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山地地区自然环境复杂多变,山地遥感有着与平原遥感不同的特点。一般地说,山地遥感数据自动分类精度低于平原地区。对于地面分辨率较低的数据如陆地卫星的多光谱扫描(MSS)数据尤其如此。提高土地覆盖自动分类精度,是发展有效的山地遥感方法的重要内容之一。它对于调查和评价山地自然环境、资源和土地利用状况,规划和开发山区,发展山区经济是十分有益的。 在目视判读中,提高山地遥感分类精度的重要途径,是利用地理相关信息。但在遥 相似文献
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多角度高光谱CHRIS/PROBA数据在土地覆盖分类中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
分析评价多角度CHRIS数据在土地覆盖分类中的性能.分析了不同地物的多角度光谱特征,运用不同角度的CHRIS数据及其组合进行土地覆盖分类.结果表明,不同地物在不同角度上的光谱特征不同,不同角度图像的分类精度不同,而运用多角度CHRIS图像可得到比单角度图像更高的分类精度,但要得到最佳的分类结果,需要选择合适的多角度图像组合. 相似文献
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由于云污染、实地验证点的匮乏,以及地形地貌的复杂、破碎化,多云山区土地覆被的准确分类较难实现。以藏东南这一典型的多云山区及生态过渡区为研究区,基于Google Earth Engine(GEE)平台和野外实测数据,结合多光谱数据、雷达数据、高程数据、辅助数据,提取光谱特征、纹理特征、地形特征等信息,利用递归特征消除法对特征进行优化,并采用随机森林算法构建分类模型,以期有效利用多源遥感数据提高土地覆被分类精度。结果表明：(1)并非特征越多分类精度越高,特征选择后数量由58个减至38个,分类精度（总体精度93.96%,Kappa系数0.92）较未优化前（总体精度93.11%,Kappa系数0.92）略有提升。(2)地形特征及雷达特征对藏东南土地覆被分类具有重要作用,地形特征对多数土地覆被类型的分类精度具有影响,而雷达数据对裸地、建设用地、灌丛影响较大,分类过程中如不考虑地形及雷达特征,总体精度分别降至88.98%,92.48%。纹理特征以及时序特征仅对提高具有明显纹理以及时序变化的土地覆被类型的精度有帮助。结合随机森林和特征优化算法,能够在保证土地覆被分类精度的同时,高效整合多源数据信息,... 相似文献
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基于Landsat 8 OLI数据与面向对象分类的昆嵛山地区土地覆盖信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2015年Landsat 8 OLI遥感影像和DEM作为分类数据源,结合野外调查数据,采用面向对象的分类方法对昆嵛山地区土地覆盖信息进行提取,并对分类结果进行精度评价与比较分析。研究表明：面向对象分类方法提取的各地类连续且边界清晰,分类效果与实际情况基本吻合。昆嵛山地区占主导地位的土地覆盖类型是针叶林,面积为1 546.81 km2。研究区土地覆盖分类的总体精度和Kappa系数分别为91.5%和0.88,其中针叶林、草地、水体和建设用地的生产者精度均达到87%以上。相对于监督分类方法,本研究提出的土地覆盖信息提取方法的总体分类精度和Kappa系数分别提高14.7%和0.17。基于面向对象的中分辨率遥感影像,能够获取较高精度的土地覆盖信息,为大范围土地覆盖分类研究提供方法参考。 相似文献
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ALOS融合影像质量评价及其土地盐渍化应用研究 总被引：2，自引：1，他引：1
将经过配准的同一地区不同空间分辨率和光谱分辨率的遥感影像进行融合是提高土地覆盖/土地利用分析精度的有效途径。采用PCA、IHS、HPF和小波变换融合法对内蒙古杭锦后旗中部地区的ALOS全色和多光谱影像进行融合,并对融合结果进行了定性和定量评价。基于地物光谱特征、解译标志和监督分类法提取试验区土地盐渍化信息,比较多光谱影像和融合影像的土地盐渍化信息提取精度。结果显示,PCA、IHS和HPF融合影像的空间细节表现能力得到提升,而PCA和小波变换融合影像的光谱保真度优于IHS和HPF融合影像;PCA融合影像的盐渍化分类精度、总分类精度和Kappa系数均为最高,是最适于试验区土地盐渍化分类研究的融合方法。 相似文献
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针对多源遥感影像土地覆盖分类结果一致性与分类精度改进的要求,对两组中等空间分辨率的光学影像进行土地覆盖分类,以支持向量机分类结果为基础,采用Kappa统计量、双错误测量、Q统计量、相同错误率从不同角度评价了不同分类结果的一致性。实验表明,多源遥感数据分类结果总体上常规一致性程度较好,二值先验一致性程度尚可,错误一致性程度较小;不同土地覆盖类别的一致性程度并不相同,有的类别甚至出现不一致现象。提出组合法和替换法两种策略以综合数据优点、实现多传感器数据集成应用,能够有效提高分类精度。 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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对宜兴市机载成像光谱数据辐进行射畸变纠正、几何精确纠正和辐射定标等预处理,获得高光谱反射率图像。利用相关系数、均方差、离散度等统计特征进行面向土地利用/土地覆盖目的的波段优选,采用高光谱像元提纯分析工具获得分类所需的终端单元,并利用终端单元进行了研究区土地利用/土地覆盖分类对比研究。研究发现:最大似然法分类精度低,整体精度为84.89%,而二进制编码、神经网络分类和光谱角分类方法精度较高,整体精度分别为87.12%,88.75%,90.41%。这说明光谱角分类是最有效的高光谱影像土地利用/土地覆盖分类方法,文章研究采用的高光谱预处理以及波段选择方法是正确的。 相似文献
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土地利用/土地覆盖研究中遥感图像分类精度的提高方法 总被引：8，自引：0，他引：8
合理地进行土地开发和利用是实现区域可持续发展的保障。利用遥感图像动态监测土地利用/土地覆盖状况具有快速、准确、及时的特点。如何提高遥感图像的分类精度,是动态监测中须解决的主要问题之一。该文基于传统的工作流程,探讨了在不同阶段提高遥感图像分类精度的方法,并对分类精度提高研究的前景进行了展望。 相似文献
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以黑龙江流域中的扎龙湿地及其上游区域为研究区,将Sentinel-2红边波段和Sentinel-1雷达波段影像数据相结合,根据面向对象原理,采用随机森林算法,对研究区的湿地进行遥感分类和信息提取;利用3种特征变量集,进行实验对比,研究红边波段反射率和雷达后向散射系数对湿地信息提取的作用。研究结果表明,红边波段反射率和雷达后向散射系数对土地覆盖分类精度的提高起到了重要作用,两者结合得到的分类结果的总体精度达到了88.72%,Kappa系数为0.87,其中,水体、水田和沼泽的用户精度分别为100%、98.18%和91.37%。利用红边波段和雷达波段影像数据,分别使土地覆盖分类总体精度提高了5.26%和2.51%,红边波段影像数据对沼泽提取精度的提高贡献最大,使生产者精度提高了12.5%。 相似文献
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基于GIS的遥感影像土地利用/土地覆盖信息提取研究——以滇西北香格里拉县为例 总被引：1，自引：0，他引：1
在GIS辅助下，基于ETM＋遥感卫星数据，采用分辨率融合提取地物和基于NDVI计算的分区、分层分类以及结合有关地理数据（如DEM、坡度等）基于知识分类方法相结合，通过多步骤信息提取来完成实验区进行土地利用／土地覆盖分类研究，并对分类结果进行精度检验。研究结果表明：该方法不仅消除了单一步骤分类时多类间的相互影响，而且将遥感影像数据与地利信息系统数据有机的结合起来，具有技术操作简单，分类结果理想的特点；对城镇用地、机场用地、水库、湖泊及河流的分类识别精度可达100％，基于知识规则对农村居民地和耕地的提取精度达70％以上，较单一的信息提取方法精度有很大提高。 相似文献
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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
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基于MODIS数据的北京西北部地区土地覆盖分类研究 总被引：7，自引：1，他引：6
本文主要基于MODIS 16天合成的NDVI时间序列数据、8天合成 LST数据、1∶5万DEM数据以及其他辅助数据相结合,进行北京西北部地区土地覆盖分类的研究。首先选取适合于MODIS数据分类的土地覆盖分类系统,然后用PCA方法对NDVI时间序列数据进行信息增强与压缩处理,以排除各种干扰因素,提高分类精度。最后结合LST数据、DEM数据及降雨温度数据,利用?齂-均值非监督分类法,进行研究区的土地覆盖分类,经过分类后处理,得到北京西北部地区的土地覆盖分类图。分类结果表明,使用250m分辨率MODIS数据,结合本文所用方法,能够实现较大区域的土地覆盖分类,并且能达到较高的分类精度。 相似文献
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基于ETM+土地利用与土地覆盖遥感信息提取研究 总被引：1，自引：2，他引：1
基于ETM 遥感卫星数据,使用层次分析法、光谱响应特征阈值算法、监督分类和无监分类方法,对实验区土地利用信息进行提取。研究结果表明:采用层次分析法对ETM 数据进行土地利用调查,可最大程度识别出土地利用类型;综合利用多种信息提取方法进行山区土地利用与土地覆盖信息提取具有速度快、技术操作简单、可识别类型多的特点;对林地和水域的分类识别精度可达85%以上,但对山区农村居民地的面积难以准确提取,必须借助人工解译方法,并参考其他辅助资料才能获取。 相似文献
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土壤盐渍化遥感应用研究进展 总被引：31，自引：4，他引：31
文章从地面数据的调查、盐渍土影象的目视判读特征、光谱特征和土壤盐渍化区域的植被特征以及多光谱、高光谱遥感技术等方面综述国内外应用遥感数据探测土壤盐渍化程度及其制图的研究。利用数字图象并结合野外调查数据进行目视解译和计算机自动解译、图象变换提取盐渍土信息;结合G IS方法在分类中加入非遥感数据来提高分类精度;在研究盐渍土的光谱特征的基础上应用高光谱技术定量或半定量地提取盐渍土信息。这都是制定综合治理措施、决定土地利用方向的关键,也是进行区域土壤盐渍化动态预报的重要依据。 相似文献
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《亚热带资源与环境学报》2015,(3)
本研究针对OLI影像在辐射分辨率、近红外波段和全色波段的光谱范围以及波段数量等方面进行的调整,与ETM+进行比较分析,探究其对土地覆盖遥感分类的影响。实验发现:1)辐射分辨率的提高有利于地类之间的区分,进而提高分类的总体精度;2)近红外波段范围的调整有利于识别水体边界,对分类总体精度影响不大;3)新增的深蓝波段可明显提高水体、不透水层的分类精度,进而提高总体分类精度,卷云波段的加入不利于地类之间的区分,降低分类精度;4)全色波段范围的收窄可明显提高林草地、耕地的分类精度,裸土的分类精度也有所提高,有利于区分植被与非植被信息。研究结果能够推广OLI影像的使用,并对应用OLI影像进行土地覆盖分类具有借鉴意义。 相似文献
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基于ASTER图像的干旱区土壤盐碱化遥感应用研究 总被引：3，自引：2，他引：1
土壤盐碱化是干旱地区常见的一种土地退化现象。为了对土壤盐碱化程度进行快速的评估,采用ASTER遥感数据敏感波段组合结合光谱角度制图（SAM）的方法进行了探索性的研究。研究从分析干旱区盐碱地表光谱特征的角度出发,采用图像像元纯度指数分析（PPI）方法提取不同盐碱化水平的地表特征纯像元,结合实地测量光谱数据和采样分析数据确定纯像元的物理意义,并应用光谱角度制图方法进行了土壤盐碱化程度分级制图。经检验,总体分类精度达到79．1％。这种方法对常规数据的依赖性较小,提供了一种适合盐碱化快速定量评估的有效途径。 相似文献
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澜沧江流域山区土地覆盖多级遥感分类方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
遥感监测土地覆盖是对流域综合开发所引起的有关土地利用状况改变的有效监督控制手段,土地覆盖分类专题信息提取是遥感监测研究的重要内容之一。针对澜沧江流域遥感监测项目,探讨基于地物光谱响应曲线分析提取山区士地覆盖的多级遥感分类方法应用研究。结果表明,基于具体研究区域的典型地物样点光谱响应曲线分析,在多波段间组织设计有关提取具体研究区域土地覆盖类间可分离性明显的算法,分离并提取特定研究区域土地覆盖主要类型,然后再通过结合多级遥感分类方法的应用,可较之单一依靠自动模式识别方法或单一利用目视解译方法获得诸多优越之处和更符合实际的分类效果,是种适合于山区土地覆盖监测的有效、可行而又相对操作简单的方法。 相似文献
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《资源与生态学报(英文版)》2016,(2)
成功的生态系统的监测取决于准确的分类结果。本文试图对沼泽湿地的生态特征进行监测。遥感分类常被用于描述生态系统或土地覆盖的格局情况。不同空间分辨率的的遥感影像反映的景观类型,景观特征均存在差异。本文利用不同空间分辨率的遥感影像,对洪河自然保护区湿地生态系统在群落尺度上进行监测。洪河湿地自然保护区是典型的内陆原始沼泽湿地生态系统的保护地,以草本沼泽植被和水生植被为主。根据SPOT-5不同分辨率10 m×10 m、20 m×20 m、30 m×30 m的影像,以及30 m空间分辨率的Landsat TM影像,利用最大似然法(MLC)对洪河保护区进行分类。为了验证分类结果的精度,本文利用航空影像分类数据作为样本,对SPOT-5和TM分类结果进行KAPPA精度验证。由分类结果,得出以下结论:(1)分类结果验证数据对结果的影响很重要;(2)不同传感器的影像对地面生态系统的表达内容不一样,即使是处于相同的光谱波段,同一空间分辨率的情况下。分类结果不仅取决于生态系统类型的多样性和斑块形状,还取决于面积维数和斑块的聚合度。(3)洪河自然保护区核心区湿地保护最好,其次是缓冲区,最差的是实验区。实验区已经有大面积的湿地被人类开垦成农田,湿地生态系统已经退化的很严重。因此,对珍稀生态系统的保护应该与人类的活动区强制的隔离开,才能保护原始湿地生态系统多样性。 相似文献
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以洪河国家级自然保护区为研究区,选取了多时相的Sentinel-1B和Sentinel-2A影像为数据源,制定出9种多时相主被动遥感数据组合方案,用于沼泽湿地遥感分类;分别对根据9种方案整合的多维数据集,进行基于尺度继承的多尺度分割,得到面向对象的分割影像,建立与不同方案对应的特征数据集;采用随机森林机器学习算法,对多维特征数据集进行特征优化,并进行参数调优,构建沼泽植物的最优遥感识别模型,实现对沼泽湿地中地物的识别与分类。研究结果表明,采用递归特征消除(recursive feature elimination,RFE)算法的变量优选和采样随机森林的参数调优,可以优化随机森林模型,显著减少数据冗余,整合多时相主被动遥感数据方案九的随机森林模型的最佳参数mtry和ntree分别为4和1500,模型训练精度为93.06%,Kappa系数为0.916,其模型训练精度在所有方案中最高;经过变量优选得到最佳特征变量组合,交叉极化方式的后向散射系数(Mean_VH)对于沼泽分类的重要性比同向极化方式的后向散射系数(Mean_VV)高;光谱特征是遥感图像分类的最主要特征,其中,红光和绿光波段(Mean_R和Mean_G)、多光谱红边波段(Mean_REG1和Mean_REG2)、近红外波段1(Mean_NIR1)、红边植被指数(CIgreen和CIreg)都对分类具有较高的重要性;纹理特征熵(GLCM_Entro、GLCM_Ent2)和位置特征像元坐标(X_Min_Pxl和Y_Max_Pxl)对沼泽湿地分类也起到重要作用,相对于其它特征,形状特征对分类的贡献性较小;利用方案九的数据得到的分类结果的总体分类精度为94.42%,主被动遥感数据的特征变量和不同时相的特征变量都对分类做出重要贡献,其中,6月的多光谱特征变量的贡献大于9月的变量;9月的SAR特征变量的贡献大于6月的变量;对分类贡献最大的9月的特征变量为多光谱红边波段2(Mean_REG2),对分类贡献最大的6月的特征变量为绿光波段(Mean_G);融合多时相主被动遥感数据源,可以将不同数据源、不同时相对分类具有较大贡献的特征变量集合在一起,充分利用光谱信息和雷达数据反映的结构信息,构建多维度最佳特征变量组合方案,有效提高沼泽湿地分类精度。 相似文献