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1.
准确提取耕地信息对农业资源调查、遥感估产以及灾害监测等具有重要意义,从遥感图像中提取耕地的信息属于图像识别和分类的问题,目前深度学习是非常适合的方法。以语义图像分割(Deeplab)模型为基础,选择耕地为提取目标,建立了一种从高分2号遥感影像上提取耕地信息的方法耕地提取语义图像分割(ECLDeeplab)。首先分析了耕地在高分2号遥感影像上的表现特点;其次依据耕地的具体特点对Deeplab的结构进行调整,形成了能够提取耕地的网络结构;最后用训练成功的网络进行提取耕地,得到精度较高的分割结果。应用方法对山东省肥城市的2016年12月至2017年3月的10幅影像进行了试验,试验结果表明,该方法获取的耕地精度为88.3%,提取耕地信息得到了较好的结果。 相似文献
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为提高高分辨率遥感影像分类精度,针对高分二号影像发展一种综合利用遥感影像光谱和纹理信息的茶园种植区提取方法。该方法首先利用归一化植被指数(NDVI)和修正的归一化植被指数(MNDVI)构建新的光谱特征——差异归一化差分植被指数(DNDVI),通过灰度共生矩阵(GLCM)构建新的纹理特征——灰度共生纹理(GLCT),然后结合光谱和纹理特征运用支持向量机(SVM)的方法进行分类。试验采用2种方案(原始波段+光谱特征,原始波段+光谱特征+纹理特征)对影像进行分类,分类总体精度分别为79. 6%、89. 8%,Kappa系数分别为0. 659、0. 788。结果表明,结合纹理信息能明显地提高分类精度,并较好地实现对高分二号影像茶园种植区的分类提取。 相似文献
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高分一号卫星影像监测水稻种植面积研究综述 总被引：2，自引：0，他引：2
《湖南农业科学》2014,(13)
简要介绍了高分一号卫星应用于农情遥感监测的优势和水稻种植面积遥感监测的原理,着重对遥感影像数据预处理、遥感影像分类方法与水稻面积提取技术等方面的研究进展进行了综述。高分一号卫星具有高空间分辨率和时间分辨率的特点,反映作物的光谱特征明显,适合选用为农情遥感监测的数据源;基于高分辨率卫星影像的水稻种植面积提取技术比较成熟;基于决策树、人工神经网络、专家知识、人工目视解译等分类提取方法应用前景广阔,但精度有待进一步提高。 相似文献
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针对传统全卷积神经网络无法实现高分影像耕地精确提取的问题，以高分二号遥感卫星影像为数据源，采用融合残差结构和多种注意力机制的改进U-Net网络模型（RMAU-Net网络模型）对研究区的耕地进行精细提取。使用耕地样本对RMAU-Net网络模型进行训练，并用训练后的网络模型对测试集影像中的耕地进行提取。为了验证RMAU-Net网络模型提取耕地的效果，选取DeeplabV3+、PSPNet、UNet 3种传统的全卷积神经网络模型与RMAU-Net网络模型进行对比分析。结果表明，RMAU-Net网络模型提取的精确率、召回率、交并比、F1 Score分别为90.36%、90.78%、82.57%、90.57%。与DeepLabv3+、PSPNet和U-Net网络模型相比，RMAU-Net网络模型效果最佳。RMAU-Net网络模型为耕地精细提取提供了新的思路与方法，为农作物面积监测和产量估算等实际应用提供基础数据支持。 相似文献
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《天津农业科学》2020,(2)
由于国产高分一号卫星WFV相机的16 m数据获取具有免费、时效性好等特点而被广泛应用于遥感信息提取。面向对象的分类方法能够解决基于传统像素的分类方法所具有的破碎性强、易产生同谱异物现象的问题。本研究采用基于面向对象的分类思路,以天津市宝坻区为研究区域,通过获取高分一号卫星影像并进行预处理,利用遥感信息处理软件eCognition对该数据进行影像分割,并对影像分割斑块进行基于规则的分类,提取出宝坻区范围内植被、水体、建设用地、裸地四类地物,并利用高分辨率影像对比进行精度验证,分类总精度达到93%。结果表明:利用高分一号国产卫星16 m影像,采用面向对象的分类思路进行地表覆盖类别的信息提取,可以快速便捷地实现目标区域空间地理信息的获取,对于监测地表覆盖面积和分布状况起到指导作用。 相似文献
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基于高分遥感数据的昌吉市棉花面积识别研究 总被引：2，自引：0，他引：2
《天津农业科学》2017,(10):55-60
本文探讨了如何利用高分遥感数据大范围快速提取棉花种植面积。本研究以昌吉市为研究区,基于高分一号(GF-1)遥感影像,利用实地调查的2015年昌吉市作物种植信息,选取不同的监督分类方法,加入耕地掩膜,分析得出昌吉市棉花识别的最佳识别时相以及最佳识别方法。结果表明,棉花与其他种植作物分离程度最好月份为7月,棉花种植面积最佳识别月份为7月,支持向量机分类方法总体精度最高,总体精度为95.24%,Kappa系数0.935。棉花种植面积提取以小于6个像元为最小图斑时结果最佳。高分一号遥感影像7月以支持向量机分类法解译出的2015年昌吉市棉花面积为15 974 hm2,棉花面积提取精度为95.79%。 相似文献
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基于高分六号影像的四川盆地油菜种植调查 总被引：1，自引：0，他引：1
目的:使用高分六号多光谱影像调查评价四川地区油菜种植空间分布现状。方法:以四川盆地四川部分油菜种植区为调查区,选择油菜识别最佳时期的高分六号卫星多光谱影像,进行正射校正及几何精纠正,通过最大似然监督分类方法提取调查区内油菜种植空间信息,初步评价该区油菜种植区的空间分布现状。结果:结合地面调查样方数据验证:①基于高分六号影像的油菜分类总体精度为82.06%,Kappa系数为0.6997。②盆地内四川地区2019年油菜种植面积约为103.24万hm~2,规模种植区主要分布于成都、德阳、绵阳、雅安、眉山、乐山等地区。结论:高分六号遥感数据及监测结果可为四川农业产业发展及种植结构调整优化提供参考信息。 相似文献
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【目的 】遥感影像的精确几何配准对于国产高分系列卫星影像处理以及后续的农情监测等应用至关重要。【方法 】文章基于自动配准和正射校正程序包AROP,选择16 m分辨率的高分1号、高分6号宽幅影像和3 m分辨率高分2号、高分7号多光谱影像作为实验数据,以经过几何精校正的10 m分辨率的Sentinel-2影像和3 m分辨率的谷歌影像为基准影像,在农业用地场景和城市用地场景下,进行批量的几何配准实验,对配准的结果进行目视检验和定量评价。同时,为了更好地匹配高分影像与Sentinel-2影像,将高分1号、高分6号宽幅数据重采样到15 m的分辨率进行几何配准。【结果 】在农业用地和城市用地场景下,配准精度大多达到了0.5个像元以内,满足了影像配准的精度标准。其中15 m分辨率的高分1号和高分6号的配准精度分别为0.31～0.54和0.33～0.53,均小于0.6个像元;3 m分辨率的高分2号的配准精度在0.47～0.6之间,小于0.6个像元;高分7号的配准精度在0.44～0.49之间,小于0.5个像元,而且所有高分系列遥感卫星在配准后均目视效果出色,接边良好。【结论 】利用AROP对15 m分辨... 相似文献
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针对Landsat-8 OLI和GF-1 WFV传感器参数的特点,选择支持向量机(SVM)分类方法分别对咸宁市同一时段的Landsat-8遥感影像和GF-1遥感影像进行土地利用分类研究。结果表明,Landsat-8在耕地与林地、水域与裸地可分离性方面高于GF-1,提取的林地面积占比和耕地面积占比更接近于真实值;Landsat-8和GF-1的分类总精度分别为85.76%和88.38%,Kappa系数分别为0.807 1和0.820 4,说明GF-1的分类效果好于Landsat-8;GF-1具有较高的分辨率优势,对分布零散的地物识别效果优于Landsat-8。 相似文献
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在使用土地覆盖类型分类模型分类高原土地覆盖类型的过程中,由于不同类别地物间光谱信息更相近,在没有多特征降噪的情况下,容易产生噪声偏差,导致土地覆盖类型错分,设计一种基于遥感图像光谱特征融合的高原土地覆盖类型分类模型。设计特征提取方法,提取遥感图像中几何特征的空间特征与属性特征,以展示遥感图像光谱更多的空间细节信息;将遥感图像按照一定模式规则进行处理和运算,构建三种多特征融合模式,使用SVM作为分类工具,计算其中参数,实现元素的线性可分。模型性能测试结果表明：设计的分类模型所得到的分类结果在生产精度、总体精度、Kappa系数这三个指标中的评分均达到了0.7以上,验证了设计模型在高原土地覆盖类型分类中的准确性。 相似文献
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遥感影像分辨率的高低直接影响着森林植被监测的精度、成本和效率,故选择适合森林植被监测的影像最佳分辨率具有重要的应用价值。针对森林植被监测影像最佳分辨率选择方法及结果缺乏的问题,从林业实际应用出发,提出了基于1个步长的变异函数分析空间变异并综合考虑监测精度、成本和效率来确定森林植被监测影像最佳分辨率方法。基于最新的国产高分二号（GF-2）全色影像,利用1个步长的变异函数对湖南常宁洋泉镇林区3种典型分布类型森林植被进行拟合分析,初步确定适合森林植被监测的影像最低分辨率。然后对重采样形成的不同尺度多光谱影像分别进行监督分类,并对结果进行定量定性分析,结合影像成本和数据处理时间,找到适合不同类型森林植被监测的影像最佳分辨率。研究表明:不同分布类型的森林植被,适合遥感监测的影像最佳分辨率不同:①小冠幅森林植被3.2 m;②大冠幅森林植被16.0 m;③混合冠幅森林植被8.0 m。该森林植被遥感监测影像最佳分辨率确定方法和结果可为其他区域森林植被遥感监测影像最佳分辨率确定提供借鉴。 相似文献
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南方丘陵地区甘蔗种植具有分散、形状多样等特点,利用中低分辨率遥感数据提取甘蔗种植面积时,数据的有效性和精度都难以满足要求。利用高分辨率GF-1WFV 遥感数据,分析比较甘蔗与其他地物类的光谱特征、纹理特征及植被指数时间变化差异,采用多时相迭代方法构建甘蔗提取特征向量决策树模型。利用该模型提取了广西江州区的甘蔗种植面积,经野外实地调查验证,甘蔗面积提取的用户精度为90.13%,生产精度为88.78%,表明GF-1WFV 数据是复杂地形下提取甘蔗等农作物的潜力数据源,该提取思路可以为在全国范围内不同地区了解甘蔗种植情况,进行甘蔗长势监测和产量估测提供技术参考。 相似文献
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基于多时相GF-1WFV 数据的南方丘陵地区甘蔗种植面积提取 总被引：6，自引：0，他引：6
南方丘陵地区甘蔗种植具有分散、形状多样等特点,利用中低分辨率遥感数据提取甘蔗种植面积时,数据的有效性和精度都难以满足要求.利用高分辨率GF-1WFV遥感数据,分析比较甘蔗与其他地物类的光谱特征、纹理特征及植被指数时间变化差异,采用多时相迭代方法构建甘蔗提取特征向量决策树模型.利用该模型提取了广西江州区的甘蔗种植面积,经野外实地调查验证,甘蔗面积提取的用户精度为90.13％,生产精度为88.78％,表明GF-1WFV数据是复杂地形下提取甘蔗等农作物的潜力数据源,该提取思路可以为在全国范围内不同地区了解甘蔗种植情况,进行甘蔗长势监测和产量估测提供技术参考. 相似文献
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以内蒙古自治区根河市根河生态站为研究区,探讨在大面积复杂林区、具有红边波段卫星数据支持下,高空间分辨率遥感影像林地类型精细分类方法。以2016年7月的RapidEye遥感影像和2017年的GF-1PMS遥感影像为主要数据源,综合利用影像的光谱特征、纹理特征与根河森林资源小班数据等辅助信息,以及2016年林地类型外业调查样本数据,分别对2种数据源采用传统的监督分类方法[最大似然法（MLC）和支持向量机法（SVM）]和基于IDL语言的ImageSVM和ImageRF分类方法进行林地类型精细识别。最后以外业调查数据和根河森林资源小班数据作为检验样本对分类结果进行精度验证,通过建立混淆矩阵对分类结果进行评价。结果表明:①ImageRF和ImageSVM等2种分类方法对林地类型信息提取精度较高。在RapidEye影像中,针叶林、阔叶林、灌木林等8种地物类型总体分类精度分别为90.26%和90.02%,Kappa系数均大于0.88。ImageSVM和ImageRF分类结果中,灌木林、针叶林和阔叶林制图精度和用户精度均高于支持向量机法和最大似然法;相对于支持向量机法和最大似然法,ImageSVM法总体分类精度分别提高了6.18%和7.06%,Kappa系数分别提高了0.07和0.08;ImageRF法总体分类精度分别提高了5.93%和6.82%,Kappa系数分别提高了0.07和0.08,能确保森林资源调查成果的精细化、准确性、高效性。②在林地类型精细识别中,携带红边波段信息的RapidEye影像比无红边波段信息的GF-1影像具有更好的识别精度和可分性。研究证明,ImageSVM和ImageRF分类方法是有效的林地类型信息精细识别方法,具有精度高和可信度高的优势,是进行复杂山区林地类型精细分类的有效手段,可满足森林资源调查、变化监测、数字更新等林业应用需求。 相似文献
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高分1号卫星遥感影像监测林地动态变化研究 总被引：2，自引：0，他引：2
应用高分1号和多期国产高分辨率卫星遥感影像对红星林业局林地动态变化进行目视解译与提取识别,检测林木采伐、占地、开垦和森林灾害等因素造成林地和林木的变化情况。结果表明,高分辨率卫星遥感监测林地动态变化解译正判率达95%以上,其可视化分析方法和技术为森林资源动态监测提供一定的科学支撑,为全国林地和林木采伐管理探讨技术方法。 相似文献
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为提取果树的空间分布信息,以果树生长期内不同月份的Sentinel-2多光谱遥感影像为数据源,以大沙河流域果树为研究对象,通过分析不同月份的光谱信息得出最佳监测时期,并在此基础上,选择不同时期的5种植被指数[归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、增强型植被指数(EVI)、结构密集型色素指数(SIPI)和归一化水指数(NDWI)],结合机器学习技术构建决策树提取模型。结果发现,3、4、7、8月份的影像适于果树面积提取。通过Feature_importances_属性筛选出贡献度高的不同时期的植被指数作为输入特征,结合超参数学习曲线和网格搜索技术确定决策树模型的Max_depth和Min_samples_leaf参数分别为5和10时模型的效果最佳。参数调整后绘制决策树模型,模型在训练集和测试集上的精度分别达到了0.919 4和0.875 1。提取结果表明,研究区内的果树主要种植在大沙河两岸,东部与西北部的果树种植地块较为零碎,总的果树种植面积为6 838 hm2。在验证样本的基础上,通过混淆矩阵计算提取结果的精度,结果显示,Kappa系数为0.87,果树种植区提取的用户精度和制图精度分别为92.91%和90.77%。结果说明,本文所提出的方法适用于大区域果树的遥感提取,可为基于中高分辨率遥感影像的果树种植区监测提供有效的技术手段。 相似文献
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基于国产GF-1影像的川金丝猴生境评价研究 总被引：2，自引：0，他引：2
利用国产高分一号(GF-1)卫星遥感影像,综合神农架川金丝猴已有科考数据和相关研究成果,以地理信息系统为主要分析手段,选取植被类型、海拔、坡度、坡向、水源和人类干扰等作为评价因子,快速进行神农架川金丝猴秋季生境适宜性评价,首次将GF-1卫星影像应用于野生动物生境评价。评价结果表明:在不考虑人类活动影响时,川金丝猴潜在的最适宜生境和适宜生境面积分别为56.876和305.156 km2,分别占保护区面积的7.77%和41.69%;由于居民区和公路等的影响,神农架自然保护区川金丝猴实际适宜生存面积变小,实际最适宜生境和适宜生境面积分别为46.935和214.617 km2,分别占保护区总面积的6.41%和29.32%。将基于GF-1卫星遥感影像得到的川金丝猴生境适宜性评价结果,与基于Landsat8遥感影像得到的生境评价结果对比,二者评价结果符合度达91.7%,表明在野生动物生境研究领域国产GF-1卫星影像可以有效地替代国外Landsat影像,利用GF-1卫星影像进行野生动物生境评价是可行的。GF-1卫星突破了在野生动物研究领域普遍依赖国外数据的局面。GF-1卫星影像具有高空间分辨率、高时间分辨率、低成本和数据来源可靠等特点,无疑是我国野生动物生境遥感应用研究中可供选择的新的数据源。由于GF-1是我国高分辨率对地观测系统的第一颗卫星,开展GF-1数据的应用验证具有十分重要的科学意义。目前,利用GF-1开展此类研究国内外尚未见类似报道,本研究对于在林业实际业务中开展国产高分卫星遥感数据应用同样具有指导作用。 相似文献
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快速、准确获取耕地数量及其分布信息是研究耕地时空格局和生态效应的基础,也是及时制定应对粮食问题对策的迫切需求。近年来,随着卫星遥感技术的迅猛发展,遥感以其宏观性、实时性以及经济性为耕地信息快速获取提供了可能性。本文归纳了遥感技术应用于识别耕地信息的研究进展,总结了国内外耕地信息提取研究中常用的数据源、分类算法、时相选择、分类对象,讨论了上述四大类在提取耕地信息过程中的优缺点。随着传感器数量不断增加,遥感影像时间分辨率、空间分辨率及光谱分辨率不断提高,分类算法的不断涌现,基于多源遥感数据,集成智能分类算法识别耕地将成为必然的发展趋势。 相似文献