湿地植被遥感分类研究进展

植被是湿地生态系统的重要组成部分,湿地植被遥感分类研究能为湿地保护、管理和恢复提供实践指导。文中主要从湿地植被遥感分类的数据源和分类方法2方面综述湿地植被遥感分类研究的现状,分析目前湿地植被遥感分类研究的不足,展望未来我国湿地植被遥感分类的发展趋势。     

基于机器学习的高光谱湿地植被分类研究

为实现湿地植被的精细分类和高精度制图,为湿地管理部门提供准确的决策依据,以美国加州萨克拉门托—圣华金水域的典型湿地植被为研究对象,以高光谱影像为数据源,结合野外GPS采样点,对典型湿地植被的光谱反射率作一阶导数和二阶导数处理,基于均值置信区间原理筛选特征波段,基于单因素分析法筛选能够明显区分植被类型的植被指数。联合特征波段和植被指数构建特征集,利用机器学习C5.0决策树生成知识规则并提取湿地植被信息。结果表明,基于机器学习C5.0决策树的湿地植被提取总体精度为80.09%,Kappa系数为0.792,与最大似然法比较,总体精度提升10.79%,Kappa系数提升0.105,说明基于机器学习的C5.0决策树法能够实现植被的精细分类,方法切实可行。     

基于高光谱影像融合的湿地植被类型信息提取技术研究

对-36°和0°的多角度高光谱CHRIS遥感影像数据进行植被指数计算及影像融合,提出归一化植被指数(NDVI)与高光谱影像融合后,采用波谱角填图(SAM)的方法提取湿地植被类型信息。该方法首先对-36°影像进行NDVI植被指数计算,然后与0°影像融合,再采用SAM方法提取湿地植被类型。结果显示,利用该方法对青海省隆宝滩湿地植被类型的提取精度可达到92.23％;而利用SAM方法对0°影像直接进行湿地植被类型提取,其精度只有66%。由此可见,利用不同角度信息影像融合的方法,大大提高了高光谱影像进行湿地植被类型信息提取的精度,为湿地植被类型信息提取又提供了一个有效可行的方法。     

基于纹理信息的Landsat-8影像植被分类初探

遥感图像植被分类一直为遥感领域的热点,对于中低分辨率的影像,传统的分类方法主要是利用影像的光谱信息,对于影像的空间信息利用较少,而事实证明遥感影像的空间信息也十分丰富。为了提高遥感影像的空间信息利用率,提取了最新的Landsat-8的空间纹理信息,结合空间纹理信息与光谱信息对遥感影像进行植被的分类。实验证明:辅以纹理的分类总体精度为84.68%和83.87%,光谱分类总体精度为82.26%,结合了空间纹理信息后的分类精度比传统的方法有明显的提高。     

基于BP神经网络的森林植被遥感分类研究

如何解决多类别图像的识别并满足一定的精度,是遥感图像研究中的一个关键问题,具有十分重要的意义。本文使用Landsat7ETM+遥感数据和森林资源分布图等地理辅助数据,用BP神经网络方法对森林植被进行了分类,并与最大似然法的分类结果进行精度比较分析。结果表明地理辅助数据参与的BP神经网络用于森林植被遥感图像分类其效果是较好的,是一种有效的图像分类方法。     

基于高分辨率遥感影像的植被分类方法比较

以新疆库车市东部绿洲-荒漠过渡带为研究对象,利用GF-2号遥感影像为主要数据源,在野外调查的基础上,采用基于像元的监督分类和分层次多尺度分割的面向对象分类方法对研究区植被信息进行准确识别。结果表明:1)监督分类与面向对象的分类结果大体一致,两者的总体分类精度均可达到94%以上,Kappa系数大于0.93,都体现出了较高的分类精度;2)与监督分类相比,面向对象的分类方法在总体分类精度上提升了3.79%,Kappa系数提高了0.032,具有更好的分类效果和分类精度。通过确定最优尺度分割,面向对象的分类方法可更为准确地提取研究区植被信息,为合理评价区域土地荒漠化状况提供科学依据。     

基于TM遥感影像的森林类型分类方法比较

以吉林省汪清林业局为例,基于Landsat5-TM影像,充分利用遥感影像光谱信息,分别采用动态聚类法和组合监督分类法对该林区的森林类型进行分类,并对分类结果的精度进行比较分析.研究结果表明,利用组合监督分类的精度比动态聚类法分类的精度要高,总体分类精度高11％,其中针叶林、阔叶林、混交林和其他用地的分类精度分别高8％、11％、17％和10％.     

基于多角度高光谱CHRIS影像的隆宝滩湿地遥感分类方法研究

采用青海省隆宝滩地区的多角度高光谱CHRIS遥感数据,通过研究+36°、0°和-36°三个角度影像的组合变换,提出影像变换+不同角度波段组合的方法,用以获取地物的分类信息。该方法首先对0°影像进行穗帽变换,选择其湿度图像,再与+36°和-36°影像的第4波段(0.461 μm)进行RGB组合,生成新的彩色合成影像,然后再进行支持向量机(SVM)的监督分类。结果显示,利用该方法对隆宝滩湿地分类的精度可达到90.02％;而利用传统的监督分类对0°影像直接进行分类,其精度为75.46%。由此可见,利用不同角度信息进行波段组合的方法,大大提高了高光谱影像进行湿地信息提取的精度,为湿地信息提取提供了一个有效的方法。     

森林植被遥感分类研究进展与对策

遥感分类是遥感应用中的主要问题之一,分类的精度直接影响遥感数据的应用水平和实用价值。本文概述了遥感分类的方法,综述了森林植被遥感分类研究的国内外进展,在此基础上分析了森林植被遥感分类存在的问题,提出了发展对策,指出基于知识的人工智能技术和高光谱技术是森林植被遥感分类未来的发展趋势。     

基于TM遥感影像图的鞍山市千山植被变化研究

以1993年、2001年和2006年的TM遥感影像图为信息源,基于NDVI和植被覆盖度定量模型,利用ENVI4．2、ARCGIS等软件获取了鞍山市千山风景区归一化植被指数差值变化图及覆盖度等级图,并进行了定量对比分析．结果表明：2001年与1993年相比,低覆盖与高覆盖面积均有增加,而中高覆盖地区其质量有所下降,局部生态退化．2006年与2001年相比,大部分地区高覆盖增加,质量上升,生态环境向良好方向发展．     

基于ALOS遥感影像植被分类方法的比较研究

以云南省宜良县ALOS影像为基础数据,利用最大似然法、支持向量机方法和面向对象的支持向量机方法对ALOS影像进行植被分类研究。实验结果:最大似然法分类精度为79.33%,支持向量机方法分类精度为82.25%,面向对象的支持向量机分类方法精度为86.13%,面向对象的支持向量机分类方法取得较好的分类效果。研究结果可为中高分辨率遥感影像分类研究提供参考。     

高光谱遥感在植被特征识别研究中的应用

总结了高光谱遥感在植被物种识别、结构特征分析、理化信息提取等主要领域的应用研究现状; 分析了高光谱遥感在植被特征识别中所涉及的光谱特征优化、混合光谱分解、图像分类识别等关键性技术环节的最新进展; 剖析了目前研究中存在的主要问题, 并对今后的发展态势进行了展望。     

基于CART决策树方法的遥感影像分类

以云南省香格里拉县为研究区域,构建一种基于CART遥感影像的决策树分类方法.对遥感影像采用主成分提取、植被信息提取、纹理信息提取等方法,并结合试验区主要地物类型训练样本,采用Landsat 5 TM影像数据、DEM数据以及遥感处理软件ENVI为平台进行影像分类,并将结果与最大似然分类结果作比较.结果表明,基于CART遥感影像决策树分类精度优于最大似然分类,有较好的分类效果.     

高光谱遥感技术在湿地研究中的应用

综述了高光谱遥感技术在国内外湿地研究中的应用; 总结了高光谱遥感技术在湿地水质参数反演、土壤含水量反演和湿地植被精细分类等方面应用的方法研究和取得的成果; 指出鉴于高光谱遥感数据自身的冗余性和信息理解程度的局限性, 在湿地研究领域中仍然存在着不足之处; 在此基础上, 提出了高光谱遥感技术应用于湿地研究的数据多元化趋势及其在湿地类型变化动态监测、湿地生态系统的自我恢复、掌握湿地资源重新积累过程等方面的应用潜力和开发前景。     

基于Worldview-2八波段影像改进指数的湿地类型分类研究

采用Worldview-2八波段影像作为数据源,选取东洞庭湖湿地核心区域作为研究区,进行了Worldview-2八波段特征分析、构建改进遥感指数、采用改进遥感指数阈值分层分类的策略对湿地区域进行信息提取。研究结果表明,基于Worldview-2八波段影像改进指数的湿地类型分类总精度达到了92.24%,Kappa系数为0.902,比原始遥感指数的分类精度提高了8.18%,特别是对草滩地和泥滩地的区分有了较大的提高,是有效、准确提取湿地类型的技术方法。     

基于支持向量机的生态公益林遥感分类研究

提出了基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的遥感影像分类方法,结合空间特征等信息,对IKONOS高空间分辨率影像进行分类,实施对生态公益林的监测,并将此分类方法与传统分类方法进行比较分析。研究结果表明,基于SVM的遥感分类方法能够有效解决分类效果破碎、精度不高等问题,而且在学习速度、自适应能力、可表达性等方面具有优势。