信息的分层提取,对于提取颜色、光谱等特征相似的各类绿地信息,效果良好.更完善的绿地信息分类规则库和技术体系的构建有待于不同区域更多绿地类型的分类实践和相关研究.     

GF-1卫星数据在永久基本农田非粮化监测中的应用

以浙江省嘉善县为研究区,应用高分一号影像数据,通过面向对象分类方法提取永久基本农田范围内坑塘、苗木地等非粮化区域,总体分类精度为0.846,Kappa系数为0.875。结果表明,利用高分辨率国产卫星影像,能够快速、准确地提取永久基本农田非粮化面积和分布,为永久基本农田非粮化程度的快速监测和评估,合理管控和引导耕地用途提供可靠的参考。