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1.
基于决策树和SVM的Sentinel-2A影像作物提取方法 总被引：2，自引：0，他引：2
以河南省濮阳县为研究区,以2017年8月6日遥感影像为基础数据源,基于地面样方和样本点数据分析构建植被指数阈值分割分类决策树,结合支持向量机(Support vector machine,SVM)分类方法实现了秋季主要作物种植面积遥感识别,并与其他方法分类结果进行了精度验证与对比。结果表明,与最大似然法(Maximum likelihood,ML)和SVM法相比较,决策树和SVM相结合能较好地解决线状地物和小地块作物提取不全以及"椒盐"现象等问题,可以对秋季复杂作物进行有效识别,作物分类提取总体精度和Kappa系数分别为92.3%和0.886。利用中分辨率单时相遥感影像,结合波谱特征和植被指数能有效提高复杂作物分类精度,为区域复杂作物分类提取提供技术参考和借鉴价值。 相似文献
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针对无人机采集影像时不同地物最佳分辨率难以确定的问题,运用大疆M600Pro型无人机获取棉花蕾期可见光影像,结合地面调查采样数据,利用神经网络（Artificial neural networks,ANN）、支持向量机（Support vector machines,SVM）和随机森林（Random forest,RF）3种监督分类算法进行田间地物识别。分析不同分辨率（1.00、2.50、5.00、7.50、10.00cm）下对地物的识别精度,并结合算法运行时间,从分辨率、算法精度和运行时间上找到适合南疆田间尺度棉花田块地物识别的最佳分辨率和最优算法。试验结果表明：当空间分辨率为1.00cm时,SVM对地物的识别精度最高,总体精度与Kappa系数分别为99.857%和0.997。随着空间分辨率的降低,总体精度和Kappa系数呈下降趋势。当分辨率为2.50cm和5.00cm时,采用RF算法,运行时间最短,土地、棉花和滴灌带可获得较好的识别精度,总体精度与Kappa系数分别可达99.252%和0.986以上。当空间分辨率大于5.00cm时,总体精度和Kappa系数下降,滴灌带制图精度（Producer''s accuracy,PA）和用户精度（User''s accuracy,UA）下降最大。空间分辨率小于5.00cm的图像能够很好地识别蕾期棉花地的典型地物,可为进行田间地物类型及其分布状况的识别提供指导。 相似文献
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以河南省濮阳县为研究区,2017年8月6日遥感影像为基础数据源,基于地面样方和样本点数据分析构建植被指数阈值分割分类决策树,结合支持向量机(Support vector machine,SVM)分类方法实现了秋季主要作物种植面积遥感识别,并与其他方法分类结果进行了精度验证与对比。结果表明,与最大似然法(Maximum likelihood,ML)和SVM法相比较,决策树和SVM相结合能较好地解决线状地物和小地块作物提取不全以及“椒盐”现象等问题,可以对秋季复杂作物进行有效识别,总体精度和Kappa系数分别为92.3%和0.886。利用中分辨率单时相遥感影像,结合波谱特征和植被指数能有效提高复杂作物分类精度,为区域复杂作物分类提取提供技术参考和借鉴价值。 相似文献
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基于无人机遥感的高潜水位采煤沉陷湿地植被分类 总被引：4，自引：0，他引：4
为了掌握采煤沉陷湿地植被的类别和空间分布,促进矿区土地利用、管理和修复,以山东省济宁市东滩煤矿3304工作面为研究区,以无人机多光谱影像为数据源,分别采用面向对象的分类方法和监督分类方法对研究区湿地植被进行分类。基于优选的面向对象尺度分割参数,确定分类规则后构建面向对象分类模型,对湿地植被进行分类,生成植被分布图。同时,利用野外获取的322个采样点进行精度验证。结果表明:与基于像元的监督分类方法相比,面向对象分类方法显著提高了影像分类精度。监督分类方法总体精度为44. 3%,Kappa系数为0. 4;面向对象分类方法总体精度达到84. 2%,Kappa系数为0. 8。该研究为采煤沉陷区湿地调查与开采沉陷影响下地表植被空间分布规律研究提供了方法与基础数据。 相似文献
5.
受云雨天气和卫星自身回访周期的影响,县域尺度水稻种植面积的提取往往难以获取完整时间序列的高空间分辨率影像,利用单一MODIS数据导致提取精度不高。针对上述问题以河南省优良水稻种植区原阳县为例,采用增强型自适应反射率时空融合模型(Enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model,ESTARFM),融合中高分辨率的Landsat数据和高时间分辨率的MODIS数据,获取完整时间序列的归一化植被指数（Normalized difference vegetation index,NDVI）数据,经过TIMESAT滤波平滑处理后,利用研究区内水稻与其他地物的时序NDVI曲线,设置合理的NDVI阈值,采用决策树分类的方法提取水稻种植面积。结果显示,总体分类精度为92.23%,Kappa系数为0.9043。提取的水稻制图精度为96.73%,用户精度为93.51%,说明ESTARFM模型能很好地融合出高空间分辨率影像,解决数据缺失问题,可为县域尺度水稻种植面积提取提供参考。 相似文献
6.
基于Sentinel-1和Sentinel-2数据融合的农作物分类 总被引：5，自引：0，他引：5
基于光学影像的遥感技术受云雨、昼夜影响较大,导致获取连续的作物时序生长曲线较困难,而雷达影像作为主动式成像,能够很好地克服这一缺陷。本文以陕西省渭南市大荔县某农场为研究区域,分别采用最大似然法(Maximum likelihood,ML)和支持向量机(Support vector machine,SVM)2种方法,融合Sentinel-1雷达影像和Sentinel-2光学影像,提高农作物的分类精度。研究结果表明,融合数据的农作物分类精度相比光学数据分类精度有所提高。在无云层覆盖的情况下,利用SVM方法融合Sentinel-2的红、绿、蓝、近红外4个波段数据与Sentinel-1数据,总体分类精度提高了2个百分点,Kappa系数提高了5个百分点;在有少量云层覆盖情况下,利用ML处理融合数据的分类结果精度和Kappa系数分别提高2个百分点和4个百分点,SVM方法下的分类精度提高了6个百分点,Kappa系数提高了8个百分点。 相似文献
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基于光学影像的遥感技术受云雨、昼夜影响较大,导致获取连续的作物时序生长曲线较困难,而雷达影像作为主动式成像,能够很好地克服这一缺陷。本文以陕西省渭南市大荔县某农场为研究区域,分别采用最大似然法(Maximum likelihood,ML)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)2种方法,融合Sentinel-1雷达影像和Sentinel-2光学影像,提高农作物的分类精度。研究结果表明,融合数据的农作物分类精度相比光学数据分类精度有所提高。在无云层覆盖的情况下,利用SVM方法融合Sentinel-2的红、绿、蓝、近红外4个波段数据与Sentinel-1数据,总体分类精度提高了2个百分点,Kappa系数提高了5个百分点;在有少量云层覆盖情况下,利用ML处理融合数据的分类结果精度和Kappa系数分别提高2个和4个百分点,SVM方法下的分类精度提高了5个百分点,Kappa系数提高了8个百分点。 相似文献
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利用MODIS多时相与多光谱结合,尝试探讨低成本、高精度的北京土地利用/覆被实时获取方法。首先根据归一化植被指数（NDVI）的均值、标准差建立了研究区各地类的典型NDVI时间序列曲线,进而提取了6个可以反映区域物候模式、植被生长速率等信息的分类参数;然后对反映地表土壤信息较多的3月份多光谱影像进行主成分变换,选取第一主成分（PC1）作为辅助分类参数;最后基于分类回归树（CART）算法进行监督决策树分类。经SPOT-5影像验证,分类总体精度达到83%,Kappa系数为0.769,PC1辅助分类后总体精度提高 相似文献
9.
为提高卫星影像对复杂山区烤烟种植区的提取精度。以高分六号2m分辨率卫星影像作为遥感数据源，基于多时相卫星遥感影像序列，根据烤烟不同生长期的卫星影像特征，采取面向对象分类方法，分别完成3个不同时相卫星影像的烤烟种植区初步提取，再利用多时相植被指数规则初步提取烤烟种植区，最后通过交叉验证获取烤烟种植区域，并完成精度验证。结果表明：该研究方法能较为准确的提取复杂山区烤烟种植区，能够保持较低的错分率（5.3%），提取精度达94.67%，较基于单一时相卫星影像提取烤烟种植区域精度（90%）明显提升。 相似文献
10.
面向对象的高分辨率影像变化检测方法研究 总被引：5，自引：0，他引：5
利用VHR影像丰富的地物变化信息对VHR影像的变化检测研究具有重要意义.从多尺度分割得到的对象出发,探讨面向对象的多变量变化检测(MAD)方法.研究得到面向对象的变化检测(OB-DFPS)的总体精度93.2％,Kappa系数0.862.并和传统的面向像元的差异影像方法进行对比,比较分析得到面向对象的变化检测方法鲁棒性更强,精度更高. 相似文献
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基于DOM及LiDAR的多尺度分割与面向对象林隙分类 总被引：1，自引：0，他引：1
为研究分割尺度对航空正射影像(DOM)与LiDAR数据协同面向对象林隙分割与分类的影响,以东北典型的天然次生林帽儿山实验林场东林施业区为试验区,对DOM与LiDAR数据进行多尺度分割与面向对象林隙分类。分割过程中,采用基于DOM分割、基于LiDAR数据分割、DOMLiDAR协同分割3种分割方案。每种分割方案采用10种尺度。在每种尺度应用两种数据提取的光谱和高度两种特征,采用支持向量机分类器(SVM)进行林隙分类。研究结果表明:3种分割与分类方案分类精度随尺度的增大整体呈现下降的趋势,与ED3(Modified)趋势相反。基于LiDAR数据在尺度参数10获得了最优分割结果。在所有尺度上(10~100),基于LiDAR数据分割与分类精度高于其他两种数据源的分类精度,相比单独使用DOM优势更加明显。基于LiDAR数据分割与分类方案在尺度参数10时获得了最高分类精度(Kappa系数为80%)。3种分割与分类方案最优尺度的分类精度显著高于其他尺度分类精度。分割尺度对面向对象林隙分类结果有重要影响。 相似文献
12.
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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地表覆盖产品是地理国情监测、生态系统评估、国土空间规划等活动的重要基础数据。GEE、PIE、微软行星云等遥感计算云平台具备丰富的数据源和强大算力。利用GEE云平台融合多套公开产品制作训练样本,可以显著降低产品更新的成本和周期,具有重要研究价值。本文以淮河流域为例,将欧洲航天局(ESA)和美国环境系统研究所(ESRI)存储在GEE平台上的2020年分辨率10 m地表覆盖产品作为训练样本数据源,选用Sentinel-1雷达和Sentinel-2多光谱影像构建特征空间,利用随机森林分类方法制作分辨率10 m的地表覆盖产品。为验证方法效果,进行了2组对比实验。实验1随机抽取1 116个公开产品类别一致的样点作为训练样本,并通过目视解译方式验证本文产品与多套公开产品的精度。结果显示,本文产品总体精度为80.35%,相较于公开产品的总体精度提升2.89～8.94个百分点,局部刻画也更加精细;在Sentinel-2基础上加入雷达影像,总体精度提高3.52个百分点,雷达影像辅助效果明显。实验2设置8组不同数量的训练样本,并分别以人工判读、ESA、ESRI、DW、GlobeLand30为参考数据源,研究... 相似文献
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基于无人机LiDAR的天然林与人工林林隙提取 总被引：1，自引：0，他引：1
为研究主动遥感进行森林地物分类和林隙提取的效果,分别在天然林和人工林中比较了无人机激光雷达(Li DAR)数据的阈值法、逐像元法和面向对象法3种方法的分类精度和适用性。选取天然林(黑龙江省哈尔滨市帽儿山林场)和人工林(内蒙古自治区赤峰市旺业甸林场)两处试验区,应用阈值法、逐像元法和面向对象法3种方法,对两个试验区采集的无人机Li DAR数据进行林隙、非林隙、其他类型划分。研究结果表明,面向对象法在天然林和人工林试验区中的分类精度和Kappa系数均最高,天然林为82. 43%、0. 73,人工林为91. 74%、0. 88;逐像元法次之,天然林为76. 62%、0. 64,人工林为78. 68%、0. 68;阈值法的分类精度和Kappa系数差异较大,在天然林中的精度极低,为50. 54%、0. 27,人工林的精度较高,为79. 12%、0. 69。面向对象法和逐像元法在天然林和人工林普遍适用,均可以达到理想的分类精度和Kappa系数。阈值法在天然林的精度较低,更适合于人工林的分类,即林分高度趋于一致,且建筑、道路等其他类型干扰较少的区域。天然林的最佳分类方法为面向对象法,人工林的最佳分类方法为阈值法。 相似文献
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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
16.
以往的冬小麦分布信息提取研究大多基于单个物候期或单个植被指数,未考虑不同物候期特征及不同物候期之间的联系导致分类精度较低。为提高提取精度,本文基于冬小麦播种期、越冬期、生长期及成熟期选取相应特征指数,提出一种多物候特征指数的冬小麦识别方法,并对2020年焦作市的冬小麦面积进行提取。通过对不同物候期、不同分类方法下的结果进行对比,结果表明：在物候期的选择上,加入越冬期后,随机森林与支持向量机分类的总体精度与Kappa系数呈现不同程度的提升,均方根误差(RMSE)分别减小19.3%和9.8%,提取冬小麦面积的误差百分比分别降低8.64、4.42个百分点。在不同分类方法上,随机森林相较于支持向量机、最小距离,分类的总体精度与Kappa系数更高。相较于支持向量机,随机森林分类的RMSE减小19.6%。相较于单一特征指数,基于随机森林的多物候特征指数分类的总体精度,Kappa系数更高,RMSE为1.84×103 hm2,比单一特征指数减小33.6%,提取冬小麦面积的误差百分比减小7.14个百分点。 相似文献
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针对岩溶区水体破碎、植被与水体重叠的特点提出一种新型混合水体指数对该地区水资源管理与评估有着重要作用.以2017年普者黑的Landsat8 OLI影像数据为基础数据,选择不同流域水系类型,构建新型混合水体指数NEWI,与归一化水体指数(Normalized Difference Water Index,NDWI)和改进... 相似文献
18.
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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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