基于多尺度纹理与光谱特征的马尾松毛虫虫害信息提取方法研究

以福建沙县为研究区,融合SPOT-5多光谱影像与全色影像,基于灰度共生矩阵法提取纹理量,与光谱波段组合,采用支持向量机分类方法提取虫害信息,探讨纹理特征对于虫害监测信息提取精度的影响。结果表明:结合多尺度纹理与光谱特征的支持向量机分类方法,其虫害信息提取总精度最高,为80.48%;结合单尺度纹理与光谱特征的支持向量机分类器方法,其虫害信息提取总精度次之,为78.81%;基于光谱特征的最大似然法,其虫害信息提取总精度最低,为70.48%。结合多尺度纹理与光谱特征的支持向量机分类器方法,其图面表现也较好,减少了图面的细碎斑点。因此,提取多尺度纹理与光谱特征结合,丰富了图像信息量,有助于提高虫害信息的提取精度。     

基于WorldView-2影像数据对杭州西湖区绿地信息提取研究

以杭州市西湖区为例,根据研究区域地物在World View-2遥感影像的特征差异进行区域划分。在每个分区内采用不同的多尺度和方式进行分割,构建多层次结构,综合利用光谱、形状、纹理等特征变量;采用CART决策树分类算法,选择最优特征及节点阈值分区域对杭州市西湖区的植被绿地信息进行提取;采用Jeffries-Matusita(J-M)距离法,确定纹理窗口尺度并筛选纹理特征。结果表明:本研究利用可分离指数J-M距离法得到影像地物草地、农用地、灌木、乔木最佳纹理窗口尺寸分别为5×5、11×11、13×13、13×13,对纹理尺度的选择和纹理特征的降维极大地提高了信息提取的精度及效率;基于面向对象的CART决策树分类法的总体分类精度相比基于像元的最大似然法的精度从76.53%提高到88.56%,Kappa系数从0.711 7提高到0.862 3,绿地平均用户精度从72.73%提高到84.63%;同时比常规的面向对象的方法更快速灵活地确定分类特征及阈值,大幅度地提高了提取效率及精度。     

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。     

基于决策树模型的吉林西部居民地分布信息提取

以吉林西部为研究区,将遥感影像的光谱特征和纹理特征作为分类依据,建立决策树模型,提取居民地信息,并选用手动提取的吉林西部居民地信息,利用混淆矩阵对其进行精度评价。结果表明,决策树易于综合光谱和纹理特征进行居民地信息提取,通过对比发现,利用决策树方法提取的居民地的精度明显高于传统的最大似然法,并总结出了利用该方法提取居民地信息的算法。     

光谱与纹理信息结合的黄河三角洲土壤盐渍化信息提取——以垦利区为例

土壤盐渍化是制约黄河三角洲农业发展的关键问题，及时准确地掌握土壤盐渍化信息对土地资源保护和开发利用具有积极意义。本研究以黄河三角洲核心区域垦利区2019年4月17日的Sentinel-2遥感影像为数据源，在ENVI和e Cognition软件支持下，利用灰度共生矩阵法提取遥感影像的二阶矩、对比度、熵、相关性等纹理特征信息，结合归一化植被指数（NDVI）、盐分指数（SI）等光谱特征信息，通过预设分类规则实现对黄河三角洲垦利区的盐渍土分类。结果表明，加入二阶矩、对比度、熵、相关性4个纹理特征统计量，再结合光谱信息对垦利区盐渍土进行分类，总体分类精度为92.4%，Kappa系数为0.89，相较于仅利用光谱信息的分类方法，总分类精度提高了10.5个百分点；各分类类别的生产者精度与使用者精度较仅依靠光谱信息分类的分类结果均明显提高，其中中度盐渍土的分类效果最好，其生产者精度与使用者精度最高，分别为95.0%、95.9%。本研究提出利用遥感光谱结合纹理特征实现滨海区盐渍土信息的提取方法，提高了盐渍土分类精度，为准确掌握研究区土壤盐渍化信息提供了新途径。     

基于中分辨率影像湿地离散水体提取研究——以新疆阿勒泰科克苏湿地为例

首先利用Landsat8 OLI和GF-1 WFV卫星的多光谱影像分别对新疆阿勒泰科克苏湿地的离散水体进行支持向量机模型分类和最大似然模型分类,以选出最佳的分类模型;然后对Landsat8 OLI和GF-1 WFV影像分别提取灰度共生矩阵纹理特征、Getis指数特征和Moran’I指数特征,并与其对应的多光谱影像进行组合得到包括原始多光谱影像在内的7种组合特征集,利用选出的最佳分类模型对特征集进行离散水体提取,对其精度检验结果进行对比。结果表明,对Landsat8 OLI和GF-1 WFV卫星的多光谱影像同时引入Getis指数特征和灰度共生矩阵纹理特征能够明显提高分类精度,Landsat8 OLI影像Kappa系数从0.815 7提高到0.922 3,总体精度从94.25%提高到97.50%;GF-1 WFV影像的Kappa系数从0.832 6提高到0.932 4,总体精度从94.75%提高到98.25%。综合可知,Getis指数和灰度共生矩阵同时作为新的特征波段引入到多光谱影像上,对于离散水体信息提取具有积极效果。     

基于中分辨率影像湿地离散水体提取研究——以新疆阿勒泰科克苏湿地为例

首先利用Landsat8 OLI和GF-1 WFV卫星的多光谱影像分别对新疆阿勒泰科克苏湿地的离散水体进行支持向量机模型分类和最大似然模型分类，以选出最佳的分类模型；然后对Landsat8 OLI和GF-1 WFV影像分别提取灰度共生矩阵纹理特征、Getis指数特征和Moran’I指数特征，并与其对应的多光谱影像进行组合得到包括原始多光谱影像在内的7种组合特征集，利用选出的最佳分类模型对特征集进行离散水体提取，对其精度检验结果进行对比。结果表明，对Landsat8 OLI和GF-1 WFV卫星的多光谱影像同时引入Getis指数特征和灰度共生矩阵纹理特征能够明显提高分类精度，Landsat8 OLI影像Kappa系数从0.815 7提高到0.922 3,总体精度从94.25%提高到97.50%;GF-1 WFV影像的Kappa系数从0.832 6提高到0.932 4,总体精度从94.75%提高到98.25%。综合可知，Getis指数和灰度共生矩阵同时作为新的特征波段引入到多光谱影像上，对于离散水体信息提取具有积极效果。     

基于高分二号影像结合纹理信息的茶园提取

为提高高分辨率遥感影像分类精度,针对高分二号影像发展一种综合利用遥感影像光谱和纹理信息的茶园种植区提取方法。该方法首先利用归一化植被指数(NDVI)和修正的归一化植被指数(MNDVI)构建新的光谱特征——差异归一化差分植被指数(DNDVI),通过灰度共生矩阵(GLCM)构建新的纹理特征——灰度共生纹理(GLCT),然后结合光谱和纹理特征运用支持向量机(SVM)的方法进行分类。试验采用2种方案(原始波段+光谱特征,原始波段+光谱特征+纹理特征)对影像进行分类,分类总体精度分别为79. 6%、89. 8%,Kappa系数分别为0. 659、0. 788。结果表明,结合纹理信息能明显地提高分类精度,并较好地实现对高分二号影像茶园种植区的分类提取。     

利用多时相特征的落叶松人工林分类

  目的  基于多时相遥感影像研究落叶松Larix gmelini人工林季相特性，采用多种分类方法提取落叶松人工林空间分布，以期得到适用落叶松人工林提取的手段和方法。  方法  利用多时相Landsat 8影像，在分析落叶松人工林季相和物候特性的基础上，综合森林资源二类调查成果和样地数据，分别采用最大似然法、支持向量机法、光谱角法和k最近邻法提取研究区的落叶松人工林信息，并进行精度验证。  结果  落叶松人工林具有明显的植被光谱特征和季相特性，在近红外波段各树种类别光谱差异最明显，秋季影像对落叶松人工林信息提取效果较好。利用多时相数据对落叶松人工林信息提取精度明显优于单时相数据的提取精度，多时相Landsat 8影像能使落叶松人工林分类精度达86%以上，其中光谱角法最好，精度为88.346 3%。  结论  利用多时相特征遥感影像进行落叶松人工林信息提取研究，有着一定的可行性和适用性，研究结果对大面积获取落叶松人工林的空间位置分布提取具有一定的参考价值。     

土地利用动态监测中多源影像融合方法的比较研究--以陕北黄土丘陵沟壑区为例

在陕北黄土丘陵沟壑区,采用单一传感器的遥感影像提取土地利用信息,存在着识别的土地利用类别少、某些类别混分现象较严重、分类结果的精度较低等问题。以TM多光谱数据和SPOT全色光谱数据的融合为例,提出了适宜于该地区的两种影像融合方法:主成分变换法和乘积运算法,并从影像的光谱质量、纹理信息和目视效果等方面对其进行了对比与评价。结果显示,主成分变换法为较理想的融合方法。以陕北无定河流域为实验样区的土地利用自动分类结果表明,该方法的应用使土地利用各类别的提取精度都有不同程度的提高;水体、水田和城镇用地等面积较小的类别分类正确率提高达到10%以上;坡耕地与林草地的混分明显减少,分类精度均提高了5%以上;分类总精度从82.0%提高到89.2%,取得了良好的分类效果。此研究对于遥感影像融合技术的评价与应用进行了有益的探索,同时为该地区的土地利用动态监测提供了关键技术。     

基于ERDAS的森林资源信息提取技术研究

以CBERSCCD影像为信息源,在ERDAS支持下进行监督分类,结合目视解译和实际地面调查进行解译精度分析。结果表明：研究区总的分类精度为73．75％,Kappa系数为0．66,其中主要研究对象荒漠灌木林地的分类精度为88．90％,达到分类精度要求,说明应用ERDAS中的监督分类模块对灌木林信息的提取是十分方便、快捷而又准确的。     

基于TM数据耕地面积提取方法研究

粮食作物的播种面积、产量等信息是国家制定粮食政策和经济计划的重要依据。以昔阳县为研究区域,主要应用TM数据,结合研究区土地利用现状图,基于光谱信息,提取了耕地和非耕地信息,最后利用最大似然法监督分类得出耕地面积为29242.1 hm2,分类结果精度达到93.3%。     

基于水稻特征波段的决策树分类研究

以滁州市为例,结合水稻物候的特征波段,选用反映水稻物候期时相的TM数据,并基于多特征波段,构建CART决策树分类提取水稻种植面积。结果表明,植被指数、湿度因子、绿度因子、纹理特征等多特征参与CART决策树分类能够提高总体精度。基于光谱信息、植被指数和纹理特征的决策树分类的总精度比以最大似然法进行的监督分类方法提高了6.942 1百分点,Kappa系数提高了0.110 4。合理选用作物物候期数据及其遥感影像的特征波段能够有效降低分类误差,为地形复杂地区获取作物种植面积提新的方法。     

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ETM~+的遥感影像信息提取研究

以沈阳市苏家屯区为试验区,对ETM+图像的光谱信息和纹理信息进行综合分析,以达到提高影像分类精度的目的.利用光谱信息提取水体、植被;采用基于灰度共生矩阵的纹理量的分类法,通过TM5波段提取灰度共生矩阵和灰度联合矩阵,计算并提取最能反映类别差异的纹理量值将光谱信息混淆的水田、旱田、居民地用分离,得到最终的分类结果.结果表明:将纹理特征应用于图像分类中可区分光谱混淆的地类,光谱与纹理特征结合得到的分类精度要高于单纯光谱的分类精度.     

山区林地多季相TM影像综合分类研究

为了提高陆地卫星TM数据在山区林地的分类精度,利用4个季节的帽儿山TM数据进行植被分类,并辅助以物候特征和地面GIS专题信息 采用由简单到复杂的信息提取过程,先利用基于光谱知识的林地提取模型提取林地边界,再用有监分类方法分别进行林地和非林地内部类型信息的提取,生成多季相综合分类图 分类精度比单时相提高了19 6%     

基于MODIS影像的决策树森林类型分类研究

基于MODIS 影像的多种特征信息,以吉林省汪清林业局为例,结合该地区的地形分布,在空间维上分析影像的纹理特征信息和地形指标信息,时间维上分析植被的生长规律和地表温度信息,统计分析植被的特征信息差异,利用决策树方法对该林区的森林类型进行分类,并对分类结果进行精度评价。结果表明,总体分类精度为87.80%,卡帕系数为0.851 0,其中,针叶林、阔叶林、混交林、和其他用地的分类精度均达到80%以上。在分类决策中,时间和空间上的多种数据特征信息的加入,可有效地提高植被类型的分类精度。该结果有助于更好的了解植被在时间和空间上的分布情况,为大区域尺度的森林动态信息监测提供更好的依据。     

RS与GIS支持下的苏锡常地区土地利用动态变化研究

以苏锡常地区为研究区域,选择19861、995年的Landsat TM以及2006年的ETM＋遥感图像为主要数据源,根据国家分类标准以及地区特征,利用人工解译和监督分类结合的方法提取苏锡常地区土地利用类型信息,采用GIS空间分析方法和数理统计方法对研究区土地利用动态变化进行定量分析。结果表明,研究期内苏锡常地区土地利用类型变化主要表现为耕地的大幅减少和城镇村及工矿用地的明显增加,综合土地变化速度为0.68%。     

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。