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大豆作为全球最重要的油料作物,是中国进口的大宗农产品,对其种植区的精准识别是决策制定、种植结构调整基础,对国家粮食安全有重要意义。本文利用Sentinel-2作为数据源,利用多层神经网络方法与对大豆进行提取,并与随机森林、决策树、支持向量机等机器学习进行对比,发现F1-Socre指标显示多层神经网络的分类精度最高,为93.53%,其次为随机森林、支持向量机、决策树。将神经网络分类结果与SLIC面向对象分割聚合之后,结果既忽略了同一地块的微小差别,又区分出了不同地块的作物差异,很好的体现了大豆的分布。Sentinel-2数据是进行大尺度大豆种植监测的绝佳数据源,大豆与玉米等其他作物在第二个红边波段的反射率有较为明显的差异。多层神经网络方法在图像分类任务中表现出色,结合图像分割算法精度可达到95.51%,可以满足大豆种植面积监测的需求。 相似文献
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光学卫星影像云覆盖时空特征评估是衡量其作为重要遥感监测数据源的前提。Sentinel-2 A/B影像因其免费获取、多光谱（红边）、更高时空分辨率等优势,已在全球不同尺度陆面植被与生态监测中受到重视。相较于Landsat等同类影像产品,有关Sentinel-2 A/B的云覆盖分析还未见报道。本文利用2016—2018年老挝北部所有5288景Sentinel-2 A/B影像（Granule/Tile）的云覆盖元数据,基于不同云覆盖阈值（0~100%）水平下的影像获取概率差异确定了影像获取概率分析的云覆盖适宜阈值,并揭示了云量特征阈值水平下的影像获取概率时空差异。主要结论如下:① Sentinel-2 A/B影像获取概率分析云覆盖适宜特征阈值为20%（即云覆盖≤20%）,该阈值水平下老挝北部Sentinel-2 A/B影像的逐月累积平均获取概率最高（约27.41%）;② 在20%云覆盖阈值水平下,老挝北部Sentinel-2 A/B影像逐月累积平均获取概率差异在时间上与旱季（11月—次年4月）雨季（5月—10月）的时间分布较为吻合。旱季获取概率约为42.91%,3月概率（50.27%）最大,4月与2月次之,时间上与刀耕火种焚烧与橡胶林落叶特征吻合;雨季相应概率约为11.81%,6月最低（约1.26%）;③ 老挝北部Sentinel-2 A/B影像逐月累积平均获取概率在空间上存在东西差异,旱季西部省域单元（如琅南塔）影像获取概率远高于东部,雨季西部地区影像获取概率则略低于东部地区。本研究既可为后续开展大区及全球Sentinel-2 A/B影像云量分析提供借鉴,也对开展联合国减少森林砍伐和退化排放（UN-REDD）计划引发的土地利用变化如刀耕火种农业演变、橡胶林扩张等遥感监测有指导意义。 相似文献
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芒萁是南方红壤侵蚀区生态恢复重要的地带性草本植物,对生态系统修复具有重要作用,监测其叶绿素含量能有效诊断生长健康状况。本文以福建省长汀县朱溪流域6个不同生态恢复年限下的芒萁叶片高光谱反射数据以及实测叶绿素含量为数据源,借助高光谱遥感技术分析不同恢复年限芒萁叶片原始光谱特征,筛选出光谱敏感波段并构建光谱指数,基于相关性分析,建立芒萁叶绿素单变量以及多元逐步回归模型,并确定最佳估算模型。结果表明：高光谱指数建立的单变量估算模型中,改进红边归一化植被指数（mNDVI705）、叶面叶绿素指数（LCI）、红边指数（Vog）、比值光谱指数（RVI603/407）、NDVI[603,407]高光谱指数建立的二次模型精度高,建模决定系数R2均超过了0.8,其中以高光谱指数为自变量建立的多元回归模型拟合R2值（0.886）最高。综合建模精度和模型验证精度,LCI指数构建的单变量模型以及基于高光谱指数的多元回归模型是估算芒萁叶片叶绿素含量最佳模型。本研究建立的叶绿素高光谱估算模型对快速、无损地监测水保植物芒萁生长具有重要意义。 相似文献
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植被是陆地生态系统的基本组成部分,遥感观测的植被冠层反射特性与植被参数之间的响应关系是植被遥感的基础,也是遥感传感器设计的关键.利用Sobol算法和PROSAIL模型,对叶绿素含量和叶面积指数等植被参数进行全局敏感性分析,研究植被参数在典型遥感波段(蓝、绿、红、红边和近红外)的响应敏感性,并对比了由传感器的中心波长和波段宽度差异造成的影响.结果表明,在480～680nm可见光波段,冠层反射率对叶绿素含量变化的总敏感度达81.3％,且在宽波段的传感器中更敏感;在720～735nm红边波段,太阳天顶角的总敏感度可达7.2％,且在宽波段的传感器更敏感;在790～960nm近红外波段,干物质含量的总敏感度达60.5％,且在窄波段的传感器中略敏感.研究结果对无人机遥感应用等领域提供理论依据,对传感器的选择具有参考价值. 相似文献
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GF-6 WFV影像具有宽覆盖、高时空分辨率、高光谱分辨率等特点,目前在农业和林业遥感领域都有一定应用,但是在水质遥感中的应用潜力还缺乏系统的评估。本文以潘家口和大黑汀水库为研究区,采用2019年9月24—25日获取的潘家口和大黑汀水库叶绿素a浓度、实测遥感反射率和准同步GF-6 WFV影像,构建了潘家口和大黑汀水库叶绿素a浓度经验反演模型,探索GF-6 WFV在内陆水体叶绿素a浓度遥感监测中的应用潜力。研究结果表明,基于GF-6 WFV模拟光谱构建的潘家口和大黑汀水库叶绿素a浓度经验模型决定系数均在0.90以上,GF-6 WFV影像在水体叶绿素a遥感监测中具有应用潜力,尤其是新增的黄波段和红边波段1,有助于提高GF-6 WFV影像叶绿素a浓度遥感监测能力;GF-6 WFV影像大气校正误差降低了叶绿素a浓度遥感监测精度,GF-6 WFV影像水体大气校正精度有待改进,以提升GF-6 WFV影像水质遥感监测能力。 相似文献
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随着道路交通的快速发展,道路养护工作正变得日益繁重,如何快速获取道路路面健康状况信息,为公路养护部门提供技术支撑,已成为交通部门的迫切需求。本文通过地面光谱测量手段获取了公路路面的光谱反射数据,基于对不同谱段光谱反射吸收特征的分析,探索了沥青路面老化过程中的光谱响应变化规律。在此基础上,通过比值、归一化等数学运算构建了能反映沥青路面健康状况的光谱指数模型,并基于北京南六环良乡地区2013年9月21日的Worldview-2高分辨率遥感数据,对所构建的沥青路面健康光谱指数模型进行了有效性验证与分析。通过比较不同指数反映沥青路面老化状况的差异,筛选出几个适合沥青道路健康状况检测的光谱指数,并以地面观测数据对检测结果的精度进行了验证。结果表明：利用遥感手段可快速实现大范围道路路面健康状况的监测与评价,拓展了遥感技术的应用领域,同时为公路养护部门提供了新的技术手段。 相似文献
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为定量分析不同城市规划理念带来的生态质量差异,本文以福州市在不同时期规划建设的2座体育场馆为例,基于Sentinel-2A遥感影像,应用新型遥感生态指数RSEI分析对比了这2座体育场馆的生态效应。在全面分析其主要地表覆盖信息的基础上,探讨了二者之间生态质量差异的原因。研究发现,采用传统理念规划的福建省奥林匹克体育中心的生态指数RSEI均值为0.39,而实行绿色生态规划的海峡奥林匹克体育中心的RSEI均值为0.42,优于福建省奥林匹克体育中心。总的看来,海峡奥体中心在规划中采用透水铺装和不勾缝的铺装形式,加大绿地斑块面积以及预留风道等绿色措施有效地提高了地表湿度、降低了地表温度和干度,从而对该体育中心的生态质量起到积极的作用。 相似文献
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植被覆盖动态监测及与生态环境变化的响应是陆地生态系统研究的重要内容。本文以不同时相的TM遥感影像为信息源,基于辐射传输模型PROSAIL,定量反演了不同时期高速公路两侧植被的叶面积指数,以反演的叶面积指数作为路域植被生长状况的监测指标,对实验区路域植被的生长状况进行了时空格局变化的动态遥感监测研究。研究表明：① 在时间上,路域植被的生长状况在高速公路开通后5年内受到的影响相对最大;② 在空间上,离高速公路越近的植被的生长状况受到的影响较大,离高速公路越远的植被的生长状况受到的影响较小。本研究为监测路域植被生长状况提供了重要的方法,为指导路域植被的生态恢复与保护提供了可靠的基础。 相似文献
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青海三江源区是长江、黄河、澜沧江3大河流的发源地。草地是该区域的主体生态系统,高寒草甸是其主要类型。近30年来,三江源地区草地发生了大面积的退化,不同退化程度的高寒草甸光谱特征是高寒草甸遥感分类和退化监测的重要依据。2009年8月作者在青海省三江源区对高山嵩草、矮嵩草和藏嵩草3种未退化高寒草甸,以及4种不同退化程度的高山嵩草草甸,进行了地面光谱测量和草地样方调查。同时对实测光谱曲线进行了比较,提取和分析了它们在557nm、675nm和760nm处反射率,以及"红边"斜率。结果表明,3种高寒草甸的光谱曲线,以及4种退化程度高寒草甸和未退化高寒草甸的光谱曲线在557nm处的反射率差异较小,在675nm和760nm处的反射率及"红边"斜率存在明显差异,能有效区分高寒草甸,可为高寒草甸遥感自动分类和退化监测提供依据。不同退化程度的高寒草甸地上生物量与其光谱曲线的"红边"斜率和归一化植被指数(NDVI)线性拟合的确定系数分别为0.93和0.87,其相关性较好,可用于高寒草甸地上生物量的估算。本文提取的光谱反射率的"红边"斜率不仅能有效区分3种典型高寒草甸和不同退化程度的高寒草甸,且与高寒草甸地上生物量的关系优于NDVI,对高寒草甸识别分类,退化监测和生物量估算有重要意义。 相似文献
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城市绿化在改善空气、水和土壤质量,吸收和减少二氧化碳及各种污染物,缓解城市热岛和减少雨水径流等方面发挥着重要作用。及时准确地获取树种信息是城市规划与绿化管理的先决条件,对进一步改善城市生态环境也具有重要意义。基于遥感技术,使用高空间分辨率的WorldView-2卫星影像,采用光谱、纹理、指数以及几何等多种特征相结合的面向对象方法,并通过随机森林进行特征选择,对福州大学旗山校区北部的榕树、杧果、香樟、重阳木、羊蹄甲、垂叶榕以及木棉7种主要绿化乔木进行树种分类。实地验证结果表明：通过特征选择可以减少或规避数据冗余以及休斯效应的产生,该方法可以提高现有同类型树种分类的精度,当淘汰全部特征的20%,利用34个特征（包括15个光谱特征、6个纹理特征、8个指数特征和5个几何特征）进行分类时,总精度最高,可达74.95%,Kappa系数为0.67。其中,光谱平均值的特征重要性最高,而各波段的标准差的重要性较低。WorldView-2卫星影像的4个新增波段,特别是黄光和红边波段及其构建的指数特征重要性较高,也说明这些波段在植被遥感,特别是树种分类中极具应用前景。 相似文献
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及时、准确地获取农作物种植信息,对于农业生产管理和国家粮食安全有重要意义。目前越来越多的免费卫星数据可以用于作物分类及生理参数反演。Sentinel-2卫星于2015年6月发射,提供了13个光谱波段,具有较高的时间分辨率、空间分辨率和光谱分辨率,为不同作物特征区分以及大范围作物种植面积快速提取业务化运行的精度与效率提高带来了契机。随着Sentinel-2数据的免费下载,这就为大面积生产下一代区域或者国家尺度的高分辨率（10~30 m）农情遥感产品提供了可能。物候信息包含了作物随着季节不断变化的特征,利用如NDVI等时间序列植被指数找出不同作物的特征进而开展作物分类得到了广泛应用。本文以油菜为主要研究对象,以长江中下游地区的江汉平原为实验区,基于作物物候差异与面向对象决策树的方法,对Sentinel-2卫星影像用于油菜种植区提取的效果进行了评估与分析。首先利用作物不同生长时期各波段光谱信息以及归一化植被指数等信息的差异分析并找出油菜种植区提取的最佳时相,然后对影像进行多尺度分割,根据对象特征建立决策树逐一去除非植被、林地等干扰类型,进而提取出油菜种植区域。通过分析发现,基于Sentinel-2影像的图像分割可以有效生成不同作物类型的对象;油菜开花期的特征是其区分于其他作物的关键因素,利用该特征可以有效消除分类时其他地物类型对油菜的影响,提高作物分类信息提取的精度和效率。研究表明：在区分油菜的决策树分类特征信息中,贡献最大的是归一化植被指数（NDVI）,近红外波段（NIR）和亮度（Brightness）信息。用162个油菜验证样本点计算混淆矩阵,油菜种植面积提取的总体分类精度为98%以上,Kappa系数为0.95。说明结合物候信息利用Sentinel-2数据进行大范围作物种植面积提取具有巨大潜力,可以提高大范围油菜种植区域快速提取的精度和效率。 相似文献
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福州城市扩展的遥感动态监测 总被引：9，自引：0，他引：9
本文以1996年9月6日和2003年5月29日两个时相的LandsatTM/ETM+卫星影像为数据源,结合相应时相的SPOT卫星数据,通过压缩数据维的方式,提取了福建省福州市的城市建筑用地信息,分析了从1996年至2003年间福州市的城市扩展动态变化情况及原因,并将此变化与福州市城市总体规划(1995-2010)相比较,研究结果认为,福州城市扩展变化与规划是相吻合的。 相似文献
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油菜作为我国主要的农业经济作物及食用油的主要来源,及时、准确地获取其种植分布信息,是全面掌握油菜种植状况、加强生产管理、优化作物种植空间格局的重要依据。高分六号（GF-6）的宽视场（Wide Field View,WFV）传感器在可见光-近红外波段基础上增设了2个红边波段、1个黄波段和1个紫波段,为油菜遥感识别提供了更加丰富的光谱信息,进而相较于蓝、绿、红、近红外4个“传统波段”的识别精度有所提升。本文以油菜开花期内两景不同时相GF-6 WFV影像拼接图像作为数据源,选择油菜生产优势区的河南省固始县为研究区,针对油菜同其他地物的“异物同谱”现象以及不同生长阶段油菜的“同物异谱”现象,利用油菜开花期独特的反射光谱特征,结合均值间标准化近距离提出了NDSI28、S34、NDSI23和NDSI46共4个光谱指数,并由此构建油菜种植区域提取的决策树模型。研究结果表明,基于4个指数组合构建的决策树模型对油菜种植分布信息的提取达到了较好的效果,总体精度为96.17%,与随机森林、支持向量机、最大似然法相比分别高出0.31%、0.88%和1.24%;制图精度方面,决策树法为98.15%,比随机森林、支持向量机、最大似然法分别高4.72%、4.21%和5.59%;对于用户精度,决策树法为86.89%,较随机森林、最大似然法分别低2.2%和1.63%,比支持向量机高0.11%。由此说明,GF-6 WFV数据中的新增波段极大地丰富了其光谱信息,使其在包括油菜在内的农作物种植分布信息提取中具有独特的优势和巨大潜力。 相似文献
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Are there some relationships among species diversity and soil chemical properties of high altitude natural grasslands？ Plant community composition and chemical properties of soil samples were compared to investigate the relationship between soil and species diversity, and the richness in Tibetan alpine grasslands. Results showed that species diversity was significantly positively related to soil organic matter （SOM）, total nitrogen （TN）, available nitrogen （AN）, total phosphorus （TP）, available phosphorus （AP）, and available potassium （AK） in the high alpine grasslands. Margalefs species richness index was also significantly positively related to SOM, TN, AN, and TP. Most soil chemical properties showed significantly positive correlation with species diversity and Margalef＇s richness index. Our results suggested that higher plant species richness index and diversity occurred in more fertile soil habitats in high altitude natural grassland community. In practice, fertilization management for the restoration of degraded grassland should be conducted with reference to the nutrient levels ofnatural grassland without the additional artificial fertilizer and with higher species-diversity and richness index. 相似文献