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基于DOM及LiDAR的多尺度分割与面向对象林隙分类 总被引:1,自引:0,他引:1
为研究分割尺度对航空正射影像(DOM)与LiDAR数据协同面向对象林隙分割与分类的影响,以东北典型的天然次生林帽儿山实验林场东林施业区为试验区,对DOM与LiDAR数据进行多尺度分割与面向对象林隙分类。分割过程中,采用基于DOM分割、基于LiDAR数据分割、DOMLiDAR协同分割3种分割方案。每种分割方案采用10种尺度。在每种尺度应用两种数据提取的光谱和高度两种特征,采用支持向量机分类器(SVM)进行林隙分类。研究结果表明:3种分割与分类方案分类精度随尺度的增大整体呈现下降的趋势,与ED3(Modified)趋势相反。基于LiDAR数据在尺度参数10获得了最优分割结果。在所有尺度上(10~100),基于LiDAR数据分割与分类精度高于其他两种数据源的分类精度,相比单独使用DOM优势更加明显。基于LiDAR数据分割与分类方案在尺度参数10时获得了最高分类精度(Kappa系数为80%)。3种分割与分类方案最优尺度的分类精度显著高于其他尺度分类精度。分割尺度对面向对象林隙分类结果有重要影响。 相似文献
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基于无人机LiDAR的天然林与人工林林隙提取 总被引:1,自引:0,他引:1
为研究主动遥感进行森林地物分类和林隙提取的效果,分别在天然林和人工林中比较了无人机激光雷达(Li DAR)数据的阈值法、逐像元法和面向对象法3种方法的分类精度和适用性。选取天然林(黑龙江省哈尔滨市帽儿山林场)和人工林(内蒙古自治区赤峰市旺业甸林场)两处试验区,应用阈值法、逐像元法和面向对象法3种方法,对两个试验区采集的无人机Li DAR数据进行林隙、非林隙、其他类型划分。研究结果表明,面向对象法在天然林和人工林试验区中的分类精度和Kappa系数均最高,天然林为82. 43%、0. 73,人工林为91. 74%、0. 88;逐像元法次之,天然林为76. 62%、0. 64,人工林为78. 68%、0. 68;阈值法的分类精度和Kappa系数差异较大,在天然林中的精度极低,为50. 54%、0. 27,人工林的精度较高,为79. 12%、0. 69。面向对象法和逐像元法在天然林和人工林普遍适用,均可以达到理想的分类精度和Kappa系数。阈值法在天然林的精度较低,更适合于人工林的分类,即林分高度趋于一致,且建筑、道路等其他类型干扰较少的区域。天然林的最佳分类方法为面向对象法,人工林的最佳分类方法为阈值法。 相似文献
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极化干涉SAR(Polarimetric SAR interferometry,PolInSAR)森林高度反演是当前雷达遥感领域的研究热点,近年来出现了多种单基线PolInSAR森林高度反演方法。为了给单基线PolInSAR反演森林高度的算法提供基础,并探索和发展效果更优的反演方法,使用Pol SARpro软件模拟森林平均高度为18 m的L波段(L=23 cm)全极化干涉SAR数据,研究了森林高度反演算法中的DEM差分法、RVoG法、复相干幅度反演法、混合反演法,并基于相干优化法对混合反演法进行了改进;为了更准确地对算法的性能进行比较,给出方位向为48 bin时各算法的距离向剖面的对比图,并选取图像的中间区域,对森林高度位于3~30 m的1 104个样本点,应用均值和均方根误差RSME对5种方法模拟的18 m森林高度进行比较。结果表明:森林高度平均值反演结果由大到小依次为:复相干幅度反演法、混合反演法、改进的混合反演法、RVoG法、DEM差分法,分别为19.40、18.31、18.12、10.55、10.05 m,均方根误差(RMSE)由小到大依次为:改进的混合反演法、混合反演法、复相干幅度反演法、RVoG法、DEM差分法,分别为1.06、1.48、3.49、7.51、8.04 m;说明DEM差分法与RVoG法反演的森林高度存在明显低估,复相干反演法出现明显高估且其离散程度最大,混合反演法和改进的混合反演法与真实值的误差分别为0.31、0.12 m,改进的混合反演法与真实值的相差最小,离散程度最小,均方根误差最小,反演结果最优。改进的混合反演法综合了混合反演法与相干优化法的优点,使其估计的地形相位的均方根误差最小(0.045 rad),森林高度与真实值的误差最小,均方根误差最小,并且具有一定的鲁棒性。 相似文献
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【目的】研究对象特征对高空间分辨率遥感影像与星载全极化SAR数据协同面向对象林分类型识别的影响,评价2种数据协同林分类型识别的适宜性,为多源遥感影像结合面向对象分类技术提供科学依据。【方法】以QuickBird遥感影像和Radarsat-2数据为试验数据,选取福建省三明市将乐县将乐国有林场为试验区进行杉木、马尾松和阔叶林面向对象分类。在面向对象分类过程中,采用基于QuickBird多光谱波段分割、基于Radarsat-2数据分割和QuickBirdRadarsat-2协同分割3种分割方案,每种分割方案采用10种尺度(25~250,步长为25),应用QuickBird遥感影像和Radarsat-2数据提取的光谱、地形、高度和强度4方面32个特征指标,进行4种不同特征组合,运用支持向量机分类器进行面向对象林分类型分类,利用混淆矩阵计算的生产者精度、用户精度、总精度和Kappa系数4个指标对分类结果进行精度评价。【结果】所有组合的分类精度(Kappa系数)均随着尺度增大表现出先增加后降低的趋势,且以只使用单一光谱特征的分类精度最低,依次低于光谱+地形两特征和光谱+地形+高度三特征的分类精度,引入强度后的四特征组合分类与三特征组合无明显差异。QuickBirdRadarsat-2协同且在最优尺度参数为100时,结合对象光谱、地形、高度和强度四特征组合进行面向对象林分类型分类精度最高(OA=86%, Kappa=0.86)。【结论】高空间分辨率遥感影像(QuickBird)与SAR数据(Radarsat-2)协同最优尺度多特征组合进行面向对象林分类型分类优势明显,在光谱和地形特征中引入高度特征可进一步提高分类精度。本研究结果可提高面向对象分类中的特征选择效率和科学性,能够为其他影像的面向对象分类技术提供较好的参考依据。 相似文献
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基于GIS模型的林火蔓延计算机仿真 总被引:2,自引:0,他引:2
在GIS的支持下,建立了林火蔓延的空间背景数据库,在此基础上采用了王正非林火蔓延模型和遍历各点算法,在空间背景数据库之上,用Visual C 6.0 MapObject2.1控件技术进行了林火蔓延的动态模拟,以实现任意地点、任意气象条件下的林火蔓延动态仿真模拟,直观地掌握林火的发生、发展和蔓延的过程,以及林火蔓延的方向等。通过对模拟结果的分析得出,在模拟的过程中计算机运行比较快,模拟效果很好。 相似文献
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为研究内蒙古生态屏障区植被覆盖变化及降水、气温对其的影响,采用2010—2019年的SPOT-VGT归一化植被指数(NDVI)数据集、CRU TS气候数据集、GlobeLand30地表覆盖数据,利用一元线性回归趋势方法,对研究区10 a来植被覆盖的年际变化进行分析;同时应用相关分析法,研究了不同土地利用类型植被覆盖与降水量、气温的相关性。结果表明:2010—2019年研究区归一化植被指数呈现上升趋势,但空间差异明显,呈现东高西低的区域分布特征。植被覆盖明显改善(Slope>0.03)面积最大的年份为2011—2012年,像元数占内蒙古总像元数的44.44%;植被覆盖明显退化(Slope<0.03)面积最大的年份为2013—2014年,像元数占总像元数的40.59%。不同土地利用类型时,降水量、气温对植被覆盖产生不同的影响,气温对森林植被覆盖的影响最为显著,降水量对草地植被覆盖的影响最为显著。 相似文献
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净初级生产力(NPP)是衡量陆地生态系统碳源(汇)的重要参数,为准确模拟城市NPP及研究城市NPP空间分布特征。以哈尔滨市为研究对象,以Landsat-5 TM遥感数据、MODIS的叶面积指数(LAI)数据和气象要素等资料为基础数据,采用基于过程的北部森林生态系统生产力模拟模型(BEPS),模拟获得哈尔滨市NPP空间分布特征图,并对NPP时空变化进行分析。结果表明:哈尔滨北部及西南部NPP整体比较高,哈尔滨西部及东北部NPP整体比较低,主要与研究区土地覆盖类型有关。哈尔滨市2011年NPP积累总量为2.427×1013g·a-1,NPP年平均值为511 g·m~(-2)·a~(-1)。哈尔滨市NPP积累主要在7、8月份,NPP年积累值在7月份达到最高值。通过采用通量数据及MODIS的NPP产品验证可知,BEPS模型能够较好地估算哈尔滨市植被NPP。为揭示城市NPP变化的影响因素(气候、地域等)提供技术支持,也可为城市生态建设提供参考。 相似文献
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基于航空正射影像的面向对象林隙识别 总被引:3,自引:0,他引:3
【目的】研究分割尺度及对象特征对航空正射影像面向对象林隙识别的影响,评价基于航空正射影像林隙识别适宜性。【方法】以真彩色航空正射影像为基础数据,采用面向对象分类方法,以东北典型天然次生林帽儿山实验林场东林施业区为试验区进行林隙识别。在面向对象分类过程中,对航空正射影像的3个分量(Blue、Green和Red)采用10种尺度(10~100,步长为10)进行分割,应用拓扑组合准确度(R_(A(or))和R_(A(os)))和位置准确度(D_(sr))评价分割结果。对每种尺度分割结果,应用航空正射影像的光谱及光谱+纹理结合特征,采用带有线性核的支持向量机(SVM)分类器进行林隙、非林隙和树冠分类,共获得20种分类结果。利用混淆矩阵计算的生产者精度、用户精度、分类总精度和Kappa系数4个评价指标对分类结果进行精度评价。【结果】对象特征(大小和形状)受尺度参数影响,小尺度分割产生小面积对象,大尺度分割产生大面积对象,但大尺度不能有效将明显的林隙从冠层中分离出来,存在明显分割不足的现象。拓扑组合准确度(R_(A(or))和R_(A(os)))和位置准确度(D_(sr))说明与参考对象最相似的分割对象结果是在尺度20时获得的分割结果(R_(A(or))和R_(A(os))较大且接近,D_(sr)较小)。光谱及光谱+纹理结合特征分类方案分类总精度具有相似的变化特征,即小尺度分类总精度较低,随着尺度增大,分类总精度也再提高并在某个尺度达到最大值,之后分类总精度随尺度增大而降低,并趋于平稳。光谱+纹理结合特征的分类总精度低于仅使用光谱特征的分类总精度,在中小尺度上尤其明显。在尺度参数为20时使用光谱+纹理结合特征分类总精度低19个百分点,在尺度参数为30时低13个百分点。基于航空正射影像分割最优尺度参数为20。【结论】基于航空正射影像进行林隙识别,最高精度仅为74%(Kappa=61%),林隙生产者和用户精度在60%以上,非林隙生产者和用户精度在90%左右。基于航空正射影像林隙识别纹理特征的加入还将继续降低识别精度。 相似文献