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《资源科学》2016,(8)
BP神经网络因具有自学习、自适应、大规模并行处理等特点而广泛应用于遥感影像分类中,但是该方法训练时容易陷入局部极小值,且收敛速度较慢,针对这些不足提出一种基于相容粗糙集的BP神经网络分类方法。本文以双台子河口湿地为研究对象,以Landsat-8 OLI影像为数据基础,利用相容粗糙集理论对样本数据集进行预处理,将得到的数据作为新的训练样本,在Matlab软件平台下建立BP神经网络的湿地覆被分类模型,进行湿地覆被信息提取,将分类结果与单纯的BP神经网络以及粗糙集样本属性约简预处理的分类结果进行比较分析。结果表明,基于相容粗糙集的BP神经网络分类方法可以剔除训练样本中的噪声数据,提高网络的训练成功率,缩短网络的收敛时间,分类效果较好,其总体精度达到91.25%,Kappa系数为0.8969,比单纯的BP神经网络分类结果高7.92%和0.0926,比粗糙集样本属性约简预处理方法的分类结果高3.03%和0.0357,是一种有效的湿地覆被分类方法。 相似文献
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BP神经网络因具有自学习、自适应、大规模并行处理等特点而广泛应用于遥感影像分类中,但是该方法训练时容易陷入局部极小值,且收敛速度较慢,针对这些不足提出一种基于相容粗糙集的BP神经网络分类方法。本文以双台子河口湿地为研究对象,以Landsat-8 OLI影像为数据基础,利用相容粗糙集理论对样本数据集进行预处理,将得到的数据作为新的训练样本,在Matlab软件平台下建立BP神经网络的湿地覆被分类模型,进行湿地覆被信息提取,将分类结果与单纯的BP神经网络以及粗糙集样本属性约简预处理的分类结果进行比较分析。结果表明,基于相容粗糙集的BP神经网络分类方法可以剔除训练样本中的噪声数据,提高网络的训练成功率,缩短网络的收敛时间,分类效果较好,其总体精度达到91.25%,Kappa系数为0.8969,比单纯的BP神经网络分类结果高7.92%和0.0926,比粗糙集样本属性约简预处理方法的分类结果高3.03%和0.0357,是一种有效的湿地覆被分类方法。 相似文献
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《青海科技》2021,(3)
农作物分类与识别是开展农作物的长势、产量、灾害等相关信息监测的基础,对确保粮食安全、发展社会经济、制定农业政策以及保护生态功能等有重要作用。本文以"原阳大米"之乡河南省原阳县为研究区,基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine)云平台,利用随机森林(Random Forest)机器学习算法,通过地面实测数据比较分析了Sentinel-1雷达数据和Sentinel-2光学数据在原阳县秋季农作物分类中的精度。结果表明:多时相的Sentinel-1雷达数据的加入能大大提高农作物的分类精度。基于单时相Sentinel-2光学数据的总体分类精度为87.83%,Kappa系数为0.84;基于多时相Sentinel-1雷达数据的总体分类精度为93.15%,Kappa系数为0.91;基于合成单时相Sentinel-2和多时相Sentinel-1数据的分类精度为96.04%,Kappa系数为0.95%。 相似文献
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《资源科学》2016,(8)
人类活动干扰是自然保护区监测的主要内容,目前遥感技术已成为保护区人类活动干扰信息获取的重要手段。随着不同时空分辨率遥感数据源的不断涌现,如何选取最适宜的遥感数据源进行干扰信息识别,是目前本领域需要解决的问题。本研究选取目前常用的资源卫星(Landsat-8)、高分卫星(GF-1等),针对保护区常见的6种人类活动干扰类型,选择2~30m多种影像进行了人类活动干扰信息识别,通过比较不同尺度数据的人类活动干扰信息提取结果,为自然保护区人类活动监测选择最适宜数据源提供支持。灵武白芨滩自然保护区的研究结果表明,较高分辨率的影像提取人类活动干扰的效果较好,内部均匀、分布集中、面积较大的人类活动干扰类型提取可以选取中、低分辨率影像为数据源,而分布离散、破碎、面积较小、细节要求较高的人类活动干扰类型提取需要选取高分辨率影像为数据源。研究成果可为保护区监测方案的制定提供决策依据。 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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人类活动干扰是自然保护区监测的主要内容,目前遥感技术已成为保护区人类活动干扰信息获取的重要手段。随着不同时空分辨率遥感数据源的不断涌现,如何选取最适宜的遥感数据源进行干扰信息识别,是目前本领域需要解决的问题。本研究选取目前常用的资源卫星（Landsat-8）、高分卫星（GF-1等）,针对保护区常见的6种人类活动干扰类型,选择2~30m多种影像进行了人类活动干扰信息识别,通过比较不同尺度数据的人类活动干扰信息提取结果,为自然保护区人类活动监测选择最适宜数据源提供支持。灵武白芨滩自然保护区的研究结果表明,较高分辨率的影像提取人类活动干扰的效果较好,内部均匀、分布集中、面积较大的人类活动干扰类型提取可以选取中、低分辨率影像为数据源,而分布离散、破碎、面积较小、细节要求较高的人类活动干扰类型提取需要选取高分辨率影像为数据源。研究成果可为保护区监测方案的制定提供决策依据。 相似文献
8.
基于OLI影像的环渤海湾不透水面提取及空间格局分析 总被引：1，自引：0，他引：1
不透水面的分布规模、空间格局和变化是影响区域生态系统和环境变化的重要指标。Landsat 8卫星的成功发射使得基于Landsat系列遥感影像的陆地生态环境监测及其科学研究得以延续。本研究以该卫星搭载的陆地成像仪(OLI)影像为遥感数据源,基于植被-不透水面-土壤(V-I-S)模型,采用最小噪声分离法(MNF)和支持向量机(SVM)相结合的方法实现地表信息遥感影像分类,并提取高反照和低反照覆盖初步提取不透水面,利用遥感指数去除水体、阴影等干扰物后,得到研究区不透水面的分布现状,在此基础上分析其空间格局。结果表明：相较于TM影像,OLI影像辐射分辨率提高为16bit,其波段范围普遍变窄,影像经大气校正后色彩丰富度提高,其不透水面提取精度较高;2013年,环渤海湾海岸带不透水面比例达到16.74%,其空间分布集中于城市中心城区和临港产业区;岸线向陆10km的海岸带区域和岸线外围填海区的不透水面面积达到1 794.30km2;与历史时期TM遥感影像提取结果相比,环渤海湾不透水面分布的趋海化现象明显,不透水面斑块聚集程度增加。 相似文献
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《内蒙古科技与经济》2017,(16)
以呼和浩特市为研究区,以Landsat OLI影像为数据源,通过影像预处理对影像数据进行归一化建筑指数和主成分分析运算;采用监督分类中不同的分类方法对研究区进行土地利用分类,选择精度评价最高的最大似然算法提取了城市建筑用地信息。 相似文献
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基于时序LAI的地块尺度玉米长势监测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
农作物长势监测可为田间管理措施调整和农作物产量预测提供及时、准确的信息。针对中国地块面积小的情况,本文采用中高分辨率的多源遥感影像Landsat-7 ETM+影像、Landsat-8 OLI影像、高分一号（GF-1）影像、HJ-1 A/B卫星影像为数据源;针对目前过多依赖NDVI等易饱和植被指数的问题,研究中选择LAI为长势监测指标,并利用PROSAIL辐射传输模型反演LAI,以保证该指标的准确性;长势实时监测采用RPLAI、LVCI、MLVCI指标,从多个角度表征长势的实时监测结果。研究结果表明：①同时相GF-1影像和Landsat-8 OLI影像具有较高的相关性,2种影像在近红外波段、绿波段、红波段的相关性决定系数R2分别为0.9320、0.7339、0.7153。②基于PROSAIL模型可以反演得到高精度的LAI,基于时序LAI的玉米生长过程监测结果表明：2015年,黑龙江农垦总局八五二农场6月下旬玉米冠层LAI快速增加,7月底、8月初LAI达到最大,并持续一段时间,进入8月下旬后,LAI开始下降。③利用RPLAI、LVCI、MLVCI指标对研究区玉米长势实时监测的结果表明,与2011—2014年相比,2015年八五二农场玉米长势一般,研究区北部长势较好,南部区域长势较差。从研究结果我们得出如下结论：①同时相的Landsat-8 OLI影像与GF-1遥感影像,经过相对辐射定标后可以结合使用于农作物长势监测中;②利用PROSAIL模型反演时序LA,可用于地块尺度的农作物长势精细监测。 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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基于MODIS数据的三江平原土地覆被分类 总被引：5，自引：0，他引：5
本文以三江平原为研究区域,以250m空间分辨率MODIS/NDVI时间序列数据集为数据源,通过基于Savizkky-Golay滤波重构高质量的NDVI时间序列曲线,并对滤波后的NDVI数据集做主成分变换,通过分析前6个主成分的各时间点的因子载荷曲线,提取地表不同植被类型物候信息的总体差异,采用“分层非监督分类法”,由简到繁,由主类到亚类,逐级分解,最终得到三江平原土地覆盖类型。分类结果表明：旱地、水田、草地、湿地、落叶阔叶林及水体的分类精度均在88%以上。而由于混合像元问题,针阔混交林与居民用地的分类精度较低。对研究结果定性评价发现,基于MODIS/NDVI数据集的土地覆盖分类结果与三江平原实际土地覆盖的空间分布格局基本一致,与MODIS土地覆盖产品相比,在类型识别和空间位置精度方面有本质性的提高,尤其是林地类别和居民用地的识别。本文的分类结果体现了三江平原土地覆被分布细节信息,说明本研究的数据处理技术和分类方法在三江平原土地覆盖制图中具可行性。 相似文献
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本文以乍得湖为研究对象,以TM影像、MODIS、SPOT、HJ/1A1B为数据源,选取阈值法、多波段谱间关系法以及非监督分类法,分别比较了利用不同遥感数据进行水体提取的结果,得出用于研究的最优数据源是TM影像数据,最优方法是多波段谱间关系法。 相似文献
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基于Landsat ETM+影像的水体信息综合提取方法 总被引：5，自引：0，他引：5
以Landsat-7 ETM 影像为例,对比分析了常用的水体信息提取方法。针对已有方法无法准确提取河网支流和细小水体信息的缺点,提出了一种水体信息综合提取方法。方法利用谱间关系((TM2 TM3)-(TM4 TM5))和缨帽变换湿度分量TCW建立提取水体的最优空间掩膜,使用最大似然法去除最优空间掩膜中其他的地物信息。在浙江省绍兴及周边区域的实际工作中,本文方法较为完整地提取了研究区的水体信息,包括河网支流和细小水体。提取的相对精度优于其他方法。 相似文献
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基于混合像元分解的MODIS积雪面积信息提取及其精度评价——以天山中段为例 总被引：6，自引：1，他引：5
MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)是现阶段积雪遥感监测及积雪水文学研究中积
雪面积信息获取的重要平台,但其空间分辨率相对较低,影像中混合像元现象普遍存在。本文以MOD02 HKM数
据为基础,通过线性光谱混合模型(LSMM,Linear Spectral Mixing Model)对研究区MODIS影像进行像元分解,从中
提取积雪面积信息,并进行精度评价。将线性光谱混合模型得到的积雪面积信息与美国国家冰雪数据中心提供的
MOD10A1日积雪覆盖数据影像进行对比分析。结果表明：利用线性光谱混合模型可以较好的分解出像元中积雪
面积信息,其分类精度达0.88;相同位置上MOD10A1的积雪分类精度为0.80。说明,对MODIS影像上积雪信息提
取来说,线性光谱混合模型的分类精度较高,具有较强的适用性。 相似文献
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《黑龙江科技信息》2016,(19)
针对高分一号卫星影像中水体信息的提取,本文分别采用单波段阈值法、归一化差异水体指数法(NDWI)、支持向量机(SVM)法与最佳指数法(OIF)对天津市武清近郊的水体信息进行提取,并对提取结果进行细节比较与精度评价,分析4种提取方法的优势和不足。结果表明,运用不同的方法对高分一号卫星遥感影像中的水体进行提取,精度不尽相同。其中,OIF综合方法提取的水体信息最完整,精度可达95.62%;SVM法操作针对性强,提取精度为91.1%;归一化水体指数法精度最低,但结合阈值法提取水体后精度明显得到改善,精度可达到92.29%。此次试验为高分一号水体信息的提取提供了有效的参考依据。 相似文献
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基于MODIS数据关键物候特征参数的东北地区植被覆盖分类 总被引：1，自引：0，他引：1
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。本文利用1年MODIS旬最大值合成数据经过Savizky-Golay滤波器平滑滤波处理,应用Logistic模型提取东北地区6个关键物候参数,利用特征参数的主成分影像实现研究区植被覆盖分类,结果显示关键物候指标能提取NDVI时间变化曲线中的有效信息,去除造成植被类型混分的噪声,利用关键物候参数分类可提高植被类型的分类精度,对区域土地覆盖分类精度的提高提出了新思路。 相似文献
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内蒙古石哈河地区气候条件恶劣，地质构造复杂，矿产资源丰富，具有良好的遥感找矿前提。文章以Landsat 8 OLI遥感影像作为数据源，首先对影像数据进行Flash大气校正等预处理操作，根据蚀变矿物的光谱特征，以蚀变围岩的光谱异常为理论依据，结合波段比值和主成分分析方法提取相应蚀变矿物的主分量图像，再结合密度分割对主分量图像划分蚀变等级，将提取的蚀变异常信息与地质资料进行对比验证。结果表明：波段比值-主成分分析方法提取研究区内的蚀变信息与已知矿点基本吻合，提取铁染蚀变精度为68.75%,效果较好，对以后地质人员的矿产勘查作业具有重要的指导意义。 相似文献
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针对提取水体信息时阈值设定模糊问题,提出一种具有稳定阈值的在反射率为0时水体与其他地物分离度最好的自动水体信息提取方法。利用不同时间段的艾比湖、博斯腾湖、鄱阳湖、阿拉湖的Landsat 8卫星影像为数据源,通过分析水体与不同地物的反射率及主分量特征,构建一种新型水体指数——温度植被水体指数（Temperature Vegetation Water Index, TVWI）,利用监督分类得到的水体面积为参考值,分别与传统水体提取方法进行对比验证。结果表明：①利用TVWI分别对2013年与2016年的艾比湖进行水体信息提取,总体精度分别为98.51%、97.33%,博斯腾湖为99.66%,鄱阳湖为98.06%,阿拉湖为99.72%,总体精度较高;②在TVWI指数中,水体与非水体区域区分度较高,在水体边界处的非水体区域出现极高的噪音值,而水体区域值大于0;③通过普适性分析得知,TVWI对湖泊适应性较好,对不同类型的湖泊水体提取精度均较高。因此,利用TVWI进行高精度无模糊阈值设定的水体信息提取是可行的。 相似文献
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基于TM遥感影像的玉米地专题信息自动提取 总被引：1，自引：1，他引：1
TM遥感影像中专题信息的自动提取是目前遥感界的研究热点，也已成为遥感信息生产流程中的瓶颈环节。本文分析了耕地专题信息自动提取的研究现状，选取了吉林中部和辽宁省东北部作为研究区，采用监督分类的方法对研究区TM遥感影像进行分类，提取了玉米地专题信息，玉米地信息的提取精度为85.5%。根据遥感影像目视解译的原理，提出了基于多特征空间的遥感影像专题信息自动提取的研究方法，通过对多特征空间的数学描述和计算机处理实现
遥感专题信息的自动提取。采用多特征空间的方法将玉米地信息分为光谱特征空间、形状特征空间、区域地学特征空间和干扰特征空间，应用ERDAS8.5遥感图像处理软件中的knowledge engineer模块的开发功能，设计了基于多特征空间的玉米地专题信息自动提取的专家库，使用专家库对玉米地信息进行了自动提取，提取精度为92.9%。从基于多特征空间的分类结果与监督分类结果的比较发现，基于多特征空间的自动提取方法可以提高专题信息的提取效率，对未来实现遥感影像的智能解译是一种研究方法的探索。 相似文献