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基于光谱解混的城市地物分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
高光谱遥感信息提取面临的突出问题是混合像元的广泛存在,如何有效地解译混合像元是高光谱遥感应用的关键问题。混合像元不仅影响地物的识别和分类精度,而且是遥感技术向定量化发展的重要障碍,混合像元分解是解决混合像元问题最有效的方法,能够克服高光谱图像空间分辨率的限制。针对传统混合像元分解算法的缺点,基于优化的候选端元判断方法及端元提取的并行设计方法,提出了一种优化的混合像元分解方法,实现了光谱特征信息和空间特征信息的有机融合。通过模拟高光谱数据和真实遥感图像进行仿真研究,实验结果表明,该方法能得到精确的端元和对应的丰度,获得较好的解混效果,为城市地物分类提供了有力支持。 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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基于TM的混合分解模型提取水稻种植面积研究 总被引：2，自引：0，他引：2
基于传统混合分解模型判读获取端元的可行性,采用实地感兴趣区与分类结果建立混淆矩阵检验分类精度的方法确定选取端元的可行性,在端元选取精度可行下分别采用波谱角分类法、最大似然分类法和混合像元线性分解法分别提取沈阳市水稻种植面积,并将其结果、传统监督分类获得的结果分别与调查的基础数据相比较,结果表明:采用确定端元选取可行性的方法具有实用性,可推广使用;基于此端元获得3种分类方法中的混合像元线性分解法得到的分类结果与收集到农业部门的数据最接近,误差在2.29%。混合像元分解模型提取中等分辨率影像作物面积,可解决传统遥感分类方法不考虑亚像元下的分类问题,进而提高分类的精度。 相似文献
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为解决高光谱影像受传感器及分辨率的影响所产生的光谱变化给解混造成的困扰，提出基于多模态多目标优化的端元束提取方法(MOPSOSCD)。对高光谱图像进行标号编码，采用基于索引的环形拓扑结构进行邻域的个体交互，通过邻域最优改进粒子群速度更新方式并整数化粒子位置更新。同时，根据高光谱图像空间特征，通过改进决策空间拥挤距离提高决策空间的多样性，再结合目标空间的拥挤距离进行综合排序，实现多模态多目标优化的粒子筛选。当粒子定向移动概率pm为0.2、粒子数P为30及迭代次数M为400时，算法在MUUFL数据集上均方根误差(RMSE)及平均光谱角距离(mSAD)分别为0.008 8、0.111 2。通过对比试验，本文方法相较于VCA、DPSO等方法具有更高的提取精度和效率，为高光谱解混提供了更加准确的端元束提取方法。 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MESMA和RF的山丘区土地利用信息分类提取 总被引：1，自引：0，他引：1
探讨了基于多端元混合像元分解(Multiple endmember spectral mixture analysis,MESMA)和随机森林(Random forest,RF)相结合的土地利用信息分类提取方法。以Landsat-8 OLI卫星遥感影像为主要数据,基于植被-不透水面-裸土(Vegetation-impervious surface-soil,VIS)模型,利用MESMA将影像分解为植被、不透水面和裸土3类组分,将生成的3类组分变量和基于光谱、纹理信息计算选取的20个特征变量组合后开展RF分类实验,将分类结果与相同特征变量下的支持向量机(Support vector machine,SVM)、最大似然(Maximum likelihood classification,MLC)分类结果进行比较分析。结果表明:MESMA可以获得较为精确的组分丰度信息;RF分类结果优于相同特征变量下的SVM和MLC分类结果;在MESMA生成的组分信息变量参与分类后,3种方法的分类精度均有所改善,分别达90.50%、88.85%、86.35%,其中RF的分类精度改善最为显著;MESMA与线性混合分解(Linear spectral mixture analysis,LSMA)生成的组分信息变量相比,前者对于改善分类精度效果更为明显。MESMA对于提高影像分类精度起到一定积极作用,基于MESMA和RF的方法对中等空间分辨率影像山丘区土地利用信息分类提取精度较高,利用该方法开展遥感影像解译可为大尺度的土地利用监测和管理工作提供技术支持和理论参考。 相似文献
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基于决策树和混合像元分解的玉米种植面积提取方法 总被引：4，自引：0，他引：4
Landsat 8影像具有较高空间分辨率和时间分辨率,长时间序列Landsat 8-NDVI曲线反映农作物的物候历、种植模式和种植结构信息,是精确提取玉米种植面积的理想数据源。基于时序Landsat 8-NDVI影像提取玉米种植面积的方法中,决策树方法快速、高效,可通过多阈值限定进行分类,但由于混合像元问题,如果阈值设置过宽,提取面积偏大;阈值设置过窄,提取面积偏小;混合像元分解通过计算端元组分丰度可以排除异质地类干扰。因此,以时序NDVI为数据源、耦合使用2种算法是精确提取作物种植面积的有效方法。本研究基于时序Landsat 8-NDVI,提取河北省保定市大田玉米的种植面积。首先,分析典型作物区的NDVI曲线特征,并构建决策树从而初步提取早播夏玉米、小麦夏玉米和春玉米的分布范围。然后,根据端元平均NDVI波谱曲线,进行3种玉米混合度分解,进而根据玉米丰度比例精确提取玉米种植面积。精度评价结果表明:利用本方法提取的玉米种植区总分类精度在98%以上,Kappa系数在0.97以上;所提取的玉米种植类型主要是夏玉米,春玉米种植主要集中在涿州市中部,这与实地调查结果一致。上述定量和定性的评价结果表明该方法可用于快速、精确提取玉米种植面积。 相似文献
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针对干旱区复杂环境下水体光谱特性空间差异大、水体提取方法适用性差的问题,本研究基于Sentinel-2卫星多光谱数据,通过超分辨率算法重建10 m空间分辨率多光谱影像,将短波红外(Short-wave infrared, SWIR)重建波段、近红外(Near-infrared, NIR)重建波段作为水体识别特征波段,在此基础上采用超像素分割算法识别水体像元,基于24种光谱指数、支持向量机(Support vector machine, SVM)、神经网络(Neural network, NN)、K-means共构建60种水体提取方法,采用总体精度(Overall accuracy, OA)、准确率(Precision)、F1值、马修斯相关系数(Matthews correlation coefficient, MCC)等水体提取精度指标进行综合评价,以黑河流域为典型研究区,确定干旱区最佳水体提取方法。结果表明,基于Sentinel-2绿色波段(中心波长为560 nm)与超分辨率重建短波红外波段(中心波长为1 610 nm)构建的改进的归一化水体指数方法,显著增强水体提取时对干旱区细小水... 相似文献
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在对亚像元定位空间引力模型改进的基础上,提出了一种基于二次引力计算的亚像元定位模型,并在不同退化尺度下开展基于空间引力模型、像元交换模型和二次引力计算模型的亚像元定位精度比较研究。其中,数据源为人工影像和国产高分一号8 m空间分辨率遥感影像,研究对象为中国北方黄淮海区典型区域夏收作物。结果表明,在不同退化尺度条件下,所提二次引力计算模型(DSGM)可有效进行亚像元定位,且定位精度均优于空间引力模型和像元交换模型。其中,在亚像元分割尺度为6的人工影像实验中,二次引力计算模型亚像元定位总体精度和kappa系数分别为93.90%和0.818,比K-mean硬分类精度分别提高3.76%和0.254,比空间引力模型亚像元定位精度分别提高2.25%和0.160,比像元交换模型亚像元定位精度分别提高2.45%和0.173;在亚像元分割尺度为4的遥感影像实验中,二次引力计算模型亚像元定位总体精度和kappa系数分别为83.13%和0.742,较K-mean硬分类精度分别提高9.50%和0.154,较空间引力模型亚像元定位精度分别提高5.44%和0.088,较像元交换模型亚像元定位精度分别提高6.39%和0.104。 相似文献
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基于双边滤波和空间邻域信息的高光谱图像分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种基于双边滤波和像元邻域信息的高光谱图像分类(BS-SVM)算法。该方法首先利用双边滤波器提取经主成分分析降维后的高光谱图像空间纹理信息,然后通过设计一种高光谱像元邻域信息来构建高光谱的空间相关信息,最后将2种空间信息融合后与光谱信息结合,形成空谱信息(空间信息和光谱信息)后交由支持向量机完成分类。实验结果表明,相比单纯使用光谱信息的支持向量机的分类方法以及基于Gabor滤波的空谱信息结合分类方法,所提出的BS-SVM方法分类精度有较大幅度提高,充分证明了该方法的有效性。 相似文献
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稻麦精准变量施肥机排肥性能分析与试验 总被引：8，自引：0，他引：8
为提高基于近地光谱技术的稻麦精准变量施肥机排肥性能稳定性,改善变量施肥控制精度,建立了外槽轮式变量施肥机离散元仿真模型,运用离散单元法和EDEM 2.2软件对施肥机排肥过程进行性能分析和数值模拟,研究不同排肥器结构和施肥控制策略对施肥机排肥稳定性的影响,并通过台架试验和田间试验验证仿真模型的准确性。结果表明:改进后的排肥器施肥量变异性系数明显减小,标准差减小14.59 g,变异系数降低9.9%;采用转速优先控制策略,当槽轮开度为19.34 mm时,排肥量稳定性系数最佳为1.09%;采用开度优先控制策略,当槽轮转速为55.75 r/min时,排肥量变异性系数最小为1.85%;与验证试验结果相比,误差最大为14.06%。结果验证了离散元仿真方法分析颗粒运动过程的准确性,表明所设计改进的排肥器能够提高施肥机排肥稳定性,满足稻麦精准变量施肥要求。 相似文献
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干旱区滴灌均匀系数对土壤水氮分布影响模拟 总被引：1，自引：0，他引：1
基于HYDRUS-2D软件建立了棉花膜下滴灌水氮运移模型,利用干旱区棉花膜下滴灌试验数据对模型进行了参数率定和验证。将灌水器流量沿毛管的变化离散为依次逐段减小,并假设土壤水分在各段之间不存在交换,利用验证后的数学模型研究了干旱区不同滴灌均匀系数时土壤水氮分布特征,评估了土壤空间变异对水氮分布均匀性的影响。模拟结果表明,随着灌水的进行,滴灌均匀系数Cu为0.60和0.80时,土壤含水率和NO-3-N质量浓度均匀系数均呈下降趋势,而Cu=0.95时变化较平稳;滴灌均匀系数越低,灌水后土壤含水率和NO-3-N质量浓度均匀系数降低的幅度越大;土壤NO-3-N质量浓度均匀系数的变化范围为0.35~1.00,低于土壤含水率均匀系数。田间试验存在的土壤空间变异在一定程度上增加了土壤水氮分布不均匀性。 相似文献
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针对野生刺五加叶片中黄酮含量的测量方法繁琐、时间较长及需破坏叶片等问题,提出了一种基于高光谱技术对不同时段的刺五加叶片中黄酮含量的估算模型。首先,分析提取地域、年龄、长势相近的20株刺五加叶片光谱特征,通过对叶片进行烘干、磨粉及利用紫外分光光度计等化学方法测得叶片中黄酮的真实含量,并选择4种预处理互相结合、比较的方式,判断出最优预处理模型;通过SPA与PCA算法的结合,选择出较明显的特征波段,通过MatLab2018a将特征波段的反射率分别与40组预测集验证相关性后,再分别选取预测值和20组实测值与BP神经网络、支持向量机进行模型建立。实验结果表明:利用BP神经网络建立的模型的校正集决定系数Rc2分别为0.8649、0.7976、0.8485,支持向量机建立的模型的校正集决定系数Rc2分别为0.7526、0.7742、0.7243,证明SNV和1 Der结合的预处理方式与BP神经网络所构建的模型效果最好。研究为高光谱技术对刺五加叶片中黄酮的反演提供了有力的支持,也会提高工业和药用采摘的效率及刺五加的利用价值。 相似文献
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滦河流域月降雨空间变异性研究 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍了 权重系数法推求普通kriging的理论半变异函数模型参数，并将这种方法应用到滦河流域月降雨空间变异性研究中，然后采用交叉验证法检验了kriging法的插值效果。根据计算结果分析可知，各月变程变化范围较大，其中8月份变程最大，为178km，说明该月降雨空间变异性最小。同时，各个月份的 比值范围在0～23.08%之间，这表明滦河流域降雨量具有较强的空间相关性。 相似文献
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吉林典型黑土区土壤中养分的空间变异研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为使农民对现有土地的养分状况一目了然,有效利用土壤和保护耕地环境,促进农业可持续发展。运用GIS和地统计学相结合的方法研究了吉林典型黑土区土壤中的碱解氮,速效磷,速效钾的空间变异特征。结果表明碱解氮肥,速效磷,速效钾的变异系数在9%~49%,速效磷的变异系数最大为49%;通过地统计学半方差函数分析,碱解氮肥,速效磷,速效钾的空间变异性表现朝均一化方向发展,它们都具有中等空间相关性。有效磷的空间相关性最弱,主要原因是磷在土壤有难移动的特性和一些随机因素的影响。用户可以根据空间变异图的特点实行分区管理和因地施肥。 相似文献
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基于染色图像变异性分析的优先流程度定量评价 总被引：5，自引：0，他引：5
应用统计学样本变异性分析方法,结合形态学图像处理技术,对田间尺度下土壤染色剖面优先流染色区的图像进行变异性分析,评价不同处理条件下农地土壤优先流的发育程度。结果表明:土壤湿润锋渗透速率和土壤染色图像指数(染色面积比、基质流深度、优先流比、长度指数)的变化均表征湿润农地的优先流程度高于干燥农地;将提出的优先流评价方法与土壤染色图像指数进行对比分析,所得结果相一致,表明所提方法可以准确评价土壤优先流发育程度。优先流区图像变异性分析方法简单易行,提高了直观评价染色图像的准确性,能够从统计学和形态学角度来量化分析土壤优先流的发育程度。 相似文献