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以Sentinel-1/2哨兵卫星获取的雷达和多光谱遥感影像为数据源,提取多时相光谱反射和微波后向散射特征变量,基于面向对象的随机森林算法对吉林省扶余市水稻、玉米和大豆分类,并与支持向量机算法比较,综合评估基于多源遥感数据的面向对象随机森林算法对大范围农作物自动识别的适用性。结果表明：利用多时相多源遥感数据能够有效提高作物分类精度。面向对象随机森林算法的分类总体精度为87.32%,高于支持向量机算法9.82%。利用面向对象随机森林算法结合多时相主被动遥感特征变量能够准确地自动识别大范围农作物,可为作物种植面积调查与产量估值提供重要的支撑。 相似文献
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森林类型识别是森林资源遥感监测的基础工作,低分辨率遥感影像缺少纹理细节信息,高分辨率遥感影像不仅具有光谱信息,而且提供丰富的空间、纹理特征信息,因此基于高分辨率遥感影像的纹理特征进行森林内部信息的提取成为近年研究的热点及难点,传统基于单个象元纯光谱及面向对象建立规则集的方法难以有效区分天然林与人工林植被覆盖信息.本文利用面向对象多尺度分割算法、Sobel算子边缘检测及骨架线提取等方法,提取天然林与人工林的纹理线特征,构建了一种新的特征指数——纹理线条密度指数(TLDI).研究表明:与常用的NDVI、SAVI、EVI等植被特征及VAR、HOMO、CON等GLCM纹理特征指数相比,TLDI指数的离散度更好、分类效果更佳;当TLDI＞0.1时,为天然林植被覆盖区;当0＜TLDI＜0.1时,为人工林植被覆盖区.典型区域的实验表明,除极少数稀疏天然林对象斑块错分人工林,总体分类精度较高,人工林错分率小于0.83％,面向对象的TLDI指数可以有效地提取森林内部天然林与人工林植被覆盖信息. 相似文献
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湿地作为中国重要的生态水文环境资源,及时、准确的监测湿地的水体信息具有重要意义。虽然Sentinel-2A数据相较于Landsat-8影像作为新兴的卫星遥感影像数据源名具有较多优势,但在湿地的水体信息提取的应用效果是否具有众多优点,仍是未知,因此,本文选取扎龙湿地研究区内的Sentinel-2a和Landsat-8影响各一景影像作为数据源,基于面向对象的分类分类方法提取湿地的水体信息,验证两种数据源的分类结果精度,结果表明:a.基于影像光谱特征差异和水体指数的可分性Sentinel-2A都高于Landsat-8影像,且提取结果显著。b.Sentinel-2A相较于Landsat-8影像提取得到较高的精度,水体信息用户精度87.31%,总体精度达85.87%,以上研究结果表明:Sentinel-2A影像数据相较于Landsat-8数据在复杂的小尺度湿地提取水体信息的精度更高,研究结果可作为湿地的保护研究提供理论基础数据。 相似文献
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基于决策树和MODIS数据的土地利用分类 总被引：10，自引：0，他引：10
土地利用类型的识别是土地利用/土地覆盖研究中的重点内容,如何准确、快速的获得大尺度范围的土地覆盖信息进行土地变化的动态实时监测一直是关注的重点。本文针对MODIS数据多光谱的特点,以山东省为例,选取8月份8-day的一期MODIS09Q1、MODIS09A1产品及全年16-day的MODIS13Q1NDVI时间序列产品,通过分析各种土地利用类型的光谱间关系,同时选择NDVI、EVI、NDWI、NDMI、NDSI等分类指数,并构造新的波段B2/B1、B7/B6(B1、B2、B6、B7分别代表1波段、2波段、6波段、7波段),利用决策树分类法,进行土地利用分类试验。结果表明,仅利用MODIS数据自身信息对宏观的土地利用分类就可以达到较高的精度,分布范围完整的土地利用类型如耕地、城市居民点精度较高,零星分布的土地利用类型如农村居民点、草地分类精度较低。决策树分类法充分发挥了MODIS数据的多光谱特点,总体精度达到71.4%,kappa系数为0.68。相对于最大似然法,总体精度提高近10个百分点,对耕地及沼泽等类型的精度提高20%到25%。 相似文献
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基于MODIS的西藏高原土地覆盖分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
嵌的MODIS遥感图像,用最大似然估计分类器对西藏高原的土地覆盖类型进行了分类,并采用西藏高原数字高程模型(DEM)对MODIS分类结果进行了分析和改进,最后分别用混淆矩阵和图集中西藏高原植被分类汇总面积对MODIS土地覆盖分类结果进行了分类精度评价。结果表明:①MODIS遥感图像能够有效地分类出西藏高原的主要土地覆盖类型;②根据西藏高原植被的垂直带性分布特点,由DEM改进的MODIS土地覆盖分类精度明显提高,主要土地覆盖类型的面积绝对误差都小于2%,其中,河流与湖泊、森林、高寒荒漠、作物和山地草原的绝对误差都在1%以下;③混淆矩阵分析的平均分类精度为87.68%。 相似文献
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以西乌珠穆沁旗的土地利用及覆盖分类为主要研究内容,选择环境一号卫星为数据源,在保证分类训练样本精度的前提下进行监督分类,其结果并不十分理想。综合分析研究后发现少部分地类的分类图斑与其他地类的分类图斑存在混淆和错分,造成这一现象的原因主要是遥感数据的光谱特征不足以支持已建立的分类体系,部分类别之间存在较高的光谱相似度;其次某些类别的解译特征可能会因研究区域跨度大而有所不同,从而影响该分类训练样本的纯净度和典型性。在利用各种遥感数据进行土地利用及覆盖状况分类时,应充分研究所用数据的光谱特点,结合研究区域特征建立与之相适应的分类体系,尽量保证各类别训练样本的一致性,从而提高分类结果的精度。 相似文献
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湖北大冶矿区生态环境动态遥感监测 总被引：13，自引：0，他引：13
运用遥感技术动态监测矿区生态环境,对于保护矿区生态环境,合理开发矿产资源具有重要的现实意义.该文以湖北大冶为研究区,采用多时相陆地卫星遥感影像,通过不同波段组合,以及铁矿指数(iron oxide)和归一化差异植被指数(NDVI)等的应用,在分析地表地物光谱特征和空间特征的基础上,采用基于知识的决策树方法进行分类,大幅度提高了分类精度,得到了具有高精度的分类结果图.并基于不同时相分类结果的变化检测,通过对研究区水体污染、矿区复垦、耕地变化等的分析,定量分析了矿区生态环境的动态变化.发现从1986年到2002年,研究区水体污染还比较严重,矿区植被严重退化,耕地大量减少,停产的矿区仅20%已复垦,为合理保护矿区生态环境和科学管理采矿企业提供了有用资料. 相似文献
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基于MODIS/NDVI时序数据的土地覆盖分类 总被引：6，自引：0，他引：6
以250m分辨率的MODIS/NDVI时间序列数据为主要数据源,通过Sacizkky-Golay滤波重建高质量NDVI时间序列数据;同时融合500m分辨率的MODIS多光谱反射率数据和90m分辨率的DEM数据.将非监督分类法和决策树法相结合,进行黑龙江流域土地覆盖分类研究.对分类结果采用已有的土地覆盖数据和高分辨率遥感影像进行精度评价,评价结果表明,利用MODIS/NDVI时间序列数据获得较高精度的土地覆盖分类结果是可行的. 相似文献
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高强度人为扰动所带来的地表破碎化使得"同物异谱"和"异物同谱"现象特别严重,仅靠地物光谱特征统计提取土地利用信息存在明显缺陷与不足,探索符合特定区域的基于多元方法耦合的土地利用信息提取模型显得非常必要,可为复杂土地利用信息提取提供便捷通道.本文首先找出典型土地利用类型的光谱特征和归一化差异型指数变化规律,再运用交互式数据语言耦合光谱信息并建立决策函数,对1993年、2001年和2009年3期TM影像进行决策树分类,以自动提取三峡库区回水淹没与快速城市化重叠区这一高强度人为扰动复合区典型土地利用信息.结果表明:典型地类的波谱响应曲线和归一化差异型指数曲线分布形态符合于地表三大基本地类特征,以此验证了研究中所选取的三种指数的合理性和各地类样区选择的有效性;各地类在TM影像1、2、3波段上因光谱特征变化趋势无明显差异、相关性较强而不易于提取,3、4、5波段光谱特征因差异变化最大、所包含的土地利用信息最为丰富而更易于提取样区典型地类;三种指数及其差值组合指数的曲线分布形态及其值变化与研究区的实际地类变化较为吻合;多元方法耦合的决策树分类比监督分类方法在提取土地利用信息上具有更高的精度,在样区土地利用自动分类中是一种低成本、易实现和推广的有效方法,从1993年、2001年和2009年总体分类精度分别提高了18.46%、15.43%和24.18%.据此,基于多元方法耦合的决策树分类模型能为三峡库区人为扰动复合区土地利用信息提取提供一可操作途径,为整个三峡库区土地利用信息自动提取提供已有方法的整合思路. 相似文献
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基于DTW距离的时序相似性方法提取水稻遥感信息——以泰国为例简 总被引：3，自引：0，他引：3
热带季风区多云多雨的天气条件一直是多光谱遥感探测地表信息的难点之一。本文针对东南亚地区多雨多云的复杂天气条件以及水稻种植灵活的特点,利用MODIS时间序列数据,提出一种基于动态时间弯曲（DTW）距离的相似性判别的土地覆盖分类方法,对泰国东北部地区单、双季稻种植面积进行了遥感提取研究。针对研究区雨季遥感影像像元受到云覆盖影响严重,使用替换法去云,结合S-G滤波方法对计算得到的MODIS09A1数据的NDVI时序数据去噪,再采用DTW距离相似性方法逐像元比较与标准NDVI时间序列的时序相似性,将不同类型所得NDVI相似性值作为模糊分类隶属度参考值对泰国东北部地区单季稻、双季稻进行分类提取面积。最后结合野外采样数据、Google Earth高清遥感影像进行精度验证。结果表明,该方法能够用于针对东南亚多雨多云区水稻种植面积大范围监测。 相似文献
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热带季风区多云多雨的天气条件一直是多光谱遥感探测地表信息的难点之一。本文针对东南亚地区多雨多云的复杂天气条件以及水稻种植灵活的特点,利用MODIS时间序列数据,提出一种基于动态时间弯曲(DTW)距离的相似性判别的土地覆盖分类方法,对泰国东北部地区单、双季稻种植面积进行了遥感提取研究。针对研究区雨季遥感影像像元受到云覆盖影响严重,使用替换法去云,结合S-G滤波方法对计算得到的MODIS09A1数据的NDVI时序数据去噪,再采用DTW距离相似性方法逐像元比较与标准NDVI时间序列的时序相似性,将不同类型所得NDVI相似性值作为模糊分类隶属度参考值对泰国东北部地区单季稻、双季稻进行分类提取面积。最后结合野外采样数据、Google Earth高清遥感影像进行精度验证。结果表明,该方法能够用于针对东南亚多雨多云区水稻种植面积大范围监测。 相似文献
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由于遥感数据越来越丰富,不同传感器获取的影像数据在几何、光谱和空间分辨率等方面存在着一定的局限性和差异性。全色波段和多光谱影像融合得到的影像,兼有全色波段的高空间分辨率和多光谱影像的高光谱分辨率特性,可以满足影像解译的需求,而且融合后更能突出影像的某些特征:如土地利用变化和森林覆盖的变化等等。本文主要是介绍遥感影像融合的基本原理、融合后影像的评定和分析,并且将以主成份影像融合、IHS变换与直方图匹配法的遥感影像融合,进行以南昌市部分地区Quickbird全色影像和多光谱影像的融合实验分析。 相似文献
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决策树分类方法是一种基于空间数据挖掘来获得分类规则的方法,能够融入影像以外的各种知识,有效地将各种用于植被、水体和土地的分类知识以及空间纹理信息结合起来[1],本文尝试基于决策树分类方法之上,结合光谱特征提取值和纹理信息特征提取值对Landsat5 TM影像进行分类,寻找提高土地分类的精度和准确性的方法。 相似文献
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以柑橘树冠层光谱为例,通过对HJ-1A星HSI传感器所采集的柑橘高光谱遥感数据与ASD便携式手持光谱仪所采集的地面实测柑橘冠层光谱进行比较,旨在探究HJ-1A星高光谱数据反演柑橘光谱的可靠性与适用性。结果表明:ASD与HSI数据的柑橘光谱反射率存在差异,尤其在红光波段和近红外波段有显著差异;ASD数据的光谱反射和吸收特征都较HSI数据明显;ASD与HSI数据的柑橘光谱变量特征也存在差异,尤其是黄光波段微分值造成的光谱变量差异最明显。因此,在进行小区域尺度柑橘光谱研究时不宜采用HSI测得的柑橘冠层反射光谱数据,但通过适当地改进HSI数据预处理方法,在大区域尺度上HSI数据能较为准确地表现柑橘光谱吸收、反射、红边等特征,可以应用于柑橘植被指数的反演研究。 相似文献
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目前,国家对土地使用越来越重视,土地的划分越来越科学化、系统化,为了提高土地的利用率以及实现土地的合理分配,土地利用的遥感监测也就显得尤为重要。本文使用TM卫星数据,基于决策树分类法,应用ENVI、ArcG IS软件对陕西省西安市蓝田县进行土地利用覆盖分类,分类结果精度较高。在此基础上,进一步分析研究区的土地动态变化特征。 相似文献
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农作物遥感分类特征变量选择研究现状与展望 总被引：5，自引：0，他引：5
农作物遥感分类是农作物种植面积估算的重要核心问题,是提高农作物种植面积估算精度的关键研究内容。特征变量的选择是农作物遥感分类的重要步骤,有效地使用多种特征变量是提高农作物遥感分类精度的关键。随着多源数据获取的更加容易,电磁波谱特征、空间特征、时间特征以及辅助数据特征在农作物遥感分类中发挥着重要的作用。本文简要回顾和综合分析了在农作物遥感分类中所使用的各种特征变量,包括多光谱特征、微波散射特征、多源数据特征、高光谱数据特征等电磁波谱特征,以及空间特征、时间特征和辅助数据特征等,并分析了农作物遥感分类特征变量选择方面存在的问题和发展趋势。指出目前农作物遥感分类特征变量选择存在的关键问题主要包括特征变量选择的理论研究不足和综合应用存在缺陷两个方面。未来农作物遥感分类特征选择研究的核心内容主要包括生化组分特征及冠层结构特征等农作物遥感分类新特征变量的挖掘、分类特征变量的综合应用、农作物遥感分类特征变量的敏感性和不确定性研究3个方面。 相似文献