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《天津农业科学》2020,(2)
由于国产高分一号卫星WFV相机的16 m数据获取具有免费、时效性好等特点而被广泛应用于遥感信息提取。面向对象的分类方法能够解决基于传统像素的分类方法所具有的破碎性强、易产生同谱异物现象的问题。本研究采用基于面向对象的分类思路,以天津市宝坻区为研究区域,通过获取高分一号卫星影像并进行预处理,利用遥感信息处理软件eCognition对该数据进行影像分割,并对影像分割斑块进行基于规则的分类,提取出宝坻区范围内植被、水体、建设用地、裸地四类地物,并利用高分辨率影像对比进行精度验证,分类总精度达到93%。结果表明:利用高分一号国产卫星16 m影像,采用面向对象的分类思路进行地表覆盖类别的信息提取,可以快速便捷地实现目标区域空间地理信息的获取,对于监测地表覆盖面积和分布状况起到指导作用。 相似文献
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HJ-1号卫星数据与统计抽样相结合的冬小麦区域面积估算 总被引:18,自引:0,他引:18
【目的】探讨利用HJ-1号卫星遥感数据进行冬小麦种植面积测量的可行性,并进一步结合统计抽样的方法,估算区域冬小麦种植面积,解决单靠遥感进行冬小麦种植面积测量时多期影像信息误差积累和生长差异性影响的问题。【方法】以北京市为研究区,采用多时相HJ-1号卫星遥感数据与分层抽样相结合的方法进行冬小麦种植面积测量:利用多时相HJ-1号卫星遥感数据获取冬小麦遥感识别结果(56506.67hm2),结合耕地地块数据建立入样总体,以耕地地块内冬小麦遥感识别面积作为分层标志进行分层随机抽样,反推得到北京市冬小麦面积总量(59680hm2)。【结果】多时相冬小麦遥感识别结果MAE为0.17,bias为-0.05,抽样反推区域总量面积提高了约5%,在一定程度上纠正了HJ-1号卫星多期遥感影像提取冬小麦区域面积偏低的问题。【结论】本文方法能够准确测量出区域冬小麦总量面积,具有较强的应用性和普适性,为采用HJ-1号卫星遥感数据进行农作物种植面积遥感测量进行了先期的方法探讨,深化了该遥感数据源的应用。 相似文献
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基于BJ-2号卫星的马尾松松材线虫病监测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
《农业与技术》2021,(10)
本研究针对松材线虫病普查监测耗时长以及疫木提取难的现状,利用BJ-2号卫星数据对东钱湖镇的松材线虫病病疫木进行监测提取。利用高分辨率影像和遥感图像处理软件,采用面向对象的CART决策树分类方法提取东钱湖镇松材线虫病病疫木,后利用无人机和人工辅助手段进行监测验证,有效提高松材线虫病疫木提取的效率和精度。 相似文献
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[目的]针对传统实地测量难以实现山区大面积套种烟草面积监控的问题,研究一种快捷、高精度的估测途径。[方法]利用ENVI5.1软件处理资源三号卫星2.1 m全色影像和5.8 m多光谱影像,导入1∶1万DEM数据进行正射校正以纠正地形起伏引起影像上的误差。野外获得具有代表性的地面控制点(GCP),利用面向对象分类方法,对影像进行智能化的分割和合并,以GCP的光谱、纹理和形状属性创建规则,进而提取烟草面积。[结果]经过分类后处理提取的研究区烟草面积为14 088.46 hm2,分类精度达到94.63%。[结论]面向对象分类方法提取遥感影像信息的实用性较高。 相似文献
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基于国产高时空分辨率卫星影像的作物种植信息提取研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在面向对象技术支持下,首先利用高空间分辨率ZY-3遥感影像提取农田地块专题信息;然后在地块边界控制下以地块对象为单元融入HJ-1及GF-1中分传感器的多时相光谱信息,获取作物生长关键期内的时间序列光谱特征;最后,结合不同作物的物候差异性规律构建作物种植信息提取模型,对甘蔗和水稻进行识别。结果表明,所有地类的总体分类精度为86.80%,Kappa系数为0.84,总体分类效果良好。甘蔗的制图精度和用户精度分别达到92.11%和90.91%,水稻的制图精度和用户精度分别达到88.89%和90.91%。说明协同利用国产卫星的高空间和高时间分辨率影像数据提取作物种植信息确实可行,可作为作物种植面积和种植结构的精细化、快速调查方法。 相似文献
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选取全国范围内5个地形各异的地区,针对中等分辨率的国产卫星影像中巴资源卫星(CBERS-02B)、环境一号卫星(HJ-1)和北京一号卫星(BJ-1),采用多种土地利用变化信息提取方法,进行了土地利用变化信息提取方法的分析评估。通过实验得出比值法较适用于CBERS-02B数据,大部分地区属性精度和面积精度可达70%以上;差值法较适用于HJ-1和BJ-1数据,属性精度和面积精度也可达70%以上。在实际的宏观监测应用中,可优化各种数据使用模式,组合运用针对各种数据的最佳方法进行变化信息提取。 相似文献
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高分一号卫星影像监测水稻种植面积研究综述 总被引:2,自引:0,他引:2
《湖南农业科学》2014,(13)
简要介绍了高分一号卫星应用于农情遥感监测的优势和水稻种植面积遥感监测的原理,着重对遥感影像数据预处理、遥感影像分类方法与水稻面积提取技术等方面的研究进展进行了综述。高分一号卫星具有高空间分辨率和时间分辨率的特点,反映作物的光谱特征明显,适合选用为农情遥感监测的数据源;基于高分辨率卫星影像的水稻种植面积提取技术比较成熟;基于决策树、人工神经网络、专家知识、人工目视解译等分类提取方法应用前景广阔,但精度有待进一步提高。 相似文献
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基于面向对象的西双版纳橡胶林提取 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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在提取作物种植分类信息方面,多时相和多光谱特征信息综合应用十分重要。环境与灾害监测预报小卫星影像具有较高的时间、空间分辨率,采用时间序列分析的方法提取作物种植分类信息优势显著。本研究以宁夏平罗地区作物为研究对象,利用HJ-CCD数据提取主要农作物分类信息,采用非监督分类、最大似然分类、决策树分类3种算法挖掘数据。研究表明,通过构建的时间序列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,能够有效进行农作物分类。 相似文献
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《西南农业学报》2017,(4)
【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。 相似文献
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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. 相似文献
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《浙江农林大学学报》2017,(4)
林业生态工程监测是林业管理和生态建设的基础性工作,对于监督工程落实情况和调整相关林业政策具有重要意义。选取重庆市云阳县为研究区,以高分1号卫星遥感数据、二类调查数据以及基础地理数据等为基础,通过遥感影像特征提取、OTSU阈值分割和面向对象分类等方法,研发林业生态工程地块识别、成林提取、森林类型分布提取等算法模型,建立满足林业生态工程动态监测业务需求的高分遥感应用技术体系,并结合空间数据库技术和ArcGIS Engine二次开发技术,实现将数据管理、造林核查检查、森林资源动态监测和林业专题产品生产集成于一体的监测应用示范系统。高分辨率卫星数据与遥感监测应用技术体系的结合有利于林业生态工程管理建设,提升了中国森林资源调查与监测技术水平。 相似文献
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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 总被引:1,自引:0,他引:1
《东北林业大学学报》2010,(4)
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。 相似文献