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冬小麦是中国的主要粮食作物且种植面积年际变化较大,及时准确掌握冬小麦种植面积变化有利于国家和相关部门科学决策。遥感技术是获取大范围冬小麦种植面积数据的最有效手段。前期研究多利用多时相中低分辨率影像（如MODIS）的归一化植被指数NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）开展大范围冬小麦种植区提取,因分辨率低导致精度难以令人满意。Sentinel-2卫星是唯一能获取3个红边波段影像的米级分辨率传感器,但应用其红边波段进行大范围冬小麦提取的研究几乎没有。本文分析了红边位置指数REPI（Red-Edge Position Index）与NDVI各自在冬小麦提取中的优势,并基于冬小麦物候特征与JM距离研究关键时相,提出一种综合多时相Sentinel-2 PERI、NDVI的大范围冬小麦提取方法,将其应用于2020年京津冀地区的冬小麦种植区提取,冬小麦总面积提取误差为-2.57%。提取结果与Google Earth高分辨率光学影像的解译结果进行比较,总体精度为94.24%,Kappa系数为0.88,相较于已有大范围冬小麦提取研究精度有明显提升,表明了本文方法的有效性。 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
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面向对象与卷积神经网络模型的GF-6 WFV影像作物分类 总被引：1，自引：0，他引：1
GF-6 WFV影像是中国首颗带有红边波段的中高分辨率8波段多光谱卫星的遥感影像,对于其影像及红边波段对作物分类影响的研究利用亟待展开。本文结合面向对象和深度学习提出一种适用于GF-6 WFV红边波段的卷积神经网络(RE-CNN)遥感影像作物分类方法。首先采用多尺度分割和ESP工具选择最佳分割参数完成影像分割,通过面向对象的CART决策树消除椒盐现象的同时提取植被区域,并转化为卷积神经网络的输入数据,最后基于Python和Numpy库构建的卷积神经网络模型(RE-CNN)用于影像作物分类及精度验证。有无红边波段的两组分类实验结果表明:在红边波段组,卷积神经网络(RE-CNN)作物分类识别取得了较好的效果,总体精度高达94.38%,相比无红边波段组分类精度提高了2.83%,验证了GF-6 WFV红边波段对作物分类的有效性。为GF-6 WFV红边波段影像用于作物的分类研究提供技术参考和借鉴价值。 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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以地块分类为核心的冬小麦种植面积遥感估算 总被引：5，自引：0，他引：5
以提高冬小麦种植面积估算精度为目标,选取种植结构复杂的都市农业区,采用QuickBird影像数字化农田地块边界,以多时相TM影像为核心数据源,以地块为基本分类单元,进行不同特征向量组合、不同分类器的冬小麦地块分类方法研究,并对比分析了基于地块分类和基于像元分类的冬小麦种植面积估算精度。研究结果表明,基于地块分类的冬小麦种植面积估算方法的总量精度和位置精度均高于像元分类;植被指数和纹理信息的引入有助于进一步提高地块分类精度;支持向量机与最大似然均能得到高达97%的总量精度和90%的位置精度,支持向量机地块分类所需的训练样本量远低于最大似然,因此支持向量机更加适合于冬小麦地块分类;冬小麦错分与漏分情况大多发生在细碎地块,其面积总量较小,而大地块错分和漏分较少,因此相对于像元分类,地块分类能在整个区域能得到较高的冬小麦位置精度和总量精度。 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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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
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《地理空间信息》2020,(5)
以冬小麦作为研究对象,基于2016年10月-2017年7月共12景GF-1号数据,通过计算不同特征波段构建了多特征冬小麦种植区识别方法。首先计算影像增强植被指数(EVI);再通过样本分离度选择关键期影像,对关键期影像进行主成分变换并计算其纹理特征数据;然后分离原始影像的红波段、近红外波段构建单波段时序数据,以建立包括多特征的数据集;最后基于不同特征组合数据,利用随机森林方法分别提取研究区内冬小麦分布情况。精度评价表明,影像主成分、EVI时序以及红波段、近红外波段特征组合的精度最高可达97.85%,较单独使用时序数据结果提高了约2.5%,说明红波段、近红外波段在作物提取中对精度提升具有一定的贡献。 相似文献
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非监督分类的冬小麦种植信息提取模型 总被引：1，自引：0，他引：1
为了解决在区域冬小麦种植信息遥感提取过程中监督学习算法存在的需要地面样本数据支持、流程复杂、人为干扰因素多及自动化程度低等问题，本文以非监督分类为核心，结合多尺度技术，提出了一种新的非监督分类冬小麦种植信息提取模型。选取河北省辛集市为典型试验区，以2014年高分一号数据为数据源，对本文提出的模型进行实例验证。试验结果表明：该模型的Kappa系数为0.88，整体精度为94.00%；对于研究区内的冬小麦，在无需训练样本、人为干扰因素少等条件下，该模型具有与监督分类相似的提取精度，能够满足冬小麦种植信息地面遥感监测的需求。 相似文献
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冬小麦是中国最主要的粮食作物之一,利用遥感技术提取冬小麦种植区是遥感应用研究的一个重要方向。2008年以来发射的系列风云三号(FY-3)卫星均携带着中分辨率光谱成像仪(MERSI),该传感器有5个250 m分辨率的波段,波段范围包括可见光、近红外和热红外,观测数据包含丰富的地表信息,为大范围冬小麦种植区提取提供了新的数据源。首先,选取生长季前期多幅高质量的MERSI数据,采用分层提取的方法,对于不同的层次选用与待提取类别最为敏感的特征波段来构建相应的决策树,从而将每一幅影像中冬小麦种植区提取出来,然后,将多幅数据融合为一幅生长季内的冬小麦种植区图。最后,使用野外实地调查的数据进行精度验证,面积提取精度为90.8%。结果表明,在春季返青后,即可做出当季冬小麦种植分布图,为农情监测提供及时的信息支撑。 相似文献
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统计数据总量约束下全局优化阈值的冬小麦分布制图 总被引：6，自引：0，他引：6
大范围、长时间和高精度农作物空间分布基础农业科学数据的准确获取对资源、环境、生态、气候变化和国家粮食安全等问题研究具有重要现实意义和科学意义。本文针对传统阈值法农作物识别过程中阈值设置存在灵巧性差和自动化程度低等弱点,以中国粮食主产区黄淮海平原内河北省衡水市景县为典型实验区,首次将全局优化算法应用于阈值模型中阈值优化选取,开展了利用全局优化算法改进基于阈值检测的农作物分布制图方法创新研究。以冬小麦为研究对象,国产高分一号(GF-1)为主要遥感数据源,在作物面积统计数据为总量控制参考标准和全局参数优化的复合型混合演化算法SCE-UA (Shuffled Complex Evolution-University of Arizona)支持下,提出利用时序NDVI数据开展阈值模型阈值参数自动优化的冬小麦空间分布制图方法。最终,获得实验区冬小麦阈值模型最优参数,并利用优化后的阈值参数对冬小麦空间分布进行提取。通过地面验证表明,利用本研究所提方法获取的冬小麦识别结果分类精度均达到较高水平。其中冬小麦识别结果总量精度达到了99.99%,证明本研究所提阈值模型参数优化方法冬小麦提取分类结果总量控制效果良好;同时,与传统的阈值法、最大似然和支持向量机等分类方法相比,本研究所提阈值模型参数优化法区域冬小麦作物分类总体精度和Kappa系数分别都有所提高,其中,总体精度分别提高4.55%、2.43%和0.15%,Kappa系数分别提高0.12、0.06和0.01,这体现出SCE-UA全局优化算法对提高阈值模型冬小麦空间分布识别精度具有一定优势。以上研究结果证明了利用本研究所提基于作物面积统计数据总量控制以及SCE-UA全局优化算法支持下阈值模型参数优化作物分布制图方法的有效性和可行性,可获得高精度冬小麦作物空间分布制图结果,这对提高中国冬小麦空间分布制图精度和自动化水平具有一定意义,也可为农作物面积农业统计数据降尺度恢复重建和大范围区域作物空间分布制图研究提供一定技术参考。 相似文献
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高分二号遥感影像提取冬小麦空间分布 总被引：1，自引：0，他引：1
精细的农作物空间分布数据对于资源、环境、生态、气候变化和粮食安全问题均具有重要的意义,卷积神经网络已经成为从遥感影像中提取农作物空间分布数据的主要方法,但提取结果中的种植区域边缘往往比较粗糙。本文以高分二号遥感影像为数据源,选择冬小麦为提取目标,利用RefineNet模型和最大后验概率模型构建冬小麦遥感提取模型WWRSE(Winter Wheat Remote Sensing Extraction),获取精细的冬小麦空间分布数据。WWRSE模型利用RefineNet网络提取像素的语义特征,使用改进的SoftMax模型生成像素的类别概率向量;以类别概率向量的最大分量与次大分量的差值作为置信度,根据置信度将类别概率向量分为可信和不可信两组,可信组直接使用最大分量对应的类别标签作为相应像素的分类结果;结合最大后验概率模型确定不可信组像素的分类结果。利用随机梯度法对WWRSE模型进行训练。选择SegNet、DeepLab、RefineNet作为对比模型进行实验,WWRSE提取结果的精度为92.9%,比SegNet提高了13.8%,比DeepLab提高了10.9%,比RefineNet提高了8.6%。实验结果表明WWRSE模型在提取冬小麦空间分布数据方面具有一定的优势。WWRSE模型提取的结果能够为大范围冬小麦种植面积统计提供依据。 相似文献
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Rabindra K. Panigrahy S. S. Ray S. Panigrahy 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2009,37(2):325-333
This present study was conducted to find out the usefulness of SWIR (Short Wave Infra Red) band data in AWiFS (Advanced Wide
Field Sensor) sensor of Resourcesat 1, for the discrimination of different Rabi season crops (rabi rice, groundnut and vegetables)
and other vegetations of the undivided Cuttack district of Orissa state. Four dates multi-spectral AWiFS data during the period
from 10 December 2003 to 2 May 2004 were used. The analysis was carried out using various multivariate statistics and classification
approaches. Principal Component Analysis (PCA) and separability measures were used for selection of best bands for crop discrimination.
The analysis showed that, for discrimination of the crops in the study area, NIR was found to be the best band, followed by
SWIR and Red. The results of the supervised MXL classification showed that inclusion of SWIR band increased the overall accuracy
and kappa coefficient. The ‘Three Band Ratio’ index, which incorporated Red, NIR and SWIR bands, showed improved discrimination
in the multi-date dataset classification, compared to other SWIR based indices. 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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Mapping and monitoring changes of geomorphological features over time are important for understanding fluvial process and effects of its controlling factors. Using high spatial resolution multispectral images has become common practice in the mapping as these images become widely available. Traditional pixel-based classification relies on statistical characteristics of single pixels and performs poorly in detailed mapping using high resolution multispectral images. In this work, we developed a hybrid method that detects and maps channel bars, one of the most important geomorphological features, from high resolution multispectral aerial imagery. This study focuses on the Big River which drains the Ozarks Plateaus region in southeast Missouri and the Old Lead Belt Mining District which was one of the largest producers of lead worldwide in the early and middle 1900s. Mapping and monitoring channel bars in the Big River is essential for evaluating the fate of contaminated mining sediment released to the Big River. The dataset in this study is 1 m spatial resolution and is composed of four bands: Red (Band 3), Green (Band 2), Blue (Band 1) and Near-Infrared (Band 4). The proposed hybrid method takes into account both spectral and spatial characteristics of single pixels, those of their surrounding contextual pixels and spatial relationships of objects. We evaluated its performance by comparing it with two traditional pixel-based classifications including Maximum Likelihood (MLC) and Support Vector Machine (SVM). The findings indicate that derived characteristics from segmentation and human knowledge can highly improve the accuracy of extraction and our proposed method was successful in extracting channel bars from high spatial resolution images. 相似文献
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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
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近年来,随着遥感技术的不断发展,利用遥感技术开展土地覆盖信息的提取工作已经变得越来越普遍。本文主要利用遥感技术进行土地覆盖信息的提取,为后续土地信息的分析调查提供了有利的数据。此次研究选取了渝西地区作为研究区,使用TM／ETM遥感图像作为基础数据。在提取覆盖信息之前,首先,采用遥感图像处理技术,对研究区进行了图像预处理;接着,对研究区四种地类进行采样处理,利用得到的采样数据,对研究区的遥感图像进行了光谱分析;最后,进行监督分类得到覆盖信息的明显特征,可以看出建筑用地在明显增多。并对分类结果进行精度评价,得到最后结论,可以看出每一时期的总分类精度都在85％以上,符合分类要求。 相似文献