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基于可见光波段无人机遥感的植被信息提取 总被引：17，自引：22，他引：17
无人机遥感具有使用成本低、操作简单、获取影像速度快、地面分辨率高等传统遥感无法比拟的优势。该文通过分析仅含红光、绿光和蓝光3个可见光波段的无人机影像中植被与非植被的光谱特性,同时结合健康绿色植被的光谱特征,借鉴归一化植被指数NDVI的构造原理及形式,提出了一种综合利用红、绿、蓝3个可见光波段的归一化植被指数——可见光波段差异植被指数VDVI(visible-band difference vegetation index)。与其他基于可见光波段的植被指数,如过绿指数EXG(excess green)、归一化绿红差值指数NGRDI(normalized green-red difference index)、归一化绿蓝差值指数NGBDI(normalized green-blue difference index)和红绿比值指数RGRI(red-green ratio index)以及仅用绿光波段的提取结果进行对比分析,结果表明:VDVI植被提取精度高于其他可见光波段植被指数,且阈值在0附近,较易确定。为了验证VDVI的适用性与可靠性,选取与试验影像同一时期拍摄但不同区域的另一影像使用同样的方法提取植被信息。结果表明:VDVI对于仅含可见光波段无人机遥感影像的健康绿色植被信息具有较好的提取效果,提取精度可达90%以上,适用于仅含可见光波段无人机遥感影像的健康绿色植被信息提取。 相似文献
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基于无人机可见光影像的农田作物分类方法比较 总被引：4，自引：4，他引：4
大面积农田种植信息的准确获取是精准农业的基础。色彩空间转换、纹理分析和颜色指数等方法能够有效的增强和挖掘影像潜在的信息,对影像分类很有帮助,该文利用2016年9月获取的无人机影像对新疆兵团第八师149团的部分农田进行了作物类型的提取研究。首先对影像进行了色彩空间转换和灰度共生矩阵纹理滤波,得到了27项色彩与纹理特征,通过比较变异系数和差异系数认为亮度、饱和度和红色二阶矩可以作为最优分类特征。其次计算影像的过绿指数(excess green index,EXG)和可见光波段差异植被指数(visible-band difference vegetation index,VDVI),通过阈值对比确定了EXG指数可以有效的区分不同作物类型。最后对比以上2种方法计算得到的分类结果,表明基于色彩与纹理特征提取的作物类型的精度较高,将该方法应用于棉花、玉米和葡萄的分类,误差值分别为7.2%、4.75%和2.37%,明显高于基于颜色指数的提取方法,是一种行之有效的无人机数据作物分类方法。该研究虽未对更大区域做进一步探讨,但可为无人机应用于农田作物分类提供参考。 相似文献
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基于低空可见光谱的植被覆盖率计算 总被引：2，自引：0，他引：2
[目的]将低空遥感技术应用到水土保持设施验收中,从可见光谱遥感影像提取区域植被信息,提出可准确、客观计算水土保持设施验收指标中植被覆盖率的方法,以减少工作人员的业外工作量,提高测算效率。[方法]将仅含有可见波谱信息的低空遥感图像作为研究对象,在利用植被指数红绿比指数(RGRI),过绿指数(EXG),可见光波段差异植被指数(VDVI),归一化绿蓝差异指数(NGBDI)和归一化绿红差异指数(NRGRDI)分析图像波谱特性的基础上,采用双峰直方图法和最大熵值法确定各植被指数的阈值,再使用ENVI软件提取图像的植被信息,并计算植被覆盖率,与参照结果进行比对。[结果]利用可见光谱差异指数(VDVI)提取的植被信息精度高达95.32%。由此计算得到的植被覆盖率为54.43%,与实际情况最为接近。[结论]基于可见光谱遥感影像计算植被覆盖率的方法具有可行性,该方法人工干预少,结果准确度高,可为水土保持设施验收提供实时的数据支撑。 相似文献
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基于面向对象的SPOT卫星影像梯田信息提取研究 总被引：1，自引：0，他引：1
梯田信息准确和快速提取是区域水土保持动态监测和评价的核心技术之一,运用遥感技术进行地物信息提取是一种有效手段。该研究以燕沟流域为研究区,采用高分辨率的SPOT5遥感影像数据,基于面向对象分类技术,通过影像分割构建影像对象,在分析影像对象的光谱特征、纹理特征和空间特征的基础上,建立了梯田信息的遥感提取规则,实现了梯田的自动提取。最后用手工勾绘结果对梯田的遥感提取结果进行精度评价,从田块边界的吻合度评价位置精度,并通过比较该结果与人工目视解译结果进行面积精度评价。结果表明,基于面向对象分类的遥感方法可以较好地从原始影像中提取复杂地貌区梯田的位置信息,面积提取正确率达到78.38%,该方法可为黄土高原地区梯田信息遥感提取提供借鉴。 相似文献
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无人机可见光遥感和特征融合的小麦倒伏面积提取 总被引：3，自引：3，他引：0
倒伏是造成小麦减产和品质下降的主要原因之一。为快速准确地提取小麦倒伏面积,给农业保险理赔及灾后应急处置提供数据支持,该研究采用无人机遥感平台获取小麦倒伏后的冠层红绿蓝(Red-Green-Blue, RGB)可见光图像,并进行数字表面模型(Digital Surface Model,DSM)图像提取,计算了过绿植被(Excess Green, EXG)指数,利用Arc GIS中的镶嵌工具将不同图像特征进行融合,得到DSM+RGB融合图像和DSM+EXG融合图像,利用最大似然法和随机森林法对2种特征融合图像进行监督分类提取小麦倒伏面积,并与仅基于RGB可见光图像和DSM图像提取倒伏面积结果对比。结果表明,2种方法对4种图像进行小麦倒伏面积提取的整体趋势一致,且最大似然法提取效果整体优于随机森林法,基于最大似然法对RGB图像、DSM图像、DSM+RGB特征融合图像、DSM+EXG特征融合图像提取倒伏小麦面积的整体精度分别为77.21%、93.37%、93.75%和81.78%,Kappa系数分别为0.54、0.86、0.87和0.64,对比分析发现DSM+RGB特征融合图像提取小麦倒伏面积精度最高。该研究表明通过图像特征融合的方法能够有效提取倒伏小麦信息,为快速提取小麦倒伏面积提供参考。 相似文献
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基于Landsat 8 OLI影像纹理特征的面向对象土地利用/覆盖分类 总被引：5，自引：4，他引：1
针对如何提高中低分辨率遥感影像分类精度,该研究以河北省石家庄市Landsat 8 OLI遥感影像为研究对象,对灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)纹理与伽博(Gabor)滤波器下的Gist纹理特征进行对比,应用J-M(Jeffries-Matusita)距离可分离性分析GLCM最优纹理特征,并利用最佳指数法(optimum index factor,OIF)获取GLCM与Gist纹理特征的最佳特征组合;其次对面向对象分类的分割尺度进行研究,提出整体最优分割尺度计算方法;最后进行基于纹理特征的面向对象分类识别与精度评价,并与基于原始数据的面向对象分类结果进行对比。研究表明:Gist纹理特征使分类精度有了一定的提高,基于纹理数据的面向对象支持向量机(support vector machine,SVM)分类及面向对象K邻近法(K-nearest neighbor,KNN)分类的总体分类精度(overall accuracy,OA)分别比基于原始数据的2种方法分类精度提高3.67和3.33个百分点,基于纹理的面向对象SVM方法具有最高的精度,OA达到85.67%。不管是基于原始数据还是纹理数据,面向对象分类精度远高于最大似然分类(maximum likelihood classification,MLC)、马氏距离分类(mahalanobis distance classification,MDC)和SVM分类精度,且面向对象分类方法对纹理数据更为敏感。该文提出的基于纹理的面向对象分类方法有效提高了遥感影像分类精度,为区域土地利用/覆盖信息提取提供了有效的途径。 相似文献
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Sentinel-2影像和BP神经网络结合的小麦条锈病监测方法 总被引：1，自引：6，他引：1
选用包含红边等多种不同波段信息的多光谱卫星数据,为区域尺度上展开作物病害监测研究提供更加丰富有效的信息,相比于常规的宽波段卫星遥感影像,搭载红边波段的Sentinel-2影像对作物病害胁迫更加敏感,能显著提高模型精度。该文以陕西省宁强县小麦条锈病为研究对象,基于Sentinel-2影像共提取了26个初选特征因子:3个可见光波段反射率(红、绿、蓝)、1个近红外波段反射率、3个红边波段反射率、14个对病害敏感的宽波段植被指数和5个红边植被指数。结合K-Means和ReliefF算法筛选病害敏感特征,最终筛选出3个宽波段植被指数,包括:增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)、结构加强色素指数(structure intensive pigment index,SIPI)、简单比值植被指数(simple ratio index,SR),2个红边波段植被指数:归一化红边2植被指数(normalized red-edge2 index,NREDI2)、归一化红边3植被指数(normalized red-edge3 index,NREDI3)。利用BP神经网络方法(back propagation neural network,BPNN),分别以宽波段植被指数和宽波段植被指数结合红边波段指数作为输入变量构建小麦条锈病严重度监测模型,对比2种模型的监测精度。结果显示,基于宽波段植被指数结合红边波段植被指数的监测模型的总体精度达到83.3%,Kappa系数0.73,优于仅基于宽波段植被指数特征所建监测模型的精度73.3%,Kappa系数0.58。说明红边波段能够为病害监测提供有效信息,采用宽波段植被指数和红边波段植被指数相结合的方法能够有效提高作物病虫害监测模型精度。 相似文献
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倒伏水稻的识别对灾后农业生产管理、灾害保险、补贴等工作有重要意义。为应用高分辨率遥感影像准确提取倒伏水稻面积,本文利用2019年9月27日获取的哨兵2号多光谱遥感影像,研究黑龙江省同江市倒伏水稻的光谱、纹理特征,并基于光谱与纹理特征建立倒伏水稻的遥感提取模型。研究结果表明水稻倒伏后可见光-近红外-短波红外等8个波段的反射率均升高,其中短波红外、红光和红边1等3个波段的反射率上升大于0.06。倒伏水稻的典型植被指数中,归一化植被指数、比值植被指数、增强植被指数和红边位置指数均降低,但差值植被指数升高。倒伏与正常水稻在红光、红边1和短波红外等3个波段的均值纹理数值差距明显,红光波段的纹理均值差异最大。利用归一化植被指数、地表水分指数、比值植被指数和差值植被指数以及红光波段的纹理均值构建决策树分类模型,监测结果表明农场内倒伏水稻分布较散,其西部和南部水稻受灾面积较大,北部受灾面积较小,中部偏北和东部基本未倒伏。将本文模型所提取的结果与实测面积对比,正常与倒伏水稻的面积识别误差分别为3.33%和2.23%。利用随机验证样本与模型验证结果进行混淆矩阵分析,倒伏水稻的用户精度和制图精度均为92.0%,Kappa系数为0.93。该方法能够适用于大区域倒伏水稻提取,可为高分辨率多光谱遥感数据调查水稻倒伏面积提供相关依据。 相似文献
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充分挖掘遥感数据信息，改善作物识别环境，一直是农作物遥感监测的重要工作。以往研究表明最佳波段组合、纹理信息和植被指数信息可以在一定程度上提高分类精度，但这些手段是否一定可以提高作物识别的精度，不同分类器对不同特征信息组合的响应是否一致等都是值得探讨的问题，也是目前研究甚少的问题。为此，该文将平均值(Mean)、方差(Variance)、均一性(Homogeneity)、反差(Contrast)、相异性(Dissimilarity)、熵(Entropy)、角二阶矩(Angular Second Moment)、灰度相关(Correlation)7种纹理信息以及比值植被指数(RVI)、土壤调整植被指数(SAVI)、重归一化植被指数(RDVI)、植被液态水含量指数(NDWI)、有效叶面积植被指数(SLAVI)5种植被指数信息分别加入到TM多光谱数据中，同时还进行了最佳波段选择，利用最小距离、最大似然和支持向量机3种方法进行分类提取小麦，研究了不同特征信息对小麦测量精度的影响。结果表明：该试验区内最佳波段5、4、3组合，纹理信息和植被指数信息的加入，对小麦面积测量精度的提高没有贡献；同一个特征信息组合对不同的分类器影响不同。在实际小麦面积测量的操作中，作业员不应该盲目的加入特征信息。选用何种信息不仅仅和研究区本身的性质有关，还和使用的分类器有关。 相似文献
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基于面向对象技术的黄土丘陵沟壑区切沟遥感提取方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
基于高分辨率遥感影像,提出了结合高分辨率影像的光谱、地形、几何形态和GLCM纹理信息等特征的切沟半自动面向对象提取方法,建立了一组沿径流方向计算纹理特征空间对比度和相关性的公式。以黄土丘陵沟壑第三副区甘肃天水桥子沟小流域World View-2影像数据为例,分别建立了耕地（山坡地、梯田）、果园、林地、农路、切沟的分类规则和算法,以影像的目视解译结果结合实地调查进行精度评价,分类结果显示,总体分类精度为75.17%,总Kappa系数为0.64,切沟的生产者精度为80%,用户精度为70.59%,取得了令人满意的结果。 相似文献
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基于无人机影像的可见光波段植被信息识别 总被引：4，自引：0，他引：4
该文通过对6种典型地物在无人机影像可见光波段的光谱特性分析,提出一种基于红、绿、蓝波段的可见光植被指数—超绿红蓝差分指数EGRBDI(excess green-red-blue difference index),并运用该植被指数与18种基于可见光波段的植被指数进行精度比较研究。研究表明,在利用均值和1倍标准差获得的区间范围内,EGRBDI各地类之间的信息无重叠交叉现象;该指数能对植被覆盖相对稀疏区域进行植被信息识别,其总体精度为97.67%,Kappa系数为0.9415,较其他18种指数具有更好的植被信息识别能力。利用不同地物覆盖情况的3幅无人机影像作为数据源,对EGRBDI适用性和稳定性进行研究,结果表明,在3个研究区中,基于EGRBDI的植被信息识别总精度均高于93%,Kappa系数均大于0.85,提取精度受地物类型差异影响的波动性较小,能较好地削弱影像中阴影等因素的影响,具有较好的适用性、可靠性和提取精度。 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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基于无人机RGB影像的玉米种植信息高精度提取方法 总被引：3，自引：3，他引：0
为探究易获取且成本低的超高分辨率无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）航拍 "红-绿-蓝"（Red-Green-Blue,RGB）彩色影像提取作物种植信息的方法,该研究选取植被指数、"色度-色饱和度-亮度"（Hue-Saturation-Intensity,HSI）色彩特征和纹理特征等3种特征,通过比较贝叶斯（Bayes）、K最邻近分类（K-Nearest Neighbor,KNN）、支持向量机（Support Vector Machine,SVM）、决策树（Decision Tree,DT）和随机森林（Random Forest,RF）共5种监督分类算法及不同特征组合的分类效果,以实现玉米种植信息的高精度提取。结果表明,使用单一种类特征或使用全部3种特征均不能获得最优的分类精度;将植被指数与HSI色彩特征或与纹理特征进行组合获得的总体分类精度（5种算法平均值）比仅使用植被指数获得的总体分类精度分别提高了4.2%和8.3%;在所有特征组合中,HSI色彩特征和纹理特征组合为最优选择,基于该特征空间的RF算法获得了最高的分类精度,总精度为86.2%,Kappa系数为0.793;基于RF算法进行降维并不能显著提高或降低分类精度（SVM除外）,但所保留的特征因子可给出符合实际背景和意义的解释,并可提高分类结果的稳定性。研究结果可为基于无人机RGB影像的作物种植信息高精度提取提供方法参考。 相似文献
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基于无人机遥感影像的覆膜农田面积及分布提取方法 总被引：4，自引：4，他引：0
针对基于无人机遥感的覆膜农田识别研究甚少的现状,该文以云南省昭通市鲁甸县为研究区,获取了研究区中地表类型复杂程度不同的2幅航空影像(复杂区影像和简单区影像)作为试验数据,利用灰度共生矩阵对原始航片影像进行纹理特征提取并选择纹理特征最佳提取参数;然后基于随机森林算法进行纹理特征重要性评价,优选纹理特征,结合原始数据进行最大似然初步分类;运用众数分析进行分类后处理;最后结合图像形态学算法与面积阈值分割法提取出了最终的覆膜农田面积及分布。通过试验结果发现,依据该文提出的方法,复杂区和简单区覆膜农田识别的总体精度、Kappa系数、产品精度、用户精度和面积误差分别达到了94.84%、0.89、92.48%、93.39%、0.38%和96.74%、0.93、97.39%、94.63%、1.95%。该文提出的融合监督分类和图像形态学算法的覆膜农田提取方法可以简单、快速的将地膜连成块,形成覆膜农田对象,进而通过面积阈值分割法获取高精度的覆膜农田分布信息。该方法可以为精准覆膜农田识别算法的发展提供参考。 相似文献