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针对目前湿地信息提取中存在的“同物异谱”、“同谱异物”问题,以黄河三角洲自然保护区为实验区,采用在信息提取方面具有优势的典型相关森林算法,将Sentinel-1A雷达影像和Sentinel-2A多光谱影像作为基础数据,考察分别应用多光谱影像、合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)和多光谱二者综合、SAR纹理特征以及植被指数对湿地信息提取的效果和适用性。研究结果表明:(1)基于Sentinel-2A多光谱影像,在分类方法上,典型相关森林(canonical correlation forest,CCF)的总体精度最高,达到94.32%,与支持向量机和随机森林分类算法相比分别提高了6.55%和5.47%;(2)基于Sentinel-2A多光谱影像和Sentinel-1A后向散射系数的CCF总体精度达到了94.89%,与只利用多光谱影像相比,3种算法的总体精度和Kappa系数均得到了提升;(3)在SAR和光学联合的基础上加入SAR纹理特征后总体精度和Kappa系数均略有下降,分别为94.72%和0.935 3;(4)在SAR和光学联合的基础上加入归一化差分植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)、归一化差分红外指数(NDII)和差分红外指数(DII)5种植被指数后,总体精度达到了最高为95.35%,7种地物的生产者精度有所提高,有效提高了对黄河三角洲湿地信息的提取能力。实验结果可为黄河三角洲湿地的合理开发和有效保护提供科学支持。 相似文献
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联合光谱和纹理特征的滨海湿地高光谱深度学习分类—以黄河三角洲湿地为例 总被引：2，自引：0，他引：2
本文基于CHRIS高光谱遥感影像，发展了一种结合地物光谱特征和多纹理空间特征信息，采用双全链接的8层深度卷积神经网络分类算法对滨海湿地高光谱影像进行遥感地物分类，并在黄河口滨海湿地进行了应用。结果表明：1）基于测试样本数据，联合光谱特征和K-L变换的纹理特征信息，采用DCNN模型方法展现了高的分类精度，精度高达99%；2）利用光谱特征和全纹理特征的精度比仅使用光谱特征和光谱特征联合K-L变换后纹理特征的分类精度低。利用K-L变换后的光谱特征和纹理特征的DCNN分类精度达到99.38%，相比于使用全纹理特征信息的精度提高了4.15%；3）基于验证图像，发展的DCNN分类方法精度优于其他算法，DCNN方法总体分类精度为84.64%，Kappa系数为0.80；4）相比于浅层分类方法，本文发展的DCNN模型分类算法保证了所有地物类型的分类精度更加均衡，保持了主要地物类型的分类精度几乎不变，同时提高了滩涂和农田的精度。基于DCNN模型，潮滩和农田的分类精度分别达到79.26%和56.72%。比其它浅层分类方法提高了2.51%和10.6%。 相似文献
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本文基于灰度共生矩阵提取多尺度纹理指数影像,将纹理指数影像作为逻辑波段与原始影像波段组合,进行最大似然监督分类的实验,以改善单纯基于像元光谱影像分类技术的不足。利用SPOT-5卫星遥感影像对西门岛土地利用分类的实例进行分析。结果表明,由SPOT-5遥感影像第一波段和第二波段计算所得的相关性和同质性纹理指数影像以及由第三波段计算所得的均值纹理和第四波段计算的同质性纹理指数影像,对海岛土地利用分类精度的提高均有较为显著的效果,其中加入多尺度纹理信息后西门岛土地利用遥感影像分类的总体精度由75.41%提高到89.41%。 相似文献
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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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针对卫星遥感技术在对滨海湿地互花米草监测时受分辨率、气候条件等多种因素限制存在一定局限性且通过单一的影像数据提取互花米草时精度不稳定的问题,提出了基于无人机点云与影像融合的面向对象互花米草提取方法。以黄河三角洲自然保护区为研究对象,获取了该区域的点云和多光谱影像。先将地面滤波后提取的植被点云与多光谱影像进行特征组合优化,然后对融合影像采用FNEA算法进行多尺度分割后采用基于改进的最近邻算法进行面向对象分类,最终得到的互花米草生产者精度和用户精度分别达到了82.53%和86.43%,较未融合点云的提取精度分别提高了22.34%和7.66%,分类结果的总体精度从89.54%提升至92.61%,且融合点云后影像能够有效区分两种生长状态的互花米草,表明本文提出的方法能够有效提高互花米草的提取精度。 相似文献
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基于面向对象的分类方法,不同参数组合会对红树林分类精度产生影响。以雷州半岛东岸附城镇沿海一带为研究区域,探索最优的参数组合以实现红树林的精确分类。利用资源三号(ZY-3)高分影像,基于图像光谱、形状和空间关系特征,对红树林进行分层次提取。结合红树林种类的光谱、空间特征差异,对比分析面向对象方法下不同因子、分割尺度及分类器对应下的分类精度,得出该研究区红树林树种在面向对象分类方法中的最优参数组合。结果表明:基于形状因子0.6+紧致度因子0.6、分割尺度为46的条件下,随机树分类器能有效区分无瓣海桑、白骨壤和秋茄三种红树林,总体精度为87.55%,Kappa系数为0.81。 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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合理的红树种间组成结构是有效发挥红树林湿地生态价值的前提,明确的红树林种间分布信息是开展红树林生态系统治理和规划工作的有效依据。针对海南八门湾红树林湿地,基于高分三号(GF-3)全极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)和高分六号(GF-6)多光谱遥感数据,本文提取了35个红树林遥感特征,利用极端梯度提升树(eXtremegradientboosting,XGBoost)算法开展了特征重要性排序、特征筛选和红树林种间分类实验,将其与传统的支持向量机(supportvectormachine,SVM)、随机森林(randomforest,RF)机器学习算法进行精度比较,并基于XGBoost算法进行了3种特征组合方式(优选特征、多光谱特征、全极化SAR特征)的分类精度比较,旨在探索XGBoost对红树林种间分类的适用性和光学与全极化SAR数据对红树林种间分类的能力。结果表明:1)识别红树林种类的优势特征依次为多光谱的光谱波段、极化分解参数、光谱植被指数,且仅利用前8个优选特征(绿光波段反射率G、蓝光波段反射率B、Yamaguchi面散射分量Ys、近红外波... 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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以国产天绘一号01星多光谱4波段影像为数据源,针对大范围水体提取难度大的问题,提出基于归一化水体指数(NDWI)和单波段阈值法的匹配生长算法。采用NDWI水体指数法提取完整的海洋水体和内陆部分水体,将内陆部分水体与单波段阈值对应位置完整的水体做匹配,再通过连通区提取、掩膜运算获得完整的水体分割二值图。采用两景遥感影像(大连和芝罘)进行实验,并与经典水体提取算法进行对比分析。实验结果表明:该法总体精度在90%左右,Kappa系数在0.8左右,对经典提取算法有了显著改善。在大范围提取水体信息时效果较好,提取水体的同时能有效减少陆地阴影造成的干扰,在海陆边界处,陆地轮廓清晰,较好的将陆地和海洋分割开来。 相似文献
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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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在光谱规则分类算法(Spectral Rule-based Classifier, SRC)基础上考虑大气校正对遥感影像光谱反射率的影响,提出了一种改进光谱规则的分类算法(Modified Spectral Rule-based Classifier, MSRC),从地物光谱响应曲线和光谱指数两个方面来修正光谱规则集,通过规则细化和补充、阈值改正优化光谱类别。以珠江三角洲海岛(佳蓬、淇澳)和海岸带(荃湾、惠东)的Landsat 8影像作为实验数据,对比了大气校正前后波段反射率和地物光谱响应曲线,分析了改进后MSRC算法的地物分类结果和精度,并与原SRC算法、最小距离分类(MDC)算法、最大似然分类(MLC)算法、支持向量机分类(SVM)算法、神经网络分类(NNC)算法以及基于光谱指数的算法等多种地物分类算法进行比较。结果表明,4组实验数据的MSRC算法分类结果总体精度分别为87.66%、82.38%、77.67%和80.05%,高于SRC、MDC、MLC和基于光谱指数的分类算法,在无需人工标注训练数据集的前提下接近SVM和NNC算法的分类精度。MSRC算法适用于海岛和海岸带的Landsat 8多光谱遥感影像。 相似文献
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纹理特征提取及辅助遥感影像分类技术研究 总被引：6，自引：0，他引：6
研究了利用灰度共生矩阵提取纹理特征的方法，并对利用纹理特征影像辅助光谱特征分类的方法进行了研究。实验结果表明，纹理特征辅助光谱特征分类能够提高遥感影像分类的准确性和精度。 相似文献
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基于HY-1C CZI影像光谱指数重构数据MNF变换的红树林提取 总被引：2，自引：2，他引：0
本文基于广西山口国家红树林生态自然保护区的HY-1C卫星的海岸带成像仪(Coastal Zone Imager，CZI)影像，分析了红树林与一般陆地植被的光谱特征及其光谱指数的相关性，采用归一化差值植被指数(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)、归一化差异水分指数(Normalized Difference Water Index，NDWI)、大气阻抗植被指数(Atmospheric Impedance Vegetation Index，ARVI)及利用CZI波段构建的光谱斜率比(CZI Visible Spectrum Slope Ratio，CVSSR)4个指数替代CZI原始波段形成重构数据，基于重构数据的最小噪声分离变换(Minimum Noise Fraction Rotation，MNF)结果分量，建立决策树并实现了红树林信息的自动提取。研究结果表明:结合本文所选光谱指数重构数据及MNF变换方法，能够有效增强CZI影像上红树林与一般陆地植被的光谱差异，基于MNF变换分量建立的决策树可有效提取红树林信息，经与专家解译结果比对，本文方法面积准确率达90%以上；经随机样本点验证，总体检测精度为88%。 相似文献
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海面溢油事故发生后需要进行精准的溢油检测,从而为溢油事故现场应急响应与海面污染的快速有效处理提供支持。利用哨兵二号(Sentinel-2)多光谱遥感影像,基于最佳指数因子(OIF)构建光谱特征指数提取海面溢油光谱特征,基于灰度共生矩阵(GLCM)提取海面溢油纹理特征,利用巴氏距离法进行特征选择,构建海面溢油空谱特征数据集。提出了多核决策融合支持向量机(SVM)海面原油检测模型,对黄海4.27“交响乐号”油轮溢油事故开展检测研究。实验结果表明,在复杂水色背景下,经过筛选的最佳空谱特征数据集检测结果的总体精度可以达到89.25%,Kappa系数为0.854,F1分数可达0.889;多核SVM决策融合后的总体精度可以达到90.26%,Kappa系数为0.866,F1可达0.898,总体精度较单核提高了1.0%~8.2%,Kappa系数提高了0.013~0.122,F1分数提高了0.009~0.097。实验结果表明,海面溢油检测模型具有较高的溢油检测精度和模型鲁棒性,适用于海面溢油检测研究。 相似文献
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滩涂水边线Landsat-5影像提取方法 总被引：1，自引：0，他引：1
快速获取遥感影像水边线时空变化信息具有重要意义,滩涂水边线提取一直是遥感技术应用的难点问题。水边线在遥感影像上具有独特的空间关系与光谱特征。本文综合使用颜色模型变换法、信息熵计算法、最大类间方差法及边缘检测方法。以长江口崇明东滩为研究区,研究了Landsat-5卫星影像海陆对比度增强及不同尺度下的边缘提取,重点给出了基于热红外波段的水边线空间特征与光谱特征的计算方法,在面向对象技术框架下提出了一种顾及空间关系和光谱特征的遥感影像水边线快速提取方法。实验结果表明:(1)基于最大类间方差法的局部阈值分割法能够自动提取band 6的水边线,水边线连续、完整,空间信息丰富;(2)综合使用最佳指数法、离散度方法及颜色模型变换方法,能够有效增强海陆对比度,基于最大类间方差法的局部自适应Canny算子能够自动检测出增强后遥感影像高精度边缘;(3)利用水边线的空间关系和光谱特征,能够由计算机自动实现水边线的识别与连接工作;(4)本文提出的水边线提取方法速度快、自动化程度高,分别继承了阈值分割法的连续性强的优点和Canny算子定位精度高、细节呈现能力强的优势。研究结果对于海岸带动态变化、陆海相互作用机制、海岸带资源保护与开发及近海工程管理等研究具有重要的参考价值。 相似文献
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一种融合纹理特征与NDVI的随机森林海冰精细分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
海冰的精准分类对于掌握海冰生长发育状况,保障航海安全等具有重要意义。由于受数据源和分类方法等影响,使得海冰分类精度提高受限。本文面向高空间分辨率的光学遥感影像,提出了一种融合纹理特征和归一化差分植被指数（NDVI）的海冰精准分类方法,运用随机森林分类器构建海冰分类方法。以青岛胶州湾为实验区,高分二号（GF-2）为实验数据,进行了海冰类型提取,并与其他分类方法进行对比。结果显示:针对GF-2高分辨率光学遥感数据,融合纹理特征和NDVI的随机森林方法,相比于传统的随机森林、支持向量机、自动决策树和融合纹理特征的最大似然分类方法,总体分类精度分别提高13.70%、11.60%、19.22%、29.37%。Kappa系数分别提高0.16、0.13、0.22、0.44。相比于融合纹理特征和归一化水指数（NDWI）的随机森林方法,总体分类精度提高了9.67%,Kappa系数提高了0.09。这表明本文构建的海冰分类方法可有效提高海冰分类精度,为海冰的精确分类提供了一种有效的技术手段。 相似文献