基于高空间分辨率时间序列影像的对象级侵占林地图斑快速检测

  目的  为掌握森林资源动态变化情况，及时、快速、准确地发现侵占林地地块，并解决主流遥感变化检测方法对数据源和时相一致性要求高、人工干预多、过程繁琐等应用瓶颈，采用一种基于高空间分辨率时间序列影像的多尺度对象级分割和变化提取方法，对主流方法的分类和检测两个过程进行了融合和简化。  方法  以陕西省白水县为研究区，采用GF-1和ZY-3卫星数据源，将前后两期遥感影像波段拆分和重组形成时间序列影像，对时间序列影像进行多尺度面向对象的分割，通过分割结果的光谱变化值统计学抽样判断临界点并制定提取阈值，再利用NDVI变化值对结果进行优化。  结果  以人工目视解译结果作为参照，该方法的检测精度达86.2%。在成功检出的侵占林地图斑中，形状吻合较好或基本吻合的图斑占48.8%。  结论  该方法能够实现侵占林地图斑的快速检测，在检测效率、精度和适应性方面可满足大范围、多时相、混合数据源森林资源监测工作的实际应用需要。      

一年一季农作物遥感分类的时效性分析

【目的】基于遥感影像的作物分类研究是提取作物种植面积和长势分析及产量估测的基础,也是推动现代化农业快速发展的动力。研究结果可为农业等相关部门掌握农情,进行宏观调控提供依据。目前,农业遥感研究主要集中于中低分辨率遥感影像,影响植被信息提取的精度,应用高分辨率多时相遥感影像和选择最优分类方法可以提高植被信息提取精度。明确农作物遥感分类的时效性与最优分类方法,为快速、准确地获取作物空间分布数据和农情定量遥感监测提供依据。【方法】基于黑龙江省虎林市2014年5—10月覆盖完整生长期的20幅遥感影像,构建16 m分辨率NDVI时间序列曲线,建立决策树分类模型,通过分类影像进行系列阈值分割,并结合辅助背景数据及专家知识,成功提取虎林市土地利用覆被信息;利用20幅影像依次波段合成的方式进行作物分类,明确最优时相;将提取的耕地范围作为作物分类规则,并与未提取耕地范围的作物分类结果进行比较;同时通过最大似然法、马氏距离法、神经网络法、最小距离法、支持向量机、波谱角分类法、主成分分析法多种分类方法进行作物分类;利用农业保险投保地块数据进行精度验证。【结果】(1)7月初、7月末到8月初、9月末是研究区一年一季作物遥感分类的3个关键时相;(2)决策树分类方法在提取土地利用覆被信息的结果中精度最高,总体精度90.24%,Kappa系数0.87;(3)6月初与7月初2幅影像结合采用最大似然法对作物进行分类的总体精度高达94.01%,Kappa系数为0.79,6月初与7月初的影像结合,可以解决作物分类的时效性;(4)结合9月21日的影像,总体精度进一步提高,大豆分类精度明显提高,最终确定最大似然法为最优作物分类方法。【结论】通过遥感数据能实现在7月上旬对作物进行精准分类,拓展了遥感数据在农业领域的应用价值,对一年一季地区作物快速分类与农情定量遥感监测有重要意义。     

基于GF-1与Landsat8 OLI影像的作物种植结构提取——以新疆阿克苏地区为例

作物种植结构监测和估产是精准农业遥感应用的重点领域,其研究对于指导作物种植结构和制定农业政策具有重要意义。本文以新疆阿克苏地区为研究区,以2016年多时相Landsat8 OLI和GF-1影像为数据源,基于物候信息、时相特征、积温和光谱特征确定农作物识别关键时期和特征参数,构建决策树分类模型,开展作物种植结构监测研究。结果表明:多源与多时相遥感数据可以反映不同农作物的季相特征,研究中所构建的决策树分类模型能够在大区域范围内高精度地实现作物分类,总体精度达83%,Kappa系数为0.77。与统计数据对比,棉花面积精度在85%以上,玉米为81%,小麦为80%以上,水稻达80%以上。因此,利用Landsat 8和GF-1影像在大区域提取农作种植结构是可行的,为今后遥感在农业上的应用提供一个广阔前景。     

运用植被指数时序特征对落叶松人工林分类

为探究植被指数时序特征是否有利于落叶松人工林提取,以孟家岗林场为研究试验区域,根据落叶松人工林季相和物候特征,利用Landsat8OLI影像数据提取研究区内5种植被的归一化植被指数(I NDV)、差值植被指数(I DV)、比值植被指数(I RV)、增强型植被指数(I EV),构建相应的植被指数时序特征。采用最大似然和随机森林两种方法对单一时相影像和加入植被指数时序特征的影像进行对比试验。结果表明:影像中加入植被指数时序特征后,最大似然算法的分类总体精度为89.53%,Kappa系数为0.87,比单一时序特征的影像分类精度提高了13.35%;随机森林算法的森林类型分类总体精度为93.22%,Kappa系数为0.92,比单一时序特征的影像分类精度提高了19.8%。因此,加入植被指数时序特征后能得到更高的落叶松人工林提取精度。     

基于Landsat 8 OLI辅助的亚米级遥感影像树种识别

为研究高空间分辨率遥感影像与多光谱遥感影像协同进行面向对象树种识别的有效性,本研究以QuickBird高空间分辨率(全色0.61 m)和Landsat 8 OLI(30 m)遥感影像为基础数据,在分类的过程中采用2种分割方案(有Landsat 8 OLI遥感影像辅助的QuickBird遥感影像分割和无Landsat 8 OLI遥感影像辅助的QuickBird遥感影像分割)进行多尺度分割,对2种分割方案进行比较。基于QuickBird遥感影像和Landsat 8 OLI遥感影像提取光谱、纹理、空间3方面68种分类特征,应用最邻近分类法和支持向量机分类方法进行面向对象树种分类,采用相同的分类系统、统一的分割尺度以及同一套验证样本,利用Kappa系数、总精度、生产者精度和用户精度4个评价指标进行精度评价。结果表明:单独使用QuickBird高空间分辨率遥感影像的分割结果优于QuickBird高空间分辨率遥感影像与Landsat 8 OLI遥感影像协同分割的结果,最优分割阈值与合并阈值分别为25和90。在最优分割结果的基础上,多光谱Landsat 8 OLI遥感影像与QuickBird高空间分辨率遥感影像协同进行面向对象分类,最邻近分类法和支持向量机分类方法的分类总精度分别为85.35%(Kappa=0.701 3)和88.12%(Kappa=0.853 6);单独使用QuickBird高空间分辨率遥感影像进行面向对象分类,2种方法的分类总精度分别为79.67%(Kappa=0.693 9)和83.33%(Kappa=0.792 5)。QuickBird遥感影像在Landsat 8 OLI遥感影像辅助下,分类结果的地物边界更加清晰,总体精度及主要树种识别精度均得到了提高。研究成果应用在实地森林调查与区划时可有效缩短调査时间、减少调查成本、降低劳动强度、提高成果质量。      

基于多时相影像植被指数变化特征的作物遥感分类

高分一号GF1/WFV遥感影像具有较高的时间和空间分辨率,利用多时相影像开展农作物分类调查具有明显优势。以安徽省颍上县为研究区域,利用2017年5月至9月共6景多时相GF-1/WFV卫星遥感影像数据对主要农作物的分类识别提取。首先,通过分析研究区主要农作物的典型植被指数NDVI、EVI和WDRVI时序变化特征,明析了不同作物在各时相对不同VI的响应特征;其次,基于作物在不同时相的敏感VI变化响应,构建了决策树分层分类模型,成功提取了研究区玉米、水稻、大豆和甘薯四种主要作物种植空间分布情况。结果表明:总体精度达到90.9%,Kappa系数为0.895。同时,采用最大似然法、支持向量机对研究区作物进行分类,通过分类效果对比发现,最大似然法最差,支持向量机次之,决策树分类方法最佳。研究表明:利用多时相时间序列的遥感影像数据,结合作物植被指数特征,采用决策树分类方法可以有效提高作物分类的精度。     

基于随机森林的水稻信息提取研究

以重庆市永川区朱沱镇Sentinel-2多光谱影像为例,构建随机森林分类模型,分别以单时相和多时相特征变量集为变量提取水稻空间分布,并对水稻对不同波谱特征集的响应程度及提取精度进行分析。分类结果显示,研究区水稻分布相对较为分散,且地块特征较为复杂,与区域典型地貌基本相适应;处于分蘖期的水稻稻田比处于灌浆期的稻田更有区分特征,利用多时相数据能够有效提高提取精度;通过传统的最大似然法、光谱角分类器提取地物精度有限,而基于机器智能分类的随机森林模型提取方法提取结果总体精度90%以上,Kappa系数达到0.80以上,可为西南山地地区作物信息提取提供参考。     

基于机载LiDAR的高郁闭度华北落叶松林单木识别

  目的  高郁闭度华北落叶松林Larix principis-rupprechtii林木树冠交叉重叠,传统的基于高分辨影像的单木识别方法识别精度不高。利用机载LiDAR三维点云数据可提高高郁闭度华北落叶松林的单木识别精度。  方法  在点云数据预处理基础上,提出基于点云空间特征的高斯核函数改进的均值漂移单木位置识别方法(MSP),比较并分析MSP法与基于点云空间特征的区域生长点云分割方法(RGP)、基于冠层高度模型的局部最大值单木位置识别方法(LMC)和基于冠层模型的多尺度分割单木位置识别方法(MSC)的单木识别效果。  结果  4种方法单木位置识别精度从大到小依次为MSP (89.30%)、LMC (85.60%)、RGP (77.50%)和MSC (70.00%),MSP的漏分误差和错分误差最小,分别为8.7%和8.0%,平均单木冠幅提取精度为90.18%。  结论  提出的MSP法对高郁闭度华北落叶松林单木位置识别具有较好的适用性,利用机载LiDAR可为提取华北落叶松林森林结构参数提供新的途径。图3表3参28     

基于随机森林法的农作物高光谱遥感识别

  目的  不同农作物种类光谱差异小，通过探测众多窄波段范围的细微差别，提取区分不同农作物的特征波段，是目前实现农作物高光谱遥感识别的重要途径。如何提取区分不同农作物的特征波段，进而实现农作物的精确识别是一个挑战。近来出现的随机森林方法在多变量目标的分类识别方法展现了优势，为解决这一难题提供了一个新手段。  方法  利用随机森林法与传统方法分析杭州地区8种典型农作物的反射光谱，提取特征波段并进行分类，对比不同方法的识别效果。  结果  不同作物的反射光谱及其一阶微分、二阶微分、倒数的对数、去包络线法所提取的特征波段只能区分部分作物；随机森林法无需对反射光谱预处理，直接对全波段反射光谱数据处理，不仅筛选出了区分不同作物的特征波段，且运用所选择的波段对作物进行随机森林分类的效果也是最优的。  结论  随机森林法选择的波段（550、2 490、370、770、560、380、540、530、570、350 nm）不仅能区分不同作物，还能反映农作物生化属性的不同，使得用于分类的波段及分类方法体现了不同作物间物化性质的不同，在展现高光谱遥感识别农作物优势的同时，也为大面积农作物遥感精细分类提供借鉴。     

参数优选支持的光学与SAR数据森林地上生物量反演研究

  目的  森林是整个陆地碳循环系统中最大的有机碳贮库，准确地估测森林地上生物量影响着全球碳源与碳储量的分析与评价。本文旨在评价利用Landsat8 OLI、高分一号光学数据、ALOS-1 PALSAR-1SAR 3组不同源遥感数据估测森林AGB的潜力，进而剖析光学数据和SAR数据在估测森林AGB方面的差异。  方法  首先对Landsat8 OLI、高分一号光学数据、ALOS-1 PALSAR-1SAR数据分别提取波段比值、植被指数、纹理信息，对ALOS-1 PALSAR-1SAR数据同时提取极化分解信息；然后，利用随机森林算法对不同数据提取的特征参数进行重要性排序，选择排序靠前的特征进行建模；最后，利用KNN-FIFS算法分析不同特征组合，对4组数据建立4个模型估测森林AGB，并使用留一交叉验证法对4个模型估测森林AGB值进行精度评价。  结果  使用植被因子、波段比值、纹理因子、极化分解信息4种特征参数分别对3组数据进行建模估测森林AGB，基于Landsat8 OLI数据反演森林AGB的精度评价结果为R2 = 0.50，RMSE = 33.34 t/hm2；基于高分一号数据估测精度为R2 = 0.36，RMSE = 37.60 t/hm2；基于PALSAR纹理特征估测精度为R2 = 0.45，RMSE = 35.40 t/hm2；基于PALSAR全极化分解信息估测精度为R2 = 0.63，RMSE = 28.84 t/hm2。  结论  参数提取方法相同时，即基于植被因子、波段比值、纹理信息3种特征参数估测森林AGB，其光学数据和SAR数据的反演潜力基本一致；参数提取方法不同时，即SAR数据加入极化分解信息估测森林AGB，与光学数据相比，SAR数据对森林AGB的反演潜力较好。      

基于无人机影像的高郁闭度杉木纯林树冠参数提取

  目的  冠幅是树冠结构的重要特征因子，直接影响树木的生产力和生命力，郁闭度是反映森林冠层结构与密度以及评价森林经营管理采伐强度的重要指标之一。利用无人机可以云下飞行，易于获取图像，精度高，低成本等优势，研究无人机影像上提取树冠参数的方法，使无人机影像提取林木树冠参数的操作系统化，实现精准高效的森林资源清查和监测。  方法  以福建将乐林场杉木人工纯林为研究对象，采用四旋翼无人机影像为数据源，基于面向对象分类的方法，将杉木纯林的树冠参数从无人机影像中提取出来。面向对象分类的方法需要先利用ESP工具选取最优分割尺度，然后根据影像的分割结果将树冠对象聚为一类，进而统计每个树冠对象栅格像素个数计算出树冠冠幅面积以及林分郁闭度。  结果  面向对象分类有效地对高郁闭度林分进行了树冠的提取。在分割尺度为70时，单木树冠分割效果最好，树冠被单独分割出来，但也存在一定的过分割以及未分割的问题，以至于部分单木的丢失。分割结束后，对分割对象进行特征空间的优化，选取适当的分类特征，最终将研究区分为树冠和林隙两类。通过统计每个对象栅格点数，计算得出的林分因子包括林分郁闭度，树冠面积。以地面实测数据作为参考，冠幅面积提取精度为0.829 1，林分郁闭度测量精度为0.973 1。  结论  研究结果表明，基于无人机高分辨率影像的树冠参数提取在高郁闭度林分同样适用，能有效提高森林资源调查的效率并且能够满足森林资源调查的精度。      

基于自注意力卷积网络的遥感图像分类

  目的  遥感图像分类技术在森林资源调查、生态工程规划以及森林病虫害防控等林业监测业务中,扮演着至关重要的角色。通过引入自注意力模块增强卷积网络对遥感图像的特征刻画能力,以期提高遥感图像的分类效果。  方法  该文提出了一种融合自注意力机制和残差卷积网络的遥感图像分类方法,首先利用卷积神经网络提取丰富的深度纹理语义特征,然后在卷积网络的最后3个瓶颈层嵌入多头自注意力模块,挖掘遥感图像复杂的全局结构信息。嵌入自注意力模块的卷积分类网络,能够有效提升遥感图像的分类精确度。该研究使用RSSCN7、EuroSAT与PatternNet 3个公开的遥感图像数据集,基于Pytorch深度学习库训练与测试该方法,并增加与已有分类框架算法精度和性能的对比试验。同时,使用不同批次、不同数量大小的数据训练改进研究提出的方法,并测试分类效果。  结果  试验得出,该研究提出的方法在3个遥感分类数据集上的平均识别率分别达到了91.30%、97.88%和97.37%,其中在前两个数据集上较现有的基于深度卷积网络的算法分别提升了2.26%和3.73%。同时,该算法的总参数量为2.08 × 107,较现有参数量最低的方法减少了5.2 × 106。  结论  相比已有的遥感图像分类框架,该研究提出的方法能够在图形处理器（GPU）加速的环境中,取得更为准确的分类效果。同时有效减少了模型的参数量,提高了算法执行的效率,便于后续的实际应用部署。      

高分1号数据用于云南文山三七种植信息提取

  目的  云南文山三七Panax notoginseng作为经济价值较高的中草药，其产量多少与价格波动之间存在着较紧密的联系，实时准确地掌握三七种植面积，对于当地政府相关管理部门科学指导三七种植规模和确定价格等宏观调控具有重要意义。  方法  以文山州4个三七主产县为研究区域，基于国产16 m分辨率的高分1号（GF-1）开源影像，根据三七的生长环境特点对专家决策树模型进行改进，并通过决策树分类法提取三七的荫棚图斑。在对三七荫棚识别可靠度和面积提取精度评价中，采用了谷歌影像代替实地调绘和以目视解译结果作为图斑面积基准的方法。  结果  决策树分类成果和目视解译提取的图斑判定正确率分别为87%和99%；专家决策树分类提取的成果整体面积精度为80%。  结论  与传统基于高分辨率商业影像采用目视解译的人工勾绘图斑方法相比，基于GF-1影像的三七面积提取所采用的方法能够在保证一定精度的条件下，以较快速度开展文山三七种植资源的调查，为当地特色农产品种植的科学监管与价值估算提供基础数据与有效技术支持。     

基于遥感的高山松连清固定样地地上生物量估测模型构建

  目的  研究利用遥感方法构建高山松固定样地地上生物量估测的参数模型，可以在今后前期样地的基础上直接快速、准确地估测生物量，或者开展少量的外业调查即可获取地上生物量。  方法  基于遥感因子与样地地上生物量变化量和线性混合模型提高生物量估测精度，以香格里拉市1987、1992、1997、2002、2007、2012、2017年7期国家森林资源清查固定样地和对应年份Landsat TM、OLI的Level-1数据为基础，首先对遥感数据进行预处理:包括辐射定标、大气校正、几何校正和地形校正，提取原始波段、比值因子、植被指数、图像增强信息、纹理指数、混合像元分解后的丰度、叶面积指数，计算5 ~ 30年间隔样地对应的遥感因子变化值。根据森林资源二类调查的高山松分布特征，选择地形因子作为线性混合模型的固定和随机效应，采用多元线性回归、非线性回归、地理加权回归、线性混合模型构建高山松地上生物量估测的静态模型，基于遥感光谱信息变化量构建了有树高和无树高参与的动态模型。最后对不同的建模方法和验证结果进行对比分析，选择最优结果作为估测模型并验证。  结果  （1）分析静态数据建模和验证的结果，采用样地号为固定因子、坡度等级为随机因子的线性混合模型的拟合R2最高，为0.75；但利用训练数据集和2017年数据验证，其精度都较低。（2）分析变化量数据建模和验证的结果，采用样地号为固定因子、坡度等级为随机因子、遥感因子变化量为自变量的线性混合模型拟合R2最高，为0.70，预测精度P值为（68.86 ± 11.93）%；增加平均树高变化量，拟合R2最高为0.79，预测P值为（73.39 ± 6.18）%。（3）无论是有、还是无树高参与的变化量模型其拟合和预测精度都达到80%，其预测精度达到了非参数模型预测精度。  结论  基于变化量的估测模型的拟合和预测精度较静态模型有所提高；综合遥感因子、地形因子构建的高山松地上生物量估测线性混合模型，其精度有较大提高；采用遥感因子变化量构建的高山松地上生物量估测模型，有效弥补了静态光学遥感数据估测生物量的不足，经检验可用于其他年期的估测。      

大理苍山东西坡植被的垂直分布格局

  目的  分析云南省大理苍山东西坡植被的垂直分布格局变化特征,为有效保护苍山生态环境和物种多样性提供参考依据。  方法  以大理苍山为研究区域,基于高分二号(GF-2)高分辨率遥感影像,结合大理苍山完整的山地植被垂直地带性分布规律,辅以纹理特征和数字高程模型(DEM)数据,采用面向对象的多层次图像分割法,通过构建地形约束因子参与分类过程,准确选择样本,高精度提取研究区域的植被信息,并分析苍山东西坡植被的垂直分布格局。  结果  ①引入辅助信息的面向对象分类法提取的苍山各植被类型连续且效果好,分类总体精度为95.3%,Kappa系数为0.946 6。②苍山东西坡现状植被垂直分布格局明显,各自具有6个垂直分布带,并随着海拔高程的增大,植被分布类型趋同性增大,但东西坡垂直带谱内的优势植被类型相比也存在部分差异。  结论  相较于传统主观性强的分类方法,引入垂直带谱信息的地形约束因子进行分类,可以有效地提高山地植被分类的精度。基于面向对象的多层次分割法适用于苍山植被信息的精确提取。图5表3参20     

土地利用分类中OLI影像合成最佳波段组合研究

为了将Landsat8_OLI遥感影像应用于土地利用分类中,以新疆维吾尔自治区阿拉尔市Landsat8_OLI遥感影像为试验数据,在对试验数据进行光谱特征分析的基础上,采用最佳指数(OIF)法对Landsat8_OLI遥感影像合成最佳波段组合进行了研究。结果表明,Landsat8_OLI数据各波段中,Band5包含的地物信息最丰富;Landsat8_OLI最佳波段组合为OLI457,其结果具有较好的目视效果。