面向对象的高分辨率影像变化检测方法研究

利用VHR影像丰富的地物变化信息对VHR影像的变化检测研究具有重要意义.从多尺度分割得到的对象出发,探讨面向对象的多变量变化检测(MAD)方法.研究得到面向对象的变化检测(OB-DFPS)的总体精度93.2％,Kappa系数0.862.并和传统的面向像元的差异影像方法进行对比,比较分析得到面向对象的变化检测方法鲁棒性更强,精度更高.     

基于面向对象与替换法的遥感影像云检测与去除技术

裁剪20090716和20090730两景HJ-l CCD多光谱影像的部分作为试验区,基于面向对象法实现了厚云、薄云及云影的检测,进而利用替换法去除云和云影.对原影像、去云后影像的像元灰度均值、最大值、标准差、熵等指标进行了比较,结果表明,还原后的影像符合地面实际,面向对象与替换法可作为HJ-1 CCD多光谱数据的云检测与去除的重要方法.     

基于加权算法的空-天遥感升尺度土壤含盐量监测模型

利用无人机-卫星遥感升尺度转换方法可以有效提高土壤含盐量监测精度。以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域为研究区,4月裸土期表层土壤为研究对象,分别采用主导变异权重法、局部平均法和最邻近法将试验区无人机4波段影像(0.1m)升尺度至与GF-1卫星(16m)同一尺度,引入3种变量组合作为模型输入变量并利用多元线性回归模型（Multivariable linear regression,MLR）和BP神经网络模型（Back propagation neural networks,BPNN）构建不同数据源关于土壤含盐量的定量监测模型。在此基础上,采用波段比值均值法对GF-1卫星数据进行修正,实现基于卫星因子的研究区土壤盐分升尺度反演。结果表明,经统计指标评价后得出主导变异权重法在4块试验区针对4波段影像的尺度转换效果总体上优于其他2种转换方法;3种无人机-卫星遥感升尺度转换方法中,主导变异权重法监测效果最佳,局部平均法次之,最邻近法效果最差;对筛选得到的2个模型进行升尺度修正,得到验证效果最佳的监测模型为基于混合变量组的多元线性回归模型,其R2v为0.420,RMSEv为0.219%,比直接采用GF-1卫星数据得到的混合变量组多元线性回归模型R2v高0.217,RMSEv低0.013个百分点。本文研究结果可为卫星、无人机多光谱遥感一体化监测裸土期农田土壤含盐量提供参考。     

复杂环境中苹果树识别与导航线提取方法

为精准化管理果园,针对存在裸露土壤、遮蔽物、果树冠层阴影和杂草等复杂环境下难以提取导航线问题,通过无人机搭载多光谱相机获取苹果园影像数据后提取果树像元并进行全局果树行导航线提取。通过处理多光谱影像数据得到正射影像图(DOM)、数字表面模型(DSM)图像,选取并计算易于区分杂草与苹果树的归一化差异绿度指数（NDGI）、比值植被指数（RVI）分布图,构建DSM、NDGI、RVI融合图像后,综合利用过绿植被(EXG)指数和归一化差异冠层阴影指数（NDCSI）以阈值分割法剔除融合图像中土壤、遮蔽物、阴影等像元,降低非植被像元对果树提取的干扰。对比使用支持向量机（SVM）法、随机森林（RF）法和最大似然（MLC）法分别提取最终融合图像和普通正射影像中的苹果树像元,并计算混淆矩阵评价各识别精度。试验表明,MLC法对融合图像中果树的识别效果最优,其用户精度、制图精度、总体分类精度、Kappa系数分别为88.57%、93.93%、93.00%、0.8824;相对于普通正射影像,本文构建的最终融合图像使3种方法的识别精度均得到有效提升。其中,融合图像对RF法的用户精度提升幅度最大,为27.12个百分点;对SVM法的制图精度提升幅度最大,为9.03个百分点;对3种方法的总体分类精度提升幅度最低为13个百分点;对SVM法的Kappa系数提升幅度最大,为22.55%,且对其余两种方法的提升也均在20%以上。将本文得到的苹果树像元提取结果图像做降噪、二值化、形态学转换等处理后,以感兴趣区域划分法提取各果树行特征点,并以最小二乘法拟合各行特征点得到导航线,其平均角度偏差为0.5975°,10次测试整体平均用时为0.4023s。所提方法为复杂环境中果树像元和果树行导航线提取提供了重要依据。     

融合注意力机制与多尺度信息的葡萄种植区变化检测

为准确获取葡萄空间变化信息,实现产业规划和可持续发展,针对葡萄种植区布局分散、面积不一,地物类型复杂,相应不同时相影像异质性较大,严重影响变化区域检测精度的问题,提出了一种融合注意力机制和多尺度信息的变化检测模型（Multiscale difference feature capture net, MDFCNet）。在ResNet101主干网络的基础上融合SE（Squeeze and excitation）注意力机制,提升网络对遥感影像中变化特征提取的能力,抑制无关像素干扰。并且设计了交叉差异特征捕获（Cross difference feature capture,CDFC）模块,捕获具有密集上下文信息的差异特征来提升地物类型复杂情况下的变化检测精度,同时设计了监督集成注意力（Supervised ensemble attention,SEA）模块,逐层融合低层细节纹理特征和高层抽象语义特征来丰富多尺度特征,以此增强网络对布局分散、面积不一的种植区的检测能力。在构建的宁夏葡萄种植区变化数据集上进行实验,结果表明,相较于目前主流的SNUNet、A2Net、DSIFN和ResNet-CD变化检测模型,本文MDFCNet方法检测结果最优,相较于性能第2的模型,评价指标中交并比、召回率、F1值和精确率分别提高5.42、5.62、3.48、0.95个百分点。通过消融实验也证明了融合各模块的有效性,相较于基础网络,增加3个模块使得交并比、召回率、F1值和精确率分别提高12.9、5.63、8.64、11.75个百分点。本文模型提取出感受野更大的差异特征可为变化检测提供丰富的推断信息,融合的多尺度特征可以有效避免结果中误检测和漏检测问题,提高了变化区域的完整性和边缘细节保留,为背景复杂的大范围葡萄种植区的变化检测任务提供了解决思路。     

基于地形特征的无人机遥感梯田影像边缘提取方法

梯田具有蓄水固沙的作用,是旱作农业区重点建设的高产稳产农田设施,为粮食增产、农民增收提供了有力保障。因仅基于影像数据采用边缘提取方法进行梯田区域分割效果不理想,及时准确地掌握梯田信息较为困难。无人机遥感技术的不断发展为高精度梯田地形信息的获取提供了新方法。本研究以甘肃省榆中县为例,首先从数字高程模型DEM数据中提取坡度,将正射影像与坡度数据融合,并通过基于Canny算子的粗边缘提取方法和基于多尺度分割的精细边缘提取方法,对比分析坡度对无人机遥感梯田影像边缘提取的影响。试验结果表明,正射影像和坡度融合的提取效果均优于单一的正射影像数据提取效果,粗边缘提取方法中正射影像和坡度融合的数据源精度平均提高了23.97%,精细边缘提取方法中正射影像和坡度融合的数据源精度平均提高了17.84%。研究表明,在无人机遥感梯田影像边缘提取中加入一定的地形特征,可以取得更好的边缘提取效果。     

多光谱影像混合像元解混的加权变异系数分析法

影像上同物异谱或同谱异物的现象会造成同一混合像元端元在影像上的光谱不唯一。端元差异问题将给端元选择和提取造成困难,并最终影响混合像元分解的精度。为了尽可能减小端元类内差异、扩大类间差异,针对传统算法无法避免端元在不同波段的光谱数值尺度相差很大且定权自动化程度低的缺陷,将变异系数概念引入端元差异问题研究中,提出一种适用于多光谱数据的基于加权理论的加权变异系数分析法(Weighted coefficient of variation analysis,WCVA)。分别从理论和实验两方面论证了WCVA的可行性与优越性。在对比实验中,利用同一地区的TM和Geo Eye多光谱影像,从可视化端元空间分布、算法效率和混合像元最终解混精度比较了WCVA和最佳指数因子(Optimal index factor,OIF)结果。实验证明利用本文提出的WCVA方法获得的波段组合具有更高的解混精度(0.183和0.160)。同时运算效率明显高于OIF。因此WCVA不仅能够有效解决端元差异问题,提高混合像元解混的精度,而且具有较高的运算效率。     

基于无人机遥感与面向对象法的田间渠系分布信息提取

针对目前农田灌排系统识别研究中遥感影像分辨率不足,难以提取田间毛渠且对无水或少水灌排沟渠识别不足等问题,以内蒙古河套灌区磴口县坝塄村为研究区域,利用固定翼无人机搭载520~920 nm多光谱相机进行航拍试验,采用基于面向对象法的特征组合分层分类的提取方法对获取的高分辨率单幅多光谱影像数据进行解译,采用分割阈值为65、合并阈值为90的遥感影像最佳分割参数。利用含水田间毛渠和无水、少水田间毛渠在光谱、几何、空间关系等特征参量中表现出的与其它地物的特异性,建立不同分类层次的规则提取田间毛渠分布信息。提取结果表明,由于水体对近红外波段光谱的强烈吸收,含水毛渠提取效果很好,精度达到97.8%;无水、少水田间毛渠提取精度为75.7%。无人机遥感技术和面向对象法的特征组合分层分类方法为灌区田间渠系识别提供了一种新途径。     

基于无人机遥感的高潜水位采煤沉陷湿地植被分类

为了掌握采煤沉陷湿地植被的类别和空间分布,促进矿区土地利用、管理和修复,以山东省济宁市东滩煤矿3304工作面为研究区,以无人机多光谱影像为数据源,分别采用面向对象的分类方法和监督分类方法对研究区湿地植被进行分类。基于优选的面向对象尺度分割参数,确定分类规则后构建面向对象分类模型,对湿地植被进行分类,生成植被分布图。同时,利用野外获取的322个采样点进行精度验证。结果表明:与基于像元的监督分类方法相比,面向对象分类方法显著提高了影像分类精度。监督分类方法总体精度为44. 3%,Kappa系数为0. 4;面向对象分类方法总体精度达到84. 2%,Kappa系数为0. 8。该研究为采煤沉陷区湿地调查与开采沉陷影响下地表植被空间分布规律研究提供了方法与基础数据。     

面向番茄植株相近色目标识别的多波段图像融合方法

针对温室番茄智能化管理需要，研究茎秆、叶片和绿果等3类相近色目标的多波段图像融合方法，以凸显目标与背景亮度差异，提高目标视觉识别效率。根据其各自在300~1000 nm范围的反射光谱特征差异，建立了针对其光谱数据分类的Lasso正则化逻辑回归模型。基于模型的稀疏解特征，确定具有较大权值系数的450、600和900 nm等3个波段作为最优成像波段，在此基础上构建了温室番茄植株多波段图像在线采集系统。结合最优成像波段下相近色目标图像特征分析，提出了基于NSGA-II的多波段图像加权融合方法，以增强特定目标与近色背景物体的图像亮度差异。最后通过现场试验对多波段图像融合效果进行评估。结果表明，分别以茎秆、叶片和绿果器官作为识别目标，通过多波段图像融合处理后，目标与背景之间的图像灰度差异绝对差值相应达到单波段图像的2.02、8.63和7.89倍，即被识别目标与其他近色背景的亮度差异显著增强，且背景物的亮度波动得到抑制。本研究结果可以为农业环境近色目标视觉识别相关研究提供参考。     

基于深度学习的大棚及地膜农田无人机航拍监测方法

随着精准农业技术的发展,快速获取大棚和地膜农田面积及地理分布的需求越来越大,但沿用面向卫星遥感影像的解译方法处理无人机航拍影像,存在特征选择复杂、识别精度较低、处理时间长等问题。基于此,本文提出一种基于深度学习的大棚及地膜农田无人机航拍监测方法,即采用六旋翼无人机搭载索尼NEX-5k相机进行航拍作业,对采集到的558幅赤峰市王爷府镇地区的无人机航片进行正射校正与拼接,构建全卷积神经网络(Fully convolutional network,FCN),通过多尺度融合的方法实现了FCN的5个变种模型:FCN-32s、FCN-16s、FCN-8s、FCN-4s、FCN-2s,使用带动量的随机梯度下降算法端到端训练模型,自动提取并分类影像特征。FCN模型与ENVI商用遥感软件的基于像素的分类方法、e Cognition软件的面向对象的分类方法对比后表明:FCN-4s模型为识别大棚和地膜农田的最佳模型,对于测试区域的平均整体正确率为97%,而基于像素的分类方法平均整体正确率为74.1%,面向对象的分类方法平均整体正确率为81.78%。FCN-4s模型平均运行时间为16.85 s,是基于像素的分类方法运行时间的0.06%,是面向对象的分类方法运行时间的5.62%。本方法可快速准确获取大棚和地膜农田的地理分布及面积,满足设施农业对无人机航拍监测的需求。     

基于多进制小波变换及多维纹理特征的遥感影像融合方法

探讨了基于多进制小波变换与多维纹理特征融合相结合的遥感影像融合方法。在融合过程中,首先对高分辨率全色影像和多光谱影像进行多进制小波分解,再联合提取局部方差、局部梯度、局部能量和局部信息熵4维纹理特征,将高分辨率影像的高频分量分别与多光谱影像的高频分量以多维纹理特征进行多判据联合方法融合,形成新的高频分量,然后与多光谱影像的低频分量进行多进制小波逆变换,最后经 RGB合成为彩色影像。试验选取淮南矿区SPOT 10 m与TM 30 m空间分辨率影像,从目视判读（定性评价）、地物光谱曲线分析、定量评价指标三方面对融合方法进行了评价。结果表明,该方法既保留了原影像的光谱信息,同时也改善了影像的清晰度和分辨率,利用融合后的影像进行矿区土地利用变化监测,效果明显提高。     

基于主成分分析与Brovey变换的ETM+影像植被信息提取

在ETM 影像全色波段和多光谱数据融合时,Brovey变换是一种较好的融合方法,但是Brovey变换所利用的波段信息量少,并且在对融合后影像分类时常将存在阴影的植被覆盖区误判为水体。因此将主成分和归一化植被指数(NDVI)作为Brovey变换融合时的波段,实验结果显示融合后的影像更利于后期植被信息提取。     

黄土丘陵沟壑区遥感影像信息面向对象分类方法提取

探索了基于面向对象分类方法提取黄土丘陵沟壑区高分辨率遥感影像土地信息的途径。以燕沟典型小流域为例,基于ALOS的多光谱、全色立体影像并辅以数字高程模型DEM和NDVI数据,进行面向对象的多尺度分割,利用阈值逐次提取与该区生态系统恢复、农业生产和生活实际密切相关的灌丛、林地、草地、耕地、果园、居住地和水体共7种土地利用类型,得到的分类精度为77.73%。     

A review of downscaling methods for remote sensing-based irrigation management: part I

High-resolution daily evapotranspiration (ET) maps would greatly improve irrigation management. Numerous ET mapping algorithms have been developed to make use of thermal remote sensing data acquired by satellite sensors. However, adoption of remote sensing-based ET maps for irrigation management has not been feasible due to inadequate spatial and temporal resolution of ET maps. Data from a coarse spatial resolution image in agricultural fields often cause inaccurate ET estimation because of a high level of spatial heterogeneity in land use. Image downscaling methods have been utilized to overcome spatial and temporal scaling issues in numerous remote sensing applications. In the field of hydrology, the image downscaling method has been used to improve spatial resolution of remote sensing-based ET maps for irrigation scheduling purposes and thus improves estimation of crop water requirements. This paper (part I) reviews downscaling methods to improve spatial resolution of land surface characteristics such as land surface temperature or ET. Each downscaling method was assessed and compared with respect to their capability of downscaling spatial resolutions of images. The companion paper (part II) presents review of image fusion methods that are also designed to increase spatial resolutions of images by integrating multi-spectral and panchromatic images.     

MODIS土地利用/覆被多时相多光谱决策树分类

利用MODIS多时相与多光谱结合,尝试探讨低成本、高精度的北京土地利用/覆被实时获取方法。首先根据归一化植被指数（NDVI）的均值、标准差建立了研究区各地类的典型NDVI时间序列曲线,进而提取了6个可以反映区域物候模式、植被生长速率等信息的分类参数;然后对反映地表土壤信息较多的3月份多光谱影像进行主成分变换,选取第一主成分（PC1）作为辅助分类参数;最后基于分类回归树（CART）算法进行监督决策树分类。经SPOT-5影像验证,分类总体精度达到83%,Kappa系数为0.769,PC1辅助分类后总体精度提高     

波谱成像技术在作物病害信息早期检测中的研究进展

阐述了波谱成像技术在作物病害信息早期检测方面的研究进展。作物病害是制约农业生产稳定发展的重要因素。实时、灵敏、可靠的作物病害检测和防治是进行科学的作物生产管理的基础。利用多光谱图像、高光谱图像、热红外图像等波谱成像技术,结合作物病理学以及化学计量学的方法,对感病植株进行早期检测,建立能准确反映作物病害的检测模型和病害程度的定量描述模型,对提高作物抗病机制的研究,科学指导作物生产具有重要的意义。     

1972—2008年潮白河流域景观格局演变研究

在RS和GIS技术支持下,使用1972—2008年4期土地利用数据或遥感数据作为信息源,利用FRAG-STATS软件计算景观类型、景观2个等级水平的指数,获取潮白河流域在此期间的景观格局特征数据。结果表明：潮白河流域土地利用以林地和草地为主;随着城市化的进展,人类活动对自然的干扰日益加剧,耕地、城镇用地、草地、森林面积...