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提出了一种基于Mean-shift分割和非抽样剪切波变换(NSST)的多光谱与高分辨率全色图像融合方法。对高分辨率图像进行Mean-shift分割,并利用区域方差将多光谱图像划分为需要进行空间细节增强及需要光谱特征保持的区域;然后利用NSST变换对高分辨率图像和多光谱图像的强度分量进行多尺度分解。分解后的低频子带采用基于四阶相关系数的融合规则进行融合,带通方向子带根据分割所得的区域按区域方差进行融合;最后进行NSST重构得到融合后的强度分量,经IHS逆变换获得高分辨率的多光谱图像。仿真实验表明,与其他4种相关的融合方法相比,该方法能在空间分辨率的提高与光谱信息的保持之间达到良好的平衡,使得融合图像不仅具有较好的光谱保持特性,而且其空间分辨率也能得到有效提高。 相似文献
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基于小波纹理和随机森林的猕猴桃果园遥感提取 总被引：4，自引：0，他引：4
为快速、准确地从高分影像中获取猕猴桃种植分布信息,提出了一种结合小波变换纹理分析和随机森林分类的QuickBird影像猕猴桃果园自动提取方法。首先,采用coif5小波对QuickBird全色影像进行多尺度小波分解,计算各子频带小波系数的能量特征作为纹理特征;然后,将小波纹理与光谱特征组合构建分类特征;最后,利用随机森林分类实现土地利用分类和猕猴桃果园空间分布提取。结果表明,小波纹理识别猕猴桃果园的效果明显优于光谱特征和其他2种纹理特征;光谱+小波纹理特征的分类精度最高,猕猴桃果园提取精度(Fk)和总体分类精度(OA)分别为95.30%和94.46%,比光谱+灰度共生矩阵纹理分类分别提高6.70%和2.88%,比光谱+分形纹理分类显著提高13.43%和6.98%;随机森林分类结果优于相同特征下的支持向量机、最大似然分类。本文提取的猕猴桃果园面积与目视解译结果的相对误差小于7%。此外,利用本文方法对同期QuickBird影像另一研究区的苹果园分布进行提取,结果表明,该方法对苹果园提取有较好的适用性。 相似文献
3.
低空无人机影像分辨率对冬小麦氮浓度反演的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
针对目前基于无人机遥感进行作物氮素营养诊断中缺乏规范化的标准来指导无人机应用过程中数据获取与处理的问题,开展了不同分辨率、低空无人机影像对冬小麦植株氮浓度反演影响的研究。在小麦生长的灌浆期,通过设置15、30、50、80 m共4种无人机飞行高度,获取了不同分辨率下的无人机多光谱影像,并开展地面试验,采集冬小麦植株氮浓度信息。基于这些数据,提取了不同分辨率下影像的光谱信息和纹理特征,并分别建立光谱信息、纹理特征和光谱信息+纹理特征等反演植株氮浓度的模型。对不同情景下的模型估测效果进行比较,结果表明,影像分辨率在1.00～5.69 cm之间变化时,影像光谱信息对小麦植株氮浓度反演影响不大,各情景下建模结果和验证结果差异较小;随着影像分辨率的降低,影像纹理特征对小麦植株氮浓度反演的效果变差;影像光谱信息+纹理特征信息对小麦植株氮浓度反演效果整体随着影像分辨率的提高呈增加趋势,且其反演结果优于单一光谱特征或单一纹理特征的反演效果。 相似文献
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为给监管部门提供更准确的数据,及时发现非法玉米制种区域,根据不同地物在多时相光谱、高空间纹理等特征上的差异,基于163个地面样本、多源时序优选植被指数集和高空间分辨率遥感影像纹理分析的方法,进行制种玉米田识别。通过相关性分析,从GF-1 WFV 多光谱影像计算的8个植被指数(VI)中确定6种,多维度反映不同作物光谱差异,并利用随机森林（RF）分类方法实现玉米田块的识别;利用玉米抽雄期的1期0.7m Kompsat-3全色影像,构建灰度共生矩阵（GLCM）纹理特征体系,并进行局部二值模式（Uniform-LBP）旋转不变处理,解决了影像中作物种植纹理的方向性问题,同时为体现制种玉米父母本间隔种植的特点,提出了Subtract纹理特征,进一步识别制种玉米田。以新疆维吾尔自治区奇台县为研究区,对本文提出的方法进行实例验证,试验结果表明,制种玉米田识别的制图精度、用户精度分别为93.34%、99.19%。 相似文献
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基于无人机多光谱影像特征的最佳波段组合研究 总被引：4，自引：0，他引：4
针对卫星遥感影像分辨率低、时间周期长、波段冗余信息多等问题,利用无人机多光谱数据获取便捷、成本低、周期短的优势,以玛纳斯河畔为研究区,使用固定翼无人机搭载Micro MCA12 Snap多光谱传感器获取高分辨率多光谱影像。通过对多光谱影像数据标准差及相关性进行分析排序,结合OIF方法得到原始波段最佳组合,使用多种植被及水体指数、主成分分析、灰度共生矩阵确定信息量最大的光谱特征与纹理特征波段,提出将光谱特征、纹理特征信息与最佳波段指数结合的方法来确定地物分类最佳波段组合。实验结果表明,针对Micro MCA12 Snap多光谱传感器,可选择波段1、6、11、NDVI、NDWI以及灰度共生矩阵中的Mean参量作为其地物分类的最佳波段组合。感兴趣区域内非监督IsoData分类精度从83.57%提升到89.80%,监督的SVM分类精度从95.58%提升到99.76%。研究结果可为无人机多光谱遥感最佳波段组合选择提供借鉴和参考。 相似文献
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基于无人机多光谱影像的大豆生产状况信息获取是近年来农业信息技术研究的主要方向之一，但大豆生长过程中无人机多光谱图像不同通道间图像存在重叠且合成的多光谱图像分辨率较低。为此，针对传统的IHS变换只能进行3个波段的图像融合且易出现光谱扭曲失真现象，将源图像配准操作消除重叠影响，提取图像中光谱信息更为丰富的强度分量单位，并利用NSCT变换的多尺度、平移不变特性结合分量单位进行高、低频子带的提取和再融合操作，完成MS图像与PAN图像的融合。同时，以信息熵(EN)、相关系数(CC)等参数作为评价指标，得到高分辨率的融合图像。实试结果表明：算法熵值信息和相关系数参数明显优于另两种算法结果，其信息熵值达到7.79,相关系数达到0.97,可见融合算法能够表达作物光谱信息且可为作物营养成分监测任务提供理论与技术支撑。 相似文献
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高分辨率遥感影像道路提取是当前研究的一个热点,传统的提取方法多基于光谱特征,不能充分利用高分影像的形状、纹理等特征。文章提出了一种利用光谱特征和形状特征提取高分遥感影像道路的方法。首先利用道路的光谱特征,采用阈值分割法提取可能的道路段并去除小面积区域,再根据道路的线性特征去除非线性区域,之后进行形态学闭合运算填补由道路光谱差异造成的孔洞,并进行修剪,实现道路的提取。 相似文献
8.
根据制种玉米与其他作物在中高分辨率遥感影像上的光谱和纹理差异,利用多源遥感数据,以提取制种玉米种植田为研究目标,提出了作物多时相光谱特征分析的植被指数体系,多维度反映了作物不同光谱差异;在纹理检测前加入图像旋转不变处理,解决了遥感影像中作物田纹理方向问题;最后构建了多时相光谱特征和高空间分辨率遥感影像LBP-GLCM纹理特征的制种玉米田识别方法体系。以新疆霍城县为研究区,利用上述方法体系结合随机森林分类器,通过实验得到分类总体精度为90.57%,Kappa系数为0.79,制种玉米田分类结果用户精度为99.20%,制图精度为86.68%,基本满足对制种玉米田的识别需求。 相似文献
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《中国农村水利水电》2016,(2)
采用分形网络演变技术(FNEA)和eCognition处理平台,结合RapidEye高分辨率多光谱影像遥感影像,对新疆维吾尔自治区内塔里木河流域湿地提取进行研究。塔里木河流域影像覆盖面积较大,信息量丰富,本研究对影像数据进行主成分分析(PCA)处理,采用多尺度分割方法结合ESP分割尺度评价工具获取不同湿地类型最优分割尺度的参数。在FNEA分割结果上根据各湿地类型的光谱、纹理、空间关系分层分类,建立由易到难的分类规则集。结果证明,PCA可以去除影像冗余信息,其第一分量(PC1)与第二分量(PC2)均值可作为湿地提取的主要特征。基于FNEA的多尺度分类法可快速解决研究区内湿地分割尺度问题,准确完成信息的自动识别和提取,总体分类精度达到了87.7%,Kappa系数达到0.842。 相似文献
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以黑龙江省SPOT5遥感影像和森林资源清查数据为数据源,获得对应样地的影像纹理特征、光谱波段值、光谱组合值以及地形信息,提取样地调查数据的林分信息,采用多元逐步回归分析,建立以SPOT5遥感影像纹理、光谱和地形特征为自变量,多个森林结构参数(林分平均直径、断面积、蓄积量和树种多样性指数)为因变量的估测模型,筛选最优纹理特征生成窗口及最优森林结构参数反演模型。结果表明,SPOT5影像的纹理光谱特征与森林结构参数具有较强的相关性,9×9窗口为最优纹理特征生成窗口;在引入地形因子后模型精度有了较大提高,树种多样性指数估测模型R2adj都在0.72以上,蓄积量模型估测精度最优(R2adj为0.864、RMSE为21.260 m~3/hm~2)。研究表明利用高分辨率遥感影像纹理、光谱和地形特征进行多个森林结构参数估测具有很好的应用效果。 相似文献
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以2013年与2014年2期高分一号卫星影像为数据源进行浙江省海盐县沿海地带土地利用类型变化检测。面向对象的变化检测方法包括单一波段差值比值法、多层次多波段差值比值法、变化矢量分析法,为对比检测效果还进行了基于像元的多波段差值法与比值法对多光谱影像与融合影像的检测。结果表明,面向对象的变化检测总体精度为86.29%,Kappa系数为0.72,优于基于像元的变化检测方法。在面向对象的变化检测中,运用融合影像进行分层次多波段差值比值法得到的检测效果最好,优于变化矢量分析法。而基于像元的变化检测中,运用融合影像进行多波段差值法得到的检测效果较好。 相似文献
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为提高高空间分辨率遥感影像(高分影像)中苹果园提取精度,基于Quick Bird遥感数据,研究综合光谱特征和纹理特征的苹果园自动提取方法。该方法首先采用最佳指数因子(OIF)获取多光谱波段最佳组合,然后采用不同大小滑动窗口(从3像素×3像素到13像素×13像素)提取全色波段的灰度共生矩阵(GLCM)、分形和空间自相关3种纹理特征并分别与光谱特征组合,最后通过支持向量机(SVM)分类进行苹果园分类识别。研究表明:在分类特征上,与单一光谱或纹理特征相比,光谱特征结合纹理特征能有效提高苹果园提取精度(Fa)和总体分类精度(OA),其中光谱+GLCM纹理(9像素×9像素)分类精度最高,Fa和OA分别为96.99%和96.16%,比光谱+分形纹理分别提高0.63个百分点和1.56个百分点,比光谱+空间自相关纹理显著提高11.92个百分点和9.20个百分点。在分类方法上,通过对比分析SVM、最大似然和神经网络3种方法的分类结果,探明SVM分类识别苹果园精度最高。最后对苹果园提取结果进行面积统计,结果表明GLCM纹理结合SVM分类的苹果园面积估算与目视解译结果的一致性超过98%。 相似文献
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马铃薯典型病害图像自适应特征融合与快速识别 总被引：3，自引：0，他引：3
针对自然条件下马铃薯典型病害区域定位和识别难的问题,提出了一种马铃薯典型病害图像的自适应特征融合与快速识别方法。该方法利用K-means、Hough变换与超像素算法定位叶片,结合二维Otsu与形态学法分割病斑区域,通过病斑图像颜色、形状、纹理的自适应主成分分析(PCA)特征加权融合,进行支持向量机(SVM)病害识别。对3类马铃薯典型病害图像进行识别试验,结果表明:SVM识别模型下,自适应特征融合方法相比PCA降维、特征排序选择等传统自适应方法,平均识别率至少提高了1.8个百分点;13个自适应融合特征下,识别方法平均识别率为95.2%,比人工神经网络、贝叶斯分类器提高了3.8个百分点和8.5个百分点,运行时间为0.600 s,比人工神经网络缩短3 s,可有效保证识别精度,大大加快了识别速度。 相似文献
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基于多光谱图像及组合特征分析的茶叶等级区 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了一种采用多光谱成像的机器视觉技术对4个等级的西湖龙井茶进行区分的方法.首先采用3CCD多光谱摄像机同时获取茶叶在540、670和800nm波谱处的波长图像,然后对预处理后的图像进行图像特征提取,选取了18个形状特征和15个纹理特征.基于这2组特征分别对4个等级的茶叶进行主成分聚类分析,得到的两幅主成分空间的聚类图都不能对4个等级茶叶进行有效的区分.为了得到高效的区分模型,本研究对形状特征和纹理特征进行组合,聚类分析的结果优于原先的分析结果.随后,采用多类逐步判别分析法对形状特征、纹理特征和组合特征(形状+纹理)这3组特征分别进行特征优化,并建立了对应各组特征的等级区分模型,经过比较发现基于组合特征的区分模型的效果仍为最佳,对于预测集样本的区分正确率为85%.本研究还发现对于等级区分最重要的两个特征依次为波长800nm通道图像的相关性、波长800nm通道图像的二阶角矩. 相似文献
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High-resolution daily evapotranspiration (ET) maps would greatly improve irrigation management. Numerous ET mapping algorithms have been developed to make use of thermal remote sensing data acquired by satellite sensors. However, adoption of remote sensing-based ET maps for irrigation management has not been feasible due to inadequate spatial and temporal resolution of ET maps. Data from a coarse spatial resolution image in agricultural fields often cause inaccurate ET estimation because of a high level of spatial heterogeneity in land use. Image downscaling methods have been utilized to overcome spatial and temporal scaling issues in numerous remote sensing applications. In the field of hydrology, the image downscaling method has been used to improve spatial resolution of remote sensing-based ET maps for irrigation scheduling purposes and thus improves estimation of crop water requirements. This paper (part I) reviews downscaling methods to improve spatial resolution of land surface characteristics such as land surface temperature or ET. Each downscaling method was assessed and compared with respect to their capability of downscaling spatial resolutions of images. The companion paper (part II) presents review of image fusion methods that are also designed to increase spatial resolutions of images by integrating multi-spectral and panchromatic images. 相似文献