基于GF-2遥感影像的葡萄大棚信息提取

随着设施农业的不断发展,快速准确获取农业大棚的空间分布和种植面积有助于农业经济增长模式调整,实现农业资源的高效利用。以2017年5月的GF-2遥感影像 为数据源,在构建最优特征空间的基础上,采用面向对象随机森林分类方法开展南方丘陵地区葡萄大棚信息提取。结果表明：①利用尺度评价工具ESP和邻域差分绝对值与标准差比RMAS结合的方法可以实现特定地物目标的最优分割尺度选择,分割效果良好;②通过Gini指数进行特征选择能减少数据冗余,提高分类精度,在优选的15个特征变量中,光谱特征占有绝对优势,其次是纹理特征和几何特征;③基于最优特征子空间的随机森林模型能有效提取葡萄大棚的分布信息,总体精度高达92.5%,F值为0.91,其面向对象的精度评价指数GTC为0.12。 结果表明,该方法对基于GF-2影像的南方丘陵区域葡萄大棚信息提取具有较大的应用潜力,并可为其他地区的农业大棚信息提取提供较好的解决思路。     

基于GF-2遥感影像的葡萄大棚信息提取

随着设施农业的不断发展,快速准确获取农业大棚的空间分布和种植面积有助于农业经济增长模式调整,实现农业资源的高效利用。以2017年5月的GF-2遥感影像 为数据源,在构建最优特征空间的基础上,采用面向对象随机森林分类方法开展南方丘陵地区葡萄大棚信息提取。结果表明：①利用尺度评价工具ESP和邻域差分绝对值与标准差比RMAS结合的方法可以实现特定地物目标的最优分割尺度选择,分割效果良好;②通过Gini指数进行特征选择能减少数据冗余,提高分类精度,在优选的15个特征变量中,光谱特征占有绝对优势,其次是纹理特征和几何特征;③基于最优特征子空间的随机森林模型能有效提取葡萄大棚的分布信息,总体精度高达92.5%,F值为0.91,其面向对象的精度评价指数GTC为0.12。 结果表明,该方法对基于GF-2影像的南方丘陵区域葡萄大棚信息提取具有较大的应用潜力,并可为其他地区的农业大棚信息提取提供较好的解决思路。     

基于GF-2影像对恰西国家森林公园的遥感分类

【目的】 选用面向对象的监督分类法,对研究区域的天山云杉林进行遥感分类,选取一种分类效果最佳的方法,为该区域的林地资源调查、动态监测评价提供依据。【方法】 基于高分二号(GF-2)遥感影像数据,借助ESP 尺度评价工具和目视解译相结合,筛选研究区各地物最优分割尺度,利用3种不同分类方法在此基础上进行遥感分类。【结果】 研究区内的水体、道路、其他用地、林地和草地的最优分割尺度,分别为390、372、316、296、246;其次在各地物最优分割尺度下,比较最邻近分类、结合矢量数据分类和阈值分类3种方法,经过精度评估发现,3种分类方法的 Kappa 系数和总体精度值分别为0.760 7、0.782 0、0.840 6和0.814 8、0.830 5、0.876 5。【结论】 阈值分类方法优于其他2种方法,选用更为优良的阈值分类方法引入解决该地区林地资源调查是可行的。     

基于无人机多光谱影像的地物识别

【目的】利用2018年5和6月获取的无人机多光谱影像对北京市大兴试验基地的部分农田进行地物类型提取研究。【方法】确定感兴趣地物种类,对影像进行时相与光谱特征分析,然后确定归一化植被指数NDVI、归一化绿蓝差异指数NGBDI、修正型比值植被指数MSR和红边波段反射率可以作为最优分类特征,通过基于光谱变量阈值分割的决策树分类法,实现地物分类,并提取种植面积,选取基于目视解译的地面调查数据进行方法验证。【结果】基于时相与光谱特征的决策树分类方法有较好效果,该方法用于小麦、果树和大棚的提取,误差值分别为10.68%、6.06%和16.48%,面积提取误差在17%以内,对无人机多光谱遥感影像进行地物识别具有一定的适用性。【结论】无人机低成本、高效率的优势为农田信息及时获取提供参考。     

基于高空间分辨率时间序列影像的对象级侵占林地图斑快速检测

【目的】为掌握森林资源动态变化情况,及时、快速、准确地发现侵占林地地块,并解决主流遥感变化检测方法对数据源和时相一致性要求高、人工干预多、过程繁琐等应用瓶颈,采用一种基于高空间分辨率时间序列影像的多尺度对象级分割和变化提取方法,对主流方法的分类和检测两个过程进行了融合和简化。【方法】以陕西省白水县为研究区,采用GF-1和ZY-3卫星数据源,将前后两期遥感影像波段拆分和重组形成时间序列影像,对时间序列影像进行多尺度面向对象的分割,通过分割结果的光谱变化值统计学抽样判断临界点并制定提取阈值,再利用NDVI变化值对结果进行优化。【结果】以人工目视解译结果作为参照,该方法的检测精度达86.2%。在成功检出的侵占林地图斑中,形状吻合较好或基本吻合的图斑占48.8%。【结论】该方法能够实现侵占林地图斑的快速检测,在检测效率、精度和适应性方面可满足大范围、多时相、混合数据源森林资源监测工作的实际应用需要。     

基于国产GF-2遥感影像的大麻地块提取方法研究 ——以安徽省六安市苏埠镇为例

针对传统的基于像元的分类方法提取大麻地块结果存在较为破碎、精度较低的问题,以国产"高分二号"(GF-2)4m的多光谱遥感影像为数据源,在安徽省六安市苏埠镇选取了一个研究区,使用基于规则集的面向对象的方法实现了大麻地块的精确提取。首先,对研究区预处理过的GF-2遥感影像进行多尺度分割,在多尺度分割结果的基础上,确定提取大麻地块的最优分割尺度。其次,针对不同地物类型选取样本对象生成光谱曲线,分析大麻地块与其他地物类型的异同点,并基于光谱分析结果构建规则集最终实现大麻地块的提取。最后,将基于规则集的面向对象分类结果和基于像元分类(监督分类)的结果进行对比分析。结果表明,基于规则集的面向对象方法可以有效的提取出研究区内的大麻地块,精度可以达到91.09%,解决了传统基于像元分类方法提取大麻地块结果较为破碎的问题。     

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...     

应用可见光遥感影像的林区植被分割方法

为快速准确提取可见光遥感图像中的林区植被,降低林区复杂地物与不均匀的光照对提取效果的影响。采用无人机获取的林区可见光遥感图像,利用ArcGIS软件根据植被与裸地、道路以及光照均匀程度的不同占比进行裁剪,获得5个试验样区,分别利用多尺度分割、光谱差异分割和多尺度结合光谱差异分割方法对样区影像进行分割,应用最近邻分类方法分类并分析3种分割方法对分类精度的影响。研究结果表明：基于多尺度分割的分类精度整体优于光谱差异分割和多尺度结合光谱差异分割,植被分类总体精度分别为90.0%、93.0%、92.0%、89.0%、94.0%,Kappa系数分别为0.801、0.855、0.839、0.781、0.880。使用多尺度分割在林区植被提取时受环境影响小,可以有效提取林区植被信息。     

面向对象的最优分割尺度下多层次森林植被分类

对福建省将乐国有林场地物进行分析,结合QuickBird高分辨率影像及其重采样低分辨率影像进行多层次分割,同时结合ESP分割尺度评价工具获取最优分割尺度参数,以实现影像地物最佳分割效果。对不同分割层次下对象光谱特征、纹理特征等进行提取,应用专家知识及统计特征选取影像对象特征和确定阈值,实现研究区域森林地物及树种的分类。对森林植被等分类总精度达到80．53％。     

阿克苏流域表层土壤湿度指数反演研究

【目的】为研究国产高分一号(GF-1)遥感影像在绿洲地区农情基础数据有效采集的可行性,对土壤湿度实施大范围区域监测。【方法】以新疆阿克苏流域为研究区,基于GF-1 WFV影像以及研究区63个土壤表层湿度的实测样点数据,对垂直干旱指数(PDI)和植被调整垂直干旱指数(VAPDI)的土壤湿度监测效果进行比较和验证。【结果】(1)PDI和VAPDI与土壤湿度实测值的决定系数分别为0.589和0.735,各模型满足监测精度要求;(2)在植被覆盖较高的阿克苏绿洲,VAPDI指数模型监测精度高于PDI;(3)从反演的土壤湿度空间分布格局来看,VAPDI对土壤湿度变化更敏感,更能反映出不同植被覆盖程度下土壤湿度的实际水平。【结论】基于GF-1 WFV影像进行流域尺度的土壤湿度监测具有可行性。相比PDI指数模型,VAPDI通过对遥感影像中混合像元进行不同程度的分解,监测精度更高。研究结果能为阿克苏流域表层土壤湿度数据快速有效地采集和动态监测提供理论支持和验证。     

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。     

作物耕作节律与多时相遥感结合的山地耕地信息提取方法探索

【目的】由于山地地貌区的耕地分布破碎度大,仅应用中分辨率遥感影像难以获得高精度的山地耕地分布信息,如何提高应用中分辨率遥感影像提取山地耕地信息的精度是亟需研究的问题。【方法】本文在分析区域主要作物及其生育期随季节变化的基础上,根据耕地与其他地物在植被覆盖时间序列变化上的区别,基于多时相遥感影像,提出了一种将作物生长和耕作节律与多时相遥感结合的耕地信息遥感提取方法。【结果】应用该方法准确的提取了典型山地区四川省会理县的耕地分布信息。【结论】这种方法提取速度快,结果具有一定的实时性和较高的准确性,可以满足耕地利用及管理中对耕地信息适时获取的要求,也可以应用于对历史耕地矢量数据中地块错分进行修正、更新漏分问题等。     

Landsat-8与GF-1遥感影像土地利用数据提取比较——以咸宁市为例

针对Landsat-8 OLI和GF-1 WFV传感器参数的特点,选择支持向量机(SVM)分类方法分别对咸宁市同一时段的Landsat-8遥感影像和GF-1遥感影像进行土地利用分类研究。结果表明,Landsat-8在耕地与林地、水域与裸地可分离性方面高于GF-1,提取的林地面积占比和耕地面积占比更接近于真实值;Landsat-8和GF-1的分类总精度分别为85.76%和88.38%,Kappa系数分别为0.807 1和0.820 4,说明GF-1的分类效果好于Landsat-8;GF-1具有较高的分辨率优势,对分布零散的地物识别效果优于Landsat-8。     

面向对象多层次多尺度分割的农用大棚类型信息提取

为对不同农用大棚类型信息进行识别分类和精细化提取,以内蒙古河套灌区不同大棚类型为研究对象,基于Sentinel-2A卫星数据,采用面向对象结合多层多尺度分割技术和阈值分类方法,对大棚类型信息进行提取并对最终提取结果展开精度评价和分析研究。首先利用尺度参数估计（Estimation of Scale Parameter2, ESP2）方法进行了分层分割并优选出最佳分割尺度,在各层最优分割尺度上进行光谱、指数、几何、纹理等特征的提取与优化,获取最优特征组合;然后运用多层多尺度分割阈值分类方法提取不同大棚类型信息。结果表明不同大棚类型信息总体精度达94.8%,kappa系数达0.93。其中：塑料大棚的制图精度和用户精度分别为95.3%和96.6%;单屋面温室大棚制图精度和用户精度分别为88.5%和92.6%。基于多层多尺度分割分类的信息提取方法分别考虑了不同地物最优分割尺度,在不同地物各自的最优分割尺度上提取其信息,以抑制过度分割或亚分割现象,从而降低错分或漏分。因此,高分辨率卫星数据与面向对象多层多尺度分割分类的信息提取方法能够有效提高大棚类型信息提取精度,且能为地物信息精细提取技术体系提供一定参考思路。     

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。      

PHANTOM 4 RTK+大疆像控处理技术在燕麦长势模拟中的应用

【目的】 利用小型消费级无人机航拍获取地物影像,通过地物阴影、高度差、色差快速提取地物,进而获取地物结构信息。【方法】 文章选取云南省曲靖市会泽县的大桥乡为研究区域,针对冬闲田闲置土地资源、种植结构相对单一的区域展开试验,利用高分辨率无人机遥感影像对燕麦进行识别,同时结合超声波传感器数据估算地物高度,并与实际高度和无人机生成的传统测高方法得到的高度进行相关性分析,获取高精度、可靠性强的数据。【结果】 基于可见光燕麦的总体分类精度为91.46%,Kappa系数为0.857,在增加DSM数据后的分类总体精度为98.91%,Kappa系数为0.982。研究表明由无人机获取的代表燕麦冠层高度信息的DSM数据能够显著提升燕麦的识别效果。相对于传统无人机测高方法生成数字表面模型提取地物高度的方法,依赖于光谱和高程信息识别地物信息的方法在计算地物高度时,精度更高,识别结果更可靠。【结论】 该文提出的小型消费级无人机利用地物阴影计算燕麦高度的方法,改进了相机镜头光心地位和RTK天线中心点地位补偿作用,打通了RTK模块、飞控模块及相机云台模块之间的通讯,能够应用于实际准确获取影像地位信息,为无人机遥感快速、准确地获取地物高度信息提供了一种新的思路。     

基于高分二号卫星影像的粤北地区香芋遥感识别研究

【目的】高分辨率遥感影像为农作物监测提供高精度的支撑,香芋作为粤北地区的特色作物,是国家地理标志产品,对其监测有助于加强管控和调控。【方法】选择香芋关键物候期的高分二号卫星遥感影像,提取归一化植被指数、归一化差异水体指数、纹理信息,构建融合多特征光谱纹理影像,比较多种组合影像,采用支持向量机作为分类器,对香芋的识别精度进行分析。【结果】融合多特征光谱纹理影像的香芋识别精度最高,总体精度达到96.04%,对香芋的识别精度达到95.30%,比多光谱影像分类精度分别提高5%和6.8%,是多光谱全色融合影像分类精度提升幅度的2倍,且各类地物边界轮廓清晰,图像平滑,细碎图斑很少。【结论】高分二号影像是识别粤北地区香芋的理想数据源,分类精度较高,能够满足农作物监测的需求,能为制定病虫害防治措施,调节种植结构提供支持。     

面向对象的荒漠绿洲区高分一号遥感影像信息提取技术研究

为了更加快速、准确的提取出荒漠绿洲区土地利用类型,采用面向对象的分类方法,利用e Cognition软件对荒漠绿洲区磴口县高分一号遥感影像进行多尺度分割,并对分割尺度、颜色、形状、紧密度和光滑度等参数设置进行多次的试验,最终确定了荒漠绿洲区高分一号遥感影像信息提取的最佳分割尺度与分类规则。对研究区高分一号影像也采用最大似然法分类法进行分类,分类精度为78.65%,kappa系数为0.6984,面向对象分类方法的分类精度为92.51%、kappa系数为0.8767,荒漠绿洲区面向对象的分类方法提取精度明显优于最大似然法。     

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。