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随着科技的发展,遥感技术已经形成向高空间分辨率和高光谱分辨率发展的趋势,并且取得了很好的效果,如QUICKBIRD影像全色波段的分辨率已经达到0.6 1 m,WORLDVIEW影像全色波段的分辨率达到0.5m。因此,高分辨率遥感影像能很好的突出的地物细节信息和结构纹理信息,利用这一特点,可以采用面向对象技术,提取道路信息。而传统的道路提取方法只依据道路的光谱信息。利用面向对象技术对试验区进行提取。首先,对影像进行预处理,然后对影像进行分割;其次,利用道路的光谱、纹理、结构信息,构建道路对象的知识库,从而实现道路信息的提取。所以,面向对象技术是提取高分辨率影像信息的一个重要发展趋势。 相似文献
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基于Sentinel-2A影像特征优选的随机森林土地覆盖分类 总被引：10，自引：0，他引：10
《资源科学》2019,(5)
中南半岛地处热带、亚热带地区,由于水热条件适宜,植被生长旺盛,土地利用强度高,地表覆盖类型的光谱特征时空变异复杂,使用传统的基于光谱特征的遥感分类精度难以保证。Sentinel-2A卫星遥感数据具有较丰富的光谱波段和较高的空间分辨率,为土地覆盖遥感分类提供了多维特征空间。但多维特征参与分类容易造成信息冗余,从而导致分类速度和精度降低。因此,如何充分利用Sentinel-2A数据丰富的光谱和空间信息,并通过高维特征空间降维进行特征优选对于提高分类精度具有重要意义。本文以中南半岛典型地区土地覆盖分类为例,利用Sentinel-2A多波段光谱特征,归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)、归一化水体指数(NDWI)等指数特征以及对比度、相关性、能量、均值、熵等纹理特征,在随机森林模型框架下,采用平均不纯度减少方法对不同特征在土地覆盖分类中的重要程度进行识别;利用袋外(OOB)误差方法,对重要特征组合进行了优选;利用优选特征进行随机森林土地覆盖分类,并与原始随机森林分类结果进行对比。结果表明:Sentinel-2A影像的光谱特征和纹理特征在土地覆盖分类中具有较为重要的作用,光谱特征中短波红外、可见光、植被红边波段重要性较大,纹理特征中均值、能量法重要性较高。选择重要性列前9位的特征参与分类时,OOB精度达到最高;继续增加特征会使模型复杂度过高,容易发生过拟合而使得分类精度不增反降。通过特征优选高效利用了Sentinel-2A丰富的光谱和纹理信息,其总体分类精度达87.53%,Kappa系数达0.8461,优于原始随机森林方法,一定程度上提高了热带亚热带地区复杂土地覆盖分类精度。 相似文献
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面向小班对象的森林资源变化遥感监测方法——以福建省厦门市为例 总被引：2，自引：0，他引：2
快速、客观、有效的森林资源变化监测技术是林业资源管理部门迫切需要解决的技术难题.本研究基于面向对象影像分析的思想,提出面向小班对象的森林资源变化遥感监测方法.首先,通过结合森林小班图层的大尺度影像分割,得到小班影像对象;其次,在森林小班专题对象内部,进行小尺度分割,自动提取变化图斑边界,得到变化与未变化小班影像对象;最后,通过对每一林地专题内部变化小班的分类解译,直接获得森林资源的地类变化信息.该方法可以根据影像分辨率的高低和森林小班图的尺度,满足不同比例尺森林覆盖变化监测的精度要求.以福建省厦门市为例,选用2011年RapidEye卫星影像和2007年森林小班图层进行森林覆盖变化信息提取.结果表明,所提出的方法在确保精度的同时,时间效率提高1～2倍,满足林业部门对森林覆盖变化信息快速准确获取的要求. 相似文献
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针对高分辨率遥感影像的校园地物分类,引入了面向对象的信息提取技术,以校园作为研究对象,实现校园用地的分类和提取。最终结果精度高达85%左右,比传统监督分类中相对成熟的最大似然的精度高出10%左右,同时克服了"椒盐"噪声的影响,各地物信息的提取特征比较明显,具有较大的应用潜力。 相似文献
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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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积雪面积是融雪径流模型中变量数据输入之一,准确的获取雪盖范围是进行流域尺度融雪水文过程研究的关键,在水资源管理及洪水预报中具有重要意义.本文以天山山区中段为例,利用MODIS数据,提出了结合混合光谱分解的积雪分量及灰度共生矩阵提取的纹理特征的SVM分类方法,对研究区积雪面积信息提取进行了研究.结果表明:通过利用混合光谱分解的积雪分量作为SVM的特征输入,总体分类精度比传统SVM分类结果有了一些提高.同时考虑结合基于灰度共生矩阵提取的纹理特征用于分类中,总体精度比传统SVM方法提高了1.081％,制图精度达到了99.01％.本文提出的分类方法能够适应特征组合之间的非线性关系,从而能提供更多的区域地物空间分布信息,能够调整无样本地表类型地区的积雪面积反演,对今后的融雪水文过程研究有重要意义. 相似文献
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西双版纳橡胶林地的遥感识别与数字制图 总被引：10，自引：1，他引：9
橡胶林地是西双版纳人工景观的主导类型,橡胶林地的遥感识别与动态监测对于促进西双版纳的经济发展和生态保护具有重要意义。研究基于MODIS—NDVI数据,通过分析各植被覆盖地类的物候特征,判定橡胶林提取的时间窗口：以2010年TM为主要数据源,根据橡胶林在不同树龄所表现的光谱差异,采用面向对象分类方法,按照橡胶幼林（〈10年）、橡胶成林（≥10年）系统分析其光谱、纹理、地形以及类相关特征,完成了2010年橡胶林地的提取与制图。精度评价结果表明,总分类精度达到85．20％,较基于像元的决策树分类精度提高5．20％;其中橡胶成林分类精度达到92．50％,橡胶幼林分类精度在76．42％。统计结果表明,橡胶幼林与橡胶成林种植面积比重为1．04：1,与目前民营橡胶种植面积超过国营橡胶种植面积现状相吻合。研究提出来一种验证和提高橡胶林分类精度的新方法,即采用相同分类方法提取2000年的橡胶林地,通过2000年和2010年两期橡胶林地变化的叠加分析,发现橡胶成林提取方法较为可靠,而橡胶幼林误分率略大,可通过提取更晚年份的橡胶成林来进一步改善和提高提取精度。 相似文献
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MODIS以其时间分辨率、光谱分辨率的优势成为全球及区域土地覆盖研究的主要数据源。但如何快速准确的提取所需土地覆盖信息一直是科学界研究的焦点问题。对于NDVI时序数列分类方面的研究很多，其中影响分类精度的一个重要因素就是NDVI的数据质量问题。本文通过试验发现经过SavizkyGolay滤波处理的NDVI时序数列能够反映植被季相变化特征，与传统的滤波效果相比有明显改善，更符合实际情况。通过分析数据的波谱曲线，滤波后的时序数列能较好的区分植被与非植被、草本（一年生）与木本（多年生）覆盖类型。但研究区内一年一熟的农作物与高盖度草地、落叶针叶林与落叶阔叶林具有相似的物候特征，仅通过NDVI序列很难区分。为解决这一问题，本研究利用MODIS地表温度（land surface temperature,LST）产品对NDVI时序数列修正，利用前5个主成分进行分类。所得分类结果用363个野外调查样区进行验证，总分类精度达到了69.15％，kappa系数为0.6499。结果表明添加LST的时序数列比单纯的NDVI夸大了覆盖类型的差异，提高了分类结果的精度。为充分发挥MODIS高时间分辨率的优势，下一步应对多源数据进行定量分析，结合植被的物候关键期识别土地覆盖类型，必将进一步提高分类精度。 相似文献
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济南市城市森林信息提取及景观格局分析 总被引：1，自引：1，他引：0
本文以济南市近期高分辨率遥感图像作为主要解译信息源,运用人工目视解译分类技术进行了济南市主城区城市森林景观空间分布信息的遥感调查。然后通过对城市森林蒂观类型与其空间形态特征和属性问关系的调查分析,建立了类型、属性和形态间的关系,并以此为依据,进一步进行了以几何信息为主要分类依据的城市森林景观分类的计算机自动提取,获取了济南市主城区城市森林景观类型分布图。在此基础上,选取景观多样性、破碎度和分维数等景观指数,对济南市主城区城市森林景观格局进行了定量分析。研究表明：济南市斑块单元面积大于0．5hm^2的城市森林总体覆盖率较适中,但存在严重的区域不平衡现象,城市森林景观生态特性区域差异极为明显,森林景观斑块受人类活动强烈干扰。最后,根据景观格局分析的结果,对济南市景观格局优化和城市森林建设问题提出了一些建议。 相似文献
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橡胶林是东南亚地区重要的经济林种和战略物资,及时、准确掌握橡胶林时空动态信息对于可持续的森林资源监测、管理和维护生态环境健康稳定具有重要意义。为深入探索缅甸孟邦橡胶林的时空动态过程,本文选取2000—2019年Landsat长时间序列遥感影像,利用连续土地覆被变化检测与分类（CCDC）算法,通过变化检测,得到研究区的各连续变化像元;然后,利用随机森林（RF）算法对变化像元进行分类得到橡胶林及相关地物分类结果;最后,在精度验证的基础上,探索分析橡胶林时空演变和造成的其他土地覆被类型变化。研究结果表明：①利用Landsat时序遥感数据,结合CCDC算法可以准确提取橡胶林及相关地物的时空分布,总体分类精度优于85%,F1分数大于0.80,其中橡胶林的分类精度优于80%。②2000—2019年缅甸孟邦橡胶林分布格局总体呈逐年扩张趋势,至2019年橡胶林面积由7.25万hm2增加至19.72万hm2,面积增加1.72倍。③从土地利用转换角度得出,橡胶林的扩张主要由天然林和耕地转换而来,20年来转换总面积为12.47万hm2;其中,天然林减少面积最大,为10.52万hm2,占总土地变化面积的84.36%。橡胶林扩张受社会经济因素的价格影响,20年来,橡胶林扩张造成的天然林和耕地变化均呈现先增大后减少趋势,与橡胶年平均出口价格波动速率基本吻合。相关结果可以为当地橡胶林持续监测与生态环境可持续发展提供决策支持。 相似文献
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塔里木河上游典型绿洲不同土地利用方式下土壤质量评价 总被引：11，自引：0，他引：11
以塔里木河上游阿拉尔垦区为靶区,选择8a棉田、30a棉田、人工林、天然林、荒草地、撂荒地及盐碱地等不同土地利用方式的样地为研究对象,综合考虑土壤物理、化学和生物学性质,选择土壤含水量、容重、pH、有机质、全氮、速效磷、速效钾等7个理化指标和过氧化氢酶、多酚氧化酶、碱性磷酸酶、脲酶、转化酶等5个酶活性指标进行实验室分析并解析其分异规律;基于因子分析和聚类分析法评价绿洲不同土地利用方式下土壤质量的差异并划分等级。研究表明,不同土地利用方式下的土壤的理化性质和酶活性均存在一定差异;不同土地利用方式下的土壤质量的评价结果显示：天然林〉人工林〉8a棉田〉30a棉田〉撂荒地〉荒草地〉盐碱地;不同土地利用方式对土壤性质影响的空间差异有助于解释人-地关系的复杂性。 相似文献
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基于MODIS数据的泰国林地资源提取 总被引：1，自引：1，他引：0
遥感技术的发展为我们对世界资源的研究提供了新的手段,克服了世界资源研究过程中数据缺乏的困难。泰国曾经是林地资源丰富的国家,尤其是热带林地资源,但是近几十年来林地面积在不断减少,带来了一系列生态问题。选用MOD09Q1的1、2波段,MOD09A1的第6波段以及MOD11A2数据产品提取了泰国林地分布情况。由于泰国地处热带地区云雾噪音为林地的提取造成了很大的不确定性,为了有效去除云雾噪音影响,结合NDVI、NDSI、LST多参数在林地提取中的优势对泰国林地进行提取。采用泰国2003年统计年鉴提供的分省林地面积以及2003年p131r47和p131r48共2景ETM影像进行了精度验证。结果表明,利用多参数综合分类方法对林地提取精度较高,通过与2003年统计年鉴数据进行回归分析发现二者存在明显的线性关系,决定系数达到0.9264。 相似文献
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MODIS数据在当今的森林火灾监测中得到了广泛的应用,其用途大多是用来监测林火和研究林火对大气环境所产生的影响等等。而森林火灾在其燃烧的过程中是有着不同的类别,如暗火、明火、过火、火烧迹地等,不同的林火类别在其亮温上的表现是不同的。但是仅凭借亮温是不能够准确的识别林火燃烧过程的类别,还需要有植被信息来加以判读。本文对林火燃烧的过程分了五类,即明火、暗火、过火、火烧迹地和非燃地区,选取了俄罗斯远东地区的林区,利用MODIS数据的CH21和CH31热红外波段,对林火在燃烧过程中亮温数值的变化进行研究,并与植被指数和多时相数据相结合进行综合分析,最后采用监督分类和决策树分类方法进行解译分类,以便更好的辨别森林火灾在燃烧过程中的不同阶段,使其能够快速、有效的对森林火灾进行监测和控制。 相似文献