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[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
梁文海 刘吉凯 张伟 李新伟 钟仕全
高分2号(GF-2)是中国研制的空间分辨率最高的民用遥感卫星。为探讨GF-2遥感数据对林业资源信息的监测能力,以广西横县平朗乡桉树Eucalyptus林为研究对象,基于面向对象的图像分析方法,通过对影像多种特征的分析与提取,建立桉树林信息提取的知识规则,实现桉树林空间分布的准确提取,最终桉树林提取的用户精度和生产者精度分别达81.4%和86.4%。结果表明:利用GF-2数据基于面向对象思想的桉树林提取精度能够满足林业部门对于快速准确提取林业资源信息的生产需求。GF-2卫星因其高时空分辨率的特性可作为林业资
关键词：
森林测计学 GF-2影像 桉树 面向对象
[期刊] 中国林业科学研究院
[作者]
薛传平
浑善达克沙地分布的榆树(Ulmus pumila L.)疏林是一种特殊的植被类型,它是沙地生态系统的重要组成部分,在防风固沙、调节气候和维持草原生态系统等方面都扮演着重要的角色。然而过去它并没有引起人们足够的重视,即使到目前为止,能查询到的有关榆树疏林的研究也很少,并且研究内容多局限于对其群落结构、物种组成以及人为干扰对榆树疏林的影响等方面,对其具体的分布范围、密度、空间格局等研究几乎没有。而研究方法多是采用样地调查、实地走访和查阅历史文献等传统方法,花费人力、财力很大,并且调查周期长、更新困难,也难以满
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
胡曼 彭道黎
针对林业部门目前常用的遥感影像融合算法,探究适合于林地信息提取的GF-2影像融合算法。以GF-2卫星1 m全色/4 m多光谱分辨率平面影像为数据源,采用HSV变换(hue-saturation-value,颜色空间变换),Brovey变换(彩色标准化变换),PC变换(principle components,主成分变换),HPF变换(high-pass fusion,高通滤波变换),GS变换(gram-schmidt,正交化变换),Pansharp变换(超分辨率贝叶斯变换)等6种常用融合算法,通过目视和定
[期刊] 林业科学
[作者]
黄建文 陈永富 鞠洪波
利用张家口退耕区0.6m分辨率的快鸟(QuickBird)遥感影像,进行退耕区新造林地的长势监测。对快鸟影像进行正射校正,运用高斯滤波进行图像增强,减少噪音,增强退耕地的树冠信息。采用面向对象的图像信息提取技术,提取退耕还林地树冠信息,统计树冠面积,计算退耕还林造林成活率。根据实际测量的数据进行误差检验,由遥感数据自动提取的树冠面积平均误差为0.763m2,计算出的成活率精度为89.837%,为退耕还林的规划管理提供科学准确的依据。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
朱方嫣 沈文娟 李明诗
【目的】利用高分辨率卫星影像获取精确的植被变化信息对植被资源合理利用及可持续经营有重要意义。传统的基于像元的直接变化检测法容易产生椒盐噪声,而用面向对象分类法结果又严重依赖于分类精度。本文在分析现有算法优劣势基础上,力图找到一种针对高分辨率遥感数据进行植被变化检测的相对客观算法,并验证其有效性。【方法】基于现有的多指标综合变化分析算法(MIICA),提出了面向对象的MIICA。本算法用准确率(P)和查全率(R)分析确定的最优分割参数对前后两期跨传感器影像进行统一分割,利用分割获得的对象影像进行特征参数提取,并用ROC曲线法选择合适的阈值进行变化信息提取并整合,最终获得植被变化位置及方向(植被增多或减少)。【结果】经与基于像元的MIICA及面向对象分类法的比较,本方法的生产者精度高于基于像元的MIICA,用户精度高于面向对象分类法,并且总体精度和Kappa系数分别达到了0.880和0.805。本方法能更好地反映植被变化的位置及形状,也能较准确地检测出一些面积微小的变化。【结论】面向对象的MIICA能弥补基于像元的MIICA和面向对象分类的缺点,提高检测精度,对存在高人为影响的森林公园或自然保护区植被变化分析、植被资源合理利用及可持续经营有重要意义。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
高梦婕 姜群鸥 赵一阳 杨文涛 史明昌
为实现GF-2遥感影像在农业领域的有效利用,针对GF-2遥感影像提取塑料大棚,对比分析随机森林、CART决策树及支持向量机3种分类方法的应用,以GF-2遥感影像为数据源,以内蒙古赤峰市喀喇沁旗王爷府镇为研究区,通过潜在分割误差(PSE)、分割强度(NSR)、欧氏距离(ED)3个指标确定最优分割参数组合,利用随机森林(RF)算法筛选出参与分类的最优特征子集,采用随机森林、CART决策树、支持向量机3种分类器进行了塑料大棚提取对比分析。试验结果表明:1)基于PSE、NSR和ED最优分割参数选择方法,应用于面向对象连片塑料大棚特定地物提取的研究分割效果较好;2)通过RF算法分析包含光谱、纹理、形状及相邻关系等多种特征,得出特征个数与分类精度之间呈现先逐渐增大后减小的趋势,该方法在保证分类精度的同时,可有效删除冗余与不相关特征,以提高分类器性能;3)将采用最优特征子集的3种分类器进行对比,随机森林分类效果最好,分类正确率达到89.65%,表明该方法能有效提取GF-2遥感影像连片塑料大棚,为提取设施农业的应用提供参考。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
师玉霞 袁民 杨勇强 连玲 高亚利 王振锡
【目的】选用面向对象的分层分类法对研究区域的天山云杉林进行遥感分类，提出高分辨率遥感数据进行有林地小班区划的规则集，检测主流遥感数据源的提取效果，以期为森林资源监测和山区天然林更新恢复评价等方面提供技术参考，进一步推进国产高分辨率遥感数据在山区林地分类方面的应用。【方法】以天山西部山地云杉林为研究对象，以新疆天山西部国有林管理局巩留分局的恰西国家森林公园为研究区，以高分二号（GF-2）影像为基础数据，对其进行多尺度分割和郁闭度估测模型的研究，并结合野外实地测量以及遥感数据的光谱信息、纹理信息、植被指数因子等特征值，建立地物分类规则集，利用面向对象的分层分类方法，开展基于郁闭度的山地森林有林地小班区划研究。【结果】选用地形因子+植被指数+纹理特征因子构建的郁闭度估测模型，估测精度达到了89.93%，能够有效地反映研究区郁闭度的真实情况，而基于郁闭度估测模型的山地森林有林地小班区划的结果较好，根据森林资源二类实地调查结果显示研究区内有林地面积为4 264.62 hm~2,GF-2影像提取出来的有林地面积为4 129.82 hm~2，相对误差只有5.53%，总体吻合度达到了94.47%。【结论】选用国产高分辨率影像进行有林地的提取和郁闭度等级的划分是可行的，可为研究区域内的小班区划提供一定的数据支撑。
[期刊] 林业科学
[作者]
孙晓艳 杜华强 韩凝 葛宏立 谷成燕
以SPOT5卫星遥感影像为基础,采用面向对象的多尺度分割方法,建立类层次结构,提取毛竹林遥感专题信息。结果表明:1)对毛竹林而言,在SPOT5红、绿、蓝3个波段上的最佳纹理窗口大小分别为9×9,7×7,9×9,比较接近;2)面向对象的多尺度分割方法能较为精确地提取毛竹林专题信息,用户精度达到90%以上,高于最大似然法提取毛竹林的信息精度(88.57%);3)增加纹理信息的多尺度分割方案既保证了毛竹林专题信息的提取精度(92.16%),又兼顾了其他森林类型,分类总精度、Kappa分别为92%和88.14%,为本研究的最高精度。
[期刊] 自然资源学报
[作者]
王彩艳 王瑷玲 王介勇 刘志高
选取北京市四环以内为研究区域,以资源三号卫星遥感影像为数据源,针对类型多样、特征易混淆的城市内部用地以及高分辨率遥感影像海量信息、人工提取费时费力等特点,论文基于面向对象分类方法,探讨城市内部用地自动提取方法,并对分类结果进行精度评估。结果表明:利用不同地物的光谱、形状、纹理和空间关系等特征,通过多尺度分割和隶属度函数法,构建合理的分类层次,不仅精确提取出研究区内水体、绿地、建设用地和待开发用地,更独具创新地区分了城市建设用地内部各种地物类型,包括工业生产用地、低密度和高密度生活用地以及交通用地。该方法有效地利用了资源3号卫星影像的光谱、纹理及空间信息特征,总体精度可达到87.00%,Kapp...
[期刊] 林业科学
[作者]
高国龙 杜华强 韩凝 徐小军 孙少波 李雪建
【目的】提出一种基于Ｒｅｌｉｅｆ ｆ特征优选的面向对象分类方法，为解决面向对象森林资源遥感分类提供参考。【方法】以ＳＰＯＴ５高分辨率遥感影像为数据源，以浙江省安吉县山川乡为研究区，通过影像分割，选取８个地物类别的３７０个对象样本，并设置ＳＰＯＴ５影像每个波段的８个灰度共生矩阵纹理、每个波段及ＮＤＶｉ的平均值和标准差等４２个对象特征。利用Ｒｅｌｉｅｆ ｆ算法对设置的４２个对象特征进行优选，采用面向对象的最近邻方法提取研究区毛竹林分布信息。为了比较基于最优特征的面向对象的分类结果，另采用ＣＡＲＴ决策树方法在相同的分割参数和训练样本前提下，通过样本构建决策树分类规则，对研究区进行分类并提取竹林信息。．．．
[期刊] 自然资源学报
[作者]
王彩艳 王瑷玲 王介勇 王瑞燕 姜峥嵘
针对海岸带复杂多样的土地利用信息,选取山东省乳山市海岸带为研究区域,运用Landsat TM遥感影像数据,基于面向对象分类方法,利用不同地物的光谱、形状、纹理和空间关系等特征,通过多尺度分割、隶属度函数法和标准最邻近分类法提取研究区土地利用信息,并对分类结果进行精度评估。结果表明:1隶属度函数法和标准最邻近分类法结合,提取出乳山市海岸带12种土地利用类型信息,很好地区分了盐田和养殖水面、林地和园地,可提取出主要的道路和河流等细长线状地物;2将提取结果与最大似然法对比,面向对象分类方法提取精度达到82.50%,Kappa系数为0.8091,分别比最大似然法提高了11.44%和0.1055,很好地...
[期刊] 西南农业学报
[作者]
蒋永涛 任国业 邓良基 高雪松 龚碧凯
采用面向对象影像分析方法,以成都郫县古城镇土地利用信息提取为研究内容,对预处理后的QuickBird影像进行多层次分割,建立分类体系,定义相应知识库,综合运用模糊分类器和最邻近分类器进行土地利用信息提取研究。试验区影像提取OA为87.04%,Kappa系数为0.8434,结果表明,面向对象影像分析能准确、快速的获取土地利用信息。
关键词：
面向对象 信息 提取
[期刊] 林业科学
[作者]
冯益明 郑冬梅 智长贵 姚爱冬 高志海
以沙化土地典型分布区——甘肃省民勤县为研究对象,以高空间分辨率影像SPOT5与30mDEM为主要数据源,采用面向对象的影像分析方法,对影像进行多尺度、多层次的分割、合并,在此基础上,通过构建多重规则集,对影像进行基于知识的模糊分类,可较为准确地实现沙化土地信息的识别与提取。本文为解决基于高空间分辨率影像进行沙化土地信息准确提取提供一个有效途径,为防沙治沙决策提供科学依据。
[期刊] 西南农业学报
[作者]
李金朝 买买提·沙吾提
【目的】将多种分类器的优点融合，以便提升遥感影像作物信息提取的精度。【方法】以渭库绿洲为研究区，利用国产高分2号（GF-2）数据和野外调查数据，基于提取的遥感识别特征制定不同分类方案，采用马氏距离（MsDC）、最小距离（MDC）、最大似然（MLC）、神经网络（NNC）、支持向量机（SVM）5种传统机器学习方法分别对6种特征组合方案的影像进行分类，然后选择基分类器，并应用多数投票法和保守投票法两种多分类器集成算法，对研究区农作物进行精细分类提取。【结果】①辅助特征的加入对于子分类器的精度提高明显。5种分类器中除了MLC，其余4种分类器都是在加入NDVI和纹理特征后取得了最高精度。②基分类器中精度最高的是NNC-4（人工神经网络的第4种特征组合方案），OA达到83.54%，Kappa系数为0.77。③相比基分类器，多分类器集成方法能够在制图精度和用户精度两方面提高农作物的提取精度。并且保守投票法优于多数投票法，OA为85.89%，Kappa系数为0.80。④集成分类结果中除了棉花的识别精度与最优基分类器NNC-4相等，达到94.94%外，其他的农作物如套种棉花、玉米、套种玉米、核桃园的识别精度都高于NNC-4，其中套种玉米与核桃园的提取效果较好，精度分别达到86.05%、79.09%；对于套种棉花的提取较差，只有63.86%；玉米的提取最差，只有12.17%。【结论】本文应用GF-2数据，基于多分类器集成方法对复杂背景下的多种作物及种植结构进行精细提取研究，拓展了作物信息提取的方向和GF-2数据的应用领域。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
穆亚南 丁丽霞 李楠 陆琳莹 吴明
湿地植被在湿地生态系统中起着无可替代的作用,其空间分布在很大程度上反映了滨海湿地的开发利用、生态环境特征和健康状况。以杭州湾南岸为研究区,以QuickBird影像和野外调查数据为数据源,基于面向对象原理在确定最优分割尺度的基础上采用随机森林模型,对滨海土地利用分类,并精确提取湿地植被。结果表明:面向对象和随机森林相结合的方法可以有效提取杭州湾5种湿地植被类型和6种土地利用类型,分类总体精度达86.90%, Kappa系数达到0.85, 5类滨海湿地植被的用户精度均达到85%以上,更有海三棱藨草Scirpus mariqueter的用户精度达到100%,充分说明了基于面向对象分割和结合随机森林模型方法适用于滨海湿地植被信息的精确提取。
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