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融合时间序列环境卫星数据与物候特征的水稻种植区提取 总被引：3，自引：0，他引：3
获取高精度的区域水稻种植面积对于农业规划、配置与决策具有重要意义。区域尺度的水稻面积获取依赖于高时空分辨率影像,但受卫星回访周期和气候影响,难以获取足够时间序列的高时空分辨率影像,从而影响水稻种植面积遥感提取的精度。为此,提出适应于中国南方多雨云天气地区,基于国产环境卫星(HJ-1A/1B)与MODIS融合数据的水稻种植面积提取的新方法。以洞庭湖区为实验区,利用STARFM模型融合环境卫星NDVI数据与MODIS13Q1数据,获取时间序列的环境卫星NDVI数据,利用水稻关键期的NDVI数据结合物候特征参数对水稻种植区域进行提取。结果表明,该方法能有效提取区域水稻种植的面积,水稻种植面积提取的总体精度与Kappa系数分别达到91.71%与0.9024,分类结果明显优于仅采用多光谱影像或NDVI数据。该研究为中国南方多雨云天气地区水稻种植面积提取提供了有效的方法。 相似文献
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《国土资源遥感》2020,(2)
为自动获取大面积冬小麦种植区域,通常利用中等空间分辨率遥感影像中的物候信息,基于时间序列曲线进行识别与提取。但在实际工程项目中,只使用物候信息提取精度偏低。因此提出了一种基于时间序列曲线数据分类模型与图像分割相结合的冬小麦识别方法。首先,构建多源数据的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列曲线,采用时间序列谐波分析方法(harmonic analysis of time series,HANTS)对NDVI时间序列数据进行平滑和去噪;然后,对NDVI时间序列进行坐标转换,获取波段均值、标准差和均方根3个参数,构建新的分类模型,提升冬小麦与其他作物的差异值;最后,通过与高空间分辨率数据的分割结果相结合,利用图像的空间结构信息,提高地物边界的准确性。以南京市江宁区为例,利用2017年12月—2018年6月间高分一号、Landsat8和Sentinel-2A 3种类型的共21景多源数据进行实验,最终提取精度达到98. 74%,比其他方法有所提高,为农业管理部门提供了准确的冬小麦种植区域和分布的地理信息数据。 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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基于Sentinel-1A数据的临高县早稻面积提取 总被引：1，自引：0，他引：1
《国土资源遥感》2020,(1)
为了探讨双极化Sentinel-1A雷达影像数据识别提取早稻面积分布信息的能力,在分析典型地物后向散射系数的基础上,沿用极化差分合成孔径雷达(synthetic aperture Radar,SAR)图像和极化比值SAR图像对典型地物分类有着重要作用的思路,提出水体归一化参数,随后采用支持向量机(support vector machine,SVM)分类方法和阈值分类方法选取单时相、多时相水体归一化极化SAR数据(2017年3月10日、3月22日、4月3日、4月15日、4月27日)提取早稻面积。结果表明,阈值分类方法优于SVM分类方法,其总体精度为89.01%,Kappa系数为0.823 1,早稻的制图精度和用户精度分别为92.68%和82.26%;种植面积为1.29万hm~2,与临高县主要的早稻生产基地在空间分布上基本一致。由此可得,多参数的极化SAR数据可以提高识别提取地物的精度,提取早稻面积的最佳监测数据为多时相水体归一化VH极化SAR数据。 相似文献
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油菜是我国主要的食用油料作物。及时、准确地获取油菜种植分布信息对油菜长势监测、估产以及灾情评估具有十分重要的意义。以江汉平原为研究区,利用250 m空间分辨率的MODIS EVI时序数据,以TM数据作为野外采样数据与MODIS EVI数据之间的过渡数据,间接提取MODIS EVI数据农作物的训练样本;通过分析江汉平原油菜和冬小麦的EVI光谱特征及物候信息,建立油菜种植面积提取模型;采用多次阈值比较法提取2014—2015年间江汉平原油菜种植分布信息。研究结果表明,2014年和2015年油菜面积遥感提取结果与农业局统计数据相比,总体提取精度分别达到95.22%和91.29%;2014年MODIS数据与TM数据提取的油菜面积一致性为88.61%;基于时间序列MODIS EVI数据,结合EVI光谱特征和物候信息,利用该方法可以有效提取江汉平原油菜种植分布信息。 相似文献
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针对SAR图像数据集的特点,提出了一种基于像元级图像时间序列相似性的水体提取方法。其基本思想是:构建像元级SAR图像时间序列,选取动态时间归整(dynamic time warping,DTW)算法作为时间序列相似度的度量方法,计算所有像元与标准水体像元时间序列的相似性;将水体边缘混合像元的DTW距离值设定为参考阈值,采用阈值法提取相似性较高的时间序列数据,其对应的像元即被识别为水体像元;最后利用每个像元的DTW距离值代替其后向散射值,采用8邻域搜索方法提高水体识别的精度。以2008年1—12月获取的25景分辨率为150 m的ENVISAT ASAR图像进行水体像元提取试验,结果表明,该方法的完整率和正确率均较高,能够应用于大范围区域水体的提取与制图。 相似文献
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哨兵2A(Sentinel-2A)作为一颗新型光学遥感卫星,具有大宽幅、多光谱、高时空分辨率与免费共享等优点,已广为光学遥感应用领域关注。选取欧空局提供的Sentinel-2A遥感卫星数据,以四川省黑水河流域部分区域为研究区,通过对Sentinel-2A数据参数、组织形式、产品等级与格式分析,利用SNAP软件中sen2cor处理模块将L1C级别数据转换成L2A级别数据,分别获取研究区气溶胶厚度分布图、水汽分布图、场景分类图及植被生物量因子数据图层;通过对生物物理量因子分析,利用研究区叶绿素含量生物量因子和数字高程模型,结合专家决策分类法提取出研究区内干旱河谷分布面积。研究结果表明,Sentinel-2A遥感卫星数据质量较好,丰富了遥感技术应用领域,其L2A级别数据将会对全球生态植被环境变化的监测与评价产生积极的应用价值。 相似文献
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基于MODIS数据的湖北省油菜种植分布信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
MODIS归一化差值植被指数(MODIS-normalized difference vegetation index,MODIS-NDVI)时间序列产品能够连续反映植被的覆盖情况,是农作物遥感测量的重要数据源。为研究基于MODIS数据的油菜种植分布信息提取技术,选取湖北省为研究区,利用2008—2013年75个时相的MODIS-NDVI时序数据,结合农作物物候和地面调查样本等辅助资料,通过建立油菜种植面积提取模型,采用多次阈值比较方法提取了2009—2013年湖北省油菜种植分布信息,与统计数据比较,总体提取精度为85%左右。最后利用环境小卫星HJ-1A CCD数据进行精度验证,证明了MODIS-NDVI时序数据及本文方法在油菜种植面积提取中的可靠性,对掌握油菜种植面积和产量信息、加强农业生产管理、调整农业结构及辅助政府有关部门制定科学合理的农业政策具有重要意义。 相似文献