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[目的]利用多角度高光谱数据,分析不同角度下东洞庭湖湿地典型植被群落的光谱特征,确定多角度信息融合的最佳方法,并对融合影像进行湿地植被类型精细识别。[方法]使用CHRIS多角度高光谱数据,针对洞庭湖湿地植被的光谱特征,研究计算窄波段NDVI的最佳波段组合和角度,评价CHRIS 0°影像与NDVI的像素级融合方法,进而对洞庭湖地区湿地植被进行提取。[结果]计算NDVI的最佳红波段和近红外波段分别位于667.6 nm和926.95 nm,对应于CHRIS数据的第24波段和第55波段;选取HSV、Brovery、Gram-Schmidt和PCA 4种融合方法进行融合,发现PCA融合图像的光谱信息丢失最少、纹理细节更丰富,信息量最大;PCA融合影像的总体精度为81.36%,比单角度影像提高7.93%,Kappa系数提高0.097 6,且苔草的漏分误差和泥蒿的错分误差得到明显改善。[结论]基于NDVI的多角度信息融合是提高湿地植被识别精度的一种有效途径,多角度信息融合丰富了地物的信息量,提高地物识别精度。 相似文献
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CBERS与ALOS卫星影像融合前后图像质量对比与评价 总被引：1，自引：0，他引：1
使用目视辨别以及客观评价指标对融合卫星影像的亮度信息（均值）、空间细节信息（方差、信息墒、平均梯度）、光谱信息（相关系数）、纹理信息（角二矩阵）4个方面研究评价CBERS和ALOS数据融合后的图像质量．结果表明,CBERS多光谱影像信息量更丰富,而ALOS的蓝色波段信息量明显低于其他波段．CBERS数据与ALOS数据自身融合以及CBERS的全色与ALOS的多光谱融合后的目视判别及定性评价效果较好,CBERS的多光谱和ALOS的全色融合效果稍差．各种评价参数的计算结果表明,中巴卫星的全色与多光谱融合信息量较ALOS丰富,CBERS的全色与ALOS的多光谱融合则表现出更多的优点,更适合在生产实践中应用． 相似文献
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指出了高光谱遥感的光谱分辨率可达到纳米数量级,由于其具有分辨率高、波段多以及信息量丰富的特点使其成为当今遥感的前沿技术.作物冠层能够反映以及预测植被与生态系统的功能状态,显示初级生产力以及氮循环的变化过程.所以其冠层信息经常作为生态系统中的功能与生物多样性的指示指标.利用植被冠层高光谱经常与叶片光合色素、水分、氮素以及纤维素等信息相结合,可反映作物的生长状况.同时,利用高光谱波段提取作物的生理参数对作物生长评价、监测以及作物估产有很大的意义.主要综述了高光谱技术的概况及在提取农作物冠层信息中的应用,并对高光谱技术在农作物中的应用进行了展望. 相似文献
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[目的]通过机载遥感影像对普洱山区进行植被分类研究,为山区森林经营规划与可持续经营方案的制图提供高效应用途径。[方法]将2014年4月航拍的机载AISA Eagle II高光谱和Li DAR同步数据融合,利用点云数据提取的数字冠层高度模型(CHM)得到树种的垂直结构信息,结合经过主成分分析(PCA)的高光谱降维影像,选用支持向量机(SVM)分类器进行分类。[结果]普洱市万掌山实验区主要树种分为思茅松、西南桦、刺栲、木荷等。融合影像数据分类的总体精度和Kappa系数分别为80.54%、0.78,比单一高光谱影像数据分类精度分别提高6.55%、0.08,其中主要经营树种思茅松的制图精度达到了90.24%。[结论]该方法对山区主要树种的识别是有效的,将机载Li DAR与高光谱影像融合可以有效改善分类精度。 相似文献
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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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信息分析对于应用遥感技术提取植被信息具有重要意义。基于遥感和GIS软件平台,采用植被光谱特征、OIF指数、信息熵、联合熵等指标,结合Landsat-TM卫星各个波段用途,可以确定植被信息提取的最佳波段组合。该组合在晋江市植被信息提取试验中取得较好的效果。 相似文献
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资源3号卫星(ZY-3)是我国2012年发射成功的第一颗自主民用高分辨率立体测绘卫星。在对ZY-3卫星数据精细处理基础上,分析了典型地物的光谱特征和纹理特征,构建了适合植被信息提取的ZY-3决策树模型,将研究区地类分为针叶林、阔叶林、灌木林、竹林、耕地、建设用地、裸露地、水体和其他地类共9种地类,开展植被信息提取和精度检验。结果表明:(1)ZY-3比较适合于森林植被信息的提取,特别是针叶林和阔叶林;(2)ZY-3数据的总体分类效果较好,精度达到了91.96%,Kappa系数0.902 9,说明根据影像的光谱特征和纹理特征,采用决策树算法选择合适的阈值提取植被信息是可行的。 相似文献
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【目的】提出一种考虑样本概率的可分离距离与波段相关系数结合的特征选择方法,以提高土地覆盖分类的正确率。【方法】以中亚热带区域的福建省将乐县为研究区,从Landsat-8 OLI影像中获取植被指数和纹理特征,利用改进方法和传统方法选择出最佳特征,通过比较最佳特征参与下植被类别的可分离值,判别2种方法在特征选择时的准确度;采用支持向量机分类方法(SVM)分别对原始光谱和改进方法选择的最佳特征进行分类,探索最佳植被指数和纹理特征在提高地区土地覆盖分类中的作用。【结果】改进可分离性判据在避免选择冗余波段的同时,能准确选择出具有更高区分度的特征;对于植被指数和纹理特征,单一特征均不能使植被类别可分性达到最大,而2个特征组合可明显提高植被类别的可分性;比值植被指数及小窗口的反差、协方差和二阶矩纹理特征比同窗口其他纹理对提高研究区植被分类精度具有更重要的价值;植被指数加入原始光谱并没有明显提高研究区的整体分类精度,而纹理特征与原始光谱结合对提高植被分类精度相当有价值,最佳植被指数、最佳纹理特征和原始光谱结合可取得最佳分类结果,整体分类精度提高7.41%,Kappa系数(OKA)提高8.5%。【结论】基于改进转换分离度特征选择规则的土地覆盖分类方法能平衡所有类别间的可分性,较好避免选择相互冗余的特征,从而保证选择出具有较高的多类别可分性且冗余较小的特征,提高类别分类的正确率。 相似文献
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以地面样点为基础的森林自然度评价方法很难获得区域范围森林自然度等级,针对该问题,提出了利用高分遥感卫星影像数据,划分区域范围森林自然度等级的方法。以湖北竹山县九华山林场为试验区域,在选取研究区典型样地的基础上,结合高分二号(GF-2)遥感影像数据的特点,从GF-2影像上提取遥感光谱、纹理等特征并结合地形特征,采用随机森林算法在大尺度范围对九华山林场森林自然度等级进行分类研究。结果发现:以GF-2数据为基础提取的植被指数、光谱、纹理等特征与地形特征结合,采用随机森林算法可较好地划分森林自然度等级,总体分类精度高达93.97%,Kappa系数为0.91。对森林自然度等级影响最重要的6个特征因子为高程、坡向、坡度、纹理均值、光谱主成分变化分量和归一化植被指数(NDVI)。结果表明,基于遥感影像提取的特征和地形特征结合进行森林自然度等级划分的研究方法具有可行性,为大面积区域的森林自然度等级划分奠定基础。 相似文献
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林分蓄积量估测是林业遥感的重要研究领域,由于云雾天气和光谱饱和现象等因素限制了光学遥感影像估测林分蓄积量的精度。合成孔径雷达(SAR)具有穿透性强、受云雾影响小等特点,弥补了光学遥感的不足。以江西省龙南县的针叶林为研究对象,结合Landsat 8与PALSAR-2双极化SAR影像数据,在遥感数据预处理基础上,提取了光谱信息、植被指数、纹理信息和后向散射系数等共245个遥感因子。基于Pearson相关系数法和多元逐步回归法,筛选出65个遥感因子参与林分蓄积量估测。以林分郁闭度作为分层因子,分别采用线性、KNN、支持向量机(SVM)、多重感知机(MLP)和随机森林(RF)5种模型估测林分蓄积量,并对估测结果进行精度检验。实验结果表明:1)相比单独使用Landsat 8的光谱和纹理信息,基于郁闭度分级并融合PALSAR-2的后向散射信息明显提高了蓄积量的反演精度;2)对于低郁闭度林分,线性模型精度最高(rRMSE=21.16%),中郁闭度林分,多重感知机模型估测效果最好(rRMSE=30.61%),高郁闭度林分,多重感知机模型估测效果最好(rRMSE=27.53%)。在结合PALSAR-2的后向散射系数的基础上,郁闭度分层能有效改善中高蓄积量区域的反演精度。 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
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遥感图像会因成像系统和地理环境而产生噪音,这些噪音将会影响从TM图像中提取森林信息的精确性和有效性.消除噪音对图像的分类十分重要.本研究的目的是评估应用Landsat 5 TM 图像提取森林相关信息时,目前所使用的空间滤波处理方法的有效性.对低通滤波、中值滤波、均值滤波、求和滤波、增强型自适应滤波五种空间滤波方法做以检验.通过设计一系列的评估指数,分析每种噪音消除方法的平滑能力、边界保持和增强能力.基于所设计的评价指数和图片对比表明,对林区土地利用和森林类型分类而言,求和滤波（D=1）和增强型自适应滤波是消除Landsat 5 TM图像噪音的最有效的方法. 相似文献
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[目的]利用遥感影像的特点,将地表覆盖类型和植被覆盖度作为天然林保护成效评估的研究指标,提出一种评估天然林保护成效的方法。[方法]首先,分析GF-1遥感影像特点,结合TM影像特点,研究针对GF-1遥感影像的处理和分析技术;其次,选择评估天然林保护成效评估的指标;再次,选取内蒙古金河林业局作为试验区,对试验区的地表覆盖类型变化、植被覆盖度变化进行分析,结合现地调查数据进行验证,从而评估天然林保护成效。[结果]基于采用分类后比较法能够有效检测出地表覆盖类型变化,经验证检测精度能够达到90%以上;归一化植被指数结合像元二分模型能够用于复杂地表植被覆盖度的反演,经野外实测数据验证精度可达到83%。[结论]根据地表覆盖类型变化监测和植被覆盖度变化监测结果,金河林业局天然林保护工程实施以来实现了森林资源由过度消耗向恢复性增长转变。 相似文献
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随着遥感技术的快速发展,基于遥感影像和地面样地的方法成为目前森林碳密度精确估算的主要手段,然而没有找到具有普适性的建模因子和最佳的森林碳密度估算模型。鉴于此,本文通过分析研究区地面固定样地碳密度与Landsat-5影像及其衍生波段的相关性,筛选出估算森林碳密度的敏感因子。采用三种回归分析方法(逐步回归、偏最小二乘回归及非线性回归)分别建立森林碳密度的最优遥感估算模型。结果表明:1参与建模的遥感因子中,1/TM3与森林碳密度的相关性最大,敏感性最高;2三种回归分析方法建立的预测模型中,以4个遥感因子建立的非线性回归模型预测精度最高,预测值与实测值得决定系数R2为0.74;3通过测算,研究区平均森林碳密度为14.36 t/hm2,变化范围介于0.00~38.28 t/hm2之间。研究表明非线性回归在区域森林碳密度反演方面具有一定的潜力。 相似文献
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遥感估测森林可燃物载量的研究进展 总被引：3，自引：1，他引：3
对采用遥感图像估测森林可燃物载量的方法进行综述.首先将现有方法根据对像元载量的分配方法,分成直接分配法和间接分配法2种.直接分配法分成聚类分析法和判别分析法;间接分配法分为简单植被特征法、林分模型法和综合因子约束法3种.然后对各方法的优缺点进行评价,指出现有方法整体准确率不高的不足,并分析产生误差的3个来源:1) 从遥感图像判读中间特征所产生的误差;2) 从中间特征到可燃物载量之间的误差;3) 使用可燃物模型所产生的误差.据此提出改进现有方法、提高估测准确率的3个思路:1) 使用新图像,如更高分辨率遥感图像、雷达图像或混合图像;2) 选择更合适的中间特征以及它们与可燃物载量的关系模型;3) 使用连续变量来描述可燃物载量. 相似文献
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森林植被遥感分类研究进展与对策 总被引：3，自引：1，他引：3
遥感分类是遥感应用中的主要问题之一,分类的精度直接影响遥感数据的应用水平和实用价值。本文概述了遥感分类的方法,综述了森林植被遥感分类研究的国内外进展,在此基础上分析了森林植被遥感分类存在的问题,提出了发展对策,指出基于知识的人工智能技术和高光谱技术是森林植被遥感分类未来的发展趋势。 相似文献
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以广西南部某县部分区域为研究区,采用ZY-1-02C卫星遥感图像为数据源,通过目视解译、屏幕矢量化方法,提取2012年实际采伐的伐区空间分布信息,在AreGIS平台支持下,与2012年伐区调查图进行空间叠置分析,对2012年实际采伐情况分析.结果表明：2012年实际采伐伐区共396个,总面积为4 557.8 hm2,其中有证采伐伐区267个,占总伐区数的68.4％,面积3 823.4 hm2,占总面积的83.9％;无证采伐伐区129个,占总伐区数的31.6％,面积734.4 hm2,占总面积的16.1％.在有证采伐伐区中,面积总误差为2.7％,总体重叠率为82.0％,其中超界采伐712.2 hm2,少采607.2 hm2.说明该研究区森林采伐中,无证采伐情况较为严重,即使是有证采伐,也存在部分伐区未严格按设计要求进行采伐的情况. 相似文献