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面向对象与卷积神经网络模型的GF-6 WFV影像作物分类 总被引：1，自引：0，他引：1
GF-6 WFV影像是中国首颗带有红边波段的中高分辨率8波段多光谱卫星的遥感影像,对于其影像及红边波段对作物分类影响的研究利用亟待展开。本文结合面向对象和深度学习提出一种适用于GF-6 WFV红边波段的卷积神经网络(RE-CNN)遥感影像作物分类方法。首先采用多尺度分割和ESP工具选择最佳分割参数完成影像分割,通过面向对象的CART决策树消除椒盐现象的同时提取植被区域,并转化为卷积神经网络的输入数据,最后基于Python和Numpy库构建的卷积神经网络模型(RE-CNN)用于影像作物分类及精度验证。有无红边波段的两组分类实验结果表明:在红边波段组,卷积神经网络(RE-CNN)作物分类识别取得了较好的效果,总体精度高达94.38%,相比无红边波段组分类精度提高了2.83%,验证了GF-6 WFV红边波段对作物分类的有效性。为GF-6 WFV红边波段影像用于作物的分类研究提供技术参考和借鉴价值。 相似文献
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植被指数法是利用卫星遥感影像识别火烧迹地的常用方法之一。植被因受火的干扰会形成火烧迹地,其光谱特征易与裸地、水体、道路、阴影和耕地等地物光谱混淆,使用遥感影像采用合适的植被指数提高过火区遥感监测精度仍是亟待解决的问题。以四川省2014年和内蒙古自治区2017年发生的4次森林火灾形成的火烧迹地作为研究区,利用高分一号16 m宽幅(GF-1 WFV)数据和Landsat8数据的波谱特性,选取归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)、全球环境监测植被指数(global environment monitoring index,GEMI)、过火区识别指数(burned area index,BAI)和归一化火烧指数(normalized burn ration,NBR)等5种典型植被指数,通过构建不同植被指数的分离指数M来定量评价这些植被指数识别火烧迹地的潜力。研究结果表明,基于近红外—短波红外波段的NBR和基于可见光—近红外波段的BAI对过火区的分离性较好,NDVI的分离性次之,EVI和GEMI的分离效果较差;基于GF-1 WFV和Landsat8数据采用BAI和NBR指数对内蒙古鄂伦春自治旗火烧迹地进行了识别(其中GF-1 WFV数据只用于BAI识别),并利用高分二号(GF-2)数据进行了精度验证,两者火烧迹地识别总体精度均大于87%,Kappa系数均大于0. 7。 相似文献
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FY-3D/MERSI-II全球火点监测产品及其应用 总被引：1，自引：0，他引：1
FY-3D/MERSI-II全球火点监测产品主要包括全球范围内的火点位置、亚像元火点面积和火点强度等信息,可用于实时监测全球范围的森林草原火灾、秸秆焚烧等生物质燃烧状况。火点判识算法主要根据中红外通道对高温热源的敏感特性,即含有火点的中红外通道像元辐亮度和亮温较远红外通道的辐亮度和亮温偏高,同时较周边非火点的中红外像元偏高,建立合适的阈值可探测含有火点的像元。亚像元火点面积估算主要使用中红外单通道估算,根据亚像元火点面积估算结果对火点强度进行分级,不同的级别表示不同程度的火点辐射强度。基于全球火点自动判识结果,每日生成0.01°分辨率的卫星遥感日全球火点产品,每月生产0.25°×0.25°格点的全球月火点密度图。在利用FY-3D/MERSI-II火点产品开展的全球火点监测应用中,对多起全球重大野火事件进行了监测,为防灾减灾、全球气候变化研究、生态环境保护等方面提供卫星遥感信息支持。 相似文献
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GF-6号卫星是近年来投入运行的国产卫星,其遥感影像的空间分辨率、时空分辨率较高,但基于该卫星数据的应用研究并不多见.本次研究以GF-6号卫星WFV数据为数据源,基于归一化植被指数和像元二分模型对甘肃民勤典型干旱地区的植被覆盖度进行遥感估测,利用置信度法获取像元二分模型的关键参数对植被覆盖度遥感提取结果的影响进行分析.... 相似文献
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目前大部分植被指数主要针对绿色植被构建，缺乏针对其他颜色特别是红色植被的指数。此外，面向湿地或潮间带植被识别提取的植被指数也相对较少。为拓展针对红色植被指数构建的研究，结合翅碱蓬植被的红色特征，基于高分一号（GF-1）卫星宽覆盖影像（wide field of view，WFV），通过对比翅碱蓬及其周边地物在GF-1 WFV影像中的光谱反射率特征，构建了翅碱蓬植被指数（suaeda salsa vegetation index，SSVI）。为评估SSVI提取翅碱蓬的精度，以辽宁双台子河口湿地自然保护区为研究区，采用各种植被指数分别提取了不同年份的5景GF-1 WFV影像翅碱蓬信息，并对提取结果精度及错分像元数进行统计分析。结果表明，SSVI平均提取精度为88.6%，平均错分像元占研究区比例为5.1%，在5个指数中提取翅碱蓬精度最高、效果最好。此外，5期影像间较大的时间跨度也证明了SSVI的鲁棒性较强，具有较好的适用性，受时间影响较小。综上，构建的SSVI可有效用于翅碱蓬的识别与提取，并监测其时空变化。 相似文献
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探明不同区域及不同营养状况下水库叶绿素a的共同敏感波段,基于G F-1号卫星16 m分辨率的多光谱WFV传感器影像构建叶绿素a浓度普适性反演模型.文中以湖南省3种不同营养状况的水库为研究对象,在实测高光谱及GF-1/WFV影像预处理基础上,对比实测高光谱数据与GF-1/WFV影像数据,采用相关性分析筛选叶绿素a敏感波段,基于GF-1/WFV影像数据构建叶绿素a浓度一元回归联合反演模型,生成浓度等级图.研究表明,相关性分析下叶绿素a的敏感波段区间为550～620 nm,波段区间对应影像中的绿波段(520～590 nm),模型反演精度较优,满足水库叶绿素a浓度监测精度要求,可为发展基于遥感影像大面积反演不同污染程度水质叶绿素a浓度提供基础支持. 相似文献
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面向对象分类技术在高分辨率遥感影像信息提取中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
应用高分辨率遥感数据进行矿山环境监测是近几年来矿山监测工作的一个发展趋势,信息提取技术是遥感数据应用中的关键。传统的像元分类方法只考虑了光谱信息,信息提取量少,分类精度低,难以满足高分辨率数据信息的提取。本文以IKONOS影像为数据源,利用面向对象分类新技术,探讨该技术在矿山高分辨遥感数据中的应用。最后运用kappa系数比较评价面向对象分类方法与传统的像元分类方法。研究表明,面向对象分类法比基于像元分类法精度更高,效果更好,具有较好的应用前景。 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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《现代测绘》2020,(1)
针对国产高分辨率遥感数据在城市绿地信息提取中分割尺度选择问题,选取国产高分一号(GF-1)和中巴地球资源卫星04星(CBERS-04)遥感数据,在数据融合的基础上,采用控制变量法选取影像分割与合并尺度进行绿地信息提取,通过信息提取精度评价确定最优分割尺度。实验结果表明,对于GF-1和CBERS-04国产遥感数据,面向对象的方法均优于基于像元的方法,其中5m分辨率CBERS-04数据,面向对象方法绿地提取精度为90.53%,基于像元方法绿地提取精度为86.54%,推荐分割尺度与合并尺度为(25,70);2m分辨率GF-1数据,面向对象方法绿地提取精度为97.09%,基于像元方法绿地提取精度为83.49%,推荐分割尺度与合并尺度为(45,80)。研究结果能够为国产高分遥感数据城区绿地信息提取和地物分类过程中尺度选择提供借鉴和支持。 相似文献
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冬小麦是中国最主要的粮食作物之一,利用遥感技术提取冬小麦种植区是遥感应用研究的一个重要方向。2008年以来发射的系列风云三号(FY-3)卫星均携带着中分辨率光谱成像仪(MERSI),该传感器有5个250 m分辨率的波段,波段范围包括可见光、近红外和热红外,观测数据包含丰富的地表信息,为大范围冬小麦种植区提取提供了新的数据源。首先,选取生长季前期多幅高质量的MERSI数据,采用分层提取的方法,对于不同的层次选用与待提取类别最为敏感的特征波段来构建相应的决策树,从而将每一幅影像中冬小麦种植区提取出来,然后,将多幅数据融合为一幅生长季内的冬小麦种植区图。最后,使用野外实地调查的数据进行精度验证,面积提取精度为90.8%。结果表明,在春季返青后,即可做出当季冬小麦种植分布图,为农情监测提供及时的信息支撑。 相似文献
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本文采用2013年QuickBird和2017年GF-1卫星遥感影像,以黑龙江省五常市为研究区,利用遥感影像的光谱特征提取纯净森林像元,构建整合森林指数(Integrated Forest Z-Score,IFZ)对影像的森林和非森林区域进行区分,叠加对比分析两期影像提取结果,得到研究区内林地的变化区域.再将自动提取结果与人工判读图斑进行精度验证,面积误差为4.2％,图斑重叠率为85％.从精度结果可知,高分辨遥感影像可以准确地监测林地变化,对研究环境变化和森林经营管理具有决策性作用. 相似文献
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遥感卫星几何产品真实性检验方法与应用 总被引：1，自引：0，他引：1
遥感影像产品的几何精度是评价遥感卫星影像质量的一个重要指标,反映卫星传感器的技术水平,对遥感影像数据的应用具有重要影响。基于当前遥感卫星几何产品真实性检验研究相关成果,从检验数据源的角度,将几何产品真实性检验方法分为基于地基数据的检验方法和基于参考影像数据的检验方法,并介绍两种方法的基本原理、操作步骤和流程、优缺点以及研究现状。最后,应用基于参考影像数据的真实性检验方法对国产GF-1卫星WFV1相机影像的定位精度进行检验。对今后遥感卫星几何产品的真实性检验具有参考与指导意义。 相似文献
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精确的水汽信息对于短临天气预警和长期气候监测具有重要意义。本文针对搭载在我国第2代极轨卫星风云三号A星(FY-3A)上中分辨率光谱成像仪(medium-resolution spectral imager,MERSI)获取水汽精度较低的现状,提出一种GNSS约束的MERSI/FY-3A PWV校准方法。首先,对MERSI/FY-3A的PWV段产品进行处理得到水汽日产品,并利用GNSS和无线电探空(radiosonde,RS)数据对其进行评估;然后,根据PWV的季节分布特性,构建GNSS约束的MERSI/FY-3A PWV季节自适应校准模型;最后,分别利用GNSS、RS和再分析资料对校准后的MERSI/FY-3A水汽进行对比,验证提出方法的有效性。研究表明:本文提出的PWV校准方法,能够有效改善MERSI/FY-3A水汽日产品和旬产品的精度,改善率分别为58.63%和68.72%。该方法可为遥感水汽快速校准研究提供重要的理论依据。 相似文献
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为了研究利用高分一号宽幅影像(GF-1 WFV)监测森林覆盖变化的方法,选取四川省甘孜州雅江县为研究区,利用2014年和2016年2期GF-1WFV数据,采用迭代加权多元变化检测(iteration re-weight multivariate alteration detection,IR-MAD)法对数据进行辐射归一化;分别对2期影像进行核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)方法变换,采用最大类间方差法(OTSU)确定自动识别阈值,对2期GF-1WFV影像中的森林覆盖变化区域进行检测和精度验证;并与变化矢量分析(change vector analysis,CVA)法检测结果进行对比分析。研究结果表明:所用2种变化检测算法的总体检测精度都超过了80%,其中,KPCA法的总体精度为89.27%,未变化区用户精度达93.88%,变化区用户精度为80.28%;基于KPCA法的精度均较优于传统CVA检测算法,说明KPCA算法通过数据变换后,可减少变量间的相关性、增强影像信噪比,从而提高了对变化区域的识别精度。 相似文献
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目前基于深度学习的云检测方法,受训练样本限制,算法难以推广及应用。为了快速实现针对多种传感器的高精度的云检测,Sun等（2020）提出统一样本云检测方法。基于AVIRIS高光谱样本库模拟出待检测传感器的云和晴空地表像元,将模拟得到的多光谱样本数据输入到BP神经网络中进行逐像元分类,生成云检测模型,实现Landsat 8 OLI等宽光谱传感器较高精度的云检测。该方法基于统一样本模拟出不同传感器的样本像元库,适用于多种传感器的云检测。由于Landsat 8 OLI波段较多,波谱范围覆盖宽,容易实现云的高精度识别。为了进一步提高其在光谱范围较窄的GF-6 WFV数据上的云检测应用精度,在模拟出的样本库中加入GF-6 WFV数据典型高亮地表像元。通过目视解译对云检测结果进行精度验证,结果表明,该算法利用可见光和近红外通道的遥感数据可以高精度的识别出植被、水体、建筑、裸地等地表类型上空的厚云、碎云和薄云。改进后的云检测算法,云像元平均正确率达到88.40%,在高亮地表上空云像元正确率达到87.40%,在不同地表类型上空的云像元平均正确率为92.60%。结果表明,加入高反射率地物的算法可以利用有限波段实现云和地表的高精度分离。 相似文献
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FY-3A MERSI数据干旱监测能力评价 总被引：3，自引：0，他引：3
对FY-3A MERSI数据进行辐射定标、几何定位预处理,与同期MODIS数据预处理结果进行对比;选用温度植被干旱指数法对两种数据进行监测,分析了监测结果的相对精度。实验结果表明,FY-3A MERSI数据的干旱监测结果精度与MODIS数据基本一致,且在空间分辨率及光谱分辨率方面有较大的提高。 相似文献
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MERSI和MODIS卫星监测京津冀及周边地区PM2.5浓度 总被引：1，自引：0，他引：1
京津冀及周边地区是中国PM_(2.5)污染最重的区域之一,利用卫星遥感技术监测大范围的PM_(2.5)时空分布变化是一种先进的重要手段。本研究首先基于暗像元算法利用FY-3B/MERSI与AQUA/MODIS对京津冀及周边区域进行了遥感AOT反演和验证分析;然后,引入气象资料和地面观测资料利用GWR模型反演了区域PM_(2.5)浓度,并对遥感反演结果进行了交叉验证评估,综合对比分析了MERSI和MODIS的气溶胶及PM_(2.5)遥感监测能力;最后,利用MERSI数据对2017年第一季度京津冀及周边区域的PM_(2.5)月均浓度时空分布变化情况进行了初步探索分析。结果表明:FY-3B/MERSI在气溶胶及PM_(2.5)遥感监测能力方面略优于AQUA/MODIS,MERSI反演的1 km分辨率AOT和PM_(2.5)与地面站点实测结果的决定系数R2分别为0.76μg/m~3和0.79μg/m~3,均方根误差分别为0.26μg/m~3和28μg/m~3,平均绝对误差分别为0.16μg/m~3和15μg/m~3,能基本满足对京津冀及周边区域PM_(2.5)的精细化监测需要。2017年第一季度京津冀及周边区域PM_(2.5)月均浓度遥感监测结果表明该区域的PM_(2.5)空间分布格局与地形地貌关系密切,高值区整体上沿太行山脉成带成片;从时间变化来看,1—3月呈逐月下降的趋势,其中3月份PM_(2.5)区域浓度较1月和2月有大幅下降。这说明FY-3\MERSI遥感反演产品能为环境质量监测和环境管理工作效果评估提供有效参考,本研究对国产卫星在大气环境遥感业务中的大力发展应用有重要参考意义。 相似文献
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针对GF-1 WFV影像缺少中红外波段,无法使用大多数建设用地指数提取建成区的问题,利用Fisher线性判别分析"类内聚合,类间分离"的投影准则,本文提出一种针对GF-1 WFV影像城市建设用地指数UBIWFV。该指数利用蓝光和绿光波段线性组合运算分离和增强建设用地信息。利用该指数提取了福州、石家庄和武汉3个不同研究区城市建设用地,并与建筑用地指数RBI提取结果进行比较。结果表明,该指数在不同研究区提取结果总体精度达到85%,Kappa系数达到0.7以上,提取结果空间连续性和完整性更好,指数阈值选取较容易。该指数相比RBI指数抑制裸土信息效果更明显。UBI_(WFV)指数对于城市建设用地提取具有一定的可行性和适用性。 相似文献
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《测绘与空间地理信息》2020,(6)
为探索GF-1 PMS多光谱数据影像在低山丘陵地貌破碎地区主要农作物遥感识别中的信息有效性,以重庆市永川区卫星湖街道为例,利用研究区多时相、多光谱特征影像,对研究区油菜、玉米、水稻等主要作物进行信息提取。提取结果显示,利用GF-1多时相多特影像,水稻作物信息提取生产精度与用户精度均达到90%以上,提取精度较低的旱地作物玉米提取效果也得到了提升,油菜作物信息提取生产精度大幅度高于用户精度,主要作物提取总体精度OA为80.93%,Kappa系数0.635,分类质量达到较好水平。基于多时相GF-1影像光谱、纹理等特征的面向对象分类方法,能够有效地提取南方低山丘陵破碎地貌地区主要农作物空间分布信息,提高主要农作物的遥感识别精度,为山地农作物遥感信息提取提供参考。 相似文献