共查询到20条相似文献，搜索用时 750 毫秒
1.
基于光学影像的遥感技术受云雨等天气条件影响较大,而合成孔径雷达(SAR)由于具有穿透能力可以很好的克服这一缺陷。本文以黑龙江流域扎龙湿地为研究区域,采用时间序列C波段双极化(VV、VH)Sentinel-1数据,结合面向对象的图像分析技术对扎龙湿地进行分类。对比分析了5种机器学习算法得出随机森林算法的精度最高,总体精度为88.43%,Kappa系数为0.8646,其中沼泽的制图精度达到84.68%,用户精度达到89.47%。使用Sentinel-1数据对扎龙湿地进行湿地信息提取的最佳时相为5月、7月和8月。 相似文献
2.
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
3.
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
4.
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
5.
本文提出了一种利用GlobeLand30数据辅助多源数据融合进行城市不透水面自动提取的方法。首先基于波段映射和小波变换的影像融合方法,融合哨兵二号和高分二号影像,获得同时具有较高空间分辨率和光谱分辨率的融合影像,其具有丰富的光谱特征和空间特征,有利于提升复杂城市区域的不透水面和非不透水面区分能力。然后利用GlobeLand30数据的类别信息自动获取初始分类样本,基于融合影像的丰富光谱信息构建多种植被指数、水体指数和建成区指数,对初始分类样本进行优化。最后利用优化后的训练样本,使用光谱、地物指数等特征训练分类器,实现城市不透水面的自动准确提取。本文以济南市2019年的高分二号和哨兵二号影像为试验数据,在时相、分辨率与影像均不同的GlobeLand30全球地表覆盖数据辅助下获得了总体精度优于92%的不透水面提取结果,验证了本文方法的有效性。 相似文献
6.
特征选择是提高农作物分类精度的一个重要手段.本文基于时序Sentinel-2影像提取影像的波段特征、植被指数、纹理特征,以这三类特征构建分类特征集,使用随机森林算法对分类特征集进行特征选择和分类实验.根据分类混淆计算的研究区总体分类精度为92.5％,Kappa系数为0.904,高精度地提取了研究区内冬小麦、大蒜等主要冬季作物的种植信息,这表明随机森林算法在对特征降维的同时,也能保证较高的分类精度. 相似文献
7.
黄河三角洲湿地的动态变化监测对湿地资源合理利用、开发保护具有重要意义。采用C波段全极化高分三号（GF-3）合成孔径雷达数据与欧洲空间局哨兵二号（Sentinel-2B）多光谱数据，分析了黄河三角洲湿地7类地物的光谱、指数、极化散射以及纹理等特征信息，分别基于最大似然法（maximum likelihood，ML）、决策树（decision tree，DT）、支持向量机（support vector machine，SVM）方法实现了有监督分类，评估了两者协同与单独应用于湿地地物分类与识别的能力，结果表明，两者协同分类时，其总体精度分别可达90.4%、95.4%、95.7%，均明显高于两者单独分类的结果，证明了GF-3雷达数据与多光谱数据在湿地协同分类方面的可靠性和应用潜力。 相似文献
8.
合成孔径雷达SAR (Synthetic Aperture Radar)是一种重要的海浪观测手段,研究其SAR图像海浪谱反演结果的精度,是其广泛应用于海浪观测的前提。欧洲航天局ESA (European Space Agency)的哨兵1号卫星(Sentinel-1)和中国自主研发的高分三号卫星(GF-3)是目前在轨运行的两颗SAR卫星,利用两颗卫星的SAR数据反演海浪和风场参数是目前国内外研究团队最为关注的问题之一。本文重点研究并对比了哨兵1号卫星SAR IW模式(Interferometric Wide swath)和GF-3卫星SAR条带模式数据海浪谱反演的精度。选取印度洋海上丝绸之路海域和太平洋、大西洋近岸海域不同海况下的两卫星SAR数据进行海浪参数反演,将反演结果分别与欧洲天气预报中心ECMWF(European Center for Medium-range Weather Forecasts)的ERA-5数据和浮标海浪数据进行了对比,结果显示,与ERA-5数据对比,Sentinel-1卫星反演有效波高和平均波周期的均方根误差RMSE(Root Mean Squared E... 相似文献
9.
10.
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
11.
获取精细湿地资源信息对国际湿地城市湿地修复保护、管理利用以及区域可持续发展至关重要，目前面向国际湿地城市的湿地精细分类研究较为缺乏，尤其是针对湿地中水体的详细类别划分较少。本研究以全球典型国际湿地城市常德市为案例研究区，基于Google Earth Engine (GEE)云计算平台和2020年Sentinel-1/2时序遥感影像以及地形数据，首先采用最小冗余最大相关算法和递归梯度提升树算法进行湿地分类特征集优选，进而构建集成基于像元的随机森林和面向对象的知识规则决策模型的城市湿地精细分类智能模型，以实现常德市湿地资源精细分类。结果表明：(1)湿地分类特征优选前后特征数由63减少为16，总体精度下降0.9%，其中旱期的水体指数、植被频率和建成区指数的特征重要性较大，特征优选可以减少特征数据信息冗余、提高分类效率；(2)常德市湿地精细分类结果包括河流、湖泊、水库、养殖池/坑塘、运河/水渠、泥滩地、草滩地和芦苇湿地8种湿地类型，总体精度达91.53%,Kappa系数为0.89，可以满足国际湿地城市精细湿地分类的需求；(3)常德市湿地主要分布在东部西洞庭湖平原区域，呈现出东多西少的空间格局。... 相似文献
12.
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
13.
遥感卫星的波段设置、信噪比及传感器观测角度等因素都会影响作物提取精度。为充分挖掘与发挥Sentinel-2卫星多光谱成像仪(MSI)与Landsat 8陆地成像仪(OLI)在冬小麦信息提取方面的优势,本文以商河县为研究区,基于两数据源的光谱特征、纹理特征、植被指数特征组合数据,利用随机森林(RF)与支持向量机(SVM)对冬小麦进行提取。结果表明:基于单一影像的最优Kappa系数与最优OA分别为0.89和95.13%,基于组合数据源的最优Kappa系数为0.92,最优OA为95.28%,两数据源组合的精度优于单一数据源提取精度;数据组合效果与分类器的性能有关,RF的Kappa系数相对于SVM分别提升0.04、0.20和0.11,OA分别提升2.41%、11.31%和6%,RF对冬小麦提取精度优于SVM。本文研究结果对于构建中高分辨率影像组合的典型农作物分类提取体系具有重要意义。 相似文献
14.
王晶玉 《测绘与空间地理信息》2023,(S1):195-198
针对利用SAR影像提取林火燃烧区主要侧重于单极化后向散射系数,而从火灾导致散射机制变化的角度开展双极化燃烧区提取的研究较少,本文提出了一种基于极化特征变化的面向对象燃烧区提取方法。以两景Sentinel-1A影像为数据源,构建极化特征变化参数集,使用多尺度分割方法结合随机森林算法提取燃烧区,并采用混淆矩阵精度评价方法对燃烧区提取结果进行评价。实验结果表明,分类总体精度为89.13%,Kappa系数为0.76,说明极化特征变化参数在燃烧区提取方面具有良好的应用能力。 相似文献
15.
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
16.
《北京测绘》2019,(10)
本研究以Sentinel-2A数据为基础,构建基于多光谱遥感影像和地球化学数据的耕地质量指标体系和评价模型,对海伦地区耕地质量进行综合评价。在分析土壤肥力、土壤水分、土壤退化与植被指数的相关性的基础上,确定了基于Sentinel-2A的遥感评价指标,并基于营养元素与重金属含量构建地球化学指标,并将两项指标进行结合形成P-S-R框架体系。在该指标体系下,采用层次分析法构建了耕地质量综合评价模型,创新性实现了通过遥感手段结合少量地球化学数据完成对耕地质量进行评价。利用土壤样本实测点对模型进行验证,结果表明评价模型获取的耕地质量评价结果与研究区实际情况比对精度达到75%,结果表明海伦地区耕地质量整体较好。该方法相比采用传统的地球化学评价土地质量的方法更加方便和快捷,对于大范围耕地的可持续利用提供有效的技术支撑和重要的现实意义。 相似文献
17.
森林生态系统在调节生态气候与碳循环方面发挥着重要作用,森林高度是衡量森林生态系统功能的重要参数。利用单一遥感数据获取森林冠层高度会受到多种制约。因此,本文使用星载激光雷达ICESat-2提供的高质量离散森林冠层高度点,结合Sentinel-1、Landsat 8及地形数据,采用随机森林方法建立不同影像特征组合森林冠层高度的回归模型,并分析各特征对森林高度反演的影响,最后将模型应用于广西森林冠层高度制图。试验结果表明,多源遥感数据可有效提高森林冠层高度反演精度,在所利用遥感数据中,特征重要性从大到小依次为光学特征、地形特征、SAR特征,“L8+SRTM+Sentinel-1+邻域均值”特征组合的反演精度最高,加入邻域均值特征进行森林冠层高度反演效果最佳,随机森林模型能精确绘制森林冠层高度。 相似文献
18.
面向对象的旱区植被遥感精细分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对旱区植被分类尺度过大、种群无法准确提取的问题,该文提出了面向对象的CFS-RF分类模型,即利用CFS算法对先验样本数据集进行特征优选,结合随机森林构建分类规则,完成分类过程。以新疆阿勒泰为研究区,利用GF-2数据,通过CFS、ReliefF两种不同特征选择方法和J48、SVM、RF 3种分类算法构造出6种面向对象分类方案来实现小尺度植被种群提取。结果表明,经过特征选择,上述分类方案的精度和效率均得到了提升。其中,CFS-RF算法最优,总体精度达到92.41%,Kappa系数为0.90,更适用于旱区植被遥感精细分类。 相似文献
19.
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
20.
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