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1.
首先利用Landsat8 OLI和GF-1 WFV卫星的多光谱影像分别对新疆阿勒泰科克苏湿地的离散水体进行支持向量机模型分类和最大似然模型分类,以选出最佳的分类模型;然后对Landsat8 OLI和GF-1 WFV影像分别提取灰度共生矩阵纹理特征、Getis指数特征和Moran’I指数特征,并与其对应的多光谱影像进行组合得到包括原始多光谱影像在内的7种组合特征集,利用选出的最佳分类模型对特征集进行离散水体提取,对其精度检验结果进行对比。结果表明,对Landsat8 OLI和GF-1 WFV卫星的多光谱影像同时引入Getis指数特征和灰度共生矩阵纹理特征能够明显提高分类精度,Landsat8 OLI影像Kappa系数从0.815 7提高到0.922 3,总体精度从94.25%提高到97.50%;GF-1 WFV影像的Kappa系数从0.832 6提高到0.932 4,总体精度从94.75%提高到98.25%。综合可知,Getis指数和灰度共生矩阵同时作为新的特征波段引入到多光谱影像上,对于离散水体信息提取具有积极效果。 相似文献
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首先利用Landsat8 OLI和GF-1 WFV卫星的多光谱影像分别对新疆阿勒泰科克苏湿地的离散水体进行支持向量机模型分类和最大似然模型分类，以选出最佳的分类模型；然后对Landsat8 OLI和GF-1 WFV影像分别提取灰度共生矩阵纹理特征、Getis指数特征和Moran’I指数特征，并与其对应的多光谱影像进行组合得到包括原始多光谱影像在内的7种组合特征集，利用选出的最佳分类模型对特征集进行离散水体提取，对其精度检验结果进行对比。结果表明，对Landsat8 OLI和GF-1 WFV卫星的多光谱影像同时引入Getis指数特征和灰度共生矩阵纹理特征能够明显提高分类精度，Landsat8 OLI影像Kappa系数从0.815 7提高到0.922 3,总体精度从94.25%提高到97.50%;GF-1 WFV影像的Kappa系数从0.832 6提高到0.932 4,总体精度从94.75%提高到98.25%。综合可知，Getis指数和灰度共生矩阵同时作为新的特征波段引入到多光谱影像上，对于离散水体信息提取具有积极效果。 相似文献
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水稻是中国三大粮食作物之一,提供准确、及时的水稻种植信息对水稻生产管理、水稻种植保险赔偿以及国家粮食安全指导、政策制定和实施等具有重要意义。针对中国南方水稻种植地块破碎、种植结构复杂等造成的水稻识别难点,为提高水稻识别精度,本研究以哨兵一号(Sentinel-1)、哨兵二号(Sentinel-2)遥感影像为数据源,构建光谱特征、植被/水体指数特征、纹理特征和雷达特征等特征集,设置包括优选特征在内的7种特征组合,采用随机森林算法对江苏省常州市溧阳市上兴镇的水稻进行识别。结果表明,在光谱特征中,红边波段对于水稻识别精度有着较高的提升作用。光谱特征结合植被/水体指数特征、雷达特征后,水稻识别精度有所提高。基于优选特征进行分类的精度最高,总体分类精度、Kappa系数分别为93.26%、0.904 8。综上,结合遥感影像的光谱特征、植被/水体指数特征和雷达特征等并进行特征优选可以提高水稻识别精度。 相似文献
4.
提出一种面向对象及随机森林特征优选的分类方法，为毛竹林分布信息提取提供参考。依据多时相哨兵-2A(Sentinel-2A)卫星数据提取光谱特征、植被指数及红边植被指数特征、纹理特征共69个特征；设计8种特征组合方案，方案1～5为多时相方案，其中方案1——光谱特征波段；方案2——光谱特征波段+植被指数特征+红边植被指数特征；方案3——光谱特征波段+纹理特征；方案4——光谱特征波段+植被指数特征+红边植被指数特征+纹理特征；方案5——光谱特征波段+植被指数特征+红边植被指数特征+纹理特征+特征优选；方案6、7和8为3个单时相影像分类，将其分类结果与其他多时相方案进行对比。采用随机森林算法进行特征优选的毛竹林分布信息提取。结果表明：(1)多时相Sentinel-2A数据的短波红外波段特征、红边波段特征及红边植被指数特征在分类时重要性程度高，对毛竹林分布信息提取贡献度大；(2)使用随机森林面向对象的分类方法能够有效的减少“椒盐现象”;(3)所有特征参与并由随机森林算法特征优选的方案5对毛竹林的分布信息提取效果最佳，总体精度为85.94%,Kappa系数为0.785 2,表明随机森林算法能够进行... 相似文献
5.
本研究以哨兵二号影像为数据源,以江苏徐淮地区邳州市西南部作为研究区,开展大豆、玉米遥感识别研究。采用覆盖玉米和大豆主要生长期的多时相哨兵二号影像构建遥感特征参数数据集,包括12个光谱波段的反射率和47个植被指数,采用递归特征消除与随机森林、支持向量机相结合的算法开展特征参数优选,明确最优识别时相-特征参数组合,在此基础上,采用随机森林和支持向量机分类器进行分类,并比较分类精度。研究结果表明,利用特征参数优选方法提取最优特征参数组合,在保证总体精度的前提下能够减少特征参数数量;陆地水指数和倒数差值等植被指数是2种优选算法所提取出的共性特征参数;9月8日是研究区玉米和大豆遥感识别的最佳时相,总体精度和Kappa系数均为0.99。 相似文献
6.
为探究卷积神经网络(CNN)算法和多源遥感优选特征数据融合对丘陵地区水稻种植区的识别效果和适用性,以江西省上高县为研究区,利用Sentinel-2与GF-1遥感影像数据,对研究区晚稻种植区域进行识别。选取影像波段特征、植被指数、纹理特征及地形特征等分类特征,用分离阈值法(SEaTH)筛选出对各类别分离度较大的特征变量。基于Sentinel-2优选特征数据、GF-1优选特征数据、Sentinel-2与GF-1优选特征融合数据,使用CNN分类算法进行晚稻识别,同时用支持向量机(SVM)、最大似然法(MLC)分类算法进行对比。结果表明,Sentinel-2与GF-1优选特征融合数据在CNN分类算法下对水稻的识别效果最好,总体精度、Kappa系数分别为96.19%、0.93,结合野外调查数据进行验证,实际验证精度达94.69%。由研究结果可知,Sentinel-2与GF-1优选特征融合数据在CNN分类算法下对丘陵地区水稻识别具有较好的效果和适用性,是丘陵地区水稻遥感识别的有效手段。 相似文献
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基于GF-1/WFV EVI时间序列数据的水稻种植面积提取 总被引：2，自引：0，他引：2
随着国产高分系列卫星的发射,国产高分辨率遥感影像在作物种植面积提取方面逐渐得到了应用,但目前仅有少量基于高分一号(GF-1)卫星影像归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)进行作物分类或遥感估产的研究。本文针对NDVI指数在南方多植被覆盖区域易饱和及不敏感的缺陷,利用在NDVI基础上改进的增强型植被指数(Enhanced Vegetation Index,EVI),首次提出基于GF-1卫星16m宽覆盖影像(Wide Field of View,WFV)EVI时间序列的水稻种植面积提取方法。选取四川省乐至县为研究区域,获取覆盖整个水稻生长周期的GF-1/WFV影像数据,构建EVI时间序列,并分析水稻不同生长期的EVI曲线特征。利用时间序列谐波分析法(Harmonic Analysis of Time Series,HANTS)对EVI时间序列进行平滑处理,尽可能减少噪声影响,使EVI时间序列能够更好地反应水稻及其他植被或非植被随时间的变化规律;根据水稻和其他植被及非植被的EVI曲线特征差异构建水稻种植面积提取决策树模型,对水稻种植面积进行准确提取。通过与同期地理国情监测成果的对比,本研究方法提取的水稻种植面积和精度都较高,表明该方法对于提取水稻种植面积效果良好。研究表明,相对于以往用中低分辨率卫星影像进行作物种植结构提取,GF1/WFV影像在南方较破碎的水稻种植面积提取方面应用效果良好,GF-1卫星影像在农业遥感领域具备很大的应用潜力。 相似文献
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为探究高分六号(GF6)宽幅遥感影像红边波段在春季作物识别中的应用,以河南省杞县为研究区,通过分析2019年3月25日单时相影像及其光谱特征,利用随机森林算法完成4种不同红边波段方案下冬小麦、大蒜和其他作物(油菜、蔬菜等)的分类提取,并基于地面采样数据实现不同方案分类精度评价、样本间可分性测度以及光谱反射率计算分析。结果表明,有红边波段参与下,较无红边波段参与时作物总体分类精度和不同作物可分性测度值均有所提高;单红边波段参与下,红边波段2作物总体分类精度较红边波段1提高了1.98个百分点;引入全部红边波段较无红边参与方案的作物总体分类精度由81.56%提高到86.19%,提高了4.63个百分点,Kappa系数由0.72提高到0.79,冬小麦-大蒜、冬小麦-其他作物、大蒜-其他作物的J-M(Jeffries-Matusita)可分性测度也分别增加了0.085 6、0.076 1和0.025 1。研究表明,红边波段的引入不仅增加了作物间的可分性测度,降低了分类结果中作物误分、漏分情况,也在一定程度上降低了结果中的"椒盐现象",为国产红边卫星数据在农业上的应用提供参考。 相似文献
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高分一号GF1/WFV遥感影像具有较高的时间和空间分辨率,利用多时相影像开展农作物分类调查具有明显优势。以安徽省颍上县为研究区域,利用2017年5月至9月共6景多时相GF-1/WFV卫星遥感影像数据对主要农作物的分类识别提取。首先,通过分析研究区主要农作物的典型植被指数NDVI、EVI和WDRVI时序变化特征,明析了不同作物在各时相对不同VI的响应特征;其次,基于作物在不同时相的敏感VI变化响应,构建了决策树分层分类模型,成功提取了研究区玉米、水稻、大豆和甘薯四种主要作物种植空间分布情况。结果表明:总体精度达到90.9%,Kappa系数为0.895。同时,采用最大似然法、支持向量机对研究区作物进行分类,通过分类效果对比发现,最大似然法最差,支持向量机次之,决策树分类方法最佳。研究表明:利用多时相时间序列的遥感影像数据,结合作物植被指数特征,采用决策树分类方法可以有效提高作物分类的精度。 相似文献
11.
随着遥感技术的发展,利用遥感技术提取农作物成为常用的统计农作物面积的方法.基于序列影像提取东台市水稻、玉米和大豆3种秋季农作物并统计面积,为东台市农业结构调整及耕地优化利用提供技术支撑.利用时序影像,结合红边波段、短波红外波段和指数特征,通过实地采样选取阈值,建立决策树提取水稻、玉米和大豆.提取结果显示,东台市水稻、玉米和大豆的种植面积分别为49.21×103、36.45×103和7.73×103 hm2,通过查阅相关统计数据,计算得出3种农作物的提取精度均达到80％以上,说明利用该水稻、玉米和大豆提取方法可行,提取结果可以作为估算农作物面积的参考. 相似文献
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《山东农业科学》2017,(8)
为探讨国产高分一号(GF-1)卫星影像在作物面积提取中的适用性,以冬小麦主产区山东省菏泽市为研究区域,利用GF-1卫星携带的多光谱宽幅相机(WFV)16米遥感影像为主要数据源,以菏泽市土地利用类型和野外地面调查数据作为辅助,采用决策树分类法和监督分类—最大似然分类法相结合的方法,通过分区解译方式,分别提取出菏泽市2014和2015年冬小麦种植面积和分布区域,并利用地面样方数据对分类结果进行精度验证,同时开展年际变化动态监测分析。结果表明:以GF-1/WFV 16米影像为主要数据源,将多源信息引入决策树和监督分类模型,进行种植结构复杂地区冬小麦种植面积遥感估算的方法是可行的。GF-1/WFV 16米影像在作物面积遥感监测业务运行中具有较大的开发应用潜力。2014和2015年菏泽市冬小麦位置提取精度分别达到96.5%和96.7%,面积总量提取精度分别达到96.8%和95.0%;遥感提取的两年冬小麦种植面积均略小于官方提供的统计数据,但两者呈现出的变化趋势一致,即菏泽市两年间的冬小麦种植面积呈减少趋势。 相似文献
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《内蒙古农业大学学报(自然科学版)》2016,(5)
为研究利用国产GF-1号卫星影像进行森林资源定量估测的可行性,本文选择我国东北大兴安岭地区某林业局为试验场地,采用GF-1号卫星影像16m分辨率的WFV多光谱数据,结合试验区域的一类样地调查资料,建立以样地为单位的森林蓄积量估测方程,进行森林蓄积量定量估测。为有效设置可能影响蓄积量估测的遥感信息,本文重点分析了遥感比值波段的设置和优选对蓄积量估测模型建立和估测精度等的影响规律。研究结果表明,设置不同种类的比值波段将影响最优变量筛选结果,高分遥感信息对提高森林蓄积量估测精度有较大影响。 相似文献
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基于GF-2遥感影像的塑料大棚提取方法对比 总被引：4，自引：1，他引：3
为实现GF-2遥感影像在农业领域的有效利用,针对GF-2遥感影像提取塑料大棚,对比分析随机森林、CART决策树及支持向量机3种分类方法的应用,以GF-2遥感影像为数据源,以内蒙古赤峰市喀喇沁旗王爷府镇为研究区,通过潜在分割误差(PSE)、分割强度(NSR)、欧氏距离(ED)3个指标确定最优分割参数组合,利用随机森林(RF)算法筛选出参与分类的最优特征子集,采用随机森林、CART决策树、支持向量机3种分类器进行了塑料大棚提取对比分析。试验结果表明:1)基于PSE、NSR和ED最优分割参数选择方法,应用于面向对象连片塑料大棚特定地物提取的研究分割效果较好;2)通过RF算法分析包含光谱、纹理、形状及相邻关系等多种特征,得出特征个数与分类精度之间呈现先逐渐增大后减小的趋势,该方法在保证分类精度的同时,可有效删除冗余与不相关特征,以提高分类器性能;3)将采用最优特征子集的3种分类器进行对比,随机森林分类效果最好,分类正确率达到89.65%,表明该方法能有效提取GF-2遥感影像连片塑料大棚,为提取设施农业的应用提供参考。 相似文献
15.
【目的】利用2018年5和6月获取的无人机多光谱影像对北京市大兴试验基地的部分农田进行地物类型提取研究。【方法】确定感兴趣地物种类,对影像进行时相与光谱特征分析,然后确定归一化植被指数NDVI、归一化绿蓝差异指数NGBDI、修正型比值植被指数MSR和红边波段反射率可以作为最优分类特征,通过基于光谱变量阈值分割的决策树分类法,实现地物分类,并提取种植面积,选取基于目视解译的地面调查数据进行方法验证。【结果】基于时相与光谱特征的决策树分类方法有较好效果,该方法用于小麦、果树和大棚的提取,误差值分别为10.68%、6.06%和16.48%,面积提取误差在17%以内,对无人机多光谱遥感影像进行地物识别具有一定的适用性。【结论】无人机低成本、高效率的优势为农田信息及时获取提供参考。 相似文献
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随着设施农业的不断发展,快速准确获取农业大棚的空间分布和种植面积有助于农业经济增长模式调整,实现农业资源的高效利用。以2017年5月的GF-2遥感影像 为数据源,在构建最优特征空间的基础上,采用面向对象随机森林分类方法开展南方丘陵地区葡萄大棚信息提取。结果表明：①利用尺度评价工具ESP和邻域差分绝对值与标准差比RMAS结合的方法可以实现特定地物目标的最优分割尺度选择,分割效果良好;②通过Gini指数进行特征选择能减少数据冗余,提高分类精度,在优选的15个特征变量中,光谱特征占有绝对优势,其次是纹理特征和几何特征;③基于最优特征子空间的随机森林模型能有效提取葡萄大棚的分布信息,总体精度高达92.5%,F值为0.91,其面向对象的精度评价指数GTC为0.12。 结果表明,该方法对基于GF-2影像的南方丘陵区域葡萄大棚信息提取具有较大的应用潜力,并可为其他地区的农业大棚信息提取提供较好的解决思路。 相似文献
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随着设施农业的不断发展，快速准确获取农业大棚的空间分布和种植面积有助于农业经济增长模式调整，实现农业资源的高效利用。以2017年5月的GF-2遥感影像 为数据源，在构建最优特征空间的基础上，采用面向对象随机森林分类方法开展南方丘陵地区葡萄大棚信息提取。结果表明：①利用尺度评价工具ESP和邻域差分绝对值与标准差比RMAS结合的方法可以实现特定地物目标的最优分割尺度选择，分割效果良好；②通过Gini指数进行特征选择能减少数据冗余，提高分类精度，在优选的15个特征变量中，光谱特征占有绝对优势，其次是纹理特征和几何特征；③基于最优特征子空间的随机森林模型能有效提取葡萄大棚的分布信息，总体精度高达92.5%，F值为0.91，其面向对象的精度评价指数GTC为0.12。 结果表明，该方法对基于GF-2影像的南方丘陵区域葡萄大棚信息提取具有较大的应用潜力，并可为其他地区的农业大棚信息提取提供较好的解决思路。 相似文献
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多时相Sentinel-2影像在浙西北茶园信息提取中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
利用Sentinel-2遥感影像研究一种快速、准确提取茶园空间分布的新方法,可为茶园经济林资源及其动态变化的快速检测提供新的手段。以浙江省西北部为研究区,根据实地调查选取6类典型植被,基于4个季节的Sentinel多光谱影像分析不同植被物候及光谱特征。茶园在5月经历修剪后与其他植被区别较大,根据红边与短波红外波段构建归一化茶园指数（NDTI）。基于新指数建立决策树模型提取茶园,通过谷歌地球对结果进行验证。结果显示:归一化茶园指数可以最大限度扩大茶园与其他植被之间的差距。基于该指数提取茶园的总精度达93.83%,Kappa系数为0.917,成功实现了浙西北茶园信息的提取,证明了使用红边波段提取茶园的潜力。 相似文献
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《江苏农业学报》2016,(5)
合理选取不同光谱指标制定决策树规则,能有效提高决策树分类法提取水稻面积的精度。本研究以江苏省淮安市为例,选取30 m空间分辨率HJ1A和16 m空间分辨率GF1多光谱影像,在对不同地物样点像元光谱特征分析的基础上,选择地物光谱特征明显的GF影像计算NDVI、EVI、DVI和RVI,并提取影像近红外波段反射率,利用上述5种光谱指标确定不同地物分类阈值来对两景影像进行决策树分类,进而获取淮安市水稻面积和分布情况。结果表明,GF影像地物光谱特征较明显,有利于识别不同地物,可用来确定基于多种光谱指标分类的阈值范围。其中,水稻判别条件为NDVI0.70,0.25DVI≤0.45,0.53EVI≤0.80,RVI5.5且0.30ρNIR≤0.46。HJ影像和GF影像提取水稻面积的样本精度分别为87.29%和93.70%,GF影像比HJ影像的水稻面积提取精度提高了6.41个百分点,说明利用多种光谱指标构建决策树分类模型是一种有效提取水稻种植面积的方法。 相似文献
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《新疆农业科学》2017,(10)
【目的】验证GF-1 WFV(16 m分辨率)在不食草马先蒿遥感监测的适用性,了解巴音布鲁克草原不食草马先蒿的分布。【方法】利用校正后的GF-1 WFV遥感卫星影像,结合实测光谱数据,采用目视解译结合监督分类的方法,对研究区的不食草马先蒿进行识别,验证其分类精度,并对研究区马先蒿的分类精度和分布情况进行分析。【结果】影像解译整体精度为80.91%,Kappa系数为0.71,分类结果较好;得到了巴音布鲁克草原不食草马先蒿分布范围和影响分类精度的主要原因。【结论】利用16 m分辨率GF-1 WFV多光谱遥感数据对巴音布鲁克草原不食草马先蒿进行遥感监测是可行的。通过对研究区遥感解译的分类结果和实地踏查发现,不食草马先蒿危害面积较大,且多为连片分布、顺河流分布;危害较为严重的区域为巴音布鲁克总场巴音布鲁克分场、巴音郭楞乡哈尔萨拉村、巴音布鲁克镇巴西里克村。 相似文献