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县域尺度上基于GF-1PMS影像的冬小麦种植面积遥感监测 总被引：1，自引：0，他引：1
为探究县域尺度上基于高分一号卫星(GF-1)PMS影像进行冬小麦遥感监测的可行性及精准性,以河南省滑县为研究区,遴选2015年2月上旬GF-1 PMS影像6景,对影像进行辐射定标、FLAASH大气校正、NNDiffuse融合、几何精校正、地图投影转换等预处理后,在外业调查和样本分析的基础上构建一种新的冬小麦决策树分类模型,模型第1层决策方案中NDVI0.311的像元为冬小麦,得到冬小麦的粗分类结果;在此基础上进行第2层决策分类,以进一步提高冬小麦的分类精度,分类方案为第1波段地表反射率0.146、第2波段地表反射率0.148、第3波段地表反射率0.135、第4波段地表反射率0.250的像元为冬小麦。对分类结果进行形态学滤波处理,以消除或减少分类结果中孤立的像元。分别基于决策树分类模型与ENVI软件自带的IsoData非监督分类模型,对比分析GF-1PMS影像和同时期Landsat-8OLI影像在冬小麦面积提取上的精度。结果表明:基于新构建的决策树分类模型,2015年滑县冬小麦种植面积为115 715.81hm2,混淆矩阵检验总体精度为99.62%,Kappa系数为0.99;PMS影像提取冬小麦的混淆矩阵总体精度比OLI影像高出9个百分点。说明县域尺度上基于单时相GF-1PMS影像在冬小麦收获前提取冬小麦种植面积是可行的,提取精度较高。 相似文献
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遥感影像分类是遥感信息提取的重要手段,是目前遥感技术中的热点研究内容,有效地选择合适的分类方法是提高遥感影像分类精度的关键。BP神经网络具有收敛快和自学习、自适应性强的特点。在遥感图像分类中,BP神经网络能充分利用样本集的信息,自动建立分类模型,但由于BP神经网络的权值和阀值能直接影响BP神经网络模型的分类精度,因此该研究通过遗传算法来确定BP神经网络的最优权值和阀值,从而提高BP神经网络的分类精度。以LandsatTM遥感图像作为数据源,以长江中游一武汉市为研究地区,建立了基于BP神经网络模型的遥感分类模型和基于遗传算法改进BP神经网络模型的分类模型,对分类结果进行了定量分析。结果表明：在样本相同的情况下,基于遗传算法改进BP神经网络的遥感影像分类精度要高于BP神经网络的遥感影像分类精度。 相似文献
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《浙江农业学报》2017,(10)
为了深入研究遥感数据及提取方法对估算水稻种植面积的可行性,以Landsat 8 OLI影像为数据源,运用ENVI5.1的软件平台,对沈阳市2015年6—9月水稻长势进行监测,并最终提取其种植面积。根据实地调查样本,通过分析各地物的光谱特性曲线、归一化植被指数均值特征及遥感影像成像特点,确定了以波段6、波段5、波段2对图像进行伪彩色合成。对合成后的图像,分时段设计了三组不同样本点数量的对比实验,样本数量分别为100、150、200个,采用混合像元的方式,确定了水稻的采集样本点,用变换分散度和J-M距离对各个样本间的可分离性进行检验,采用支持向量机的分类方法对各样本进行分类,最后以Majority/Minority分析方法对提取的结果进行分类后处理,建立了不同的水稻面积提取模型。结果显示,6月、7月、9月中200个样本点的实验提取结果均较为准确,提取面积分别为1 032.044 8、1 201.125 9和1 180.685 5 km2,参考《沈阳统计年鉴2015》对提取结果进行评价,精度分别为94.73%、89.75%和91.62%。试验表明,Landsat 8OLI遥感数据可准确提取沈阳市水稻种植面积,为综合多源数据对水稻进行种植监测奠定基础。 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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在南方水稻遥感监测中,单一传感器影像数据已不能满足监测精度的要求,需要将高空间分辨率全色影像与中高空间分辨率多光谱影像进行融合,得到新的高空间分辨率多光谱影像,有利于改善影像识别与分类精度.该文利用江苏省金湖地区HJ-1A卫星30m分辨率多波段影像与ALOS卫星2.5m分辨率全色影像进行水稻监测,采用4种融合方法(Brovey变换、IHS变换、高通滤波和小波变换)对2种影像进行融合处理.随后对各种融合影像结果进行了目视定性和融合评价指标定量说明与评价,结果表明小波变换在空间与光谱信息上具有最佳的融合效果.进一步利用小波变换的融合影像进行水稻识别与面积提取,统计表明融合影像相比HJ-1A多光谱影像,水稻面积估测精度从79.26%提高到91.65%.因此,利用多源遥感数据融合的方法对南方水稻面积进行监测,可显著提高其监测精度. 相似文献
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为了提高遥感影像分类精度,将影像中的纹理信息作为提取的重要特征,用基于灰度共生矩阵的纹理量的分类法和基于J5判据的最小距离分类法,计算并提取TM5波段最能反映类别差异的纹理特征及组合。以沈阳某一地区为试验区,对图像进行综合分析,试验结果显示:最优组合是直方图的均值m1、对比度CON和灰度共生矩阵的熵H、逆差矩HOM。将利用此组合的分类结果与监督分类结果进行对比,结果表明:将纹理特征应用于图像分类中可区分光谱混淆的地类,分类精度高于单纯光谱的分类精度。 相似文献
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一年一季农作物遥感分类的时效性分析 总被引：4，自引：1，他引：3
【目的】基于遥感影像的作物分类研究是提取作物种植面积和长势分析及产量估测的基础,也是推动现代化农业快速发展的动力。研究结果可为农业等相关部门掌握农情,进行宏观调控提供依据。目前,农业遥感研究主要集中于中低分辨率遥感影像,影响植被信息提取的精度,应用高分辨率多时相遥感影像和选择最优分类方法可以提高植被信息提取精度。明确农作物遥感分类的时效性与最优分类方法,为快速、准确地获取作物空间分布数据和农情定量遥感监测提供依据。【方法】基于黑龙江省虎林市2014年5—10月覆盖完整生长期的20幅遥感影像,构建16 m分辨率NDVI时间序列曲线,建立决策树分类模型,通过分类影像进行系列阈值分割,并结合辅助背景数据及专家知识,成功提取虎林市土地利用覆被信息;利用20幅影像依次波段合成的方式进行作物分类,明确最优时相;将提取的耕地范围作为作物分类规则,并与未提取耕地范围的作物分类结果进行比较;同时通过最大似然法、马氏距离法、神经网络法、最小距离法、支持向量机、波谱角分类法、主成分分析法多种分类方法进行作物分类;利用农业保险投保地块数据进行精度验证。【结果】(1)7月初、7月末到8月初、9月末是研究区一年一季作物遥感分类的3个关键时相;(2)决策树分类方法在提取土地利用覆被信息的结果中精度最高,总体精度90.24%,Kappa系数0.87;(3)6月初与7月初2幅影像结合采用最大似然法对作物进行分类的总体精度高达94.01%,Kappa系数为0.79,6月初与7月初的影像结合,可以解决作物分类的时效性;(4)结合9月21日的影像,总体精度进一步提高,大豆分类精度明显提高,最终确定最大似然法为最优作物分类方法。【结论】通过遥感数据能实现在7月上旬对作物进行精准分类,拓展了遥感数据在农业领域的应用价值,对一年一季地区作物快速分类与农情定量遥感监测有重要意义。 相似文献
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在遥感图像分类研究方面人工神经网络是一种有效途径,与传统的分类方法相比概率神经网络具有许多优良的性能,因此利用神经网络工具箱构建了概率神经网络,经对比分类精度选取最优SPREAD=0.009,并对一幅TM假彩色遥感图像通过训练后,仿真输出能真实地反映原始图像的特征,其分类总精度为82.62%,Kap-pa系数为0.7821,结果表明:分类精度能够满足遥感图像分类的需要。 相似文献
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东北水稻叶片SPAD遥感光谱估算模型 总被引：1，自引：0，他引：1
为通过构建高精度SPAD遥感估算模型,实现对水稻叶片叶绿素含量进行实时无损的监测,以东北地区多时期不同施氮水平下水稻叶片光谱反射率为研究对象,采用回归模型与BP神经网络算法构建不同输入量的SPAD高光谱估算模型,通过模型精度评价指标决定系数R~2、均方根误差RMSE,确定最优输入量和最优模型。结果表明:1)不同品种水稻成熟时期不同导致在孕穗期和抽穗期之间光谱反射率出现差异;2)回归模型中以DVI(D755,D930)为变量建立多项式模型估算精度最高;3)与回归模型相比,不同波长处单波段反射率作为输入量的BP神经网络模型估算精度显著提高,R~2为0.98。BP神经网络模型在隐藏节点数为7时估算精度达到稳定,在可见光和近红外处经过不同波段反射率作为输入量的尝试说明神经网络模型较为稳定,可以用来反演叶绿素相对含量。 相似文献
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基于RS的冬小麦种植面积提取及最佳时相选择 总被引：1，自引：0，他引：1
为探求冬小麦种植面积提取的方法,本研究通过多种图像处理方法对TM数据进行处理,结合实地调查和研究区主要种植作物的物候历,利用TM数据提取了冬小麦的种植面积。同时为了提高解译精度,结合GIS进行了两次目视解译过程,消除了分类器分类会出现的多分和漏分现象。结果表明:通过分类后计算混淆矩阵与地面真实感兴趣区(ROI)进行比较,发现Mahalanobis Distance分类法阈值(最大误差距离)为2.9时分类效果最佳。得到2007年研究区域冬小麦遥感监测面积为560 650 hm2,提取精度达到了95.23%。三个地区以临汾地区提取精度最高,而晋中地区最低。因此利用该方法提取冬小麦种植面积是可行的。 相似文献
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多源遥感数据在黑龙江水稻种植面积本底调查中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
利用多源遥感数据结合的优势,在地理信息系统和全球定位系统的支持下,结合地面调查,进行水稻种植面积的提取,从而实现黑龙江水稻种植面积的本底调查。为黑龙江省建立现代农业空间统计技术体系和粮食安全与区域生态保障空间的决策支持系统提供方法研究,同时也为黑龙江省农业空间统计技术和宏观农业科学决策的现代化进程提供示范。 相似文献
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[目的]充分发掘遥感影像的空间、时间和光谱等特征谱信息,探索地块基元支持下的多源遥感数据作物种植信息自动识别方法,为作物种植结构信息的快速、精细化调查提供借鉴.[方法]以广西扶绥县为研究区,通过对高空间分辨率影像的多尺度分割和对象廓线编辑,提取精细农田地块信息;以地块为基元获取覆盖作物生育期内的时序光谱特征;基于时序光谱及其变化定义与作物长势状况相关的描述参量,形成静态光谱与动态过程特征结合的多维特征空间,结合作物的物候节律特征构建作物种植信息提取模型,实现主要农作物种植结构信息的提取.[结果]依据上述方法绘制出广西扶绥县甘蔗、水稻和其他作物农田及草地、林地、水体、城镇建设用地等的精细地块图,其中,提取广西扶绥县甘蔗和水稻作物的总面积分别为82420.01和6806.67 ha,作物提取的总体分类精度为86.8%,Kappa系数为0.84.[结论]提取的广西扶绥县作物种植结构的成果满足使用精度要求,可为精准农业补贴投放、农业灾害定损等政策制定提供依据,而技术方法对于作物种植结构信息的快速、精细化调查具有借鉴意义. 相似文献
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基于TM数据提取竹林遥感信息的方法 总被引：2，自引：0，他引：2
利用LandSat5-TM对竹林遥感信息提取方法进行了研究:将归一化植被指数NDVI、结构效应指数CVI、综合效应指数MVI以及主成分变换的前3个分量PCA1、PCA2、PCA3与TM数据的6个波段(除第六波段)合成一个具有12波段的新数据;在最佳波段组合的基础上,结合地形图、土地利用图和野外调查数据,采用光谱特征模型、支持向量机、光谱角填图以及最大似然法对竹林信息进行了提取。研究表明:叶冠结构指数、综合指数、主成分变换等新波段对竹林信息提取很有帮助;与支持向量机、光谱角填图和最大似然法3种监督分类方法相比,基于光谱特征模型的竹林遥感信息提取方法具有一定的适应性,在保证竹林分类精度的同时,其他植被类型的分类精度也能得到满意的结果。 相似文献