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基于高分二号卫星影像的粤北地区香芋遥感识别研究 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】高分辨率遥感影像为农作物监测提供高精度的支撑,香芋作为粤北地区的特色作物,是国家地理标志产品,对其监测有助于加强管控和调控。【方法】选择香芋关键物候期的高分二号卫星遥感影像,提取归一化植被指数、归一化差异水体指数、纹理信息,构建融合多特征光谱纹理影像,比较多种组合影像,采用支持向量机作为分类器,对香芋的识别精度进行分析。【结果】融合多特征光谱纹理影像的香芋识别精度最高,总体精度达到96.04%,对香芋的识别精度达到95.30%,比多光谱影像分类精度分别提高5%和6.8%,是多光谱全色融合影像分类精度提升幅度的2倍,且各类地物边界轮廓清晰,图像平滑,细碎图斑很少。【结论】高分二号影像是识别粤北地区香芋的理想数据源,分类精度较高,能够满足农作物监测的需求,能为制定病虫害防治措施,调节种植结构提供支持。 相似文献
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基于无人机可见光遥感的棉花面积信息提取 总被引：2，自引：0，他引：2
【目的】针对传统大区域棉花种植信息提取方法相对落后的问题,运用面向对象的影像分析方法,对无人机遥感试验获取的可见光影像进行棉花种植信息的提取。【方法】选用双子星MyFlyDream MTD固定翼无人机搭载佳能EF-M 18-55相机,获取新疆建设兵团第八师135团的可见光影像,借助eCognition软件平台,运用面向对象的方法对研究区内棉花种植信息进行提取试验。【结果】目视解译提取的棉花种植面积为0.35 km2,面向对象提取的棉花种植面积为0.33 km2,分类结果精度为94.29%,误差系数为5.71%,可以有效地提取研究区域棉花种植信息。【结论】面向对象的分类方法相比于传统的基于像素的分类方法提取精度更高,更加接近于目视解译的提取结果。 相似文献
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【目的】中国南方地区云雨频繁且农业景观破碎，是我国农作物遥感监测最具挑战的区域之一。我国自主研发的高分系列卫星具有高时空分辨率和高质量成像的特点。本研究挖掘多源高分系列卫星的时间和空间双重优势，实现多云雨及景观异质区作物精细化识别。【方法】基于国产高空间分辨率高分二号（GF-2）影像表征农田空间几何特征，协同中空间分辨率高分一号（GF-1）和高分六号（GF-6）加密影像观测时间序列，充分表征农作物光谱季相节律。通过构建光谱-时相-空间三维分类特征，基于随机森林进行农作物分类并计算不同特征的重要性。同时，设置不同影像组合和不同分类单元下的多种分类场景，进一步分析不同高分数据协同利用在农作物识别上的表现差异。【结果】基于GF-1、GF-2和GF-6影像和面向对象的农作物分类在湖北省潜江市研究区的总体精度为95.49%,Kappa系数为0.94；在枣阳市的总体精度为93.78%,Kappa系数为0.92。协同GF-2和GF-6进行农作物分类精度优于协同GF-2和GF-1。此外，基于GF-2进行面向对象的农作物分类效果优于面向像元，其中潜江总体精度提升了1.4%，枣阳提升了1.32%。相比GF... 相似文献
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【目的】及时、准确地作物分类制图是农情监测的重要依据。本研究基于双向长短期记忆网络模型探究深度学习技术在时间序列遥感作物分类与早期识别中的应用潜力。【方法】本文以黄河三角洲地区为例，以哨兵2号全年可用卫星影像为数据源，构建年时间序列NDVI数据集;采用循环神经网络构架，搭建针对结构化时序数据的双向长短期记忆网络模型（bidirectional long short-term memory，Bi-LSTM），开展遥感作物分类，并评估模型的泛化能力;通过输入不同长度时间序列遥感数据，探究满足一定制图精度条件下的作物最早可识别时间。【结果】作物年生长时序特征对于大多数作物遥感分类识别都具有较好的区分能力，基于年时间序列NDVI数据的Bi-LSTM模型作物分类总体准确率达90.9%，Kappa系数达到0.892。通过测试不同时间序列长度对作物分类的影响发现，对大多数作物来说，其分类精度随着数据时间序列长度增加而不断提高，冬小麦、水稻等作物在生长季早期即具有较为独特的分类特征，因而利用生长季早期的时间序列影像即可获得较高的制图精度，而棉花、春玉米等作物需要完整生长序列影像才能更好地保证分类精度。【结论】卫星影像时间序列蕴含的结构化特征信息可以有效地降低特定时段的作物光谱混淆;双向循环神经网络模型能够同时考虑前向和后向的时间状态信息，可以学习作物不同阶段的光谱变化特征，在水稻、棉花、春玉米等易混淆作物的识别上表现优异;模型能够有效地把握样本总体上的变化趋势，在农作物多分类任务中表现出较好的泛化能力和鲁棒性。本研究通过集成深度学习和遥感时间序列，为及时、快速的区域作物高精度制图提供了可行的思路。 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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【目的】探讨高分辨率遥感影像土地利用信息提取方法的优劣,为研究土地利用/覆盖动态变化提供参考。【方法】以结合纹理特征的支持向量机(Support vector machine,SVM)分类和多尺度分割的面向对象分类为主要技术,对陕西佛坪长角坝乡遥感影像的土地利用信息进行提取,并将分类结果与基于传统像元的最大似然法分类结果进行比较分析。【结果】面向对象分类法的总精度达到90.67%,较结合纹理特征的SVM法提高了8.34%,而与最大似然分类法相比提高了近20.32%,克服了其他分类方法存在的同谱异物现象及分类结果中地物破碎等缺点,取得了较好的分类结果。【结论】利用面向对象分类法不仅达到了提取土地利用信息的目的,而且精度高、速度快。 相似文献
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基于Landsat 8 OLI辅助的亚米级遥感影像树种识别 总被引：4，自引：2，他引：2
为研究高空间分辨率遥感影像与多光谱遥感影像协同进行面向对象树种识别的有效性,本研究以QuickBird高空间分辨率(全色0.61 m)和Landsat 8 OLI(30 m)遥感影像为基础数据,在分类的过程中采用2种分割方案(有Landsat 8 OLI遥感影像辅助的QuickBird遥感影像分割和无Landsat 8 OLI遥感影像辅助的QuickBird遥感影像分割)进行多尺度分割,对2种分割方案进行比较。基于QuickBird遥感影像和Landsat 8 OLI遥感影像提取光谱、纹理、空间3方面68种分类特征,应用最邻近分类法和支持向量机分类方法进行面向对象树种分类,采用相同的分类系统、统一的分割尺度以及同一套验证样本,利用Kappa系数、总精度、生产者精度和用户精度4个评价指标进行精度评价。结果表明:单独使用QuickBird高空间分辨率遥感影像的分割结果优于QuickBird高空间分辨率遥感影像与Landsat 8 OLI遥感影像协同分割的结果,最优分割阈值与合并阈值分别为25和90。在最优分割结果的基础上,多光谱Landsat 8 OLI遥感影像与QuickBird高空间分辨率遥感影像协同进行面向对象分类,最邻近分类法和支持向量机分类方法的分类总精度分别为85.35%(Kappa=0.701 3)和88.12%(Kappa=0.853 6);单独使用QuickBird高空间分辨率遥感影像进行面向对象分类,2种方法的分类总精度分别为79.67%(Kappa=0.693 9)和83.33%(Kappa=0.792 5)。QuickBird遥感影像在Landsat 8 OLI遥感影像辅助下,分类结果的地物边界更加清晰,总体精度及主要树种识别精度均得到了提高。研究成果应用在实地森林调查与区划时可有效缩短调査时间、减少调查成本、降低劳动强度、提高成果质量。 相似文献
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【背景】中高空间分辨率（≤30 m）影像是在耕地破碎、种植结构复杂的中国南方开展农作物遥感识别研究的重要数据。然而,要克服中高分辨率传感器重访周期较长以及南方多云雨天气的影响,对影像进行时间窗口合成以协同使用多源中高分辨率遥感数据,是获取时空连续农作物制图结果的必要保障。由于不同卫星影像获取的周期不同,且不同农作物物候季相节律存在较大差异,如何选择影像合成时间窗口是农作物准确识别的关键前提。【目的】通过探究影像合成时间窗口对于农作物识别的影响机制,为大尺度复杂农作物种植结构制图提供重要参考依据。【方法】以农作物类型多样且云雨天气频繁的湖北省江汉平原为研究区,通过协同Landsat-8和Sentinel-2A/2B卫星影像,设置7种时间合成窗口（15、20、25、30、40、50和60 d）情景,分别从影像的覆盖度、不同农作物时序光谱特征以及不同农作物分类精度等角度,深入分析影像时间合成窗口对农作物遥感识别的影响。【结果】在影像20 d时间合成窗口的情景下,江汉平原农作物（冬油菜、冬小麦、水稻、稻虾田和其他作物）的总体分类精度最高,为93.13%。对比而言,在影像较短时间合成窗口（如15... 相似文献
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湿地高分辨率遥感影像的变化检测 总被引：1，自引：1，他引：0
【目的】研究高分辨率遥感影像的湿地动态检测,为湿地资源的可持续发展提供信息支撑。【方法】充分利用面向像元和面向对象两种方法的优势和特点,结合多变量变化检测（MAD）,提出对MAD变量的面向对象后分类方法（OB-M方法）。【结果】基于MAD变换的差异影像集中了两期影像的变化信息,基于像元差异影像的面向对象后分类方法能成功的检测多时相遥感影像的几何配准误差、单时相阴影、光照季节变化等“伪变化信息”,成功提取变化/未变化信息。【结论】比较传统的面向对象分类后比较和MAD方法,提出的OB-M方法能较好地提高湿地变化/未变化信息检测的精度。 相似文献
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本研究探讨了如何利用中分辨率遥感影像实现县域作物快速识别的方法。以沙湾县为研究区,基于Landsat8和高分一号遥感影像,利用实地调查的2016年沙湾县作物种植信息,建立解译标志,加入耕地掩膜,选取不同的监督分类方法,对沙湾县作物识别的最佳识别时相、最佳识别方法以及最佳数据源进行研究。结果表明:Landsat8影像与高分一号影像分别在7月与9月可分离度与总体精度最高;通过六种分类方法对比,均为支持向量机分类法分类精度最高,Landsat8影像总体精度91. 22%,Kappa系数0. 916,高分一号影像总体精度88. 23%,Kappa系数0. 876,Landsat8影像分类整体精度略高于高分一号影像;对于两种数据源,棉花、玉米、小麦和其它作物分类总体精度均达到88. 23%以上,证明使用中分辨率遥感影像对县域作物进行识别是可行的。 相似文献
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【目的】对带病斑苹果树叶片的高光谱图像进行病斑提取,为作物病虫害的遥感监测提供支持。【方法】对带有病斑的苹果树叶片成像高光谱图像,从传统基于光谱特征和面向对象特征2个方向入手进行病斑提取。为减少高光谱图像波段之间的冗余,首先对高光谱图像采用PCA变换进行降维处理,利用降维之后的前11个波段,分别采用波谱角分类和面向对象分类的方法提取苹果树叶片病害区域。【结果】由于同物异谱和异物同谱现象的存在,波谱角分类算法在提取病斑时,对叶柄和叶脉产生了错误的分类,而且以像元为分类单位的波谱角分类,在分类结果图中存在椒盐噪声,而面向对象分类则避免了这一现象的发生。【结论】采用面向对象分类方法提取苹果叶片病斑的结果优于基于光谱特征的波谱角分类方法,其总体精度和Kappa系数分别为98.44%和0.97。 相似文献
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【目的】研究一种基于卷积神经网络干制哈密大枣纹理分级的方法。利用卷积神经网络解决干制哈密大枣的纹理分类问题。【方法】将大小统一的彩色图片输入网络,卷积核自动提取其纹理特征,进行分类。【结果】分类准确率达到了97.7%。【结论】与常用的灰度共生矩阵提取干制哈密大枣纹理特征(最大概率,相关性,对比度、能量、同质性和熵),再用BP神经网络和支持向量机(SVM)分类准确率相比的方法,避免了复杂纹理提取和图片预处理的过程,在测试时间相近的情况下识别率更高。 相似文献
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基于无人机多光谱影像的棉叶螨识别方法 总被引：3，自引：1，他引：2
【目的】利用无人机遥感在空间分辨率和光谱分辨率上的优势,研究大面积棉田棉叶螨监测方法,为类似的农作物虫害遥感监测研究提供参考。【方法】选20种光谱指数作为螨害监测的特征因子,使用赤池信息准则作为模型优选依据,获取最佳建模特征,建立棉田螨害监测识别的logistic回归模型。【结果】在所分析的全部光谱指数中,TVI、DVI和RDVI为螨害监测的最佳特征因子,基于该3个因子构建的logistic回归模型的分类准确率为95%,F1值为95.1%,能够较好地实现棉田螨害识别。【结论】监测模型可以实现区域范围的棉叶螨快速识别。 相似文献
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【背景】快速、准确地估算水稻产量对于肥水精确管理及国家粮食政策的制定至关重要。高光谱与激光雷达遥感作为2种不同的主被动监测技术,为水稻长势信息获取提供了多样化手段。【目的】对比2种遥感监测手段在不同生态点的独立数据集中的验证精度,寻求可移植性强的产量估算模型,对水稻长势监测提供理论与技术支撑,及为精确农业提供科学指导具有重要意义。【方法】本研究通过实施3年（2016—2018年）包含不同地点、不同品种与不同氮素水平的水稻田间试验,在抽穗后各时期同步获取点云数据和光谱数据,结合线性回归与随机森林回归来估算产量,探究抽穗后点云数据与光谱数据估算水稻产量的差异;同时评估产量模型在不同数据集的时空可移植性,寻求可移植性强的产量估算模型。【结果】利用点云数据估算产量的精度（R2 = 0.64—0.69）优于光谱数据的估算精度（R2 = 0.20—0.58）;基于线性回归的产量估算模型,其验证精度明显优于基于随机森林回归的产量模型;产量模型在同一生态点的可移植性更强（不同生态点：RRMSE 16.69%—17.85%;同一生态点：RRMSE 11.37%—12.41%）。【结论】本研究为抽穗后水稻产量监测提供了新的方法和不同遥感手段的性能比较,为收获前作物产量的实时估算提供重要支撑。激光雷达技术凭借其全天候工作的特点,在长江中下游水稻产量实时监测中有着较好的应用前景。 相似文献
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基于数据挖掘技术的高光谱土壤质地分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】 寻找红壤地区不同土壤质地类型的Vis-NIR光谱反射规律,通过光谱对土壤质地类别进行快速、准确的预测。【方法】 以江西省奉新县北部为研究区,245个土壤样本为研究对象,在国际制土壤质地4组和12级两种分类标准下,首先分析不同土壤质地类型的光谱反射率,然后采用9种数学变换方法和5种机器学习算法相互组合的数据挖掘模型,进行土壤质地的分类研究,最后对建模准确度最高的混淆矩阵和预测结果三角坐标分布图进行分析。【结果】 （1）不同土壤质地之间的光谱反射率存在较多的交叉重叠现象,土壤质地与光谱反射率之间的规律较为复杂;（2）分数阶导数变换是整数阶导数的扩展,有助于土壤质地的分类,但原始光谱数据具有更加丰富的特征信息,更适合进行土壤质地分类建模;（3）在对非均衡数据集建模时,集成学习方法和神经网络方法都是不错的选择;（4）较难通过模型去区分土壤质地分界线附近的类别,其中在4组分类标准下最容易被预测错误成黏壤土组,在12级分类标准下最容易被预测错误成黏壤土和壤质黏土这两种土壤质地类型;（5）在4组分类标准中,进行归一化处理和MLP模型组合取得了0.68的最高预测准确度,其中黏壤土组的预测准确度能达到0.84;再细分到12级分类后,分类效果最佳的组合来自于原始数据和MLP模型,其中壤质黏土分类准确度达到了0.89。【结论】 本研究结果可为南方红壤地区通过高光谱数据进行土壤质地分类提供参考依据。 相似文献
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基于低空无人机影像光谱和纹理特征的棉花氮素营养诊断研究 总被引：5，自引：1，他引：4
【目的】基于无人机高空间分辨率影像,探讨剔除土壤背景信息及增加纹理信息对棉花植株氮浓度反演的影响,为棉花氮素营养精准探测提供新技术手段。【方法】开展棉花水、氮耦合试验,分别在棉花的不同生育期获取无人机多光谱影像和植株氮浓度信息。基于以上数据,首先探讨了土壤背景对棉花冠层光谱的影响;其次,分析了影像纹理特征与植株氮浓度间的相关性;最后,将获得的数据分为建模样本和检验样本,设置剔除土壤背景前、剔除土壤背景后、增加纹理特征等不同情景,采用光谱指数与主成分分析耦合建模的方法,来建立各种情景下植株氮浓度的反演模型,并对模型反演效果进行比较。【结果】土壤背景对棉花冠层光谱有影响,且不同生育期趋势不同;影像纹理特征参数与植株氮浓度间有显著相关关系;剔除土壤背景前植株氮浓度反演模型的建模决定系数为0.33,标准误差为0.21%,验证决定系数为0.19,标准误差为0.23%;剔除土壤背景后模型的建模决定系数为0.38,标准误差为0.20%,验证决定系数为0.30,标准误差为0.21%;增加纹理信息后模型的建模决定系数为0.57,标准误差为0.17%,验证决定系数为0.42,标准误差为0.19%。【结论】基于低空无人机高空间分辨率影像,剔除土壤背景和增加纹理特征均可提高棉花植株氮浓度的反演精度;影像纹理可以作为一种重要信息来支撑无人机遥感技术反演作物氮素营养状况。 相似文献
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Cotton Nitrogen Nutrition Diagnosis Based on Spectrum and Texture Feature of Images from Low Altitude Unmanned Aerial Vehicle 总被引：4，自引：1，他引：3
【Objective】 Based on the high spatial resolution images of unmanned aerial vehicle (UAV), the effects of removing soil background information and increasing image texture information on the inversion of cotton plant nitrogen concentration were investigated, in order to provide new technology for accurate estimation of cotton nitrogen nutrition status. 【Method】 Cotton water and nitrogen coupling experiment was conducted, and UAV images and plant nitrogen concentration data were measured during different cotton growth stages. Based on the above data, the effect of soil background on cotton canopy spectrum was firstly investigated. Secondly, the correlations between image texture parameters and plant nitrogen concentration were analyzed. Finally, the obtained data was divided into calibration dataset and validation dataset. Different scenarios, including before and after removing the soil background, and adding texture features, were set. The inversion models of plant nitrogen concentration under various scenarios were designed by using the coupled method of spectral indexes and principal component regression, and the performances of the models were compared. 【Result】 The soil background had an effect on the cotton canopy spectrum, and the trends were not the same at different growth stages. There existed significant correlations between image texture parameters and plant nitrogen concentration. For the scenarios before removal soil background, the plant nitrogen concentration prediction model had determination coefficient (R 2) value of 0.33 and root mean square error (RMSE) value of 0.21% during model calibration, and R 2 value of 0.19 and RMSE value of 0.23% during validation. For the scenarios after removing soil background, the plant nitrogen concentration prediction model had R 2 value of 0.38 and RMSE value of 0.20% during model calibration, and R 2 value of 0.30 and RMSE value of 0.21% during validation. For the scenarios adding image texture information, the plant nitrogen concentration prediction model had R 2 value of 0.57 and RMSE value of 0.17% during model calibration, and R 2 value of 0.42 and RMSE value of 0.19% during validation. 【Conclusion】 Based on high spatial resolution images of low-altitude UAVs, both removing soil background and adding image texture information could improve the inversion accuracy of cotton plant nitrogen concentration. Image texture could be considered as important information to support prediction of crop nitrogen nutrition status using UAV images. 相似文献
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新疆红枣的太阳能干燥工艺研究初探 总被引：2，自引：2，他引：0
[目的]摸索新疆红枣的太阳能干燥工艺.[方法]以库车灰枣为试验材料,以烘房、晒架制干为对照(CK),考察9月下旬至10月期间5HT-2农副产品太阳能干燥装置的工作情况,并根据气候条件及原料特征,开展红枣的太阳能干燥工艺研究.[结果]在9～10月该装置集热温度平均为46.6℃,温升为23℃,适宜进行红枣的太阳能干燥;产品色泽、风味品质及洁净度较好;当水分25;时,红枣脱水速率平均为2.39 kg/d,干燥时间为7～10 d,干燥周期较普通晒架法缩短25;,排湿用电为10～20(kw·h)/t,与人工烘房干燥用煤1 000 kg相比,能耗可大幅下降.最后针对性地提出了相关工艺要求.[结论]采用5HT-2农副产品太阳能干燥装置进行红枣太阳能干燥是可行的,集热温度适宜,产品感官、卫生指标较好. 相似文献