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基于时间序列统计特性的森林变化监测 总被引：1，自引：0，他引：1
森林动态变化分析对揭示生态系统环境变化及植被恢复和布局重建等具有重要意义,时间序列的遥感数据为森林监测提供了基础数据。本文根据森林植被的统计学特性,在暗目标法的基础上,利用归一化植被指数NDVI实现森林样本自动选择;并融合NDVI构建了新的综合森林特征指数(Integrated Forest Z-Score,IFZ);以时间序列的IFZ分析森林动态信息,实现森林变化动态监测。以三峡大坝及周边区域森林为研究区,利用2001年至2012年每年生长季节(5月—10月)的Landsat TM影像检验本文算法。基于2002年、2006年和2010年三期7月—9月的Quick Bird影像的精度分析结果发现:研究区森林变化检测的总体精度可达96.53%,Kappa系数为0.9512。在添加NDVI指数后构建的IFZ提高了总体监测精度。其中,毁林类别的检测精度提高显著,漏检率和误检率分别为2.74%和3.64%;干扰后重建的森林类别的检测精度有一定提高,其漏检率和误检率分别为10.79%和10.51%。研究结果表明,改进暗目标法能提高森林样本的选样效率,添加NDVI的IFZ能提高森林动态变化的识别度。此外,本算法不仅能定性识别森林变化,而且能定量提供森林干扰发生时间和干扰强度。 相似文献
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本文采用2013年QuickBird和2017年GF-1卫星遥感影像,以黑龙江省五常市为研究区,利用遥感影像的光谱特征提取纯净森林像元,构建整合森林指数(Integrated Forest Z-Score,IFZ)对影像的森林和非森林区域进行区分,叠加对比分析两期影像提取结果,得到研究区内林地的变化区域.再将自动提取结果与人工判读图斑进行精度验证,面积误差为4.2％,图斑重叠率为85％.从精度结果可知,高分辨遥感影像可以准确地监测林地变化,对研究环境变化和森林经营管理具有决策性作用. 相似文献
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利用简译遥感信息提取软件,以资源三号高分辨率卫星影像为数据源,选取老挝首都万象市为研究区,采用分层信息提取思想,在道路、建筑等地表覆盖要素人工提取结果的基础上,对未分类地物(水田、旱地、林地、工矿用地),利用最小距离算法和深度学习算法进行信息提取研究.研究结果表明,基于最小距离算法的总体分类精度为85.7％,Kappa系数为0.8165;基于深度学习算法的总体分类精度为89.29％,Kappa系数为0.8634,都可以达到很好的智能化提取效果. 相似文献
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全国第三次国土调查的一个重要步骤为内业勾绘图斑,需要大量的人力、物力及财力来支撑.利用目视解译的方法进行内业图斑的勾绘,不仅费时费力,而且需要作业人员具有一定的遥感图像解译经验从而满足图斑勾绘的进度及精度.因而,针对全国第三次国土调查,本文基于随机森林的分类方法探讨遥感图像分类的精度是否可以满足全国第三次国土调查图斑勾绘的精度,主要以水体为例.通过利用目视解译的成果来验证随机森林分类的精度,结果表明,随机森林分类的总体精度为91.45％,Kappa系数为0.66,因而,利用随机森林的分类方法可以满足全国第三次国土调查的精度,并且可以精度较高地提取遥感图像中的水体. 相似文献
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川西亚高山针叶林位于中国西南地区,受多云、多雨、多雾的影响,难以通过卫星影像进行植被分类的研究。为了解决这一难题,本研究选取川西亚高山针叶林的典型区域王朗自然保护区作为研究区,使用多旋翼无人机获取研究区域北部高分辨率RGB影像,结合卷积神经网络进行植被分类;为进一步挖掘卷积神经网络在无人机遥感影像上的潜力,选择语义分割方法 （U-Net）进行分类,并根据不同分辨率的无人机影像和不同尺寸下的样本集构建植被分类模型,建立森林指纹库。结果表明：（1）结合无人机可见光影像和CNN模型进行分类能够获得高精度分类结果。在空间分辨率为5 cm,尺寸为256×256像素的情况下达到最优,总体精度为93.21%,Kappa系数为0.90;(2)选择合适的尺寸大小能够提高模型的分类精度。在5 cm的空间分辨率下,尺寸为128×128像素的模型总体精度为82.30%,Kappa系数为0.76;尺寸为256×256像素的模型总体精度为93.21%,Kappa系数为0.90;(3)超高空间分辨率的升高对模型精度的提升是有限的。当空间分辨率从10 cm升到5 cm时,模型的总体精度提高了0.02,Kappa系数提... 相似文献
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《国土资源遥感》2017,(3)
以高分一号(GF-1)16 m空间分辨率多光谱影像为数据源,对沙化土地类型的光谱特征以及其全年的NDVI变化特征进行了分析,发现时间序列数据变化信息可提高沙化土地类别之间的可分离度。对单一时相影像的分类结果和加入时间序列NDVI之后的分类结果进行了对比分析,结果表明,基于生长季单一时相原始影像的分类结果精度为73.34%,Kappa系数为0.7;非生长季单一影像与NDVI时间序列数据的分类结果总体精度为81.44%,Kappa系数为0.77;生长季单一时相影像并加入NDVI时间序列数据之后精度提高到了92.04%,Kappa系数达0.87,明显改善了对沙化土地类型的识别精度。表明单时相影像结合时间序列NDVI数据在沙化土地分类识别中有巨大的应用潜力。 相似文献
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为提高高分辨率遥感影像变化检测精度,提出一种以领域知识为优化策略的深度学习变化检测方法。利用改进的变化矢量分析和灰度共生矩阵算法获取影像的光谱和纹理变化,设定合理阈值获得变化区域待选样本;引入领域知识中图斑形状特征指数与光谱知识,筛选得到高质量的训练样本;构建并训练了深度置信网络模型,使用优化策略对深度学习变化检测结果进行优化,以减少“椒盐”噪声和伪变化区对检测精度的影响。通过高分二号与IKONOS影像的变化检测实验表明,该方法较优化前准确率与召回率最大增幅分别为7.58%和14.69%（高分二号）、17.08%和23.87%（IKONOS）,虚警率和漏检率最大降幅为30.22%和23.30%（高分二号）、17.08%和23.87%（IKONOS）,能够有效提高变化检测精度。 相似文献
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《国土资源遥感》2020,(2)
南方人工林生长迅速,轮伐期短。为探讨一种有效更新森林资源数据库的森林变化检测方法,快速检测短时期内森林采伐与更新的动态变化。以变化频繁快速,变化图斑多且小的广西人工林作为研究区,以2个时相的高分二号(GF-2)影像为数据源,利用多尺度分割和光谱差异分割2种方法对2期影像进行分割,通过对象的归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)差值并基于分布函数确定阈值来提取变化区域与变化类型,实现森林变化快速检测。基于像元采用同样的方法进行处理,与面向对象NDVI差值法进行比较。结果表明面向对象NDVI差值法的总体精度达89. 76%,Kappa系数为0. 81,精度和提取效果优于基于像元NDVI差值法,更能刻画变化图斑的形状和边界,也能较准确地检测出微小变化的面积。该方法能适应南方人工林的变化特点,在实现快速检测变化的目的下,可用于森林资源数据库的更新。 相似文献
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《地理空间信息》2017,(4)
天绘一号是我国第一代传输型立体测绘卫星,主要用于科学研究、国土资源普查、地图测绘等领域的科学实验任务。以天绘影像为实验数据,利用面向对象的影像分割技术,通过选择合适的尺度参数对影像进行分割。结合SVM对得到的影像对象层进行分类实验。具体分析了SVM分类器核函数的选择以及参数的设置对分类精度的影响。最终分类实验结果的总体精度为90.857 1%,Kappa系数为0.858 1。将分类结果与传统基于像元的马氏距离分类法和最大似然值分类法的分类结果进行比较,总体精度分别提高了约29.29%、5.91%,Kappa系数分别提高了约0.35、0.06。实验结果表明,面向对象的SVM分类法不仅对影像分类的精度有大幅度的提高,同时,也很好地解决了传统基于像素分类法出现的"椒盐"现象,是一种很有优势的影像分类法。 相似文献
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《国土资源遥感》2020,(1)
选择安徽省巢湖流域为研究区,采用U-net模型和随机森林模型,对高分一号(GF-1)高分辨率遥感影像进行水体信息提取,并对比分析了2种模型的水体提取结果和效率。结果表明:①对于大面积水体,2种模型的水体提取结果均具有较高的精度;②对于小面积水体,随机森林模型水体提取结果存在较多细碎图斑,U-net模型水体提取结果和人工目视解译结果更加符合;③对于遥感影像中城市建筑物阴影和山体阴影,U-net模型能较好地消除阴影影响,正确提取水体,而随机森林模型存在较多将阴影误分为水体的现象;④总体来看,在复杂地表覆盖类型条件下,U-net模型提取水体的总体精度为98. 69%,Kappa系数为0. 95,均高于随机森林模型,在2种模型漏分误差相当的情况下,U-net模型错分误差远小于随机森林模型。U-net模型避免了人工提取分类特征的过程,自动化程度更高,训练效率较高,适用于遥感影像中水体高精度提取。 相似文献
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利用大丰市沿海滩涂湿地区域的高光谱影像和同时期的机载LIDAR数据,结合影像的光谱信息,采用随机森林算法(RF)对研究区进行湿地植被精细分类,并分析和评价分类模型参数设置对总体精度的影响,最后与SVM分类结果进行对比。结果表明:随机森林分类方法的总体精度为90.3%、卡帕(Kappa)系数为0.874;与传统的SVM分类方法相比,RF法均提高了4种湿地植被的生产者精度和使用者精度。通过分析RF分类模型参数设置对总体精度的影响,得出当生长树个数为30、生长树深度为30时,分类精度最高。 相似文献
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面向对象的多特征分级CVA遥感影像变化检测 总被引：1，自引：0，他引：1
变化矢量分析CVA方法在中低分辨率遥感影像变化检测中已得到广泛应用,但由于高分辨率遥感影像存在不同地物尺度差异大、不同类别地物光谱相互重叠的问题,因此对于高分影像的变化检测具有局限性。为提高高分影像变化检测精度,提出了一种面向对象的多特征分级CVA变化检测方法,首先,利用基于区域邻接图的影像分割方法分别对两时相遥感影像进行多尺度分割,提取分割图斑的光谱、纹理和形状特征;然后,在各级尺度下,分别运用随机森林方法进行特征选择,计算CVA变化强度图;最后,根据信息熵对多级变化强度图进行自适应融合,利用Otsu阈值法检测变化区域,并与仅考虑光谱特征的分级CVA变化检测方法、像元级多特征CVA变化检测方法以及仅考虑光谱特征的像元级CVA变化检测方法进行比较分析。实验表明:与比较方法相比,本文方法的变化检测精度较高,误检率和漏检率较低。 相似文献
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以南京长江沿岸保护区域为研究对象,利用2016年和2019年两期Sentinel-2影像构造多种遥感指数;再利用随机森林模型进行不透水面信息提取。结果表明,2016年的总体精度为88.25%,Kappa系数为0.76;2019年的总体精度为90.51%,Kappa系数为0.80,说明该方法具有较好的精度,能准确反映不透水面的空间分布。结合提取结果进行时空变化分析发现,2016-2019年南京长江沿线不透水面整体呈减少趋势,总面积减少2.784 km2,年均减少0.928 km2,其中大部分是由工矿用地转化为绿地以及港口码头消失导致的。长江沿线的不透水面提取和变化检测分析有助于全面、细致和真实地监测河道岸线情况,对于南京市开展长江岸线研究以及开发长江岸线资源和可持续利用具有举足轻重的意义。 相似文献
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针对土地利用类型多样、特征易混淆和高分辨率遥感影像信息海量、人工提取费时费力等问题,该文以北京二号卫星影像为数据源,采用高精度地表覆盖数据优化分割的面向对象分析方法、无地表覆盖数据辅助分类的面向对象分析方法,运用朴素贝叶斯、CART决策树、随机森林和K最邻近分类器,开展武功县土地利用分类,并对分类结果进行精度评估.结果 表明:①与无地表覆盖数据辅助分类方法相比,高精度地表覆盖数据优化分割的面向对象分类方法,在精度方面有较大的提升,其分类总体精度提高18.73％,Kappa系数提高0.21;②随机森林对于土地类型多样的影像对象具有较好的识别能力,获得较高的总体精度(95.3％)和Kappa系数(0.94).研究表明一种利用高精度地表覆盖数据优化影像分割的土地利用分类方法具有更好的可行性和鲁棒性. 相似文献
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林火发生后,开展森林生态系统烈度信息的初始评估,能够为灾后生态修复管理措施的快速实施提供定量依据。为了改善传统林火烈度评估模型的时效性,本研究利用历史过火区域的实地调查数据,构建基于迁移学习的烈度评估模型,并将其应用于2020年3月30日发生的西昌泸山森林大火烈度初始评估研究中。研究结果表明：迁移学习算法能够将源区域和目标区域的遥感影像光谱转换为多个新的特征变量,在这些新特征变量构成的投影空间中,源区域和目标区域样本具有相似的特征分布。在此基础上,基于源区域历史实地调查数据构建的烈度评估模型,能够迁移应用于目标区域的烈度评估。在本研究林火烈度的初始评估中,基于迁移学习的烈度评估模型精度较高,总体精度为71.20%,Kappa系数为0.64。与该模型对比,未进行迁移学习的支持向量回归模型精度较低,其总体精度为58.00%,Kappa系数为0.48。同时,基于dNDVI、dLST和dNBR指数的经验回归模型精度最低,其总体精度分别为：20.80%、34.8%和24.80%,Kappa系数分别为：0.01、0.19和0.06。本研究可为林火灾后管理措施的快速响应,提供一种新的思路和参考。 相似文献
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利用高分一号影像结合机载LiDAR数据进行面向对象的亚热带森林年度采伐迹地分类提取。在面向对象的遥感软件Ecognition中,首先利用森林小班数据参与分割,利用小班数据的属性信息确定林地和非林地区域,在林地区域再一次进行多尺度分割,并通过ESP工具确定最佳分割尺度,通过特征表达提取对象的光谱、纹理、形状、冠层高度模型(CHM)等特征信息,通过最小冗余最大相关性(mRMR)特征选择算法提取最优特征子集,且CHM在最优特征子集中。利用随机森林(RF)分类器进行年度森林采伐迹地分类提取。年度采伐迹地提取精度达到了87%,与没有CHM特征参与分类的情况对比,提取精度提高了13%。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(3)
为克服多时相遥感影像变化检测因成像季节、拍摄角度等因素产生的误差,针对影像变化通常少于未变化的情况,提出了一种利用旧时相矢量图与新时相影像进行变化检测的方法。利用旧时相带有类别信息的矢量约束,对新时相遥感影像进行细分割获得图斑,对图斑提取光谱、纹理等特征,通过主成分变换构建特征集,在类别的约束下,应用孤立森林计算图斑的变化指数,避免了传统变化指数计算方法因引入易受变化图斑干扰的值而产生的误差,同时,依据贝叶斯方法自动获取各地物类别的变化阈值,进而获得变化图斑。选取高分1号等数据分别进行两组实验,通过对比马氏距离与孤立森林方法,验证了采用矢量图与孤立森林方法进行变化检测的有效性,实验结果的正确率分别为0.923 5及0.931 8。 相似文献
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优化子空间SVM集成的高光谱图像分类 总被引：2，自引：0，他引：2
随机子空间集成是很有前景的高光谱图像分类技术,子空间的多样性和单个子空间的性能与集成后的分类精度密切相关。传统方法在增强单个子空间性能的同时,往往会获得大量最优但相似的子空间,因而减小它们之间的多样性,限制集成系统的分类精度。为此,提出优化子空间SVM集成的高光谱图像分类方法。该方法采用支持向量机(SVM)作为基分类器,并通过SVM之间的模式差别对随机子空间进行k-means聚类,最后选择每类中J-M距离最大的子空间进行集成,从而实现高光谱图像分类。实验结果显示,优化子空间SVM集成的高光谱图像分类方法能够有效解决小样本情况下的Hughes效应问题;总体精度达到75%–80%,Kappa系数达到0.61–0.74;比随机子空间集成方法和随机森林方法分类精度更高、更稳定,适合高光谱图像分类。 相似文献