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基于遥感影像的城市森林分类提取及生态价值估算研究 总被引：2，自引：1，他引：1
以北京通州新城区城市森林为研究对象,提出一种基于信息论的决策树分类方法,以提取Aster遥感影像中城市森林平面量,改善传统分类方法仅利用影像光谱特征信息的不足,高分辨率影像和地面调查数据验证显示其分类精度达84.6%.结合分类影像图,引入城市森林生态价值评估模型(CITYgreen模型)估算出通州新城区森林的生态价值约为598.87万美元.研究表明,该方法适合大面积区域的城市森林分类提取及其生态价值估算. 相似文献
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针对遥感专题类别信息的机理问题,从土地覆盖参考数据的偏差程度对分类精度的影响角度,提出了一种基于判别空间条件熵加权的土地覆盖分类方法。引入判别空间模型概念,基于此模型生成土地覆盖数据类别,并分析了土地覆盖信息类别与数据类别的语义偏差出现的深层次原因;计算信息类别与数据类别的对应关系矩阵,据此得到二者的条件熵,实现对土地覆盖信息类别与数据类别的语义偏差的量化;根据信息类别与数据类别的条件熵计算修正判别变量的权重因子,实现基于判别空间条件熵加权的土地覆盖分类。采用一景SPOT-5影像进行分类实验,并利用同一地区的Landsat 5TM影像进行方法验证。实验表明,条件熵加权修正方法使土地覆盖分类精度有了显著提高,并对不同分辨率的遥感影像具有适用性。 相似文献
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《地理与地理信息科学》2017,(6)
建筑物提取对于基础地理数据获取与更新具有重要意义。针对传统的基于像元方法难以利用影像空间、上下文信息以及面向对象方法最优分割尺度难以确定等问题,该文提出一种基于超像素的高分辨率影像建筑物提取方法。首先利用LiDAR点云数据生成归一化高程模型以获取地物的高度特征,并通过Layerstacking方式与高分辨率影像融合;随后基于Simple Linear Iterative Clustering(SLIC)算法分割高分辨率影像的RGB彩色图像生成超像素;继而基于分割所得的超像素中的每个像元对超像素进行特征计算;最后使用基于RBF核的支持向量机方法进行超像素级别分类,得到建筑物提取结果。实验结果表明,该方法能够有效识别出简单场景和复杂场景下的建筑物,显著消除了传统基于像元方法出现的"椒盐效应",同时避免了面向对象方法中最佳分割尺度选择的难题,取得了较好的建筑物提取效果。 相似文献
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基于Sentinel-2遥感时间序列植被物候特征的盐城滨海湿地植被分类 总被引：1，自引：0，他引：1
滨海湿地是具有重要功能的特殊海陆过渡带生态系统,精准获取滨海湿地植被时空分布信息具有重要意义。传统的湿地遥感观测研究集中于高空间、高光谱分辨率影像分类,往往受限于数据成本和覆盖范围,仅适用于小区域湿地监测。Sentinel-2A/B卫星影像时空分辨率高且免费共享,为大区域滨海湿地动态监测提供了可能。本文采用2018年Sentinel-2影像,提出像元级SAVI时间序列及双Logistic植被物候特征拟合重构模型,采用随机森林算法进行盐城滨海湿地植被分类,探讨Sentinel-2遥感时间序列植被物候特征分类方法的适用性。结果显示,分类总体精度达87.61%,Kappa系数为0.8358,分类结果与湿地实况相吻合,比常规单一时相分类精度总体提高19.57%。植被判别物候特征参数可为影像数据缺失或不足的滨海湿地分类提供不同植被的判别依据。研究表明,基于像元级时间序列植被物候特征的分类方法能实现植被群落混生带的精准分类以及对“异物同谱”植被的有效区分,对大区域滨海湿地植被分类具有很好的适用性,有效提高了滨海湿地植被分类精度。 相似文献
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基于面向对象方法和多时相HJ-1影像的湿地遥感分类——以完达山以北三江平原为例 总被引：4，自引：0，他引：4
以中国东北地区完达山以北三江平原(下简称小三江平原)为研究对象,利用2010年多时相HJ-1A卫星和HJ-1B卫星CCD影像作为分类数据源,结合野外调查数据,应用多尺度分割算法,根据影像的丰富信息和物候、时相等特征,采用面向对象的分类方法,进行小三江平原的湿地遥感分类。结果表明,湿地二级分类的总体精度为85.45%,总体Kappa系数为0.81。小三江平原湿地主要分布在低洼地区,总面积为9084.16km2;其中,天然湿地面积为2635.09km2,人工湿地面积为6449.07km2。集中分布的水田是小三江平原最主要的景观类型;天然湿地主要分布在自然保护区、河岸附近和国界周围;其中,草本沼泽面积最大。本研究表明,面向对象的分类方法能够有效利用遥感影像提供的丰富信息,产生较高的分类精度;对于中分辨率遥感影像不同分割尺度的组合使用有利于湿地信息的提取。降雨量较多、较少月份影像的选取和物候规律的利用是提取湿地信息的关键。多时相遥感影像数据的使用,改善了洪泛湿地和森林沼泽的分类效果,尤其是水田边界的划分;同时可以提高湿地分类精度。基于面向对象的遥感方法,利用多时相的中分辨率遥感影像,能够获取较高精度的湿地分布信息,是一种成本较低且行之有效的技术手段。 相似文献
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基于模糊集的土地利用变化自动发现方法探讨 总被引：1，自引：0，他引：1
传统的逐像素比较法忽略了地理对象的模糊性,缺乏区分噪声与真实变化信息的能力,难于处理空间数据的复杂性和不确定性。基于模糊集理论,根据邻域像元的空间位置关系确定变化的程度,并利用滑窗和景观指数表达比较不同时相遥感数据(TM、ETMI、KONOS)的分类专题图。试验结果表明,模糊集的描述更接近真实情况。 相似文献
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《地理与地理信息科学》2017,(5)
在核函数集成SVM分类框架下,提出一种融合多尺度光谱-空间-语义特征的高分辨率遥感影像分类方法。首先,以多尺度影像分割集为基础,利用潜狄利克雷分配模型对分割图斑的语义特征进行建模,并结合原始影像的光谱特征以及分割图斑内的空间均值特征,在不同分割尺度下分别开展光谱-空间-语义特征的多核函数融合分类;然后根据多数投票法原则在决策级集成多尺度分类结果,通过最小尺度下的分割影像实现像素级分类结果至面向对象分类结果的转化。不同场景和分辨率数据下开展的实验结果表明,该分类方法能够实现分类结果的自适应平滑分类,并在一定程度上提高建筑物和道路等"同谱异物"地物的区分能力,分类总体精度由基于光谱特征SVM的66.7%和63.7%提升至86.8%和87.2%。 相似文献
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基于高空间分辨率遥感影像的湿地信息提取技术研究 总被引：3，自引：0，他引：3
如何利用遥感技术获取高精度的湿地信息是湿地遥感研究中的重要内容之一.基于高空间分辨率的遥感影像数据,研究利用面向对象的分类方法,综合利用遥感数据的光谱信息、纹理特征、拓扑关系等信息进行多尺度分割,通过对对象的目视解译建立隶属度函数,并结合最邻近分类法,获取湿地信息.并以福建省闽江口湿地为例,采用高分辨率的SPOT5影像数据,研究表明：利用面向对象的方法对SPOT5遥感影像进行湿地信息的提取精度达到90.40%,为湿地信息的提取又提供了一个有效的方法. 相似文献
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随着我国地膜使用面积的增加和人们对土壤微塑料污染问题的日益关注,大尺度的地膜遥感识别已成为农业生产管理、土壤污染防治的必要手段。针对地膜光谱反射特征的复杂性以及基于单一遥感影像光谱特征识别方法错分率高等问题,该文以河北省邯郸市邱县为试验区,利用GF-1数据的空间细节与Sentinel-2数据的光谱信息进行NN Diffuse Pan Sharpening融合,据此建立地膜识别的特征矩阵(NDVI、MNDWI、NDBI、IBI、PSI),基于该特征矩阵可实现自动阈值地膜分层分类识别。多种方法的地膜识别结果精度对比表明:多源光学遥感数据融合方法的总体精度为94.87%,Kappa系数达0.89,显著优于基于单一数据源的深度学习法的精度(93.14%)以及基于传统机器学习分类方法的支持向量机(85.91%)和随机森林分类法(86.78%)的精度;通过与Sentinel-2多光谱影像融合,弥补了GF-1数据光谱分辨率低的缺陷,实现了多源数据在地膜识别中的优势互补,可为相关部门农业规划与管理以及生态环境保护等研究提供大尺度、高精度的地膜分布参考数据。 相似文献
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基于QUEST决策树的遥感影像土地利用分类——以云南省丽江市为例 总被引：5，自引：0，他引：5
土地利用分类精度直接决定土地利用/土地覆被变化相关研究的准确性,而基于决策树的遥感影像分类是近年来提高土地利用分类精度的重要方法。QUEST决策树在影像解译和空间表达方面,运算速度和分类精度均优于普通CART等决策树方法。本文以云南丽江地区为例,应用QUEST决策树分类方法,对该地区的Landsat TM 5影像图进行分类,同时将地形因素、植被指数作为地学辅助数据的因子添加到分类波段中,进行不同特征融合,来处理目标类别间的非线性关系,该方法在处理图像理解知识方面具有更大的灵活性;同时与普通决策树分类法的遥感影像分类的结果相比较,Kappa系数值从原来的0.789提高到0.849.在地形复杂的山地地区,针对TM影像数据,选择基于QUEST决策树分类能够有效提高土地利用分类结果精度。 相似文献
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基于ETM+影像的扎龙湿地遥感分类研究 总被引：19，自引：6，他引：19
通过对扎龙湿地Landsat7 ETM 影像进行计算机自动分类的实验研究，探讨了提高湿地遥感分类精度的方法与途径。实验所采用的首先对遥感影像进行非监督分类，再利用非监督分类生成的分类模板加以修改补充后进行监督分类的方法，经过误差矩阵的精度评价，可以获得研究区湿地遥感分类较高的分类精度。利用上述分类方法对3种ETM 不同波段组合的影像进行具体的遥感分类比较研究发现，选择ETM 7、5、3影像进行分类有助于提高扎龙湿地遥感分类的精度。为了提高湿地遥感分类的精度，还必须运用人机互译判读方法。 相似文献
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介绍地质统计学的原理与方法,论述了地质统计学应用于遥感影像描述及纹理提取的有效性,并将地质统计学变差函数得到的遥感影像纹理信息与其光谱信息相结合进行遥感影像分类试验,结果表明,辅以地质统计学纹理特征的遥感影像分类方法能够明显提高分类精度. 相似文献
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本文基于面向对象的分类思想,以SPOT-5影像为数据,采用分层分类的方法,利用对象的多特征构建合适的特征空间,建立知识库,结合最邻近分类器与模糊规则两种方法,并使用空间关系对分类进行优化,结果表明该方法对高分辨率影像分类在减少分类不确定的同时还提高了分类精度。 相似文献
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面向对象的湿地景观遥感分类——以杭州湾南岸地区为例 总被引：2，自引：0，他引：2
在ENVIEX软件的Feature Extraction平台上,利用LandsatTM影像数据,采用面向对象方法对杭州湾南岸地区湿地景观进行遥感影像分类;通过与基于最大似然法、人工神经网络法、支持向量机法等传统像元方法的相应分类结果进行比较,系统分析了面向对象方法在中低分辨率遥感影像的湿地景观生态分类中的有效性。研究结果表明:①较之单一依据像元光谱值进行分类的传统方法,面向对象方法综合考虑了对象的光谱、空间、纹理、色彩等多种属性特征,因而对于类型复杂多样、分布界限模糊、光谱混淆与混合像元现象严重的沿海滩涂、湖泊、河流等湿地景观具有更好的鉴别能力,也因此获得更高的分类精度(研究区景观分类总精度为88.80%,Kappa系数为0.8765);②面向对象方法在分类中提取的是由同质性像元组成的"对象",且在合理的影像分割下得到的对象破碎化程度较低,因而能在较大程度上减小分类结果中的"椒盐噪声"干扰;而基于像元方法提取的景观类型以离散像元形式组成,难以清晰表征景观的边界、形状等信息,所以分类结果中会有明显的噪声现象;③影像分割在运用面向对象方法进行遥感影像分类过程中具有重要影响,实验结果表明,60%的分割尺度和归并尺度组合较有利于中低分辨率影像的遥感分类;④面向对象分类过程中诸如影像分割精度的评价、最优分割尺度的选取、特征空间的优化等问题,则有待今后进一步探讨。 相似文献
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基于多类型无人机数据的红树林遥感分类对比 总被引：2，自引：0，他引：2
使用固定翼无人机、消费级旋翼无人机和专业级旋翼无人机获取广东珠海淇澳岛红树林保护区多类型无人机遥感影像,使用基于面向对象分类的K-最近邻与随机森林分类器对研究区影像进行红树林树种精细分类和对比分析,并探讨了不同类型无人机平台在红树林资源调查应用中的优缺点。结果表明：1）固定翼无人机、消费级旋翼无人机和专业级旋翼无人机数据使用K-最近邻法的分类精度分别为：73.8%、72.8%和79.7%;使用随机森林法的分类精度分别为：81.1%、84.8%和89.3%。3种平台类型的无人机数据均适用于红树林精细分类研究,对于无人机红树林遥感数据,随机森林的分类方法优于K-最近邻方法。2）以拍摄面积与用时之比估算采集效率,固定翼无人机、消费级旋翼无人机和专业级旋翼无人机分别为0.036、0.013和0.003 km2/min。固定翼无人机的采集效率具有明显优势。3）固定翼无人机适合大范围红树林数据采集,要求较高;消费级旋翼无人机适于获取小范围精细数据,成本低且易学易用;专业级旋翼无人机适合搭载质量稍大的如成像光谱仪、LiDAR等专业传感器获取多源数据。最后给出了无人机在红树林遥感研究中的注意事项和建议。 相似文献
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遥感影像解译中的决策树分类法一般是引入NDVI植被指数、亮度阈值法、DTM、空间结构、纹理、和其它一些地貌特征来实现地物类别的分离;而传统的监督分类、非监督分类是直接基于像元的亮度值而进行的分类,两者各有优缺点。将两者在遥感影像解译中结合使用,建立统一的分类模型,并以皖东地区TM影像为例进行了分类实验,结果证明,采用该模型分类比单一的最大似然法分类精度提高了4.45%,Kappa指数提高了0.107,该模型能有效地提高影像分类的精度。 相似文献
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基于面向对象的城市地物信息提取方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
20世纪90年代以来,高空间分辨率遥感影像数据的处理已成为遥感领域中的热点与难点。利用具有人的思维特点的面向对象的信息提取技术,对高分辨率遥感影像中的城市用地进行分类,分析和利用高分辨率影像的空间信息、结构信息与光谱特征等,总结了面向对象解译方法的5个步骤,即影像分割、分类方法的选择、地物种类分类,知识库构建、计算机自动分类。分类结果表明：（1）克服了“椒盐现象”;（2）信息提取的总体精度为92.19％,而且各类地物信息的提取精度均有所提高,特别是利用前期分类的拓扑关系有效提取了城市水体与建筑物阴影。 相似文献
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高光谱遥感图像提供了丰富的光谱信息,如何充分挖掘高维特征空间的特征信息是高光谱图像识别的关键问题之一。以华盛顿地区航空高光谱数据作为实验数据,通过构建对象级特征和像素级特征来充分挖掘高光谱图像的信息,利用网格搜索法优化XGBoost算法的参数来实现特征选择,最后采用随机森林分类器实现高光谱图像识别。研究表明:本研究方法可以充分利用高光谱的图像信息,减少数据冗余量,其识别总体精度为96.32%;XGBoost算法特征选择后的图像识别的平均精度比未进行特征选择的高7.53%,表明基于XGBoost算法特征挖掘的高光谱遥感图像识别具有可行性和实用性。 相似文献