基于YCbCr颜色空间和Fisher判别分析的棉花图像分割研究

棉花的分割是采棉机器人研究的关键技术。本文分别在HSV、HIS和YCbCr颜色空间下，首先根据棉花的颜色信息与背景颜色信息的差距，对样本图像中的各个对象(棉絮、棉枝、土壤等)分类; 其次根据分类结果分别提取各类在各颜色空间下的样本像素值; 再根据类间离散度最大和类内离散度最小的准则计算出Fisher判别向量和各类的质心; 最后按照像素值离各质心最近的准则进行图像分割。结果表明, 在YCbCr颜色空间下产生的分割噪声最小，选取此颜色空间，采用贴标签的方法自适应去噪。实验仿真表明，本方法可有效避免阳光直射和阴影的干扰，对各种情况都能准确分割，分割准确率达90.44%。     

新疆阜康荒漠植被指数特征和时空过程分析

研究天山北坡典型荒漠区草地植被覆盖变化,对于荒漠区草畜平衡及畜牧业可持续发展具有重要现实意义.采用1990,1999和2008年同时相TM/ETM+遥感影像,经辐射校正和几何校正后,基于荒漠植被指数特征和垂直地带性特征,进行了专家知识决策树分类,研究了阜康市典型荒漠草地、农田等地物近20年间的归一化植被指数(NDVI)和面积变化特征.结果表明,1)经辐射校正后的NDVI与实际地物情况更接近,大致呈高山草甸＞农田＞温性草甸＞平原荒漠＞山前荒漠的规律；2)近20年间农区面积大量占用平原荒漠草地和山前荒漠,新增农田面积296.3 km2,是1990年耕地总面积的1.54倍；3)高山冰盖消融随即转变成为高山草甸类型的趋势明显,20年间减少冰雪区74.7 km2,是1990年冰雪区总面积的0.345倍,这也印证了近20年来全球变暖的说法.     

基于3S的新疆阜康典型草地产草量及草畜平衡分析

以西北干旱半干旱地区典型代表城市——新疆阜康市为例,根据遥感影像、气象资料、年鉴和前人研究结果,利用遥感分类结果和产量估测模型计算了1990年、1999年和2008年的草地地上生物量,并结合牲畜数量计算了各年份的草畜平衡状态。结果表明,1) 近20年研究区草地总面积和总产量均呈现持续下降的趋势,至2008年,牧草总产量较1990年减少了4.66%;2)1949－2008年,随着研究区年末牲畜存栏数的增加,1990年、1999年和2008年的可利用牧草总储量分别为3.77×105、3.64×105和3.63×105 t,这3年的草畜平衡状态为1990年和2008年分别欠载22.81%和4.91%,而1999年超载9.67%。结合研究区遥感分类图片、气候变化和牲畜存栏量分析可知,1990－2008年研究区农业开垦侵占草地导致草地地上生物量减少,加之年末牲畜存栏量的增加,单位面积草地载畜量压力加大,直至2005年前后实施退牧还草项目后,载畜量压力才得以缓解。草地生态和畜牧业要实现双赢发展,必须加大对草地生产力和牧区生产经营方式的实时监控力度。     

新疆典型荒漠草地的高光谱特征提取和分析研究

 本研究以新疆阜康地区的典型荒漠植被为对象，通过微分和Ｓａｖｉｔｚｋｙ-Ｇｏｌａｙ平滑滤波处理，从野外高光谱仪采集的高光谱谱线中，提取了典型荒漠植被的高光谱特征（红边、绿峰、红谷），结果显示，荒漠植被虽然也具有红边和绿峰等吸收特征，但是枝叶稀疏、覆盖度较低的荒漠植被高光谱受下垫面影响，不具有明显绿峰，红边特征也随着植被盖度的降低而减弱；由于荒漠植被１０月份进入凋落枯萎时期，其光谱反射率受土壤光谱干扰而数值偏大，红边位置较５月份呈现出“红移”的规律，ＮＤＶＩ和ＲＶＩ指数也呈现出１０月份低于５月份的现象；不同草地类型、不同季相的荒漠植被，其红边、绿峰、红谷特征和植被指数均具有显著差异，但是ＮＤＶＩ和ＲＶＩ具有较高的数据相关性。新疆典型荒漠草地的光谱特征提取和分析研究不但丰富了高光谱信息挖掘手段，还为基于高光谱信息的草地类型分类研究提供了数据基础和科学依据。     

基于决策树的典型荒漠草地遥感分类策略

【目的】在遥感影像和地形图基础上对干旱半干旱地区天然荒漠草地进行分类,旨在为干旱半干旱地区草地分类及监测提供参考。【方法】采用基于决策树的天然草地分类方法,以天山北坡新疆阜康地区的TM遥感影像(2010-09-24)多光谱波段特征为主要分类变量,结合研究区数字高程模型(DEM),辅以影像目视解译结果,构建了对天然荒漠地区草地进行分类的决策树分类模型,对研究区主要地物类型进行了分类,并对分类精度进行了评价。【结果】综合考虑了遥感图像植被指数(NDVI)特征、DEM特征的分类策略,可以忽略山区的地形影响,简化分类过程,提高分类精度;与传统的非监督分类精度评价结果相比,基于专家知识的分类方法中总分类精度提高了37.4%,Kappa系数提高了78%,错分误差和漏分误差大幅减小;调整NDVI和DEM阈值可以使分类结果更加精准,模型适用区域更加广阔。【结论】基于决策树的典型荒漠草地遥感分类模型适用于荒漠区天然草地类型的提取与划分,可以提高利用遥感图像进行荒漠草地类型分类的精度。