利用多时相特征的落叶松人工林分类

  目的  基于多时相遥感影像研究落叶松Larix gmelini人工林季相特性,采用多种分类方法提取落叶松人工林空间分布,以期得到适用落叶松人工林提取的手段和方法。  方法  利用多时相Landsat 8影像,在分析落叶松人工林季相和物候特性的基础上,综合森林资源二类调查成果和样地数据,分别采用最大似然法、支持向量机法、光谱角法和k最近邻法提取研究区的落叶松人工林信息,并进行精度验证。  结果  落叶松人工林具有明显的植被光谱特征和季相特性,在近红外波段各树种类别光谱差异最明显,秋季影像对落叶松人工林信息提取效果较好。利用多时相数据对落叶松人工林信息提取精度明显优于单时相数据的提取精度,多时相Landsat 8影像能使落叶松人工林分类精度达86%以上,其中光谱角法最好,精度为88.346 3%。  结论  利用多时相特征遥感影像进行落叶松人工林信息提取研究,有着一定的可行性和适用性,研究结果对大面积获取落叶松人工林的空间位置分布提取具有一定的参考价值。     

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。     

IRS遥感卫星图像地形校正

运用经验统计法、Minnaert校正和C校正方法对高黎贡山南段地区的IRS卫星图像进行校正试验,从视觉、定量方面对校正效果评价:低太阳高度角时,经验统计法是校正IRS遥感卫星图像地形影响的理想方法。     

TM影像中水体提取方法研究

针对利用Landsat TM遥感影像中水体信息提取的常用方法对细小水体提取的局限性作了深入研究,提出了新的水体提取方法.首先利用TM 2+TM 3＞TM 4+TM 5的谱间关系提取水库、坑塘、宽的河流,然后将由3个波段组成的假彩色合成图转换到IHS彩色空间,构建模型进行细小水体的提取,最后将用2种方法提取的结果进行合并,可以完整地将水体提取出来.该方法有效的提高了细小水体提取的精度.     

基于高分二号影像结合纹理信息的茶园提取

为提高高分辨率遥感影像分类精度,针对高分二号影像发展一种综合利用遥感影像光谱和纹理信息的茶园种植区提取方法。该方法首先利用归一化植被指数(NDVI)和修正的归一化植被指数(MNDVI)构建新的光谱特征——差异归一化差分植被指数(DNDVI),通过灰度共生矩阵(GLCM)构建新的纹理特征——灰度共生纹理(GLCT),然后结合光谱和纹理特征运用支持向量机(SVM)的方法进行分类。试验采用2种方案(原始波段+光谱特征,原始波段+光谱特征+纹理特征)对影像进行分类,分类总体精度分别为79. 6%、89. 8%,Kappa系数分别为0. 659、0. 788。结果表明,结合纹理信息能明显地提高分类精度,并较好地实现对高分二号影像茶园种植区的分类提取。     

基于Google Earth Engine的曲靖市烤烟种植区遥感提取

应用高分辨率的Sentinel-2A数据,提出了随机森林算法结合多特征的烤烟遥感提取方法.然后将支持向量机和分类回归树算法与随机森林算法进行了对比试验,3种分类器与光谱+地形+纹理+缨帽特征组合的平均验证精度分别为63％、88％和94％,随机森林分类器结合光谱+地形+纹理+缨帽特征组合的分类精度最佳,制图精度达到90％,用户精度为98％,总体精度为96％,Kappa系数为0.94.结果显示,研究区烤烟的最佳分类时相为4月下旬至5月下旬;随机森林算法结合光谱+地形+纹理+缨帽特征的方法能够精确地对研究区烤烟种植区进行遥感提取,为云南高原山区农作物提取提供技术参考.     

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TM影像植被信息提取研究

基于TM遥感影像,提取研究区内植被专题信息,通过对TM多光谱影像进行K-T变换,得到亮度、绿度、湿度3个新的分量,计算各组分分量和归一化植被指数NDVI的相关系数,从而进行波段组合,将其分类结果与K-T变换基础上分类结果、以及原始图像基础上分类结果进行比较。分析表明,波段的合成与K-T变换均能提高遥感影像分类精度,并且波段组合基础上植被分类与信息提取效果良好,精度更高。     

应用面向对象结合多时相哨兵-2A影像特征优选的毛竹林分布信息提取

提出一种面向对象及随机森林特征优选的分类方法，为毛竹林分布信息提取提供参考。依据多时相哨兵-2A(Sentinel-2A)卫星数据提取光谱特征、植被指数及红边植被指数特征、纹理特征共69个特征；设计8种特征组合方案，方案1～5为多时相方案，其中方案1——光谱特征波段；方案2——光谱特征波段+植被指数特征+红边植被指数特征；方案3——光谱特征波段+纹理特征；方案4——光谱特征波段+植被指数特征+红边植被指数特征+纹理特征；方案5——光谱特征波段+植被指数特征+红边植被指数特征+纹理特征+特征优选；方案6、7和8为3个单时相影像分类，将其分类结果与其他多时相方案进行对比。采用随机森林算法进行特征优选的毛竹林分布信息提取。结果表明：(1)多时相Sentinel-2A数据的短波红外波段特征、红边波段特征及红边植被指数特征在分类时重要性程度高，对毛竹林分布信息提取贡献度大；(2)使用随机森林面向对象的分类方法能够有效的减少“椒盐现象”;(3)所有特征参与并由随机森林算法特征优选的方案5对毛竹林的分布信息提取效果最佳，总体精度为85.94%,Kappa系数为0.785 2,表明随机森林算法能够进行...     

陕北黄土丘陵沟壑区人工刺槐林土壤养分背景和生产力关系研究

通过对陕北黄土丘陵沟壑区半阴坡、半阳坡、阳坡11龄人工刺槐林土壤有机质、全氮、有效氮、速效磷、速效钾含量、土壤含水量和刺槐的株高、冠幅、胸径、新枝进行测定分析,结果表明:(1)该区土壤肥力水平偏低,有效养分缺乏。(2)整个生长季内,三个立地条件的土壤养分含量是:生长初期>生长中期>生长末期,说明林地自肥能力弱,地力在逐渐的衰退;(3)不同立地类型之间,土壤养分含量差异不显著,三个立地条件下的人工刺槐林土壤含水量差异显著,而三个立地条件下的刺槐生长量却有差异,因此认为,引起刺槐林生产力差异的主要原因是土壤含水量,土壤养分的缺乏,更加恶化了刺槐的生长条件。要想彻底改变刺槐生长“小老树”的局面,必须从根本上改变人工刺槐林的水肥条件;(4)三个立地条件之间,刺槐的生长量、土壤养分含量和土壤含水量大小均为:半阴坡>半阳坡>阳坡,所以,在建造人工刺槐林时,在半阴坡、半阳坡、阳坡三个立地类型之中,宜选择在立地条件好的半阴坡进行。基于上述分析,在陕北黄土丘陵沟壑区进行林草植被建设时,必须慎重考虑不同立地条件下的土壤水分生态环境和土壤养分背景。     

对河南省黄土丘陵区侵蚀沟道防治的思考

沟蚀是水力侵蚀中常见的侵蚀形式,对土地的破坏程度更为严重,在河南省黄土丘陵区导致了大量的水土流失和危害。从分析侵蚀沟道现状、成因和危害等问题出发,结合河南省黄土丘陵区侵蚀沟道和水土流失的实际情况,提出侵蚀沟道防治的对策和建议。     

黄土丘陵沟壑区小流域生态系统健康评价指标体系构建

以黄土丘陵沟壑区典型小流域定西市安家沟小流域为研究对象,参照压力-状态-响应(PSR)模型,结合区域生态环境特征,从环境资源条件、社会经济水平和生态环境状况3个方面,选择了25项指标,分4个层次构建了表征黄土丘陵区生态安全的评价指标体系,以期对黄土丘陵沟壑区小流域生态系统健康评价提供依据。     

山西不同立地条件的生态桑树林栽植模式构建

桑树具备防风固沙、水源涵养、水土保持、园林绿化、矿山修复、边坡护理、观光采摘等多种生态功能。为进一步探讨山西发展桑树林、改善修复生态环境的可行性,对桑树的特性、功能和效益进行分析,并结合山西黄土丘陵沟壑区、黄土丘陵阶地区、土石山区、冲积平原区等4类不同立地条件下存在的生态问题,构建了10种生态修复功能型桑树林栽植模式。     

黄土高原丘陵沟壑区不同植被恢复方式下土壤特征及相关分析

采用典范变量分析的方法,分析了黄土丘陵沟壑区吴旗县不同植被恢复方式下的土壤水分和养分变化特征。研究结果表明,封禁自然恢复植物群落的土壤水分、有机质、全N、全P和速效N含量相对较高,分别为8．2％～12．6％、12、73g/ks、0．78g/kg、0．57g/kg、50．5mg／kg;而人工小叶杨林群落、无管理的自然恢复群落的养分含量相对偏低。综合分析表明：封禁条件下的自然恢复是黄土高原丘陵沟壑区植被恢复的有效措施。     

黄土高原刺槐群落优势植物水分生理生态研究

为了阐明丘陵沟壑区人工刺槐林群落不同植物水分利用机制的多样性及其与群落稳定性关系,以延安宝塔区公路山半阴坡刺槐林为研究对象,选择林内12种优势植物,并在林外选择相同植物。在植物生长旺盛期,系统地测定水分平衡参数(叶片水势、水分饱和亏缺、临界水分饱和亏缺等),通过对不同植物的水分参数的比较研究,结果表明:1)在林内、林外不同生境下,12种植物水势日变化曲线一致,但为了适应变化的环境,其水分参数都要进行调整。水分参数在相似生境下不同,在生境条件变化后也不同。2)根据不同植物黎明前水势、日最低水势、水分饱和亏缺等水分参数,利用聚类分析方法,将林内12种优势植物划分成4个水分适应类型,每一种植物均有其特殊的水分适应机制。     

黄土丘陵沟壑区封禁流域立地因子对植物群落特征的影响（摘要）

[目的]研究黄士丘陵沟壑区封禁流域立地因子对植物群落特征的影响。[方法]通过对陕西吴起县内封禁流域进行植被调查,研究了不同立地类型内植被群落特征和物种多样性的差异。[结果]调查区域内植被群落以旱生草本植物为主,物种组成相对单一,结构简单。地带性植被类型为铁杆蒿（Artemisia sacrorum）＋茭蒿（Ar-temisiagiraldii）群落;植物多样性在不同地貌部位表现为梁顶〉沟底〉梁坡〉沟坡,在不同坡向表现为：半阴坡〉阴坡〉半阳坡〉阳坡的顺序;阳坡多样性指数随坡度的增加表现为＂S＂形变化趋势,37°左右达到最大值。[结论]为黄土丘陵沟壑区的植物恢复提供了理论依据。     

Distinguishing blueberry bushes from mixed vegetation land use using high resolution satellite imagery and geospatial techniques

Blueberry orchards for commercial production are increasingly common in Georgia and other southeastern states. The blueberry bushes grow closer to the ground compared to pine trees and other forest plants. It is, therefore, difficult to distinguish blueberry bushes from other trees and shrubs in a farm scenario where tall grasses are abundant and pine trees are in close proximity. The goal of this study was to apply advanced image processing techniques with high resolution multispectral imagery to distinguish blueberries in mixed vegetation. We used high resolution 2.15 m multispectral QuickBird imagery along with high end image processing techniques to identify blueberry bushes of a small orchard, located in Pike County, Georgia. Principal component bands of multispectral QuickBird images, taken on May 22 and June 6, 2006, were classified using an unsupervised ISODATA classification technique and the WARD minimum variance method. Four classes, including forest, blueberry bushes, tall grasses, and cut or dwarf grasses were extracted from the classified images for ground truth and subsequent delineation of spatial cells that represented the blueberry bushes. For the image taken on May 22 the blueberry bushes were distinguished with a 53% producer's accuracy, a 100% user's accuracy, and a kappa statistic of 0.24. This low accuracy was attributed to mixture of the blueberry bushes and the tall grasses that were not cut when the image was acquired. However, the June 6 image proved to be more suitable for distinguishing blueberry bushes from the pine forest and grasses. The producer's accuracy was 100%, the user's accuracy was 94% and the kappa statistic was 0.65. Based on the results from this study it can be concluded that high resolution imagery and high end image processing techniques can be used to help distinguish mature blueberry bushes from a forest and grass land cover if the area is well maintained. The study also suggests that commercial or large scale blueberry orchards can easily be micro-managed with the use of remotely sensed images and geospatial technology.     

黄土丘陵沟壑区不同土地利用模式对土壤酶活性和土壤微生物影响研究

对黄土丘陵沟壑地区不同土地利用模式土壤酶活性和土壤微生物进行了测定,研究了土壤酶活性、微生物与土壤主要肥力指标对黄土丘陵沟壑地区不同土地利用模式下土壤肥力质量的关系.结果表明,不同土地利用模式0～20 cm土壤酶活性之间差异明显,而20～40 cm不同土地利用模式之间土壤酶活性差异较小,研究区域不同土地利用模式土壤微生物数量差距较大.本研究利用因子分析法来分析不同土地利用方式土壤酶活性、土壤微生物数量和土壤主要肥力指标,并根据各因子之间综合得分得出:日光温室的土壤肥力效益最好,然后依次为农田、拱棚、经济作物、果园.