基于多时相GF-1遥感影像的作物分类提取

为了提高遥感影像数据对作物分类提取的精度,更多地反映作物的空间分布结构和物候差异,以黑龙江农垦赵光农场为研究对象,提出一种基于分区与决策树分层分类相结合的作物遥感分类方法,利用2014年高分一号卫星(GF-1)WFV遥感影像数据(4景)开展主要作物的识别分类提取。首先,结合实地调查与影像光谱特征信息的总体分布,将研究区分割成3个子区域(西南区、北部区和东南区);其次,基于多时相遥感影像序列,分析主要作物的反射光谱和植被指数的时序变化特征,构建基于决策树分层分类的主要作物遥感分类模型,成功提取了赵光农场主要作物的空间种植信息。结果表明,2种分类方法的精度都很高,总体精度均在97.00%以上,Kappa系数均在0.900 0以上。分区分类更优于整幅图像非分区分类,总体精度达到98.10%,Kappa系数达到0.960 7;非分区分类总体精度为97.50%,Kappa系数为0.948 3。研究表明,基于分区与决策树分类法相结合的作物分类结果精度,明显优于不使用分区分类的结果。由分区与决策树分层相结合的分类方法能够有效提高黑龙江垦区主要种植作物分类的准确性和精度。     

基于多时相Sentinel-2遥感影像的江汉平原夏收作物提取方法

以江汉平原潜江市为研究区,选取2017年9月至2018年7月期间12幅Sentinel-2多光谱(MSI)影像,通过分析研究区夏收作物不同生长期的光谱特征和归一化植被指数的时序变化,利用决策树算法提取2017—2018年夏收作物种植面积;将提取结果与最佳时相的多光谱数据面向对象、随机森林算法的提取结果进行对比试验,利用实测数据计算混淆矩阵评价分类精度.结果表明,基于Sentinel-2时序NDVI的面向对象决策树方法的提取精度最高,总体精度为96.47%,Kappa系数为0.951 8.基于Sentinel-2的面向对象决策树分类能够准确而有效地提取研究区农作物种植面积,并直观地反映作物的空间分布格局,为江汉平原地区调整作物种植结构提供依据,也为其他区域精细尺度作物的提取提供参考和借鉴.     

基于无人机可见光遥感影像的耕地精准分类方法研究

无人机可见光遥感具有使用成本低、操作简单、实时获取遥感影像、地面分辨率高等优势。提出了一种利用无人机可见光遥感影像进行耕地精准分类的方法,以广东省惠州市惠东县铁涌镇石桥村部分耕地的可见光遥感影像为研究对象,对耕地的面积信息、形状信息以及位置信息进行监测和提取,采用面向对象法对影像中两种基于可见光波段的植被指数、纹理信息、形状信息进行分析,研究出分类提取耕地信息的较佳方案。经过反复实验确定分割尺度45、合并尺度90为分割参数,同时利用波段信息和纹理信息对未种植作物耕地和其他地物进行分离。该方法总体精度为89.23%,Kappa系数为0.72。实验结果表明利用无人机可见光遥感数据对耕地进行分类虽然存在一些细碎地块被错提、误提的情况,但总体精度仍然保持在一个很高的水准,可以为耕地作物分类提供参考,为实现精准农业提供精准的数据基础。     

基于Landsat8和高分一号影像的沙湾县作物种类识别研究

本研究探讨了如何利用中分辨率遥感影像实现县域作物快速识别的方法。以沙湾县为研究区,基于Landsat8和高分一号遥感影像,利用实地调查的2016年沙湾县作物种植信息,建立解译标志,加入耕地掩膜,选取不同的监督分类方法,对沙湾县作物识别的最佳识别时相、最佳识别方法以及最佳数据源进行研究。结果表明:Landsat8影像与高分一号影像分别在7月与9月可分离度与总体精度最高;通过六种分类方法对比,均为支持向量机分类法分类精度最高,Landsat8影像总体精度91. 22%,Kappa系数0. 916,高分一号影像总体精度88. 23%,Kappa系数0. 876,Landsat8影像分类整体精度略高于高分一号影像;对于两种数据源,棉花、玉米、小麦和其它作物分类总体精度均达到88. 23%以上,证明使用中分辨率遥感影像对县域作物进行识别是可行的。     

基于面向对象的资源3号遥感影像森林分类研究

森林类型识别技术是遥感分类中的重点和难点,采用面向对象的遥感影像分类方法是实现森林类型分类的新方法。资源3号遥感影像可为森林类型提取提供新方向。以资源3号遥感影像作为基础研究数据,采用面向对象的分类方法,选择分形网络演化法进行多尺度分层分割,并结合典型地物的光谱特征、纹理特征、几何特征以及植被指数,构建了适用于森林类型提取的决策树模型,并与分割尺度不同的支持向量机分类方法进行比较分析。结果表明:多层分割的决策树分类方法分类精度高于单层分割的支持向量机分类方法,分类精度分别提高了6.1%和12.5%。说明建立多层分割的决策树分类方法适用于森林类型的分类研究。     

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。     

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。      

基于对象的CHRIS遥感图像森林类型分类方法研究

高光谱遥感森林类型分类中采用传统基于像素分类方法精度较低,本文通过高光谱遥感影像的特征,采用面向对象的最近邻监督分类方法对高光谱CHRIS影像进行分类实验,首先对影像进行多尺度分割,然后将分割对象信息、形状特征及上下文联系等特征构成特征空间进行最近邻监督分类,并与传统的基于像素的最大似然分类方法进行比较分析,结果表明,面向对象的最近邻法能够较好的识别森林类型,总精度为89.06%,kappa系数为0.82,而最大似然法分类精度为85.75%,kappa系数为0.79.其分类精度明显高于最大似然法,这表明该方法适合高光谱遥感影像分类,为今后的高光谱遥感森林类型分类能够起到技术参考和理论依据.     

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。     

基于无人机影像的高寒草地鼠害信息提取研究

【目的】草原鼠害是影响草原生态平衡的重要因素,基于低空遥感影像探索提取鼠害 信息的最佳方案和分辨率对解决草原鼠害意义重大。【方法】文章基于高分辨率无人机正射 影像,使用CART 决策树、支持向量机、最邻近、贝叶斯4 种监督分类方法对高原鼠兔和高原 鼢鼠两种鼠害进行分类并比较其精度,再使用不同飞行高度下获取的遥感影像提取鼠害信息。 【结果】在鼠兔鼠害信息提取中,基于决策树分类法的总体精度为89.00%,kappa 系数为0.79; 支持向量机分类方法的总体分类精度为92.00%,Kappa 系数为0.83;最邻近分类法的总体分类 精度为94.00%,Kappa 系数为0.87;基于贝叶斯分类法的混淆矩阵中得到的鼠洞的分类精度最 差,鼠洞的生产者精度与用户精度都在78.00% 以下。在鼢鼠鼠害信息提取中,基于决策树分 类结果的总精度为93%,Kappa 系数为0.86;支持向量机分类结果的总精度达到95%,Kappa 系数为0.90;最邻近法的分类结果的总精度达到97.00%,Kappa 系数为0.95;Bayes 分类法的总 体分类精度为98.00%,Kappa 系数达到了0.95。【结论】基于面向对象的最邻近分类法是高原鼠 兔鼠害信息提取的精度最优方法,基于面向对象的贝叶斯分类法是高原鼢鼠鼠害信息提取的最 佳方法。对于飞行相对高度分别为100 m、120 m 和200 m 的无人机遥感影像数据,随着飞行高 度的增大,影像的空间分辨率越低,其分类所需要的时间、分类精度和斑块数量均呈下降趋势。     

基于CART决策树的自然保护区植被类型分布研究

目的针对保护区监测需求，充分发挥GF-1 WFV影像的宽幅特点和面向对象、机器学习算法在遥感影像分类中的优势，提高保护区植被类型遥感监测的精度，为保护区管理决策提供依据。方法以甘肃省白水江国家级自然保护区为研究区，主要数据源包括GF-1 WFV多光谱数据、Landsat-8 OLI遥感数据、DEM数据、野外调查数据等。首先，对GF-1 WFV数据进行多尺度分割，将研究区划分为诸多区域性的分割对象；然后，以分割对象为基本单元，研究光谱特征、几何特征、纹理特征不同组合情况下，基于CART决策树分类的结果；最后，利用训练样本建立基于TTA的精度检验，并基于混淆矩阵对分类结果进行分析。结果在多尺度分割过程中，形状因子、紧致度分别设置为0.2和0.5时地物边界显示较好；当形状因子和紧致度固定时，研究区最佳分割尺度为40。精度检验结果表明，基于CART决策树的保护区植被类型分类结果整体精度均在83%以上，Kappa系数在0.80以上，优于最邻近分类法和支持向量机分类算法，其中基于光谱特征、几何特征、纹理特征的CART决策树分类结果精度最高，总体精度为85.18%，Kappa系数为0.832 2，优于光谱特征分类、光谱特征结合几何特征分类的方法。结论基于CART决策树算法和面向对象方法的GF-1遥感影像分类方法适用于保护区植被类型分布研究，可有效辅助保护区监测工作。      

基于遥感的西南地区水稻种植信息提取

为探索西南地区水稻种植信息的有效提取方法,以重庆市永川区朱沱镇为例,根据Sentinel-2多光谱影像,结合高分一号(GF-1)影像数据选取样本分布点,构建水稻作物信息随机森林提取模型,同时分析样本地类像元光谱曲线,构建不同地类样本影像像元光谱库,并将随机森林分类结果与传统最大似然法、光谱角及基于时差的光谱角水稻空间种植信息分类结果进行对比及精度分析。结果显示,通过光谱角分类器提取地物精度有限,结合时差特征能够明显提高目标提取精度,而基于水稻样本信息训练构建的光谱角模型提取方法获取水稻种植面积准确率高达90.62%,分类结果总体精度达91.50%,Kappa系数达到0.83,实现了对西南地块破碎地区分散作物种植信息的有效提取,可为西南地形复杂、地块破碎地区农作物信息提取提供一定参考。     

无人机可见光遥感影像的空间分辨率对毛竹立竹度识别精度的影响

为探究无人机可见光影像在毛竹立竹度提取方面的适用性，以福建省三明市永安市天宝岩国家级自然保护区毛竹林为研究对象，运用重采样的方式获取不同空间分辨率(0.25、0.50、0.75 m)下的可见光影像，利用面向对象多尺度分割确定各个分辨率下的最佳分割尺度，采用随机森林分类方法，对不同空间分辨率下立竹度提取精度进行了比较。结果表明：不同空间分辨率下分割尺度的选择不同，影像空间分辨率为0.25、0.50、0.75 m的最佳分割尺度分别为20、9和8,立竹度提取平均精度分别为80.97%、81.29%和77.82%,Kappa系数分别为0.806 0、0.863 3和0.817 1;图像空间分辨率为0.50 m时，总体分类精度和Kappa系数最高，因此，毛竹立竹度提取的适宜图像空间分辨率为0.5 m,最佳分割尺度为9。     

基于多源遥感数据反演森林植被面积

选取清原县为研究区,基于多源遥感数据,形成一套不同尺度（以县-乡为经营单位）的森林植被提取方法。以土口子乡为例,应用ENVI EX4．8软件,采用面向对象的方法对乡内森林植被进行提取,然后基于此方法,采用协同反演TM森林植被面积的方法对清原县森林植被面积信息进行提取。结果表明：RapidEy影像分类精度达88．87％,Kappa系数为0．61;TM影像的分类精度达到92．41％,Kappa系数为0．89,具有较高的分类精度。所建立的森林植被提取方法可为林业部门对不同尺度森林植被类型面积进行监测提供参考。     

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GF-2遥感影像的塑料大棚提取方法对比

为实现GF-2遥感影像在农业领域的有效利用,针对GF-2遥感影像提取塑料大棚,对比分析随机森林、CART决策树及支持向量机3种分类方法的应用,以GF-2遥感影像为数据源,以内蒙古赤峰市喀喇沁旗王爷府镇为研究区,通过潜在分割误差(PSE)、分割强度(NSR)、欧氏距离(ED)3个指标确定最优分割参数组合,利用随机森林(RF)算法筛选出参与分类的最优特征子集,采用随机森林、CART决策树、支持向量机3种分类器进行了塑料大棚提取对比分析。试验结果表明:1)基于PSE、NSR和ED最优分割参数选择方法,应用于面向对象连片塑料大棚特定地物提取的研究分割效果较好;2)通过RF算法分析包含光谱、纹理、形状及相邻关系等多种特征,得出特征个数与分类精度之间呈现先逐渐增大后减小的趋势,该方法在保证分类精度的同时,可有效删除冗余与不相关特征,以提高分类器性能;3)将采用最优特征子集的3种分类器进行对比,随机森林分类效果最好,分类正确率达到89.65%,表明该方法能有效提取GF-2遥感影像连片塑料大棚,为提取设施农业的应用提供参考。     

基于无人机多光谱影像的荒漠草原典型物种识别

【目的】准确获取草原植物物种空间分布信息是草原生态系统生物多样性监测、群落重构与生态功能维持的重要基础。及时准确获取植物物种空间分布可以为草原植物物种信息提取提供有效技术手段。【方法】文章以无人机多光谱影像为基础,分别在像元尺度和对象尺度上开展了荒漠草原典型物种的信息提取方法研究。像元尺度上先定义样本计算样本可分离性,在选择不同分类器进行分类。而对象尺度上首先进行遥感影像尺度分割研究,选出最佳分割尺度。在此基础上,提取最优特征变量,并采用阈值分类法提取植被信息。【结果】高分辨率无人机多光谱数据能够为荒漠草原物种信息提取提供有效数据基础。面向对象影像分析技术的表现最好,总体精度85.16%,Kappa系数0.71,其中短花针茅的制图精度和用户精度分别为97.6%和86%;其次是支持向量机机器学习算法,其总体精度80.40%,Kappa系数0.70,短花针茅的制图精度和用户精度分别为90.08%和76.46%;而传统最大似然分类法的识别精度较低,总体精度为74.68%,Kappa系数0.64,短花针茅的制图精度和用户精度分别为72.40和81.96。【结论】无人机多光谱数据对于集中连片分布...     

基于面向对象和随机森林模型的杭州湾滨海湿地植被信息提取

湿地植被在湿地生态系统中起着无可替代的作用,其空间分布在很大程度上反映了滨海湿地的开发利用、生态环境特征和健康状况。以杭州湾南岸为研究区,以QuickBird影像和野外调查数据为数据源,基于面向对象原理在确定最优分割尺度的基础上采用随机森林模型,对滨海土地利用分类,并精确提取湿地植被。结果表明:面向对象和随机森林相结合的方法可以有效提取杭州湾5种湿地植被类型和6种土地利用类型,分类总体精度达86.90%,Kappa系数达到0.85,5类滨海湿地植被的用户精度均达到85%以上,更有海三棱藨草Scirpus mariqueter的用户精度达到100%,充分说明了基于面向对象分割和结合随机森林模型方法适用于滨海湿地植被信息的精确提取。     

基于MODIS时序数据物候特征下的多源遥感玉米提取

为解决农作物遥感分类易混淆的问题，准确获取玉米种植结构信息，提出了一种能够充分利用高时间分辨率和中高空间分辨率数据优势的多源遥感数据玉米提取方法。以沈阳为研究区域，利用S-G滤波重构MODIS-EVI时序曲线提取物候特征，同时利用EVI转换模型平衡Landsat-8、Sentinel-2、GF-1与MODIS之间的EVI差异构建了30 m分辨率的时序数据，采用决策树方法，基于MODIS物候特征对多源时序数据分类，逐层掩膜水稻、大豆等易混淆地类获取玉米提取结果，并采用决策树与混合像元分解结合的方法进一步提高玉米提取结果的精度。结果表明：基于多源转化遥感数据的决策树分类总体精度与Kappa系数分别为92.27%和0.8825，相较于CART决策树、随机森林、最大似然法，其分类总体精度和Kappa系数均有较大幅度的提高，相较于数据未经模型转换的决策树分类的总体精度和Kappa系数分别提高4.59个百分点和0.0663。决策树分类后结合混合像元分解的玉米提取总精度提高至95.98%，玉米分类精度得到进一步提高。     

基于多光谱影像和专家决策法的作物分类研究

[目的]探讨基于多光谱影像和专家决策法的作物分类,验证利用单时相多光谱影像区分农作物的可行性。[方法]以呼伦贝尔地区典型农业种植区为研究区,根据野外实测光谱数据,寻找区分研究区主要作物大麦、小麦、油菜的最佳时间,根据作物波谱特征,采用决策树方法,结合光谱角度制图（SAM）等光谱匹配方法,开展了作物分类研究。[结果]利用8月上旬获取的LandsatTM影像,在对影像进行几何校正、大气校正的基础上,构建决策树,成功提取了小麦、大麦、油菜、种植草场的种植信息,分类总体精度达到86.90%,Kappa系数达到0.8311。[结论]以典型时相的多光谱影像为数据源,应用决策树方法提取作物类型信息,具有较好的应用前景。