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光谱特征的选择对于湿地植被的识别精度和效率有直接的影响。本文以萨克拉门托-圣华金三角洲为研究区,基于Hy Map航空高光谱遥感影像数据,分析湿地植被的一阶微分和二阶微分光谱特征。在上述分析的基础上基于均值置信区间的波段选择法对一阶微分、二阶微分进行波段选择,根据获取的有效特征波段构建特征集,利用C5决策树分类算法产生规则集,并对实验区的湿地植被进行了分类研究。结果表明:湿地植被的一阶微分、二阶微分能够突出不同湿地植被光谱曲线在不同波段的增速不同,利用均值置信区间的波段选择法能够对特征波段起到降维效果,根据降维后的特征波段采用C5决策树分类算法,可以实现湿地植被在物种水平上的识别,并达到较好的分类精度。 相似文献
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面向对象的高光谱影像湿地植被信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
《地理空间信息》2015,(4)
以美国Sacramento-San Joaquin三角洲为研究区,提取高光谱遥感影像上湿地植被的光谱响应特征,用于指导面向对象的湿地植被信息提取。结果表明,基于光谱响应特征分析的面向对象分类精度为88.03%,而未利用光谱响应特征的面向对象分类精度为72.08%。在面向对象提取前对植物光谱响应特征进行特征提取,可以实现湿地植被在物种水平上的识别,并可以有效提高分类精度。 相似文献
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湿地是地球的重要组成部分,快速而准确地提取湿地信息,是湿地动态监测和可持续发展的一项基础而重要的工作.以洪泽湖淡水湿地为研究对象,采用2006年8月19日的Landsat5 TM遥感影像为数据源,采用经K-T变换光谱增强后的数据及利用灰度共生矩阵分析影像第一主成分的纹理统计量作辅助分类变量,基于地物光谱特征、纹理特征和形状特征,运用决策树分类法提取洪泽湖湿地植被信息,将其分类结果与最大似然法的分类结果进行比较.结果表明:1)洪泽湖地区的湿地植被比较丰富,面积约占全湖的10.74％,其中以浮水植物为主.2)基于决策树的分类结果的精度有了明显的提高,总精度由77.33％提高到86.33％,Kappa系数由0.7292提高到0.8354,证明基于决策树分类方法是提取淡水湿地植被信息的有效手段. 相似文献
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苏州市湿地众多、类型多样化、周围环境复杂,使用传统的遥感分类方法很难得到精度较高的湿地分类结果。研究了面向对象特征的湿地决策树分类方法,以苏州市澄湖地区为研究区域,使用欧空局的Sentinel-2A影像,先将研究区域分为湿地水体、植被和非植被3大类型,再分别构建鱼塘、河流、湖泊、农田和裸地等面向对象特征,据此实现湿地遥感分类。研究结果表明,该方法能够有效利用遥感影像提供的光谱特征、几何特征和纹理特征等多种丰富信息,产生较高的分类精度,总体分类精度可达80.67%,Kappa系数为77.80%。与传统的基于中低分辨率遥感影像的分类方法相比,该方法可以有效提取湿地不同地物对象的几何结构和纹理等特征,在提高湿地分类精度的同时实现对大面积湿地的快速动态监测。 相似文献
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基于微分变换的高光谱马尾松和杉木识别 总被引：1，自引：0，他引：1
《国土资源遥感》2018,(4)
高光谱遥感能分辨出地物间微小反射光谱差异信息,可用于解决林种遥感分类光谱识别的难题。利用Hyperion高光谱遥感影像,结合地面实测林种样地,对安徽省黄山市五城镇林区的马尾松和杉木进行识别。通过对Hyperion影像进行一阶、二阶微分变换,优化组合487～559 nm和681～742 nm光谱范围中反射差异明显的波段,再结合支持向量机(support vector machine,SVM)模型进行林种间分类识别。基于Hyperion影像像元反射率及其一阶和二阶微分光谱的分类识别总体精度分别达到76. 50%,81. 42%和88. 52%,对应Kappa系数分别为0. 528 4,0. 625 7和0. 769 1。结果表明,基于二阶微分变换的高光谱数据,通过SVM模型,可有效提高马尾松和杉木的识别精度,为高光谱遥感针叶林种分类识别提供了一种技术途径。 相似文献
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相对于遥感影像,高光谱遥感影像具有光谱信息,为精准识别植被提供了新的技术支持.对高分五号(GF-5)高光谱数据进行光谱变换,结合植被指数,分析各种光谱变换方法对植被的识别能力.首先提取研究区主要的两种植被端元光谱,对实验区进行分类,依据植被分布位置,确定这两种植被分别为桉树和车桑子;然后对植被的反射率光谱进行一阶、二阶微分,连续统去除和对数变换处理;最后基于4种光谱变换及反射率光谱计算两种植被的11种植被指数,依据两种植被对应植被指数的J-M距离,判断不同光谱曲线对植被的识别能力.结果表明,5种光谱曲线对植被识别能力由强到弱依次为二阶微分、一阶微分、连续统去除、原始光谱、对数变换. 相似文献
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典型湿地类型分类对于湿地生态环境保护和生态环境建设具有重要意义。本研究以高分一号宽幅多光谱影像数据作为数据源,以鄱阳湖典型湿地作为研究对象,进行典型湿地类型分类。研究采用主成分分析、归一化植被指数、比值植被指数和归一化差异水体指数等方法对不同湿地类型进行光谱特征分析,结果表明:高分一号宽幅多光谱影像反演的归一化植被指数和归一化水体指数能够较好地区分水体、泥滩、挺水植物和湿生植物等常见湿地类型。通过归一化植被指数将湿地类型分为植被和非植被,归一化差异水体指数将植被类型进一步分为挺水植物和湿生植物,将非植被分为水体和泥滩。构建决策树对典型湿地类型进行自动分类,经过精度评价和分析验证,该方法针对高分一号宽幅数据进行典型湿地分类总体精度能够达到82.28%,Kappa系数0.7346,优于常规的监督分类和非监督分类。 相似文献
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高分辨率遥感植被分类研究 总被引：16，自引：0，他引：16
以南京市区的植被覆盖为研究对象,基于IKONOS遥感影像,采用决策树分类算法,根据各种植被光谱特征建立知识库,提出基于光谱信息的植被分类方法,继而结合高分辨率影像特有的纹理特征引进局部一致性指数对该方法进行改进,提出结合纹理信息的高分辨率遥感植被分类方法,分类总体精度从仅利用光谱信息的83.16%显著提高到91.89%,Kappa系数达到0.8886。采用Quickbird遥感影像对该方法进行验证,分类总体精度为91.94%,Kappa系数为0.8783,表明该植被分类方法能有效地对植被进行分类与识别,精度较高,且对于不同数据源的植被分类具有一定的普适性,为实现植被的自动化提取提供了理论依据和有效的方法途径。 相似文献
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湿地边界的界定研究是湿地科学的基础研究.湿地水文特征是界定湿地边界的唯一可靠标准.论文以洪河自然保护区为试验区,围绕湿地水文特征指标,构建了沼泽湿地的"淹埋深-历时-频率"阈值研究的理论和方法,并利用沼泽植被边界处的长时间序列的"水位-历时"过程线反演了湿地的"淹埋深-历时-频率阈值",并利用该阈值界定了湿地水文边界,主要研究结论如下:(1) McNemar's 统计检验表明,与单一极化SAR 数据集和不同波长极化SAR 整合数据集相比,ZY-3 多光谱和极化SAR 整合数据集显著提高了湿地植被的分类精度和识别能力,总体分类精度达到了94 .15% ,从用户精度上来看:浅水沼泽植被在单一的极化SAR 数据集中分类精度高于灌草植被和深水沼泽植被,Radarsat-2 和PALSAR 的整合数据集提高了灌草植被和深水沼泽植被的识别精度.从生产者精度上来看,浅水沼泽植被和深水沼泽湿在单一极化SAR 影像中的识别精度均高于灌草植被,ZY-3 和Radarsat-2 的整合数据集使灌草植被的精度提高了14 .7% ,达到了89 .41% . 相似文献
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基于单时相MODIS数据的决策树自动构建及分类研究 总被引：4，自引：0，他引：4
以甘肃省为试验区,利用单时相MODIS数据的光谱信息,使用最大似然法和基于See 5.0数据挖掘的决策树分类方法,进行了分类对比研究.分类结果表明,加入温度一植被角度TVA和温度-植被距离TVD两个指数后,低植被覆盖区的分类效果得到了改善;基于See 5.0数据挖掘的决策树方法能够快速地建立决策树,且能提高较难识别地物类型的分类精度. 相似文献
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《北京测绘》2019,(12)
为研究辽东湾海冰类型特征,文中基于2016年2月9日的Landsat-8和Sentinel-1A数据,结合多光谱、归一化植被指数(NDVI)构建CART自动决策树(CART Automatic Decision Tree),并用灰度共生矩阵(GLCM)统计Sentinel-1ASAR数据的纹理信息特征,对比传统监督分类并验证两种遥感图像海冰分类精度。研究指出:对Landsat-8数据,基于CART自动决策树的分类精度最高,总精度达81.68%;而Sentinel-1ASAR数据,基于最大似然分类的总精度为73.88%,相比于CART自动决策树,其能获得更高的海冰分类精度。分析本研究可知,基于光学数据的CART自动决策树在海冰类型识别中占优,而最大似然分类在SAR数据中对海冰类型的识别度较好,本文为辽东湾海冰监测与预报提供了一种有希望的技术手段。 相似文献
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不同季相针叶树种高光谱数据识别分析 总被引：24，自引：2，他引：22
利用高分辨率光谱仪在实地测得的光谱数据来识别美国加州的６种主要针叶树种。树冠阴面和阳面的高光谱数据分别在１９９６年夏、秋测得。首先对原始光谱数据作简单处理,然后进行６种数据变换：对数变换、一阶微分变换、对数变换后一阶微分变换、归一化变换、归一化变换后一阶微分变换及归一化后对数变换。采用相邻窄波段逐步加宽的办法,测试不同波段宽度对树种识别精度的影响。所有的变换方法及波段宽度试验最后均由神经元网络算法产生的树种分类精度来评价。试验结果表明对数变换后一阶微分和归一化变换后一阶微分能够获得高于９４％的平均精度;归一化变换和微分处理能够限制阴影的影响;２０ｎｍ的波段宽度用于识别此６种针叶树种是较为理想的。我们发现太阳高度角变化对树种识别影响不大。 相似文献
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基于C4.5算法的遥感影像分类 总被引：2，自引：2，他引：0
随着城市化进程的加快,湿地对整个生态系统的可持续发展具有重要的意义。以洪泽湖湿地为研究区,集合TM影像的光谱信息和纹理信息构建空间数据库,获取训练样本,并从训练样本集中获取分类规则;然后利用C4.5算法构建决策树,并基于知识规则推理得到遥感影像分类结果;最后将分类结果与传统的最大似然法进行比较分析。实验表明,基于C4.5算法得到的分类结果的分类总精度为91.9701%,其分类总精度结果明显高于传统的最大似然法的80.0885%;同样,前者的分类结果的Kappa系数为0.900 3,也远远高于最大似然法的0.746 5。 相似文献
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为了解决遥感影像上潮滩湿地植被光谱相似性导致的分类困难问题,本文以Lansat5、IKONOS影像为数据源,探讨了融合技术在潮滩湿地植被遥感分类中应用,提出了基于小波融合变换的神经网络分类方法。实验结果表明,融合技术提高了潮滩湿地植被的分类总精度,具有较好的实用效果。 相似文献
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湿地植被制图是湿地自然资源管理过程中的一项重要任务。文中选取黄河口湿地为研究区,应用海岸带高光谱成像仪影像,提出了一种基于包络线去除的改进型光谱角匹配(Spectral Angle Mapper based on Continuum Removal,SAM_CR)方法,对芦苇、狄草、碱蓬和怪柳等湿地典型植被进行分类提取。结果表明,SAM_CR湿地典型植被种类识别的总体精度由传统SAM方法的74.87%提高到80.61%。 相似文献