农田洪涝灾害信息遥感自动提取方法研究

为提高农田洪涝灾害信息提取效率,探索了有效的遥感影像水体自动提取方法,以2021年7月下旬河南省浚县农田洪涝灾害为研究对象,在灾前、灾中和灾后以Sentinel-2遥感数据归一化水体指数（NDWI）、改进的归一化水体指数（MNDWI）、多波段水体指数（MBWI）和B12波段作为多维特征,采用多维非监督水体自动提取方法提取水体面积。同时利用Canny-Edge-Otsu水体自动提取方法分别对MBWI、MNDWI、NDWI 3种水体指数和GF-3数据的HV极化波段进行阈值分割,提取农田洪涝灾害信息,并对不同数据源和不同方法提取农田洪涝灾害信息的精度进行对比分析。结果表明,多维非监督水体自动提取方法集成了多种水体指数和波段作为多维特征,灾前和灾后水体提取误差分别为6.99%和7.45%,低于Canny-Edge-Otsu水体自动提取方法;MBWI、MNDWI与NDWI 3种水体指数相比,MBWI水体提取误差最小,NDWI提取误差最大,但均易将建筑物和云阴影地区误判为水体;灾后基于GF-3的洪水提取误差为15.57%,高于Sentinel-2影像,但GF-3遥感影像不受云雨天气影响,能够在洪涝...     

集成多源遥感数据与生育期时序光谱特征的水稻种植面积提取

为快速、有效地提取水稻空间分布信息，利用水稻生育期内的光学和雷达影像，依据水稻不同生育时期内的光谱变化规律，提出了简单实用的时序像元频率约束模型（TPFCM）。首先，采用中值合成法分别将Sentinel-2、Landsat-8和Sentinel-1合成为月度数据，将合成后的Sentinel-2和Landsat-8进行融合以减少云阴影对水稻像元的影响，并选取3种融合影像的特征光谱波段计算归一化植被指数（NDVI）、增强植被指数（EVI）和地表水分指数（LSWI），生成月度多维特征成果影像。其次，检索水稻5个生育时期的遥感影像数据，利用随机森林（RF）分类器提取各生育时期的种植面积，并输入TPFCM模型计算水稻生育期内每个水稻像元的频率，最终依据预提取精度、提取面积误差阈值条件控制模型输出最优水稻空间分布信息。结果表明，TPFCM模型输出的水稻提取面积相对误差为-3.83%，与基于RF分类器的单一生育时期的水稻提取面积相对误差相比绝对值减少了3.94百分点，且提取面积与统计参考面积相关性显著（R2=0.97）。