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1.
以往的土壤有机质预测研究往往只提取一种光谱输入量,忽略了不同光谱输入量之间的互补性。为探究光谱输入量在预测土壤有机质时的最佳组合,以及不同光谱输入量在离散小波变换不同分解尺度下的变化趋势,该研究以宝清县土壤有机质为研究对象,对光谱反射率进行离散小波变换,对各个分解尺度下的特征光谱提取光谱特征参数、光谱指数以及主成分并分别组合,基于8种光谱输入量建立随机森林模型进行土壤有机质预测。结果表明：1)利用不同光谱输入量预测有机质的精度均高于直接使用光谱反射率建模的精度,将不同光谱输入量组合可以提升预测效果,单个光谱输入量中主成分的预测效果最好,组合中光谱特征参数和主成分的组合预测效果最好;2)随着分解尺度的变化,不同光谱输入量的预测精度的变化趋势也不同,并且单个光谱输入量的变化趋势也会影响该光谱输入量组合的变化趋势;3)所有预测结果中,精度最高的是分解尺度为6时光谱特征参数与主成分的组合,R2达到0.78,均方根误差达到1.32%,可以较好地预测土壤有机质。研究结果说明光谱输入量结合离散小波变换预测土壤有机质是可行的,可以为土壤有机质的预测提供可靠思路。 相似文献
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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
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松嫩平原主要土壤类型含水量高光谱预测模型 总被引：5，自引：1，他引：4
为了消除土壤类型的影响,提高土壤含水量高光谱预测精度,以松嫩平原四种典型土壤(黑土、黑钙土、草甸土、风砂土)实验室高光谱反射率为研究对象,对反射光谱曲线进行去包络线处理,提取光谱特征参数;并对反射率进行多种数学变换,分析不同土壤类型、含水量水平的反射光谱特征差异,建立考虑土壤类型差异的含水量高光谱预测模型。研究结果表明:1)混合土壤类型难以提取有效的光谱特征参数进行土壤含水量预测;2)将风砂土与其他土类分开,其他土类利用光谱特征参数建模的精度高;3)基于光谱特征参数的一元线性回归精度高,输入量少。研究成果为多个土壤类型含水量高光谱预测提供了科学依据。 相似文献
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干旱区典型绿洲土壤有机质的反演及影响因素研究 总被引：5，自引：0，他引：5
为了大面积、高精度地反演土壤有机质含量,为农业可持续发展提供数据支撑。以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,采用波段平均法将实测高光谱窄波段拟合为Landsat 8 OLI遥感影像的宽波段,建立土壤有机质含量的估算模型,并将最优估算模型应用到经过波段校正的Landsat 8OLI遥感影像中。结果表明:(1)反射率进行倒数、对数、平方、一阶微分等数学变换后与有机质含量的相关性显著提高;(2)土壤有机质的高光谱估算模型拟合度较高,最优估算模型的决定系数R2为0.852,采用比值法对多光谱波段反射率进行校正,校正后的遥感影像反演结果得到了较大提高,检验样本的决定系数R2从0.711提升至0.849。从反演结果来看,将高光谱估算模型应用到经过订正的多光谱影像,土壤有机质反演模型的精度得到了大幅度提高,运用此方法可以实现高精度的土壤有机质区域化反演。(3)有机质的分布受土地利用类型、土壤颗粒组成、土壤质地的影响,其中土壤质地对有机质的空间分布影响最为显著。 相似文献
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基于无人机遥感多光谱影像的棉花倒伏信息提取 总被引：3，自引：1，他引：2
为在棉花发生倒伏灾害后快速获取田块尺度下的受灾信息,该文以2017年8月21日强风暴雨导致大面积棉花倒伏的新疆生产建设兵团第八师135团的部分田块作为研究区,由无人机遥感试验获取倒伏后的多光谱影像,通过分析倒伏和正常棉花的光谱反射率差异提取了多种植被指数和主成分纹理特征,结合地面调查样本建立了3种花铃期倒伏棉花的Logistic二分类模型并进行了精度评价和验证。结果表明:棉花倒伏前后在可见光波段的反射率差异微小,而在红边和近红外波段的反射率明显降低0.12～0.20;以第一主成分均值(PCA1_mean)建立的Logistic二分类纹理模型效果最优,在测试集上分类结果的准确率为91.30%,ROC(receiver operating characteristic)曲线距左上角点最近,AUC(area under the roc curve)值为0.80。通过将该模型应用于试验区影像,分类制图效果良好且符合棉田倒伏症状特点。该研究可为无人机多光谱遥感棉花灾损评估提供参考。 相似文献
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基于高光谱的ASTER影像土壤盐分模型校正及验证 总被引：6，自引：4，他引：2
快速准确地获取土壤盐分信息是监测和治理土壤盐渍化现象的重要前提.该文以新疆维吾尔自治区典型盐渍化区域——艾比湖流域为研究区,analytical spectral devices(ASD)光谱仪采集的土壤高光谱数据和advanced space borne thermal emission and reflection radiometer(ASTER)影像为数据源,结合实测土壤盐分含量信息,对遥感定量反演土壤盐渍化现象进行研究.再经过光谱反射率数学变换后,结合相关性分析,利用多元回归方法分别建立基于重采样后的高光谱和影像光谱的土壤含盐量估算模型,对遥感影像光谱盐分估算模型进行校正,以提高遥感定量监测盐渍化土壤的精度.结果表明:ASTER影像光谱反射率二阶导数变换和ASD重采样光谱的对数的二阶导数变换所建立的盐分估算模型最佳,决定系数R2分别为0.59和0.82.经ASD重采样光谱模型校正后的ASTER影像光谱的盐分估算模型精度R2为0.91,有效地提高大尺度条件下土壤盐渍化反演精度.研究为大尺度土壤盐分定量遥感监测提供了一种有效方法. 相似文献
7.
淮北平原土壤高光谱特征及有机质含量预测 总被引：3，自引：0，他引：3
以安徽省淮北平原的蒙城县为研究区,采集131个表层土壤(0～20 cm)样品。采用Cary 5000分光光度计测定土壤光谱反射率,分析该地区典型土壤类型的光谱特征,利用偏最小二乘回归方法建立土壤有机质光谱预测模型。首先比较不同光谱变换对土壤有机质含量光谱预测建模的影响;其次根据光谱相似性对土壤样品进行分类,比较不同土壤类型和不同光谱分类的有机质光谱预测精度。结果表明:①不同土壤有机质含量和不同土壤类型光谱曲线在整体波段范围内趋势基本一致;有机质含量与光谱反射率呈显著负相关;有机质含量越低,曲线特征差异明显,可能是受其他因素的影响;②土壤光谱反射率经倒数的对数处理后,有机质光谱建模的决定系数和相对分析误差均有所提高,均方根误差降低,模型预测效果较优;③按照光谱相似性分类后建立的有机质光谱预测模型,比按土壤类型建立的光谱预测模型精度明显提高。 相似文献
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基于野外实测光谱的潍北地区土壤全盐量监测研究 总被引：1，自引：1，他引：0
为提高潍坊北部地区土壤全盐量监测精度,研究利用光谱测量技术,采集80个土壤样本的光谱数据,其中41个土样测定化学成分。对光谱进行一阶微分(FDR)、二阶微分(SDR)、倒数对数变换(Log(1/R)),将三种指标与土壤全盐量建立逐步多元回归模型和主成分回归模型,并分析在不同指标下所建模型的精度,旨在实现研究区土壤全盐量的定量反演。结果表明:利用光谱变换的一阶微分(FDR)、二阶微分(SDR)所建立的逐步多元回归模型和主成分回归模型的建模系数R~2均大于0.80,说明建模精度较高。在进行检测样本精度检验比较后,其中利用一阶微分(FDR)变换建立的主成分回归模型最稳定,检验精度最高,土壤全盐量建模决定系数R~2为0.931,均方根误差RMSE为0.188,其次为一阶微分逐步多元回归模型。 相似文献
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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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研究利用土壤样本实验反射光谱,分析了土壤镁(Mg)含量与土壤反射光谱的关系,比较了主成分回归分析(PCR)、偏最小二乘回归分析(PLSR)和支持向量机回归分析(SVMR)等方法,以及土壤反射光谱及其变换光谱与土壤Mg含量之间的估算模型,为土壤Mg含量高光谱估算提供依据。结果表明:PCR、PLSR、SVMR 3种建模方法在Mg含量的估算中,SVMR的估算精度相对较高,估算精度平均达到80.96%,分别比PCR和PLSR提高了6.16%、4.20%;对于不同的数学变换处理方法,一阶微分变换相对较好,估算精度平均为80.76%,分别比反射率、倒数对数变换提高了4.95%、4.61%。因此,运用土壤反射光谱一阶微分变换的SVMR进行建模,可以相对较好地估算全Mg含量,精度达84.04%。 相似文献
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基于裸土期多时相遥感影像特征及最大似然法的土壤分类 总被引：6，自引：5，他引：1
运用单时相遥感数据进行土壤分类及制图,其数据本身易受到其他因素干扰而出现误差,存在一定的局限性,导致制图精度不高。为了提高制图精度,以松嫩平原林甸县为研究区,利用裸土时期多时相Landsat 8遥感影像、DEM数据和全国第二次土壤普查数据,从所有单时相遥感影像中提取出多种分类特征,按照分类特征类型进行压缩处理,得到新的多时相分类特征,将不同分类特征进行组合并分别进行最大似然法分类,得到不同分类特征组合下的土壤类型图,通过不同土壤类型图精度来判断各分类特征对于制图的影响。研究表明,该文所提取的分类特征均可以实现土壤制图,使用压缩处理后得到的多时相遥感数据分类特征完成制图的精度更高,总体精度达到91.0%,研究可为土壤精细制图提供依据。 相似文献
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为解决岭南地区作物制图中光学影像时空覆盖缺失以及作物种植结构复杂导致不确定性高等问题,以满足对高精度作物制图日益迫切的应用需求。该研究提出了一种基于Sentinel-1的双极化时间序列和作物物候信息建立时空维度典型物候特征的作物分类方法,选择广州市南沙区为试验区,通过XGBoost机器学习算法,实现了田块尺度下的不同作物类型的准确识别及种植面积的精细提取。结果表明：1）相比像素时序特征分类结果,经过雷达时空滤波后的田块时序特征分类方法不仅能有效抑制合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）影像斑点噪声产生,而且总体分类精度和Kappa系数分别提高了12.5个百分点、0.19;2）与仅基于Sentinel-1(VV+VH)时空滤波后的全年时序特征分类方法相比,在分类过程中添加物候特征变量的方法表现出更高的精度,Kappa系数可达0.91,甘蔗和香蕉播种面积提取精度分别达到82.04%和71.01%。研究结果表明中高分辨率SAR影像（10 m×10 m）时间序列结合XGBoost算法和雷达数据时空滤波策略可实现区域作物准确识别及种植面积提取,同时,可从数据源与分类方法上为岭南地区农业遥感应用提供思路,对该地区农业灾害管理和灾后救助具有重要参考价值。 相似文献
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结合地面测试高光谱数据及卫星遥感数据,对矿区地物信息进行提取,可有助于快速获取矿区地表信息,为矿区废弃地植被恢复提供辅助决策信息支持具有重要意义。该文以阜新市海州矿区排土场为研究对象,对不同波段组合的SPOT-5遥感影像进行了分类方法和分类精度评价研究。结果表明：排土场影像在波段组合与融合之后进行分类,分类精度提高不明显;而通过组合SPOT多光谱影像和植被指数图像,并结合地面测试的高光谱特征曲线建立分类模板,可以有效地提高地物分类精度,总体分类精度为85.48%,Kappa系数为0.8197。分类结果满足对排土场地物调查的实际需要,为建立排土场植被恢复等级提供了数据基础。 相似文献
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基于GF-6卫星影像多特征优选的酿酒葡萄精准识别 总被引：2，自引：2，他引：0
多源遥感信息和特征优选是提高农作物识别精度的重要支撑,高分六号（GF-6）卫星作为首次引入红边波段的国产卫星,其丰富的光谱信息为作物识别提供了新的思路和解决途径。该研究基于宁夏回族自治区银川市永宁县2018年6月-2019年3月的GF-6数据,充分利用红边优势提取光谱特征、纹理特征和植被指数特征,构建多种特征组合方案,并根据随机森林算法对特征重要性进行度量,选取最优特征组合对酿酒葡萄进行精准识别。结果表明,与单一特征相比,多源遥感特征的增加显著改善了酿酒葡萄分类效果,其中,植被指数贡献程度最大,光谱特征次之;基于随机森林的优选特征组合分类效果最佳,其中,总体分类精度为94.15%,酿酒葡萄用户精度为94.23%,制图精度为92.59%;以实地调查的4个酒庄为验证区,将酿酒葡萄提取结果与统计数据进行对比,面积相对精度均在70%以上,其中优选特征结果相对精度在90%以上,研究结果将为国产卫星红边波段在植被分类和识别方面的应用提供数据参考。 相似文献
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基于多时相OLI数据的宁夏大尺度水稻面积遥感估算 总被引：5，自引：3，他引：2
为客观获取宁夏水稻面积空间分布信息,也为区域农作物遥感监测奠定技术基础,该文以宁夏回族自治区为研究区域,选择美国LandSat-8携带的陆地成像仪(operational land imager,OLI)数据,采用2016年3月11日-7月01日间的15景影像,基于水稻田耕地与水体特征反射率随着季节变化规律的分析,采用归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、近红外波段反射率(infrared reflectance,IR)、短波指数(short waved index,SWI)3个指数,以及多时相NDVI最大值、IR最小值、SWI最小值3个衍生指数,共6个指数为基础进行决策分类树构建,对全区水稻进行识别与提取,采用该区水稻面积本底遥感调查结果进行精度验证,水稻种植面积提取误差仅.4.22%,Kappa系数为0.83,水稻空间分布的用户分类精度分别为85.11%,制图精度为81.67%;同时与监督分类方法提取的水稻面积进行对比,该文方法提取水稻的用户精度提高了8.13个百分点,制图精度更是提高了20.01个百分点。研究结果表明,利用中高分辨率的OLI遥感时间序列卫星影像,在大宗农作物时间序列的变化规律分析基础上,构建分类决策树,可以准确地提取大宗农作物种植面积,是区域农作物面积遥感监测业务运行中具有潜力的方法。 相似文献
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基于多时相GF-6遥感影像的水稻种植面积提取 总被引：2，自引：1，他引：1
为获取高精度水稻种植面积提取方法和分析红边信息在作物识别能力上的优越性,该研究选取辽宁省盘锦市为研究区域,利用2020年水稻关键物候期的多时相高分6号宽幅相机（GF-6 WFV）遥感影像,构建归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）、归一化水体指数（Normalized Difference Water Index,NDWI）、比值植被指数（Ratio Vegetation Index,RVI）和归一化差异红边1指数（Normalized Difference Red-Edge 1 Index,NDRE1）,根据各地物类型进行时序分析,在获得水稻面积粗提取结果的基础上对其他地类进行掩膜,准确提取水稻种植面积。对2020年盘锦市水稻提取结果进行精度分析,结果表明,基于实测数据进行精度验证的总体精度为94.44%,基于目视解译数据进行精度验证的总体精度和Kappa系数分别为95.60%和0.91。根据目视解译数据对有无红边波段参与的水稻提取结果进行对比分析可知,红边波段的引入使总体分类精度、水稻制图精度和Kappa系数分别提高了3.20个百分点、6.00个百分点和0.06。该研究证明红边波段可以有效降低作物的错分、漏分情况,对水稻精准估产和丰富农作物遥感监测方法具有重要作用,显示出国产红边卫星数据在作物分类、面积提取方面具有巨大应用潜力。 相似文献
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高光谱遥感可以捕获地表近乎连续的光谱曲线,以较高的光谱诊断能力对地表农作物进行精细分类与识别。传统基于深度学习的高光谱分类算法中空间、光谱特征捕捉利用困难、冗余特征筛选能力不足、模型约束过于单一等问题,导致农作物类型复杂且样本分布不均区域分类模型性能下降。该研究提出一种基于空间-光谱双分支动态特征选择的高光谱分类算法,在结合通道注意力机制和空间注意力机制进行空间-光谱特征提取的基础上,通过门控卷积层对提取到的特征进行相关性的计算和处理,实现空间维度和通道维度上的特征动态选择,并分别从空间、光谱和联合特征3个角度对分类结果约束,结合分类损失函数实现高光谱影像的分类任务。结果表明,在JAAS(Jiangsu academy of agricultural sciences,江苏省农业科学院)高光谱农作物分类数据集上,该研究算法总体精度、Kappa系数分别为99.35%和99.20%,相较于专为高光谱分类设计的算法CDCNN(contextual deep convolution network,上下文深层卷积网络)、 WCRN(wide contextual residual networ... 相似文献
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针对高维光谱纹理特征空间的降维和特征优化算法结果的不确定性问题,该研究在提取多尺度纹理图像构建高维光谱纹理特征空间的基础上,将遗传算法（genetic algorithm,GA）、粒子群优化算法（particle swarm optimization,PSO）等传统特征优化算法和广义正态分布优化算法（generalized normal distribution optimization,GNDO）、原子搜索算法（atom search algorithm,ASO）、海洋捕食者算法（marine predators algorithm,MPA）等特征优化算法与随机森林（random forest,RF）图像分类算法相结合,提出了GA-RF、PSO-RF、GNDO-RF、ASO-RF和MPA-RF算法,并应用于青海省海西蒙古族藏族自治州都兰县宗加镇附近区域资源一号02D（ZY1-02D）高光谱数据的植被类型分类。结果显示,在高光谱反射率数据基础上加入多尺度纹理特征使总体分类精度（overall accuracy,OA）提升了8.02个百分点。与传统RF方法相比,提出算法的植被分类 OA提升了1.32～2.40个百分点,其中MPA-RF方法取得了最高的分类精度,OA和 Kappa系数分别为88.92%和0.86。研究表明从不同窗口大小、窗口移动方向提取的纹理图像有利于区分不同的植被与地物类型,在光谱特征基础上加入多尺度纹理特征能有效提升植被识别精度。以迭代优化的方式将特征优化算法与图像分类算法相结合,缓解了优化算法结果的随机性,克服了高维特征的休斯效应,提高了植被分类精度。该研究为高光谱遥感植被分类中特征提取、特征优化与分类算法选择提供了思路。 相似文献
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获取准确的土壤-环境关系是数字土壤制图的关键,目前遥感影像已作为环境因子应用于土壤-环境知识的建立过程,但单幅遥感影像所包含的光谱信息差异难以将不同土壤类型区分开来。因此本文提出了一种基于多时相遥感影像的土壤制图方法：选取红安县滠水河流域为研究区,以母质类型图、等高线数据和多时相哨兵二号遥感影像为基础,提取与土壤形成有关的环境因子,通过随机森林算法获取土壤-环境关系,预测研究区各土壤类型的空间分布并成图,利用野外实地分层采样点验证推理图的精度。结果表明：推理土壤图总体分类精度高达86%,与原始土壤图对比,各土壤类型的空间分布具有一定相似性,展现了更为详细的空间细节信息,该研究成果可为更新土壤图工作提供新方法。 相似文献