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青藏高原数字照片植被覆盖度自动算法与应用 总被引：2，自引：0，他引：2
覆盖度是植被评价的重要指标,也是遥感反演的关键参数。估算植被覆盖度的常用方法是目测法,但这种方法受观测人员的主观影响。近年来有研究人员利用冬小麦垂直数字照片的HLS颜色空间的色度特征,设计了自动提取覆盖度算法,具有较高的计算精度。但青藏高原植被颜色丰富多样,下垫面背景色彩差异很大,这种常规覆盖度自动提取算法存在困难。论文分析了青藏高原地表垂直数字照片的图像颜色特征,发现超绿色算法对绿色植被比较敏感,能够增强植被和背景的灰度差异,有效抑制土壤背景干扰。并采用K均值聚类算法,设计了青藏高原植被覆盖度的自动提取软件。通过将覆盖度自动提取结果和人工监督分类进行比较,两者误差在5%以内。此外,通过分析分类后的结果图像,提出了进一步改进的方法。 相似文献
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《国土资源导刊(湖南)》2020,(1)
本文选取二连盆地9月份植被较发育的ETM+遥感影像为数据源,经过ETM+741RGB假彩色合成后,利用监督分类提取出水体信息,通过归一化植被指数阈值分割提取出植被信息,通过归一化盐分指数阈值分割提取出土壤盐渍化信息;然后将水体、植被、土壤盐渍化分别赋予蓝、绿、红合成假彩色影像;最后根据古河道在影像上与正常区域在色调和形状上的差异,在ETM+741假彩色合成影像上进行目视解译,结合水体、植被、土壤盐渍化RGB合成影像,通过目视解译提取出研究区古河道信息。 相似文献
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基于无人机遥感的滨海盐碱地土壤空间异质性分析与作物光谱指数响应胁迫诊断 总被引：1，自引：0，他引：1
在已集中连片改造为农田的盐碱地上,开展无人机遥感作物土壤空间异质性分析与光谱指数响应胁迫诊断对于提升盐碱地利用效率、创造更多经济效益与生态价值具有重要意义。本研究以山东省东营市黄河三角洲典型滨海盐碱地集中连片旱作农田的主要作物——高粱和玉米为研究对象,利用固定翼无人机获取400 hm2滨海盐碱地多光谱遥感数据,并结合地面195个采样点的3个土层（0~10 cm、10~20 cm、20~40 cm）的土壤属性数据,对该研究区域内作物生长的土壤环境因子进行空间异质性分析与光谱指数响应胁迫诊断。基于土壤属性数据,利用反距离加权插值法,绘制该研究区域内土壤盐分、pH、有机质、全氮和速效氮共5个指标含量的水平与垂直空间分布图。插值结果显示,5种土壤属性指标存在显著水平和垂直空间异质性。基于随机森林模型,采用递归特征消除法,结合土壤指标对光谱指数的重要性值,探讨影响作物生长的主要土壤环境胁迫因子。结果表明,5种土壤属性因子均会对玉米和高粱生长造成影响,但主要胁迫因子分别为土壤速效氮含量（10~20 cm）和3个土层的盐分含量。本研究为大面积农情胁迫监测提供了一项有效的地面与航空协同监测方案,为盐碱地旱作农田管理与决策提供了理论依据和技术支持。 相似文献
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《国土资源导刊(湖南)》2021,18(3)
本文基于遥感技术,以最新时相的Landsat8卫星影像为数据源,通过综合运用监督分类和植被覆盖度的方法,以"室内与实地相结合、人机交互解译与计算机自动提取双结合"手段,对五万界岭幅进行岩性和石漠化解译,分析其形成的人为和自然因素,为制定喀斯特石漠化综合防治规划提供依据。 相似文献
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地表组分温度比像元混合温度具有更强的物理意义和实用价值,是定量遥感反演的一个重要研究方向。本文以马尔可夫链和最大后验准则地表温度尺度转换方法,结合静止气象卫星数据高时间分辨率的特点,通过模拟静止气象卫星数据地表组分温度反演进行分析和验证。在研究过程中,地面被简化为由植被和土壤两组分组成,同时假设邻近像元的植被和土壤组分温度相同。鉴此,本文通过模拟构建20×20像元大小的静止气象卫星混合像元图像,并对各像元各时刻温度添加均值为0标准差为2K的随机误差,最终应用所提算法估算各像元各时刻的植被和土壤组分温度大小。精度分析结果表明,该算法能够较为精确地反演植被和土壤组分温度,且误差基本控制在2K以内。此外,本文还进一步讨论了算法的适用性及其对混合像元温度误差、植被覆盖度误差,以及邻近像元植被覆盖度变化范围的敏感度。分析结果再次证明,该方法对混合像元温度误差和植被覆盖度误差都具有较低的敏感性,在最大温度误差条件(均值为1.8K,标准差为5K)和最大植被覆盖度误差(均值为0.18,标准差为0.2)的条件下,各组分温度的估算精度分别能控制在3K和2K以内,满足精度要求。但是,由于组分温度初值的确定方法,对所计算窗口内植被覆盖度变化范围有较强的敏感性,反演结果与植被覆盖度变化范围相关,要求窗口内植被覆盖度变化范围足够大才能满足初值估算的精度要求。 相似文献
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本文提出一种基于网格的街区尺度城市绿度度量方法。其以900 m×900 m的网格单元作为以城市主干道划分所形成街区尺度的表征,根据网格单元内植被覆盖度与植被构成之间的关系构建绿度指标。通过与传统的基于植被面积占比的格网法所计算的绿度指数进行比较。发现本文方法建立的绿度指标能在街区尺度上提供更加丰富的城市绿度信息,有效地解决了传统方法难以反映的植被覆盖度近似区域因其内部植被构成不同所带来的绿度差异问题。为城市规划、设计以及管理提供了一种新视角。基于该绿度指标,利用Landsat TM/OLI 2009、2015和2019年不同季节的遥感数据分析北京市城市绿化的时空变化特征。结果表明：北京市主城区城市绿化的面积和质量在2009—2019年显著提升,且秋季最为明显。绿化的变化在四环内外呈现出不同的模式。四环内主要为绿化面积的增加,四环外则在绿化面积和绿化质量上都有明显的增长。 相似文献
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海岛生态脆弱、稳定性差,大规模的海岛开发使得原本脆弱的岛上植被生境面临更大的威胁,对海岛开发中的植被覆盖变化开展分析显得尤为重要。本文基于Landsat 5卫星和Landsat 8卫星的2001、2010和2014年的遥感影像,采用Gutmand和Ignatov提出的植被覆盖度计算模型提取福建平潭岛的植被覆盖度,并结合其土地覆盖变化信息,探究平潭综合实验区建设前后植被覆盖度变化特点及其原因。研究结果表明,3个时相的平潭岛植被覆盖度达中度以上的区域面积比例分别为86.00%、58.92%和71.16%,表明研究区整体植被覆盖状况良好。动态变化分析结果显示,2001-2014年研究区植被覆盖度总体呈下降趋势,其中2001-2010年植被覆盖度下降显著,下降区域面积比例高达53.95%;而2010-2014年岛上植被覆盖状况有较大改善,植被覆盖度增加区域面积比例达47.77%,这在一定程度上弥补了之前植被覆盖度大幅下降的影响,分析原因主要得益于平潭综合实验区建立后所采取的科学规划、进一步加大植树造林、逐步完善海岛绿地系统的植被建设与保护措施。 相似文献
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火烧迹地监测不仅可以反映火灾对生态系统的影响情况及损失信息,还能为全球碳循环研究提供重要的数据支持。本文利用MODIS地表反射率产品（MOD09A1）的近红外和短波红外波段构建的归一化燃烧率指数（NBR）,计算前后2期影像的NBR差值,并在光谱指数差分法的基础上,结合MODIS植被数据产品（MOD44B）提供的植被覆盖度信息,设置规则提取火烧迹地。本文选择西伯利亚地区东南部的林地、草地、农田等不同生态系统的交界地带作为实验区,利用本文算法提取该区域的火烧迹地。实验结果表明：（1）本文算法的火烧迹地提取效果较好,优于MODIS火烧迹地产品（MCD45A1）,kappa系数由0.70提高到0.75;（2）利用林木覆盖度、草本覆盖度数据,可以减少误判,提高火烧迹地提取的精度,kappa系数分别由0.69、0.73都提高到0.75。 相似文献
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干旱区植被覆盖度提取模型的建立 总被引：26，自引：1，他引：25
本文通过分析遥感提取植被覆盖度的经验模型法、植被指数法和混合像元分解法,归纳了它们各自的优势、精度和存在的问题,指出了影响应用较广泛的植被指数转换法精度是全植被覆盖像元的选取。在此基础上提出了植被指数转换法的改进模型一利用高分辨率卫星图像的最大NDVI值作为均一像元的NDVI值替换中等分辨率卫星图像的NDVI值,建立植被覆盖度提取模型,从而通过中等分辨率卫星图像获取大范围植被覆盖度的方法。经实践检验,该方法简单、实用,适合于利用中等分辨率卫星图像进行大范围宏观监测。 相似文献
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将地学知识与影像标定相结合,一直是目视解译或计算机自动分类制图的主要手段。传统的目视解译方法能够充分利用地学知识,但需要大量的人力、物力,效率较低;计算机分类中尚未出现比较成熟的高效运用地学知识的分类方法。已有研究表明,分类样本可以作为地学知识的载体,将地学知识融入分类过程中;此外,无监督聚类可以显著提高样本选取的效率,有助于提供足够的样本,为将地学知识高效地融入计算机分类提供了一定的基础。本文提出一种以前期土地利用数据辅助与影像聚类相结合的样本自动选取方法。利用自动选取的样本,通过最大似然分类器对TM影像进行分类,并与手动选取样本分类的方法进行了对比分析。研究结果表明,在分类效果上,本文提出的前期土地覆被辅助下的分类样本自动选取方法,优于手动选取样本的方法,提高了分类效率。在水体、林地、园地、城镇建设用地等7种类型上的分类整体精度达到84.18%,kappa系数为0.8066;手动选取样本进行分类的整体精度为77.04%,kappa系数为0.7196。 相似文献
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面向对象的森林植被图像识别分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
森林植被信息提取是遥感影像分类中的难点,仅利用光谱信息难以提取森林植被的类型,本文以门头沟区森林植被占主要土地覆被类型为研究对象,选择HJ-1影像面向对象提取不同地物信息。由于研究区地形复杂,采用多尺度分割方法,对不同地物设置不同分割参数,实现不同地物分层提取。根据光谱、纹理及几何等特征选择合适的特征参数,构建隶属度函数,逐级提取研究区的土地覆被类型,并与传统的最大似然法进行对比。结果表明:面向对象的分类方法在门头沟区森林植被二级信息提取的精度为83%,与传统方法相比有了较大的提高。 相似文献
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Land cover classification (LCC) in arid regions is of great significance to the assessment, prediction, and management of land desertification. Some studies have shown that the red-edge band of RapidEye images was effective for vegetation identification and could improve LCC accuracy. However, there has been no investigation of the effects of RapidEye images’ red-edge band and vegetation indices on LCC in arid regions where there are spectrally similar land covers mixed with very high or low vegetation coverage information and bare land. This study focused on a typical inland arid desert region located in Dunhuang Basin of northwestern China. First, five feature sets including or excluding the red-edge band and vegetation indices were constructed. Then, a land cover classification system involving plant communities was developed. Finally, random forest algorithm-based models with different feature sets were utilized for LCC. The conclusions drawn were as follows: 1) the red-edge band showed slight contribution to LCC accuracy; 2) vegetation indices had a significant positive effect on LCC; 3) simultaneous addition of the red-edge band and vegetation indices achieved a significant overall accuracy improvement (3.46% from 86.67%). In general, vegetation indices had larger effect than the red-edge band, and simultaneous addition of them significantly increased the accuracy of LCC in arid regions. 相似文献
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土地覆盖变化是全球变化研究的核心,而精准分类是开展土地覆盖变化研究的基础。高分辨率遥感卫星技术的快速发展对地表分类的速度和精度提出了双重挑战,近年来人工智能等新技术的发展为图像自动分割提供了实现途径,而以卷积神经网络为代表的深度学习方法在遥感图像分类领域也具有独特的优势。为对比深度学习模型设计对高分辨率图像分类结果的影响,本文以郑州市2019年高分1号影像作为输入,对比研究了基于UNet模型改进的4种不同深度学习网络模型在高分辨率影像土地覆盖自动分类应用中的差异,探讨了残差网络、模型损失函数、跳层连接和注意力机制模块等编码和解码设定对于分类精度的影响机制。研究发现：同时加入多尺度损失函数、跳层连接和注意力机制模块的MS-EfficientUNet模型对郑州市土地覆盖分类结果最优,基于像元评价的整体分类精度可达0.7981。通过在解码器中引入多尺度损失函数可有效提高林地、水体和其他类别的分类精度;而对编码器进行改进,加入跳层连接和注意力机制可进一步提高草地、水体和其他类别地物的分类精度。研究结果表明,深度学习技术在高分辨率遥感影像自动分类中具有潜在应用价值,但分类结果精度的进一步提高和多级别大范围的精细分类方法仍是下一步研究的重点。 相似文献
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黑河流域中游地区作物种植结构的遥感提取 总被引：1，自引：0，他引：1
及时、准确地获取农作物种植结构对区域水资源管理与作物产量估测等具有重要意义。随着对通过遥感手段获得作物种植结构的深入研究,如何优选遥感数据和分类器成为需要重点考虑的关键问题。针对黑河流域中游地区的作物分布与种植特点,提出一种基于多时相遥感影像与多分类器组合的作物种植结构提取方法。利用2018年18景16 m分辨率的GF-1 WFV影像,构建NDVI时间序列。根据NDVI时间序列表征的作物季相节律和物候变化规律特点,采用分层的策略,首先解译一级土地覆被类型,再解译二级土地覆被类型。一级土地覆被类型解译中,使用决策树分类方法先将NDVI特殊且易提取的水体进行解译,再使用面向对象分类方法通过分区将需借助NDVI纹理信息提取的建设用地进行解译,最后使用随机森林分类方法解译耕地、林地、草地、裸地和湿地。在对耕地的进一步分类中,使用决策树分类方法首先将具有特殊物候规律且易于区分的苜蓿类别解译出来,再将与其他类别物候差异较大的小麦解译,最后将物候相似的玉米、蔬菜及其他解译。黑河流域中游研究区内一级土地覆被分类总体精度为97.24%,卡帕系数为0.96;作物种植结构解译总体精度为86.58%,卡帕系数为0.80。此外,还分析了影响黑河流域中游研究区解译精度的4个因素：对土地覆被类别的定义、混合像元、影像分割时基础影像的选择以及分类方法的选择。通过对不同分类方法的比较发现,与仅使用最大似然分类方法、支持向量机分类方法或随机森林分类方法相比,本文提出方法的解译结果更好,解译精度更高。 相似文献
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The study examines the changes of land cover/use resources for the period under investigation.An unsupervised vegetation classification is being performed that provides five distinctive classes and thus assesses these changes in five broad land cover classes-high/moist forests,forest regrowth,mixed savanna,bare land/ grass and water.The remote sensing images used in this work are both images of TM and ETM+in different time periods(1986 to 2001)to determine land cover/use changes.A fairly accuracy report is recorded after performing the unsupervised classification,which shows vegetation has been depleted for over the years.Changes created are mostly human and to a lesser extent environment.Human activities are mainly encroachment thus altering the landscape through activities such as population growth,agriculture,settlements,etc.and environment due to some perceive climatic changes.This vegetation classification highlights the importance to acquire and publish information about the country’s partial vegetation cover and vegetation change including vegetation maps and other basic vegetation influencing factors,leading to an understanding of its evolution for a period. 相似文献
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Post-fire field measurements of sediment and run off yield were undertaken in natural rainfall event-basis during five rainy months in Korea on a total of 15 small plots: four replica burned unseeded plots, six replica burned seeded plots, and five replica unburned plots. The main aim was to evaluate the effects of vegetation recovery and spatial distribution patterns on sediment and runoff response between and within the treatment replica erosion plots. Six-years after the wildfire, total sediment and runoff yield in the burned unseeded plots with 20%-30% vegetation cover was still 120.8 and 20.6 times higher than in the unburned treatment plots with 100% ground cover, 8.3 and 6.7 times higher than in the burned seeded plots with 70%-80% vegetation cover, while only 1.6 and 2.0 times higher than in the burned seeded plots with 50%-60% vegetation cover, respectively. The differences in sediment and runoff yield between the treatment plots was proportional to total vegetation cover, distance of bare soil to vegetation cover, magnitude of rainfall characteristics and changes in soil properties, but not slope gradient. Three out of the six within-treatment pairs of two replica plots showed large differences in sediment and runoff yield of up to 6.0 and 4.2 times and mean CV of up to 99.1% and 62.2%, respectively. This was due to differences in the spatial distribution patterns of surface cover features, including aggregation of vegetation and litter covers, the distance of bare soil exposed to vegetation cover closer to the plot sediment collector and micro topographic mounds and sinks between pairs of replica plots. Small differences in sediment and runoff of only 0.9-1.4 folds and mean CV of 8.6%-25% were observed where the within-treatment pairs of replica plots had similar slope, total surface cover components and comparable spatial distribution pattern of vegetation and bare soil exposed surface covers. The results indicated that post-fire hillslopes undergoing effective vegetation recovery have the potential to reduce sediment and runoff production nearer to unburned levels within 6-years after burning while wildfire impacts could last more than 6-years on burned unseeded ridge slopes undergoing slow vegetation recovery. 相似文献
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准格尔旗植被覆盖度变化的时间序列遥感监测 总被引：3，自引：0，他引：3
准格尔旗2000年开始实施退耕还林、沙漠治理政策已逾10年,了解准格尔旗植被恢复现状及存在的问题,对于制定更加合理的环境治理政策、实现环境和经济的可持续发展具有重要意义[1]。本研究基于准格尔旗地区1990、2000和2011年3个时间序列的Landsat TM/ETM+遥感影像,通过选取3个时期植被与裸地的NDVI值,代入像元二分法模型中,反演得到3个时期的植被覆盖度,并且通过研究准格尔旗3期植被覆盖度的时空变化特征、近21年的准格尔旗植被覆盖度转移矩阵、植被恢复/退化状况及驱动力,定量分析了该地区近21年植被覆盖度的时序变化和空间分布特征。研究结果表明：准格尔旗近21年植被覆盖度显著增加,平均覆盖度由1990年的15.53%上升到2000年的17.82%,以及2011年的29.30%;准格尔旗的大部分区域植被呈恢复状态,局部区域呈现退化现象;准格尔旗的植被覆盖度变化特征受降雨因素影响不显著,准格尔旗近21年植被覆盖度的显著提高主要得益于2000年之后的一系列植被恢复工程。 相似文献