基于RF算法优选多时相特征的冬小麦空间分布自动解译

为探讨如何利用遥感影像自动解译技术,实现冬小麦种植情况统计调查、提高提取精度,选择冬小麦关键生育期6个时相的高分二号遥感影像数据,分别从6个时相的近红外灰度(NIR)、红波段灰度(R)、绿波段灰度(G)、蓝波段灰度(B)、比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI) 6个特征中优选出对冬小麦面积提取最敏感的1个特征作为输入变量,每个时相选择1个特征,6个时相共选出6个特征作为输入变量,利用随机森林算法构建模型,提取冬小麦空间分布特征。选择研究区不同长势、不同种植品种的地块样本构建训练集,利用多时相特征构建模型,并将模型推广应用于整个大厂回族自治县,得到大厂回族自治县冬小麦的空间分布情况。通过与统计结果对比分析,经过多时相特征优选构建的模型对冬小麦的识别精度接近90%。经过样本优化和后期处理仍可提升精度,此方法能在保证提取精度的前提下对冬小麦进行快速提取,提高相应的工作效率。     

基于连续小波变换定量反演冬小麦叶片含水量研究

为了解连续小波转换对利用冬小麦冠层高光谱数据反演叶片含水量精度的提高效果,以河北省衡水市安平县为研究区,基于野外高光谱数据,提取、筛选其光谱特征敏感波段,应用光谱指数、连续小波变换进行光谱处理,并采用偏最小二乘法构建冬小麦叶片含水量的定量反演模型。结果表明,连续小波变换可明显凸显冬小麦冠层光谱特征,提升其对叶片含水量的敏感性。在连续小波变换下,基于1尺度构建的冬小麦叶片含水量的反演模型为最优模型,模型的决定系数(r~2)和RMSE分别为0.756和0.994%,独立样本验证时r~2和RMSE分别为0.766和1.713%,说明反演模型的拟合效果和预测精度均较高。因此,利用连续小波变换可将冠层光谱信息进行二次分配,能有效将有益信息与噪声信息进行分离,提升光谱信息对冬小麦叶片水含量的敏感性,增强冬小麦叶片水含量的预测能力与稳定性。     

基于面向对象的设施蔬菜高分遥感影像提取

以河北省廊坊市香河县五百户镇为研究区,综合利用高分二号(GF-2)遥感影像的光谱、纹理特征,并结合边缘检测、阈值分割、数学形态学算法,设计了面向对象的多特征融合设施蔬菜面积提取方法。首先对影像进行增强处理,结合影像中光谱和纹理特征剔除建筑物和道路干扰。然后采用阈值分割算法将边缘检测后的"噪声"进行删除,并使用数学形态学方法提高影像分割效率。最后对于一些难以去除的"噪声"采用面积(Ar)、周长(Per)、圆形度(Rd)、长宽比(Pwl)、矩形比(Pr)这5个形状特征参数进行剔除,实现利用高分遥感影像提取设施蔬菜面积。精度验证结果表明,该方法在试验区野外核查的精度为86.02%,随机样本点的总体分类精度为84.5%,Kappa系数为83.1%。     

利用模拟宽波段数据定量反演关中平原土壤有机质含量研究

[目的]以陕西杨凌示范区耕层土壤为对象,通过采集、测定耕层土壤的有机质含量,并结合野外相应高光谱数据和光谱响应函数,利用模拟宽波段数据估测土壤有机质含量。[方法]通过分析土壤有机质含量与光谱间的内在关系,筛选敏感波段,构建估测土壤有机质含量模型;以宽波段波段响应函数、土壤高光谱数据为基础,通过模拟宽波段数据,构建估测土壤有机质含量模型;通过高光谱与模拟宽波段数据的对比分析,研究基于宽波段遥感数据定量估测土壤有机质含量的可行性。[结果]基于宽波段数据估测土壤有机质的精度相对较高。[结论]利用宽波段数据估测土壤土壤有机质含量具有可行性,2%并非利用光谱数据估测土壤有机质含量的下限。     

基于可变形全卷积神经网络的冬小麦自动解译研究

以高分二号遥感影像为研究对象进行冬小麦多元特征的提取,在U-Net模型基础上进行改进,将一种可变形全卷积神经网络(DFCNN)模型引入到遥感影像自动解译领域。为提高网络模型对几何变化特征的提取能力,引入可变形卷积的思想,将可训练的二维偏移量加入到网络中的每个卷积层前,使卷积产生形变,并获得对象级语义信息,从而增强了模型对不同尺寸及空间分布的冬小麦特征的表达。使用DFCNN模型对数据集进行训练及微调,得到最优的网络模型,其像素精度为98.1%,解译时间为0.630 s。采用FCNN模型、U-Net模型及RF算法得到的冬小麦自动解译像素精度分别为89.3%、93.9%、90.0%,说明基于DFCNN模型的冬小麦自动解译精度相对较高,且对复杂的几何变化特征有较好的表达,具有较好的泛化能力。