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1.
高空间分辨率遥感影像可以更为精确地分析地物覆盖类型,但空间分辨率的提高也对现有分类方法带来了新的挑战,隐狄利克雷分配(latent dirichlet allocation,LDA)模型能够建立遥感影像底层特征和高层语义之间的联系,但是当前LDA模型在遥感影像分析领域的应用以场景分类和图像检索为主,已有的一些关于土地覆盖分类研究缺少对高分辨率遥感数据的空间关系进行挖掘。该文在标准LDA模型的基础上,利用词包模型构建方法生成的影像文档和单词对象来展开试验,利用多尺度分割挖掘影像中对象的空间关系,设计"主题流行度"和"主题内容"2种形式的影像文档区域属性,以协变量的形式作为LDA模型的先验知识,提出一种空间LDA模型(Space-LDA)。利用无锡宜兴市Quick Bird影像验证该模型在高分辨率遥感影像分类中的有效性,结果表明空间LDA模型分类结果不仅明显优于标准LDA,而且对区域尺度的变化具有一定的鲁棒性,空间区域信息同时从主题流行度和主题内容2个层面提供了推理信息,使模型具有更灵活的结构。 相似文献
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基于多季相光谱混合分解和决策树的干旱区土地利用分类 总被引：6，自引：5，他引：1
该文利用2015年Landsat 8多季相数据,以民勤县为例探讨了干旱区土地覆被/利用分类方法。首先进行了研究区多季相遥感数据的主成分变换,确定了Landsat OLI光谱空间的内在维数。其次通过对各季相主成分空间的分析,确定了光谱混合分解的端元类型及各自的代表性季相。获取端元光谱之后,采用全约束线性光谱混合模型分解各个季相的遥感影像,估计各端元组分占像元的面积百分比（端元丰度值）。最后利用端元丰度值的多季相估计结果,依据先验知识和训练样本建立决策树分类规则进行土地覆被/利用分类。分类方法的总体精度达到90.94%,Kappa系数为0.90。研究表明：将物理意义明确的端元丰度值作为分类变量,能够快速、有效地获取分类规则,生成树的结构简单、合理、清晰,对训练数据的依赖性较低,因此具有应用于整个旱地系统土地覆被/利用分类的潜力。 相似文献
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基于知识的遥感影像的BAYES分类方法研究——以福州市琅歧岛土地覆盖/土地利用类型为例 总被引：1，自引：0，他引：1
提高计算机遥感影像的分类精度,是遥感应用中研究的主要问题之一。以福州市琅歧岛土地覆盖/土地利用类型为例,以遥感影像解译知识为基础,使用TM、Aster的融合影像和NDVI生成的植被覆盖度影像,并结合DEM、土地利用等地理辅助数据,将DEM和NDVI因子作为待分类影像的波段加入其中,构成新的待分类影像,运用Bayes分类方法,通过循环迭代的方法消除先验概率对分类精度的影响,实例证明比运用单一的分类方法精度明显提高。 相似文献
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面向对象的冬小麦种植面积遥感估算研究 总被引：15，自引：7，他引：8
种植面积的遥感估算是冬小麦遥感估产的重要基础性工作之一.该文主要的研究内容是基于Landsat ETM 遥感影像,利用面向对象的分类方法提取山东省桓台县冬小麦种植面积.以山东省桓台县为例,选择Landsat ETM LIG遥感影像,通过影像分割和基于知识的面向对象的分类方法准确地提取研究区冬小麦面积.以乡镇为单位将其结果同统计年鉴数据对比分析,误差最大的是果里镇,误差在95hm2,整个研究区的提取误差是-111hm2,能够满足实际应用的需求. 相似文献
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获取准确的土壤-环境关系是数字土壤制图的关键,目前遥感影像已作为环境因子应用于土壤-环境知识的建立过程,但单幅遥感影像所包含的光谱信息差异难以将不同土壤类型区分开来。因此本文提出了一种基于多时相遥感影像的土壤制图方法：选取红安县滠水河流域为研究区,以母质类型图、等高线数据和多时相哨兵二号遥感影像为基础,提取与土壤形成有关的环境因子,通过随机森林算法获取土壤-环境关系,预测研究区各土壤类型的空间分布并成图,利用野外实地分层采样点验证推理图的精度。结果表明：推理土壤图总体分类精度高达86%,与原始土壤图对比,各土壤类型的空间分布具有一定相似性,展现了更为详细的空间细节信息,该研究成果可为更新土壤图工作提供新方法。 相似文献
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浙江省1∶5万大比例尺土壤数据库 总被引：2，自引：0，他引：2
以浙江省为例,探讨了省域大比例尺土壤数据库的构建方法,并结合第二次土壤普查资料,建立了浙江省1∶5万大比例尺土壤数据库,包括空间数据库、属性数据库和元数据三部分.自主研发的土壤界线自动识别和半自动识别技术的采用,显著提高了土壤图数字化的精度与效率;土壤数据库标准的制定保证了数据库建设的规范、有序;参考地形图、遥感影像等信息,对土壤图图面错误进行了拓扑学和土壤学修正,解决了原图中存在的土壤界线遗漏、界线不连续、图斑注记缺失等问题,显著提高了土壤图的质量;对县、区土壤普查分类、省普查汇总分类及国家标准分类的归属关系进行了整理,解决了原普查成果存在的“同土异名”和“异土同名”问题.建立的浙江省土壤空间数据库共划分156 581个土壤图斑,搜集整理土壤剖面2 677个,实现了全省土壤图的无缝拼接、空间与属性数据的关联,在一定程度上奠定了浙江省“数字土壤”的基础.此外,对已有研究成果的不足进行了讨论,指出了其改进的方向,期望在完善浙江省大比例尺土壤数据库的同时,也为其他省区的大比例尺土壤数据库构建工作提供参考. 相似文献
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非遥感数据与遥感数据复合是提高遥感影像解译精度的重要方法之一。以延河流域1997年TM影像和1∶5万DEM为数据基础,在遥感影像处理软件ERDAS IMAGINE 8.4支撑下,研究了遥感数据与非遥感数据的复合方法。研究表明,利用彩色空间变换能取得较好的效果。把遥感影像从RGB颜色模式通过彩色空间变换变换到IHS颜色模式,利用DEM代替IHS模式的色度(H)分量并通过逆变换变回到RGB模式。变换后各地类间颜色对比度增大,有利于监督分类中分类模板的建立和提高分类精度。 相似文献
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由于影像信息提取过程蕴涵的诸多不确定性以及土地类别描述语境信息的含糊性影响,遥感数据的常规土地利用分类面临诸多困难与挑战。而模糊分类系统作为一种最为强大的软分类器,能处理、分析和表征遥感信息中传感器测量数据的不精确性、土地类别描述中的含糊性以及模型模拟中的不严密性,从而输出更能表达人类知识缺陷、更符合真实世界客观事实的分类结果,因此被认为是一种较好的土地利用遥感分类手段。本文以南京城市边缘带一样区为例,在采用地物导向分割技术对遥感影像分割的基础上,充分利用影像地物自身的光谱组合特征值以及其他空间形状、拓扑特征以及语境关系信息,按照模糊监督分类的过程来对研究区土地利用信息进行提取。研究结果表明基于遥感数据源的土地利用模糊分类系统可以获得比常规硬分类手段更为合理、信息含量更为丰富的输出结果。 相似文献
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基于词对主题模型的中分辨率遥感影像土地利用分类 总被引：1，自引：1，他引：0
利用遥感影像数据进行土地利用/覆被分类是多学科共同关注的热点问题,但传统自动分类方法仍然难以满足应用需求,以隐狄利克雷分配模型(latent dirichlet allocation,LDA)为代表的概率主题模型能够建立底层特征和高层语义之间的桥梁,近年来也被引入了遥感影像分析领域,但多集中于针对高空间分辨遥感影像的分析。该文分析了一般概率主题模型在遥感影像空间分辨率降低后面临的问题,在此基础上借鉴词对主题模型(biterm topic model,BTM)对单词稀疏文档的推理能力,将其引入中空间分辨率遥感影像的分类中,并提出使用空间相邻的视觉单词对作为模型的观测数据。试验结果表明,BTM模型的分类性能优于LDA模型,并且使用空间相邻视觉单词对可以比标准BTM模型使用更少的观测数据,取得更高的分类精度。 相似文献
10.
高光谱遥感可以捕获地表近乎连续的光谱曲线,以较高的光谱诊断能力对地表农作物进行精细分类与识别。传统基于深度学习的高光谱分类算法中空间、光谱特征捕捉利用困难、冗余特征筛选能力不足、模型约束过于单一等问题,导致农作物类型复杂且样本分布不均区域分类模型性能下降。该研究提出一种基于空间-光谱双分支动态特征选择的高光谱分类算法,在结合通道注意力机制和空间注意力机制进行空间-光谱特征提取的基础上,通过门控卷积层对提取到的特征进行相关性的计算和处理,实现空间维度和通道维度上的特征动态选择,并分别从空间、光谱和联合特征3个角度对分类结果约束,结合分类损失函数实现高光谱影像的分类任务。结果表明,在JAAS(Jiangsu academy of agricultural sciences,江苏省农业科学院)高光谱农作物分类数据集上,该研究算法总体精度、Kappa系数分别为99.35%和99.20%,相较于专为高光谱分类设计的算法CDCNN(contextual deep convolution network,上下文深层卷积网络)、 WCRN(wide contextual residual networ... 相似文献
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[目的]减少遥感数据的噪声影响,提高光谱信息的传统林分类识别方法的提取精度。[方法]在MNF变换融合处理的基础上,采用一种基于光谱和空间信息相结合的分类方法,融入空间信息对研究区不同林分遥感信息进行提取。[结果]该方法可以有效地抑制分类结果的"麻点"现象,对各类型林分信息的平均提取精度达83.6%,高于传统最大似然法11.6%。[结论]融入空间信息的林分信息提取方法可以有效地改善分类效果,能够提高分类精度,在退耕地林分信息提取和变化监测等方面具有一定的实际意义。 相似文献
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深入分析和研究元阳梯田的空间分布规律及其光谱特征,能够为今后元阳梯田的遥感分类识别提供专家知识,克服传统地面调查方法的弊端,及时准确地掌握元阳梯田的空间分布及动态变化情况,为有效保护、合理利用元阳梯田提供基础依据。在对元阳梯田进行基于SPOT5的目视解译分类的基础上,提取了各梯田斑块中心点上的海拔、坡度、坡向、MODIS-NDVI以及Landsat TM各波段上的像元亮度值,分别从元阳梯田的空间分布特征、植被指数特征和像元亮度特征三个方面,提取和归纳了元阳梯田的遥感辅助识别特征。结果表明,影响元阳梯田空间分布的环境因子按影响程度由大到小依次为海拔 > 坡度 > 坡向,主要分布于海拔1 000~1 400 m、坡度12°~33°、北坡和东北坡;随着梯田斑块面积的逐渐增大,MODIS-NDVI平均值则逐渐减小,总体平均值为0.754,最小值为0.378,最大值为0.849;元阳梯田在可见光波段（B10,B20,B30）的DN值较低,在近红外波段（B40）的DN值较高,各面积的等级元阳梯田在Landsat TM数据各波段上的像元亮度曲线趋近一致。 相似文献
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Francesco Fava Giuseppe Pulighe Antonio T. Monteiro 《Land Degradation \u0026amp; Development》2016,27(3):671-681
The limited amount of studies addressing the long‐term effectiveness of restoration actions to combat land degradation is a constraint for current landscape restoration planning and implementation. Remote sensing data provide a unique opportunity for gathering information on the spatial and temporal variability of restoration processes and may contribute to fill this knowledge gap. The aim of this study is to compare different management actions undertaken in Mediterranean degraded rangelands (i.e. dense pine plantations, thinned pine plantations, protection and passive management) by analysing landscape composition and pattern change assessed from object‐based classification of aerial photograph of 1954, 1977 and 2006. Results show a clear link between landscape composition and structure and the different restoration actions, allowing comparison between their spatial and temporal dynamics. All restoration actions promoted an increase in woody vegetation cover compared with non‐restored areas. However, only protection and passive management favoured the restoration of dense, complex and well‐connected patches of native Mediterranean maquis. The proposed methodology is discussed with respect to its applicability for future Mediterranean landscape restoration planning in a wider geographic and ecological perspective. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
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高分辨率遥感卫星影像在土地利用分类及其变化监测的应用研究 总被引：32，自引：10，他引：32
研究了IKNOS米级高分辨率遥感影像在大比例尺土地利用图件更新中的应用技术,提出采用基于知识的土地利用覆盖分类以及变化监测系统方法,首先利用NDVI植被指数和半方差纹理特征的知识进行影像大类区域分割;其次结合光谱知识对各影像区域进行详细分类,同时利用区域生长技术与地类空间知识进行区域分类;第三步是分类后处理与变化信息提取,利用基础图件提供的知识与各区域分类进行比较以发现变化的区域。北京房山良乡试验区的试验表明,Kappa系数为0.912,总精度为0.938;变化信息错误率为13.69%,基于知识的分类与变化信息自动提取可以为在GIS/RS环境下的目视数字化提供目标,加速土地利用基础图件的更新作业过程 相似文献
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土壤水盐空间异质性及尺度效应的多重分形 总被引：13，自引：3，他引：10
为了揭示研究区域林地内土壤含水率和电导率的空间分布特征及尺度效应,利用多重分形方法,对杨凌一林地内不同采样时间和不同采样面积下土壤含水率和电导率的空间异质性进行了研究。结果表明：3种采样面积下土壤含水率和电导率的空间异质性都分别随平均含水率和电导率的增大而减弱。随采样面积的增大,平均含水率和电导率较高时,土壤含水率的空间异质性趋于增强,土壤电导率的尺度效应不明显;平均含水率和电导率较低时,土壤含水率和电导率的空间分布都存在明显的斑块结构。不同采样时间和不同采样面积下土壤含水率和电导率的多重分形谱的形态有所差异,表明引起他们空间异质性的信息有所不同。多重分形分析能揭示出较多的采样林地内土壤含水率和电导率分布的局部信息。 相似文献
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基于面向对象技术的黄土丘陵沟壑区切沟遥感提取方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
基于高分辨率遥感影像,提出了结合高分辨率影像的光谱、地形、几何形态和GLCM纹理信息等特征的切沟半自动面向对象提取方法,建立了一组沿径流方向计算纹理特征空间对比度和相关性的公式。以黄土丘陵沟壑第三副区甘肃天水桥子沟小流域World View-2影像数据为例,分别建立了耕地（山坡地、梯田）、果园、林地、农路、切沟的分类规则和算法,以影像的目视解译结果结合实地调查进行精度评价,分类结果显示,总体分类精度为75.17%,总Kappa系数为0.64,切沟的生产者精度为80%,用户精度为70.59%,取得了令人满意的结果。 相似文献
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基于空间信息的高光谱遥感植被分类技术 总被引：5，自引：2，他引：5
高光谱数据常带有噪声,传统的仅考虑光谱信息的遥感植被分类方法效果不佳,融入空间信息进行植被分类显得尤为重要。以NDVI阈值法提取植被信息后,采用最小噪声变换对Hyperion高光谱影像进行压缩处理,取前60个分量数据,并采用一种空间与光谱信息相结合的高光谱影像植被分类法,完成研究区植被分类。结果表明,对各植被类型的平均分类精度达90.3%,而最大似然法的平均分类精度仅为70.0%。融入空间信息的高光谱遥感植被分类方法能有效地削弱噪声,在一定程度上提高了分类精度,在实际应用中有一定的参考价值。 相似文献
18.
基于高分辨率遥感影像的青海湖沙柳河流域土地覆盖监督分类方法对比 总被引：3，自引：2，他引：1
[目的]研究高寒河源区土地覆盖的精准分类方法,为地物分类提供参考,分类结果可为青海湖流域土地资源与生态环境监管提供数据支撑。[方法]运用高分辨率遥感影像,通过6种监督分类器(平行六面体、最小距离、马氏距离、最大似然、神经网络和支持向量机)对青海湖沙柳河流域的土地覆盖进行分类,最后通过最佳提取方法统计得出青海湖沙柳河流域土地覆被概况。[结果]支持向量机、神经网络和最大似然的分类精度较高,其总体分类精度均大于96%,Kappa系数均大于0.95,平行六面体的分类精度最低,误差较大。综合各种分类精度及分类图像局部细节,支持向量机分类效果最佳。通过解译可知沙柳河流域土地覆被以草地为主,占流域总面积的71.09%,裸地和湿地分别占流域总面积的16.26%和10.24%,水体、农田和建筑用地面积较小,共占流域总面积的2.41%。[结论]运用高分辨率遥感影像,通过支持向量机分类器可实现对青海湖沙柳河流域土地覆被的良好分类。整个流域植被覆盖度高,生态环境良好。 相似文献
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基于时间序列NDVI的灌溉耕地空间分布提取 总被引：3，自引：1，他引：2
灌溉耕地空间分布地图是农业和粮食政策制定、水资源管理和环境变化研究的基础数据,及时、准确和适用性强是区域尺度灌溉耕地分布提取方法的重要要求。相比于非遥感数据融合和遥感影像分类方法,利用遥感参量对统计数据进行空间重建的方法具备少受样本限制、运算速度快、与统计数据匹配水平高和产品分辨率适宜的优势,但目前该方面的研究较为薄弱。该文以中国为研究区域,应用国外提出的基于时间序列NDVI的灌溉面积统计数据空间化方法,研制中国2010年、空间分辨率250 m的灌溉耕地空间分布地图,深入分析了该方法的应用效果及其影响精度的主要原因。结果表明,利用该方法获得的灌溉耕地空间分布数据的空间位置精度与同类遥感产品相当,在数量精度上具有明显优势,不同区域的制图效果具有差异性。全国总体精度64.20%,各省精度极差为48.35%。制图误差主要来源为耕地底图、方法假设和分类参量,未来方法的优化应重点加强耕地分布制图、改进方法假设、进行不同类别和时间点的特征参量的筛选和利用。 相似文献