基于极化分解和集成学习的PolSAR影像分类

为实现Pol SAR数据极化信息的充分利用,以进一步改善分类效果,该研究提出了一种基于极化分解和集成学习的Pol SAR影像分类方法。该方法首先利用多种极化分解方法从Pol SAR影像中提取极化参数;将提取的极化参数组合成一幅多通道影像;然后对多通道影像进行分割和特征提取,分别提取出各目标极化分解方法所对应的特征;并进行特征选择和分类,得到各目标极化分解方法的分类结果;最后利用集成学习技术对各分类结果进行集成。该研究以吉林省长春市部分区域为研究区,Radarsat2影像为数据源,将提出的方法应用于土地覆被分类中,取得了较好的分类效果,总体精度和Kappa系数分别达到了92.49%和0.90。此外,该研究还将提出方法与其他基于多种极化分解的分类方法进行比较,对比方法的总体精度和Kappa系数分别为90.74%和0.88,比提出方法分别低1.75%和0.02,对比结果进一步证明了提出方法的优越性。     

全极化SAR图像的煤矿区土地覆盖信息分层提取方法研究

为弥补光学遥感在煤矿区资源与生态环境监测中应用的不足, 研究应用全极化SAR图像有效提取煤矿区土地覆盖信息的方法具有重要意义。针对全极化SAR图像极化信息丰富、斑点噪声多、局部异质性大等特点, 提出采用面向对象的影像分类方法对其进行分层土地覆盖信息提取。以徐州市西南部的煤矿区为研究区, 选取Radarsat-2的全极化SAR图像, 分析了研究区内全极化SAR图像中典型地物的灰度特征, 提出面向对象分类方法所涉及的最优分割尺度选择法, 给出全极化SAR图像分割对象后向散射特征的计算方法。对研究区的SAR图像进行试验, 首先对SAR图像进行多尺度分割, 选择各土地覆盖类型的最优分割尺度, 然后在该尺度下计算出土地覆盖类型的后向散射特征指数, 最后采用模糊逻辑分类法分层提取出研究区内的土地覆盖信息。结果表明: 在适于各土地覆盖类型提取的最优分割尺度下, 充分利用分割对象的灰度、形状、纹理以及类间相关特征, 并综合应用隶属函数法和最邻近分类法, 能有效地提取煤矿区的农田、道路、塌陷地、建筑物、山林这5类土地覆盖信息。与最大似然分类法相比, 该方法能够较好地消除"椒盐现象", 各种土地覆盖类型的提取精度都有所提高, 其总体分类精度可提高38.3%。     

基于时空滤波Sentinel-1时序数据的田块尺度岭南作物分布提取

为解决岭南地区作物制图中光学影像时空覆盖缺失以及作物种植结构复杂导致不确定性高等问题,以满足对高精度作物制图日益迫切的应用需求。该研究提出了一种基于Sentinel-1的双极化时间序列和作物物候信息建立时空维度典型物候特征的作物分类方法,选择广州市南沙区为试验区,通过XGBoost机器学习算法,实现了田块尺度下的不同作物类型的准确识别及种植面积的精细提取。结果表明：1）相比像素时序特征分类结果,经过雷达时空滤波后的田块时序特征分类方法不仅能有效抑制合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）影像斑点噪声产生,而且总体分类精度和Kappa系数分别提高了12.5个百分点、0.19;2）与仅基于Sentinel-1(VV+VH)时空滤波后的全年时序特征分类方法相比,在分类过程中添加物候特征变量的方法表现出更高的精度,Kappa系数可达0.91,甘蔗和香蕉播种面积提取精度分别达到82.04%和71.01%。研究结果表明中高分辨率SAR影像（10 m×10 m）时间序列结合XGBoost算法和雷达数据时空滤波策略可实现区域作物准确识别及种植面积提取,同时,可从数据源与分类方法上为岭南地区农业遥感应用提供思路,对该地区农业灾害管理和灾后救助具有重要参考价值。     

基于微波遥感极化目标分解的土地覆盖/土地利用分类

为有效利用微波遥感影像进行土地覆盖/土地利用分类,该研究以内蒙古河套灌区解放闸灌域为研究区域,采用春耕后试验区Radarsat-2全极化数据,利用极化目标分解方法提取得到了散射熵、平均散射角、反熵、平均特征值、单次反射特征值相对差异度、二次反射特征值相对差异度。结合实地数据,分析了各参数对于耕地、裸地、含植被水体、建筑等类别的可分离性。根据分析结果选取平均散射角、平均特征值、单次反射特征值相对差异度为分类特征变量,通过最小距离法计算了决策边界,最后结合树分类器对试验区影像进行了分类。整体分类精度93.89%,分类Kappa系数为0.914。结果表明,利用平均散射角可有效区分表面散射与二次散射及体散射;平均特征值可有效区分含植被水体与建筑物;单次反射特征值相对差异度参数可有效区分耕地与裸地。利用极化目标分解方法结合决策树分类器可精确地进行土地覆盖/土地利用分类。     

匹配点云结合HSI色彩分量的无人机RGB影像信息提取方法

无人机通常搭载可见光波段传感器获取红-绿-蓝（Red-Green-Blue,RGB）影像,由于无人机RGB影像波段较少,影像的地物信息提取存在一定难度。该研究提出了一种匹配点云结合色调-饱和度-亮度（Hue-Saturation-Intensity,HSI）空间色彩分量的无人机RGB影像信息提取方法。首先以饱和度分量和红光波段构造了饱和度与红光比值指数,再结合可见光波段差异植被指数以及由匹配点云获得的地形特征对研究区正射影像进行分类。试验结果表明,本文方法的总体分类精度达到了91.11%,Kappa系数为0.895,证明匹配点云结合HSI空间色彩分量的方法提取无人机RGB影像信息是可行的,提取结果具有较高精度。相较于基于光谱特征的传统方法,本文方法引入匹配点云可以简单高效地提取影像中高程差异明显的地物,同时,结合HSI色彩分量能够有效弥补无人机RGB影像光谱特征较少的不足。     

基于合成孔径雷达的农作物后向散射特性及纹理信息分析——以吉林省农安县为例

及时掌握农作物类型、时空分布和结构信息,是合理调整农业结构的重要科学依据。针对光学遥感依赖于太阳辐射,在农作物生长周期内常受制于云雾的影响而无法获取到光学遥感数据的问题,本文采用全天时全天候、不受云雾等天气影响的合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）影像,探讨典型农作物的后向散射特性和纹理特征,为采用合成孔径雷达影像实现高精度农作物大面积监测提供科学依据。以吉林省农安县为例,利用12景Sentinel-1B双极化SAR影像数据,经影像预处理和统计分析,研究不同极化的农作物后向散射特性和纹理信息。结果表明：3种作物（大豆、玉米、水稻1和水稻2）同极化（VV）的SAR后向散射系数在生长周期内均高于交叉极化（VH）,农作物植株形态改变极化方式的能力为-25~-15 dB。3种作物在整个生长期内,后向散射系数呈现较大波动,各阶段后向散射特征差异明显。在生长初期,土壤对后向散射特征起主要作用,在SAR图像上表现为暗色调;随着作物生长,冠层散射叠加土壤散射作用占据主要位置,散射值随作物生长呈现逐渐增加的趋势,在SAR图像上表现为亮色调;拔节（分枝）后（7月10日后）作物的后向散射信号除冠层散射作用外,还主要受到土壤含水量及其与作物相互作用的影响,因此拔节后两种水稻后向散射系数下降幅度较大。水稻对雷达波的吸收强于玉米和大豆,整体上后向散射系数第2种水稻<第1种水稻<玉米<大豆,尤其在VH极化方式下表现更明显。对作物SAR纹理信息的研究表明纹理信息的均值、方差和协同性对于农作物的SAR识别更有效,最佳纹理信息为VH极化均值,有利于识别3种作物;VV极化方差和VV协同性有助于区分两种水稻;SAR影像识别作物的最佳时相为5月23日至7月10日。     

基于HJ卫星数据与面向对象分类的土地利用/覆盖信息提取

土地利用/覆盖信息是区域气候与环境研究的基础,是土地资源规划与管理、合理开发与保护的信息保障。为此,该文选取长株潭城市群核心区为试验区,以时间序列HJ卫星影像为数据源,首先构建了时间序列归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、时间序列光谱第一主成分(first principal component,PC1)数据集,通过J-M(Jeffries-Matusita)距离变量可分离性分析结合地表覆盖的物候特征,确定最佳时序HJ组合数据;其次,采用面向对象的随机森林算法对研究区土地利用/覆盖信息进行分类,并对分类结果进行精度评价与比较分析。研究结果表明:采用时间序列HJ组合数据与面向对象的分类方法,提取城市土地利用/覆盖信息的总体精度和Kappa系数分别达到91.55%和0.90,其中水田、水浇地、旱地、林地、建设用地的生产者精度均达到90%及以上;相对于时间序列基于像元分类、单时相面向对象的分类方法,该文提出的土地利用/覆盖信息提取方法的总体分类精度和Kappa系数分别提高了2.26%、0.02和6.82%、0.08,有效提高了区域土地利用/覆盖信息提取的精度,为大范围土地利用/覆盖精细化分类提供了有效的途径。     

高光谱遥感数据植被信息提取方法

利用高光谱分辨率遥感卫星影像提取植被分布信息时,需要考虑混合像元和训练样本大小的影响,以提高植被信息提取的精度。该文以广州市北部为例,利用线性光谱混合模型和支持向量机方法进行Hyperion影像分类,估计荔枝分布信息。将其结果与QuickBird 1 m空间分辨率影像进行对比,利用地图方格网中随机选取的验证点评价精度,信息提取精度达到85.7%,而光谱角度制图提取的精度仅为74.3%。结果表明,混合像元分解模型和支持向量机结合的方法和其他传统的利用光谱信息提取方法相比,能够提高植被分布信息提取的精度。     

高分辨率遥感卫星影像在土地利用分类及其变化监测的应用研究

研究了IKNOS米级高分辨率遥感影像在大比例尺土地利用图件更新中的应用技术,提出采用基于知识的土地利用覆盖分类以及变化监测系统方法,首先利用NDVI植被指数和半方差纹理特征的知识进行影像大类区域分割;其次结合光谱知识对各影像区域进行详细分类,同时利用区域生长技术与地类空间知识进行区域分类;第三步是分类后处理与变化信息提取,利用基础图件提供的知识与各区域分类进行比较以发现变化的区域。北京房山良乡试验区的试验表明,Kappa系数为0.912,总精度为0.938;变化信息错误率为13.69%,基于知识的分类与变化信息自动提取可以为在GIS/RS环境下的目视数字化提供目标,加速土地利用基础图件的更新作业过程     

融合光谱混合分解与面向对象的土地利用/覆被分类

错综复杂的土地利用模式和破碎的地物斑块制约了土地利用/覆被分类的精度和效率。一方面,混合像元模糊了地物的光谱信息,影响了分类精度。另一方面,如何高效利用地物的光谱、形状和纹理特征是当前土地利用/覆被分类的研究热点。为了提高基于遥感技术的土地利用/覆被分类精度,该研究基于Sentinel-2A遥感影像,开展融合光谱混合分解与面向对象的土地利用/覆被分类研究。首先,基于地物的光谱、形状和纹理特征,在3个分割尺度通过NDWI（Normalized Difference Water Index)、NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）、SBL（Soil Background Level）等8个特征参数构建了不同地物信息的提取规则。其次,利用光谱混合分解模型提取研究区基质（SL;岩石和土壤）、植被（GV;光合作用叶片）和暗色物质（DA;阴影和水）3类通用端元。最后,尝试融合3端元光谱特征优化地物信息提取规则。研究结果表明：1）基于构建的光谱、形状和纹理的地物信息提取规则,使用模糊函数、阈值法进行土地利用/覆被分类,获得了较高的分类精度,总体精度为80.83%,Kappa系数为0.76。2）融合3端元的光谱特征的提取规则将分类精度提升至90.00%,Kappa系数提升至0.88。3）具有明确物理意义的3端元的融入增强了像元内各组分信息的差异性,弥补了传统光谱指数对植被与土壤间的亮度信息解析度不足的缺陷。该方法能充分利用影像的光谱信息,是一种由易到难、对不确定因素进行逐层剥离的土地利用/覆被信息提取技术。因此,对中高分辨率的多光谱遥感影像十分友好,在土地利用/覆被的精细化分类中有较大应用潜力。     

基于合成孔径雷达的农作物识别研究进展

精准识别农作物对于及时准确估计农作物种植面积、产量等关键农情信息具有重要意义。合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）以其不受云雨天气影响,可全天时、全天候监测等优点已被广泛应用于农情遥感监测领域,为大区域尺度的农作物遥感识别提供了强有力的数据保障和技术支持。该文以雷达技术的发展进程为论述主线,对20余年来国内外农作物SAR识别研究与实践应用的新进展进行了系统总结,具体归纳为4个方面：早期研究（20世纪80年代末－2002年）,特征是以单波段、单极化、多时相SAR数据为主;基于多极化、多波段SAR数据进行农作物识别与面积监测研究;利用SAR与光学遥感相结合提高农作物的识别精度与效率研究;农作物SAR分类算法研究。在今后农作物SAR识别研究中,对于复杂种植结构背景下的旱地作物识别,如何优化组合SAR系统工作参数（极化方式、频率及入射角等）及与光学遥感融合来提高农作物识别精度与时效性,发展机理性的农作物SAR分类算法将是需要重点解决的3个问题。     

基于多时相合成孔径雷达与光学影像的冬小麦种植面积提取

小麦是中国最重要的农作物之一,准确、及时掌握小麦种植面积具有重要意义。以探索合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)与光学数据对种植结构复杂地区冬小麦识别的能力,提高识别精度为目的。该研究以多时相SAR(Sentinel-1A)和光学影像(Landsat-8)为数据源,选取种植结构复杂的都市农业区为研究区。构建不同特征向量组合,利用支持向量机(support vector machine,SVM)提取冬小麦种植面积。通过对比分析基于不同特征向量组合的冬小麦识别精度,结果表明:1)使用SAR后向散射数据得到85.7%的制图精度和87.9%的用户精度;2)添加SAR数据纹理信息,总体精度高达90.6%,比单独使用后向散射数据在制图精度和用户精度上分别提高7.6%和6.7%;3)当SAR数据和光学影像结合时,总体精度高达95.3%(制图精度97%,用户精度98.4%),比单独使用SAR数据在制图精度和用户精度上分别提高3.7%和3.8%。因此,基于SAR数据的都市农业区冬小麦分类,有着较高分类精度,纹理信息和光学影像的添加能有效提高识别精度。研究结果可为SAR数据的农作物识别和应用提供理论基础。     

基于MODISNDVI多年时序数据的农作物种植识别

为了获取陕西省农作物种植模式和类型分布信息,实现对于多年农作物长势分析及精确的估产和耕地生产力的估算,该文以2003-2012年的MOD09Q1时间序列遥感数据集为数据源,以陕西省主要农作物冬小麦、夏玉米、春玉米、水稻和油菜为研究对象,利用Savitzky-Golay滤波方法重建NDVI长时间序列数据集,充分利用农作物的物候信息,构建农作物年际间动态阈值方法,实现了农作物种植模式和类型的识别。通过对混合像元进行分解,更精确地提取农作物种植面积信息。利用空间和定量2种方式对农作物类型识别结果进行分析验证,空间对比分析得到分类的总体精度和Kappa系数为88.18%和59.64%,定量对比分析得到分类的总体一致性为87.56%。研究结果表明,结合物候信息与时间序列数据利用该文的分类方法可以有效的识别大尺度农作物信息。     

农用地分等中作物生产潜力空间插值方法研究

采用空间插值模型进行插值,形成精度高、在空间上连续分布、符合自然分布规律的作物光温或气候生产潜力,从而提高农用地分等的科学性、准确性和实用性。该文对常用的空间插值模型进行了比较分析,并采用河南省农用地分等数据进行验证,指出克立格法初始插值结果优于其它模型的初始插值结果;同时,指出由于模型的缺陷,在山区或数据稀少地区需要对初始插值进行进一步校正,以使内插结果更加接近实际,并提出了对作物光温(气候)生产潜力初始插值结果进行修正的方法。     

地块尺度的复杂种植区作物遥感精细分类

实现复杂农区作物种植信息的精准、动态监测是中国农业精细化管理面临的迫切需求,而作物种植碎片化和异质性给作物遥感精细分类带来了诸多挑战,该文旨在探索基于高分辨率影像的地块尺度多种作物同步识别方法,以满足实时获取复杂农区作物详细分布信息需要。研究选取武汉市新洲北部为典型区,以WorldView-2影像为数据源,利用ReliefF-Pearson方法优选作物遥感特征,采用人工神经网络、K最近邻和随机森林算法进行作物分类,并对比分析其精度。研究发现：1）RVI、NDVI、相关性和边界长度等12个特征构成了地块尺度作物分类的相对较优特征,可在充分表征影像信息同时降低数据冗余;2）相比于人工神经网络和K最近邻算法,随机森林算法分类精度最高,其总体精度达79.07%;3）以光谱特征差异为作物区分基础,形状和纹理特征的使用能有效改善地块尺度作物分类精度,总体精度可提高4%左右;4）研究所采用的方法体系能有效提升复杂种植区地物分类精度,水稻、棉花、荷等主要作物以及裸旱地、裸水田等地物分类精度均达到了80%以上。研究成果可为复杂种植区作物遥感精细分类提供新的思路和方法借鉴,亦可为作物种植信息精准普查、土地利用精细化管理以及农业产业结构调整动态监测等提供参考。     

微生物固化砂质黏性紫色土的三轴抗剪强度与浸水抗压强度

实现复杂农区作物种植信息的精准、动态监测是中国农业精细化管理面临的迫切需求,而作物种植碎片化和异质性给作物遥感精细分类带来了诸多挑战,该文旨在探索基于高分辨率影像的地块尺度多种作物同步识别方法,以满足实时获取复杂农区作物详细分布信息需要。研究选取武汉市新洲北部为典型区,以WorldView-2影像为数据源,利用ReliefF-Pearson方法优选作物遥感特征,采用人工神经网络、K最近邻和随机森林算法进行作物分类,并对比分析其精度。研究发现：1）RVI、NDVI、相关性和边界长度等12个特征构成了地块尺度作物分类的相对较优特征,可在充分表征影像信息同时降低数据冗余;2）相比于人工神经网络和K最近邻算法,随机森林算法分类精度最高,其总体精度达79.07%;3）以光谱特征差异为作物区分基础,形状和纹理特征的使用能有效改善地块尺度作物分类精度,总体精度可提高4%左右;4）研究所采用的方法体系能有效提升复杂种植区地物分类精度,水稻、棉花、荷等主要作物以及裸旱地、裸水田等地物分类精度均达到了80%以上。研究成果可为复杂种植区作物遥感精细分类提供新的思路和方法借鉴,亦可为作物种植信息精准普查、土地利用精细化管理以及农业产业结构调整动态监测等提供参考。