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1.
基于Google Earth Engine的黄土高原覆膜农田遥感识别 总被引：2，自引：0，他引：2
为了建立覆膜农田遥感识别技术体系,本研究选取甘肃省定西市安定区团结镇作为黄土高原地膜覆盖旱作农业代表性区域,基于Google Earth Engine云平台和Landsat-8反射率数据,采用特征重要性分析优选纹理特征,利用参数优化后的随机森林算法提取覆膜农田区域并选出最佳特征组合方案,最后通过对比随机森林、支持向量机、决策树和最小距离分类4种算法的分类结果来评价不同分类算法的性能。结果表明:优化关键参数后的随机森林算法能够显著提高遥感影像的分类精度;单一特征方案中,基于光谱特征的分类精度最高,且加入指数和纹理特征可提高总体识别精度;利用随机森林特征重要性分析选取的优选纹理特征分类性能优于全部纹理特征,基于"光谱+指数+优选纹理"特征方案的识别结果最佳,总体精度和Kappa系数达95.05%和0.94;与支持向量机、决策树和最小距离分类相比,随机森林优势明显,总体精度分别高3.10、7.74、50.78个百分点。本研究实现了对地形复杂地区覆膜农田空间分布较为精准的识别。 相似文献
2.
GEE环境下融合主被动遥感数据的冬小麦识别技术 总被引：2，自引：0，他引：2
遥感技术已成为大宗作物种植面积提取的有效手段。为避免冬小麦提取中受光学数据缺乏的影响,基于随机森林算法（RF）和Google Earth Engine（GEE）云平台,探索时间序列Sentinel-1合成孔径雷达（SAR）数据后向散射系数对冬小麦提取效果,并融合Sentinel-1、2主被动遥感数据,研究后向散射系数、光谱特征、植被指数特征与纹理特征的不同组合对冬小麦识别精度的改善情况。结果表明：仅融合多时相Sentinel-1 SAR数据时,分类总体精度为85.93%,Kappa系数为0.75,冬小麦识别精度达到95%以上。融合多时相SAR数据与单时相光学数据,在充分利用极化信息和光谱信息进行分类后,分类总体精度为95.78%,Kappa系数为0.92,比多时相SAR分类结果分别提高9.85个百分点和约22.67%,对冬小麦的识别精度提高约2个百分点。通过分析不同特征组合情况下纹理特征对分类的影响,发现纹理特征对冬小麦的识别精度影响程度较小。 相似文献
3.
基于随机森林算法的农耕区土地利用分类研究 总被引：15，自引：0，他引：15
基于随机森林算法,采用多季节、多时相光谱信息、纹理信息和地形信息进行分类研究,选出最佳分类方案对农耕区土地利用信息进行提取,并利用随机森林算法对所有特征变量进行降维,将降维后的变量分别用于随机森林、支持向量机和最大似然分类法,分析不同分类方法对农耕区土地利用类型提取的适用性。研究结果表明:基于随机森林算法的多源信息综合分类方案进行土地利用信息提取效果最佳,总体精度85.54%,Kappa系数0.835 9;利用随机森林算法进行特征选择可以在有效降低数据维度的同时保证分类精度;3种分类方法中,随机森林算法总体分类精度81.08%,分别较支持向量机和最大似然法高9.46%和5.27%。利用随机森林分类法结合多源信息能够有效对农耕区土地利用类型进行分类,为土地类型的划分提供了快捷可行的方法。 相似文献
4.
基于时间序列MODIS的农作物类型空间制图方法 总被引：2，自引：0，他引：2
为快速获取大范围种植结构复杂区域的作物种植面积,以MODIS数据为数据源,选择归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)、增强植被指数(Enhanced vegetation index,EVI)、宽动态植被指数(Wide dynamic range vegetation index,WDRVI)、地表水分指数(Land surface water index,LSWI)、归一化雪被指数(Normalized difference snow index,NDSI)5种特征,结合同步的实地调查样本点,采用支持向量机算法(Support vector machines,SVM)提取黑龙江省主要农作物的种植面积。研究表明,在待选特征中NDVI、EVI与LSWI指数组合取得了最高的分类精度,总体分类精度为74.18%,Kappa系数为0.60;支持向量机算法与最大似然算法、随机森林算法相比,分类精度更优。该方法为在大区域中提取农作物种植面积提供了参考价值。 相似文献
5.
为进一步提升无人机遥感快速监测覆膜条件下冬小麦叶面积指数(Leaf area index, LAI)的能力,以垄沟覆膜冬小麦为研究对象,利用无人机搭载五通道多光谱传感器获取2021—2022年冬小麦出苗期、越冬期、返青期、拔节期、抽穗期和灌浆期的遥感影像数据,使用监督分类剔除背景并计算50种可见光和近红外植被指数,采用主成分分析、相关系数法、决策树排序和遗传算法进行特征降维,结合偏最小二乘、岭回归、支持向量机、随机森林、梯度上升和人工神经网络6种机器学习算法建立不同输入特征变量下的覆膜冬小麦LAI反演模型,并进行精度评价。结果表明,剔除覆膜背景使冬小麦冠层反射率更接近真实值,提高反演精度。采用适宜的特征降维方法结合机器学习算法能够提高覆膜冬小麦LAI的反演精度和稳定性,对比特征降维前的反演精度,主成分分析和相关系数法无法优化反演效果,决策树排序只适用于基于树模型的随机森林和梯度上升算法,遗传算法优化效果明显,遗传算法-人工神经网络模型反演效果达到最优(决定系数为0.80,均方根误差为1.10,平均绝对值误差为0.69,偏差为1.25%)。研究结果可为无人机遥感监测覆膜冬小麦生长状况提供... 相似文献
6.
基于改进分离阈值特征优选的秋季作物遥感分类 总被引：1，自引：0，他引：1
为了提高秋季作物分类精度,以多时相的Sentinel 2为数据源,以生育进程相近的秋季作物为分类对象,提出一种基于Relief F算法和信息熵改进分离阈值算法(Modified ISEaTH based entropy,EMISE)的多评价准则融合特征优选算法——改进分离阈值组合式特征优选算法(Modified EMISE based Relief F,ReEMISE),并分析了不同特征对秋季作物分类的重要性。首先,利用Relief F算法对特征进行初选,结合EMISE算法对2种评价准则进行融合,再优化初选特征集,进而利用随机森林(Random forest,RF)方法提取农作物种植面积,并与单评价准则的Relief F算法和EMISE算法的随机森林分类精度进行比较。同时,利用多时相光谱特征、传统指数特征、红边指数特征、纹理特征、不同时相波段差值特征、不同时相波段比值特征及优选特征,通过7组不同的特征组合提取秋季作物种植面积,分析不同特征组合对秋季作物分类精度的影响。结果表明:ReEMISE特征优选的随机森林法在特征变量为9个时精度最高,总体精度和Kappa系数分别为95.3918%和0.9397;综合多特征是提高农作物分类精度的关键,在多时相光谱特征基础上分别加入传统指数特征和红边特征,总体精度分别提高1.5021、1.5715个百分点,Kappa系数分别提高0.0198、0.0207。因此综合多特征的ReEMISE特征优选的随机森林法可以有效提高秋作物分类精度和效率。 相似文献
7.
基于无人机多时相植被指数的冬小麦产量估测 总被引：1，自引：0，他引：1
通过无人机搭载多光谱相机,对不同水分亏缺条件下冬小麦多个生育期进行遥感监测,采用不同种类多光谱植被指数表征冬小麦的生长特征,分析了植被指数与冬小麦产量的相关关系,并利用多时相植被指数构建产量估测数据集,采用偏最小二乘回归、支持向量机回归和随机森林回归3种机器学习算法进行冬小麦产量估测。结果表明,随着冬小麦的生长,多个植被指数与产量的相关性不断增强,灌浆末期相关系数达到0.7,植被指数与产量的线性回归决定系数也达到最大。多时相植被指数反映了冬小麦生长的变化特征,进一步提高了冬小麦产量估测精度,采用开花期和灌浆初期的多时相植被指数进行估产比采用单个生育期的植被指数估测产量的精度高,采用偏最小二乘回归模型的估测精度R2提高约0.021,支持向量机回归模型R2提高约0.015,随机森林回归模型R2提高约0.051。采用灌浆末期的多时相植被指数,3种模型均有较高的估测精度,偏最小二乘回归模型估测精度最高时的R2、RMSE分别为0.459、1 822.746 kg/hm2,支持向量机回归模型估测精度最高时的R2、RMSE分别为0.540、1 676.520 kg/hm2,随机森林回归模型估测精度最高时的R2、RMSE分别为0.560、1 633.896 kg/hm2,本文数据集训练的随机森林回归模型估测精度最高,且稳定性更好。 相似文献
8.
基于改进支持向量机的盐碱地信息精确提取方法研究 总被引：2，自引：1，他引：1
【目的】探索无人机遥感下可以精确提取盐碱地信息的方法。【方法】以甘肃省景泰川电力提灌灌区一期灌区为研究区,采用Trimble UX5固定机翼无人机采集研究区遥感数据,提出了一种基于Ada Boost算法的改进支持向量机(SVM)分类的新方法,以实现盐碱地信息的精确提取。【结果】与传统SVM分类相比,改进SVM分类精度提升显著,总精度最高达96.55%,Kappa系数为0.957 3。改进前后不同类型盐碱地提取面积与实测面积相比,最大误差为5.4%,平均误差为2.16%。【结论】该文提出的基于改进支持向量机分类方法可有效提高遥感影像的分类精度。 相似文献
9.
基于无人机遥感的灌区土地利用与覆被分类方法 总被引：9，自引：0，他引：9
为研究无人机可见光遥感技术在灌区土地利用和覆被分类中的有效性,以河套灌区五原县塔尔湖镇为试验区域,用TEZ固定翼无人机搭载索尼A5100型相机进行航拍试验。应用Agisoft Photo Scan软件对无人机遥感系统获取的可见光高分辨率原始单张影像数据进行拼接处理。除目视提取的特殊用地与水域及水利设施用地外,通过试误法确定分割尺度300、形状权重0.4、紧致度权重0.5为无人机遥感影像数据的最佳分割参数。通过对剩余各地物在光谱、形状、纹理特征参量中表现的特异性,分别建立决策树、支持向量机、K-最近邻分类规则集提取土地利用类型试验。结果表明,支持向量机能较准确地提取各地物的特征,总体精度为82.20%,Kappa系数为0.765 9;决策树分类方法的总体精度为74.00%,Kappa系数为0.667 5;K-最近邻分类方法的总体精度为71.40%,Kappa系数为0.610 7。采用支持向量机结合决策树分类法创建的决策树模型,可以将总体精度提高到84.20%,Kappa系数达到0.790 0。因此无人机可见光遥感技术可以用于提取灌区土地利用类型,但存在农、毛渠错分为交通运输用地的情况,渠系的提取还需进一步研究。 相似文献
10.
基于资源一号02C高分辨率数据的农业区土地利用分类 总被引：3，自引：0，他引：3
利用最小二乘支持向量机良好的非线性划分能力,基于资源一号02C高分辨率遥感数据,结合图像形状、纹理特征等信息,对农业区土地利用类型进行快速分类提取,结果表明:资源一号02C高分辨率数据可以快速有效地实现土地类型划分,加入特征信息后的图像分类精度大幅度提高,而最小二乘支持向量机的分类结果也十分理想,总体分类精度达到82.53%,Kappa系数达到0.807 1,高于传统图像分类方法,为利用国产高分辨率卫星进行土地类型划分提供了快速可行的方法。 相似文献
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为了提高冬小麦种植区识别精度,本文基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine, GEE)平台和随机森林算法,对比雷达和光学遥感数据对冬小麦提取效果的差异,并对多类特征变量进行重要性分析,研究特征优选对冬小麦识别精度的影响。选取2019年3—5月冬小麦关键生育期的Sentinel-1和Sentinel-2影像为数据源,构建Sentinel-1的极化特征和纹理特征以及Sentinel-2的光谱特征、植被指数特征、植被指数变化率特征共5类特征变量;设置不同数据源和不同特征组合的冬小麦种植区提取方案;对方案中特征变量进行优选,得出最优特征组合,利用最优特征组合对河南省驻马店市冬小麦种植区进行提取。结果表明,无论是否进行特征优选,基于多源遥感数据的冬小麦识别精度均优于仅采用光学或雷达数据的精度;经过特征优选后,各方案的分类精度均有不同程度的提升,说明多源数据特征变量组合和特征优选均能够提高分类精度。不同月份和类型的特征变量对分类精度的贡献率不同,贡献率由大到小为4月、3月和5月;贡献率由大到小的特征类型为极化特征、植被指数变化率特征、植被指数特征、光谱特征和纹理特征。基于多源数据特... 相似文献
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多时相合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)数据可为水稻提取提供丰富信息,在多云多雨地区对水稻识别和监测具有独特优势。但过多特征变量的加入,一定程度上造成“维数灾难”及信息冗余,因此,本文提出一种基于多时相后向散射特性及干涉相干性优选特征的水稻提取方法。基于研究区水稻生长周期的多时相Sentinel-1 SAR数据,构建后向散射系数和干涉相干系数特征集,利用ReliefF算法对特征重要性进行排序,同时采用JM距离确定最优特征数目完成最优特征选择,结合随机森林分类算法对研究区水稻进行提取及精度评价。结果表明：基于优选特征提取水稻面积相对误差为4.96%,总体精度达到92.48%,Kappa系数为0.90;从优选特征剔除干涉相干特征提取的水稻面积相对误差增加2.39个百分点,总体分类精度和Kappa系数分别降低4.03个百分点、0.06,说明干涉相干性有利于水稻信息提取。基于多时相后向散射特性及干涉相干性的特征优选减少了数据冗余,提高了运算效率,可实现大范围高精度水稻提取。 相似文献
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为进一步提高无人机遥感估产的精度,本研究以2021—2022年的覆膜冬小麦为研究对象,对返青期、拔节期、抽穗期和灌浆期的多光谱影像进行覆膜背景剔除,并优选最佳遥感窗口期,基于最优植被指数构建覆膜冬小麦估产模型。结果表明,利用支持向量机监督分类法剔除覆膜背景后冠层反射率更接近真实值,抽穗期和灌浆期的估产精度更高。将不同生育期的植被指数与产量进行相关性分析发现,最佳遥感窗口期为抽穗期。基于逐步回归和全子集回归法优选最优植被指数时发现,基于逐步回归法筛选变量为MCARI、MSR、EVI2、NDRE、VARI、NDGI、NGBDI、ExG时产量反演模型精度最高。此外,利用偏最小二乘法、人工神经网络和随机森林3种机器学习法构建的产量反演模型中,基于逐步回归法的随机森林模型的反演精度最高,R2为0.82,RMSE为0.84t/hm2。该研究可为提高遥感估产精度、实现农业生产精细化管理提供技术支持。 相似文献
14.
为了快速、精准地感知水稻稻曲病的发生，实现稻曲病大面积早期监测，利用机载UHD185高光谱仪采集带有发病区域的多组水稻冠层高光谱图像数据，对图像数据进行预处理并建立数据集。对健康区域和发病区域进行分类训练，建立支持向量机(SVM)识别模型和主成分分析(PCA)加人工神经网络(ANN)的识别模型，通过验证样本来检验识别模型的准确性，达到识别发病水稻的目的。支持向量机识别模型选用两组特征波长下的假彩色图像：第1组波长组合(TZH1)为654、838、898 nm;第2组波长组合(TZH2)为630、762、806 nm,两组数据的错分误差/漏分误差总体分别达到4.24%和5.41%;其中S型核函数的SVM模型诊断性能最好，总体分类精度最高可达到95.64%,Kappa系数可达到0.94,基本达到了准确识别水稻稻曲病的目的。主成分分析加人工神经网络的识别模型选用前3个主成分，贡献率分别为93.67%、2.80%、1.24%,作为最优波长建立人工神经网络识别模型；其中非线性分类的效果优于线性分类的效果，总体分类精度达到了96.41%,Kappa系数可达到0.95。通过两个实验组数据的支持向量机... 相似文献
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针对目前树冠提取中受背景影响和易出现过度分割的问题,首先,采用可见光差异植被指数和双边滤波对传统的单木树冠分割方法进行了改进;然后,以单木树冠为对象提取多维特征,并利用XGBoost算法进行特征重要性排序和特征选择;最后,使用随机森林、支持向量机、人工神经网络3种非参数分类器,设计了12种分类方案,进行了单木树种分类和精度评价。结果表明,改进的单木分割方法可以有效提高树冠提取精度,得到的树冠分割精度在80%以上;将Li DAR数据和航空正射影像相结合,采用XGBoost算法进行特征选择后,使用ANN分类器的分类方案精度最高,总体精度为86.19%,说明多源数据协同作用和特征选择可以提高树种分类精度,在单木尺度上ANN分类器对现有树种类型的分类能力最强。 相似文献
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为准确、高效、自动化的提取大尺度范围冬小麦种植面积,利用Sentinel-2A卫星影像进行试验,提出一种基于中等分辨率影像的面向对象结合深度学习的遥感冬小麦提取方法。利用面向对象分类法和随机森林分类算法对2021年潍坊市冬小麦种植面积及种植区域进行提取和结果对比,证明面向对象分类法在提取冬小麦种植面积时的可行性和有效性。此外,利用面向对象方法得到的二值分类图像作为标签图像,基于TensorFlow框架,利用U-Net构建深度学习神经网络模型,使用训练得到最优模型提取2017—2021年潍坊市冬小麦种植面积。使用实地调查数据对分类结果进行精度验证,并对潍坊市近五年冬小麦种植面积进行年际变化分析。该分类方法的总体分类精度达93.1%,Kappa系数为0.91。本研究方法可为大范围的冬小麦种植指导和农业结构调整提供科学、可靠的依据。 相似文献
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基于随机森林的高寒湿地地区土地覆盖遥感分类方法 总被引：3，自引：0，他引：3
高寒湿地是青藏高原典型独特的生态系统,是全球气候变化的敏感地带和预警区。利用遥感技术快速、准确地分类提取高寒湿地的土地覆盖信息,对当地生态安全监测和保护具有重要意义。本文以若尔盖湿地国家级自然保护区为研究区,首先,以高分一号(GF-1)遥感影像为数据源,融合光谱特征、水体指数、地形特征、植被指数和纹理信息等26个变量进行随机森林(Random forest,RF)分类实验;然后,根据袋外数据(Out of bag,OOB)的特征变量重要性得分和精度评价结果,选出高寒湿地地区土地覆盖类型的最优分类方案和特征;最后,对特征变量进行降维,并基于相同的变量,采用极大似然法(Maximum likelihood classification,MLC)、支持向量机(Support vector machine,SVM)、人工神经网络(Artificial neural network,ANN)和RF等方法进行分类,比较不同方法的优适性。结果表明:结合GF-1影像光谱、水体、植被、纹理特征和地形信息,使用26个变量的RF模型的分类精度最高,总体精度(Overall accuracy,OA)为90.07%,Kappa系数为0.86;通过RF模型的变量重要性分析可以有效选出重要的特征信息,在降低特征变量维度的同时,还能保证较高的分类精度; 4种分类方法中,RF算法是高寒湿地地区较合适的分类方法,OA比MLC基准方法高17.63个百分点,比SVM和ANN等机器学习算法分别高6.98、6.56个百分点。 相似文献
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为精准化管理果园,针对存在裸露土壤、遮蔽物、果树冠层阴影和杂草等复杂环境下难以提取导航线问题,通过无人机搭载多光谱相机获取苹果园影像数据后提取果树像元并进行全局果树行导航线提取。通过处理多光谱影像数据得到正射影像图(DOM)、数字表面模型(DSM)图像,选取并计算易于区分杂草与苹果树的归一化差异绿度指数（NDGI）、比值植被指数（RVI）分布图,构建DSM、NDGI、RVI融合图像后,综合利用过绿植被(EXG)指数和归一化差异冠层阴影指数（NDCSI）以阈值分割法剔除融合图像中土壤、遮蔽物、阴影等像元,降低非植被像元对果树提取的干扰。对比使用支持向量机（SVM）法、随机森林（RF）法和最大似然（MLC）法分别提取最终融合图像和普通正射影像中的苹果树像元,并计算混淆矩阵评价各识别精度。试验表明,MLC法对融合图像中果树的识别效果最优,其用户精度、制图精度、总体分类精度、Kappa系数分别为88.57%、93.93%、93.00%、0.8824;相对于普通正射影像,本文构建的最终融合图像使3种方法的识别精度均得到有效提升。其中,融合图像对RF法的用户精度提升幅度最大,为27.12个百分点;对SVM法的制图精度提升幅度最大,为9.03个百分点;对3种方法的总体分类精度提升幅度最低为13个百分点;对SVM法的Kappa系数提升幅度最大,为22.55%,且对其余两种方法的提升也均在20%以上。将本文得到的苹果树像元提取结果图像做降噪、二值化、形态学转换等处理后,以感兴趣区域划分法提取各果树行特征点,并以最小二乘法拟合各行特征点得到导航线,其平均角度偏差为0.5975°,10次测试整体平均用时为0.4023s。所提方法为复杂环境中果树像元和果树行导航线提取提供了重要依据。 相似文献