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1.
基于HJ-CCD数据和决策树法的干旱半干旱灌区土地利用分类 总被引：2，自引：5，他引：2
为了实现干旱半干旱灌区地表信息低成本、高效率的动态监测,利用HJ-CCD数据的多时相和多光谱信息,探讨了平罗县土地利用遥感分类方法。首先建立研究区内典型地物的NDVI时间序列曲线,提取反映该区物候模式的时序特征参数;然后对土壤信息丰富的3月份多光谱影像进行主成分变换,选取第1主成分(PC1)作为光谱特征参数,最后基于分类回归树(classification and regression tree,CART)算法进行决策树监督分类。总体分类精度达到92.26%,Kappa系数为0.91,比最大似然法分类结果精度提高了2.58%。研究表明:构建的NDVI时间序列曲线对研究区内的地类具有较强的代表性,提取的时间维和光谱维的分类参数对各地类均有很好地区分性,CART决策树算法分类结果清晰准确且精度较高。该方法为HJ小卫星在干旱半干旱区等区域的深入应用提供科学依据和实证基础。 相似文献
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基于面向对象的GF-1遥感影像采煤沉陷区湿地分类 总被引：2，自引：2，他引：0
为掌握采煤沉陷区湿地的类别和分布,促进矿区土地的复垦、规划和管理,该文以兖州煤田为例,探讨了基于GF-1遥感影像的面向对象的采煤沉陷区湿地分类方法。对河流湿地和景观湿地的影像进行基于矢量的棋盘分割,采用标准最邻近法进行分类。水产养殖湿地、植被型湿地、未复垦的常年积水湿地和未复垦的季节积水湿地的影像采用基于矢量的多尺度分割,通过反复试验获取最优分割参数,进而进行综合分析得到局部最优分割参数,由此确定分类层次,选取易于区分各类型湿地的影像特征建立分类规则,采用模糊分类法进行分类。选取141个样本点进行实地验证,结果表明分类精度达到96.95%,Kappa系数为0.958 4。该研究为采煤沉陷区湿地的分类提供了借鉴。 相似文献
3.
基于GF-1/WFVNDVI时间序列数据的作物分类 总被引：6，自引：11，他引：6
归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列已广泛应用于植被信息提取研究,然而目前NDVI时间序列的研究主要集中于中低分辨率遥感影像,从而影响了植被信息提取的精度。随着中国高分专项首颗卫星高分一号(GF-1)的发射,为高分辨率NDVI时间序列的构建提供了可能。该文尝试利用GF-1卫星16 m宽覆盖(wide field of view,WFV)影像,构建16 m分辨率NDVI时间序列,以河北省唐山市南部区域为研究区,开展作物分类研究。该文采用覆盖作物完整生长期的GF-1数据构建NDVI时间序列,避免了利用自然年(1-12月)数据构建NDVI时间序列的不足,有助于作物信息的提取。通过分析样地的NDVI时序曲线,发现GF-1/WFV NDVI时间序列能够清晰地区分不同作物的物候差异,捕捉作物特有的生长特性,而且能够识别研究区当年的作物种植模式。该文分别采用最大似然法、马氏距离、最小距离、神经网络分类、支持向量机(support vector machine,SVM)等分类方法,基于GF-1/WFV NDVI时间序列对研究区作物进行分类,研究结果表明SVM分类方法总体精度最高,达到96.33%。同时该文还采用时间序列谐波分析法(harmonic analysis of time series,HANTS)对NDVI时间序列进行了平滑处理,结果表明处理后的NDVI时间序列能更好地描述作物的物候特性,作物分类精度得到进一步提高。 相似文献
4.
以面向对象的遥感影像分类的理论与方法,基于ENVI 5.0、eCongition 8.7和ArcGIS 10.0平台,从遥感尺度问题和决策树分类技术人手,对面向对象分类方法的多尺度分割和多特征分类等关键问题进行了探讨,并应用该方法对玛纳斯河流域的信息进行了提取研究.结果表明,多尺度分割最佳波段权重为0,1,2,2,1,0,1,形状参数和紧致度均为0.7,分割尺度为60,30和10,地物种类可分为林地、草地、水域、耕地、人工表面、冰雪地、盐碱地、其他八大类.分类结果总精度为0.92,Kappa系数为0.91,证明面向对象的分类方法可以有效地对干旱区中尺度分辨率影像进行快速高效的地物信息识别及提取. 相似文献
5.
为了获取年际土地覆盖基础数据以支持区域土壤侵蚀定量评价,探讨了采用基于时间序列谐波分析法(HA-NTS)对延河流域2006年MODIS-NDVI时间序列进行滤波;参考当地年植被变化特征,根据土地覆盖类型的NDVI时序曲线特征,选择定量化的分类特征,进行决策树分类,并以此为基础建立各个决策树类别掩膜;基于MODIS-NDVI和MOD09GA,在各个掩膜区内进行非监督分类,结合坡度图调整分类结果,形成延河流域土地覆盖类型图。结果表明:与2006年TM分类结果的总体一致性为75%,Kappa系数为0.620 9,影像分类结果可靠,分类方法现实可行。 相似文献
6.
针对传统基于像元的分类方法不能满足对高分辨率影像（HRI）进行分类的矛盾,提出基于特征增强技术的面向对象分类方法（FETCOOCA）。并以北京市海淀区的SPOT5影像为例,考虑到影像中植被、水体和建筑物等地物之间的特征差异,对影像中地物的光谱、形状、纹理等信息进行特征增强处理,并结合面向对象的分类方法对其进行分类。最后,对FETCOOCA与传统基于像元的分类方法进行对比分析。结果表明:提出的FETCOOCA明显优于传统分类方法,它可以大幅度提高HRI的分类精度,有效抑制椒盐现象的发生,使分类后的图像含有更为丰富的语义信息。 相似文献
7.
MODIS土地利用/覆被多时相多光谱决策树分类 总被引：5，自引：4，他引：1
利用MODIS多时相与多光谱结合,尝试探讨低成本、高精度的北京土地利用/覆被实时获取方法。首先根据归一化植被指数（NDVI）的均值、标准差建立了研究区各地类的典型NDVI时间序列曲线,进而提取了6个可以反映区域物候模式、植被生长速率等信息的分类参数;然后对反映地表土壤信息较多的3月份多光谱影像进行主成分变换,选取第一主成分（PC1）作为辅助分类参数;最后基于分类回归树（CART）算法进行监督决策树分类。经SPOT-5影像验证,分类总体精度达到83%,Kappa系数为0.769,PC1辅助分类后总体精度提高 相似文献
8.
基于多特征决策树的建设用地信息提取 总被引：2，自引：1，他引：1
城乡交接带的土地利用/覆盖类型兼具城镇和农村的典型特征。为了解决土地覆盖类型复杂、存在"同谱异物"现象的西部山区环境中建设用地信息难以精确提取的问题,该文提出一种包含多个特征节点的决策树分类法,该方法以Landsat-8影像为主要数据源,以决策树分类法为框架,结合地物光谱特征及空间特征,建立以4种归一化指数(归一化三波段指数normalized difference three bands index,NDTBI;归一化建筑指数normalized difference building index,NDBI;改进的归一化水体指数modified normalized difference water index,MNDWI;归一化植被指数normalized difference vegetation index,NDVI)、支持向量机(support vector machine,SVM)分类结果和河流缓冲区作为特征节点的决策树分类器,对贵州省毕节市城乡交接带建设用地专题信息进行提取。NDTBI是该文新构建的指数,取名为归一化三波段指数,目的是为了弥补归一化建筑指数NDBI的不足;支持向量机分类结果的使用在多指数法的基础上提高了地物的可分离性;以构建河流缓冲区的方式加入的地物空间信息,进一步提高了信息提取的精确性。由于决策树特征节点的构建过程是利用先验知识来优化特征值和提高精度的过程,克服了利用单一指数法、多指数法及单独使用模式识别法中出现的问题,精度评价结果显示总体精度达到了97.52%。为了验证方法的推广性,采用毕节市七星关区中心城区遥感影像数据该方法进行验证,精度评价结果显示总体精度达到98.03%。 相似文献
9.
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
10.
融合光谱混合分解与面向对象的土地利用/覆被分类 总被引：2，自引：2，他引：0
错综复杂的土地利用模式和破碎的地物斑块制约了土地利用/覆被分类的精度和效率。一方面,混合像元模糊了地物的光谱信息,影响了分类精度。另一方面,如何高效利用地物的光谱、形状和纹理特征是当前土地利用/覆被分类的研究热点。为了提高基于遥感技术的土地利用/覆被分类精度,该研究基于Sentinel-2A遥感影像,开展融合光谱混合分解与面向对象的土地利用/覆被分类研究。首先,基于地物的光谱、形状和纹理特征,在3个分割尺度通过NDWI（Normalized Difference Water Index)、NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）、SBL（Soil Background Level）等8个特征参数构建了不同地物信息的提取规则。其次,利用光谱混合分解模型提取研究区基质（SL;岩石和土壤）、植被（GV;光合作用叶片）和暗色物质（DA;阴影和水）3类通用端元。最后,尝试融合3端元光谱特征优化地物信息提取规则。研究结果表明：1）基于构建的光谱、形状和纹理的地物信息提取规则,使用模糊函数、阈值法进行土地利用/覆被分类,获得了较高的分类精度,总体精度为80.83%,Kappa系数为0.76。2）融合3端元的光谱特征的提取规则将分类精度提升至90.00%,Kappa系数提升至0.88。3）具有明确物理意义的3端元的融入增强了像元内各组分信息的差异性,弥补了传统光谱指数对植被与土壤间的亮度信息解析度不足的缺陷。该方法能充分利用影像的光谱信息,是一种由易到难、对不确定因素进行逐层剥离的土地利用/覆被信息提取技术。因此,对中高分辨率的多光谱遥感影像十分友好,在土地利用/覆被的精细化分类中有较大应用潜力。 相似文献
11.
基于Landsat 8 OLI影像纹理特征的面向对象土地利用/覆盖分类 总被引：5，自引：4，他引：1
针对如何提高中低分辨率遥感影像分类精度,该研究以河北省石家庄市Landsat 8 OLI遥感影像为研究对象,对灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)纹理与伽博(Gabor)滤波器下的Gist纹理特征进行对比,应用J-M(Jeffries-Matusita)距离可分离性分析GLCM最优纹理特征,并利用最佳指数法(optimum index factor,OIF)获取GLCM与Gist纹理特征的最佳特征组合;其次对面向对象分类的分割尺度进行研究,提出整体最优分割尺度计算方法;最后进行基于纹理特征的面向对象分类识别与精度评价,并与基于原始数据的面向对象分类结果进行对比。研究表明:Gist纹理特征使分类精度有了一定的提高,基于纹理数据的面向对象支持向量机(support vector machine,SVM)分类及面向对象K邻近法(K-nearest neighbor,KNN)分类的总体分类精度(overall accuracy,OA)分别比基于原始数据的2种方法分类精度提高3.67和3.33个百分点,基于纹理的面向对象SVM方法具有最高的精度,OA达到85.67%。不管是基于原始数据还是纹理数据,面向对象分类精度远高于最大似然分类(maximum likelihood classification,MLC)、马氏距离分类(mahalanobis distance classification,MDC)和SVM分类精度,且面向对象分类方法对纹理数据更为敏感。该文提出的基于纹理的面向对象分类方法有效提高了遥感影像分类精度,为区域土地利用/覆盖信息提取提供了有效的途径。 相似文献
12.
本文对基于网格控制容差的屏幕数字化的有关理论和方法进行了探讨。试验表明采用屏幕数字化,即采取人机交互的方式,将RS和GIS,专家知识和目视解译结合起来进行地物识别,是一种分类精度较为准确的方法。 相似文献
13.
利用ASTER遥感资料提取南京城郊土地利用信息的研究 总被引：8，自引：3，他引：5
土地资源是社会经济发展最基本的物质基础,利用遥感技术可对土地资源进行分类调查。在对地观测方面,高光谱遥感与一般遥感影像相比,能提供更高质量的信息源。先进的空间热辐射反射计(ASTER)覆盖可见光、近红外、短波红外和热红外的14个波段,分辨率从15 m到90 m,对长江流域环境监测、地表覆盖变化、短期气候预测、自然灾害监测等,对于了解该区资源、生态与环境具有重要的意义。该文利用2001年ASTER数据对南京城郊地区进行了土地利用分类,首先采用多元统计方法提取分类特征波段。然后以非监督分类获得初始训练样本,对训练区进行多次像元提纯后,运用监督分类方法对南京城郊土地利用信息进行分类。研究表明,多种分类方法相结合可从ASTER影像更好地提取土地利用信息,达到较好得分类精度。 相似文献
14.
基于遥感光谱的干旱区土地退化评价体系构建 总被引：3，自引：3，他引：0
干旱区土地退化(荒漠化)作为全球面临生态环境挑战之一,对粮食安全、环境质量和区域自然资源管理至关重要。土地退化本质是人与自然因素协同作用下土地利用/覆被类型、数量、结构以及功能的改变而引起的生态服务价值降低,核心是土壤和植被的退化。一方面,人与自然共同作用下的土地利用覆被可以表征土地退化状态,另一方面植被-土壤生境时间序列相互作用过程进一步辅助土地退化过程诊断。因此,该文首先从覆被结构、退化类型和退化程度3个层次建立干旱区土地退化状态评价体系。其次,采用GF-1/WFV时间序列遥感影像,基于多端元光谱混合分解模型建立土地利用/覆被精细分类量化表征下垫面质量属性,并进一步利用植被-生境组分互动特征参数进行功能量化,综合评价民勤2015年退化类型和退化程度。最后,结合地面立地景观照片以及采样点实测数据,对土地退化状态评价结果进行绝对定标和交叉验证。结果表明:遥感评价识别土地退化类型和程度的能力分别为87.5%和78.7%。对于民勤旱地系统,沙化过程、沙-盐化过程是主要的土地退化过程,轻度沙化、中度沙化为主导退化程度。该方法为宽波段遥感国产高分1号卫星在旱地系统土地退化状态信息提取和深入应用提供科学依据和实证研究。 相似文献
15.
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
16.
随着遥感技术和各种地学分析模型的发展和深入,利用遥感技术实现城市用地的快速分类将具有重要的实践意义。从遥感图像的应用出发,深入研究了基于遥感影像下的城镇用地的分类方法,并对提出的分类方法进行了若干讨论。 相似文献
17.
基于遥感图像的城镇用地信息提取方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
如何快捷、准确与客观的提取城镇用地信息,以获得城镇用地的分布范围和面积资料,是有关城镇问题研究中的一个基本问题。利用遥感技术可以有效的解决这个问题,从城镇用地的遥感信息机理分析入手,根据各地物不同的光谱信息值,深入研究了基于遥感影像下的城镇用地的信息提取方法,并对提出的提取方法进行了若干讨论。研究结果表明,与传统的计算机分类方法和人工目视解译的屏幕数字化方法相比,本文所探讨的方法是一种行之有效的方法。 相似文献
18.
土地利用信息是重要的基础数据,其准确程度将对其后续应用工作的结果产生重要影响。岩溶区地形复杂、地表覆盖类型多样,使用目视解译和传统监督分类的方法都存在一定的局限。通过结合遥感影像和植被指数、湿度指数、地形等多元信息,结合主成分分析方法,利用决策树实现上述多元信息建模,进而以实地调查样点为目标函数获取决策树的分类决策参数阈值,从而构建了多元信息支持的岩溶区土地利用信息提取方法。经试验区的模型应用和样点验证表明,该方法获取的土地利用信息基本符合典型岩溶区土地利用比例和分布特征,总体分类精度达到82%。该方法能够加深对多维遥感信息的认识,充分挖掘出其中隐含的信息,并根据这些信息提高岩溶区土地利用信息提取的精度,尤其能体现出岩溶区地貌特征对土地利用空间分布的影响。 相似文献