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随着高空间分辨率遥感影像数据急剧增多,传统的监测分类方法很难适应海量遥感数据的解译需求.本项目以宁夏中卫市沙坡头区光伏电场为例,通过设计适合遥感地物识别的卷积神经网络和构建目标样本的最佳特征表达,让计算机经过深度学习,具备观察和理解的能力,挖掘潜在的有用地物特征,实现光伏电场的自动化信息提取,并且验证了利用高分影像自动化提取的高效性和准确性. 相似文献
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以甘肃省金昌市金川区西坡光伏电场为例,利用多景Landsat系列影像,采用辐射传输方程法(radiative transfer equation,RTE),对光伏电场建设前后的地表温度进行了反演,提取电场不同缓冲区范围内的地表温度均值。研究结果表明,光伏电场会对占地范围和不同缓冲区范围内的地表温度产生降温的作用。其占地区域降温幅度为2.12 K,100 m缓冲区降温幅度为0.94 K,随着距离的增加这种影响逐渐减弱,400 m后影响会变得十分微弱,研究结果为客观地评价光伏电场对环境的影响提供借鉴。 相似文献
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基于深度学习的高分辨率遥感影像光伏用地提取 总被引：1，自引：0，他引：1
近年来我国光伏产业发展迅猛,随之也产生了诸多用地问题,通过遥感技术提取光伏用地,监测光伏用地分布与用地状况,对于光伏产业健康发展具有重要意义。本文提出一套基于深度学习方法的高分辨率遥感影像光伏用地自动提取方法,该方法利用GF-1等卫星影像和Google Earth影像构建光伏用地样本,基于ResNeSt-50作为骨干网络的DeepLab V3+模型实现深度学习语义分割算法,并结合计算机图形学方法对深度学习结果进行后处理,实现了面向高分辨率遥感影像较通用的且高精度的光伏用地自动提取。该方法的深度学习模型验证精度mIoU值达0.899 2,提取结果具有良好的边缘精度且具有广泛的适用性,支持GF-1、ZY-3、GF-6、GF-2和Google Earth等影像。 相似文献
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深度学习的迅速发展极大地推进了多种图像解译任务的精度提升,然而深度学习网络模型的“黑箱”性质让使用者难以理解其决策机理,这不仅不利于模型结构优化和安全增强等,还会极大地增加训练调参成本。对此,本文围绕影像智能解译任务,对深度学习可解释性国内外研究进展进行了综合评述与对比分析。首先,将当前可解释性分析方法分为激活值最大化分析法、代理模型分析方法、归因分析法、扰动分析法、类激活图分析法及样例分析法等6类方法,并对方法的原理、侧重点及优缺点进行了回顾。其次,对8种衡量各类分析方法所提供解释的可靠性的评估指标进行了回顾,并梳理了当前公开可用的可解释性开源算法库。在当前开源算法库的基础上,以遥感影像智能解译任务中的可解释性分析为例,验证了当前深度学习可解释性方法对遥感影像的适用性;试验结果表明当前可解释性方法在遥感解译中还存在一定的局限性。最后,总结了现有基于自然影像的可解释性算法在遥感影像解译分析中存在的问题,并展望了设计面向遥感影像特性的可解释性分析方法的发展前景,旨在为相关研究者提供参考,推动面向遥感影像解译的可解释性方法研究,从而为深度学习技术在遥感影像解译任务中的应用提供可靠的理论支持与算法设计指导。 相似文献
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高分辨率遥感影像分割方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在遥感应用分析中,遥感影像分割是低层影像处理和中高层影像分析和理解的桥梁,是实现遥感影像信息自动提取的关键步骤,具有重要的意义。随着大量高分辨率遥感影像的出现,传统基于像素的影像处理方法已不能适应高分辨率遥感影像。近年来,国内外研究者们提出了面向对象影像的分析方法,而面向对象影像分析方法的关键就是影像分割,影像分割精度直接影响着高分辨率遥感信息提取和目标识别的精度。首先给出一般图像分割方法的综述;然后分析和总结了当前主要的高分辨率遥感影像分割方法,着重阐述了均值漂移、分形网络进化、马尔科夫随机场等分割方法的特点和研究现状;最后,对高分辨率遥感应用分析中影像分割方法的发展趋势进行了讨论与展望。 相似文献
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目前,影像变化检测研究主要针对多波段低空间分辨率影像,而多波段高空间分辨率影像的变化检测研究则相对较少。本文以时相为2015年和2016年的资源三号卫星影像为研究对象,采用差值主成分分析方法提取研究区的变化图斑。实验证明,该方法在多波段高分辨率卫星影像变化检测中有效,对影像变化检测的研究和应用具有重要的参考价值。 相似文献
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针对利用单一光谱特征进行影像相关分析在遥感变化检测应用中效果较差的问题,提出了一种将纹理特征与光谱特征相结合的相关系数计算模型。应用中在对多时相影像进行相同尺度棋盘分割的基础上,先计算各对应分割窗口内的相关系数,再以其中心点的坐标和相关系数值作为一个特征点,在三维空间中进行插值处理得到整个区域的相关系数空间分布图;进一步通过密度分割处理提取变化信息。本文以两期GF-1影像数据进行了变化信息提取试验,结果表明,采用组合特征相关系数的变化检测结果明显优于单一光谱相关系数的变化检测结果。组合相关系数的应用研究为利用影像相关分析方法从高分影像中提取变化信息提供了一种新的思路。 相似文献
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云遮挡对高光谱影像的应用造成了不可忽视的影响。现有云去除方法通常利用时域近邻的同源影像提供辅助信息。然而,高光谱影像(如GF-5和EO-1高光谱影像)较低的时间分辨率导致同源辅助影像中可能存在较大的地物覆盖变化。时间分辨率更高的多光谱影像(如Landsat 8 OLI影像)能提供时间上更接近于高光谱云影像的辅助信息,从而减少地物覆被变化带来的影响。为应对高光谱和多光谱波段之间差异较大的问题,本文基于空谱随机森林(spatial-spectral-based random forest,SSRF)方法,提出一种利用多光谱影像(Landsat 8 OLI影像)对高光谱影像进行厚云去除的方法,将其简记为SSRF_M。SSRF_M较强的非线性拟合能力使其能够综合利用多光谱影像所有波段的有效数据对各个高光谱波段进行重建。本文使用GF-5和EO-1高光谱影像进行模拟云去除试验,视觉和定量评价结果均表明,与利用时间间隔更长的同源辅助影像的方法相比,本文方法能获得更高精度的云下信息重建结果。 相似文献
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泰安市区不透水面覆盖度遥感估算研究 总被引：2，自引：1，他引：1
区域不透水面覆盖度是该区域城镇化程度、生态环境状况的重要指示因子。针对传统线性混合像元分解丰度图经常出现负值或者大于1的情况,采用完全约束最小二乘混合像元分解方法,利用泰安市市区Landsat8 OLI遥感影像提取了其不透水面分布状况,运用高分辨率遥感影像随机采样进行了精度检验,并对该区域不透水面空间特征进行了分析。结果表明:该文方法对泰安市市区不透水面分布提取的精度较高;植被、水体、高和低反照率不透水面4种光谱端元的线性组合,可以较好地模拟OLI影像的波谱特征;高、低反照率不透水面两种光谱端元可以很好地表达泰安市市区不透水面信息。 相似文献
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缨帽变换是一种实用性都很强的遥感影像增强方法,已被成功地应用于各种遥感领域。然而,对于缺少中红外波段的4波段高分卫星传感器,采用常规的Gram-Schmidt正交化方法难以推导出缨帽变换的湿度分量,即便少量推导出湿度分量的算法也存在着结果失真的问题。因此,开展针对4波段传感器缨帽变换系数的推导,提出了先确定湿度分量、再确定亮度和绿度分量的逆推算法,并将其应用在ZY-3 MUX传感器数据上。实验结果表明:(1)逆推方法可以有效地推导出ZY-3 MUX缨帽变换的湿度分量,较好地解决了前人研究中出现的湿度分量失真问题;(2)新方法求出的3个分量的散点在其三维特征空间中呈现典型的"缨帽"特征,较于传统的GramSchmidt正交化方法,新方法的散点在水体、植被和建筑用地/裸土之间的空间分布位置可以更好地相互分离,不会造成不同地类之间的混淆;(3)采用新方法所得到的缨帽变换系数的精度好于传统的Gram-Schmidt正交化方法,体现在新方法具有较高的R值和较低的RMSE误差。本研究可为ZY-3 MUX数据提供一套有效的缨帽变换系数,同时也为缺乏中红外波段的高空间分辨率遥感影像提供一种新的缨帽变换系数推导方法,解决了常规GramSchmidt正交化方法无法准确表示湿度分量的问题。 相似文献
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Sentinel-2A与Landsat 8O LI逐像元辐射归一化方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
考虑不同传感器光谱响应函数差异及不同地物类型反射率光谱的差异,提出了一种逐像元辐射归一化方法,并以2017年7月17日内蒙古达里诺尔湖地区准同步过境的Sentinel-2A及Landsat 8数据为例,对两类数据可见-近红外波段（VNIR）地表反射率结果进行归一化。首先采用Sen2cor方法及NASA官方提供大气校正算法,分别对Sentinel-2A及Landsat 8 OLI影像进行大气校正并重采样到同一空间分辨率;然后基于光谱库计算匹配因子并构建图像与光谱库之间的匹配转换模型,实现像元尺度上从Sentinel-2影像到Landsat 8影像地表反射率相似波段之间的转换。结果表明,经逐像元归一化的影像相比原始影像及经HLS光谱归一化的影像,与Landsat 8 VNIR波段的相关性明显提高,辐射一致性增强。该转换模型为多源中高分辨率遥感图像高精度辐射归一化提供了新思路。 相似文献
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GF-1卫星影像具有空间和时间分辨率高、纹理信息丰富等优势,而Landsat-8卫星影像具有多波段、光谱信息充足等优势。针对两种影像的特点,本文分别用面向对象分类方法进行苹果园地信息提取研究,结果表明:两种影像的分类精度都比较高,但由于研究区域属于山区,地块分布不均匀,GF-1影像发挥其空间分辨率较高的优势,苹果园地面积提取精度比Landsat-8高1.19%。 相似文献
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卫星遥感技术可用于海岛资源调查。Sentinel-2A与Landsat 8两颗卫星都可免费提供空间分辨率较高的多光谱遥感影像,在海岛调查中的应用潜力较大。本文以浙江舟山普陀山岛为例开展了针对这两种影像在海岛植被分类中的应用效果的研究,分别利用Sentinel-2A多光谱成像仪（MSI）和Landsat 8陆地成像仪（OLI）影像基于最大似然法分类获得了该岛阔叶林、针阔混交林、针叶林、灌丛、草丛等植被及其他地物的分布情况,并进行了精度检验,结果表明MSI的总体分类精度略高于OLI。 相似文献
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应用时间序列EVI的MERSI多光谱混合像元分解 总被引：1，自引：0，他引：1
针对风云3数据的特点,本文将EVI生长曲线引入多光谱混合像元的分解。首先,利用Landsat8 OLI影像,采用支持向量机的分类方法,提取研究区域的耕地信息,利用该信息对风云MERSI数据进行掩膜处理,获得研究区域的耕地影像。接着,利用MERSI时序影像,计算像元EVI值,通过SG滤波,构建农作物(端元)和混合像元的EVI生长曲线。通过实地调查,获取研究区的农作物端元,尤其对主要的农作物玉米,在空间上均匀选取了14个端元。然后,采用传统的方法,将14种玉米端元生长曲线分别与其它端元组合,进行混合像元分解。发现分解的效果差异很大,提取的玉米种植面积从191.90 km2到574.83 km2不等。为提高分解精度,借用光谱匹配(光谱夹角最小)的方法(用生长曲线代替光谱曲线)自适应选择与混合像元EVI曲线最相似的玉米端元作为组合端元,进行混合像元分解。结果得到玉米的种植面积为589.95 km2,比传统方法的最好(相对)精度提高了2%。 相似文献
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基于随机森林特征优选的冬小麦分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
本文基于多时相Landsat 8 OLI数据,进行综合光谱、植被指数的特征提取与特征选择的方法研究。通过分析光谱与植被指数特征时序变化,提取最佳时相光谱,构建小麦提取特征;采用基于重要性与Pearson相关性的随机森林特征选择算法优选特征。结果表明:利用优选特征分类时,总体精度为89.78%,小麦分类精度为98.33%;与优选前特征的分类结果相比,精度分别提高了2.96%、2.55%;基于重要性与Pearson相关性的随机森林特征选择提高了分类精度和分类器工作效率。 相似文献
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Bracken fern is an invasive plant that presents serious environmental, ecological and economic problems around the world. An understanding of the spatial distribution of bracken fern weeds is therefore essential for providing appropriate management strategies at both local and regional scales. The aim of this study was to assess the utility of the freely available medium resolution Landsat 8 OLI sensor in the detection and mapping of bracken fern at the Cathedral Peak, South Africa. To achieve this objective, the results obtained from Landsat 8 OLI were compared with those derived using the costly, high spatial resolution WorldView-2 imagery. Since previous studies have already successfully mapped bracken fern using high spatial resolution WorldView-2 image, the comparison was done to investigate the magnitude of difference in accuracy between the two sensors in relation to their acquisition costs. To evaluate the performance of Landsat 8 OLI in discriminating bracken fern compared to that of Worldview-2, we tested the utility of (i) spectral bands; (ii) derived vegetation indices as well as (iii) the combination of spectral bands and vegetation indices based on discriminant analysis classification algorithm. After resampling the training and testing data and reclassifying several times (n = 100) based on the combined data sets, the overall accuracies for both Landsat 8 and WorldView-2 were tested for significant differences based on Mann-Whitney U test. The results showed that the integration of the spectral bands and derived vegetation indices yielded the best overall classification accuracy (80.08% and 87.80% for Landsat 8 OLI and WorldView-2 respectively). Additionally, the use of derived vegetation indices as a standalone data set produced the weakest overall accuracy results of 62.14% and 82.11% for both the Landsat 8 OLI and WorldView-2 images. There were significant differences {U (100) = 569.5, z = −10.8242, p < 0.01} between the classification accuracies derived based on Landsat OLI 8 and those derived using WorldView-2 sensor. Although there were significant differences between Landsat and WorldView-2 accuracies, the magnitude of variation (9%) between the two sensors was within an acceptable range. Therefore, the findings of this study demonstrated that the recently launched Landsat 8 OLI multispectral sensor provides valuable information that could aid in the long term continuous monitoring and formulation of effective bracken fern management with acceptable accuracies that are comparable to those obtained from the high resolution WorldView-2 commercial sensor. 相似文献