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基于线性光谱混合模型的荒漠草地覆盖度估测 总被引：3，自引：1，他引：2
为了解决草地混合像元对草地植被覆盖度监测的影响,该研究以Landsat TM为数据源,探讨线性光谱混合模型进行混合像元分解的关键问题,分析混合光谱模型获得的不同组分分量与植被覆盖度之间的关系,以期建立适合天山北坡荒漠草地覆盖度监测模型。结果表明:通过光谱混合模型获得植被、沙丘以及盐碱化土壤3个基本组分,其中植被组分与覆盖度拟合效果较好(R2=0.62),与植被指数法估测草地覆盖度相比,决定系数R2均高于比值植被指数、归一化植被指数、土壤调节植被指数及修正土壤调整植被指数MSAVI。通过对所获模型精度检验,均方根误差RMSE为1.28,结果较为理想。因此,利用线性光谱混合模型解析混合像元估测天山北坡荒漠草地覆盖度具有可行性。 相似文献
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[目的] 对沙漠腹地绿洲植被覆盖度提取及植被指数优选进行分析和研究，为该区选取最优植被指数反演极端干旱区绿洲植被覆盖状况提供科学依据。 [方法] 选取塔克拉玛干沙漠腹地达里雅布依绿洲天然植被作为研究对象，以无人机航拍样地影像获取的植被覆盖度为基准，采用Sentinel-2B卫星影像提取多种典型植被指数，运用回归统计方法建立植被指数-植被覆盖度统计模型，在卫星像元尺度上确定反演干旱绿洲覆盖度的最优植被指数。 [结果] ①利用Image J软件提取样方植被覆盖度精度较高，总体精度可达88.67%。 ②土壤调节型植被指数(SAVI，MSAVI)在标准回归系数、确定系数评价指标中表现良好，指示极端干旱区天然植被覆盖变化有较好的适用性。 [结论] 在极端干旱区，Image J提取稀疏植被效果较好，SAVI，MSAVI更适合绿洲植被覆盖变化研究。 相似文献
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为了快速获取柑橘树冠信息,提升柑橘园精准管理,该研究基于无人机平台获取了柑橘数码和多光谱影像,分析了无人机影像反演柑橘树冠信息的效果。首先利用无人机数码影像及分水岭算法进行柑橘单木分割,然后构建柑橘树冠层高度模型,提取柑橘株数、株高、冠幅投影面积等结构参数信息,进而利用无人机多光谱影像获取柑橘的8种常用植被指数,采用全子集分析法筛选柑橘冠层氮素含量的敏感植被指数,构建基于多元线性回归的冠层氮素遥感反演模型,进行以冠幅为基本单元的柑橘树冠层氮素含量遥感制图。研究结果表明:柑橘的单木识别准确率在93%以上,召回率在95%以上,平均F值为96.52%;柑橘树的反演株高与实测株高具有较强的相关性,决定系数R2为0.87,均方根误差为31.9cm;单株冠幅投影面积与人工绘制的冠幅面积的决定系数,除果园A在12月的结果较低(R2为0.78)外,其余均在0.94及以上;采用全子集分析法筛选的柑橘冠层氮素敏感植被指数为归一化植被指数(NDVI)、绿色归一化植被指数和冠层结构不敏感指数,所建立的多元回归模型的决定系数R2达0.82,均方根误差为0.22%,相对误差为6.59%。综上,无人机影像在柑橘树冠参数信息提取方面具有较好的应用效果,能够快速有效地提取柑橘树冠参数信息。该研究可为使用无人机平台进行果园精准管理提供技术支撑。 相似文献
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为了获取多时相的土地覆盖基础数据以支持区域土壤侵蚀定量评价,基于线性光谱混合模型分解MODIS多光谱影像,并对分解结果进行了定性、定量评价。结果表明,结合像元年内植被指数变化特征,基于线性混合像元分解,可解译出耕地、林地、草地、裸地、水体、居民地等类型。分类结果与2006年TM分类结果的总体一致性为64.46%,Kappa系数为0.519 9,土地覆盖类型分类结果可靠;各类端元估算误差基本小于20%,且与对应TM分类结果具有相关性,总体精度较好;林地端元能够较好地反映植被盖度信息。基于LSMM分解MODIS影像可为区域环境研究提供可靠的土地覆盖类型图和植被覆盖信息。 相似文献
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利用无人机多光谱估算小麦叶面积指数和叶绿素含量 总被引：6，自引：4，他引：2
利用无人机遥感的方式进行农作物长势监测是目前精准农业、智慧农业发展的重要方向,为了探究无人机多光谱反演小麦叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)和叶绿素含量的模型估算潜力,该研究在3个飞行高度(30、60、120 m)采集多光谱影像,通过使用全波段差值光谱指数(Difference Spectral Index,DSI)、比值光谱指数(Ratio Spectral Index,RSI)、归一化光谱指数(Normalized Spectral Index,NDSI)和经验植被指数与地面实测数据进行相关性分析,获得不同高度下的光谱指数与LAI和叶绿素含量的关系模型及其决定系数,以决定系数为依据分别构建多元逐步回归、偏最小二乘回归和人工神经网络模型,分析不同飞行高度无人机多光谱反演小麦冠层LAI和叶绿素含量SPAD(Soil and Plant Analyzer Development)值的精度。结果表明:1)30 m高度下,绿-红比值光谱指数与小麦LAI的相关性最高,相关系数为0.84;60 m高度下,红-蓝比值光谱指数与小麦叶绿素含量的相关性最高,相关系数为0.68;2)在60 m高度下,经验植被指数与小麦LAI和叶绿素含量的相关性较好,最大相关系数分别为0.77和0.50;3)利用偏最小二乘回归反演小麦LAI的精度最高,决定系数为0.732,均方根误差为0.055;利用人工神经网络模型反演小麦叶绿素含量的精度最高,决定系数为0.804,均方根误差0.135。该研究成果可为基于无人机平台的高通量作物监测提供理论依据,并为筛选无人机多光谱波段实现作物长势参数快速估测提供应用参考。 相似文献
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基于无人机数码影像的冬小麦氮含量反演 总被引：9，自引：7，他引：2
准确、快速地获取关键生育期冬小麦氮素含量,对农业管理者进行田间氮素施肥有重要的决策作用。利用无人机(unmannedaerialvehicle,UAV)搭载数码相机,可以短时间内获取冬小麦长势信息,实现对冬小麦氮素含量动态监测。该研究利用2015年北京市小汤山冬小麦无人机数码影像,采用3种阈值分割方法,将田间植株作物与土壤背景分离。对比影像分割方法的时效性与准确性,最终确定可见光波段差异植被指数VDVI(visible-band difference vegetation index)提取植被信息。按照试验方案要求,在不同的氮肥与水分胁迫管理下,将冬小麦3次重复试验分成48个试验小区,依据小区边界提取小区的红、绿和蓝通道的平均DN(digitalnumber)值,选取25个植被指数,同时与各个试验小区冬小麦不同器官氮含量进行相关性分析,筛选数码影像变量。由于植被指数之间耦合度较高,因此采用主成分分析对原始数据进行成分提取,提取特征向量参与建模,最后利用多元线性回归分析建立氮素反演模型,通过决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和归一化的均方根误差(nRMSE)3个指标筛选出最佳模型,探究各器官氮素含量与数码变量的相关性。结果表明,实验室实测氮素含量与UAV数码影像氮素反演结果及基本一致。在反演模型构建精度方面,3种数据处理结果整体部分植被指数,反演效果叶氮植株氮茎氮。以冬小麦挑旗期为例,叶片氮含量整体信息提取验证模型的R2、RMSE和nRMSE分别为0.85、0.235和6.10%,比部分信息提取验证模型的R2高0.14,RMSE和nRMSE分别降低0.068和1.77个百分点;比植被指数信息提取验证模型的R2高0.43,RMSE和nRMSE分别降低0.141和3.67个百分点。研究表明,基于UAV数码影像利用多元线性回归构建冬小麦氮素含量反演模型,对试验小区整体提取作物信息的方式反演冬小麦叶氮含量效果最好,相比传统反演方法,模型稳定性更高,可为冬小麦田间水肥决策管理提供参考。 相似文献
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株高和植被覆盖度（Vegetation Coverage, VC）是估算生物量的重要参数,而生物量的准确估算对农业生产具有重要作用。该研究获取马铃薯现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期和成熟期的无人机和地面数码影像,并实测株高、地上生物量和地面控制点（Ground Control Point, GCP）的三维空间坐标。首先基于数字表面模型（Digital Surface Model, DSM）提取马铃薯株高,其次利用地面和无人机数码影像提取马铃薯VC实测值和估测值,然后将提取的株高、VC和二者乘积与选取的11种植被指数和生物量作相关性分析,挑选出相关性较好的前6种植被指数和3种农学参数,最后通过线性回归（Linear Regression,LR）、偏最小二乘回归（Partial Least Square Regression,PLSR）、随机森林（Random Forest,RF）算法和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）估算生物量。结果表明,提取株高和实测株高拟合的决定系数为0.86,标准均方根误差为13.42%;提取VC值和实测VC值拟合的决定系数为0.84,标准均方根误差为15.76%;利用LR建模和验证精度由低到高依次为提取的株高、VC和二者乘积,每种变量的估算效果均从现蕾期到块茎增长期逐渐变好,从淀粉积累期到成熟期逐渐变差;每个生育期利用3种方法以不同变量估算生物量效果依次由低到高为植被指数、植被指数结合提取株高、植被指数结合提取VC、植被指数结合提取的株高和VC,其中PLSR模型效果优于RF和SVM模型。该研究为马铃薯长势快速监测提供参考。 相似文献
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玉米作物系数无人机遥感协同地面水分监测估算方法研究 总被引：1，自引：1，他引：0
该文研究不同水分胁迫条件下无人机遥感与地面传感器协同估算玉米作物系数的可行性。利用自主研发的六旋翼无人机遥感平台搭载多光谱传感器获取内蒙古达拉特旗昭君镇试验站不同水分胁迫下大田玉米冠层光谱影像,计算植被指数,采用经气象因子和作物覆盖度校正后的FAO-56双作物系数法计算玉米的作物系数,研究作物系数与简单比值植被指数(simple ratio index,SR)、叶面积指数(leaf area index,LAI)和表层土壤含水率(surface soil moisture,SM)的相关关系,结果表明,作物系数与SR、LAI和SM的相关程度与水分胁迫程度有关,但均呈现出显著或极显著的线性关系,说明了基于这些指标建立作物系数估算模型的可能性。利用逐步回归分析方法建立了作物系数的估算模型,其估算模型,修正的决定系数、均方根误差和归一化的均方根误差分别为0.63、0.21、25.16%。经验证,模型决定系数、均方根误差和归一化的均方根误差分别为0.60、0.21、23.35%。研究结果可为利用无人机多光谱遥感平台进行作物系数估算提供技术参考。 相似文献
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无人机飞行高度对植被覆盖度和植被指数估算结果的影响 总被引：1，自引：1，他引：0
将无人机与多种成像传感设备相结合可实现田间作物表型信息的全面获取。针对田间复杂环境下无人机搭载多种成像传感设备在不同飞行高度处提取的作物信息具有差异性的问题,本研究着重探究了无人机搭载两种成像传感设备获取图像时,不同飞行高度对估算植被覆盖度以及植被指数结果的影响。首先为防止外界环境变化对获取图像质量造成干扰,通过最近邻插值算法将无人机飞行高度为25 m处获取的两个多光谱和可见光图像数据集分别退化为十个不同地面分辨率的模糊图像数据集,以模拟无人机在不同飞行高度中获取的作物图像。然后获取50m高度处的无人机图像数据集通过皮尔逊相关性分析验证模拟数据集的有效性。最后采用随机森林模型估算不同数据集中的植被覆盖度,分类精度大于91%。结果发现,当植被覆盖度小于二分之一时,随着地面分辨率的降低该指标不断被低估,反之则被高估。飞行高度50 m的真实图像与模拟图像估算植被覆盖度结果的相关系数r为0.992 8,两者具有强相关性,模拟图像估算得到的植被覆盖度变化具备参考意义。植被指数估算结果中,首先对无人机图像数据集进行辐射校正、阈值分割等图像预处理,然后根据公式计算得到植被指数,最后通过假设性检验对十个图像数据集计算得出的植被指数进行分析。结果发现,可见光植被指数在飞行高度61 m时具备显著性差异,多光谱植被指数在十个高度下均没有显著性差异,因此为保证无人机获取数据的准确性与完整性,建议当无人机搭载本文的两种相机获取作物信息时建议飞行高度不高于61 m。本研究为研究者利用无人机搭载多传感设备获取作物信息设定合适的飞行高度、减小作业成本提供参考。 相似文献
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基于混合像元分解模型的森林叶面积指数反演 总被引：4，自引：2，他引：2
在叶面积指数（LAI）遥感估算中,常用的基于统计的遥感反演方法难以处理"同物异谱,同谱异物"的难题,该文从研究地物组分物理结构着手,采用像元分解的方法建立LAI的遥感反演模型,不仅能很好的解决这个难题,而且反演方法简便可行、具有普适性。该研究先对TM数据做最小噪声分离（MNF）并基于影像本身选择端元,经混合像元分解得到研究区植被覆盖度,再根据植被覆盖度与LAI的关系,用多次散射过程冠层模型求解迭代的方法逐步逼近准确的LAI值。最终选择植被、土壤、水体和水泥建筑4个端元,采用非限制性线性混合像元分解模型来分解影像,4个端元分解影像的平均误差为0.0028,端元质量好,分解效果较好。结果证明：混合像元分解模型和多次散射过程冠层模型相结合来反演森林叶面积指数的方法,能很好的预测森林LAI;研究区样点实测值与预测值的拟合度R2为0.8219,均方根误差RMSE为0.368,两者存在很强的相关性。该研究可为森林资源遥感定量估算提供技术支撑,为森林资源空间配置的优化调整与辅助解决方案的提出提供参考。 相似文献
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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
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基于低空无人机遥感的冬小麦覆盖度变化监测 总被引：25，自引：12，他引：13
无人机遥感作为卫星遥感的有益补充,具有高时效、高分辨率、低成本、低损耗、低风险及可重复等优点。为了利用无人机遥感系统进行快速机动地监测大面积农作物覆盖度变化,更好地服务和指导农业生产,该文设计了一套以低空无人直升机为平台的多光谱载荷观测系统,并以冬小麦为研究对象,对冬小麦生长过程中的5个主要生育期进行监测,提出一种从时间序列影像的植被指数直方图曲线中获取植被指数阈值的方法,并利用植被指数阈值法提取研究区域内冬小麦覆盖度时序变化曲线,分析了空间尺度对提取植被覆盖度的影响。研究结果表明,利用低空无人机遥感监测冬小麦覆盖度变化的方法可行,分析结果可靠,在大面积农作物覆盖度的测量有很好的应用前景。 相似文献
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针对农田高光谱遥感影像端元提取和混合像元分解精度不高的问题,该文提出了利用深度学习自编码结合混合蛙跳算法的农田高光谱影像端元提取方法。首先,利用深度学习的栈式自编码模型对高光谱影像进行光谱特征提取,优选出备选端元集合;然后将影像端元提取问题转化为组合优化问题,设计了待优化的目标函数,通过混合蛙跳算法对目标函数进行优化从而实现对最佳端元组合的搜索;最后利用人工合成的不同信噪比农田高光谱数据和真实的农田高光谱影像,将该算法与3种现有的主要端元提取方法进行对比。试验结果表明,本文提出的端元提取算法对20、30和40 dB信噪比影像提取结果的平均光谱角分别达到0.106 88、0.030 32、0.009 94。对20、30和40 dB信噪比影像和真实影像提取结果的均方根误差分别达到0.050 8、0.015 9、0.005 1、0.006 7。与现有的主要端元提取方法相比,该方法具有端元提取精度高、对不同等级噪声鲁棒性好等优势,在农田高光谱遥感监测中具有广阔的应用前景。 相似文献
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基于无人机低空遥感的农作物快速分类方法 总被引：19，自引：9，他引：10
无人机以其高时效、高分辨率、低成本、低风险及可重复使用的优势,给遥感技术在各领域的应用提供了新的平台。为了提高无人机遥感中农田信息获取的时效性和精度,该文分析了无人机低空航飞获得的高空间分辨率农作物遥感影像特征,以冬小麦为研究对象,基于农作物波谱特征和NDVI变化阈值,提出了一种农作物快速分类提取方法,并与其他几种常用的遥感分类方法进行比较,探讨了其普适性。结果表明,该方法从无人机高分辨率影像中提取不同种类的农作物分类信息具有较高的正确率和普适性,兼具快速和低成本的特点,在海量农作物无人机航拍数据的信息提取上具有较广的应用。 相似文献
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基于无人机高光谱遥感的冬小麦叶面积指数反演 总被引：22，自引：12，他引：10
叶面积指数(leaf area index,LAI)是评价作物长势和预测产量的重要依据。光谱特征信息作为高光谱遥感的突出优势在追踪LAI动态变化方面极其重要;然而,围绕光谱特征信息所开展的无人机高光谱遥感反演作物LAI的相关研究鲜有报道。该文利用ASD Field Spec FR Pro 2500光谱辐射仪(ASD Field Spec FR Pro 2500 spectroradiometer,ASD)和Cubert UHD185 Firefly成像光谱仪(Cuber UHD185 Firefly imaging spectrometer,UHD185)在冬小麦试验田进行空地联合试验,基于获取的孕穗期、开花期以及灌浆期地面数据和无人机高光谱遥感数据,估测冬小麦LAI。该文选择同步获取的冬小麦冠层ASD光谱反射率数据作为评价无人机UHD185高光谱数据质量的标准,依次从光谱曲线变化趋势、光谱相关性以及目标地物光谱差异三方面展开分析,结果表明458~830 nm(第3~96波段)的UHD185光谱数据可靠,可使用其探测冬小麦LAI,这为今后无人机UHD185高光谱数据的使用提供了参考。该文研究对比分析了UHD185数据计算的红边参数和光谱指数与冬小麦LAI的相关性,结果表明:12种参数中比值型光谱指数RSI(494,610)与LAI高度正相关,是估测LAI的最佳参数;基于比值型光谱指数的对数形式lg(RSI)构建的线性模型展现出lg(RSI)与lg(LAI)较优的线性关系(决定系数R2=0.737,参与建模的样本个数n=103),且lg(LAI)预测值和lg(LAI)实测值高度拟合性(R2=0.783,均方根误差RMSE=0.127,n=41,P0.001);该研究为利用无人机高光谱遥感数据开展相关研究积累了经验,也为发展无人机高光谱遥感的精准农业应用提供了参考。 相似文献
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为了从高分辨率无人机影像中获取准确的城市不透水面信息,在可见光波段范围内建立绿-蓝光谱特征空间,综合土壤线及不透水面线,构造了能够将土壤、植被像元与不透水面像元有效分离的绿-蓝不透水面指数。以广州市局部地区的GF-2号影像为验证数据对比及分析垂直不透水层指数、比值居民地指数以及绿-蓝不透水面指数的提取结果,以验证绿-蓝不透水面指数的可行性与提取精度。同时,将眉山市洪雅县部分地区的无人机正射影像作为试验数据进行不透水面提取。结果表明,在3个不透水面提取指数的横向对比中,绿-蓝不透水面指数和垂直不透水层指数的提取结果总体精度相同,验证了绿-蓝不透水面指数的有效性。在对无人机正射影像的不透水面提取中,得益于无人机低空摄影技术能够获取地形特征的特点,解决了建筑物屋顶因植被覆盖导致的错分问题,提取结果总体精度达到了96.95%,Kappa系数为0.936 1。试验证明了绿-蓝不透水面指数能够代替归一化差值不透水面指数、垂直不透水层指数、比值居民地指数等,应用于无人机遥感影像的不透水面信息提取中。 相似文献
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为了实现田间条件下小麦抗冻性状相关的数量性状基因座（quantitative trait locus, QTL）分析,该研究针对4个试验地491份小麦核心种质资源的抗冻性状,基于无人机多光谱遥感提出了一种高通量表型方法。首先通过光谱植被指数对小麦抗冻性状进行评估,基于机器学习分类算法使用16个光谱植被指数特征构建了小麦冻害评价模型,并完成了光谱特征相关性分析及对评价模型的贡献率分析。对比随机森林（random forests,RF）、分布式梯度增强（extreme gradient boosting,XGBoost）、梯度提升决策树（gradient boosting decision tree,GBDT）及支持向量机（support vector machine,SVM）算法建立的小麦冻害等级评价模型,结果表明,使用XGBoost建立的评价模型准确率最高,达67.94%;16个光谱特征相关性及其对评价模型的贡献率分析表明,简化冠层叶绿素含量指数（simplified canopy chlorophyii content index, SCCCI）对小麦抗冻表型鉴定的贡献率最大。其次,... 相似文献
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基于无人机数码影像的冬小麦叶面积指数探测研究 总被引：18，自引：1，他引：17
叶面积指数(LAI)是评价作物长势的重要农学参数之一,利用遥感技术准确估测作物叶面积指数(LAI)对精准农业意义重大。目前,数码相机与无人机系统组成的高性价比遥感监测系统在农业研究中已取得一些成果,但利用无人机数码影像开展作物LAI估测研究还少有尝试。为论证利用无人机数码影像估测冬小麦LAI的可行性,本文以获取到的3个关键生育期(孕穗期、开花期和灌浆期)冬小麦无人机数码影像为数据源,利用数字图像转换原理构建出10种数字图像特征参数,并系统地分析了3个生育期内两个冬小麦品种在4种氮水平下的LAI与数字图像特征参数之间的关联性。结果表明,在LAI随生育期发生变化的同时,10种数字图像特征参数中R/(R+G+B)和本文提出的基于无人机数码影像红、绿、蓝通道DN值以及可见光大气阻抗植被指数(VARI)计算原理构建的数字图像特征参数UAV-based VARIRGB也有规律性变化,说明冬小麦的施氮差异不仅对LAI有影响,也对某些数字图像特征参数有一定影响;在不同条件(品种、氮营养水平以及生育期)下的数字图像特征参数与LAI的相关性分析中,R/(R+G+B)和UAV-based VARIRGB与LAI显著相关。进而,研究评价了R/(R+G+B)和UAV-based VARIRGB构建的LAI估测模型,最终确定UAV-based VARIRGB为估测冬小麦LAI的最佳参数指标。结果表明UAV-based VARIRGB指数模型估测的LAI与实测LAI拟合性较好(R2=0.71,RMSE=0.8,P0.01)。本研究证明将无人机数码影像应用于冬小麦LAI探测是可行的,这也为高性价比无人机遥感系统的精准农业应用增添了新成果和经验。 相似文献