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南方平原耕地具有地块破碎、农作物种植品种多且空间分布混杂程度高等特点，运用传统的遥感技术方法精确监测农作物面积较为困难。无人机航拍具有拍摄时间灵活、空间分辨率高、成本低等优势，为解决这一难题提供了有利途径。本文通过地面样地调查，获取杭州市余杭区瓶窑镇农作物样地的位置及种植品种数据，利用面向对象的多尺度分割方法与随机森林的分类方法对无人机航拍数据进行分割、分类，深入挖掘高分辨率遥感数据信息，用于提取农作物种植品种及其空间分布信息，实现高精度的农作物种植面积遥感监测，推进无人机遥感在农业中的深入应用，提高农业遥感应用效益。 相似文献
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高分一号多光谱遥感数据的面向对象分类 总被引：3，自引：0，他引：3
文章针对高分一号(GF-1)高分辨率遥感数据,提出了一种基于多特征的面向对象遥感图像分类算法:首先,对GF-1卫星数据进行分水岭分割,并利用仿射不变矩形状特征算子获得遥感图像的几何特征;其次,利用主成分分析和灰度共生矩阵获得遥感图像的纹理特征;然后,基于多特征数据进行均值漂移滤波,并利用自动标记分水岭分割方法实现遥感图像分割;最后,结合基于像元的最大似然监督分类结果做投票分类处理,从而实现面向像元与面向对象相结合的遥感数据分类.以高分一号遥感数据进行分类实验,结果表明:本文方法可有效地提高遥感图像分类精度. 相似文献
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农作物种植面积遥感估算的影响因素研究 总被引：3，自引：0，他引：3
《国土资源遥感》2015,(4)
针对不同的农作物种植结构区,研究影响遥感影像分类各因素与农作物种植面积估算精度的定性和定量关系是十分必要的。以Rapid Eye影像提取的早稻种植信息为研究对象,从农作物的种植成数、种植破碎度和地块形状指数3个角度进行了不同空间分辨率下各因素对农作物面积监测的影响研究。结果表明:随着农作物种植成数的降低,种植结构越来越破碎,种植地块趋于狭长分布,各分辨率下农作物面积估算精度均呈递减趋势;要达到85%以上的面积估算精度,当作物种植成数在50%以上时,可选取高于150 m分辨率的遥感数据;当作物种植较为破碎时,需要在提高影像空间分辨率的同时融入其他技术手段;当作物种植地块为狭长分布时,提高影像的空间分辨率并不能保证面积估算精度,必须通过其他技术手段达到精度要求;并最终得到了4种影响因素对面积估算精度的定量评估模型。研究结果为解决不同农作物种植结构区遥感数据的选择、面积估算精度的提高,以及在特定研究区和数据源条件下可达到的面积估算水平等问题提供了理论基础。 相似文献
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长时序大范围内陆水体光学遥感研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
地球表面的江河、湖泊和水库等内陆水体是水资源的主要组成部分,由气候变化和人类活动所引起的内陆水体分布和水质时空变化等问题已成为各国科学家和政府关注的热点。相比常规实地采样监测手段,卫星遥感在长时序、大范围内陆水体监测方面具有重要优势。受到海洋水色遥感理论和方法的推动,同时也得益于内陆水体光学特性数据的不断积累,近年来内陆水体光学遥感研究取得了很大的进展,已经从典型研究区的典型算法实验性研究,拓展到长时序、大范围水体产品生产;从水色遥感算法的科学研究,发展到内陆水体参量时空变化分析和水环境监管决策支持方面。尤其是在水体分布提取、水体遥感数据大气校正、叶绿素a浓度反演、水体颜色监测、浑浊程度监测、营养状态评价、黑臭水体监测、湖冰监测等方面都已经取得了重要进展,形成了一些面向长时序、大范围内陆水体的光学遥感产品。未来,为了进一步提高内陆水体光学遥感的应用效果,需要进一步加强不同类型内陆水体光学特性数据获取和分析工作,完善面向长时序、大范围内陆水体的水色遥感算法。此外,有必要发射面向内陆水体监测的卫星星座,或者在通用陆地卫星星座遥感器设计中兼顾内陆水体的应用需求,从数据源上解决内陆水体光学遥感面临的问题。 相似文献
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高光谱数据具有丰富的光谱特征,但是其空间分辨率相对较低。一些遥感数据具有与高光谱数据互补的优势,例如提供更精细的空间信息的高空间分辨率数据和具有高度信息的激光雷达LiDAR（Light Detection and Ranging ）数据。通过将高光谱数据与多源遥感数据进行融合,可以弥补高光谱数据空间分辨率相对较低,空间特征不够丰富的缺点。近年来,基于深度学习的方法已经在遥感数据分类研究中取得了一定的进展。然而,由于深度网络的特征提取过程是一个自主的过程,往往无法精确的获取最有利于遥感数据分类的特征;同时,深度学习方法具有复杂的网络结构和大量的参数,往往会在分类训练过程中造成参数拟合困难。以上这些因素会导致分类效果不佳。针对这些问题,本文提出了一种将卷积神经网络CNN（Convolutional Neural Network）和纹理特征相结合的多源遥感数据特征级融合分类框架。该方法共3个步骤,首先,对高光谱数据或多源遥感数据提取纹理特征;然后,构造CNN,分别将原始高光谱遥感数据、原始多源遥感数据和第一步中获得的纹理特征作为深度网络的输入进行深度特征提取;最后,将分别提取到的深度特征拼接,并利用Softmax分类器进行分类。为了验证本文提出方法的分类效果,本文在休斯顿和塞特福德矿地区公开数据集上进行实验,并将该分类框架与支持向量机分类方法、像素级融合分类方法和特征级融合分类方法进行对比。由此可以分析得出,本文提出的基于深度学习的融合分类方法可以获得较高的分类精度。 相似文献
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遥感数据融合的进展与前瞻 总被引：1，自引：0，他引：1
数据融合是提升遥感影像应用能力的重要手段,一直是遥感信息处理与应用领域的研究热点。本文系统综述了遥感数据融合的进展与前瞻:首先对数据融合的层次与分类进行了总结和归纳,将遥感数据融合划分为同质遥感数据融合、异质遥感数据融合、遥感—站点数据融合、遥感—非观测数据融合4大类;在此基础上,重点针对时—空—谱光学遥感数据的融合,从多视超分辨率融合、多尺度融合、空—谱融合、时—空融合、时—空—谱一体化融合等方面进行了详细阐述;最后总结了遥感数据融合的前瞻研究方向,包括时—空—谱一体化融合的拓展、空天地观测数据的跨尺度融合、传感网环境下的在线融合、面向应用的融合方法等。 相似文献
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高光谱遥感影像分类研究进展 总被引：4，自引：0，他引：4
随着模式识别、机器学习、遥感技术等相关学科领域的发展,高光谱遥感影像分类研究取得快速进展。本文系统总结和评述了当前高光谱遥感影像分类的相关研究进展,在总结分类策略的基础上,重点从以核方法为代表的新型分类器设计、特征挖掘、空间-光谱分类、基于主动学习和半监督学习的分类、基于稀疏表达的分类、多分类器集成六个方面对高光谱影像像素级分类最新研究进行了综述。针对今后的研究方向,指出高光谱遥感影像分类一方面要适应大数据、智能化高光谱对地观测的发展前沿,继续引入机器学习领域的新理论、新方法,综合利用多源遥感数据、多维特征空间互补的优势,提高分类精度、分类器泛化能力和自动化程度;另一方面要关注高光谱遥感应用的需求,突出高光谱遥感记录精细光谱特征的优势,针对应用需求发展有效的分类方法。 相似文献
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城市化造成的城市扩张给社会和生态环境带来诸多问题,监测城市变化是解决这一系列问题的重要切入点。不透水面数据作为表征城市扩张的重要指标已成为城市化研究的热点。不透水面数据获取及其时间序列变化分析是现阶段研究的核心。相比于早期基于平面地图的不透水面提取,遥感因其能够连续、快速、大范围对地观测而被广泛应用于不透水面的研究。多源数据融合和多种反演方法的提出使不透水面的遥感反演取得不断进步,研究的重心也逐渐由不透水面分类制图转移到亚像元不透水面比例的定量反演。本文从单时相和时间序列2个角度对不透水面比例遥感反演方法进行总结,详细分析了各种方法的优势和不足,并简述和对比了常用精度验证方法;最后总结了现阶段不透水面比例遥感反演方法中存在的问题并提出了解决思路,展望了未来的发展方向。 相似文献
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利用Sentinel-2A数据提取长江中下游丘陵地带农作物种植信息 总被引：1，自引：1，他引：0
长江中下游丘陵地带地块细小破碎、种植结构复杂,导致作物遥感光谱特征相互纠缠,信息精确提取困难等。本文基于Sentinel-2A数据提出了多特征组合优化的丘陵地带农作物种植结构精确识别方法。首先获取研究区内主要农作物的关键物候特征信息;然后计算其光谱特征、纹理特征、地形特征值,构建原始特征集;最后采用随机森林方法对特征进行重要性排序,对原始特征集进行特征变量优化,并选择优化后的组合特征进行监督分类提取出研究区农作物信息。试验结果表明,相较于单变量特征,通过多特征优化组合分类总体精度和Kappa系数分别从80.4%和0.748提高到96.3%和0.954,有效地提高了南方丘陵地带农作物分类精度,算法稳定性较强。在南方丘陵地带农作物的识别过程中,进行特征变量优化后的地形特征与纹理特征能显著提高分类精度。 相似文献
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尺度变化对冬小麦种植面积遥感测量区域精度影响的研究 总被引：6，自引：1，他引：5
不同尺度遥感数据源的选取将直接影响到作物种植面积测量的精度,研究尺度因子在农作物面积遥感测量中的作用,尺度与面积测量精度的定性和定量关系是非常必要的.为此,本文利用SPOT5卫星数据,以尺度变化对农作物种植面积遥感测量精度影响的分析为主线,运用空间统计分析方法和多种精度评价指标,从不同空间分辨率、不同空间范围、不同农作物百分比等角度系统分析了农作物种植面积遥感测量中的尺度效应问题.为基于多尺度遥感数据复合的农作物种植面积测量业务化运行中的数据选择和精度保证问题提供理论与实验基础. 相似文献
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初步分析了应用高分辨率遥感影像进行分类处理的3种特殊方法,即基于光谱信息及相关监测模型综合分类技术、利用高程信息辅助分类技术和面向对象的特征相关属性分类技术的基本原理。分析比较了它们在进行遥感影像分类的特点和优势,探讨总结了它们在农作物监测、城市建筑物分类、土地利用调查等实际生产中的应用方法和效果。 相似文献
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全球农情遥感速报系统20年 总被引：2，自引：0，他引：2
面向国家粮食安全的重大战略需求,1998年中国科学院建立了"中国农情遥感速报系统"(CropWatch),持续运行20年后,现已发展成为"全球农情遥感速报系统"(CropWatch)。本文重点论述了2013年建立参与式全球农情遥感监测云平台(CropWatch-Cloud)以来,所采用的农情监测体系、可定制的农情监测云平台理念以及CropWatch-Cloud在国内外的应用推广情况,介绍了技术方法与农情信息服务方式的创新与进步带来的国际影响力的提升。系统总结了全球农情遥感速报系统发展的农情监测指标、农情预警能力、作物长势综合监测方法以及众源数据支持的作物面积监测方法,论文进一步阐述了CropWatch未来的发展方向,借助众源地理信息、大数据技术等的发展,打通从地块—村—镇—县—市—省—国家—全球的体系化全链条监测,满足从农户到政府决策部门对农情信息的差异化需求。 相似文献
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多光谱遥感影像植被覆盖分类研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
《国土资源遥感》2016,(2)
利用多光谱遥感影像进行植被覆盖分类是目前遥感技术应用的热点研究领域之一。在广泛调研文献的基础上,综述了近年来多光谱遥感影像植被分类研究现状和进展,较全面深入地分析了各种植被分类特征、分类算法的优缺点、适应性和应用情况,指出了当前面临的难点和挑战,并对未来发展趋势进行了展望。未来多光谱遥感影像的植被分类不仅要从分类算法上进行创新,提高分类器的自动化程度、分类效率和学习速度,扩大适用范围,增强鲁棒性,而且同样不能忽视对植被分类新特征的挖掘,提高特征的可分性,融合多源数据、利用多时相影像、挖掘更多新特征参与植被分类是未来的发展趋势。 相似文献
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Advanced processing techniques for remotely sensed imagery 总被引：5，自引：0，他引：5
综述了遥感影像信息处理技术的研究进展,主要包括高分辨率影像信息提取技术、影像超分辨率、高光谱影像处理和目标探测,以及遥感影像处理与分类的人工智能方法.对于高分辨率影像处理,从纹理、形状、结构和对象的角度探讨了空间信息提取对于高分辨率影像解译的意义和作用,分析了小波纹理、空间共生纹理、形状特征提取和面向对象分类技术的进展和存在的问题;对于超分辨率技术,文章主要介绍了超分辨率技术的最新进展,及其在遥感影像(sPOT5和MODIS)中的应用;在高光谱数据处理方面,从纯净像元和混合像元两方面介绍了最新的进展.对于纯净像元方法.主要分析了植被指数和统计方法,混合像元方面,则主要分析了像元分解、端元提取的最新技术方法;在智能化信息处理方面,先回顾了神经网络和遗传算法在遥感图像处理中的应用,然后介绍了人工免疫系统对多、高光谱遥感影像分类研究的最新进展. 相似文献
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农业遥感研究应用进展与展望 总被引：22，自引：0，他引：22
得益于中国自主遥感卫星、无人机遥感和物联网等技术的发展,中国农业遥感研究与应用在过去20年取得了显著进步,中国农业遥感信息获取呈现出天地网一体化的趋势;农业定量遥感在关键参数遥感反演技术方法与应用方面取得进展;作物面积、长势、产量、灾害遥感监测的理论与技术方法取得突破,农业遥感技术应用领域不断拓展。本文从农业遥感信息获取、农业定量遥感、农业灾害遥感、作物遥感识别与制图、作物长势遥感监测与产量预测、农业土地资源遥感等方面对中国农业遥感科研与应用进行了总结综述。 相似文献
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针对川西北江河源区草地退化问题,文章提出了基于光谱混合分析模型的草地退化遥感监测方法,利用1995年和2009年两期Lansat-5TM遥感数据,以川西北江河源区石渠县为研究实例区,提取该地区亚像元级土地覆被分类信息;并运用变化向量分析模型得出研究区14年间草地退化情况及植被增长情况的分布特征与面积统计结果;进一步对监测到的变化结果进行等级划分后,总结出该地区1995年—2009年草地退化情况的时空变化格局。研究结果能够对该地区的具体草地生态环境建设措施提供科学参考,有助于该地区生态环境建设资金、资源的科学合理配置。 相似文献