共查询到18条相似文献，搜索用时 218 毫秒
1.
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
2.
为提高内蒙古平原灌区作物种植结构遥感监测精度和效率，提出一种基于时序NDVI曲线的作物种植结构提取方法。以内蒙古土默特右旗平原区为研究区域，以2015年覆盖作物生育期的多时相Landsat影像为数据源，根据不同地物其NDVI值范围不同，将研究区地表分为植被覆盖地表，无植被覆盖地表和水体3类。在植被覆盖区域内，根据林地和荒草地时序NDVI曲线特征，提取林地和荒草地，其余区域即为农田。根据小麦、玉米、葵花和西葫芦的时间序列NDVI曲线特征差异构建分类决策树模型，在农田区域内提取上述作物的空间种植分布信息。研究区各类地物及作物遥感提取面积与实际统计面积接近，土地利用分类总体精度达到85.71%，作物分类总体精度达到82.69%。研究结果表明该方法提取作物种植信息的精度较高，能够实现区域作物种植信息的高效准确监测。 相似文献
3.
木薯作为重要的非粮能源作物,因其种植分散、与易混淆作物缺乏生长时相差,从而导致其种植分布信息难以正确获取,一直是困扰木薯乙醇资源正确评估的技术问题。该研究以广西壮族自治区武鸣县为研究区,应用高分辨率RapidEye影像数据,探讨利用面向对象分类方法合理提取木薯种植面积及其空间分布信息。研究表明,将归一化植被指数(NDVI)和数字高程数据(DEM)应用于遥感影像的多尺度分割,并结合基于隶属度函数和阈值的面向对象分类方法,提取木薯种植面积的精度达85%,分类精度(以Kappa系数表示)为0.9。相比最大似然监督分类方法和未辅以NDVI/DEM的面向对象分类方法,该方法的总精度分别提高了5%和12%,Kappa系数分别提高了0.2和0.3。因此,NDVI和DEM数据参与影像分割的面向对象的信息提取方法,可以有效地提高遥感图像分类的精度,并为提取种植分散、与相关植被时相差异小的作物的空间分布提供了有效的技术借鉴。 相似文献
4.
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
5.
结合多尺度纹理的高分辨率遥感影像决策树分类 总被引：9，自引：2，他引：9
地物具有多尺度特点,遥感影像包含的地物纹理信息很难用单一尺度来描述。通过选择最佳纹理尺度组合,利用光谱数据结合多尺度纹理对高分辨率影像进行决策树分类。研究结果表明:结合多尺度纹理的高分辨遥感影像决策树分类,能够更好地描述地物并有效解决光谱数据分类中存在的地物破碎问题,其分类精度为81.7%,kap-pa系数为0.78;与光谱数据分类和结合单尺度纹理数据分类结果比较,分类精度分别提高了11.2%和6%,该方法有助于提高高分辨率影像的分类精度。 相似文献
6.
水资源匮乏是干旱区实现可持续发展的最大障碍。干旱区农业灌溉耗费大量的水资源，不同农作物在生长期所需的灌溉水量存在较大的差异，因此快速准确地了解干旱区的农业种植结构可以为节水型农业种植结构优化提供重要依据。以天山北坡经济带为研究区，以谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）云平台为支撑，以Sentinel 2以及Landsat 7-8的数据为遥感数据源，采取以下步骤进行研究区的农业种植结构提取：首先，为了简化农业种植结构提取的过程，利用一年最大NDVI值以及坡度信息构建耕地掩膜图层；然后，根据研究区内主要农作物的物候历，获取不同时间段内的最大NDVI值的时间序列数据以及农作物在一年中出现NDVI最大值的日期，并在此基础上构建一个包含10波段的特征波段影像；最后，结合野外实地考察获得的有效样本点以及经耕地掩膜图层掩膜后的10波段特征波段影像，利用随机森林分类器进行研究区的农业种植结构提取。分类结果表明：2018年研究区内棉花、玉米、小麦的总体分类精度为92.19%，Kappa系数为0.883。为了进一步将分类结果与统计数据进行对比，我们将训练得到的分类器应用于2017年的遥感影像，提取了研究区内2017年的农业种植结构信息，其分类结果表明2017年研究区内棉花、玉米、小麦的种植面积分别为5 270 km2、2 000 km2、2 340 km2，其相对精度分别为86.53%、77.54%、86.19%。 相似文献
7.
以淮河流域蚌埠段为研究区,利用2014年3景Landsat 8多光谱数据,采用支持向量机、决策树和面向对象分类方法,对研究区中的河流、湖泊、滩地和库塘(包括水田、水库、坑塘和水渠)进行遥感分类。由于各类型湿地在Landsat 8各波段影像中的光谱特征相似度较高,不利于分类,所以,在利用影像光谱数据的同时,借助于影像数据中的空间信息和温度信息,进行分类。研究结果表明,采用面向对象分类方法提取的河流、湖泊的用户精度较高;采用决策树分类方法提取的滩地、库塘的用户精度较高;采用支持向量机分类方法提取的河流、湖泊、库塘的用户精度较高,但是在河流、湖泊的分类中出现了椒盐现象,在滩地分类中出现了错分;与另两种方法相比,面向对象分类方法提取的河流或狭长湖泊末梢信息更准确。 相似文献
8.
结合Landsat TM影像、Envisat ASAR的C波段雷达影像和地形辅助数据,采用决策树方法,包括分类回归树(C1assification and Regression Tree,CART)和随机森林(Random Forest,RF)算法,对扎龙湿地进行遥感分类。用实测GPS样本点对分类结果进行精度验证,并与最大似然监督分类方法(Maximum Likelihood Classification,MLC)对比。结果表明,地形辅助数据和雷达后向散射系数对湿地分类精度的提高起重要作用。基于RF算法分类结果的总精度和Kappa系数分别为92.6%和0.901,沼泽湿地的分类精度达到96.3%,较CART算法和MLC监督分类方法有明显提高。该研究提供了一种快速、高效的内陆淡水沼泽湿地遥感分类技术。 相似文献
9.
基于影像多种特征的CART决策树分类方法及其应用 总被引：13，自引：2，他引：11
以扬州市宝应县为研究区,采用主成分分析法对研究区影像进行数据压缩和单波段数据增强,利用灰度共生矩阵分析第一主成分的纹理信息。运用基于CART算法的决策树分类方法,选用影像的光谱特征值、NDVI值以及纹理统计量值为测试变量,并通过计算确定决策树的节点规则,提取影像中主要地物信息。将分类结果与单纯依靠光谱特征的监督分类法结果相比较,表明基于影像多种特征的CART决策树分类方法分类精度较高,尤其较好地提取了围网养殖区和建设用地。 相似文献
10.
马铃薯是华南地区的特色冬种农作物,其地块的“早稻―晚稻―冬种马铃薯”三季种植模式具有特有的植被指数时间序列曲线特征。利用这一特征,提出一种基于 NDVI 时间序列数据和 SAM 的冬种马铃薯种植面积提取方法。以广东省惠州市稔平半岛为研究区,冬种马铃薯面积为研究对象,采用 2011 年 HJ-1 A/B CCD 遥感数据为主要数据,计算每一景影像的 NDVI 后以时间为坐标轴排列成 NDVI 时间序列数据集,在此提取冬种马铃薯种植区的 NDVI 时间序列参考曲线,使用光谱角度匹配（SAM）方法,计算每个像元的 NDVI 时间序列曲线与 NDVI时间序列参考曲线的光谱夹角值,根据 Rule 图像的统计参数确定夹角阈值,达到快速有效地在遥感影像上提取冬种马铃薯对应像元的目的。结果表明：研究区总体提取精度为 82.70%,重点种植区域提取精度为 93.75%,可见基于 NDVI 物候特征的 SAM 方法能够有效提取研究区冬种马铃薯的种植面积。 相似文献
11.
像元信息分解和决策树相结合的影像分类方法 总被引：7，自引：1，他引：6
该文提出了一种基于像元信息分解和决策树相结合的遥感自动分类方法。选择广州市番禺区作为研究区。用像元信息分解和多变量决策树法把TM影像分为水体、植被、水泥地、土壤4种基本组分,分离成4类树枝;分别以4种基本地物组分作为分类掩膜,采用BP神经网络分类、形状指数提取、光谱特征提取等复合方法进行分枝,并开展野外遥感调查,以提高和验证分类精度。结果表明：该方法保证了分枝时地物的纯洁度,有效地避免了地物提取时多余信息的干扰和影响,提高了分类精度。结合实地调查数据与最大似然分类算法进行对比实验,表明该模型比最大似然总体分类精度高16％。 相似文献
12.
极端干旱区荒漠稀疏河岸林遥感分类研究 总被引：5，自引：0，他引：5
研究以位于极端干旱区的塔里木河干流中下游地区为例,基于Landsat TM影像,结合决策树分类、几何光学模型与光谱角匹配,解决混合像元信息分解,实现干旱区稀疏荒漠河岸林类别识别。首先从遥感视角的角度,将地物分解为目标和背景,提出塔里木河干流荒漠河岸林植被分类系统;其次以多变量决策树法将非荒漠植被信息剔除,采用几何光学模型模拟各类荒漠植被的像元光谱,最后以光谱角匹配的方法将荒漠植被进一步进行分解,得到塔里木河干流中下游地区典型研究区的植被分类专题图,分类精度结果表明:基于混合像元分解与几何光学模型的分类方法总精度达到了79.43%,Kappa系数为0.718,表明分类质量良好。 相似文献
13.
利用遥感信息决策树方法分层提取荒漠化土地类型的研究探讨 总被引：37，自引：4，他引：33
选择甘肃省民勤县绿洲作为典型荒漠化区域,根据荒漠化土地分类体系确定决策树的结构及各类地物在树形中的位置。基于各类地物的光谱反射特性和图象数据反映的综合特征,采取相应的识别和提取方法,以最大限度地利用遥感数据源。对于非荒漠化土地分类,利用土壤调节植被指数、阈值数字信号统计可以分离成一类树枝;而重点讨论的3种荒漠化土地类型的分层分类,则相继采用光谱特征提取、几何特征提取、纹理特征提取、监督分类以及植被指数等复合识别指标进行分枝。结果表明:利用决策树分层提取法可以有效地排除和避免提取地物时所有多余信息的干扰及影响,目标明确。同时,为提高分类的精度,开展野外遥感调查和特征分析是极其重要的。 相似文献
14.
为研究沙地信息提取的方法，采用基于CART决策树的面向对象方法，提取中卫市沙坡头区的沙地信息。首先对研究区进行多尺度分割和光谱差异分割得到对象层，然后选择合适的提取特征和训练样本点，最后输入选择的提取特征和样本点生成CART规则树，并对地物进行分类，提取出沙地信息。结果表明：采用面向对象的CART决策树方法提取沙地信息具有较高自动化程度和精确度，依此构建的CART决策树总体分类精度可达到77%，是最近邻分类结果的1.12倍，支持向量机分类结果的1.57倍，此外，NDBI（归一化裸露指数）、GSI（粒度指数）和SWIR 2（第七波段）均值可以成功的将沙地、戈壁和裸岩石砾地三个易混地物区分开来，是沙地提取过程中三个重要的特征指数。 相似文献
15.
基于影象融合的干旱区城镇居民地信息提取研究 总被引：3，自引：2，他引：1
针对TM多波段图象中城镇居民地与裸地光谱特征相似难以准确提取城镇居民地信息的问题,利用雷达图象对居民地信息的敏感性,采用HIS变换方法,融合了2003年西安地区的Landsat TM和Radarsat SAR影象,并对融合影象做二类监督分类提取出城镇居民地信息,结果显示与TM图象监督分类相比,融合后的图象能很好地消除裸地对城镇居民地提取影响,其精度可达到84.21%,大大高于由TM多光谱影象监督分类所得到的精度71.79%,为提取干旱区城镇居民地信息提供一种新方法。 相似文献
16.
基于决策树模型的海岸带分类方法研究 总被引：4，自引：1，他引：3
海岸带地物分布复杂,地物混淆常造成海岸带提取困难。该文以江苏省粉砂淤泥质海岸为研究对象,运用图像光谱特征、纹理特征并引入地学知识,构建研究区遥感图像分类决策树模型,并利用ETM 图像进行海岸地物分类研究。结果表明:采用的决策树模型可以较好地结合纹理信息和地学知识,解决遥感图像中复杂地物分类过程中的混淆现象,分类精度达89.26%,比最大似然法分类精度提高了15.19%。 相似文献
17.
额尔齐斯河-斋桑湖流域近20年来土地利用/土地覆被时空演变 总被引：2，自引：1，他引：1
土地利用/土地覆被变化(LUCC)是影响生态环境和气候变化的主要驱动力之一,同时又是受其影响的结果。LUCC研究对于开展生态环境变化及气候变化的研究均具有重要的意义。针对目前境外LUCC研究中土地利用/覆被分类效率低的问题,探索一种适用于大数据量而又精度较高的分类方法。以额尔齐斯河国外部分-斋桑湖流域为研究区域,以1990年及2007年的Landsat TM/ETM+夏秋季影像以及DEM作为数据源,综合利用影像光谱、纹理信息参与到决策树构造中,进而利用决策树分类方法分别提取这两个时期的土地利用/覆被空间分布信息,最后分析两个时期的土地利用时空变化状况。实验结果表明:(1)光谱与空间纹理信息参与的决策树分类方法具有较高的分类精度;(2)两个时期的土地利用变化分析发现,近20年来该区域土地利用发生了较大的变化,耕地和灌木林地大面积减少,而低覆盖度草地和未利用地却显著增加。 相似文献
18.
差分主成分分析法在辽河三角洲景观变化中的应用 总被引：7，自引：0，他引：7
差分主成分分析法是应用遥感数据检测景观变化的一种新方法。为了提高检测精度,我们利用TM卫星遥感数据,改进了主成分分析法和图像差值法,提出了差分主成分分析法。并以辽河三角洲地区为例,对该方法进行了验证。研究结果表明：(1) 与传统的检测法-分类后比较法相比,差分主成分分析法具有较高的检测精度,总检测精度为0.89,Kappa指数为0.82;(2) 在1984~2000年的16年间,辽河三角洲地区有近22%的景观发生了变化,主要包括芦苇湿地的减少、水稻田的增加以及城镇用地的增加。 相似文献