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基于不同时相遥感的冬小麦种植面积的提取 总被引：2，自引：0，他引：2
卫星遥感技术能够快速、准确、大面积对农作物生长进行监测,多时相遥感监测可克服单时相遥感监测的不足,利于实现对农作物生长变化的动态监测。以江苏省大丰市为研究区域,选用拔节期和抽穗期两景环境(HJ)卫星遥感影像进行不同地物光谱信息识别与种植面积提取研究。首先,在分析两景HJ星影像植被光谱信息的基础上,提取出各自影像的归一化差值植被指数(NDVI)影像,并对两景NDVI影像分别进行加运算和减运算,得到另外两景NDVI合成影像。其次,通过对提取到的四景NDVI影像光谱信息进行比较分析,最终选用植被光谱信息特征较为明显的加运算合成影像进行冬小麦种植面积提取。最后,基于影像不同地物的NDVI阈值划分,并叠加GPS样点信息校正,提取到大丰市冬小麦种植面积数据及其空间分布信息。结果显示,大丰市遥感提取冬小麦种植面积为78 712.13 hm2,精度为92.51%。在该市20个乡镇(或农场)冬小麦种植面积提取精度中,精度大于95%有9个乡镇(或农场),精度在90%至95%之间的有7个乡镇(或农场),仅有4个乡镇(或农场)提取精度在80%至90%之间。说明,利用不同时相遥感合成运算方法得到的合成影像,能明显增强冬小麦光谱信息与其他植被信息特征区别,有利于实现高精度提取冬小麦种植面积的目的。 相似文献
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胡杨是塔里木河流域荒漠河岸林的建群树种,在胡杨林区进行植被监测,对塔里木河流域生态环境恢复与重建有着极其重要的作用。本研究利用RapidEye影像及地面调查数据对研究区地物特征信息进行了提取,并分析了胡杨林区地物的光谱特征,结果如下:建立了胡杨林区主要地物(胡杨、柽柳、河流、沟渠、裸地、居民地和其它植被)的遥感解译标志,对典型地物在影像上能相互区分的原因进行了解释,同时提取了RapidEye波段的典型地物光谱曲线和面积信息,分析了植被空间分布的特点及规律。为塔里木河流域的植被监测提供一种新的监测手段。 相似文献
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《江苏农业学报》2016,(5)
合理选取不同光谱指标制定决策树规则,能有效提高决策树分类法提取水稻面积的精度。本研究以江苏省淮安市为例,选取30 m空间分辨率HJ1A和16 m空间分辨率GF1多光谱影像,在对不同地物样点像元光谱特征分析的基础上,选择地物光谱特征明显的GF影像计算NDVI、EVI、DVI和RVI,并提取影像近红外波段反射率,利用上述5种光谱指标确定不同地物分类阈值来对两景影像进行决策树分类,进而获取淮安市水稻面积和分布情况。结果表明,GF影像地物光谱特征较明显,有利于识别不同地物,可用来确定基于多种光谱指标分类的阈值范围。其中,水稻判别条件为NDVI0.70,0.25DVI≤0.45,0.53EVI≤0.80,RVI5.5且0.30ρNIR≤0.46。HJ影像和GF影像提取水稻面积的样本精度分别为87.29%和93.70%,GF影像比HJ影像的水稻面积提取精度提高了6.41个百分点,说明利用多种光谱指标构建决策树分类模型是一种有效提取水稻种植面积的方法。 相似文献
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湿地植被在湿地生态系统中起着无可替代的作用,其空间分布在很大程度上反映了滨海湿地的开发利用、生态环境特征和健康状况。以杭州湾南岸为研究区,以QuickBird影像和野外调查数据为数据源,基于面向对象原理在确定最优分割尺度的基础上采用随机森林模型,对滨海土地利用分类,并精确提取湿地植被。结果表明:面向对象和随机森林相结合的方法可以有效提取杭州湾5种湿地植被类型和6种土地利用类型,分类总体精度达86.90%,Kappa系数达到0.85,5类滨海湿地植被的用户精度均达到85%以上,更有海三棱藨草Scirpus mariqueter的用户精度达到100%,充分说明了基于面向对象分割和结合随机森林模型方法适用于滨海湿地植被信息的精确提取。 相似文献
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【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。 相似文献
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为快速识别抚仙湖磷矿开采区植被现状,为抚仙湖流域进一步的植被恢复和景观空间布局研究提供基础数据.本研究在对2002年2月覆盖抚仙湖流域磷矿开采区全景的TM卫星影像进行数据校正、影像融合、影像分层、计算机自动监督分类的基础上,利用全球卫星定位系统(GPS),结合野外踏察及较小面积植物群落现场勾画对机读结果进行目视检验和GIS分析校正,最终划分出16类植被类型,并统计得到各植被的分布特征.判读结果经检验,植被类型的判读精度为85.6%. 相似文献
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为研究GF-1时间序列影像的识别技术对大尺度葡萄信息识别提取的可行性,探索大尺度葡萄快速精确提取的新思路。基于GF-1/WFV时间序列影像数据分析试验区主要植被类型的归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)、增强型植被指数(Enhanced vegetation index,EVI)的时序变化特征,结合葡萄物候期构建决策树,提取宁夏贺兰山东麓葡萄的空间分布信息。结果表明,该方法可以有效提取贺兰山东麓葡萄分布信息,分类总体精度为95%,Kappa系数为0.91。葡萄提取的生产精度为93%,用户精度为96%。在时间序列数据中,葡萄提取的窗口期为3—5月掩埋期和7—9月生长旺盛期。NDVI时间序列能够较好地区分作物和防护林,EVI时间序列能够区分葡萄地和防护林。 相似文献
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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。 相似文献
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为研究中高分辨率遥感影像大范围精确提取矿区土地利用信息的技术方法,选取山东省兖州市兴隆庄煤矿作为研究区,针对遥感影像的光谱特征,采用监督分类和归一化指数计算相结合的方式进行矿区土地利用信息提取试验。结果表明,选择融合后Sentinel-2A卫星影像的四个高分辨率波段可应用于土地利用的精确识别;根据地物光谱特征,最大似然监督分类法提取建设用地、裸地效果较好,可作为精确提取两种地类的方法;结合归一化植被指数运算和归一化水体指数运算提取植被、水体信息可明显提高总体分类精度,提取精度可达93.54%,进而可利用该分类结果精确高效地识别和测算矿区土地利用类型及其分布特征,为矿区土地整治、村庄搬迁等提供依据。 相似文献
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面向对象的最优分割尺度下多层次森林植被分类 总被引：3，自引：0，他引：3
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％。 相似文献
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《天津农业科学》2020,(2)
由于国产高分一号卫星WFV相机的16 m数据获取具有免费、时效性好等特点而被广泛应用于遥感信息提取。面向对象的分类方法能够解决基于传统像素的分类方法所具有的破碎性强、易产生同谱异物现象的问题。本研究采用基于面向对象的分类思路,以天津市宝坻区为研究区域,通过获取高分一号卫星影像并进行预处理,利用遥感信息处理软件eCognition对该数据进行影像分割,并对影像分割斑块进行基于规则的分类,提取出宝坻区范围内植被、水体、建设用地、裸地四类地物,并利用高分辨率影像对比进行精度验证,分类总精度达到93%。结果表明:利用高分一号国产卫星16 m影像,采用面向对象的分类思路进行地表覆盖类别的信息提取,可以快速便捷地实现目标区域空间地理信息的获取,对于监测地表覆盖面积和分布状况起到指导作用。 相似文献
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遥感技术能够获取大区域下冬小麦的空间分布，为冬小麦估产提供良好基础。基于2020年5月4日的高分2号多光谱卫星影像，构建包含光谱特征和植被指数的数据集，并通过改进UPerNet模型的上采样结构、激活函数以及增加注意力模块来优化模型提取冬小麦效果。选取杨凌示范区2块地物类型丰富地区作为研究区域，以此探究方法的可行性；然后基于最优方法，提取杨凌区冬小麦种植区域。研究区域结果表明，与仅使用光谱信息作为模型输入特征相比，基于多光谱和植被指数的分类效果更好。在融合光谱特征和植被指数的数据集上，改进的UPerNet模型分类精度最高，冬小麦提取精度为97.78%,总体分类精度相比于改进前的UPerNet提升了2.49%,对比DeepLab V3+提升了3.48%。基于改进方法，实现了杨凌示范区的冬小麦种植区提取；通过实地调查以及对比统计年鉴数据的方式，验证了杨凌示范区冬小麦空间分布与实际情况基本一致。改进后的UPerNet模型能够有效区分遥感数据中的地物类别，提升冬小麦种植区域提取精度，也为基于卫星影像获取冬小麦空间分布提供了技术支持。 相似文献
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植被覆盖度是评估生态环境的一个重要参数,对于全球环境变化和监测研究具有重要意义。如何从遥感数据资料估算植被覆盖度,并提高估算精度是建立全球或区域气候、生态模型的基础工作。该研究以CBERS数据与ASAR数据为多源遥感数据源,进行CBERS影像与ASAR影像HPF像素级融合,生成高空间分辨率的多光谱影像HPF融合影像。分别运用CBERS影像和HPF融合影像,提取植被覆盖度,并对两者的提取效果进行精度对比评价分析。评价结果表明,HPF融合处理的影像提取的植被信息精度较高、效果较好,为植被覆盖度信息的提取提供了参考。 相似文献
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《江苏农业科学》2019,(22)
新疆土壤盐渍化分布广泛,选择我国南疆渭干河-库车河三角洲绿洲部分区域为研究区,利用全极化合成孔径雷达数据对土壤进行分类。在多次野外考察及试验的基础上,针对全极化合成孔径雷达影像提取地物物理性质的特征并准确分类的问题,提出一种综合H/A/αPauli极化特征分解和支持向量机(SVM)的分类策略,简称H/A/αPauli-SVM分类模型。该模型通过H/A/α、Pauli分解法分别提取全极化合成孔径雷达影像的7种参数作为最优极化特征,并将这些信息组合成1个特征向量,最后引入较高精度的SVM分类算法,选择训练样本和验证样本后对全极化合成孔径雷达影像进行监督分类和精度验证。结果显示,该方法相比于本研究采用的其他方法能够得到更理想的分类结果,分类后总体精度提高到了88.87%,κ系数提高到了0.86。 相似文献
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新疆渭-库绿洲棉花种植面积遥感监测研究 总被引：1，自引：0，他引：1
渭干河-库车河三角洲绿洲是新疆的棉花主要生产区域之一,准确掌握该区种棉面积及空间分布情况,对新疆棉田的优化布局和棉花产业的可持续发展具有重要意义。本文利用TM遥感影像及野外调查数据,建立研究区典型地物类型解译标志,通过遥感分类确定了渭-库绿洲种棉区域范围。结果显示,研究区棉花主要集中分布于西南和南边沿塔里木河北边的新开垦地,零星分部于中部和北部。遥感监测得到的研究区棉花总面积为155210 hm2,2011年统计面积为147493 hm2,棉花面积信息提取总精度为94.77%;库车县、沙雅县、新和县的棉花面积遥感提取精度分别为92.16%、97.83%和93.19%。研究表明,利用TM遥感影像并结合野外调查是区域尺度快速提取棉花种植面积信息的有效手段。 相似文献
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选择同一区域的TM与SPOT5数据,分别提取农田防护林与土地利用数据,分析不同空间分辨率数据对防护林数量及防护林景观评价指标的影响.结果表明,从数量值上来看,两者间林带长度的相对误差为7.5％,林带条数的相对误差为7.9％；从景观指标来看,带斑比基本不受数据源的影响,不同数据源的土地利用数据对连接度与优势度的影响较大,... 相似文献