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1.
利用多时相Sentinel-1 SAR数据反演农田地表土壤水分 总被引：12，自引：5，他引：7
土壤水分是陆面生态系统水分和能量循环的重要变量,在农田干旱监测、作物长势监测和作物估产等应用研究中具有重要的作用。该文结合基于变化检测的Alpha近似模型,利用Sentinel-1卫星获取的多时相C波段合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)数据,实现了农田地表土壤水分的反演。该文首先利用微波辐射传输模型验证了Alpha近似模型在土壤水分反演中的合理性。研究发现,对于土壤散射占主导的区域,Alpha近似模型对辐射传输模型有较好的近似,能够有效地消除地表粗糙度和植被对雷达后向散射系数的影响。在此基础上,结合怀来研究区多时相Sentinel-1 SAR数据,利用Alpha近似模型构建了土壤水分观测方程组,通过求解方程组得到了农田地表土壤水分。地面验证结果表明,土壤水分反演的均方根误差(root mean square error,RMSE)为0.06 cm3/cm3,平均偏差为0.01 cm3/cm3,精度较好。该文研究为利用高重访周期、多时相的Sentinel-1 SAR数据获取农田地表土壤水分提供了参考。 相似文献
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基于Sentinel-2多光谱数据的棉花叶面积指数估算 总被引：2，自引：2，他引：0
棉花叶面积指数(leaf are index, LAI)的快速、准确获取对棉花长势监测、发育期诊断、面积提取以及产量估算等遥感监测具有重要意义。该研究利用2017年和2018年的Sentinel-2多光谱卫星数据及大面积田间试验观测获取的棉花不同发育期LAI实测数据,构建了基于单波段反射率及各类植被指数的棉花不同发育期及全发育期LAI估算模型,并采用留一验证(LOOCV, leave-one-out cross validation)和交叉验证对模型精度进行了检验。结果表明:1)对于单波段反射率,基于中心波长为842 nm波宽为145 nm的B8近红外波段对不同发育期LAI估算精度最优均方根误差(RMSE, root mean square error, RMSE=0.378);2)对于各类植被指数,花蕾期(20170616)和花铃期(20170802)时增强植被指数(EVI, enhanced vegetation index,)表现最佳(RMSE分别为0.352和0.367),开花期(20180623)时校正土壤调节植被指数(MSAVI2, modified soil adjusted vegetation index 2,)估算精度最高(RMSE=0.323);3)单波段反射率和各类植被指数对全发育期LAI的估算均要优于对单个发育期LAI的估算,其中基于IRECI指数的(invertedred-edge chlorophyllindex)全发育期LAI估算模型精度最佳,LOOCV检验RMSE=0.425,交叉检验RMSE=0.368;将基于IRECI的全发育期LAI估算模型应用到单个发育期LAI估算并与各单个发育期LAI估算模型精度对比,发现交叉验证RMSE平均值仅比LOOCV验证RMSE平均值高0.07,反映了全发育期LAI估算模型良好的普适性。该研究为农作物LAI估算提供了新的数据选择,完善了Sentinel-2卫星数据在LAI估算中的应用领域。 相似文献
3.
利用光谱混合分解模型分析GF-6新增波段对土地利用/覆被的响应 总被引：3，自引：3，他引：0
当前面对紧迫的自然资源管理压力和生态环境监测需求,针对国产遥感卫星大数据应用能力的挖掘将面临很大的挑战。GF-6卫星具有大角度、高频次和新谱段的特点,该文基于GF-6卫星数据,测试新增的红边、黄光和紫光波段响应能力。利用具有物理意义的全约束线性光谱混合分解模型,根据研究区物候特征确定四端元包括植被(GV),裸地和建设用地等基质(SU),山体植被阴影(DA)以及水(WA),通过对比保留红边、黄光波段、紫光波段和去除红边、黄光、紫光波段后的分解结果,对各新增波段和GV端元、SU端元、差均方根(RMSE)进行相关性分析;最后对比光谱混合分解结果和基于专家知识决策树分类结果。通过对比丰度值估计参数和决策树分类结果发现红边波段对植被较为敏感,对光谱混合分解模型的适用性、稳健性以及丰度值估计精度有着很大贡献,黄光波段和紫光波段经过数据降维后对植被和裸地、建设用地有少量贡献。通过相关性分析发现红边2波段、近红外波段与GV端元丰度图有最大的相关性,紫光波段、黄光波段和红边1波段与GV端元反向相关;红边1波段、紫光波段和黄光波段与SU端元丰度图显著相关;红边1波段和黄光波段对丰度值计算误差有主要贡献,是主要的噪音来源,紫光波段次之。通过对比GF-6数据和OLI、Sentinel-2数据丰度值估计结果发现GF-6丰度值估计的均方根误差以及除了WA端元的各端元丰度值估计变异系数均小于OLI和Sentinel-2载荷,体现出CF-6卫星在地表信息识别上较高的精度和稳健性。 相似文献
4.
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：7，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
5.
基于Sentinel多源数据的农田地表土壤水分反演模型构建与验证 总被引：4，自引：2，他引：2
土壤水分是影响水文、生态和气候等环境过程的重要参数,而微波遥感是农田地表土壤水分测量的重要手段之一。针对微波遥感反演农田地表土壤水分受植被覆盖影响较大的问题,该文基于Sentinel-1和Sentinel-2多源遥感数据,利用Oh模型、支持向量回归(support vector regression,SVR)和广义神经网络(generalized regression neural Network,GRNN)模型对土壤水分进行定量反演,以减小植被影响,提高反演精度。结果表明:通过水云模型去除植被影响后的Oh模型反演精度有所提高。加入不同植被指数的SVR和GRNN模型的反演效果总体优于Oh模型,基于SVR模型的多特征参数组合(双极化雷达后向散射系数、海拔高度、局部入射角、修改型土壤调整植被指数)反演效果最优,其测试集相关系数和均方根误差分别达到了0.903和0.015 cm~3/cm~3,为利用多源遥感数据反演农田地表土壤水分提供了参考。 相似文献
6.
基于GF-1和Sentinel-2时序数据的茶园识别 总被引：1，自引：1，他引：0
由于茶园大多分布在地形复杂的山区,地块破碎,分布零散,形状差异大、植被混杂且茶园所处环境长期受到云雨的影响,增加了茶园遥感识别的难度与不确定性,针对这一问题,该研究提出了利用高分1号(GF-1)和哨兵2号(Sentinel-2)时序数据提取茶园的方法,以浙江省武义县王宅镇为研究区,采用GF-1号为主要数据源,并利用MODIS地表反射率产品和Sentinel-2反射率数据,基于时空融合算法得到时间分辨率5 d的10 m Sentinel-2完整的时序数据。综合利用GF-1在空间细节方面的优势和重建的Sentinel-2高观测频率时序数据在反映茶树生长过程方面的优势,分别基于GF-1的光谱和纹理特征及GF-1的光谱、纹理特征和Sentinel-2时序特征两种特征组合方式,采用随机森林算法提取茶园。结果表明,GF-1光谱、纹理信息结合Sentinel-2时序信息分类结果的准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为96.91%、3.09%、89.00%、83.09%和0.86,仅基于GF-1光谱和纹理信息的分类准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为94.72%、5.28%、73.09%、84.61%和0.78,添加时序信息分类结果总体优于未添加时序信息的分类结果。表明高空间分辨率结合高频率时序遥感数据是提高茶园分类精度的有效手段。 相似文献
7.
多光谱遥感结合随机森林算法反演耕作土壤有机质含量 总被引：4，自引：6，他引：4
土壤有机质(Soil Organic Matter,SOM)遥感反演一般以单期影像作为输入量,为研究多时相影像遥感结合随机森林提高SOM遥感反演精度的可能性,该研究以黑龙江省农垦总局胜利农场耕地范围为研究区,以Sentinel-2A和Landsat 8影像作为数据源,获取两期裸土遥感影像,构建光谱指数,以随机森林算法筛选波段和光谱指数作为输入量,构建SOM反演模型。结果表明:1)两期影像的SOM反射光谱响应波段包括二者共有的中心波长:约560、660、850 nm,以及Sentinel-2A特有的中心波长740 nm 4个波段;2)基于单期影像最佳波段和光谱指数,Sentinel-2A影像SOM最优反演模型R2为0.913,均方根误差为0.860 g/kg,精度高于Landsat 8影像反演模型;3)单期影像最佳波段引入光谱指数,相比以最佳波段作为输入量,使SOM最优反演模型的均方根误差分别提高了28.867%和8.722%;4)引入时相信息,基于单期和两期影像波段和光谱指数,SOM最优反演模型精度由高到低为两期影像(R2为0.938,均方根误差1.329 g/kg)、Sentinel-2A影像(R2为0.935,均方根误差为1.944 g/kg)、Landsat 8影像(R2为0.922,均方根误差2.022 g/kg),两期影像SOM最优反演模型的稳定性和精度略高于单期影像。研究结果证明了Sentinel-2A影像数据以及多时相裸土影像反演SOM的优势。 相似文献
8.
[目的]分析基于不同空间分辨率遥感影像估算的地上生物量(above ground biomass, AGB)差异,为遥感估算荒漠生态系统AGB的研究中不同空间分辨率影像的选择提供依据。[方法]在地面AGB调查的基础上,结合Landsat 8与Sentinel-2影像建立AGB-MSAVI统计模型,对砒砂岩区AGB进行了遥感估算,并分析不同植被覆盖区(高、中、低)AGB估算的差异性。[结果] Landsat 8与Sentinel-2影像均能较好地实现AGB估算,AGB估算结果在空间分布上具有相似性。基于Landsat 8和Sentinel-2数据估算AGB模型平均相对误差分别为13.41%和11.42%,基于Sentinel-2数据的AGB估算精度较高。[结论]不同植被覆盖区Sentinel-2与Landsat 8数据估算的AGB存在一定的差异,低植被覆盖和高植被覆盖区,两种遥感数据估算的AGB差异相对较小;中植被覆盖区,遥感数据受到空间分辨率的制约,空间异质性影响相对显著,两种遥感数据估算的AGB差异较大。高空间分辨率遥感影像对AGB估算精度的提高具有一定效果。 相似文献
9.
《农业环境与发展》2021,(5)
为定量反演丹江口水库水质指标含量,明晰水质指标的时空分布特征、迁移转化规律,以南水北调中线工程水源地丹江口水库为研究对象,根据哨兵2号卫星(Sentinel-2)遥感影像不同波段组合的反射率,结合2016年2月的采样点总氮(TN)与氨氮(NH_3-N)水质监测数据建立BP神经网络模型,反演2016—2020年TN与NH_3-N含量,以此分析库区TN与NH_3-N含量的时空变化特征,并探析其变化的影响因素。结果表明:构建的BP神经网络模型中TN和NH_3-N的拟合精度均较高,R~2分别为0.863和0.877,适用于丹江口水库TN和NH_3-N遥感反演研究。2016—2020年丹江口水库水质整体呈向好趋势,NH_3-N含量保持Ⅰ类水质标准,而TN含量在Ⅲ类与Ⅳ类水质标准之间。研究表明,利用Sentinel-2影像波段所建立的BP神经网络模型,适用于TN与NH_3-N含量的遥感反演,以此分析不同季节适合的反演模型,可以为大型湖泊水生态环境改善及水质监管提供技术支撑。 相似文献
10.
基于多源数据的南方丘陵山地土地利用随机森林分类 总被引：5，自引：5，他引：0
针对南方丘陵山地因地形破碎和山体阴影而导致的分类精度低问题,该研究以东江源地区为例,通过结合多源数据,以Sentinel-1、Sentinel-2A卫星影像和DEM作为数据源提取27个指标,构建了6种特征变量集,并设计了9种方案,探讨加入红边特征、雷达特征和地形特征对南方丘陵山地土地利用分类信息提取的作用。同时结合随机森林算法和递归特征消除法进行特征变量优选和特征重要性排序,将随机森林特征优选后的分类结果与支持向量机算法(Support Vector Machine,SVM)和K近邻算法(K-Nearest Neighbor,KNN)作对比。结果表明:在未进行特征变量优选时,仅使用Sentinel-2A的光谱特征提取的东江源地表覆盖分类总体精度和Kappa系数最低,在以光谱特征、植被指数和水体指数作为基本方案时,加入红边特征、雷达特征和地形特征后均可以有效地提升各地物分类精度,其中地形特征的加入更有助于对东江源园地和耕地信息的提取。通过结合随机森林和递归特征消除算法进行特征优选,在保持分类精度最优的情况下将所有特征变量从21个降低到13个,并且总体精度达到0.937 2,Kappa系数达到0.923 4,分类精度优于相同特征下的支持向量机算法(SVM)和K近邻算法(KNN),对东江源土地利用信息提取效果最佳。该研究提出基于多源数据的随机森林方法可为地形复杂的南方丘陵山地土地利用信息提取提供技术支持和理论参考。 相似文献
11.
基于多时相合成孔径雷达与光学影像的冬小麦种植面积提取 总被引：4，自引：2，他引：2
小麦是中国最重要的农作物之一,准确、及时掌握小麦种植面积具有重要意义。以探索合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)与光学数据对种植结构复杂地区冬小麦识别的能力,提高识别精度为目的。该研究以多时相SAR(Sentinel-1A)和光学影像(Landsat-8)为数据源,选取种植结构复杂的都市农业区为研究区。构建不同特征向量组合,利用支持向量机(support vector machine,SVM)提取冬小麦种植面积。通过对比分析基于不同特征向量组合的冬小麦识别精度,结果表明:1)使用SAR后向散射数据得到85.7%的制图精度和87.9%的用户精度;2)添加SAR数据纹理信息,总体精度高达90.6%,比单独使用后向散射数据在制图精度和用户精度上分别提高7.6%和6.7%;3)当SAR数据和光学影像结合时,总体精度高达95.3%(制图精度97%,用户精度98.4%),比单独使用SAR数据在制图精度和用户精度上分别提高3.7%和3.8%。因此,基于SAR数据的都市农业区冬小麦分类,有着较高分类精度,纹理信息和光学影像的添加能有效提高识别精度。研究结果可为SAR数据的农作物识别和应用提供理论基础。 相似文献
12.
亚像元定位技术对地表遥感信息提取及农业遥感定量化发展具有重要意义。针对当前国内外亚像元定位研究多集中于亚像元定位模型而缺少模型定位精度影响因素分析的现状,该文开展了定位尺度因素(如重建尺度、影像空间分辨率)和像元空间关系等对农业区域多光谱遥感影像亚像元定位模型精度影响的定量分析。以中国吉林省白城地区洮南市和内蒙古自治区兴安盟突泉县交界农业区为研究区域,以典型的空间引力模型为核心模型,以具有相同光谱分辨率的高分一号(GF-1)卫星8、16 m空间分辨率多光谱遥感影像为基础数据,对重建尺度、影像空间分辨率和像元空间关系等因素对遥感亚像元定位精度的影响进行了探讨。结果表明,对于8 m空间分辨率GF-1遥感影像,当重建尺度为5时,在邻接空间关系下的亚像元定位可达到最佳效果,即由40 m空间分辨率遥感影像重建8 m空间分辨率遥感影像的总体精度为74.67%,Kappa系数为0.604;对于16 m空间分辨率GF-1遥感影像,当重建尺度为4时在象限空间关系下的亚像元定位可达到最佳效果,即由64 m空间分辨率重建16 m空间分辨率遥感影像的总体精度为74.65%,Kappa系数为0.623。此外,重建尺度、影像空间分辨率和像元空间关系对亚像元定位精度具有波动影响,3个因素对应的亚像元定位总体精度最大变幅分别为18.08%、4.39%和0.08%,对应Kappa系数变化最大幅度分别为0.268、0.049和0.006。因此,在不同精度影响因素下,基于空间引力模型的GF-1亚像元定位精度影响因素轻重等级依次为重建尺度影像空间分辨率像元空间关系,这可为遥感亚像元定位模型选取、模型参数设置以及适宜的遥感数据选择提供一定参考。 相似文献
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基于GF遥感数据纹理分析识别制种玉米 总被引：3，自引：3，他引：0
仅利用多时相遥感数据识别作物,其精度难以满足制种玉米识别的实际需求。该文针对制种玉米种植特点,利用国产GF遥感数据,构建了制种玉米遥感识别方法。首先利用多时相国产卫星GF-1 WFV数据,依据研究区作物的物候历,构建各地类EVI时序曲线,提取玉米种植区域;进一步利用抽雄期的GF-2 PAN数据,以田块为对象,通过Sobel边缘检测算子,提取作物纹理信息,并利用Hough变换检测制种玉米田块中的条带状纹理信息,最终提取出制种玉米。该文以新疆维吾尔自治区奇台县坎尔孜乡为研究区,对该文构建的方法进行试验验证,试验结果显示,制种玉米识别精度为90.0%,Kappa系数为0.80。该文不但拓宽了中国国产遥感数据的应用领域,同时也为中国玉米制种监管提供了新的技术支撑。 相似文献
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遥感技术是研究土地覆盖类型的重要手段，但大部分研究仅采用单一数据源、少特征，该研究基于GEE环境对多源遥感数据、多特征协同进行地物类型分类研究。采用哨兵一号（Sentinel-1）合成孔径雷达数据、哨兵二号（Sentinel-2）多光谱数据和国产高分二号（GF-2）多光谱数据，构建了青海省诺木洪地区地表8类地物的波段特征、植被指数特征、纹理特征和极化特征空间，利用特征优化算法和RF算法实现了研究区域地物的有监督分类，以此评估构建的多特征空间性能及多源数据协同分类的能力。结果表明，基于Sentinel-1与Sentinel-2数据源，使用多特征空间协同分类时的总体精度和Kappa系数可达到97.62%和0.971 6，精度均高于使用单一数据或部分特征的分类精度（总体精度为95.91%，Kappa系数为0.951 1）。而基于Sentinel-1、Sentinel-2与GF-2数据提取的波段、植被指数、纹理特征和极化特征进行的协同地物分类结果总体精度达到了96.67%，Kappa系数达到了0.960 2。总体上，基于多数据源、多特征协同分类结果精度要优于单一数据源或少特征分类结果，而不同空间分辨率图像提取的纹理特征对分类结果有着不同影响，在适宜的分辨率下提取纹理特征参与分类才能达到更好的效果。 相似文献
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该研究旨在准确把握耕地“非农化”的时空格局,为制定合理的土地利用和耕地保护政策提供重要依据。随着特征提取技术和分类算法的进步,利用遥感影像进行大规模耕地动态监测变得更加准确和高效。该研究选用Sentinel-2卫星影像,探讨了不同算法和特征变量在耕地非农化监测中的优势。研究首先提取了4类特征共计31个指标,并通过主成分分析(principipal component analysis, PCA)和相关系数矩阵进行特征优选,获得了12个关键指标,并设计了5种特征组合方案。随后,采用7种基础算法执行影像分类,并通过“单阶段”和“二阶段”两种分类策略,提取耕地“非农化”信息。研究结果表明,有效选择多种特征变量和算法对于提高监测精度至关重要。在所有测试的模型中,采用Softmax构建的二阶段模型精度最高,最优特征组合为光谱特征+光谱指数特征+纹理特征,特征变量维度减少至12个。总体精度、平均用户精度、平均生产者精度和Kappa系数分别达到94.92%、95.16%、93.15%和0.88。对比2020年和2022年研究区数据,发现耕地转变为非农化用地的面积为146.153 km2,而非农化用地转变为耕地的面积为123.074 km2,导致耕地净减少23.079 km2。综上所述,该研究提出的耕地“非农化”监测方法可以为相关的地物信息提取和耕地资源保护与可持续利用等研究提供技术支持和方法参考。 相似文献
17.
基于SegNet语义模型的高分辨率遥感影像农村建设用地提取 总被引：3，自引：2，他引：1
针对传统分类算法、浅层学习算法不适用于高空间分辨率遥感影像中农村建筑物信息提取的问题,该文以河北省霸州市高空间分辨率遥感影像WorldView-2为数据源,利用182 064幅128×128像素大小的影像切片为训练样本,选取基于深度卷积神经网络的SegNet图像语义分割算法对遥感影像中的农村建筑物进行提取,并与传统分类算法中的最大似然法(maximum likelihood,ML)和ISO聚类、浅层学习算法中的支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forest,RF)以及深层语义分割算法中的金字塔场景解析网络(pyramid scene parsing network,PSPNet)的试验结果作对比分析。研究结果表明:SegNet不仅能够高效利用高空间分辨率遥感影像中农村建筑物的光谱信息而且还能够充分利用其丰富的空间特征信息,最终形成较好的分类模型,该算法在验证样本中的分类总体精度为96.61%,Kappa系数为0.90,建筑物的F1值为0.91,其余5种分类算法的总体精度、Kappa系数、建筑物的F1值都分别在94.68%、0.83、0.87以下。该研究可以为高空间分辨率遥感影像农村建设用地提取研究提供参考。 相似文献
18.
基于无人机和卫星遥感影像的制种玉米田识别纹理特征尺度优选 总被引：2，自引：0，他引：2
制种玉米田在高空间分辨率遥感影像上呈现的明显条带状纹理,是有效区分光谱值相近的大田玉米和制种玉米的重要信息.该文在新疆维吾尔自治区奇台县玉米种植区以高空间分辨率的无人机遥感影像为数据源,针对制种玉米识别的纹理特征计算尺度问题,首先采用最近邻内插法对制种玉米和大田玉米样本田块的无人机影像进行重采样,得到不同分辨率的样本;然后用融合Uniform-LBP(local binary pattern)和GLCM(gray level co-occurrence matrix)方法得到提取玉米田块纹理特征合理GLCM参数,其中方向参数为0°、45°、90°和135°这4个方向上的纹理特征值的平均值、距离为5~7像元、灰度级为8;通过多尺度对比分析,得到最适宜区分制种玉米与大田玉米的纹理辨率为0.6~0.9m.最后采用奇台县的0.7m分辨率的Kompsat-3遥感影像进行验证,在多时相EVI(enhanced vegetation index)光谱信息识别玉米的基础上,利用本文确定的纹理分析方法,通过决策树建立规则识别制种玉米,识别精度达90.9%.通过该文的研究,可为高空间分辨率遥感制种玉米田监管提供支撑. 相似文献