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1.
遥感图像植被分类一直为遥感领域的热点,对于中低分辨率的影像,传统的分类方法主要是利用影像的光谱信息,对于影像的空间信息利用较少,而事实证明遥感影像的空间信息也十分丰富。为了提高遥感影像的空间信息利用率,提取了最新的Landsat-8的空间纹理信息,结合空间纹理信息与光谱信息对遥感影像进行植被的分类。实验证明:辅以纹理的分类总体精度为84.68%和83.87%,光谱分类总体精度为82.26%,结合了空间纹理信息后的分类精度比传统的方法有明显的提高。 相似文献
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基于面向对象的高分辨率影像的森林植被变化信息提取研究 总被引：3，自引：0，他引：3
如何利用遥感技术获取森林植被变化信息是遥感应用的重要领域之一。基于ALOS高空间分辨率的遥感影像数据,研究利用面向对象的分类方法,对影像进行多尺度分割,通过隶属度函数,提取森林植被变化信息,并实地验证变化结果。研究表明:利用面向对象的方法对ALOS遥感影像进行森林植被变化信息的提取,个数精度达到80.85%,面积精度达到84.90%。此研究为森林植被变化信息的提取提供了又一有效的方法。 相似文献
3.
《中南林业调查规划》2020,(2)
基于GF-2遥感影像,通过面向对象方法对长株潭城市群生态绿心区内具有代表性的区域进行植被信息提取,利用专业分割软件对遥感影像进行多尺度分割,采用ESP工具定量获取多尺度分割参数,最后通过隶属度函数对遥感影像分类进行植被信息提取,并进行精度评价。结果表明:采用面向对象的方法,从高空间分辨率遥感影像中挖掘出能提取植被的光谱、纹理、形状等特征,能实现植被信息的快速提取,提取总体精度达85.33%。 相似文献
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《林业科学》2017,(2)
【目的】针对森林资源遥感监测效果往往受森林类型识别分类方法的影响,提出一种基于元胞自动机的遥感影像森林类型分类方法,以提高Landsat-TM遥感影像的分类精度,为森林资源遥感监测提供技术支持。【方法】以小兴安岭带岭林业经营管理局为研究区,基于2010年Landsat5-TM影像数据和2012年森林资源二类调查数据,采用窗口法获取TM第5波段各待分类别的像元均值作为聚类中心,以元胞自动机的Moore模型为框架,以元胞为基本单位,以像元均值为对象,利用最小距离法求取进化规则(判断准则是中心元胞周围的8个元胞距每类聚类中心的距离最近且像元数量最多,则中心元胞属于该类别),充分考虑影像及地物之间的空间特征,采用元胞自动机分类方法进行森林类型的识别分类。同时,以相同的样本数,采用3层BP神经网络模型对TM遥感影像进行分类试验,并比较2种方法的分类效果。【结果】基于元胞自动机的分类方法总体分类精度为88.712 1%,Kappa系数为0.829 1,针叶林、阔叶林和针阔混交林的用户精度分别为73.60%,92.94%和94.13%,达到了区分针叶林、阔叶林和针阔混交林的分类目的。BP神经网络算法的总体分类精度为86.671 3%,Kappa系数为0.798 4,针叶林、阔叶林和针阔混交林的用户精度分别为69.22%,93.37%和90.76%。2种分类方法均可有效识别森林类型信息。【结论】元胞自动机模型应用于遥感影像森林类型识别分类可弥补因TM影像空间分辨率较低造成的遥感影像分类精度过低的问题,提高分类精度。在森林分布破碎、种类类型多样且结构复杂的带岭林区,该研究结果有助于森林资源监测与管理,可为大区域尺度的森林动态信息监测提供更好的数据及技术支持。 相似文献
5.
6.
周宝祥 《内蒙古林业调查设计》2012,35(5):89-90,14
森林资源调查所使用的遥感影像分辨率不断提高,遥感影像分类技术随之发展成熟,这为森林资源信息的提取,提供了较好的数据资源及技术基础。根据SPOT5遥感的高分辨率特征以及多光谱特征,利用神经网络工具提取森林资源特征,然后进行森林资源的自动提取。将自动提取的结果,结合其他小班区划条件人工进行修改,最终使数据达到资源调查所需要的精度。 相似文献
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《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2015,(11)
湿地遥感变化信息检测并识别一直是遥感动态监测的一个技术难点。以东洞庭湖为研究区,2期GF-1遥感影像为研究对象,在数据预处理的基础上,将研究区分为芦苇、苔草、辣蓼与泥蒿、水体、泥滩地等6种类型。研究引进了NDVI植被指数波段与第一主分量波段(PC1)对传统的图像差值算法进行改进,提取出两期影像的变化信息,并与支持向量机的多时相影像分类后检测算法相比较。结果表明:(1)研究区遥感影像经过大气校正和图像配准等预处理之后,GF-1遥感影像变化检测的最佳波段组合为RGB=432;(2)利用支持向量机分类器对两期遥感影像进行分类时,样本选择的可分离度均在1.9~2.0之间,分类结果的总体精度为85.34%,Kappa系数为0.8,满足分类后比较算法提取变化信息的要求;(3)引进NDVI与第一主分量区分变化信息,并采用直方图积累区间确定变化阈值,信息增加的变化阈值设置为0.3,信息减少的变化阈值设置为0.2,Smooth Kernel Size设置为3,Aggregation Min Size设置为30,优化结果最佳。利用2期GF-1遥感影像提取湿地变化信息,分类后比较算法与改进后图像差值算法,图像差值法快速、直接提取变化信息,检测精度为89.6%,Kappa系数为0.9,且不受分类精度与分类样本一致性的限制,明显优于传统分类比较算法,是一种高效可行的方法。 相似文献
8.
《林业资源管理》2015,(4):104-108
面向对象分类方法可以充分利用遥感影像的光谱和空间信息,是一种适合于高分辨遥感影像的分类方法。以2012年资源3号卫星高分辨率遥感影像(ZY-3)为数据源,对基于面向对象与最大似然监督分类的地类信息提取方法进行了对比分析。面向对象分析方法中采用改进后的局部方差法确定并选取不同地类类型的最优分割尺度,并采用多尺度层次的方法提取不同地类类型信息。结果表明:根据改进后的局部方差法确定的针叶林、阔叶林、针阔混交林地类类型的最优分割尺度为105;农田地类的最优分割尺度为105,水域、建筑类型的最优分割尺度为65。基于面向对象技术的地类信息提取方法其总体精度达到90.3%,Kappa系数为0.82;最大似然法其总体精度为77.6%,Kappa系数为0.71;基于面向对象方法的总体精度提高了12.7%,Kappa系数提高了11%。表明了基于面向对象分析方法的地类信息提取在国产高分辨率影像上的适用性。同时,论文的研究也为森林资源调查中地类信息的遥感提取进行了有益的尝试。 相似文献
9.
《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2020,(4)
【目的】农田防护林空间分布是三北防护林生态工程监测的重要内容之一。传统的人工调查方式获取农田防护林费时耗力,效率较低,遥感技术可以弥补传统人工调查的不足。现有农田防护林空间分布研究中,基于单期高分辨率遥感影像可以较好提取植被信息,但是不能很好的解决影像中一些地类存在的同谱异物和同物异谱现象。利用中等分辨率遥感影像进行农田防护林信息提取也仅限于利用光谱信息、形状指数等进行决策树分类,且精度受限。鉴于此,依托中低分辨率遥感影像的农田防护林提取方法有待研究。【方法】选择甘肃省张掖市甘州区为研究区,选取2017年4个季度9期Landsat8 OLI时间序列数据为农田防护林信息提取的数据源,在进行辐射定标和大气校正的基础上,基于分层分类的思想,融入植被物候特征、水体和植被指数,利用时间序列遥感影像以及多特征分类指标,逐步提取并掩膜研究区内其他地物,最终实现农田防护林的提取。利用野外样点调查结果和甘州区土地利用数据库对信息提取结果进行精度评价。【结果】该方法分类总体精度为85.93%,kappa系数为0.79,其中野外调查记录的33个农田防护林样点中29个被正确提取,精度达到87.8%。【结论】时间序列遥感数据能有效提取植被的物候参数。基于多时序、多特征分层分类方法能有效提取农田防护林的空间分布信息,降低了同谱异物和同物异谱现象对农田防护林信息提取的干扰。说明利用时间序列遥感影像结合多种特征分类指标的分层分类方法开展甘州区的农田防护林提取是可行的。 相似文献
10.
从林业行业应用出发,针对国产GF-1卫星数据的特点,采用决策树分类方法对影像采伐信息进行提取,探索了国产GF-1卫星数据在森林资源采伐信息提取方面的应用关键技术,为国产卫星数据的行业推广应用奠定理论基础。研究结果表明:决策树分类方法能够更有效地对伐区图斑分类提取,经过Kappa分析,测试区伐区影像提取精度从大到小分别为:水域分类精度96.71%,森林分类精度89.79%,伐区分类精度82.49%,公路分类精度75.30%,农田分类精度71.18%,建筑分类精度56.26%,其他分类精度53.57%。总体分类精度为87.34%。 相似文献
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《林业科学》2016,(9)
【目的】提出一种基于Relief F特征优选的面向对象分类方法,为解决面向对象森林资源遥感分类提供参考。【方法】以SPOT5高分辨率遥感影像为数据源,以浙江省安吉县山川乡为研究区,通过影像分割,选取8个地物类别的370个对象样本,并设置SPOT5影像每个波段的8个灰度共生矩阵纹理、每个波段及NDVI的平均值和标准差等42个对象特征。利用Relief F算法对设置的42个对象特征进行优选,采用面向对象的最近邻方法提取研究区毛竹林分布信息。为了比较基于最优特征的面向对象的分类结果,另采用CART决策树方法在相同的分割参数和训练样本前提下,通过样本构建决策树分类规则,对研究区进行分类并提取竹林信息。【结果】1)通过Relief F特征优选方法对分类特征进行优选,大幅提高了毛竹林样本的分类精度,与特征优选前相比,毛竹林样本分类精度由68%提高到88%,优选的红波段均值、绿波段均值、红波段均质纹理、红波段熵纹理和NDVI植被指数均值5个特征能够精确地提取研究区毛竹林分布信息,其用户精度和生产者精度分别达到97%和95%;2)基于CART决策树面向对象的研究区毛竹林用户精度和生产者精度均低于基于最优特征的最近邻分类结果,主要原因是CART决策树中毛竹林、针叶林和阔叶林之间的误分相对较高。【结论】Relief F算法特征优选时注重特征的分类能力,筛选的特征参与面向对象分割提取的毛竹林分布信息高于同类研究,可为面向对象多尺度分割森林资源遥感分类时特征的选取提供一个更为科学合理的方法。 相似文献
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《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2020,(7)
【目的】及时、准确地掌握林地信息是森林经营管理的前提，高分辨率遥感影像为林地信息精细识别提供了可能。【方法】以当阳市玉泉乡为研究区，以国产卫星高景一号（SV-1）遥感影像为数据源，提取各波段光谱信息和植被指数作为分类特征，采用特征可分性、重要性及特征间冗余度分别构建了4种特征评价准则，基于支持向量机（SVM）分类器对研究区进行林地信息提取，结合森林资源二类调查结果进行精度验证。【结果】1）评价准则中，特征重要性优于可分性，特征可分性受高度相关的特征组合（如OSAVI和NDVI等）的影响会造成分类精度的下降。2）在特征重要性和可分性的基础上结合特征间冗余度能进一步提高分类精度并有效降低特征维数，特征维数由11维降至8维，特征可分性方法和特征重要性的分类精度分别提高了4.65%和4.58%;3）根据特征重要性结合冗余度选择RGVI、EVI、B1、B3、B2、DVI、RVI、Brightness 8个特征，建立SVM线性核分类模型可以达到最优分类效果，总体分类精度高达92.49%,Kappa系数为0.908 4。【结论】SV-1遥感影像由于其高空间分辨率在林地信息精细提取中具有可行性，本研究通过建立特征评价准则筛选分类特征能进一步挖掘分类器的泛化能力，为及时、准确地获取林地信息提供技术支撑，同时也为同等高分辨率遥感卫星数据处理提供了参考。 相似文献
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综合应用多源遥感数据的面向对象土地覆盖分类方法 总被引：3，自引：0，他引：3
【目的】针对国家森林资源宏观监测业务对区域森林资源空间分布信息的迫切需求,发展一种基于国家森林资源连续清查固定样地数据,可充分发挥GF-1宽幅多光谱数据、MODIS遥感数据相应空间和时间分辨率优势的面向对象土地覆盖分类方法,以提高林地和森林资源的监测精度和自动化程度。【方法】以黑龙江省小兴安岭某林区为研究区,主要数据源包括GF-1宽幅多光谱数据、MODIS NDVI(250 m,8天合成)时间序列遥感数据、国家森林资源连续清查固定样地数据以及少量外业实地调查数据等。首先,基于GF-1宽幅多光谱数据进行多尺度影像分割,将研究区划分为许多区域性的分割对象;然后,以分割对象为分析单元,分别提取GF-1宽幅多光谱遥感影像的光谱特征、纹理特征、形状特征等以及MODIS NDVI时间序列遥感数据的时序特征,并采用随机森林算法进行特征选择;最后,利用训练样本建立基于分类回归树分类器完成面向对象的土地覆盖分类方法研究,分别比较单一GF-1 16 m宽幅多光谱数据、单一MODIS NDVI时间序列遥感数据以及综合多源数据的分类结果,并基于混淆矩阵对分类结果进行分析。【结果】精度检验和分析结果表明,面向对象的综合多源遥感数据分类方法总体分类精度达89.46%,Kappa系数为0.874,明显优于仅基于GF-1宽幅多光谱数据、MODIS NDVI时间序列遥感数据的分类方法。【结论】综合应用多源遥感数据的面向对象土地覆盖分类方法适用于综合GF-1与GF-4数据的土地覆盖类型分别制图,可有效提高主要土地覆盖类型的分类精度。针对国家森林资源连续清查的业务需求和特点,本文所发展的方法在分类对象生成、特征提取、特征选择、分类器训练和精度检验等关键环节均进行了优化设计,有利于提高森林资源连续清查业务中主要林地类型遥感分类制图的自动化、标准化程度。 相似文献
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利用遥感图像监测森林覆盖及其变化是遥感应用的重要领域之一。本研究基于建德市2013和2014年Landsat8 OLI遥感影像数据、森林资源二类调查小班数据及林地落界数据。采用统计分布和Zone模型两种方法提取有林地小班变化信息。评价结果表明:基于统计分布法操作简单但效果不够理想;基于Zone模型法检测结果精度高于基于统计分布法,但存在较多伪变化,正确检测率为80.58%,漏检率为19.42%,错检率为84.89%,是一种较好的提取有林地小班变化信息的方法。 相似文献
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高分辨率遥感影像森林覆盖变化检测研究 总被引：1，自引：1，他引：0
《林业资源管理》2013,(5):76-79
以天绘一号和资源一号两期遥感影像为研究对象,采用面向对象多尺度分割和基于特征值阈值的方法提取采伐迹地,将研究区分成采伐迹地和非采伐迹地两类,使用分类后比较法检测森林覆盖变化。结果表明:国产的天绘一号和资源一号遥感影像有较好的内部几何一致性,正射校正后的两期影像可以达到1个像元内的校准精度。遥感变化检测的面积精度和重合率与实际变化相比较,分别为93.1%和95.0%,该方法能较好地检测出森林覆盖变化,适合于县域森林资源年度更新。 相似文献
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分层分类与监督分类相结合的遥感分类法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
遥感分类技术是获取土地利用/覆盖数据的主要方法.分层分类思想强调将分类过程逐级进行,每层选用不同的分类标准和方法;监督分类是基于传统统计分析的分类法,具有算法成熟,简便易行的特点.将2种方法相结合,建立起一个复合分类模型,并在SPOT影像上进行试验.试验证明:该方法能有效地提高分类精度,比单一使用监督分类法得到的结果精度提高了8.41%. 相似文献
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【目的】采用无人机遥感技术对古尔班通古特沙漠南缘荒漠林的大沙鼠洞密度进行监测,探究大沙鼠鼠洞航空影像最佳解译方法,为快速解译低空遥感航拍鼠害数据提供解决途径。【方法】采用固定翼无人机搭载高清数码相机,获取0.024 m空间分辨率的航空影像,预处理得到TDOM影像;分别采用人工目视解译、最大似然分类方法及面向对象分类方法,对TDOM影像进行解译,进而提取鼠洞空间分布信息,然后分析评价各方法在荒漠林鼠洞提取中的适用性和分类精度。【结果】对比3种解译方法发现,人工目视解译准确度高,但工作量太大;最大似然分类方法的分类精度较低,不适用;而面向对象分类方法不仅分类精度与人工目视解译结果基本吻合,而且很大程度上提高了大数据的处理速度,提高了大面积鼠害遥感监测的效率。【结论】无人机遥感技术在荒漠林大沙鼠灾害监测中有很好的适用性和应用潜力,为今后采用低空遥感技术进行鼠害监测提供了参考。 相似文献