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[目的]充分发掘遥感影像的空间、时间和光谱等特征谱信息,探索地块基元支持下的多源遥感数据作物种植信息自动识别方法,为作物种植结构信息的快速、精细化调查提供借鉴.[方法]以广西扶绥县为研究区,通过对高空间分辨率影像的多尺度分割和对象廓线编辑,提取精细农田地块信息;以地块为基元获取覆盖作物生育期内的时序光谱特征;基于时序光谱及其变化定义与作物长势状况相关的描述参量,形成静态光谱与动态过程特征结合的多维特征空间,结合作物的物候节律特征构建作物种植信息提取模型,实现主要农作物种植结构信息的提取.[结果]依据上述方法绘制出广西扶绥县甘蔗、水稻和其他作物农田及草地、林地、水体、城镇建设用地等的精细地块图,其中,提取广西扶绥县甘蔗和水稻作物的总面积分别为82420.01和6806.67 ha,作物提取的总体分类精度为86.8%,Kappa系数为0.84.[结论]提取的广西扶绥县作物种植结构的成果满足使用精度要求,可为精准农业补贴投放、农业灾害定损等政策制定提供依据,而技术方法对于作物种植结构信息的快速、精细化调查具有借鉴意义. 相似文献
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基于Sentinel-2时序多特征的植被分类 总被引：1，自引：0，他引：1
植被分类是研究森林资源状况和动态变化规律的基础,利用遥感手段可以更加快速、准确地识别植被类型。以位于内蒙古赤峰市喀喇沁旗西南部的旺业甸实验林场为研究对象进行植被分类。采用分层分类的思想,首先根据植被物候特征选取植被生长旺盛时期的影像,计算归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）并设定合适的阈值将研究区内的植被提取出来,剩余部分归为非植被。然后选取NDVI时间序列、最佳时相的Sentinel-2数据中10个波段的光谱反射率特征和主成分分析前3个分量的纹理特征作为分类特征,利用支持向量机分类器将研究区内的植被类型分为耕地、草地、常绿针叶林、落叶针叶林和落叶阔叶林五大类,并将分类结果与最大似然法、NDVI时序+光谱特征的分类结果进行对比分析。NDVI时序+光谱特征+纹理特征的多特征植被分类总体精度达87.64%,Kappa系数为0.85,分别比最大似然法和结合NDVI时序+光谱特征的分类总体精度提高了15.73%和14.61%,Kappa系数提高了0.20和0.18。其中常绿针叶林和耕地的分类结果与实地调查情况高度一致,分类精度分别达到95.65%和92.31%。从而得出:①基于多特征的分类方法有助于提高分类精度;②NDVI时序特征对于植被的区分具有很大帮助;③采用分层分类的思想,首先将研究区内的植被提取出来,可以排除非植被因素的干扰,有效提高植被类型的分类精度。 相似文献
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基于多时相GF-1遥感影像的作物分类提取 总被引：1，自引：0，他引：1
为了提高遥感影像数据对作物分类提取的精度,更多地反映作物的空间分布结构和物候差异,以黑龙江农垦赵光农场为研究对象,提出一种基于分区与决策树分层分类相结合的作物遥感分类方法,利用2014年高分一号卫星(GF-1)WFV遥感影像数据(4景)开展主要作物的识别分类提取。首先,结合实地调查与影像光谱特征信息的总体分布,将研究区分割成3个子区域(西南区、北部区和东南区);其次,基于多时相遥感影像序列,分析主要作物的反射光谱和植被指数的时序变化特征,构建基于决策树分层分类的主要作物遥感分类模型,成功提取了赵光农场主要作物的空间种植信息。结果表明,2种分类方法的精度都很高,总体精度均在97.00%以上,Kappa系数均在0.900 0以上。分区分类更优于整幅图像非分区分类,总体精度达到98.10%,Kappa系数达到0.960 7;非分区分类总体精度为97.50%,Kappa系数为0.948 3。研究表明,基于分区与决策树分类法相结合的作物分类结果精度,明显优于不使用分区分类的结果。由分区与决策树分层相结合的分类方法能够有效提高黑龙江垦区主要种植作物分类的准确性和精度。 相似文献
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基于国产GF-2遥感影像的大麻地块提取方法研究 ——以安徽省六安市苏埠镇为例 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统的基于像元的分类方法提取大麻地块结果存在较为破碎、精度较低的问题,以国产"高分二号"(GF-2)4m的多光谱遥感影像为数据源,在安徽省六安市苏埠镇选取了一个研究区,使用基于规则集的面向对象的方法实现了大麻地块的精确提取。首先,对研究区预处理过的GF-2遥感影像进行多尺度分割,在多尺度分割结果的基础上,确定提取大麻地块的最优分割尺度。其次,针对不同地物类型选取样本对象生成光谱曲线,分析大麻地块与其他地物类型的异同点,并基于光谱分析结果构建规则集最终实现大麻地块的提取。最后,将基于规则集的面向对象分类结果和基于像元分类(监督分类)的结果进行对比分析。结果表明,基于规则集的面向对象方法可以有效的提取出研究区内的大麻地块,精度可以达到91.09%,解决了传统基于像元分类方法提取大麻地块结果较为破碎的问题。 相似文献
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基于无人机可见光遥感影像的耕地精准分类方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
无人机可见光遥感具有使用成本低、操作简单、实时获取遥感影像、地面分辨率高等优势。提出了一种利用无人机可见光遥感影像进行耕地精准分类的方法,以广东省惠州市惠东县铁涌镇石桥村部分耕地的可见光遥感影像为研究对象,对耕地的面积信息、形状信息以及位置信息进行监测和提取,采用面向对象法对影像中两种基于可见光波段的植被指数、纹理信息、形状信息进行分析,研究出分类提取耕地信息的较佳方案。经过反复实验确定分割尺度45、合并尺度90为分割参数,同时利用波段信息和纹理信息对未种植作物耕地和其他地物进行分离。该方法总体精度为89.23%,Kappa系数为0.72。实验结果表明利用无人机可见光遥感数据对耕地进行分类虽然存在一些细碎地块被错提、误提的情况,但总体精度仍然保持在一个很高的水准,可以为耕地作物分类提供参考,为实现精准农业提供精准的数据基础。 相似文献
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基于国产高时空分辨率卫星影像的作物种植信息提取研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在面向对象技术支持下,首先利用高空间分辨率ZY-3遥感影像提取农田地块专题信息;然后在地块边界控制下以地块对象为单元融入HJ-1及GF-1中分传感器的多时相光谱信息,获取作物生长关键期内的时间序列光谱特征;最后,结合不同作物的物候差异性规律构建作物种植信息提取模型,对甘蔗和水稻进行识别。结果表明,所有地类的总体分类精度为86.80%,Kappa系数为0.84,总体分类效果良好。甘蔗的制图精度和用户精度分别达到92.11%和90.91%,水稻的制图精度和用户精度分别达到88.89%和90.91%。说明协同利用国产卫星的高空间和高时间分辨率影像数据提取作物种植信息确实可行,可作为作物种植面积和种植结构的精细化、快速调查方法。 相似文献
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森林类型识别技术是遥感分类中的重点和难点,采用面向对象的遥感影像分类方法是实现森林类型分类的新方法。资源3号遥感影像可为森林类型提取提供新方向。以资源3号遥感影像作为基础研究数据,采用面向对象的分类方法,选择分形网络演化法进行多尺度分层分割,并结合典型地物的光谱特征、纹理特征、几何特征以及植被指数,构建了适用于森林类型提取的决策树模型,并与分割尺度不同的支持向量机分类方法进行比较分析。结果表明:多层分割的决策树分类方法分类精度高于单层分割的支持向量机分类方法,分类精度分别提高了6.1%和12.5%。说明建立多层分割的决策树分类方法适用于森林类型的分类研究。 相似文献
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为快速准确提取可见光遥感图像中的林区植被,降低林区复杂地物与不均匀的光照对提取效果的影响。采用无人机获取的林区可见光遥感图像,利用ArcGIS软件根据植被与裸地、道路以及光照均匀程度的不同占比进行裁剪,获得5个试验样区,分别利用多尺度分割、光谱差异分割和多尺度结合光谱差异分割方法对样区影像进行分割,应用最近邻分类方法分类并分析3种分割方法对分类精度的影响。研究结果表明：基于多尺度分割的分类精度整体优于光谱差异分割和多尺度结合光谱差异分割,植被分类总体精度分别为90.0%、93.0%、92.0%、89.0%、94.0%,Kappa系数分别为0.801、0.855、0.839、0.781、0.880。使用多尺度分割在林区植被提取时受环境影响小,可以有效提取林区植被信息。 相似文献
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基于多时相Sentinel-2遥感影像的江汉平原夏收作物提取方法 总被引：2，自引：0，他引：2
《福建农林大学学报(自然科学版)》2021,(1)
以江汉平原潜江市为研究区,选取2017年9月至2018年7月期间12幅Sentinel-2多光谱(MSI)影像,通过分析研究区夏收作物不同生长期的光谱特征和归一化植被指数的时序变化,利用决策树算法提取2017—2018年夏收作物种植面积;将提取结果与最佳时相的多光谱数据面向对象、随机森林算法的提取结果进行对比试验,利用实测数据计算混淆矩阵评价分类精度.结果表明,基于Sentinel-2时序NDVI的面向对象决策树方法的提取精度最高,总体精度为96.47%,Kappa系数为0.951 8.基于Sentinel-2的面向对象决策树分类能够准确而有效地提取研究区农作物种植面积,并直观地反映作物的空间分布格局,为江汉平原地区调整作物种植结构提供依据,也为其他区域精细尺度作物的提取提供参考和借鉴. 相似文献
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获取水稻种植信息对于指导水稻生产,监测作物生长及合理分配水资源具有重要意义。针对基于单时相影像提取水稻信息精度有限,以Sentinel-2A/B多时相影像为数据源,构建NDVI、EVI、NDWI和光谱特征4种时序特征数据集并设计6种试验方案,结合随机森林算法对水稻种植信息进行提取。结果表明,NDVI、EVI时序曲线可以较好反映出水稻生育期的物候特征,不同地类的光谱时序曲线和NDWI时序曲线可分离度较高,有利于提高分类精度;基于NDVI时序数据集的分类精度最低,基于光谱时序数据集的分类精度最高,总体精度达95.559 0%,Kappa系数为0.943 3,与基于NDVI的分类结果相比,总体精度、Kappa系数、水稻生产者精度和用户精度分别提高了3.530 4%、0.044 9、8.64%和3.36%,水稻与旱地的混分现象得到有效抑制。该研究为区域水稻种植信息精确提取在数据源选择、时序特征构建方面提供了一种新的思路和技术手段。 相似文献
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《沈阳农业大学学报》2017,(3)
快速、准确地获取玉米种植面积信息对国家粮食安全和现代信息农业发展有重要的现实意义。遥感技术在作物种植面积提取中具有一定优势,尤其是作物物候信息和光谱数据相结合的方法更是目前发展的趋势之一。选取辽宁省3县市为研究区,利用Savitzky-Golay滤波重构后的2014-2015年MODIS-NDVI时间序列数据,提取作物物候特征和其他主要地物的NDVI曲线变化规律,结合水稻移栽期的NDVI、LSWI数据与大豆鼓粒期的近红外波段反射率数据,训练地物分类阈值、构建决策树提取2015年春玉米种植面积。考虑到耕地的破碎化和土地覆盖类型的多样性,利用MOD09A1反射率影像提取春玉米及混合地物的端元波谱,基于线性光谱混合模型进行混合像元分解获取春玉米丰度,根据决策树分类结果与春玉米丰度信息精确提取春玉米种植面积。利用Landsat8 OLI监督分类影像对种植面积解译结果进行精度评价,结果显示研究区春玉米种植面积提取精度在81%以上,利用统计数据验证得到仅利用物候信息经决策树分类方法提取的春玉米种植面积精度为88.416%,结合混合光谱信息后的提取精度提高到92.382%。春玉米种植面积提取结果较好地反应了其地理分布,表明重构后的生长季NDVI曲线可以准确地反应作物生长变化规律,运用中分辨率MODIS-NDVI时间序列数据获取物候信息,快速、准确提取春玉米种植面积具有可行性。物候特征耦合混合光谱信息的方法突破了传统研究中的像元限制,将作物种植面积识别水平提高到亚像元尺度,效果好于传统的像元尺度MODIS时间序列信息分类方法,能够有效提高作物种植面积估算精度,对于加快数字农业进程、提升农业信息化水平具有重要作用。 相似文献
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基于对象的CHRIS遥感图像森林类型分类方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
高光谱遥感森林类型分类中采用传统基于像素分类方法精度较低,本文通过高光谱遥感影像的特征,采用面向对象的最近邻监督分类方法对高光谱CHRIS影像进行分类实验,首先对影像进行多尺度分割,然后将分割对象信息、形状特征及上下文联系等特征构成特征空间进行最近邻监督分类,并与传统的基于像素的最大似然分类方法进行比较分析,结果表明,面向对象的最近邻法能够较好的识别森林类型,总精度为89.06%,kappa系数为0.82,而最大似然法分类精度为85.75%,kappa系数为0.79.其分类精度明显高于最大似然法,这表明该方法适合高光谱遥感影像分类,为今后的高光谱遥感森林类型分类能够起到技术参考和理论依据. 相似文献
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一年一季农作物遥感分类的时效性分析 总被引：4，自引：1，他引：3
【目的】基于遥感影像的作物分类研究是提取作物种植面积和长势分析及产量估测的基础,也是推动现代化农业快速发展的动力。研究结果可为农业等相关部门掌握农情,进行宏观调控提供依据。目前,农业遥感研究主要集中于中低分辨率遥感影像,影响植被信息提取的精度,应用高分辨率多时相遥感影像和选择最优分类方法可以提高植被信息提取精度。明确农作物遥感分类的时效性与最优分类方法,为快速、准确地获取作物空间分布数据和农情定量遥感监测提供依据。【方法】基于黑龙江省虎林市2014年5—10月覆盖完整生长期的20幅遥感影像,构建16 m分辨率NDVI时间序列曲线,建立决策树分类模型,通过分类影像进行系列阈值分割,并结合辅助背景数据及专家知识,成功提取虎林市土地利用覆被信息;利用20幅影像依次波段合成的方式进行作物分类,明确最优时相;将提取的耕地范围作为作物分类规则,并与未提取耕地范围的作物分类结果进行比较;同时通过最大似然法、马氏距离法、神经网络法、最小距离法、支持向量机、波谱角分类法、主成分分析法多种分类方法进行作物分类;利用农业保险投保地块数据进行精度验证。【结果】(1)7月初、7月末到8月初、9月末是研究区一年一季作物遥感分类的3个关键时相;(2)决策树分类方法在提取土地利用覆被信息的结果中精度最高,总体精度90.24%,Kappa系数0.87;(3)6月初与7月初2幅影像结合采用最大似然法对作物进行分类的总体精度高达94.01%,Kappa系数为0.79,6月初与7月初的影像结合,可以解决作物分类的时效性;(4)结合9月21日的影像,总体精度进一步提高,大豆分类精度明显提高,最终确定最大似然法为最优作物分类方法。【结论】通过遥感数据能实现在7月上旬对作物进行精准分类,拓展了遥感数据在农业领域的应用价值,对一年一季地区作物快速分类与农情定量遥感监测有重要意义。 相似文献
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基于面向对象的QUICKBIRD数据和SAR数据融合的地物分类 总被引：1，自引：0，他引：1
为了实现精确植被类型信息提取,以福建省三明市将乐林场Quickbird影像和Radarsat-2全极化影像作为基础数据,探讨高空间分辨率光学遥感影像与SAR(合成孔径雷达)全极化影像融合进行地表覆盖及森林类型识别的可行性。采用面向对象多尺度分割方法对Quickbird全色与多光谱的融合影像进行处理,SAR影像采用Gram-Schmidt融合方法处理,运用处理的Quickbird与SAR的融合影像,分类提取植被的光谱、纹理和几何特征信息,建立类层次结构,并对分类结果进行比较分析。结果表明:基于对象与知识的方法对高空间分辨率影像分类取得了较好的分类效果,多源遥感数据分类的总体精度为0.903。 相似文献
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农作物种植结构遥感提取研究进展 总被引：37，自引：2，他引：35
农作物种植结构信息对农业生产管理、农业可持续发展及国家粮食安全等具有重要意义。本文中概括了农作物种植结构遥感提取的理论基础,归类了近10年间不同农作物种植结构遥感提取技术方法,重点评述了不同技术方法的特点及应用情况,讨论和展望了未来农作物种植结构遥感提取研究的发展方向。当前,光谱特征、时相特征和空间特征是农作物种植结构遥感提取的三大理论基础。基于单一影像源的种植结构提取方法操作简单,但往往难以获取种植结构“最佳识别期”的遥感影像;基于多时序影像源的种植结构提取方法可以充分利用农作物季相节律特征,成为当前农作物种植结构遥感提取的主流方法。在基于多时序影像源的种植结构提取方法中,多特征参量法较单一特征参量法更适用于农作物种植结构复杂区域,基于多特征参量的统计模型法一定程度上解决了混合像元问题,但模型的鲁棒性有待提高。此外,遥感与统计数据融合的农作物种植结构提取法在国家及全球大尺度的农作物种植结构提取中具有优势,但较低的制图分辨率使得数据产品的区域适宜性较差。未来农作物种植结构遥感提取将以区域“作物一张图”为目标,充分发挥多源数据组合利用的优势,围绕多类型作物同步提取和大范围作物种植结构提取开展深入研究,重点加强遥感数据预处理、特征参量提取和分类器高效选择等关键技术研究,从而提升农作物种植结构遥感提取的时空尺度,满足多方位的农业应用需求。 相似文献
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湖南省中稻种植面积遥感监测方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
综合考虑大面积水稻种植区耕地地块破碎,种植结构复杂,插花、套种、错季种植现象明显,影像解译、分类难度大等特点,充分利用国产卫星GF-1数据,以湖南省中稻种植为例,通过精确作物识别与混合像元处理,实现像元尺度的中稻识别;结合国土资源土地调查数据,统计中稻的像元数量与丰度(种植面积比)水平,并扣除耕地图斑内的非耕地成份,建立中稻种植面积估算模型,最终得到精确到县级报告单元的种植面积估算结果。结果表明:通过遥感数据估算面积和地面样方调查计算结果的可决系数达到0.869 6,说明遥感监测方法在湖南省中稻种植面积估算中行之有效。GF-1卫星遥感数据的空间分辨率、波段覆盖范围、影像覆盖能力等能满足大面积农作物种植面积监测要求,基于抽样技术的地面调查与遥感影像分类相结合提取作物种植面积信息的方法可用于省级、区域级的粮食种植面积遥感监测。 相似文献
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【目的 】 为掌握四川省重要中草药麦冬的种植面积,开展麦冬遥感识别及空间信息提取研究。 【方法 】 文章以四川省绵阳市三台县麦冬主要种植区为研究区,选取2020年11月至2021年5月共计6期Sentinel-2遥感影像,结合实地调查数据建立麦冬、油菜、小麦3种地类的样本数据集,分析该时期内麦冬、油菜、小麦的NDVI时序差异,基于随机森林算法构建麦冬提取模型。随后选取区分度最大的3期NDVI作为输入变量与以全6期NDVI作为输入变量进行麦冬提取精度对比。 【结果 】 （1） 麦冬与油菜、小麦的NDVI在11月、3月、5月差异较大;（2） 以6期的NDVI作为输入变量的麦冬种植信息提取总体精度为91.92%,Kappa系数为0.892;（3） 以3期的NDVI作为输入变量的麦冬种植信息提取总体精度为90.05%,Kappa系数为0.823 2,分类精度略低于6期NDVI全输入,但基于3期关键节点的NDVI时序数据能较准确提取麦冬种植信息。 【结论 】 该结果可为四川省麦冬遥感识别和种植区变化监测提供参考。 相似文献
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基于多时相高分一号遥感影像,以江苏里下河平原典型区为研究区域,在地物光谱特征和植被物候特征分析的基础上,开展平原区水田遥感信息模式研究。在辐射校正和几何校正的基础上,构建时序归一化植被指数(NDVI)数据集,利用时序NDVI最大值将研究区划分为植被和非植被2种类型,结合农作物物候特征,利用时序NDVI曲线的双峰特征,进一步将农作物与林草地等其他植被类型区分开,最后利用动态时序弯曲(DTW)逐像元计算像元的水田光谱相似性距离,从而实现水稻与其他农作物的分离。该方法较好地解决了平原河网区水田与水体、林草地等地物的混分问题,总体分类精度和Kappa系数均在0.84以上。空间分析结果合理地反映了区域地物类型以水田为主,且空间上以中部地带集中分布并呈向东减少的趋势特征,证明了该方法在平原区水田信息提取中的有效性。 相似文献