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光谱特征匹配分类是常用的高光谱影像分类、识别地物的方法,针对高光谱影像提取植被盖度存在的问题,文章根据高光谱遥感影像处理的方法,采用EO-1卫星在广州市过境的Hyperion高光谱影像,以＂广州南肺＂万亩果园作为试验区,经过大气纠正——最小噪声分离变换（MNF）——最纯净像元指数计算（PPI）——提取植被的端元,以此作为研究区识别植被的参考样本,进行光谱特征匹配提取植被盖度。其中提出利用连续小波变换对参考端元的波谱曲线降噪的方法,旨在优化光谱特征匹配,以提高识别植被的精度。实验结果表明,这种辅助匹配的方法能有效提高识别植被的精度。 相似文献
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以Hyperion高光谱影像为数据源,以植被、裸土、裸岩作为喀斯特地区典型地物,利用纯净像元指数方法从影像中提取这3类地物的端元,然后利用匹配滤波(MF)和混合调谐匹配滤波(MTMF)混合像元分解的方法对喀斯特地区的植被覆盖度进行了估测。结果表明:MTMF方法反演得到的喀斯特地区植被丰度与实测植被覆盖度之间的最大偏差为0.15,确定系数R2为0.78,均方根误差RMSE为9.18,MTMF植被覆盖度提取的结果明显优于MF,故MTMF方法反演得到的喀斯特地区植被丰度准确地代表了地表真实植被覆盖情况。研究表明,MTMF方法对喀斯特地区植被覆盖度的估测具有更高的精度及可靠性,具有广阔的应用前景。 相似文献
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针对复杂艰险地区修建道路时,地质岩性难以现场获取的问题,该文利用ASTER多光谱遥感影像,研究和设计了一种顾及植被覆盖的复杂艰险地区多光谱遥感岩性信息识别提取方法.该方法根据植被覆盖情况先分类后进行岩性识别:对中高植被覆盖区进行植被信息的抑制处理,再对中低植被覆盖区采用主成分分析法进行岩性信息提取;对低植被地表裸露区域采用端元提取、光谱角填图的方法进行岩性信息的提取.最后将岩性识别提取结果与现场地勘结果进行对比验证.结果表明该方法进行岩性信息提取结果与已有的现场勘察结果基本一致,具有重要的参考和应用价值. 相似文献
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从高光谱遥感影像提取植被信息 总被引：2，自引：0，他引：2
遥感可以快速有效地监测大面积植被的种类、特性、长势等各类信息。高光谱遥感数据因其特有的高光谱分辨率特性使其在植被生态环境领域具有极大的应用潜力。植被信息作为生态环境评价的重要参数对区域生态环境的监测和建设具有重要的意义。本文基于云南省鹤庆县北衙的高光谱遥感数据用SAM方法对植被信息进行了提取,参考光谱使用ASD光谱辐射仪采集的植被光谱曲线。文中对高光谱遥感影像的辐射定标和大气校正进行了研究,针对影响光谱辐射仪采集的主要因素采取了相应的措施,并对光谱曲线分类及参考光谱曲线的选取进行了研究。将选取出的参考光谱曲线与大气校正后的遥感影像进行SAM匹配提取出植被信息,经过与实地调查资料比较并计算总体精度和kappa系数,计算结果达到预期精度。最后将分类结果转换为矢量图,经过投影转换为大地坐标后制作出北衙植被分布图。 相似文献
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近年来红树林群落中物种结构简单、功能退化等环境问题日趋严重,为了及时准确掌握红树林群落的物种空间格局与分布,本文首先基于深圳福田红树林自然保护区无人机高光谱影像,利用归一化差值植被指数和归一化潮间红树林指数提取植被区域;然后在植被区域根据最佳指数法选取信息量大、波段相关性小的波段组合,分别采用基于像素支持向量机分类方法和面向对象影像分类方法对红树林物种进行分类。试验结果表明,基于像素支持向量机分类方法的总体精度为81.03%;利用面向对象影像分类方法的总体精度为85.58%。面向对象影像分类方法能有效去除椒盐噪声,充分利用对象光谱、形状及纹理信息,提供更准确的红树林分布信息。 相似文献
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结合结构和光谱特征的高分辨率影像分割方法 总被引：4，自引：4，他引：0
影像分割是高分辨率遥感影像基于对象分析的先决和关键步骤。传统的遥感影像分割方法往往仅利用影像的光谱或结构信息。本文提出一种结合结构和光谱特征的分割方法。首先使用形态学运算提取结构信息,并与光谱信息结合,采用光谱角距离来衡量结构-光谱特征的相似性,进行区域生长获得初始分割结果,然后通过区域合并改善初始结果获得最终结果。研究中采用城市地区的高分辨率遥感影像,通过目视评价和定量评价并与现有的其他分割方法进行比较,验证了所提出方法的有效性。 相似文献
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基于多光谱纹理“映射模式”概念，提出了基于光谱数据相似性的多光谱、高光谱数据的编码方法。利用光谱相似测度对不同类型的纹理进行编码，表征地物的全局纹理特征，将纹理提取的算法扩展到多维光谱图像分析中，提出了多尺度纹理组合算法。试验证明，该方法合理有效，可大大提高分类的准确性和精度。 相似文献
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面向对象的高光谱影像湿地植被信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
《地理空间信息》2015,(4)
以美国Sacramento-San Joaquin三角洲为研究区,提取高光谱遥感影像上湿地植被的光谱响应特征,用于指导面向对象的湿地植被信息提取。结果表明,基于光谱响应特征分析的面向对象分类精度为88.03%,而未利用光谱响应特征的面向对象分类精度为72.08%。在面向对象提取前对植物光谱响应特征进行特征提取,可以实现湿地植被在物种水平上的识别,并可以有效提高分类精度。 相似文献
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高光谱影像具有丰富的光谱和空间结构信息,传统的基于光谱特征的分割方法易使分割区域过于细碎,从而降低了居民地信息提取的精度。尝试将纹理信息引入到特征空间,以提高信息识别、提取的精度。纹理信息采用多尺度3D-Gabor滤波器对经过特征选择后的高光谱影像进行滤波,进一步计算纹理能量和纹理特征,然后利用多特征聚类实现图像的初步分割,最终通过形态学方法获取影像中的居民地信息。实验表明,基于3D-Gabor滤波的方法能有效地识别、提取高光谱影像中的居民地信息。 相似文献
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红叶是一类观赏树木的统称,有槭树红叶、黄栌红叶、火炬树红叶等种类,在全国皆有分布。本溪是中国枫叶之都,快速、准确地提取其红叶信息能够促进当地旅游业的发展,具有巨大的经济价值与发展前景。然而传统的红叶指数播报采用人工定点观测的形式,耗费人力物力且无法实现大范围的红叶面积提取,为此,本研究采用光谱指数法快速、准确地提取红叶面积,选择本溪老边沟、天桥沟为中心的区域。首先利用目视解译法确定Sentinel-2影像上红叶像元区域,分析红叶和非红叶植被的光谱差异,并基于可见光波段的光谱特征构建差值红叶指数DRI,用于提取红叶区域,结果显示DRI的提取精度可达92%,与其他方法对比效果良好。本研究为本溪地区红叶面积提取提供了一种便利、高效的方法。 相似文献
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盐沼植被光谱特征的间接排序识别分析 总被引：1，自引：0，他引：1
运用ASD地物光谱仪,采用12个小型机载成像光谱仪(CASI)默认的植被波段组,以上海崇明东滩自然保护区的盐沼植物群落为对象,应用主成分分析法和相关分析研究了不同群落光谱特征与生态环境因子之间的关系。结果表明:运用PCA间接排序法能够识别盐沼植被中光滩、海三棱藨草群落、芦苇群落和互花米草群落等光谱特征;绝大多数盐沼植物的群落组成与所选波段的光谱特征之间有显著的相关关系;可见光和近红外波段数据可以分别识别低盖度的海三棱藨草群落和高盖度的互花米草和芦苇群落;对光谱反射率影响最大的生态环境因子是植物群落的高度和盖度,而高程和其它环境因子的影响次之。 相似文献
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一种城市高大地物阴影检测方法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对水体、偏蓝色地物会影响阴影检测精度这一问题,该文提出了一种基于WorldView-2影像的城市高大地物阴影检测方法。首先,在统计分析阴影及典型地物光谱值的基础上,对C1C2C3色彩不变空间中的C3分量利用直方图阈值法分割阴影区域和非阴影区域,分离后的阴影区域中包含了绿色植被信息;然后,利用多波段运算提取植被信息;其次,对最初的阴影植被混合区域和植被区域做逻辑差运算,得到目标阴影区域;最后,对阴影提取结果进行小区域去除和形态学滤波等后处理。实验结果表明,该方法针对WorldView-2影像具有普适性,能够有效避免水体、偏蓝色地物的影响,能够精确、快速地检测阴影区域。 相似文献
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提出了一种基于Fisher权重分析的迭代光谱解混方法(WLSMA),该方法首先对高光谱图像进行区域分割,在分割后的各子块中自动提取端元;再次对提取的端元进行聚类,从光谱的整体特征上将不同类别的端元区分开,针对聚类结果中的每一类别各选取几个具有代表性的端元光谱,并对最优光谱进行窗口卷积处理,结合In_CoB指标构建端元光谱样本库;最后对图像进行迭代光谱解混处理,在丰度反演过程中引入基于Fisher准则的补偿权值矩阵以提高反演精度。AVIRIS高光谱数据实验证明,WLSMA不需要大量先验信息,利用Fisher准则和迭代光谱分析理论增强了相似性矿物的可分性,为加强对矿区地表岩性的认识和模拟提供了更大的灵活性和可能性,对高光谱矿物填图有一定的借鉴意义。 相似文献
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《北京测绘》2019,(8)
城市化是目前全球关注的热点问题之一。城市化导致城市范围的显著扩展,并引起局地气候的变化,从而进一步导致城市区域植被物候的变化。因此,利用多年的时间序列遥感影像提取城市扩展与植被物候的变化,可为分析城市化及其影响提供依据。Landsat系列卫星数据的免费开放,为分析城市的时空变化及其环境影响提供了丰富数据。本文利用由Landsat时间序列数据及标准化光谱混合模型得到的光谱端元组分时间序列,探索了城市及周边植被物候变化提取以及城市扩展提取的新方法,并以北京市为例,提取了1984～2015年32年间的城市扩展以及3个年段的植被物候变化,分析了城市扩展的时空演化以及植被物候的时空变化,并定性分析了二者的关联。论文的主要创新点包括三个方面:(1)提出了基于Landsat时间序列数据和标准化光谱混合模型的城市及周边区域植被物候及变化的提取方法。首先,该方法针对城市区域光谱混合问题及现有植被指数的饱和等问题,采用基于标准化光谱混合模型的全球端元组分的植被丰度时间序列进行植被物候及变化的提取,避免了光谱混合分析中端元选择的问题,同时植被丰度结果在不同地区不同时间上具有可比性;其次,该方法考虑城市及周边区域植被类型多样及变化复杂的特点,适用于多种物候模型的植被物候提取,能同时提取出不同植被类型的物候结果,同时,植被物候变化结果中剔除了不同地物类型及不同植被类型的变化区域,能更好进行物候变化分析。(2)提出了基于标准化光谱混合模型及全球端元组分的城市指数(SVDUI)。该指数基于物理统计的光谱混合分析进行构建,与现有基于像元构建的指数相比更适于光谱混合严重的城市区域的研究。该指数能更好地表达城市与其它地物类别的差异,突出城市特征,并更好地提取出城市范围,因此,SVDUI指数可为城市范围提取提供一种新的途径。此外,该指数能保持时间上的一致性与可比性,具有广泛适用性。(3)提出了一种基于SVDUI城市指数的时间序列变化检测方法,该方法可以快速提取城市扩展的时间、空间及强度信息。该方法能快速、有效地提取出长时间序列的城市扩展结果,同时能充分利用年内及年际变化的时间信息,有效去除单时相结果上的噪声影响,不依赖于单时相影像的结果好坏。 相似文献
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基于Aster数据的新疆渭——库绿洲及其周边地区土地沙化信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
以新疆渭干河——库车河绿洲及其周边地区为研究区,在野外调查的基础上,基于Aster数据,利用NDVI、植被盖度作为特征变量,结合偏最小二乘回归法模型反演得到的盐分含量(SSC)指标作为决策树分类的各节点的判别函数,通过决策树分类方法实现了沙化土地信息的提取与制图。结果表明结合植被覆盖信息与土壤特性能够在提取沙化信息的同时区分出盐渍化土壤,结果与野外调查较为一致。该研究为大区域土壤沙化信息提取与制图提供了较好的方法。 相似文献
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最佳小波包基的矿区植被及红边位置提取 总被引：1，自引：0，他引：1
小波包变换能同时对植被光谱信息的低频和高频分量进行分解,并能克服小波变换时间分辨率高而频率分辨率低的缺陷从而具有能够探测植被细微变化的优势。实验利用Hyperion高光谱影像对云南省普朗铜矿区植被像元的光谱进行最佳小波包基参量获取与植被信息识别,并在此基础上提出一种提取重金属污染下植被红边位置的最佳小波包基系数应用模型。研究结果表明基于最佳小波包基参量的植被信息识别及基于最佳小波包基系数的重金属污染探测具有可行性与一定优越性。 相似文献
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