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Sentinel-2影像多特征优选的黄河三角洲湿地信息提取 总被引：7，自引：1，他引：7
以北方典型河口湿地—黄河三角洲湿地为研究区,采用在特征选择和分类提取等方面具有明显优势的随机森林算法,对研究区内的湿地信息进行提取。首先基于多时相、光谱信息丰富的Sentinel-2数据生成4类不同的特征变量,包括光谱特征、植被指数和水体指数、红边指数、纹理特征;再根据以上特征构建6种不同的提取方案,对黄河三角洲湿地信息进行提取并验证不同方案的提取精度,旨在选择最佳方案改善湿地信息提取的效果。结果表明:(1)有效地使用多种特征变量是提高湿地信息提取的关键,就不同特征对湿地信息提取的贡献率而言,红边指数植被指数和水体指数光谱特征纹理特征;(2)基于随机森林算法优选的特征变量提取效果最佳,总体精度高达90.93%,Kappa系数为0.90,表明随机森林算法可以有效地进行特征选择,在特征变量数据挖掘的同时,仍能保证湿地信息提取的精度,提高运行效率。本研究为湿地信息提取在数据源选择、特征选择和方法选择方面提供了一种新思路、方法和技术手段。 相似文献
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针对信息冗余导致机器学习分类精度下降的问题,该文提出了一种结合Relief F和递归特征消除法(RFE)进行特征优选的桉树人工林面积提取方法。首先将Zhuhai-1和Sentinel-1卫星影像进行融合,通过结合Relief F和RFE进行特征优选,以减少信息冗余的影响。其次,基于光谱、红边指数、纹理特征、植被指数和后散射系数等特征,采用简单非迭代聚类(SNIC)面向对象和随机森林(RF)算法进行桉树人工林面积提取。最后,为验证Relief F-RFE模型在分类方面的性能表现,将其与无特征优选下基于Zhuhai-1和融合数据以及基于RF特征优选的分类结果进行对比分析。结果表明：利用Relief F-RFE优选特征能有效提高桉树人工林分类精度,总体精度达到96.43%,相比于无特征优选下基于Zhuhai-1和融合数据分类结果,总体精度分别提高14.95%和8.43%。在与RF特征选择方法进行对比时,总体精度有所增长,提高了7.55%。 相似文献
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高分六号宽幅多光谱数据人工林类型分类 总被引：1，自引：0，他引：1
高分六号(GF-6)卫星于2018年成功发射,2019-03正式投入使用。由于GF-6宽幅相机的WFV(Wide Field of View)影像较GF-1的同类影像新增2个红边波段,将会提高对农业、林业、草原等资源监测能力。为了分析GF-6的WFV影像在人工林分类方面的能力,促进高分数据在林业领域的应用,本文选取广西高峰林场为研究区,以最新的GF-6 WFV影像为数据源,结合地面实测类型数据,进行广西南宁高峰林场的桉树,杉木等人工林类型提取。主要运用随机森林(random forests)的分层分类法:首先计算6种植被指数,并利用随机森林法进行植被指数的特征优选,然后确定4种波段组合数据集的分类方案,4种数据集分别为(1)无红边的前4个波段,(2)有红边的8个波段,(3) 8个波段加上未优化的植被指数特征组合,(4) 8个波段加上优化的植被指数特征组合。再进行WFV影像4种数据集的随机森林分类,随机森林采用分类回归树(CART)算法来生成分类树,结合了bagging和随机选择特征变量的优点,是一种有效的分类方法。最后比较4个方案的分类结果并进行精度验证。结果表明:方案2比方案1精度提高了4.99%,Kappa系数提高了0.058。说明包含红边的8波段数据比4个波段数据精度有大幅提升。方案4的8波段加上优化植被指数特征组合的分类精度最高,达到了85.38%,比方案2包含红边波段组和方案1无红边波段组的精度分别提高了3.98%,8.97%,Kappa系数分别提高了0.046,0.104。说明WFV影像加入红边波段比无红边波段精度明显增高。由结果可知,红边指数的引入,增强了植被信息,能够较准确地反映人工林类型特征差异,明显提升了人工林的分类精度。本研究方法可以有效改善广西人工林类型信息提取效果,为GF-6影像质量的评价及其在林业应用潜力提供科学参考依据。 相似文献
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针对以光谱特征差异为依据,提取森林湿地信息精度低的问题,该文采用兼容多源数据的分类回归树(CART)提取方法,并以大沾河国家森林湿地进行实证研究。基于Landsat8遥感数据、Radarsat-2极化雷达数据和地形辅助数据,采用SPM软件分别构建3种特征变量组合的CART决策树模型,并获取分类规则,最后根据规则对研究区的森林湿地信息进行提取。结果表明:3种特征变量组合中,兼容光谱、纹理、雷达与地形辅助数据的CART决策树的森林湿地信息提取精度最高,用户精度和制图精度分别达到了88.46%和82.14%。研究结果体现了雷达数据与地形辅助数据有助于提取森林湿地信息。 相似文献
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西南喀斯特山区地形起伏较大,地物分布较为破碎,致使传统的光谱特征一次分类方法的精度较低。本文基于高分辨率无人机正射影像和地形指标,充分利用无人机遥感影像空间特征、光谱特征、纹理特征及地形特征,采取面向对象CART决策树算法与分层策略提取了研究区土地覆盖类型。研究表明,结合空间地形因子和分层策略的方法减少了破碎区地物间的相干扰,故具有较高的分类精度,总体分类精度达91.2%,Kappa系数为0.87,较传统一次分类精度提高了9.8%,Kappa系数提高了0.13。该方法对西南喀斯特地区土地覆盖解译精度较好,可为土地利用监测提供参考。 相似文献
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湿地是陆地生态系统和水生生态系统之间的重要过渡带,准确高效地获取湿地植物群落分布信息对于保护湿地具有深远的意义。本文以无人机多光谱影像为数据源,首先构建包含光谱特征、植被指数和纹理特征的多维特征数据集,并采用Relief F算法进行特征优选,确定最优特征数据集;然后构建基于特征优选的卷积神经网络(CNN)分类模型,对最优特征数据集进行分类,并与基于原始多光谱影像的CNN和随机森林(RF)分类方法进行对比。结果表明：(1)随着特征个数的增加,分类精度先增加后下降,当特征数为32时分类精度最高;(2)窗口为13×13的GLCM提取的信息熵和同质性等纹理特征及GNDVI、MSAVI2、RVI等多光谱植被指数重要性较高;(3)基于最优特征数据集的CNN分类模型,能够有效提取空间光谱信息,抑制“椒盐现象”的产生,分类效果最佳,总体精度达93.40%,与未进行特征优选的RF和CNN分类模型相比分别提高了9.80%和7.40%。 相似文献
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为研究我国首颗携带红边波段的高分六影像（GF-6）在林地与非林地上的识别贡献，本文选择复杂林地类型的安徽省黄山市作为研究区，采用特征优选（RFE）与随机森林（RF）相结合的方法开展了林地与非林地识别潜力研究。首先根据实地调查、Google Earth影像及林地"一张图"样本数据构建了样本库；然后基于DEM、多时相光谱特征、植被指数、红边指数等特征开展分类，并比较不同模型精度及不同变量的重要度。结果表明：GF-6红边信息对林地非林地识别较为重要，引入红边信息可将总体分类精度提升2%，其他新增波段及地形特征对林地与非林地识别贡献并不明显；多时相数据的运用相比单时相数据可整体提高林地类型的分类精度2.93%~4.1%，单时相分类结果6月最好，9月次之，12月最差；特征优选可以有效减少数据输入维数（46到15），并取得最高分类精度，在不牺牲精度的同时保证了运算数据量的减少且明确了不同变量的贡献，具有较强的应用意义。 相似文献
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多源卫星数据的农用地膜信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
地膜的大量应用使得我国农业生产力快速发展,随着使用量的逐年增长,其对环境的影响已经不容忽视。遥感影像分类技术是农用地膜监测的重要方法。本文基于FSO特征优选和面向对象随机森林分类方法,利用光谱、几何、纹理等特征设计多组试验方案,使用资源三号与Landsat卫星融合影像对甘肃中部地区进行了农用地膜提取。试验结果表明:(1)多特征融合方法的地膜信息提取精度明显高于单一特征提取方法;(2)采用FSO特征优选的试验方案的总体分类精度和Kappa系数分别达到90.2%和0.877,明显高于其他方案。这说明特征优选方法在降低特征空间维度的同时减少了特征干扰,有效提升了分类精度。 相似文献
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高寒湿地是青藏高原重要的地表覆盖类型之一,对于水源涵养、调节气候、维护生物多样性等起着关键作用,准确及时获知高寒湿地的时空分布对于湿地的保护和管理十分必要。遥感分类特征优选对湿地制图具有关键性的作用。虽然像光谱特征、纹理特征、地形特征等均在已有研究中有涉及,但鲜有研究聚焦光谱指数特征,深入探讨其数理统计特征和特征优选方法。本研究以甘肃首曲高寒湿地保护区为研究区,基于Sentinel-2数据得到各分类特征(光谱、植被指数、红边指数和水体指数),采用Filter和Wrapper特征选择方法包括Jeffries-Matusita距离、光谱角距离(SAD)、欧氏距离(ED)、RF-RFE算法和Relief-F算法对上述特征进行优选,并利用Filter方法的Z检验进行量化评价。研究表明:(1)所有参与分类的类别中,河流与裸地最容易区分,其次为草原与沼泽,沼泽化草甸与草甸较为难分。对沼泽、沼泽化草甸、草甸、草原邻近两类可尝试MCARI2、NDWI、DVI、EVI、EWI、IRECI、MCARI、TCARI、UGWI指数进行区分;(2)就不同指数特征对湿地信息提取贡献程度而言,水体指数特征>植... 相似文献
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由于湿地类别多样且结构复杂,湿地遥感分类工作极具挑战性。本文以珠江口滨海湿地为研究区,基于珠海一号高光谱影像获取的光谱特征、形状特征、纹理特征和指数特征构建优选特征集,采用极端梯度提升(XGBoost)算法和面向对象技术提取湿地类型和空间分布,并对比分析基于支持向量机(SVM)算法和随机森林(RF)算法的湿地分类结果。结果表明：(1)珠海一号高光谱影像能够有效应用于湿地分类,且光谱特征在湿地分类中发挥了重要作用;(2)使用的机器学习算法中XGBoost算法的湿地分类效果最佳,总体精度为87.2%,Kappa系数为0.84;(3)优选的影像特征能够保证更高的湿地类型识别精度,验证了特征筛选有助于提高分类效果。本文发展了一种基于珠海一号高光谱影像和集成学习的大区域湿地类型识别方法,可为湿地资源调查提供有效的技术参考,服务于湿地的保护与开发利用。 相似文献
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针对南方复杂地区水稻遥感信息提取研究中机器自动学习分类研究较少、分类精度不高的问题,以福建省三明市建宁县溪口镇为研究区,基于GF-1号卫星影像,采用面向对象的随机森林遥感分类算法对研究区内水稻田信息进行提取。首先通过优化面向对象分割参数和随机森林分类模型参数,提取并调用了影像中的多种特征;再对光谱特征、植被指数特征、纹理特征、几何特征进行特征空间优选;最后通过设置4种特征优选试验进行对比,得到最优分类模型。实验结果显示,基于特征空间优选的面向对象随机森林分类算法的水稻提取精度高达90%,分类总体精度可达87%,Kappa系数为0.85;与其他试验结果相比,漏分和误分现象较少,实现了南方地区水稻信息高精度自动识别。该方法计算特征少、实现简便,对于国产高分卫星影像在南方复杂地区作物自动提取中的应用具有参考性。 相似文献
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基于Landsat时间序列数据的土地覆盖检测成为当前研究热点,但基于时间序列数据空间纹理特征的应用及不同时序特征重要性评估较少.基于时间序列Landsat8数据,在时序光谱特征、指数特征和地形特征基础上引入时序纹理特征,利用随机森林算法建立八种分类模型,对北京密云区进行土地覆盖分类并比较其分类精度,进而基于袋外(OOB)误差方法和基尼指数进行特征变量重要性评估.相比加入归一化建筑指数(Normalized Difference Built-up Index,NDBI)或归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)样本特征,时序纹理特征的加入使总体精度分别提高1.88％和2.12％;最优分类模型中灰度共生矩阵(Gray-level Co-occurrence Matrix,GLCM)熵参数在纹理特征中较为重要,GLCM差异性参数和GLCM相关性参数其次.本文为进一步挖掘影像的时空特征、提高土地覆盖制图精度提供新思路. 相似文献
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针对从中分辨率遥感影像中提取果园种植信息所面临的特征维数高、提取精度低等问题,采用随机森林算法进行特征优选,进而提取脐橙果园种植信息.以重庆奉节为研究区,首先选取春、秋、冬3季Landsat 8 OLI遥感数据生成光谱特征、植被指数特征和纹理特征,并结合地形因子构建初始特征集;再通过随机森林算法确定优选特征集;最后基于随机森林分类器,利用初始特征集和优选特征集进行脐橙果园的提取实验,并对各实验结果进行了精度评估和对比分析.研究结果表明,基于随机森林算法构建的优选特征集能在降低特征维度的情况下获得较高的精度,总体精度和Kappa系数分别为90.71％和0.89. 相似文献
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河南省各地地形地貌差异较大,如何准确地获取不同地形冬小麦种植面积对农业调查来说是关键问题。本文选取河南省鹤壁市淇县作为典型的复杂地形区,选取Sentinel-2影像作为数据源进行多植被指数及红边指数计算,采用面向对象分类方法进行多尺度分割并计算分割对象的光谱特征、纹理特征、指数特征等信息,然后对淇县进行冬小麦种植多时相遥感分类,分析不同时相冬小麦解译面积与精度,最终得到最优精度冬小麦种植面积。结果表明：淇县东部平原地区冬小麦大量种植,西部山区小麦种植多以点状分布于山谷与河滩地等。采用预留样本点对解译结果进行精度验证,整体验证精度在95%以上;其中平原地区冬小麦分类精度在97%左右,西部山区冬小麦分类精度为95%。结合数字高程数据及不同时期植被指数进行分析,结果显示鹤壁淇县冬小麦空间分布与其生长周期、空间分布特性高度吻合。 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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南美洲湿地面积广且类型多样，但湿地制图相关研究匮乏，通过遥感手段可为南美洲全域湿地制图提供科学技术支撑。本研究依托GEE (Google Earth Engine)平台面向南美洲湿地提出一种多源多特征集成的湿地制图方法。研究选取南美洲典型湿地地区为研究区，首先利用已有土地覆盖数据集提出一种有效的湿地样本采集流程以保证样本质量，其次结合哨兵1号、哨兵2号和SRTM数据构建多源特征集合，并基于随机森林的递归特征消除算法(RF＿RFE)进行特征优选，构建不同特征组合方案对比多源特征对湿地分类结果的影响，最后采用随机森林算法对研究区湿地进行分类提取。研究结果表明，设计样本采集方案可有效提高样本质量，多源特征集合能够提升湿地分类精度，特征优选能够减少特征冗余并提升分类精度。研究区分类总体精度为85.62%,Kappa系数为0.8333，其中湿地类别的精度最低为69.85%，最高为95.18%。 相似文献
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森林垂直结构信息缺乏严重制约森林地上生物量估算精度的提高。立体雷达具备对森林垂直结构探测的能力,但早期雷达图像分辨率低。TerraSAR-X等高分辨率雷达数据的出现为利用立体雷达数据进行森林垂直结构探测提供了新的契机。本研究尝试采用立体雷达处理技术,利用TerraSAR-Xstripmap模式数据,以内蒙古根河大兴安岭林区和长白山自然保护区为研究区,重点探讨金字塔分层匹配策略中涉及的关键匹配参数对DSM提取精度的影响规律。结果发现:(1)影像匹配采用的金字塔层数对DSM提取精度影响明显,在大兴安岭研究区,采用5、6、7层金字塔匹配得到的DSM误差在±10m内的像元百分比分别为81.8%、77.7%和77.1%,5层金字塔能以较高的初始分辨率减少林区纹理信息的损失;在长白山研究区,采用7层金字塔得到的DSM能够抑制明显的误匹配点,提高地形提取精度;(2)影像匹配窗口对同名点识别的质量影响明显,采用25×25的匹配窗口,与9×9匹配窗口相比,大兴安岭和长白山研究区影像的平均相关性分别由0.43、0.40提高到0.49、0.45,林区纹理信息欠丰富,宜采用较大匹配窗口;(3)大兴安岭和长白山研究区提取的DSM与参考DSM线性回归的RMSE分别为6.682 m和10.384 m,DSM误差主要存在于坡度变化剧烈的地区,透视收缩和叠掩等几何畸变导致匹配结果不可靠。 相似文献
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单变量特征选择的苏北地区主要农作物遥感识别 总被引：2，自引：0，他引：2
遥感识别多源特征综合和特征优选是提高遥感影像分类精度的关键技术。农作物遥感识别中,识别特征的相对单一和数量过多均会导致作物识别精度不理想。随机森林(random forests)采用分类与回归树(CART)算法来生成分类树,结合了bagging和随机选择特征变量的优点,是一种有效的分类方法。单变量特征选择(univariate feature selection)能够对每一个待分类的特征进行测试,衡量该特征和响应变量之间的关系,根据得分舍弃不好的特征,优选得到的特征用于分类。本文基于随机森林和单变量特征选择,利用多时相光谱信息、植被指数信息、纹理信息及波段差值信息,设计多组分类实验方案,对江苏省泗洪县的高分一号(GF-1)和环境一号(HJ-1A)影像进行分类研究,旨在选择最佳的分类方案对实验区主要农作物进行识别和提取。实验结果表明:(1)多源信息综合的农作物分类精度明显高于单一的原始光谱特征分类,说明不同类型特征的引入能改善分类效果;(2)基于单变量特征选择算法的优选特征分类效果最佳,总体精度97.07%,Kappa系数0.96,表明了特征优选在降低维度的同时,也保证了较高的分类精度。随机森林和单变量特征选择结合的方法可以提高遥感影像的分类精度,为农作物的识别和提取研究提供了有效的方法。 相似文献
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高光谱影像的冗余信息给影像的分类效果带来一定的负面影响。本文利用CB法(CfsSubsetEval评估器结合Best-First搜索策略)与PCA变换两种降维方法,分别结合随机森林分类器对4种多特征融合方案(共8种组合)进行高光谱影像分类对比,基于分类的总体精度、Kappa系数探究提高高光谱影像分类的最佳组合方法。结果表明:①多特征融合可提升高光谱影像的分类效果,两种降维方法的分类精度均随地理特征、纹理特征、指数特征的加入而逐渐提高。②两种降维方法中,经CB法降维后的分类精度均比通过PCA变换降维的分类精度高。在构造的8种组合中,基于所有特征信息(光谱特征、地理特征、纹理特征、指数特征)的CB法分类精度最高,其总体精度为98.01%;Kappa系数为0.969 9。 相似文献
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有效监测桉树林空间分布对区域生态环境保护及有关部门的统筹决策具有重要指导意义。本文在现有研究的基础上,以国内首个提供红边波段的多光谱高分六号（GF-6）卫星影像为数据源,选取广西鹿寨县为典型研究区域,结合光谱特征、植被指数特征和红边特征,设计不同特征组合分类方案,采用面向对象多尺度分割方法,对不同尺度层分别构建隶属度函数和CART决策树模型以进行分类提取桉树人工林信息。试验结果表明,红边特征在CART决策树模型构建中具有重要影响,融入GF-6红边特征能有效提高桉树人工林分类提取精度,总体精度达到91.75%,相比仅采用传统波段和植被指数的分类方案,精度提高了11.25%。本文研究结果在利用国产卫星红边波段识别提取桉树人工林方面具有重要的理论意义和实用价值。 相似文献