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《山地学报》2018,(6)
为有效实施植被信息获取及监测,亟需分类准确及易于推广的植被信息识别技术。本文利用无人机航拍获取植被光学影像,利用深度语义分割技术建构植被种类识别模型,为植被变化动态监测提供准确的植被类别信息。首先,基于安溪县龙门镇崩岗区的采样点,获取20 m航拍高度的无人机影像,构建FCN-VGG19植被识别模型,探讨不同特征融合结构对FCN-VGG19识别性能的影响,测算出各植被的覆盖面积;其次,取安溪县另一取样点的无人机影像作为验证集,分析FCN-VGG19的迁移学习能力,验证模型稳健性。结果表明:(1)基于20 m高度的无人机影像建立的FCN-VGG19-8s模型识别正确率最高,为86. 30%;(2) FCN-VGG19-8s识别精度高于FCN-VGG19-32s;并从测试集中随机抽取一张图,测算该测试图的马尾松覆盖面积为78. 38 m2,芒萁覆盖面积为12. 77 m2,柠檬桉覆盖面积为0. 89 m2;(3)在模型的迁移学习能力试验分析中,当A数据集占训练集的比例下降时,对模型识别B数据集的影响不大;当B数据集的数据量减少时,其识别精度稍有下降,仍有84. 5%。本文基于无人机光学影像,结合深度语义分割模型进行植被识别,以福建安溪县为例验证模型稳健性,分析模型在测算植被覆盖面积的适用性,旨在为植被识别研究提供新思路。 相似文献
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基于无人机可见光遥感影像的救灾帐篷信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
在分析救灾帐篷的光谱和形状特征基础上,将基于像元和面向对象分类方法相结合,提出一种针对无人机可见光遥感影像的救灾帐篷信息提取方法。首先基于帐篷初始样本在三维光谱空间中的范围对图像进行快速二值化初分类,通过聚类与尺寸滤波消除噪声图斑对后续信息提取的影响;然后引入不同结构模板的邻域分析和形态学方法还原对象空间形状,针对遥感影像的第一主成分,提取分割对象的光谱均值、局部二值模式对比度(LBP Contrast)均值、长轴长等特征;最后利用基于径向基函数(RBF)的支持向量机(SVM)分类方法完整提取救灾帐篷。以灾后常用的0.2m无人机可见光遥感影像为例的实验结果表明,救灾帐篷识别率高达95.5%。该方法运算效率高,克服了蓬顶内部异质性和相似物的影响,对于利用无人机可见光遥感影像开展救灾帐篷的检测与分析具有参考价值。 相似文献
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作物高度是农田、生态等研究领域重要的一项指标,准确地获取作物高度和类别是精确估产和长势监测的必要条件。激光雷达技术能够提供精确的植被冠层结构信息,并进而获得作物冠层高度。以绿洲农田区的棉田为研究对象,通过激光雷达提取的植被垂直结构信息,估算研究区各植被类型的高度,并依据高度进行了分类。结果表明：林地、食葵、棉花和西葫芦的平均高度约为12.5 m、2.125 m、1.125 m和0.35 m,利用植被类型间的高度差异进行地物类型识别的总体精度为93%;食葵、棉花和西葫芦实测植被高度值与计算植被高度值的平均相对误差分别为-0.038%、1.35%和-4.348%,说明激光雷达提取的植被冠层结构参数可用于农田区作物的高度估算。 相似文献
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采用综合多源遥感方法提取地表信息,结合文献资料和实地调查数据探讨莺歌海滨岸带地面要素的分布特征及其相互关系.主要讨论了综合激光雷达(LiDAR)、极化合成孔径雷达(SAR)、光学和光谱遥感数据进行地表信息提取的适用方法,包括建立精细潮位线模型、近岸微地貌模型,并进行沙化土地、植被、湿地的提取与分类;分析了莺歌海滨岸区的海岸形态、土地退化、湿地与植被分布以及自然景观结构的特征.研究表明,综合遥感方法能有效地支持地表环境特征提取;研究区内滩涂和湿地资源利用不合理;存在较高的土地退化风险;湿地开发与盐场生产活动为人地关系的核心矛盾.最后提出了相关的综合治理建议. 相似文献
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《亚热带资源与环境学报》2017,(2)
为了发挥低空无人机的空间监测优势,提取滩涂湿地入侵物种"互花米草"(Spartina alterniflora)的植被信息,本研究以宁德三沙湾滩涂湿地为飞行试验区,对获取的低空无人机可见光影像进行光谱特征分析,参考多光谱植被指数的特点,构建了基于可见光波段的改进型土壤调整植被指数V-MSAVI,通过植被和非植被阈值的确定,实现了对入侵物种互花米草植被信息的有效提取。本方案以目视解译获取的互花米草像元为参考进行精度检验,结果表明,基于V-MSAVI植被指数提取的互花米草植被总体精度为89%,Kappa系数为0.77,提取结果具有较好的精度,本研究可为无人机的应用和滨海滩涂湿地的生态保护提供参考。 相似文献
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MODIS NDVI时间序列在三江平原湿地植被信息提取中的应用 总被引：11，自引：0，他引：11
以三江平原为研究区,利用多时相的中分辨率成像光谱仪(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)影像数据,采用一种基于归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)时间序列的监督分类方法获取了研究区湿地植被的分布数据。监督分类以NDVI时间序列的波形所反映出的植被物候特征作为分类器,将离散的傅立叶变换应用于NDVI时间序列以减少高频噪声对分类的影响,并运用傅立叶变换后波形幅度和相位的相似性来确定像素的归属类别。根据研究区植被的物候特征的差异,区分出7种地表(沼泽、沼泽化草甸、滩地、水田、旱地、灌木和林地)的植被类型,得到三江平原2005年湿地植被的分布数据。该方法的总体分类精度达到79.67%,Kappa系数为0.752 5。研究表明,基于MODIS多时相NDVI数据,采用基于傅立叶组分的相似度分类方法可以客观、经济、快速的提取湿地植被分布数据。 相似文献
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木薯作为重要的非粮能源作物,因其种植分散、与易混淆作物缺乏生长时相差,从而导致其种植分布信息难以正确获取,一直是困扰木薯乙醇资源正确评估的技术问题。该研究以广西壮族自治区武鸣县为研究区,应用高分辨率RapidEye影像数据,探讨利用面向对象分类方法合理提取木薯种植面积及其空间分布信息。研究表明,将归一化植被指数(NDVI)和数字高程数据(DEM)应用于遥感影像的多尺度分割,并结合基于隶属度函数和阈值的面向对象分类方法,提取木薯种植面积的精度达85%,分类精度(以Kappa系数表示)为0.9。相比最大似然监督分类方法和未辅以NDVI/DEM的面向对象分类方法,该方法的总精度分别提高了5%和12%,Kappa系数分别提高了0.2和0.3。因此,NDVI和DEM数据参与影像分割的面向对象的信息提取方法,可以有效地提高遥感图像分类的精度,并为提取种植分散、与相关植被时相差异小的作物的空间分布提供了有效的技术借鉴。 相似文献
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基于KPCA和SAM的城市植被遥感分类研究 总被引：4，自引：0，他引：4
研究高分辨率遥感城市绿地信息自动提取技术是城市遥感技术应用亟待解决的问题之一。城市绿地分布破碎,林种多样,林相不齐,具有极强的非线性特征。核主成分分析(KPCA)可以表达图像像素间的高阶关系,因而可以提取图像的非线性特征,同时提供一组相互独立的主成分。通过实验分析核函数的参数,比较变换前后的平均可分性,进行波段选择。将KPCA与SAM分类方法结合,构建基于KPCA的SAM城市植被分类方案。实验结果表明,该方案比传统的分类方法精度高。城市6种绿地类型的分类总精度为80.6%;合并为草地、园地与林地绿地类型时分类总精度达91.7%,可以满足城市植被分类与生态评价的需求。 相似文献
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《地理与地理信息科学》2017,(6)
以某超贫钒钛磁铁矿为例,基于Landsat TM/OLI数据,首先利用相关性分析和单因素方差分析法(one-way ANOVA),结合林地与其他地物的光谱、纹理特征差异,筛选了提取林地信息的最佳光谱和纹理波段;其次,融合光谱纹理特征,利用支持向量机法获取了林地的空间分布信息。结果表明,基于OLI数据光谱和纹理特征的林地提取精度达85.51%,较基于单一光谱特征的提取精度提高5.0%,且基于OLI数据的提取精度整体优于TM数据。统计显示,2015年矿区林地覆盖面积为103.26km2,较2001年减少14.21km2,超贫钒钛磁铁矿采区和尾矿库的迅速扩展是造成林地覆盖减少的主要原因。该文为获取矿区林地空间分布信息提供了一种新的方法与思路,为矿区林业资源监测提供了技术支持。 相似文献
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基于GF-1卫星数据的面向对象的民勤绿洲植被分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以民勤绿洲为研究区,以GF-1遥感影像为数据源,采用面向对象的分类方法,结合分层技术,对影像逐级进行分类,以获取植被信息。根据归一化植被指数（NDVI）阈值区分植被与非植被,分割尺度为10;使用归一化水体指数（NDWI）阈值提取非植被中的水体,分割尺度为35;利用野外采样点获取的训练样本,将植被进一步分为耕地、林地和草地,分割尺度为25。总体分类精度达到83.02%,Kappa系数为0.745 1,比较基于象元的监督分类,其总体分类精度为69.37%,Kappa系数为0.497 0,表明面向对象的分类方法在干旱区绿洲植被信息的提取上较传统的基于象元的分类方法更有优势,分类精度更高。 相似文献
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参照《中国植被》中的植被分类体系,结合野外考察结果,建立了适合中国西北农牧交错带的植被分类体系。以覆盖研究区的多幅Landsat影像为基础,按“分层分类,逐层验证”的思路,实现了对研究区植被信息的提取。提取时,先利用完全约束的最小二乘模型对遥感影像进行混合像元分解方法,将整个研究区划分为植被区和非植被区;在植被区,基于光谱特征、纹理特征和地形特征,构建CART决策树,获得了乔木林、灌丛和草原等7种主要植被型组;在植被型组内,基于不同植被类型NDVI的季节差异特征,构建NDVI差值比值指数 (NDVI_DR),将乔木林和灌丛区分为常绿和落叶植被型,使用温度植被干旱指数(TVDI),将草原进一步区分为荒漠草原、典型草原和草甸草原3种类型,从而得到各个植被型的空间分布范围。经验证,最终分类的总体精度能达到79.51%,kappa系数为0.773。采用的分类方法充分利用了遥感数据既有的光谱信息和纹理信息,同时辅以地形信息。实践结果表明,分层分类和多种指标相结合的方法可以有效实现对影像跨幅的、以复杂镶嵌结构为主要特征的农牧交错带植被信息提取,精度较高,技术可行。 相似文献
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东洞庭湿地植被格局变化及其影响因素 总被引：4，自引：0，他引：4
东洞庭湖(也称东洞庭)湿地植被格局的变化特征及其影响因素的分析是该地区湿地植被保护与恢复策略制定的基础。基于美国陆地资源卫星Landsat TM/ETM+数据,应用决策树分类法分别提取东洞庭湖1999年、2002年、2006年三个时期湿地景观信息,通过转移矩阵法和质心迁移法对植被的时空演变分析。结果表明:(1)1993～2002年东洞庭湖芦苇、林地、苔草滩地面积均有所增加,芦苇增长速度最快,年均增长面积为28.93km2;2002～2006年林地面积迅速增加,年均增长面积为29.655km2,苔草面积有所减少,芦苇面积保持基本稳定;(2)东洞庭湖湿地植被质心呈现从林地—芦苇—苔草逐层靠近湖心的分布特点,1993～2006年三种植被类型的质心均不断向湖心迁移,其中以林地与芦苇的变迁更为显著。 相似文献
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无人机遥感在红树林资源调查中的应用 总被引：6，自引：0，他引：6
低空无人机（UAV,Unmanned Aerial Vehicles）遥感系统具有数据采集灵活、低成本且可快速获取超高分辨率影像的特色,是传统航空遥感和卫星遥感的重要补充。以广东省和广西壮族自治区交界处的英罗港港湾两侧为研究区域,将无人机遥感系统用于红树林资源的遥感调查,通过无人机航拍获取高分辨率影像,并且使用拼接的影像和目视解译方法提取红树林空间分布信息,进一步选择典型研究样地,采用面向对象的最近邻分类方法对红树林树种类型进行分类研究,并对比综述了无人机遥感和常规航空航天遥感技术对红树林资源调查监测的优缺点,无人机遥感系统非常适用于红树林资源调查。通过2 h 30 min的3架次无人机航飞工作,获取了研究区域25.29 km2的无人机影像,基于无人机影像和面向对象遥感分类方法提取的红树林空间分布信息精度超过了90%。未来无人机遥感系统将可成为调查和监测红树林资源的重要技术手段,可为相关管理部门对红树林资源的保护、管理、开发等方面的工作提供基础信息和技术支持。 相似文献
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提出一种基于精度较高的Landsat TM数据检测刺槐林枯梢状况的方法,整个过程分为:1)利用监督分类提取出林地分布范围,制作刺槐林地掩膜;2)对刺槐林地利用线性光谱混合模型进行混合像元分解,得到健康刺槐、非光合作用绿色植被(NPV)、土壤的丰度图,定义刺槐林的健康分类等级:健康或轻度枯梢、中度枯梢、重度枯梢或死亡;3)利用决策树分类器对丰度图像、归一化植被指数(NDVI)以及经缨帽变换获取的亮度和绿度成分定义一组规则,进行刺槐林生长健康状况分类,分类结果与实地样方数据具有较好的一致性,利用林冠分级向导进行精度分析,精度达82.2%,Kappa系数为0.752。 相似文献
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棉花叶面积指数（LAI）是描述其长势的重要指标,准确获取冠层结构参数是叶面积指数反演的必要条件。以ScoutB-100油动单旋翼无人机为飞行平台,搭载RIEGL VUX-1激光雷达,精确获取棉花高密度点云数据,得到研究区棉田数字表面模型（DSM）和数字高程模型（DEM）,通过差值运算获得其冠层高度模型（CHM）,进而提取有效的冠层结构参数。利用相关性分析法选取相关系数大于0.2的激光穿透力指数（LPI）、回波点云密度（D）、孔隙率（fgap）、归一化高程值（VnDSM）构建棉花LAI反演模型,并与实测叶面积指数进行精度验证与评价。实验结果表明：模型估算的LAI与实测LAI之间的决定系数为0.824,均方根误差为0.072,验证了模型的可靠性。 相似文献
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无瓣海桑(Sonneratia apetala)是中国红树林恢复种植最早引进的优质红树树种,其生产力在红树林群落中处于较高水平,具有显著的高生物量和能量积累。然而,由于红树林群落冠层密集、结构复杂,精确描绘无瓣海桑的单木树冠存在极大挑战性。传统的卫星遥感侧重于区域或更大尺度监测需求,而新兴的低空无人机遥感在更精细尺度的红树林生态监测中具有显著优势。以广东省珠海市淇澳岛红树林自然保护区为研究区,利用消费级无人机影像生成的冠层高度模型(Canopy Height Model, CHM)和种子区域生长(Seed Region Growing, SRG)算法进行无瓣海桑单木树冠提取,并建立基于地面调查数据获取的树高和胸径两者之间的回归关系,以优化无瓣海桑地上生物量异速生长方程,进而实现研究区单木尺度的无瓣海桑地上生物量估算。结果表明：基于无人机影像可以有效提取无瓣海桑单木树冠,其提取精度达到67%;验证了树高和胸径之间较高的相关性,提出了基于树高的无瓣海桑地上生物量异速生长方程;研究区无瓣海桑平均地上生物量的范围为2.99～247.24 t/hm2,平均值为92.14 t... 相似文献
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基于高光谱特征选择和RBFNN的城市植被胁迫程度监测 总被引：5，自引：4，他引：1
以Hyperion星载高光谱数据为例,基于指数提取-特征选择-分类识别-模式分析的思路,分析广州市的城市植被胁迫状况。提取与胁迫相关的高光谱植被指数,对其进行相关分析,滤除相关性很高的植被指数,利用选取的特征应用RBF(径向基函数)神经网络对城市的植被胁迫程度进行分类,对广州市受胁迫植被的空间分布及其原因进行分析。研究表明:运用特征选取和RBF神经网络可以较好的区分城市植被受胁迫的程度;城市植被受胁迫的程度与城市交通污染、人为干扰相关性比较大;受胁迫植被的强度分布呈现从城市中心向外的梯度变化,在大块绿地外围呈环状分布。 相似文献
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为提高内蒙古平原灌区作物种植结构遥感监测精度和效率,提出一种基于时序NDVI曲线的作物种植结构提取方法。以内蒙古土默特右旗平原区为研究区域,以2015年覆盖作物生育期的多时相Landsat影像为数据源,根据不同地物其NDVI值范围不同,将研究区地表分为植被覆盖地表,无植被覆盖地表和水体3类。在植被覆盖区域内,根据林地和荒草地时序NDVI曲线特征,提取林地和荒草地,其余区域即为农田。根据小麦、玉米、葵花和西葫芦的时间序列NDVI曲线特征差异构建分类决策树模型,在农田区域内提取上述作物的空间种植分布信息。研究区各类地物及作物遥感提取面积与实际统计面积接近,土地利用分类总体精度达到85.71%,作物分类总体精度达到82.69%。研究结果表明该方法提取作物种植信息的精度较高,能够实现区域作物种植信息的高效准确监测。 相似文献