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1.
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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针对仅使用无人机遥感RGB影像进行目标检测时精度不高、高程信息利用不足等问题,该文采用通道叠加和类IHS变换两种多通道数据融合方法对RGB影像与高程数据进行融合,使用DeepLabv3+卷积神经网络语义分割模型提取两种融合影像地物目标,并与RGB影像提取结果进行对比分析.结果表明,基于上述两种融合影像的地物目标识别精度高于仅使用RGB影像的识别精度,其中通道叠加影像的整体像素精度、平均像素精度和Kap-pa系数分别提高了3.52％、1.42％ 和14.99％.由于不同地物目标与周围地物的高程差不同,致使各融合方法对不同地物目标识别精度的提升效果不同,道路、建筑和地面识别精度的提升效果较好. 相似文献
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基于光谱和纹理特征的ALOS影像土地利用信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
针对高分辨率遥感影像易于反映地物纹理特征的特点,综合利用地物的光谱和纹理特征进行分类,探讨适用于ALOS影像的土地利用信息提取方法。以川东丘陵地区影像为例,基于GLCM提取纹理信息,将提取的纹理特征向量采用赋权值法融合为一个综合纹理信息波段,然后采用面向对象法将其与光谱特征信息共同参与分类。与最大似然法的提取结果对比表明,考虑了纹理特征的面向对象分类方法能明显提高分类精度,Kappa精度提高了0.12;避免了椒盐现象,分割的地类边界具有更好的语义表达,更贴合地物实际分布特征;建筑用地和林地具有明显的纹理特征,而旱地纹理特征不明显。该方法不仅分出了6个基本地物类型,而且对于林地、建筑用地等类型还能进一步细分。 相似文献
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城市地物具有多尺度分布特点,尺度鉴别与确定是分类的前提。提出改进的面积相对差指标,根据城市植被的分布状态确定最优分割尺度。采用面向对象方法,利用对象的光谱和空间信息对高空间分辨率影像进行植被分类。与基于像元的传统光谱分类方法和单尺度分类结果比较,最优分割尺度的鉴别和面向对象的分类方法分类精度较高,6种城市植被的分类总精度达85.5%,Kappa系数为0.83;同时有效抑制了光谱数据分类中存在的地物破碎问题。 相似文献
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基于特征优选的随机森林模型的黄河口滨海湿地信息提取研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以2016年8月26日Landsat-8 OLI影像为数据源,针对特征变量数目可影响分类精度和运算速率问题,采用一种基于特征优选的随机森林模型,提取了黄河口滨海湿地高精度信息。首先,采用Relief(relevant features)-F算法,对全部特征变量进行权重排序,剔除不相关变量;然后,分别采用基于特征优选的随机森林模型、最大似然方法和神经网络分类算法,提取黄河口滨海湿地信息,比较基于特征优选的随机森林模型与其它两种分类方法在滨海湿地信息提取应用中的精度和效率。研究结果表明,基于特征优选的随机森林模型滨海湿地分类效果最佳,总精度为86.39%,Kappa系数为0.81,明显高于最大似然和神经网络分类方法;其中,河流湿地分类精度最高,为95.83%,盐田分类精度最低,主要原因在于盐田与养殖池、水库/坑塘的光谱和几何特征极为相似,易于混淆;但与最大似然分类和神经网络分类方法相比,该方法提取效果明显改善,分类精度分别提高了16.84%和4.44%。本研究结果证明,采用Relief-F算法特征优选的随机森林模型提取滨海湿地信息的方法,具有分类精度高、运算速率快的优势,适用于滨海地区不同类型湿地高精度信息提取。 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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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
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广西会仙湿地是由岩溶湖泊、沼泽、河流等组成的亚热带岩溶湿地。目前会仙湿地退化十分严重,通过运用当量因子法,对会仙湿地生态服务功能开展了定性分类和价值评估。结果表明:广西会仙湿地生态服务功能总价值为10.425亿元/a,其中直接使用价值为2.995亿元/a,间接使用价值为7.430亿元/a。间接使用价值约是直接使用价值的2.5倍。水文调节、美学景观等6项主导服务功能价值占总价值的90.94%。直接使用价值中,旅游收益最高,食物生产价值偏低。间接使用价值中调节功能最显著,但湿地的降污净化能力不明显。 相似文献
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基于多尺度融合的高分辨率影像城市用地分类 总被引：1，自引：0，他引：1
基于面向对象的信息提取技术,针对高空间分辨率遥感影像进行城市用地分类。首先针对不同城市地物,选择适宜的提取尺度;然后探讨不同城市地物类型提取的适宜特征,充分利用光谱、空间结构、上下文关系、纹理等信息描述地物;最后融合不同地物多尺度下的提取结果。以北京市部分地区QuickBird影像为例,实现城市用地类型的自动分类,结果表明:该方法应用于城市用地分类的精度高达86.74%,为高空间分辨率遥感影像城市用地分类研究提供了新思路。 相似文献
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《湿地科学与管理》2021,(3)
森林沼泽作为独特的湿地类型,对区域碳循环和生物多样性保护具有重要作用。以吉林省哈尼湿地为研究对象,集成应用Sentinel-1雷达和Sentinel-2多光谱影像,充分挖掘Sentinel-1多极化波段特征和Sentinel-2红边指数对森林沼泽遥感识别的潜力,应用随机森林方法实现哈尼湿地森林沼泽分布信息的提取。结果表明:当森林沼泽信息提取最优决策树数目为1 200,融合Sentinel-1 VV与VH后向散射系数雷达波段特征与Sentinel-2红边波段特征能显著提高森林沼泽分布信息的提取精度,保护区森林沼泽信息提取总体精度与Kappa系数分别高达89%、0.85,提取质量相对较高。哈尼湿地景观类型多样化,天然湿地、人工湿地与非湿地景观类型并存。在天然湿地类型中,森林沼泽面积最大,为27.1 km~2,占保护区总面积的11.2%;河流面积最小,为0.7 km~2,占保护区总面积的0.3%。森林沼泽提取方法为哈尼湿地的可持续管理提供数据支持,也为其他地区森林沼泽制图提供案例指导。 相似文献
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以洪湖为研究对象,采用分类与回归树(classification and regression trees,CART)方法,根据训练样本数据集中挖掘分类规则,集成遥感影像的光谱特征、植被指数、水体指数、纹理特征等特征变量,建立研究区湿地信息提取的决策树模型;在此基础上,探究水体透明度对水生植物遥感信息提取的影响,依据特征变量有、无水体透明度,分别建立两类决策树,即有水体透明度参与的决策树(CART 14)和无透明度参与的决策树(CART 13);在训练样本和验证数据相同的情况下,对比采用CART 14、CART 13、支持向量机(support vector machine,SVM)和最大似然分类(maximum likelihood classification,MLC)4种方法的分类结果的精度。研究结果表明,洪湖中水生植物覆盖面积约占洪湖湿地总面积的47%,洪湖中的水生植物以沉水植物为主;采用有水体透明度参与的决策树分类结果的总体精度比采用支持向量机和最大似然分类方法的分别提高了7.78%和16.36%,Kappa系数则分别增大了0.12和0.20,无水体透明度参与的仅比有透明度参与的决策树分类结果的总体精度降低了2.77%,Kappa系数减小了0.04。水体透明度的参与能提高分类精度,而无水体透明度参与的决策树分类结果的总体精度也高于其它传统方法的分类精度。因此,在实际湿地分类中,若无水体透明度数据,但决策树的辅助分类变量足够多时,无水体透明度参与的决策树也能较好地进行分类,提取水生植物信息。 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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《湿地科学》2017,(1)
湿地植物是湿地生态系统的重要组成部分,是指示湿地生态系统演化的重要指标。利用遥感技术,可以在区域尺度上对湿地植物进行多时段综合观测,识别湿地植物类型,并对植物生物量进行反演,定量估算湿地生态系统资源,因此,遥感技术是评价湿地生态系统健康的重要手段。但是,利用单一种类的遥感数据源的反演,在反演精度和提取湿地植物信息的丰富度上存在缺陷,而利用多源遥感数据提取湿地植物信息的精度更高,应用前景广阔。重点从遥感数据源、多源遥感融合技术、湿地植物遥感分类方法、多源遥感数据识别湿地植物类型的应用、湿地植物生物量反演模型以及应用等方面,阐述多源遥感技术在湿地植物分类和生物量反演研究中的主要进展,讨论多源遥感技术在湿地研究中的优势和不足,展望其未来发展趋势。 相似文献
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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
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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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滨海湿地高精度的地物分类可以为湿地监测与保护提供数据支持和决策依据。以辽河口湿地为研究对象,以Landsat8 OLI多光谱影像为数据源,结合研究区域实际地物情况,采用像元纯度指数和均值波谱法确定端元光谱,并利用全约束最小二乘混合像元技术和决策树技术制定分类规则,最后将研究区域分为芦苇、翅碱蓬、水稻、滩涂、水体(海水、虾池水、河水等)和人工建筑(包括路面、人工设施、房屋等)六大类。结果表明:该算法分类精度高于90%,结合目视判读与野外实地调查,发现分类结果符合实际地物情况。 相似文献
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基于Sentinel-2遥感时间序列植被物候特征的盐城滨海湿地植被分类 总被引：1，自引：0，他引：1
滨海湿地是具有重要功能的特殊海陆过渡带生态系统,精准获取滨海湿地植被时空分布信息具有重要意义。传统的湿地遥感观测研究集中于高空间、高光谱分辨率影像分类,往往受限于数据成本和覆盖范围,仅适用于小区域湿地监测。Sentinel-2A/B卫星影像时空分辨率高且免费共享,为大区域滨海湿地动态监测提供了可能。本文采用2018年Sentinel-2影像,提出像元级SAVI时间序列及双Logistic植被物候特征拟合重构模型,采用随机森林算法进行盐城滨海湿地植被分类,探讨Sentinel-2遥感时间序列植被物候特征分类方法的适用性。结果显示,分类总体精度达87.61%,Kappa系数为0.8358,分类结果与湿地实况相吻合,比常规单一时相分类精度总体提高19.57%。植被判别物候特征参数可为影像数据缺失或不足的滨海湿地分类提供不同植被的判别依据。研究表明,基于像元级时间序列植被物候特征的分类方法能实现植被群落混生带的精准分类以及对“异物同谱”植被的有效区分,对大区域滨海湿地植被分类具有很好的适用性,有效提高了滨海湿地植被分类精度。 相似文献
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纹理作为有效的空间信息,在遥感信息提取中有着广泛的应用,其中纹理窗口的选择对分类精度影响较大,而且遥感影像中不同地物类型具有多尺度特性,利用单一窗口纹理信息进行分类不能使得各地物类型同时达到较高精度.该文采用SPOT5影像对研究区进行长序列窗口纹理分类实验,并提出变窗口纹理分类方法,实验区分类实验及精度对比表明:长序列窗口纹理分类实验中,7×7窗口分类精度最高,但在这一窗口下建设用地、耕地、裸地等地类的精度仍低于总体精度;而采用基于长序列窗口纹理分类后验概率的变窗口纹理分类方法,总精度达到86.17％,Kappa系数达到0.8230,与7×7窗口分类精度相比各地物类型的生产者精度与用户精度都有进一步提高,验证了变窗口纹理分类方法的可行性. 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