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[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
魏晶昱 毛学刚 方本煜 包晓建 许振宇
为研究高空间分辨率遥感影像与多光谱遥感影像协同进行面向对象树种识别的有效性，本研究以ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ高空间分辨率（全色０．６１ ｍ）和Ｌａｎｄｓａｔ ８ ＯＬｉ（３０ ｍ）遥感影像为基础数据，在分类的过程中采用２种分割方案（有Ｌａｎｄｓａｔ ８ ＯＬｉ遥感影像辅助的ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ遥感影像分割和无Ｌａｎｄｓａｔ ８ ＯＬｉ遥感影像辅助的ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ遥感影像分割）进行多尺度分割，对２种分割方案进行比较。基于ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ遥感影像和Ｌａｎｄｓａｔ ８ ＯＬｉ遥感影像提取光谱、纹理、空间３方面６８种分类特征，应用最邻近分类法和支持向量机分类方法进行面向对象树种分类，采用相同的分类系统、．．．
[期刊] 自然资源学报
[作者]
池毓锋 赖日文 余莉莉 张泽均 苏艳琴 应兴亮
树种分布是林业调查工作中的关键环节,遥感影像中对树种信息的提取具有重要意义。论文以福建省长汀县为研究区,收集2016年3月美国陆地卫星影像(Landsat 8 OLI)数据,提出基于知识库的图像膨胀分类方法,结合不同树种类型分布点的影像像元灰度与影像不同波段的重新排列,对杉类、松类、竹类与阔叶树类4个类型提取分布信息,结合地面验证坐标点进行精度评价,同时与专家知识分类法比较。结果显示图像膨胀法结合了地物分布特征与光谱信息,在Landsat 8 OLI影像中是可行的,并提高了精度,整体精度为83.01%,Kappa系数为0.77,与专家知识分类法相比分别提高了8.25%、0.11。该研究为快速精确地使用Landsat 8 OLI影像提取树种分布信息具有一定参考。
关键词：
图像膨胀 树种类型 知识系统
[期刊] 自然资源学报
[作者]
池毓锋 赖日文 余莉莉 张泽均 苏艳琴 应兴亮
树种分布是林业调查工作中的关键环节,遥感影像中对树种信息的提取具有重要意义。论文以福建省长汀县为研究区,收集2016年3月美国陆地卫星影像(Landsat 8 OLI)数据,提出基于知识库的图像膨胀分类方法,结合不同树种类型分布点的影像像元灰度与影像不同波段的重新排列,对杉类、松类、竹类与阔叶树类4个类型提取分布信息,结合地面验证坐标点进行精度评价,同时与专家知识分类法比较。结果显示图像膨胀法结合了地物分布特征与光谱信息,在Landsat 8 OLI影像中是可行的,并提高了精度,整体精度为83.01%,K
关键词：
图像膨胀 树种类型 知识系统
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
张景路 朱雅丽 张绘芳 刘建 地力夏提·包尔汉
【目的】科学估测阿尔泰山天然林生物量，提高山区天然林生物量反演模型精度，同时为阿尔泰山天然乔木林的科学管护提供理论基础支持。【方法】基于6月6日、7月8日、7月24日和9月10日等4期Landsat 8遥感影像和新疆第九次全国森林资源连续清查数据，以岭回归、主成分分析、偏最小二乘法为建模方法分别构建阿尔泰山天然乔木林生物量反演模型，并验证其精度，从中选取最优模型，根据所选模型测算研究区天然乔木林生物量并分析其空间分布。【结果】从7月8日遥感影像所提取的与生物量显著相关的特征变量在数量和质量上都优于其他3期影像，最适宜用于研究区生物量反演；岭回归构建的生物量模型拟合出的预测值确定系数（R~2）为0.918，预测值标准差（SEE）为16.70 t/hm~2，平均系统误差（MSE）为5.39%，拟合精度（P）为85.55%，各项模型精度指标均优于主成分分析（R~2:0.824、SEE:20.19 t/hm~2、MSE:8.37%、P:80.88%）和偏最小二乘法（R~2:0.626、SEE:44.77 t/hm~2、MSE:-13.79%、P:70.21%）构建的模型。【结论】基于7月8日Landsat 8遥感影像，采用岭回归构建的模型最适用于研究区天然乔木林生物量估测。研究区天然乔木林生物量整体呈现南部低北部高的趋势，随海拔的升高先升高后降低，阴坡、半阴坡大于阳坡、半阳坡，随坡度的增大先升高后降低。精准估算山区天然乔木林生物量对于研究森林生态系统固碳能力、生产力以及评估天然乔木林的质量和生态效益具有重要意义。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
李梦颖 邢艳秋 刘美爽 王铮 姚松涛 曾旭婧 谢杰
以吉林省汪清林业局天然林区为研究区,利用Landsat-8 OLI_TIRS多光谱遥感影像,结合森林资源野外调查数据,提取森林类型纹理、光谱特征参数,作为支持向量机的输入量,利用K-折交叉验证法确定最优核函数,识别森林类型,确定最优分类结果,评价分类精度,并与仅利用波段光谱特征的SVM分类结果进行精度对比。结果表明:利用纹理和光谱特征进行分类,构造SVM进行森林识别是可行的。惩罚系数C=100.0、核函数半径σ=1.000时的径向基核函数构造的支持向量机分类精度最好,总体分类精度可达89.58%,Kapp
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
宁亮亮 张晓丽
遥感图像植被分类一直为遥感领域的热点,对于中低分辨率的影像,传统的分类方法主要是利用影像的光谱信息,对于影像的空间信息利用较少,而事实证明遥感影像的空间信息也十分丰富。为了提高遥感影像的空间信息利用率,提取了最新的Landsat-8的空间纹理信息,结合空间纹理信息与光谱信息对遥感影像进行植被的分类。实验证明:辅以纹理的分类总体精度为84.68%和83.87%,光谱分类总体精度为82.26%,结合了空间纹理信息后的分类精度比传统的方法有明显的提高。
[期刊] 地理科学进展
[作者]
宋军伟 张友静 李鑫川 杨文治
高分一号(GF-1)卫星具有多种分辨率与大幅宽结合、重访周期短等优势,而Landsat-8卫星具有多波段、高辐射分辨率等优势。针对不同传感器参数特点,利用支持向量机分类器(SVM)对同区域同期两种数据进行土地覆盖分类对比研究。结果表明:两种传感器对应波段决定系数均大于0.92;典型样本的光谱趋势一致性良好,但在农田与林地、不透水面与裸土的典型样本可分离性方面,Landsat-8优于GF-1;GF-1与Landsat-8的分类总精度分别为90.38%和90.07%,但不同地物类型的分类精度存在差异,波谱响应函数的差异可能是导致Landsat-8对林地的分类精度高于GF-1的原因;此外,GF-1对零碎分布地物类型的分类精度高于Landsat-8,主要原因是GF-1具有更高的空间分辨率。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
郝泷 张挺 厉香蕴 徐良泉 谢天
【目的】森林地上生物量对评价全球碳平衡和气候变化有重要作用,以安徽省霍山县为研究区,Landsat OLI和TIRS影像为基础数据,研究地表温度对森林地上生物量的影响效应。【方法】以Landsat OLI为遥感数据源,在基于灰度共生矩阵的支持下,提取覆盖研究区的遥感影像的纹理特征,并结合原始多光谱遥感影像和研究区的地形特征构建基于3种因子的森林蓄积量反演模型,并根据最优模型来推算研究区的森林地上生物量。根据Landsat TIRS数据对研究区的地表温度进行反演,并将森林地上生物量和地表温度反演数据结合,分析地表温度对森林地上生物量的影响机制。【结果】1)本研究共构建3种模型对森林蓄积量进行反演研究,包括:基于光谱特征的森林蓄积量反演模型,基于纹理特征的森林蓄积量反演模型和基于多特征的森林蓄积量反演模型。2)对森林蓄积量反演模型的精度进行评价,结果显示基于多特征的森林蓄积量反演模型精度最高,复相关系数达到0.751 9,说明该模型可用于研究区的森林蓄积量反演研究,森林蓄积量反演结果可用于研究区的森林地上生物量推算。【结论】研究结果表明在研究区内海拔200 m以下和700 m以上的区域,地表温度对森林地上生物量的影响效应不明显;在海拔200～400 m梯度范围内,森林地上生物量与地表温度的相关性逐渐增大;海拔400 m以上,森林地上生物量与地表温度的相关性与200～400 m范围内相比逐渐减小,但总体上,在400～700 m海拔梯度内,两者仍呈现出较强相关性。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
李康杰 胡中岳 刘萍 徐正春
【目的】森林生物量是评价森林质量的重要指标，也是研究碳循环的重要基础，准确估测珠三角森林生物量对珠三角国家森林城市群建设高质量提升具有重要指导意义。【方法】以珠三角国家森林城市群为研究区，通过Landsat-8 Oli影像、DEM影像和2017年森林资源连续清查数据，分别提取单波段因子、植被指数、纹理特征和地形因子，采用多元逐步回归方法和BP神经网络模型分别构建阔叶林、针叶林、针阔混交林生物量估测模型。【结果】1）针对阔叶林、针叶林、针阔混交林3种不同森林类型，BP神经网络的预测精度都优于多元逐步回归模型，用BP神经网络预测的决定系数R~2相比于多元逐步回归有了一定的提高，阔叶林提高了0.10，针叶林提高了0.14，针阔混交林的R2提高的最为明显，提高了0.29。相对于多元逐步回归，BP神经网络的RMSE也有了一定程度的降低，阔叶林降低了5.32 t/hm~2，针叶林降低了10.57 t/hm~2，针阔混交林降低了0.28 t/hm~2。2）利用BP神经网络反演珠三角样地生物量，阔叶林为66.18 t/hm~2，针叶林为61.88 t/hm~2、针阔混交林58.29 t/hm~2，珠三角的乔木林平均生物量为64.46 t/hm~2，总的生物量为1 435.99 t，大部分地区森林生物量为40～80 t/hm~2，低于全国平均水平。3）地上生物量较高的地区分别分布在肇庆北部、广州北部、惠州西北部和东莞等地区。【结论】Landsat-8 OLI可以很好地用于森林地上生物量的估算，BP神经网络模型的反演精度要优于多元逐步回归方法，森林地上生物量与龄组和树种有关，生物量高的地区以近熟林和成熟林为主，木荷、马尾松、栎类和针阔混交林等树种的生物量较高，桉树的生物量偏低。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
许童羽 胡开越 周云成 于丰华 冯帅
及时、准确地掌握水稻空间分布和种植面积信息对预测水稻产量、指导农业生产等农业活动起着重要作用。遥感技术因其快速、综合等优势,而被广泛应用于农作物识别领域。以沈阳市为研究区域,选取沈阳农业大学道南、辽中和沈北新区作为粳稻种植代表区域获取CART算法的训练样本,并结合粳稻移栽期的NDVI、EVI、LSWI数据,训练作物分割阈值,构建决策树初步提取出研究区粳稻空间分布信息。为进一步去除上述提取区域的其他地物信息,构建粳稻抽穗期和成熟期的植被指数、纹理、ISODATA非监督分类数据及其原始波谱特征的多特征数据集,利用BP神经网络对多组不同特征综合数据集进行粳稻分类提取,得到对分类精度贡献较大的特征和最佳分类数据集,并分别利用最大似然和BP神经网络分类法,结合决策树分类结果和实地样本数据,对最佳分类数据集进行分类结果对比和精度验证。结果表明:采用CART决策树和BP神经网络相结合的方法可以获得较高的分类精度,总体精度为89.1%,Kappa系数达到0.881。利用作物关键物候期中等分辨率影像,结合多时相波谱特征和植被指数,采用CART决策树和BP神经网络相结合的分类法能有效提高粳稻的分类精度,为基于传统机器学习模型的关键物候期遥感数据作物分类研究提供一条新思路。
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
赵亚杰 王立辉 孔祥兵 阴海明 池泓 黄进良
以山东省平邑县为研究区,在随机选取的子研究区中,利用3种不同的融合模型,以Sentinel-2影像的红、绿、蓝、近红外4个波段作为高分辨率融合参考影像,获得12组融合影像,结果表明,利用小波变换(ATWT)算法并以红波段为高分辨率融合影像时,融合效果最好.采用最优模型和波段,对整个研究区进行数据融合,并利用随机森林算法对原始Sentinel-2影像、融合获得影像和Landsat影像进行土地利用分类,其中Sentinel-2影像总体分类精度为89.693 9%,Kappa系数为0.886 0,融合影像的总体分类精度为88.765 7%,Kappa系数为0.869 0,略低于前者,结果表明,"红波段+ATWT"融合影像在土地利用分类中可以获得接近原始影像分类精度的结果,能较好地保留原始影像的光谱信息并应用于较大区域的土地利用精细提取.
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
徐晓雨 孙华 王广兴 林辉 任蓝翔 崔云蕾
以GF-1和Landsat8遥感影像为数据源,采用逐步回归、非线性Logistic回归和基于空间位置的地理加权回归3种方法,结合134个野外样地调查数据,在河北省康保县开展叶面积指数反演研究,并对结果进行精度检验。结果表明:(1)在荒漠化地区,GF-1和Landsat-8遥感影像提取的植被指数因子与LAI均有较高的相关性。运用主成分分析方法对植被指数因子进行处理,可以有效消除各影响因子间的共线性。(2)基于GF-1和Landsat-8影像分别建立的3种模型,均以地理加权回归决定系数最大,均方根误差最小,反
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
张方圆 吴胜义 乔海亮 许舟
【目的】探索Landsat8 OLI数据和立体数据在估算桉树森林蓄积量（forest stock volume,FSV）中的潜力，并且准确地估计桉树的FSV。【方法】以3幅Landsat8 OLI图像和资源3号立体数据为遥感数据源，并且结合少量地面调查数据实现了桉树FSV的遥感估计。研究中提取了三类遥感特征用于估计桉树FSV：第一类是包括植被指数和单波段反射率在内的光谱特征；第二类是基于Landsat 8 OLI图像的单波段提取的8种纹理特征；第三类是基于资源3号立体像对数据和开源的数字高程模型（digital elevation model,DEM）提取的冠层高度模型（canopy height model,CHM）。利用Boruta算法对三类遥感特征进行提取，之后建立了随机森林（random forest,RF）、K-最近邻（K-nearest neighbor,KNN）和支持向量机（support vector machine,SVM）3种机器学习模型以及传统的多源线性回归模型（multiple linear regression,MLR），并以决定系数（R~2）、均方根误差（root mean square error,RMSE）和相对均方根误差（relative root mean square error,rRMSE）作为评价指标对模型结果进行评估。【结果】基于ZY-3立体像对数据和开源的DEM数据提取的CHM与桉树的FSV具有很强的相关性，Pearson相关系数达到了0.71。仅仅利用基于Landsat 8 OLI图像提取的光谱和纹理特征难以准确地估计桉树的FSV，估测模型的R~2为0.29～0.38,rRMSE为35.65%～43.30%，存在严重的数据饱和问题。当变量集中加入CHM后，模型的估测精度明显提高，R~2达到了0.64～0.66,rRMSE为25.74%～26.41%。【结论】使用Landsat 8 OLI数据估算桉树FSV时存在严重的数据饱和问题，并且使用空间分辨率为30 m的纹理特征难以有效地改善森林蓄积量的估计精度。利用资源3号立体像对数据和开源的DEM数据可以提取较为准确的CHM，并且所提取的CHM可以解决改善光学数据的饱和问题，从而提高桉树FSV的估计精度。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
马中刚 孙华 王广兴 林辉 佘宇晨 邹琪
基于Ｌａｎｄｓａｔ ８－ＯＬＩ影像数据，利用植被指数逐步回归分析和线性混合像元分解的方法，结合１３４个野外样地调查数据，将线性混合像元分解结果（植被丰度）导入影像植被指数逐步回归模型，建立康保县荒漠化地区植被覆盖度反演混合模型，并进行精度检验。结果表明：（１）在所选１６种影像植被指数中，采用单一植被指数进行荒漠化地区植被覆盖度反演建模，与植被覆盖度拟合优度最高的是归一化植被指数（ｎｄＶＩ）和土壤调节植被指数（ｓａＶＩ），利用植被指数逐步回归分析建模，筛选出的３种最佳影像植被指数是土壤调节植被指数（ｓａＶＩ０．５），比值植被指数（ｓＲ＿（ｎ－Ｒ））和增强型植被指数（ＥＶＩ）；（２）通过线性混合像．．．
[期刊] 西南农业学报
[作者]
蒋怡 李宗南 任国业 王昕 李章成
【目的】选取云南省陆良县,开展基于Landsat-8 OLI和Sentinel-2A MSI影像的设施种植区域监测研究,及时为农业生产管理提供准确的设施农业空间信息。【方法】首先分析日光温室及其他典型地物的遥感特征,然后使用目视解译以及最小距离法、马氏距离法、最大似然法、支持向量机等4种监督分类方法提取设施种植空间信息,再使用亚米级Google earth历史影像为底图建立验证样区。通过目视解译提取样区设施种植区域信息,以此验证Landsat-8和Sentinel-2A影像的监测精度,选择最优监测方法。【结果】使用Landsat-8影像,基于目视解译及4种监督分类方法的精度依次为97. 54%、77. 31%、91. 35%、91. 89%和83. 15%;使用Sentinel-2A影像,基于目视解译及4种监督分类方法的精度依次98. 82%、80. 80%、87. 01%、93. 89%和85. 41%。【结论】①2种影像的日光温室监测均适于使用最大似然法,其估算精度与目视解译精度误差分别为5. 65%和4. 93%;②遥感监测显示,2016年陆良县日光温室主要集中于该县湖积平原区。基于Landsat-8影像监测的面积为5381. 62 hm2,基于Sentinel-2A影像监测的面积为5347. 84 hm2。
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