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对2002年3月7日的泉州湾湿地ETM+卫星影像采用SFIM融合法、PCA融合法、Brovey融合法和IHS融合法对多光谱影像和全色波段进行融合,并进行融合影像评价,选取融合效果最好的SFIM融合影像进行进一步分析。将ETM+原始未融合影像与SFIM融合影像采用相同分类模板、相同波段和相同分类方法进行分类。研究表明,2种方法提取的泉州湾湿地信息精度都满足精度要求;而SFIM融合影像的分类精度有所提高,但效果不是很明显,这可能是因为湿地地物类型相对较简单,各地物间的可分性相对较高的缘故。 相似文献
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综合应用多源遥感数据的面向对象土地覆盖分类方法 总被引：3，自引：0，他引：3
【目的】针对国家森林资源宏观监测业务对区域森林资源空间分布信息的迫切需求,发展一种基于国家森林资源连续清查固定样地数据,可充分发挥GF-1宽幅多光谱数据、MODIS遥感数据相应空间和时间分辨率优势的面向对象土地覆盖分类方法,以提高林地和森林资源的监测精度和自动化程度。【方法】以黑龙江省小兴安岭某林区为研究区,主要数据源包括GF-1宽幅多光谱数据、MODIS NDVI(250 m,8天合成)时间序列遥感数据、国家森林资源连续清查固定样地数据以及少量外业实地调查数据等。首先,基于GF-1宽幅多光谱数据进行多尺度影像分割,将研究区划分为许多区域性的分割对象;然后,以分割对象为分析单元,分别提取GF-1宽幅多光谱遥感影像的光谱特征、纹理特征、形状特征等以及MODIS NDVI时间序列遥感数据的时序特征,并采用随机森林算法进行特征选择;最后,利用训练样本建立基于分类回归树分类器完成面向对象的土地覆盖分类方法研究,分别比较单一GF-1 16 m宽幅多光谱数据、单一MODIS NDVI时间序列遥感数据以及综合多源数据的分类结果,并基于混淆矩阵对分类结果进行分析。【结果】精度检验和分析结果表明,面向对象的综合多源遥感数据分类方法总体分类精度达89.46%,Kappa系数为0.874,明显优于仅基于GF-1宽幅多光谱数据、MODIS NDVI时间序列遥感数据的分类方法。【结论】综合应用多源遥感数据的面向对象土地覆盖分类方法适用于综合GF-1与GF-4数据的土地覆盖类型分别制图,可有效提高主要土地覆盖类型的分类精度。针对国家森林资源连续清查的业务需求和特点,本文所发展的方法在分类对象生成、特征提取、特征选择、分类器训练和精度检验等关键环节均进行了优化设计,有利于提高森林资源连续清查业务中主要林地类型遥感分类制图的自动化、标准化程度。 相似文献
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【目的】利用多极化星载SAR数据,分析后向散射强度比值影像的概率密度分布特征,融合后向散射强度信息和影像空间上下文信息,提出一种具有较高检测正确率及较低虚警率和漏警率的森林覆盖变化检测方法,为多极化SAR卫星数据的业务化应用提供技术支撑。【方法】将"2期分别分类森林覆盖变化检测法"(CBFC)与"贝叶斯最大期望-马尔科夫随机场(EM-MRF)变化检测法"相结合,首先采用阈值分割法分别对2期多极化SAR影像进行森林-非森林分类得到初始森林覆盖变化图,然后以初始森林覆盖变化图作为训练数据对多极化比值影像进行Fisher特征变换和EM-MRF分类处理,2个时相的HH、HV极化比值影像经Fisher特征变换转化为一个综合差异影像,输入EM-MRF进行迭代分类得到森林覆盖变化检测结果。以黑龙江省逊克县为试验区,以2期ALOSPALSAR双极化数据为SAR遥感数据,以对2期Landsat-5影像、高空间分辨率遥感影像进行目视解译得到的森林覆盖变化图为参考,对本研究提出方法的有效性与CBFC方法及直接用CBFC提取的森林覆盖变化检测图掩膜EM-MRF地表覆盖变化检测图方法(CBFC-EM-MRF)进行比较评价。【结果】通过Fisher特征变换得到的差异影像可有效增强森林覆盖变化、未变化类别的对比度;CBFC通过阈值分割法进行森林-非森林分类,提取的森林覆盖变化图中出现很多面积很小的虚警检测,漏警率也很高,而本研究提出方法通过MRF加入影像空间上下文信息,提高了检测结果的空间连贯性,森林覆盖变化检测虚警率为1.58%,漏警率为11.87%,正确率为98.36%,检测效果和精度明显优于CBFC和CBFC-EM-MRF。【结论】多极化星载SAR森林覆盖变化检测方法具有收敛性好、检测结果可信度高、需要用户交互较少等特点,对我国高分三号及未来其他多极化SAR卫星的森林资源监测业务应用具有重要参考价值。 相似文献
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《西部林业科学》2017,(5)
通过中低分辨率遥感影像进行土地覆盖分类精度一般不高,且分类到具体树种存在较大困难。基于Landsat 8 OLI影像、61个外业调查样点建立昆明市主城区周围云南松波谱库,采用PPI方法进行端元提取;应用波谱角填图法对端元光谱进行识别并进行林地覆盖分类。利用森林资源二类调查数据进行精度检验,研究区总体精度为75.78%,Kappa为0.69,其中,云南松用户和生产者精度分别为67.70%和71.17%;对典型样区像元分解与精度检验后,云南松覆盖精度有一定的提高。因此,采用PPI和SAM波谱识别方法对云南松信息提取是有效的;应用混合像元分析进行云南松信息提取具有一定的可靠性,适用于中低分辨率的影像,划分典型区域可提高森林树种识别精度。 相似文献
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面向对象的GEO遥感影像分类与信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
对GEO卫星遥感数据的特性进行了评价,并在envi zoom软件中采用边缘分割算法进行影像分割,获取影像对象,综合运用对象的光谱、空间特征和纹理特征,提取了张家界森林公园研究区域内土地覆盖与土地利用信息,对基于像素的最大似然法与这种基于对象的分类方法进行了对比分析,结果表明:基于对象分类方法,能很好地利用高分辨率卫星图... 相似文献
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基于DeeplabV3+的无人机遥感影像识别 总被引：1，自引：0，他引：1
针对无人机植被覆盖航拍影像分类精度不高、工程量大的问题,开发适用于无人机植被覆盖影像识别、具有较高准确性的语义分割模型,以提高植被分类精度.通过无人机航拍获取研究区影像,对获取到的图像进行标注,建立图像数据集,构建随机森林、SegNet、U-Net及DeeplabV3+模型,对DeeplabV3+模型进行改进,将主干网... 相似文献
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《林业资源管理》2016,(2)
以2013年资源3号高分辨率卫星遥感影像及森林小班矢量数据为数据源,以紫金山国家森林公园为例,基于森林小班对象将原始多光谱和全色影像进行融合。在较优融合影像基础上,采用面向对象分类方法提取研究区阔叶林、针阔混交林、竹林、灌木林地、松类、杉类和柏类等地类信息,并以现有的森林小班矢量数据验证影像融合效果,所得结论如下:1)基于森林小班矢量数据对遥感影像数据进行分割和融合是有效提取地类信息的基础。2)基于森林小班对象影像融合效果评价结果表明,Wavelet融合算法对资源3号卫星遥感影像数据融合效果较优;HPF,PCA和IHS融合算法次之;Brovey融合算法融合效果较差。3)基于Wavelet融合影像进行地类信息提取,总体分类精度为83.5%,Kappa系数为0.79。以上结论表明基于森林小班的影像融合方法是可行的,该方法有利于国产高分影像地类信息的提取,可为进一步获得更高的信息提取精度和更细分树种类型识别提供基础。 相似文献
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三江源自然保护区土地利用遥感分类方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以三江源区域索加曲麻河自然保护区为例,基于TM影像进行数据变换和波段运算后获取的特征指数,采用决策树方法,探讨了高寒区域土地利用遥感分类方法。然后通过与传统的最大似然法监督分类所得到的结果进行对比,结果表明:利用基于指数的决策树分类方法对高寒区域土地利用/土地覆盖类型进行遥感分类,较传统的最大似然法监督分类总体精度提高15.48%,总体kappa系数提高0.174 1;滩地、沼泽、高覆盖度草地、低覆盖度草地、裸岩石砾地等地类的用户精度提高较大,分别提高28.13%,25.00%,17.86%,17.86%和12.50%。低、中、高3种覆盖度草地,裸岩石砾地的生产者精度也有较大幅度的提升。表明基于指数的决策树分类方法是高寒区域土地利用遥感分类的一种有效手段。 相似文献
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以山西省古交市嘉乐泉乡为试验区,采用SPOT-5的10m、5m和2.5m 3种影像数据对退耕还林地面积进行分类监测。所设计的2种方案分别是:1)将地物类型分为7类,退耕还林地作为一种单独地类,对3种影像数据进行计算机自动分类和2.5m影像的人工解译分类;2)借助退耕还林作业设计图,将退耕还林地块影像分割出来,对退耕还林地和未退耕还林地进行有监分类。精度验证表明,第一种方案中2.5m融合图像的人工解译分类,退耕还林地的分类精度在50%以下;第二种方案中3种影像数据的总体分类精度均大于90%。建议在退耕还林地的作业设计图电子化的基础上,应用SPOT-5数据监测退耕还林地的任务完成和植被覆盖情况。 相似文献
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[目的]通过机载遥感影像对普洱山区进行植被分类研究,为山区森林经营规划与可持续经营方案的制图提供高效应用途径。[方法]将2014年4月航拍的机载AISA Eagle II高光谱和Li DAR同步数据融合,利用点云数据提取的数字冠层高度模型(CHM)得到树种的垂直结构信息,结合经过主成分分析(PCA)的高光谱降维影像,选用支持向量机(SVM)分类器进行分类。[结果]普洱市万掌山实验区主要树种分为思茅松、西南桦、刺栲、木荷等。融合影像数据分类的总体精度和Kappa系数分别为80.54%、0.78,比单一高光谱影像数据分类精度分别提高6.55%、0.08,其中主要经营树种思茅松的制图精度达到了90.24%。[结论]该方法对山区主要树种的识别是有效的,将机载Li DAR与高光谱影像融合可以有效改善分类精度。 相似文献
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干涉测量土地利用影像分类决策树法森林识别研究 总被引：3，自引：0，他引：3
利用ERS－1和ERS－2 SAR串行轨道数据经干涉测量处理生成的干涉测量土地利用影像对森林识别方法进行初步研究。内容包括基于目标识别选择合成干涉测量土地利用影像处理方法、应用斜分类器（OCI）生成分类决策树以及在自主开发的软件中调整分类决策树、对分类结果进行像元级别上的精度检验和误差分析等。结果表明：ERS－1和ERS－2 SAR串行轨道数据经干涉测量处理，利用其强度影像和相干影像可以合成多种干涉测量土地利用影像；其中最小值影像和 标准差影像较之于其它强度影像和变化影像更有利于区分水体和森林；由于OCI生成决策树的算法决定了在分类处理中没有不可分类别的存在，所以在初期选择分类类别时，要尽可能多的覆盖原始影像的数值区间；选择的各类别样本数据要尽可能的“纯”，以减少类别间数值区间的重叠，从而减少误分类情况。 相似文献
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数据质量评价是土地覆盖产品选择的依据和应用的前提。以云南省普洱市为研究区，采用面积相关系数、类型混淆分析、空间模式一致性分析以及混淆矩阵等方法，根据机载影像分类和亚米级影像目视判读结果，分析了该区的4种10m空间分辨率的土地覆盖产品(Pu′er LC,Esri＿Land＿Cover＿2020＿10m, ESA World Cover和Dynamic World)的精度和一致性。结果表明：1)4种土地覆盖产品的土地类型和分布格局基本一致，以林地为主，灌木与草地、耕地次之，面积相关性较高，相关系数均大于0.9;2)空间高一致性区域占普洱总面积的64.87%,以林地为主，空间一致性较低的区域内灌木与草地、林地、耕地、建设用地等土地覆盖类型交错分布；3)精度验证结果表明，Pu′er LC数据总体精度最高(88.52%),其他3个产品总体精度相差不大，在75%左右。研究可以为土地覆盖数据质量评价和使用等方面提供参考和借鉴。 相似文献
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以香格里拉县2009年Landsat5～TM遥感影像为实验数据,利用最大似然法（MLC）以及最小距离法两种方法进行了遥感分类方法研究,主要从分类精度方面对两种方法进行了对比分析,结果表明：最大似然法分类结果明显优于最小距离法,但作为传统的分类方法,二种方法分类精度都不够高。 相似文献
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《林业实用技术》2018,(1)
为了开展神农架国家公园土地覆盖动态演变过程研究,揭示土地覆盖时空变化规律为神农架国家公园的环境保护、生态文明建设提供理论基础。利用1990-2016年的遥感影像数据,采用监督分类的最大似然分类器对影像进行分类,从土地覆盖类型变化和土地覆盖时空变化两方面分析神农架国家公园土地覆盖变化检测。结果表明:(1)神农架国家公园近30年来土地覆盖类型以植被为主,植被面积一直处于增长趋势,占土地覆盖总面积的比重逐年增加,由1990年的80.58%增长到2016年的94.20%;(2)近30年神农架国家公园植被面积不断增加,非植被面积不断减少且动态度依次增大,土地覆盖变化缓慢,但植被覆盖面积呈上升趋势,植被增加重心主要集中在中部,植被减少重心比较分散。 相似文献