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特征提取和决策树法土地利用遥感分类 总被引：1，自引：0，他引：1
文章以安徽省淮南市为例,采用2005年Landsat-5 TM多光谱数据,分析地物谱间关系,选择改进归一化差异水体指数(MNDWI)、归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)、TM4+ TM5、TM4+ TM5+TM7、DEM高程和坡度等特征值,构建决策树分类规则,完成研究区土地利用遥感分类.结果表明:MNDWI和TM4+TM5特征值能较好地区分水体与非水体;NDVI和NDBI可完成非水体区域植被与非植被信息分类;DEM和TM数据6波段和值可完成建筑用地、裸地和沙(旱)地分类;DEM和TM4+ TM5+ TM7能较好地解决耕地和园地混淆问题.决策树法分类总精度和Kappa系数分别为90.29％和0.87,相比较于最大似然分类法和基于特征提取波段的最大似然分类法,精度均有所提高. 相似文献
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为了适应面广量大且需求仍在不断增长的1:5万专题调查制图的需要,我们采用数字插值放大、优化波段组合的光机复合处理技术,探索了1:5万高质量TM影像图的制作技术。本文介绍了制作1:5万高质量TM影像图的基本工艺方案及技术关键:(1)对TM图像磁带数据进行实数倍(2.28倍)双向线性插值放大,(2)在C-4500扫描仪上用50μm光点扫描获得比例尺为1:25万的潜影图像,(3)把潜影图像经显影、定影处理,再光学放大5倍,获得1:5万TM影像图。从我们结合有关任务先后在河北省南皮县、黑龙江省穆稜县和山东省莱洲湾等地区进行的试验研究看,均取得了良好效果。 相似文献
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本文介绍了将NOAA/AVHRR图像数据扩展用于江汉盆地油气资源遥感勘查。将AVHRR的波段5(红)、波段2(绿)、波段1(蓝)假彩色合成的图像能清楚地了解江汉盆地周缘的宏观构造轮廓;取AVHRR的波段1,波段2,波段4作非监督处理分32类,得到该盆地较稳定的湖相沉积范围(即主要的生油岩区);取AVHRR的波段1,波段2和波段5作非监督处理分出了32类,并结合TM资料发现了该盆地3条基底断裂线性构造;用视热惯量制图,了解到该盆地主要的油气区段的视热惯量介于该盆地视热惯量分布的最高与最低之间。 相似文献
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为调查广西大厂锡多金属矿田和高龙金矿区近20 a来生态环境人为破坏情况,采用了Quickbird-2和SPOT-1卫星遥感技术.研究表明,Quickbird-2的1、4、2或2、4、1波段与Pan波段融合影像具有很好的矿山生态环境识别效果,可以用于米级尺度的大比例尺矿山环境调查任务.SPOT-1 Pan波段与Landsat-7 ETM+ 7、5、4波段数据融合可以用于10 m级的中比例尺矿山环境调查任务.本文还从遥感角度讨论了矿山生态环境破坏对地球生态系统造成的影响. 相似文献
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为调查广西大厂锡多金属矿田和高龙金矿区近20a来生态环境人为破坏情况，采用了Quickbird-2和SPOT-1卫星遥感技术。研究表明，Quickbird-2的1、4、2或2、4、1波段与Pan波段融合影像具有很好的矿山生态环境识别效果，可以用于米级尺度的大比例尺矿山环境调查任务。SPOT-1 Pan波段与Landsat-7ETM^ 7、5、4波段数据融合可以用于10m级的中比例尺矿山环境调查任务。本文还从遥感角度讨论了矿山生态环境破坏对地球生态系统造成的影响。 相似文献
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从正射纠正、图像融合及波段选择与组合等关键技术入手,对2012年9月获取的SPOT6卫星图像进行处理,初步研究结果表明:在正射纠正中,在辅助信息相同且精度较高的前提下,利用有理函数模型(rational function model,RFM)和严格物理模型(rigorous physical model,RPM)纠正的图像均能达到1∶1.5万比例尺正射影像图的制图精度,但RPM方法的纠正精度明显优于RFM的,且对地面控制点数量需求上,RPM最少需要8个,而RFM仅需要3~4个;在图像融合中,Pan Sharp变换法融合的图像在信息量、光谱特征和边缘特征等方面具有综合优势;在波段选择及组合中,若以信息提取为目的,认为B4(R)B1(G)[(B2+B3)/2](B)波段组合最优,若以制图为目的,选择B3(R)B2(G)B1(B)波段组合效果更佳。 相似文献
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本文介绍了SPOT图像的特征,探索了SPOT图像在唐山市区综合调查中的应用潜力,编制了该市区的土地利用现状、地貌、土壤、植被、水系、交通和环境等系列专题图件。并得出以下初步结论:(1)经过几何精纠正的SPOT多波段黑白负片,可以彩色合成放大为不同比例尺的像片。1:10万的彩色图像影像质量最佳;1:5万的彩色图像是可用的最大比例尺图像,具有较高的平面几何精度,可供编制1:5万专题图用。(2)经过几何精纠正的1:5万的SPOT彩色图像,最小识别面积为25m×25m,线性体宽度约10m,可以满足我国区(县)级土地利用现状详查的需要,是监测区域动态变化的一种有效手段。SPOT图像在综合调查中有广阔的应用前景。 相似文献
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无人机遥感与XGBoost的红树林物种分类 总被引：3，自引：0，他引：3
无人机遥感数据会衍生大量的光谱、纹理与结构特征,如何提取优势特征是提高红树林物种分类效率和精度的关键问题。针对深圳福田红树林自然保护区缓冲区获取的无人机高光谱影像和Li DAR点云数据,本研究旨在利用极端梯度提升算法(XGBoost)的"特征重要性"属性筛选出适合红树林物种分类的8类优势特征:基于无人机高光谱影像的单一特征(光谱波段、植被指数和纹理特征:F1—F3)及其融合特征(F4)、基于Li DAR点云的单一特征(高度和强度特征:F5和F6)及其融合特征(F7)、高光谱影像与Li DAR点云的融合特征(F8);基于以上优势特征构建8个XGBoost分类模型。结果表明:综合物种分类精度及其制图结果,基于F8特征的模型分类性能最佳(总体精度为96.41%,莫兰指数为0.5520);基于单一数据源融合特征(总体精度,F4:96.74%;F7:90.64%)的分类性能优于基于单一特征(总体精度,F1—F3:90.31%、92.20%和91.96%;F5和F6:87.66%和81.99%);基于融合特征(F4、F7和F8)和纹理特征(F3)分类图的莫兰指数比基于单一特征(F1、F2、F5和F6)的更大。本文论证了无人机遥感数据和XGBoost方法在基于像元的红树林物种精准分类上具备可行性,可为红树林生态系统健康、保护与恢复的立体监测提供科学依据和技术支撑。 相似文献
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TM图像的光谱信息特征与最佳波段组合 总被引：2，自引：0，他引：2
本文分析了北自黑龙江省寒温带缓岗平原、南至广东省南亚热带丘陵等9个不同景观类型样区的TM图像数据,查明TM图像的光谱信息具3—4维结构,其物理含义相当于“亮度”、“绿度”和“热度”、“湿度”。在TM7个光谱图像中,一般以第5波段包含的地物信息最丰富。3个可见光波段(即第1,2,3波段)之间,两个中红外波段(即第5,7波段)之间相关性很高,表明这些波段的信息中有相当大的“重复性”或“冗余性”。第4,6波段则颇特殊,尤其是第4波段与各波段的相关性都很低,表明这个波段的信息有很大的独立性。计算20种组合的熵值的结果表明,由一个可见光波段、一个中红外波段及第4波段组合而成的彩色合成图像,一般具有最丰富的地物信息,其中又常以4,5,3或4,5,1波段的组合为最佳。 相似文献
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基于波段选择的MODIS全国土地覆盖分类 总被引：1，自引：0，他引：1
以MODIS多光谱和多时相数据为输入参数进行了全国土地覆盖分类研究。从试验区2007年MODIS 8 d数据的合成影像(MOD 09)中提取EVI、NDWI和NDSI 3个指数,并将其作为特征波段与原有的7波段(B1～B7)形成10波段影像。以统计分类J-M距离平均值和SVM分类总精度为标准评价不同波段对土地覆盖分类的贡献。在全国范围内,选择贡献最大的EVI、B7和B4这3个波段的月合成值,并分别对其作PCA变换,选取各PCA变换后的前3个波段进行分类运算。研究结果表明,在没有其他辅助信息的境况下,基于MODIS贡献最大的前3个波段结合多时相信息能够在中分辨率区域土地覆盖分类中取得较好的分类结果,其精度为78.04%。 相似文献
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根据卫星遥感影像和数据资料,通过目视判读和数字化图像处理,摸索如何提取雪盖面积、雪线高度和积雪消融等信息及雪盖分类与制图方法,并对相应的方法进行了评价。 对于云与雪的区别问题,利用不同的资料及处理方法对其可分性进行了分析,发现Landsat TM资料中5波段(1.55─1.75μm)和7波段(2.08─2.35μm)以及4(0.78─0.90μm),5,7波段合成对于云与雪的区别效果较好。 相似文献
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以新疆准噶尔盆地古尔班通古特沙漠为研究区,以中等分辨率成像光谱仪(MODIS 1B)数据为例,辅以MODIS光谱响应函数(SRF)和全波段光谱仪(ASD)准同步采集的雪面反射光谱,运用线性光谱混合模型(LSMM)实现了稀疏植被区积雪遥感信息提取.结果表明:①利用SRF对雪面反射光谱进行端元光谱到像元光谱的转换,生成对应于MODIS1-7波段的离散光谱,将其与用最小噪声分离(MNF)变换和像元纯度指数(PPI)法获得的MODIS影像端元光谱进行对比,发现MODIS1波段光谱值远大于转换光谱值,MODIS2-7波段光谱值与转换光谱值接近;②MODIS2-7波段影像端元光谱值适用于LSMM估算稀疏植被区积雪分量,积雪分量估算值与归一化差分积雪指数(NDSI)拟合结果显示,剔除MODIS1波段后估算的积雪分量与NDSI的相关性显著提高,表明所提取的积雪分量可以作为估算积雪的典型指数. 相似文献
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使用陆地卫星ETM+7图像对松辽盆地西部斜坡区进行稠油探测,图像增强方法有主成分分析、波段比值和假彩色合成等.主成分因子1,3,4,5-PC3(1,3,4,5主成分分析的第3主成分),1,3,5,7-PC3,2,3,5,7-PC3和3,4,5,7-PC4与波段比值3/1,4/3,7/5和(4/3)-(2/3)等用丁假彩色合成,在合成影像上圈定烃渗漏蚀变区域.结果表明烃渗漏蚀变区域与地质背景密切相关,与下伏油藏的分布大致相符. 相似文献
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高分六号宽幅多光谱数据人工林类型分类 总被引：1，自引：0，他引：1
高分六号(GF-6)卫星于2018年成功发射,2019-03正式投入使用。由于GF-6宽幅相机的WFV(Wide Field of View)影像较GF-1的同类影像新增2个红边波段,将会提高对农业、林业、草原等资源监测能力。为了分析GF-6的WFV影像在人工林分类方面的能力,促进高分数据在林业领域的应用,本文选取广西高峰林场为研究区,以最新的GF-6 WFV影像为数据源,结合地面实测类型数据,进行广西南宁高峰林场的桉树,杉木等人工林类型提取。主要运用随机森林(random forests)的分层分类法:首先计算6种植被指数,并利用随机森林法进行植被指数的特征优选,然后确定4种波段组合数据集的分类方案,4种数据集分别为(1)无红边的前4个波段,(2)有红边的8个波段,(3) 8个波段加上未优化的植被指数特征组合,(4) 8个波段加上优化的植被指数特征组合。再进行WFV影像4种数据集的随机森林分类,随机森林采用分类回归树(CART)算法来生成分类树,结合了bagging和随机选择特征变量的优点,是一种有效的分类方法。最后比较4个方案的分类结果并进行精度验证。结果表明:方案2比方案1精度提高了4.99%,Kappa系数提高了0.058。说明包含红边的8波段数据比4个波段数据精度有大幅提升。方案4的8波段加上优化植被指数特征组合的分类精度最高,达到了85.38%,比方案2包含红边波段组和方案1无红边波段组的精度分别提高了3.98%,8.97%,Kappa系数分别提高了0.046,0.104。说明WFV影像加入红边波段比无红边波段精度明显增高。由结果可知,红边指数的引入,增强了植被信息,能够较准确地反映人工林类型特征差异,明显提升了人工林的分类精度。本研究方法可以有效改善广西人工林类型信息提取效果,为GF-6影像质量的评价及其在林业应用潜力提供科学参考依据。 相似文献
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最佳波段组合的城市土地利用类型提取 总被引：1，自引：0，他引：1
针对Landsat 8陆地成像仪(OLI)遥感影像光谱特征利用率不高等问题,为排除波段间冗余信息的干扰,提高土地利用特征提取的精度,该文以2014年唐山市中心城区Landsat 8OLI遥感影像为主要数据源,开展了基于Landsat 8OLI影像的城市土地利用特征提取的最佳波段选择研究。根据最佳波段选取原则统计波段光谱信息,基于最佳指数因子以及不同土地利用类型的光谱特征曲线,确定波段1、5、7为最适合该遥感影像进行土地利用特征提取的最佳波段组合。 相似文献
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文章以东平湖LANDSAT TM影像为例,根据影像各波段间的相关性以及地物在影像上的灰度差异,分别采用单波段和多波段阈值法对影像上的水体进行提取.在此基础上,结合(TM2 +TM3)-(TM4 +TM5)设定阈值和TM5单波段阈值法,提出了一种综合水体提取的方法,最后,对各方法提取的结果进行精度评价.试验结果表明:综合提取法在该研究区域具有较好的水体提取效果,极大地改善了原始单一方法的水体提取精度. 相似文献
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以雅鲁藏布江源区为研究对象,以Landsat5 TM图像为数据源,根据不同草地类型的波段组合特征,结合源区1∶100万植被类型图、DEM和NDVI数据,构建草地判别规则,利用决策树分类法对雅鲁藏布江源区草地类型进行遥感识别。研究结果表明:①不同类型草地因其生境不同,利用不同波段组合特征进行草地类型识别能够达到较好的效果;②与传统的监督分类法相比,基于波段组合特征的决策树分类法具有较高的识别精度(总体精度提高了15.4%,Kappa系数提高了0.225);③在海拔4 400～5 000 m区域内,固沙草草原面积最大,其次为矮嵩草和小嵩草混生草甸,再次为变色锦鸡儿和金露梅灌丛,藏北嵩草草甸面积最小。 相似文献