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基于无人机遥感与面向对象法的田间渠系分布信息提取 总被引：3，自引：0，他引：3
针对目前农田灌排系统识别研究中遥感影像分辨率不足,难以提取田间毛渠且对无水或少水灌排沟渠识别不足等问题,以内蒙古河套灌区磴口县坝塄村为研究区域,利用固定翼无人机搭载520~920 nm多光谱相机进行航拍试验,采用基于面向对象法的特征组合分层分类的提取方法对获取的高分辨率单幅多光谱影像数据进行解译,采用分割阈值为65、合并阈值为90的遥感影像最佳分割参数。利用含水田间毛渠和无水、少水田间毛渠在光谱、几何、空间关系等特征参量中表现出的与其它地物的特异性,建立不同分类层次的规则提取田间毛渠分布信息。提取结果表明,由于水体对近红外波段光谱的强烈吸收,含水毛渠提取效果很好,精度达到97.8%;无水、少水田间毛渠提取精度为75.7%。无人机遥感技术和面向对象法的特征组合分层分类方法为灌区田间渠系识别提供了一种新途径。 相似文献
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大范围灌区渠系的制图对于现代节水灌溉技术以及合理配水、安全输水具有重要意义。但目前所获得的灌区遥感影像分辨率不高,渠系提取较难。本文以无人机航空摄影测量获得的数字高程模型(DEM)为基础,根据渠系特征,使用灌区坡度数据,采用改进的霍夫变换方法,实现了对灌区渠系网络的提取。与面向对象、监督分类方法和手绘结果进行对比,该方法提取的渠系连续、提取完整度可达85.61%。误差主要集中在无衬渠系中土壤沉积较多(坡度变化不明显)的位置以及相交渠系处理时保留渠堤位置而造成。该方法根据灌区地形特征,基于高精度高程数据进行渠系提取,是数字地形分析结合图像处理在精细农业中的一次有益探索。 相似文献
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基于SVM的灌区无人机影像渠系提取 总被引：1，自引：0，他引：1
灌区渠系制图配合现代节水灌溉技术,对合理配水、安全输水有着重大影响。但目前普遍使用的灌区遥感影像分辨率不高,给渠系提取与制图带来一定的困难。本文将无人机采集的高精度正射影像、高程、坡度数据相结合作为数据源,提取出具有显著描述能力的渠系特征来构建训练样本集,基于支持向量机的分类方法对目标渠系进行分割提取,再通过后处理对提取结果进行去噪、连接和优化,实现了无人机高分辨率多数据源的渠系提取。结果表明,该渠系提取方法可以识别提取灌区中的支渠、斗渠和部分农渠,渠系连续性良好,与手绘渠系对比,精度最高可达89.35%。其中提取误差主要由级别较低的渠系中渠床淤泥沉积导致影像、地形特征不明显造成。 相似文献
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为了精准指导农田灌溉,合理优化渠系输配水,提高水资源的利用率、灌区的管理水平和总效益,对灌区用水计划的编制方法展开了理论研究.将用水计划的编制过程概括为实时灌溉预报和渠系配水两部分,分别进行归纳整理和分析.在对国内灌区用水计划的编制方式进行了解的基础上,着重介绍了利用土壤水分平衡方程进行实时灌溉预报的方法,总结各参数预... 相似文献
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基于遥感的沙壕渠控制区作物种植结构与空间分布研究 总被引：2，自引：0，他引：2
河套灌区作物种植分类是在河套灌区进行灌溉农业研究的基础,但是仅利用遥感影像提取作物种植结构及种植面积时其精度远远不够,往往难以满足农业遥感在应用上的需求。通常多利用多元影像融合、多时相遥感影像以及遥感影像结合地面采样点来进行作物分类,以提高分类精度。本文以河套灌区内部的沙壕渠控制区为试验区,采用TM遥感影像,以实际地面采样点作为感兴趣区创建训练样本,利用最大似然法进行分类,成功提取了小麦、玉米、葵花及其他作物的种植结构及种植面积,分类总体精度达到了85.87%,Kappa系数为0.769 6。 相似文献
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【目的】探明不同节水条件下河套灌区水盐动态的长期演化趋势,为河套灌区适宜节水规模及灌排管理提供数据支撑。【方法】以河套灌区为研究对象,综合考虑气象、水文地质、土壤、灌溉、作物等多因素的空间变异性,结合SahysMod分布式模型与GIS软件,基于2007—2012年和2013—2016年的实测数据对模型进行率定及验证,模拟不同情景方案下的水盐动态变化。【结果】在现有灌排条件下,年排水量呈先减小后逐渐稳定的趋势,年排水量平均值为5.31亿m3;灌区中上游耕地土壤盐分轻微减小,下游明显增加;综合考虑灌区节水与下游乌梁素海生态环境需水,灌区未来引水量在现有基础上最多可减少15%,最多可节约6.46亿m3水量;若田间灌溉量维持不变,渠系水利用系数(η)最多可提高17.6%;当总引水量的削减量相同时,田间灌溉量削减方案对提升灌区排盐能力效果较佳。因此,可优先考虑减少田间灌溉量,其次提高η。【结论】在灌区规模节水的同时,需综合考虑下游生态环境需求,结合灌区实际生态补水条件确定最佳用水管理方案。 相似文献
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为快速准确获取灌区渠系分布信息,科学调配区域农业水资源、提高水资源利用率,通过基于全卷积神经网络(Fully convolutional networks,FCN)的语义分割模型进行渠系轮廓提取。利用无人机采集正射影像并进行标注,以VGG-19网络为基础,通过多尺度特征融合的方式实现FCN-8s结构,使用Tensorflow深度学习框架构建FCN渠系提取模型;对数据集进行数据增强,分割后放入FCN模型中训练、测试。实验结果显示,针对不同复杂程度的测试区域,FCN模型的提取准确度、完整度、精度均高于支持向量机方法和改进霍夫变换方法,均值分别为95. 78%、92. 29%、89. 45%。结果表明,该方法能够实现灌区渠系轮廓的高精度提取,具有较好的泛化性和鲁棒性。 相似文献
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利用无人机-卫星遥感升尺度转换方法可以有效提高土壤含盐量监测精度。以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域为研究区,4月裸土期表层土壤为研究对象,分别采用主导变异权重法、局部平均法和最邻近法将试验区无人机4波段影像(0.1m)升尺度至与GF-1卫星(16m)同一尺度,引入3种变量组合作为模型输入变量并利用多元线性回归模型（Multivariable linear regression,MLR）和BP神经网络模型（Back propagation neural networks,BPNN）构建不同数据源关于土壤含盐量的定量监测模型。在此基础上,采用波段比值均值法对GF-1卫星数据进行修正,实现基于卫星因子的研究区土壤盐分升尺度反演。结果表明,经统计指标评价后得出主导变异权重法在4块试验区针对4波段影像的尺度转换效果总体上优于其他2种转换方法;3种无人机-卫星遥感升尺度转换方法中,主导变异权重法监测效果最佳,局部平均法次之,最邻近法效果最差;对筛选得到的2个模型进行升尺度修正,得到验证效果最佳的监测模型为基于混合变量组的多元线性回归模型,其R2v为0.420,RMSEv为0.219%,比直接采用GF-1卫星数据得到的混合变量组多元线性回归模型R2v高0.217,RMSEv低0.013个百分点。本文研究结果可为卫星、无人机多光谱遥感一体化监测裸土期农田土壤含盐量提供参考。 相似文献
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在传统极限学习机(ELM)研究的基础上,考虑到传统ELM参数的不确定会导致整体分类精度下降,利用仿生鱼群算法(AF)对ELM的小波核参数和正则化参数进行寻优,并构造参数优化后的小波ELM影像分类模型(AF-ELM)。通过实验比较了该算法与人工神经网路(ANN)、支持向量机(SVM)、极限学习机(ELM)等标准分类器在遥感影像分类上的精度与速度差异,并且与ELM多项式核、RBF核分类算法进行比较分析,验证了AF-ELM在分类速度和精度上的优越性。实验结果表明,AF-ELM分类方法分类速度较快,精度较高,均优于其他分类方法。能较好地应用于遥感影像上各类地物要素的自动提取。 相似文献
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梯田具有蓄水固沙的作用,是旱作农业区重点建设的高产稳产农田设施,为粮食增产、农民增收提供了有力保障。因仅基于影像数据采用边缘提取方法进行梯田区域分割效果不理想,及时准确地掌握梯田信息较为困难。无人机遥感技术的不断发展为高精度梯田地形信息的获取提供了新方法。本研究以甘肃省榆中县为例,首先从数字高程模型DEM数据中提取坡度,将正射影像与坡度数据融合,并通过基于Canny算子的粗边缘提取方法和基于多尺度分割的精细边缘提取方法,对比分析坡度对无人机遥感梯田影像边缘提取的影响。试验结果表明,正射影像和坡度融合的提取效果均优于单一的正射影像数据提取效果,粗边缘提取方法中正射影像和坡度融合的数据源精度平均提高了23.97%,精细边缘提取方法中正射影像和坡度融合的数据源精度平均提高了17.84%。研究表明,在无人机遥感梯田影像边缘提取中加入一定的地形特征,可以取得更好的边缘提取效果。 相似文献
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基于深度语义分割的无人机多光谱遥感作物分类方法 总被引：5，自引：0，他引：5
为精准获取农田作物种植分布信息以满足农业精细化管理需求,基于Deep Lab V3+深度语义分割网络提出了一种面向无人机多光谱遥感影像的农田作物分类方法。通过修改输入层结构、融合多光谱信息和植被指数先验信息、并采用Swish激活函数优化模型,使网络在响应值为负时仍能反向传播。基于2018—2019年连续2年内蒙古自治区河套灌区沙壕渠灌域的无人机多光谱遥感影像,在2018年数据集上构建并训练模型,在2019年数据集上测试模型的泛化性能。结果表明,改进的Deep Lab V3+模型平均像素精度和平均交并比分别为93.06%和87.12%,比基于人工特征的支持向量机(Support vector machine,SVM)方法分别提高了17.75、20.8个百分点,比Deep Lab V3+模型分别提高了2.56、2.85个百分点,获得了最佳的分类性能,且具有较快的预测速度。采用本文方法能够从农田作物遥感影像中学习到表达力更强的语义特征,从而获得准确的作物分类结果,为利用无人机遥感影像解译农田类型提供了一种新的方法。 相似文献
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科学有效的监管保障了土地整治工程顺利开展。农田水利工程是土地整治项目的重要内容,根据高空间分辨率遥感影像中农田水利灌排沟渠特征,提出一种农田灌排沟渠提取方法。通过对影像中灌排沟渠的光谱值进行统计分析,确定其取值范围,通过二值化和中值滤波去除噪点后得到灌排沟渠的初步结果,最后利用Canny算子对部分有行道树遮挡区域的沟渠进行边缘补充提取,最终得到研究区的灌排沟渠。以内蒙古达拉特旗土地整治某项目区为例,以World View-2为数据源,对提出的方法体系进行了验证,结果表明精度达到91.46%,满足土地整治工程监管的需要。提出的方法很好地解决了微小弯曲和被遮蔽沟渠问题,可为土地整治工程实施监管提供支持 相似文献
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提出基于改进多目标决策模型的大桥水库灌区渠系自适应规划方法,合理规划大桥水库灌区渠系配水,提高水资源利用率,降低无效弃水以及对生态环境的影响。以配水结束后灌区各渠系缺水量、渠道输水损失量以及农作物生产带来的灰水足迹三者最小为大桥水库灌区渠系规划多目标决策函数,以渠道输水能力、水量和时间为约束条件,构建大桥水库灌区渠系规划的多目标决策模型;以栅格法构建路径规划的运行环境,通过移动几率优化、信息素挥发系数自适应调整两方面改进蚁群算法,通过改进蚁群算法寻优获取渠道缺水量、输水损失量、灰水足迹最小的水库灌区渠系规划结果。实验证明：该方法可以有效规划大桥水库灌区渠系的水资源,规划后的灌区渠系在缺水量、渠道输水损失量以及灰水足迹方面都有较好的表现,且效率高、应用性强。 相似文献
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农田遥感图像一般都是大图像,对这种大图像进行后续的分析,分块处理是较常见的方法,而在进行分块处理的时候易产生边界效应。消除边界效应最常用的方法是进行图像延拓,常见的延拓方法有对称延拓、零延拓和周期延拓,但在边界处会引入大量高频信息。农田遥感图像中的纹理承载了重要的信息,因此,结合农田遥感图像纹理呈现出的直线特性,本文提出了一种基于纹理方向的图像延拓法。利用多尺度插值小波解偏微分方程的方法根据图像的灰度变化自适应选取配置点,即在图像平坦区域稀疏取点,在纹理细节处密集取点。然后根据配点利用包围盒识别农田遥感图像的纹理方向,进一步沿纹理方向进行延拓。试验结果表明,本文提出的图像延拓方法有效地克服了常规延拓方法的缺点,提高了计算效率,消除了边界效应。 相似文献
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传统的小麦面积提取方法主要依靠人工野外调查,存在工作量大、效率低、成本高等问题,而遥感技术具有准确、快速和动态等优点,已成为作物面积提取的有效手段。本文以石家庄市正定县各镇的Landsat-8卫星遥感影像为训练数据,藁城区增村镇影像为测试数据,并分别选取分辨率8m的高分六号（GF-6）以及分辨率10m的哨兵二号（Sentinel-2）作为对比验证数据,提出了一种改进U-Net网络的冬小麦种植区域提取方法。首先,对Landsat-8遥感影像进行预处理,标注小麦区域制作标签集,其次,在U-Net网络中添加Squeeze and excitation(SE)注意力机制模块融入特征通道间信息,并利用Batch normalization(BN)层抑制过拟合问题;最后,经过Softmax分类器得到分类结果。选择SegNet、Deeplabv3+、U-Net作为对比模型,分别利用GF-6、Sentinel-2和Landsat-8 3种数据构建预测模型。结果表明,SE-UNet网络在基于Landsat-8数据预测模型下测试数据集表现最优,MPA和MIoU分别达到89.88%和81.44%。本方法可为大范围冬小麦种植区提取提供参考。 相似文献