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《西南林业大学学报》2017,(3)
以云南松为研究对象,调查昆明市主城区周围61个样点,选择3块代表性样地,基于Landsat 8影像,采用纯净像元指数(PPI)、连续最大角凸锥(SMACC)和几何顶点的端元提取方法,利用样区1提取的云南松端元波谱对样区2和3进行分类。以外业调查数据提取的平均端元为真值,结合波谱角填图(SAM)分类结果,对比分析不同的端元提取方法。结果表明:研究样区2基于PPI、SMACC和几何顶点端元提取的分类结果整体精度分别为85.00%、35.00%和85.00%;研究样区3基于PPI、SMACC和几何顶点端元提取的分类结果整体精度分别为83.33%、16.67%和75.00%。基于PPI提取的云南松端元平均波谱曲线与真实地表的云南松波谱曲线最为相似,可用于今后基于Landsat8数据的云南松波谱端元提取和混合像元分解。 相似文献
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植被覆盖度作为反映湿地植物生长状况的重要生态学参数,在评估和检测湿地生态环境方面起着关键的作用.以华北内陆典型的淡水湿地——北京市野鸭湖湿地自然保护区为研究对象,中等分辨率的Landsat TM影像为数据源,基于线性光谱混合模型(LSMM)对研究区的植被覆盖度进行了估算.针对湿地植被类型丰富、土地利用类型多样化的特点,利用归一化植被指数(NDVI)在反映植物生长状况、覆盖程度以及区分地表覆盖类型方面的优势,通过对原始Landsat TM影像增加NDVI数据维对影像进行维度扩展,克服了传统研究中通常从Landsat TM影像上提取3-4种端元的局限,经最小噪声分离变换(MNF变换)、纯像元指数(PPI)计算以及人机交互端元选取等一系列运算,构建以陆生植物、水生植物、高反射率地物、低反射率地物、裸露土壤为组分的五端元模型来反映研究区的地物组成;同时,以原始Landsat TM影像为基础,构建植物、高反射率地物、低反射率地物、裸露土壤为组分的四端元模型.针对两种端元模型,采用全约束下的LSMM算法进行混合像元分解以获取研究区的植被覆盖度,其次辅以研究区的纯水体信息对其进行优化.精度检验采用相同时期的高分辨率WorldView-2多光谱影像来进行.研究表明:虽然四端元模型与五端元模型对植被覆盖度的估算结果在空间上具有基本一致的分布趋势,但是前者的估算结果在数值上要普遍低于后者,在研究区的水体及其附近,四端元模型难以体现水生植物的植被覆盖信息;另外,五端元模型的估算结果与检验数据的相关系数R达到0.9023,均方根误差(RMSE)为0.0939,明显优于四端元模型的R=0.8671和RMSE=0.1711.这反映了通过对影像进行维度扩展的方法来改进端元提取的数量是可行的,而由此构建的五端元模型可以更充分的反映研究区地物之间的光谱差异,从而获得更好的估算精度. 相似文献
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正确识别舟曲地区沟内森林树种是进行植被保护的基础,也为准确计算泥石流发生的降雨阈值提供参考.利用HYPERION高光谱影像,采用基于纯净像元指数（PPI）的端元提取方法,提取了6类端元,用波谱特征拟合方法（SFF）、波谱角分类（SAM）方法和二进制编码方法（BE）识别出核桃、矮灌木、橡树、刺柏、冷杉和灌木蒿.同时利用基于最小噪声分离（MNF）的最小能量约束法（CEM）分离出各自的分布范围. 相似文献
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以西北地区典型的干旱区——疏勒河中下游地区为研究区,利用植被指数(NDVI、SAVI、EVI)对原始Landsat-OLI影像进行了维度扩展,构建了以高反射率、低反射率、裸土、农田植被、荒漠植被为组分的五端元模型.之后对实测植被光谱值进行分析,将实测植被光谱值引入到端元模型中,进一步构建了将植被分为农田植被、第一类荒漠植被和第二类荒漠植被的六端元模型,基于全约束的线性光谱混合模型进行混合像元分解以获取研究区的植被覆盖度.采用同时期的实测植被覆盖度值进行精度验证,结果表明:2种端元模型的模拟结果均符合研究区植被覆盖度的分布特征,虽然总体上五端元模型的估算略优于六端元模型,但是在存在大面积荒漠植被的区域,六端元模型的估算结果与实测数据的相关系数明显优于五端元模型.因此,对干旱区植被实测光谱值进行分析,将实测光谱值引入端元模型,进行植被覆盖度研究可以提高荒漠植被覆盖度的估算精度,具有一定的应用前景. 相似文献
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植被覆盖度是评估生态环境的一个重要参数,对于全球环境变化和监测研究具有重要意义。如何从遥感数据资料估算植被覆盖度,并提高估算精度是建立全球或区域气候、生态模型的基础工作。该研究以CBERS数据与ASAR数据为多源遥感数据源,进行CBERS影像与ASAR影像HPF像素级融合,生成高空间分辨率的多光谱影像HPF融合影像。分别运用CBERS影像和HPF融合影像,提取植被覆盖度,并对两者的提取效果进行精度对比评价分析。评价结果表明,HPF融合处理的影像提取的植被信息精度较高、效果较好,为植被覆盖度信息的提取提供了参考。 相似文献
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遥感影像中阴影的存在对植被覆盖度提取精度具有重要影响.本文以处于拔节期的冬小麦麦田为研究区,基于无人机多光谱影像和Sentinel-2卫星影像,结合NDVI、SVI、VDSEVI和NDCSI 4个植被指数与像元二分模型方法、阈值法2种植被覆盖度提取方法,研究有阴影情况下大田冬小麦覆盖度估算的最佳植被指数和提取方法.结果... 相似文献
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基于机载高光谱端元提取分析棉花生长期光谱变化 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】棉花在不同生长期的波谱曲线变化具有规律性,研究其时间序列上的反射光谱变化趋势与规律并监测长势,为基于无人机多光谱、高光谱遥感的作物长势监测提供借鉴和参考。【方法】使用多旋翼无人机搭载Rikola高光谱成像仪,获取棉花从花期到后期之间的高光谱影像。使用纯净像元指数算法和最大单形体体积算法进行端元提取,并以SR-3500光谱仪采集的地面光谱曲线为标准,光谱角度为评价指标,依次从端元提取算法效果、不同航高数据对比、光谱相关性、多期光谱曲线变化趋势等分析。【结果】最大单形体体积算法在60、80、100 m航高下波谱角度结果分别为0.065 8、0.065 9、0.067 7,相较于纯净像元指数算法结果更接近地面光谱仪数据,具有较优的相关性(R2均在0.99以上),且能更好地提取小样本端元。航高对端元提取的影响较小,同种算法在不同航高下提取结果差异均在2%以下。不同生长期棉花波谱曲线变化呈规律性,吸收谷与红边值在7月中旬到达峰值。标准植被指数与比值植被指数在7月上中旬达到最大值(0.841 7、11.630 5),增强型植被指数、差值植被指数、优化土壤调节植被指数在7月中下旬达到最大值(0.818 9、0.501 3、0.501 2)。【结论】最大单形体体积算法可较好的从棉花高光谱影像中提取出棉花波谱曲线,且100 m为较优的无人机数据采集航高。棉花在7月光合作用最大,对红光的强吸收、近红外波段强反射现象最为明显。 相似文献
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以土地利用为基础的多伦县沙质荒漠化评价遥感信息模型 总被引：2，自引：0，他引：2
从土地利用的角度对荒漠化进行分类与评价,建立以土地利用类型为基础的荒漠化评价指标体系.利用高分辨率卫星影像修正线性光谱混合分解模型分解的TM影像植被分量,建立适于提取干旱半干旱地区植被覆盖度的模型来提取植被信息;利用线性光谱混合分析模型计算裸沙占地百分比;用实测数据与热惯量进行拟合,按不同的土地利用类型分别建立拟合方程反演土壤含水率;引入遥感代用指标获得土壤氧化铁含量;采用目视解译获得土壤质地的编码图并进行影像化.获取每个像元全部评价因子的指标值,在现有荒漠化评价方法的基础上,建立以像元为单位的荒漠化评价定量化遥感信息模型并与高尚武模型沙漠化评价结果进行对比.结果表明;建立的评价模型总体精度达90.3%,较高尚武模型提高21.6%,尤其在评价耕地时,精度提高35%,体现了分土地利用类型进行评价的科学性.所建立的遥感信息模型评价土地荒漠化是可行的. 相似文献
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高光谱遥感技术在土壤重金属含量测定领域的应用与发展 总被引：2，自引：0，他引：2
相较传统的土壤重金属含量测定方法,利用高光谱遥感技术对土壤重金属含量进行反演推算更为方便快捷,且能进行大范围的原位监测,表现出了极大的优势。本文旨在针对已有的土壤重金属含量测定领域高光谱遥感技术应用的相关研究进行综述,阐述高光谱遥感的技术原理及高光谱遥感技术在土壤重金属测定领域的应用与发展,宏观层面把握该领域的研究动向与热点。本文总结了土壤中部分重金属元素的光谱响应特征波段及与重金属元素高度相关的土壤组分,从近地传感高光谱、高空高光谱遥感、低空高光谱遥感3种技术角度切入,论述了高光谱遥感技术应用于土壤重金属测定的技术特征及发展历程,并展望了高光谱遥感技术的未来发展方向及其在土壤重金属测定领域的发展趋势。 相似文献
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植被高光谱遥感的应用研究综述 总被引：14，自引：0，他引：14
植被高光谱遥感以其显著的特点已经成为连接遥感数据处理、地面测量、光谱模型和应用的强有力的工具。本文概述了植被高光谱遥感数据的处理方法和高光谱分析的算法以及它在植被参数估算与分析、植被长势监测、估产及生物量估算等领域的应用现状 ,特别是与近年逐步兴起的多角度遥感结合在建立与完善双向反射模型 ,更精确地反演植被参数等方面的发展状况。并讨论了进一步充分利用植被高光谱遥感数据 ,加速遥感定量化进程的一些途径。 相似文献
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为探究地面高光谱遥感监测不同光谱尺度对水稻重金属胁迫区分度,以不同污染水平地面ASD高光谱数据为基础,通过光谱敏感特征优选确定450～900 nm为水稻重金属胁迫敏感波段,利用DB5小波变换产生的多尺度小波特征系数模拟不同光谱分辨率,结合小波参数的信息熵特征和分形维数特征,对水稻重金属胁迫特征光谱尺度进行识别,通过构建胁迫相关的叶绿素光谱指数 MCARI/OSAVI、NDSI_R、Depth验证所识别的特征尺度的可靠性和精准性。结果表明：①小波分解各尺度细节系数计算出的信息熵在分解的5～7尺度附近不同胁迫水平有明显的特征转折点;②随着分解尺度的增加,不同胁迫水平的分维数差异值变小,第5尺度是水稻受不同重金属胁迫8层尺度分解和重构下光谱曲线尺度的最明显的转折点,在尺度5下,光谱曲线的峰谷细节得到更好的反映; ③研究水稻重金属污染光谱特征尺度既保留光谱信息的主要特征,又最大程度的减少了光谱数据量,不仅提高了水稻重金属污染监测的效率而且为环境监测提供了新的手段。 相似文献
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为探究地面高光谱遥感监测不同光谱尺度对水稻重金属胁迫区分度,以不同污染水平地面ASD高光谱数据为基础,通过光谱敏感特征优选确定450～900 nm为水稻重金属胁迫敏感波段,利用DB5小波变换产生的多尺度小波特征系数模拟不同光谱分辨率,结合小波参数的信息熵特征和分形维数特征,对水稻重金属胁迫特征光谱尺度进行识别,通过构建胁迫相关的叶绿素光谱指数 MCARI/OSAVI、NDSI_R、Depth验证所识别的特征尺度的可靠性和精准性。结果表明：①小波分解各尺度细节系数计算出的信息熵在分解的5～7尺度附近不同胁迫水平有明显的特征转折点;②随着分解尺度的增加,不同胁迫水平的分维数差异值变小,第5尺度是水稻受不同重金属胁迫8层尺度分解和重构下光谱曲线尺度的最明显的转折点,在尺度5下,光谱曲线的峰谷细节得到更好的反映; ③研究水稻重金属污染光谱特征尺度既保留光谱信息的主要特征,又最大程度的减少了光谱数据量,不仅提高了水稻重金属污染监测的效率而且为环境监测提供了新的手段。 相似文献
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利用高光谱遥感数据对四川崇州地区研究作物进行光谱角匹配识别,结合光化学植被指数,有效划分了可评价区域。随后对采样点处遥感光谱信息进行了提取,运用线性回归及多元回归方法,建立了光学信息与土壤各重金属含量间的经验模型,并结合潜在生态危害指数法进行胁迫等级的划分,取得了良好的调查效果。 相似文献
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高光谱遥感光谱特征明显,单纯利用其光谱优势难以达到影像分类精度要求,特别是区分植被精细类别。为了进一步提高Hyperion高光谱影像分类精度,研究加入包含区域亮度变化及结构特征的纹理信息,试图提高分类精度。以杭州市余杭区百丈镇为试验区,首先提取研究区道路、建筑物、农田、毛竹Phyllostachysedulis林、马尾松Pinusmassoniana林和栎类Quercus等7种类型的端元光谱,然后对端元进行线性光谱分离,利用二阶概率矩阵对线性光谱分离出的8个波段提取纹理特征,最终结合线性分离后的端元光谱实现分类。结果表明：纹理信息融入后分类结果较单源信息光谱角制图和单源信息支持向量机方法有明显的改善,建筑物精度分别提高了34．13％和17．16％,农田提高了19．71％和9．24％,马尾松则改善了27．09％和5．42％,栎类精度提高了近3．00％和10．00％,且一定程度上避免了椒盐效应。采用光谱与纹理信息结合的方法对Hyperion高光谱影像分类是可行的。分类过程中端元的提取、纹理分析时特征向量的组合及纹理移动窗口大小的选择对分类结果起重要的作用。图6表1参19 相似文献
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水体遥感影像提取污染物信息普遍存在着尺度效应问题,选择合适的空间分辨率影像能够准确地表征水域污染的空间分布状况.充分利用水体空间尺度信息,研究水色遥感的尺度问题,有利于提升湖泊水体遥感反演模型的应用能力.以巢湖水域HJ-lA卫星HSI高光谱和CCD多光谱遥感数据为例,以Matlab为平台,采用基于离散小波多尺度变换分析方法,生成多光谱尺度和空间尺度影像,然后利用水体污染物的定量遥感反演方法,获取湖面水体叶绿素多尺度空间分布浓度,并利用水面同步实测数据对反演结果进行验证.通过结果比较,确定100 m分辨率的HSI高光谱数据为较优分析空间尺度. 相似文献
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目的 清晰度是评价对地观测成像仪影像数据质量的典型指标之一,可以反映成像仪对地物边缘变化的敏锐程度。已有的对地观测成像仪在轨测试及图像质量评价方法研究中,往往关注遥感影像清晰度是否达标,或监测其变化趋势,未对清晰度变化影响因素进行深入探讨。针对这一问题,本文主要对长时间序列的成像仪成像清晰度的变化以及影响因素进行探讨。方法 以天宫一号高光谱成像仪短波红外谱段0级数据作为研究对象,首先利用改进的基于边缘检测的清晰度算法计算出影像的清晰度,其次将各影像数据对应的成像仪工程参数进行筛选,然后利用Apriori算法对长时间序列高光谱影像的清晰度与成像时刻的工程参数进行关联规则挖掘,利用最小支持度阈值和最小置信度阈值筛选出强关联规则,并附加提升度和余弦对强关联规则进行验证,最后结合3维散点图对影响清晰度的主要因素进行定量分析。结果 经大量测试数据表明,天宫一号高光谱成像仪短波红外谱段影像清晰度较好,影响清晰度的主要因素有太阳高度角、拍摄积分时间以及平台稳定性(包括俯仰角、偏航角和滚动角的稳定性)。太阳高度角与图像清晰度呈正相关关系,即当太阳高度角大于65°时,影像清晰度较高,当太阳高度角小于30°时,影像清晰度较低;平台稳定性与图像清晰度呈正相关关系,即当太阳高度角大于30°且小于65°时,平台稳定性高倾向于得到清晰度较高的图像,平台稳定性低倾向于得到清晰度较低的图像;拍摄积分时间与图像清晰度呈负相关关系。结论 基于关联规则挖掘的长时序高光谱图像清晰度影响因素分析方法是一种有效的分析方法,可以挖掘出与影像清晰度强关联的工程参数。后续可扩大工程参数范围,利用此分析方法进一步研究遥感图像其他指标与工程参数的关联关系。 相似文献