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为提高遥感影像融合质量,提升资源一号(ZY-1 02D)高光谱遥感影像滨海湿地植被分类精度,提出将ZY-1 02D高光谱影像与空间分辨率为10 m的哨兵2号(Sentinel-2)影像进行Brovey融合,并通过搭建AlexNet卷积神经网络对ZY-1 02D高光谱影像和Brovey融合影像的滨海湿地植被进行分类,与支持向量机、随机森林和BP神经网络分类算法进行精度对比。研究结果表明:经Brovey融合后,AlexNet、支持向量机、随机森林和BP神经网络算法的植被分类总体精度分别提高15.60%、7.00%、14.80%和10.00%,Kappa系数提高了21.35%、9.93%、18.97%、12.85%;基于Brovey影像融合与AlexNet算法的植被分类精度最高,总体精度为92.40%,Kappa系数为89.42%。空谱融合配合AlexNet卷积神经网络有效解决了高光谱遥感影像在滨海湿地植被分类应用中精度较低的问题,为滨海湿地植被资源动态监测提供技术和方法支撑。 相似文献
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作为黄河口地区两种典型的植被群落类型,芦苇群落(Comm. Phragmites australis)与互花米草群落(Comm. Spartina alterniflora)在遥感影像的表征较为相似,利用单时相遥感影像识别时,易存在混淆区域。工作中发现,两种植被处于不同生长期时,其遥感影像具有不同的表征。为了提高黄河口地区芦苇、互花米草两类植被群落遥感识别结果的可靠性,本文通过获取多时相遥感影像中芦苇、互花米草群落纯净像元的光谱值,分析植被"红边"光谱曲线随时间的变化特征,进一步计算研究区多期遥感影像NDVI (Normalized Difference Vegetation Index),提取纯净像元的NDVI值,对比分析这两种植被NDVI指数在时间序列上的变化特征,发现芦苇群落与互花米草群落的NDVI值在时间序列上存在明显区别。结果表明,利用5月的影像能够较好地识别芦苇群落的分布范围,利用11月影像能够较好地识别互花米草群落的分布范围。本研究结果可为今后黄河口地区这两类典型植被群落的遥感识别方法研究提供可靠依据。 相似文献
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基于HJ-1A高光谱的黄河口碱蓬和柽柳盖度反演模型研究 总被引：3，自引：2，他引：1
碱蓬和柽柳是黄河口湿地典型的盐生植物类型,是多种保护珍禽的主要栖息地,具有景观尺度较小、分布广且多混生的特点。应用覆盖黄河口北部潮滩的HJ-1A高光谱遥感影像,基于现场测量的端元光谱和从遥感影像中使用顺序最大角凸锥法(SAMCC)自动提取的端元光谱,应用线性光谱分解法(LSU)、正交子空间投影法(OSP)、匹配滤波法(MF)、最小能量约束法(CEM)和自适应一致估计法(ACE)5种不同光谱解混方法进行混合像元光谱解混,对比两种方法得到的端元光谱分别对碱蓬和柽柳盖度的反演能力,并给出相应的反演模型。结果显示:(1)现场测量端元光谱取得了较好的碱蓬和柽柳盖度反演结果,其中应用LSU方法的光谱解混结果与现场测量盖度的决定系数对于碱蓬和柽柳分别达到了0.88和0.95;(2)两种端元获取方式的光谱解混结果中,LSU和OSP方法均获得了较高的相关性,ACE解混方法的相关性都最低;(3)SAMCC方法提取端元光谱对柽柳的分解结果与现场测量盖度的相关性远高于碱蓬。 相似文献
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基于地物光谱可分性的CHRIS 高光谱影像波段选择及其分类应用 总被引：2，自引：0，他引：2
本文以黄河口湿地为研究区,应用覆盖该区域的CHRIS高光谱遥感影像,提出了一种基于地物光谱可分性的滨海湿地高光谱影像波段选择方法。该方法利用研究区的7种典型地物的110余条现场实测地物光谱曲线,通过分析比对地物两两之间的光谱可分度,确定地物类型之间的光谱可分区间,基于此选取CHRIS高光谱影像的地物分类特征波段,应用三种经典的监督分类方法(支持向量机法SVM、人工神经网络法ANN和光谱角制图法SAM)开展利用全波段的和利用本文方法选择特征波段的分类对比实验。结果表明:(1)基于光谱可分性特征波段的方法较全波段分类精度有所提高,其中ANN分类精度最高,为82.52%,较全波段分类精度提高了约为5.1%;(2)芦苇、水体、黄河水和裸滩4种地物的识别能力高,生产者精度都在80%以上;(3)碱蓬的用户精度提升最为明显,约在7%。 相似文献
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端元提取是混合像元分解的基础,也是高光谱遥感的研究热点。对于特定区域的高光谱图像应该使用哪种端元提取算法,需要对各种端元提取算法进行客观地评价。作者针对黄河口湿地CHRIS高光谱图像,使用了重建图像与原图像的均方根误差、有效端元数量两个指数对PPI、N-FINDR、VCA、OSP、IEA和SISAL六种典型的端元提取算法进行了评价。结果表明,SISAL算法重建误差最小,仅有其他算法误差的10%~28%;OSP算法识别了具有物理意义的6种有效端元,多于其他算法识别的地物类型,而SISAL算法识别的端元缺乏物理意义。 相似文献
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基于组分反演的高光谱潮间带表层沉积物自动分类研究 总被引：4，自引：2，他引：2
利用星载高光谱遥感影像数据Hyperion并结合现场采样粒度分析资料,对潮间带表层沉积物类型的自动分类进行了研究.根据低潮位下沉积物的短波红外光谱反射率与沉积物组分(沙、粉砂、黏土)含量之间的强相关关系,选择2102nm为特征波段,建立了高光谱定量遥感反演模型,获取初步的逐像元沙、粉砂和黏土含量,然后采用线性均衡化处理方法对初步反演结果进行修正,并结合Shepard三角分类法建立对照表,自动确定出每一像元对应的沉积物类型,得到研究区潮间带表层沉积物的空间分布特征,总体分类验证精度为87.9%.研究结果表明,研究区分布着三种沉积物,分别为粉砂质砂、砂质粉砂和粉砂,所占比例分别为18.9%,64.6%和16.5%,它们的空间分布趋势与研究区内的植被分布状况、水动力条件以及沉积物来源密切相关. 相似文献
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基于GF-1 WFV影像的黄河口湿地植被盖度估测及分析 总被引：2，自引：0，他引：2
植被盖度是植被生长状况的重要定量指标，而目前开展的植被盖度遥感估测工作主要集中在陆地区域，对河口湿地植被盖度遥感估测工作比较少见。本文基于国产GF-1 WFV遥感影像开展了黄河口湿地植被盖度估算，并结合植被类型、土壤盐度和植被指数分布状况开展了植被盖度分布特征分析，得到如下结论:（1）基于GF-1 WFV卫星影像的NDVI、SRI、SAVI、MSAVI和DVI 5种植被指数，分别建立植被盖度估测模型，其中基于NDVI、SRI、MSAVI和DVI 4种植被指数建立的多变量线性回归模型估测精度最好，其决定系数（R2）最大，为0.904，均方根误差RMSE最小，为0.14；（2）植被盖度估算模型的精度与植被盖度本身有一定的关系，其中各植被盖度回归模型中，盖度大于0.8时估算精度要优于盖度小于0.6的区域，RMSE最大相差0.04；（3）以潮滩碱蓬和潮滩芦苇为主的植被覆盖区属于低植被盖度区，盖度位于0.03~0.5，盐度在1.5 g/L左右；芦苇草甸、互花米草和柽柳灌丛植被覆盖区属于高植被盖度区，盖度位于0.8~1.0，其中芦苇草甸土壤盐度小于1.2 g/L，柽柳灌丛土壤盐度在1.4~2.0 g/L，在高盖度植被区混生有中等盖度的植被，盖度在0.5~0.8，土壤盐度在1.8 g/L左右。 相似文献
8.
针对单纯依靠光谱特征油膜提取精度低、雷达影像油膜提取易受海况条件及假目标影响的问题,提出了一种结合光
谱特征与纹理特征的多光谱遥感影像油膜信息提取方法。以2011 年6 月蓬莱19-3 油田溢油事故为研究对象,选用HJ-1 星
CCD 遥感数据,利用灰度共生矩阵获取影像纹理特征,采用SVM 模型对结合纹理特征与光谱特征的影像进行分类,提取出
研究区油膜信息,并将分类提取结果与仅依靠光谱特征的SVM 模型分类结果进行了比较。结果表明：引入纹理特征的SVM
模型分类总精度达到90.29 %,比仅依靠光谱特征的分类精度提高了12.41 %;纹理特征的参与降低了原影像噪声对分类结果
的影响,油膜边缘提取更加清晰,油膜中心呈连续面状分布,引入纹理特征的SVM 模型可有效地用于多光谱遥感影像海面
油膜信息提取。 相似文献
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对覆盖黄河口滨海湿地的PROBA CHRIS高光谱遥感影像进行包络线去除变换,采用6种常用的基于光谱特征空间的监督分类算法对变换前后的影像数据进行滨海湿地典型地物分类,通过目视对比分析和定量分析相结合的方法分析比较变换前后的分类结果,评价包络线去除方法对该类算法影响的效果和能力。结果表明,包络线去除方法能够提高部分监督分类算法针对滨海湿地典型植被类型的区分和识别能力;但由于滨海湿地内具有面积较大的裸滩和浑浊水体,这两类地物在影像中的光谱特征相近,而包络线去除方法并不能解决二者的误分问题,因此并不能提高该类算法针对CHRIS高光谱遥感影像的总体分类精度。 相似文献
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Ground-based hyperspectral remote sensing of hydrocarbon-induced rock alterations at cement,Oklahoma
Hydrocarbon seepages bring oil and gas from petroleum reservoirs to the surface, these hydrocarbons can generate various kinds of rock alterations, including bleaching of red beds and mineralogical changes. Satellite and airborne remote sensing techniques have been utilized in the detection of rock alterations and hydrocarbon seepages; however, they have limited resolutions and are unable to map vertical outcrops. Ground-based remote sensing techniques hold great potential to characterize rocks with great precisions and resolutions. This study used ground-based Specim hyperspectral data to detect hydrocarbon-induced rock alterations of the Rush Springs sandstone at the Cement field in southeast Anadarko basin, Oklahoma. Hyperspectral data of outcrops and hand specimens were examined, and spectral angle mapper technique was used to compare spectral similarity between image pixels and reference spectra. Laboratory spectroscopy was used to assist with mineral identification and image classification. Remote sensing data detected bleaching of red beds and carbonate cementation. Combining lithological, spectroscopic, remote sensing and geochemical data, this study built a model for petroleum seepage and related rock alterations, and provided a workflow for employing remote sensing techniques in resource exploration. 相似文献
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基于HJ-1高光谱影像的黄河口芦苇和碱蓬生物量估测模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
湿地植被的生物量是湿地生态评价、保护和利用的重要基础数据,遥感技术已经成为湿地生物量高效、准确监测的重要手段。基于2013年9月的HJ-1 高光谱遥感影像,应用准同步现场踏勘数据,通过单变量线性回归和多变量线性回归的方法,针对7种常用的窄波段植被指数和2种红边指数对黄河口芦苇和碱蓬生物量(地上干重)的估测能力进行了评价。结果表明:(1)单光谱指数变量情况下,对于芦苇,选择近红外827 nm波段和红635 nm波段简单植被指数(SRI)和线性插值红边指数(REP_ linear interpolation)取得了最佳的单变量回归结果,决定系数分别达到0.42和0.58;对于碱蓬,选择近红外807 nm波段和红692 nm波段的归一化差值植被指数(NDVI)、SRI和优化的土壤校正植被指数(OSAVI)取得了较好的回归结果,决定系数分别达到0.60,0.59和0.47;(2)多光谱指数变量情况下,以在单变量回归分析中取得较好结果的SRI和REP_ linear interpolation指数为变量,芦苇得到了与其生物量之间决定系数为0.71的高相关性;同时,以NDVI、SRI和OSAVI为变量,与碱蓬生物量的决定系数达到了0.66。 相似文献
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水体石油类信息遥感提取模式研究 总被引：2，自引：0，他引：2
石油类是水体有机污染物中的一种,其对水体吸收系数的影响主要体现在有色可溶性有机物(chromophoric dissolved organic matter,CDOM)的光吸收特性上。在水色遥感领域,CDOM光吸收特性主要用其在参考波段的吸收系数和光谱斜率来表征。利用2008年5月、2009年8月和2010年6月在辽宁省盘锦市辽河油田境内获取的CDOM吸收系数、水体表观光学特性以及石油类污染浓度等试验数据,确定表征石油类污染水体CDOM吸收光谱特性的光谱斜率;根据光谱斜率以及表征CDOM浓度的440 nm参考波段吸收系数,建立遥感反演水体石油类污染浓度的模式,并利用31个野外现场实测值对模式精度进行了验证,结果表明,该模式的相对误差为7%;将该模式应用于国产卫星环境一号遥感数据,获取双台子河及辽东湾近岸水体石油类污染空间分布图。 相似文献
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Requirements for monitoring the coastal zone environment are first summarized. Then the application of hyperspectral remote sensing to coast environment investigation is introduced, such as the classification of coast beaches and bottom matter, target recognition, mine detection, oil spill identification and ocean color remote sensing. Finally, what is needed to follow on in application of hyperspectral remote sensing to coast environment is recommended. 相似文献
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基于H J-1号小卫星CCD数据,开展近海水体悬浮物含量监测研究.采用邻近清洁水体和同日MODIS气溶胶产品的方法对CCD辐亮度数据进行较精准的大气校正;利用得到的水体遥感反射率,结合地面准同步实测悬浮物含量数据建立悬浮物反演模型,获得研究区悬浮物的空间分布.模型的相关系数R2为0.849,平均误差为33.0％,反演结果较为理想.结果表明,HJ-1号小卫星作为中国首个灾害监测小卫星星座,能够实现定量反演近海水体的悬浮物含量,对中国近海水体水质的监测和治理具有重要意义. 相似文献