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Landsat 8与Sentinel-2数据是当前遥感分类最典型、常用的光学数据源,但这两种数据源在滨海湿地分类中的差异性仍有待进一步研究。基于Landsat 8、Sentinel-2和Sentinel-1数据,采用随机森林（random forest,RF）算法对南沙区湿地进行分类,并探讨光学数据源、主成分变换融合方法以及各特征变量对南沙区滨海湿地RF分类精度的影响。结果表明：(1) Sentinel-2数据参与的方案分类精度均优于Landsat 8数据参与的方案,其分类精度分别为90.24%（单一光学数据参与分类）、85.89%（光学数据与雷达数据融合参与分类）。(2)主成分变换融合方法对分类精度的提高不大,融合数据使滨海湿地总体分类精度下降（p<0.05）,但融合数据在一些滨海湿地类型提取中具有一定优势。融合Sentinel-2与Sentinel-1数据减小了沿海滩涂与浅海水域之间的错分现象;融合Landsat 8与Sentinel-1数据更有利于库塘、红树林湿地信息提取以及湿地与非湿地信息的区分。 相似文献
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为提取不同类别地表覆盖信息,本文利用Sentinel-1A双极化星载合成孔径雷达影像,使用Cloude极化分解方法获得雷达卫星探测到的地表目标散射机制信息,并以由散射熵H和α角所构成的特征空间中不同地表覆盖区域所对应的不同散射机制区域为基础,划分监督样本并结合Wishart迭代监督分类方法以及SVM分类方法进行地表覆盖信息提取,结果显示,根据H-α特征空间进行的监督分类方法中H/α-Wishart分类方法精度评价Kappa系数为0.804,H/α-SVM方法Kappa系数为0.827,两种不同方法的地表覆盖分类结果都能够达到较高的分类准确性,说明根据H-α特征空间进行地表覆盖信息提取是有效、可行的分类方法. 相似文献
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基于时间序列的Sentinel-1A数据,利用光谱相似性方法(SSM)对广东省台山县汶村镇和海宴镇进行了水稻识别。首先将SSM应用于时间序列SAR图像中,计算光谱相似度;再通过设置阈值获得初始水稻种植面积图;最后消除斑点噪声,获得水稻种植面积图。结果表明,基于VH极化图像,利用SSM和阈值法获得的水稻种植面积图的总体精度最高为97.34%,Kappa系数为0.94。因此,时间序列Sentinel-1A数据对于识别水稻或其他作物具有很大的潜力。 相似文献
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文章提出了基于Sentinel-2A密集时序的山区林草资源自动分类方法。在GEE云计算平台支持下,首先基于Sentinel-2A影像计算年度NDVI密集时间序列;然后利用HANTS谐波分析对年度NDVI进行时序重构,获得年度完整的NDVI时序特征谱;在此基础上构建随机森林分类模型,通过特征计算和优选,完成影像分类和精度评价;并以大别山西麓麻城市为研究区开展了实验研究。实验结果表明:时序谐波分析方法能够有效地区分林草资源及森林亚类,时序谐波特征支持下Sentinel-2A密集时序林草资源遥感分类总体精度较高,相比传统多期分类、现有的全球30 m GLC_FCS30-2020分类产品,OA和Kappa均有了一定的提高。 相似文献
5.
为探究时序合成孔径雷达(SAR)影像在干旱地区土地利用分类中的能力,该文以新疆石河子市为研究区域,基于时序Sentinel-1A SAR影像,采用随机森林、CART决策树、支持向量机3种分类方法对时序SAR影像进行分类并与单时相SAR影像分类结果的进行对比.结果表明,时序SAR影像相较于单时相SAR影像可以更加有效地获取高精度土地利用信息,3种分类方法的分类效果均优于单时相SAR影像,其中随机森林分类的分类精度最高,总体分类精度和Kappa系数分别达到92.77％和0.91. 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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苏州市湿地众多、类型多样化、周围环境复杂,使用传统的遥感分类方法很难得到精度较高的湿地分类结果。研究了面向对象特征的湿地决策树分类方法,以苏州市澄湖地区为研究区域,使用欧空局的Sentinel-2A影像,先将研究区域分为湿地水体、植被和非植被3大类型,再分别构建鱼塘、河流、湖泊、农田和裸地等面向对象特征,据此实现湿地遥感分类。研究结果表明,该方法能够有效利用遥感影像提供的光谱特征、几何特征和纹理特征等多种丰富信息,产生较高的分类精度,总体分类精度可达80.67%,Kappa系数为77.80%。与传统的基于中低分辨率遥感影像的分类方法相比,该方法可以有效提取湿地不同地物对象的几何结构和纹理等特征,在提高湿地分类精度的同时实现对大面积湿地的快速动态监测。 相似文献
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Sentinel-1A TS-DInSAR京津冀地区沉降监测与分析 总被引：1，自引：1，他引：0
近年来,京津冀地区的不均匀地表沉降日趋严重,对公路、铁路等基础设施安全造成严重威胁,已引起国内外广泛关注。合成孔径雷达时序差分干涉TS-DIn SAR(Time Series Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar)作为一种高效的广域形变测量手段,在地面沉降调查监测中已被广泛应用,但如何针对高现势性的影像数据高精准提取大范围区域地表形变是当前深化的热点。本文利用欧洲太空局发布的Sentinel-1A新型数据源,针对TOPS(Terrain Observation by Progressive Scans)模式影像间存在多普勒中心不一致问题,借助外部高精度POD(Precise Orbit Determination)轨道和DSM(Digital Surface Model)数据进行频移滤波迭代配准,并针对Sentinel-1A数据特征集成优化了基于点目标时序分析的大区域地表形变监测方法,以2015年—2016年期间的29景影像为实验数据开展了京津地区沉降监测研究,提取了北京东、廊坊及天津西等地区的沉降结果,并结合区域内典型区域人口密度、产业分布、地表覆盖和线路剖面等信息深入分析了沉降的时空分布特征和成因。结果表明,Sentinel-1A时序干涉结果在大范围地表沉降调查监测上具有可靠的应用精度。 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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本文以雷州半岛为研究区,利用Sentinel-2A影像数据和真实植被样本数据,综合探讨了机器学习中随机森林与支持向量机的分类效果,并与传统的最大似然法进行比较。提取Sentinel-2A影像9个波段、7个植被指数、72个纹理特征,通过递归特征消除法挑选了10个特征组合,并将其应用于3种分类方法中,对其分类效果进行比较。结果表明:①有效使用多种特征变量是提高植被类型识别精度的关键,就不同特征对植被类型识别的重要性而言,光谱特征与纹理特征相当且大于植被指数,三者重要性相差不大;②随机森林分类效果最佳,不但能对特征进行有效选择,而且能保证植被类型提取精度,提高运行效率;③基于随机森林特征选择的递归特征消除法得到的特征组合不能对其他分类器性能进行优化,对随机森林模型本身的优化效果也有限。 相似文献
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精密轨道支持下的哨兵卫星TOPS模式干涉处理 总被引：1，自引：1，他引：0
哨兵卫星采用TOPS模式成像,为确保影像干涉相位偏差小于3°,方位向配准精确度需达到0.001个像素。本文论证了哨兵卫星精密轨道条件下进行几何配准即可达到较高的配准精度,满足增强谱分集进行方位向残余偏移量估计的前提条件,并基于DORIS软件实现哨兵卫星TOPS模式影像的几何配准和增强谱分集优化配准处理。地表方位向形变等信号可导致Burst干涉图之间发生相位跳变,并对增强谱分集估计几何配准残余偏移量时产生干扰,本文开展了相关的理论分析和数据处理试验,提出粗差探测方法消除相位跳变对增强谱分集配准的干扰。 相似文献
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Sentinel-1A卫星TOPS模式数据干涉处理 总被引：1，自引：0，他引：1
TOPS成像模式通过在方位向和距离向联合调整波束姿态来实现宽幅成像。与条带模式不同,该模式在成像过程中每组Burst多普勒中心频率在方位向发生变化,干涉处理重采样时精确获取每个采样单元的多普勒中心频率是本文研究的重点。因此本文采用意大利那波里地区Sentinel-1A卫星数据进行了试验,首先采用联合估计方法有效计算出了多普勒中心频率,再调制插值核,进而获得了干涉处理结果,最后参考零多普勒时间进行Burst干涉图间的拼接,获得了更大范围的干涉图。 相似文献
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土壤水分是影响作物生长的重要因素,也是监测旱情、估算作物产量的重要参量.为及时、准确地掌握土壤水分,在利用水云模型(Water Cloud Model,WCM)对Sentinel-1 A的后向散射系数校正的基础上,联合地面土壤水分数据,采用线性回归、BP神经网络和支持向量回归三类模型进行了地表土壤水分反演实验研究.实验... 相似文献
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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
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利用2015-05—2016-02获取的天津地区23景哨兵-1A(Sentinel-1A)卫星IW模式影像,进行基于地面散射特性保持稳定的高相干点永久散射体干涉测量处理(PSIn SAR),获取了地面沉降速率,分析了重点沉降区域时序形变特征和成因。实验结果表明,天津地区沉降严重区域主要集中在北辰区和大寺镇,结合北辰区沉降速率图和第2、3承压含水组水位降落漏斗等值线图,分析发现地面沉降中心和地下水位漏斗大致吻合,呈现整体向东北方向偏移的趋势,得出造成地面沉降的主导因素可能为超量开采地下水的结论。 相似文献
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雷达卫星结合InSAR技术已广泛应用于高精度地表形变监测领域。本文选取2017年九寨沟地震为研究案例,利用Sentinel-1A地震前后的单视复数影像,基于D-InSAR技术获取该次地震的同震形变场。结果显示：震中西北侧表现出相对均匀的下沉现象,沉降漏斗区雷达视线向最大沉降量达25.1 cm;东南侧呈现不均匀抬升状态,地表破碎较为明显,最大抬升量为11.6 cm。研究表明基于Sentinel-1A数据的D-InSAR技术可以为地震形变场的定量分析提供一种快速有效的手段,为阐释地震发震机理及评估受灾情况提供必要的数据支撑,具有广阔的应用前景。 相似文献
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为及时获取大范围地震震前震后的形变数据,监测和分析地表形变,利用欧空局最新发射的SENTINEL-1ASAR影像,采用D-InSAR技术获取台湾高雄Mw6.7级地震同震形变场。研究分析得到台湾高雄地震的震中位置约为120.41°E、22.96°N,地震主要形变范围为震中方圆约8.3km,地表在雷达视线向最大形变约为16.4cm、最大相对形变约18.0cm。 相似文献