基于非线性降维时序遥感影像的作物分类

当前基于时序遥感数据的作物分类方法大都需要较多专家知识及人工干预,难以自动化,也难以移植到其他地区。将光谱降维技术用于时序遥感影像分析可以很好地解决这一问题。其中,非线性降维方法已经成功应用于高光谱数据,并且获得了比线性降维方法更好的结果。但是,直接将非线性降维方法用于时序遥感影像无法充分利用其时相维度的信息。该文改进了一种非线性降维算法——Laplacian Eigenmaps(LE)用于时序遥感影像的作物分类,该方法更加关注相同时相下不同作物生长季的物候特征差异,而不再仅依赖于整个生长季的物候曲线轮廓。改进的LE算法被应用于美国伊利诺伊州覆盖作物全生长季的Landsat 8时间序列影像。降维后保留的波段结合随机森林分类器基于美国农业部Cropland Data Layer(CDL)提供的训练数据完成了一系列的分类试验,并与传统插值未降维的方法进行对比。试验结果表明,改进的LE降维方法完成了更高的整体及各个类别的分类精度,其中整体分类精度达到85.37%,该方法作为一种自动化的方法,不需要人工干预,可直接移植到其他研究区,并且只需要较少的训练样本就可以完成一个较高的分类精度,为日后不同尺度的作物识别和提取研究提供了有效的方法。  

1988-2018年黄河内蒙古段河道边界演变特征及影响因素

[目的] 获取河道边界演变特征，为黄河内蒙古段的堤岸防护建设提供重要的理论依据。[方法] 基于1988—2018年期间7期Landsat卫星影像，利用修正的归一化水指数（MNDWI），对黄河内蒙古段7期的河道边界信息进行提取，并计算不同时期河道摆动面积、最大摆动面积、摆动方向等指标，分析近30 a河道的时空变化特征。[结果] 黄河内蒙古段在上游巴彦高勒—三湖河口和三湖河口—包头弯道区域曲率较大的河段摆动较严重，整体呈现向右岸迁移的趋势。河道摆动的时空差异受河床物质组成、水动力条件、水利工程、水土保持工程等人类活动因素的综合影响。[结论] 黄河内蒙古段的堤岸防护建设重点应集中在巴彦高勒—三湖河口全段以及三湖河口—包头弯道曲率较大的河段。