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基于无人机影像的边坡植物物种分类 总被引：1，自引：0，他引：1
无人机的出现,给生态调查带来关键性革新。而使用无人机进行生态调查,植物遥感分类是关键,基于平地的无人机植物物种分类创新运用于边坡,使用可见光正射影像联合nDSM（normalized digital surface model,归一化数字表面模型）对边坡植物物种进行分类。结果表明,边坡样地的分类的精度达85%,自然样地达84%,与没有加入nDSM的分类结果对比,边坡、自然样地分类精度分别增加了32%和16%。在边坡条件下可见光正射影像与nDSM结合,可大幅度提升边坡植物物种分类精细度。 相似文献
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大比例尺航片正射影像中的树冠提取 总被引：1，自引：0，他引：1
为使森林航片的分类精度达到单株林木提取水平,以凉水国家级自然保护区1:8000正射影像、DEM及红松(Pinus koraiensis)生境、立地条件特征为基础,对航片进行了传统的非监督分类、监督分类和专家分类,并对其分类机理进行了分析,提取了红松树冠光谱特征、纹理特征。在构建的红松树冠识别模型基础上,执行分类,并运用混淆矩阵分析法对分类结果进行了精度检验。结果表明:将纹理信息、DEM信息、红松生境及立地条件特征信息作为专家知识,构建红松树冠识别模型进行分类的方法,能有效地降低地物分类中"同物异谱"和"同谱异物"现象,使分类的总体精度达到96%,比监督分类提高了10%,从而使大比例尺森林航片分类精度达到了单株林木提取水平。 相似文献
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混合像元的存在是影响地面物种分类精度的主要因素之一.本文把遗传算法与神经网络算法各自的优点结合起来,组成一种新的分解模型.对遥感图像数据进行分析,结果表明:使用该模型分解混合像元能得到很好的结果. 相似文献
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基于无人机可见光图像的作物分类研究 总被引：2，自引：0，他引：2
【目的】采用无人机遥感技术对作物进行分类识别,为及时获取农田信息、制定农田管理策略及产量估测提供技术支持。【方法】采用无人机遥感平台,获取试验区域玉米、桃树、菜花、大豆的可见光正射影像;利用HSV色彩空间转换和纹理滤波,获取不同地物的24项纹理特征与3项色彩特征。分别通过ReliefF算法及基于支持向量机的递归特征消除算法(support vector machine-recursive feature elimination,SVM-RFE)进行特征选择与分类,建立6种监督分类模型,利用得到的特征子集对其进行训练,对各模型分类效果进行精度评价。【结果】由SVM-RFE特征子集训练的6种监督分类模型测试集的分类精度均高于80%,分类精度平均提高5.023%,优于ReliefF特征子集训练的监督分类模型,其中SVM-RFE特征子集与支持向量机模型组合对作物的监督分类效果最佳,总体精度达83.417%,Kappa系数为78.60。【结论】基于无人机遥感技术的作物分类识别是可行的。 相似文献
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混合像元及混合像元分析 总被引：6，自引：0，他引：6
由于中低空间分辨率的遥感数据在一个像元中记录了两种以上地类的不同光谱 ,从而获得了两个以上地类的光谱之和以及混合像元 ,当地类破碎时混合像元越多 ,而且在两类以上地类的交界处混合像元最多 .该文模拟不同空间分辨率的遥感图像中混合像元造成的误分类情况 ,同时应用线性模型对混合像元进行了分解提纯 ,用以提高分辨率精度 相似文献
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基于CEBERS数据的植被覆盖度估算——以古尔邦通古特沙漠南缘为例 总被引：1，自引：0，他引：1
以古尔邦通古特沙漠南缘为研究区,对CEBERS数据采用像元二分法、回归模型法和改进像元二分法进行植被覆盖度估测;以QuickBird数据像元二分植被覆盖度估测结果为真值,对CEBERS植被覆盖度估测结果进行精度检验。结果表明：3种方法估测精度分别达97.55%,97.35%,98.88%,改进的像元二分法精度最高,且在实际植被覆盖估测中像元二分法性价比最好。 相似文献
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基于标记控制区域生长法的单木树冠提取 总被引：4，自引：0，他引：4
根据2009年激光雷达数据、正射影像图及二类调查数据,选取凉水国家自然保护区针叶林和阔叶林样地进行单木树冠提取研究,包括利用动态窗口局域最大值法对单木位置进行探测,以及采用标记控制区域生长法进行树冠边界的勾绘,分别从样地和单木两个层次进行评价。结果表明:样地尺度上,针叶林和阔叶林的树冠面积相对误差的平均值分别为8.74%和-8.24%。单木尺度上,针叶林样地的生产者精度在62.2%~77.3%浮动,用户精度在71.5%~83.9%浮动;而阔叶林样地的生产者精度达到76.1%~91.2%,用户精度达到78.5%~92.5%。阔叶林样地勾绘精度浮动较大,但略优于针叶林样地的勾绘精度,是由于阔叶林样地中树冠分布较稀疏所致;而"位置匹配但过度生长"的情况过多是针叶林样地树冠提取精度不高的主要原因。 相似文献
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基于像元二分模型的森林郁闭度估测方法 总被引：3，自引：0，他引：3
以遥感影像与森林资源一类调查数据为基础,基于归一化植被指数(NDVI)的像元二分模型对密云县森林郁闭度进行遥感估测,模型的纯像元植被指数通过样地数据来确定.经验证,模型估测值与实测值相关系数为0.73,相对误差为14.40％.结果说明,采用像元二分模型与森林资源一类调查数据结合进行森林郁闭度估测,技术路线简单可靠,精度可满足要求,同时能弥补TM影像分辨率的不足,具有一定的推广价值. 相似文献
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基于专家分类知识库的林地分类 总被引：8，自引：3，他引：8
将闽江流域林地划分为有林地、灌木林地、疏林地和其他林地,并将有林地划分为杉木林、马尾松林、阔叶树林、竹林和经济林.利用福建省第5次森林资源连续清查固定样地资料,提取闽江流域各林地类型在闽江流域遥感图像图上的像元光谱值,分析各林地类型光谱曲线变化规律,基于遥感图像处理软件的专家分类知识库,建立闽江流域林地分类模型,对闽江流域林地利用现状进行分类.所建立模型划分出了闽江流域林地利用现状,林地分类精度总体达79%. 相似文献