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[期刊] 自然资源学报
[作者]
向海燕 罗红霞 刘光鹏 杨任飞 雷茜 程玉丝 陈婧祎
地表覆被分类对国土资源调查评估及全球变化具有基础性和关键性意义,但山区由于地形和云雾等的影响,可利用光学遥感影像和其他资源十分稀缺。因此,论文以渝东南山区为研究区,基于Sentinel-1A极化合成孔径雷达(SAR)数据,通过系列预处理,得到后向散射系数值,同时对各类地物的VV/VH极化后向散射系数、纹理、高程和坡度等特征值统计分析,综合这些特征值运用面向对象分类方法对单时相与多时相SAR数据进行地表覆被分类,最后将这两种分类方法与Landsat 8 OLI数据分类作对比。研究表明:1)在同时运用面向对象
[期刊] 资源科学
[作者]
李俐 孔庆玲 王鹏新 王蕾 荀兰
玉米作为中国三大作物之一,监测其种植面积对及时了解其种植时空分布、保障粮食安全具有重要作用。本文以河北省涿州市为研究区,利用2016年多时相Sentine-1A SAR(Synthetic Aperture Radar,合成孔径雷达)影像,对玉米种植区域进行提取。在对研究区地物散射特性分析的基础上,分析了微波后向散射特性随不同生育期玉米植株结构发育的变化情况,选择合适时相和极化组合的后向散射系数,运用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法提取了玉米种植范围和面积信息,并对不同后向散射系数(标准后向散射系数(Sigma-naught,σ0)和归一化后向散射系数(Gamma-naught,γ0))用于研究区作物种植区提取的结果进行了比较。结果表明,采用时间序列(4月19日,5月30日,6月11日,7月17日)雷达图像得到的监督分类结果具有较高的分类精度和kappa系数,总体精度达92.96%,Kappa系数为0.91。因此,采用4—7月(春玉米播种至吐丝时期、夏玉米播种至拔节时期)的时间序列SAR数据能有效获取不同种植模式下的玉米信息,而增加8、9月的数据对玉米识别精度的影响不大。总体来说,采用多时相双极化的σ0数据与相同时相组合的γ0数据对玉米种植范围提取基本相同,但使用γ0数据的林地识别精度比σ0数据提高了3%。研究结果可为多极化SAR数据的玉米识别和面积监测提供参考案例。
[期刊] 林业科学
[作者]
毛学刚 竹亮 刘怡彤 姚瑶 范文义
【目的】研究对象特征对高空间分辨率遥感影像与星载全极化SAR数据协同面向对象林分类型识别的影响,评价2种数据协同林分类型识别的适宜性,为多源遥感影像结合面向对象分类技术提供科学依据。【方法】以QuickBird遥感影像和Radarsat-2数据为试验数据,选取福建省三明市将乐县将乐国有林场为试验区进行杉木、马尾松和阔叶林面向对象分类。在面向对象分类过程中,采用基于QuickBird多光谱波段分割、基于Radarsat-2数据分割和QuickBird&Radarsat-2协同分割3种分割方案,每种分割方案采用10种尺度(25～250,步长为25),应用QuickBird遥感影像和Radarsat-2数据提取的光谱、地形、高度和强度4方面32个特征指标,进行4种不同特征组合,运用支持向量机分类器进行面向对象林分类型分类,利用混淆矩阵计算的生产者精度、用户精度、总精度和Kappa系数4个指标对分类结果进行精度评价。【结果】所有组合的分类精度(Kappa系数)均随着尺度增大表现出先增加后降低的趋势,且以只使用单一光谱特征的分类精度最低,依次低于光谱+地形两特征和光谱+地形+高度三特征的分类精度,引入强度后的四特征组合分类与三特征组合无明显差异。QuickBird&Radarsat-2协同且在最优尺度参数为100时,结合对象光谱、地形、高度和强度四特征组合进行面向对象林分类型分类精度最高(OA=86%, Kappa=0.86)。【结论】高空间分辨率遥感影像(QuickBird)与SAR数据(Radarsat-2)协同最优尺度多特征组合进行面向对象林分类型分类优势明显,在光谱和地形特征中引入高度特征可进一步提高分类精度。本研究结果可提高面向对象分类中的特征选择效率和科学性,能够为其他影像的面向对象分类技术提供较好的参考依据。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
贾玉洁 刘云根 杨思林 王妍 张超 徐红枫 郑淑君
【目的】获取更高效、准确的土地利用自动分类方法，为后续的高原山区土地利用分类研究提供理论支撑。【方法】选取中国典型的高原山区云南省大理市为研究区域，以Sentinel-2A影像为对象，提出一种面向对象特征的决策树分类方法，并将此方法分类结果与传统的ISODATA法和最大似然法土地利用分类结果进行对比。【结果】(1)面向对象特征的决策树方法分类结果在空间分布和各地类的面积统计方面都优于ISODATA法和最大似然法，与研究区实际土地利用面积数据更为接近；(2)在大理市，最大似然法在水体和林地的提取上适用性较好，而面向对象特征的决策树分类方法在农田、草地、建设用地和其他这些地类的区分上适用性更强，且在冰川积雪的提取上也有更好的提取效果；(3)相比与传统的ISODATA法和最大似然法分类结果精度，面向对象特征的决策树分类方法可进一步提高分类精度，总体分类精度可达90.20%,Kappa系数为87.95%。【结论】相较于传统的分类方法，先粗分类再进一步细分类的分类思想，可避免区域之间的混淆问题。面向对象特征与决策树相结合的组合分类方法在高原山区有着更好的适用性，可以有效提高高原山区分类精度。图3表8参26
[期刊] 资源科学
[作者]
任传帅 叶回春 崔贝 黄文江
中国芒果种植面积居世界第二,并有持续增长的趋势。国内外利用遥感手段提取农作物的相关研究较多,但有关芒果林遥感提取的研究仍较少。本研究基于2016年12月的高分辨率卫星SPOT-6数据,结合植被覆盖度(FVC)和坡度(SLOPE)因子,利用面向对象分类方法对芒果林地信息进行提取,结果表明,利用FVC和SLOPE参与分割的面向对象分类方法,提取芒果林地的生产者精度达92.81%,用户精度达97.19%。该方法相比于最大似然法分类以及FVC和SLOPE未参与分割的面向对象分类,提取芒果林地的生产者精度分别提高了
[期刊] 资源科学
[作者]
任传帅 叶回春 崔贝 黄文江
中国芒果种植面积居世界第二,并有持续增长的趋势。国内外利用遥感手段提取农作物的相关研究较多,但有关芒果林遥感提取的研究仍较少。本研究基于2016年12月的高分辨率卫星SPOT-6数据,结合植被覆盖度(FVC)和坡度(SLOPE)因子,利用面向对象分类方法对芒果林地信息进行提取,结果表明,利用FVC和SLOPE参与分割的面向对象分类方法,提取芒果林地的生产者精度达92.81%,用户精度达97.19%。该方法相比于最大似然法分类以及FVC和SLOPE未参与分割的面向对象分类,提取芒果林地的生产者精度分别提高了19.28%和3.62%;用户精度分别提高了8.62%和3.86%。本研究可为果园用地的遥感识别与信息提取有效的方法借鉴。
[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
孙政 周清波 杨鹏 王迪
[目的]农作物播种面积信息不仅可为农情监测和作物估产提供重要的数据保障,还是国家制定粮食政策和经济计划的重要依据。快速、准确地获取农作物播种面积信息能为农业生产管理提供决策支持。极化SAR不受云雨天气的影响,在农作物遥感监测方面具有巨大的应用潜力,有效利用极化SAR数据进行农作物识别研究对促进雷达技术在国家农业遥感监测和农业供给侧结构性改革中发挥更大作用具有重要意义。[方法]以星载极化SAR技术的发展过程为论述主线,从单、双极化SAR数据,单、双极化SAR数据结合光学影像,全极化SAR数据三个发展阶段,对极化SAR数据在农作物分类识别中的研究与应用进行总结,并对比分析不同的识别特征、融合算法以及分类算法的优缺点。[结果]以往研究存在以下不足:当前研究多以识别水稻为主,对于难以识别的旱地作物研究较少;目前对旱地作物识别精度不高,平均识别精度不足85%;缺乏对不同作物散射机制及其随时相变化的研究,导致分类算法机理性不足,普适性较差。[结论]在今后的研究中,旱地作物散射机制的定量确定,如何利用散射机制及其变化来提高旱地作物遥感识别精度和普适性;目前分类算法大都是基于光学影像设计,如何利用SAR特殊的成像方式优化设计适用于极化SAR数据的分类算法,得到更高的分类精度;如何更好的跟光学遥感等多源数据(光学数据、GIS数据等)结合来提高精度,将成为未来极化SAR农作物识别中三个亟需重点解决的问题。
[期刊] 林业科学
[作者]
王馨爽 陈尔学 李增元 姚顽强 赵磊
森林在全球碳循环及大自然空气调节中发挥着重要作用,对森林分布的监测与制图意义重大。以黑龙江省逊克县两景星载ALOS PALSAR多时相数据覆盖区为研究区,利用不同时相极化SAR、干涉SAR对植被结构变化特征的敏感性,结合后向散射系数与干涉相干性的时变特征进行林地类型分类研究,发展基于多时相、多极化、干涉SAR的SVM林地类型分类识别方法。结果表明:多时相的平均干涉相干性对有林地、疏林地及灌木林地的识别十分有效;综合运用所选取的多时相干涉、极化比等有效维度信息能很好地突出地物的边缘与结构,更细致地区分不同林地类型。
关键词：
多时相 极化 InSAR 林地类型 分类
[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
孙政 刘长安 梁庆国 曾妍 王迪
[目的]及时、准确地获取旱地作物类型、种植面积及空间分布信息,可为农业生产管理,国家粮食政策提供重要依据。文章主要是对河北省冀州市棉花、玉米、水体和建筑进行分类,比较不同时相及分类方法下RADARSAT-2数据对4种地物的分类精度。[方法](1)计算得到每个时相(2018年7月14日、8月7日、9月24日)全极化RADARSAT-2数据的39个特征;(2)结合随机森林分类器比较不同分解方法(Freeman分解、Yamaguchi分解、MCSM模型和Cloud分解)得到的特征对旱地作物的分类精度影响;(3)分析参与分类的特征数量和时相对分类精度的影响;(4)将多时相多特征相结合,确定研究区内旱地作物的最佳识别方案。[结果]不同分解方法得到的特征越多、分类精度越高;就仅使用单景影像而言,在9月24日(玉米成熟期早期、棉花吐穗期中期)总体分类精度最高;不同分解方法得到的极化特征之间有一定的相关性,同一时相下,增加参与分类的极化特征数量不能有效提高分类精度;使用3个时相上117个极化特征,结合随机森林分类器,可以得到最佳分类精度(总体分类精度达92.89%,Kappa系数为0.885 9)。[结论]结合多时相与多特征相RADARSAT-2数据,能够有效提高复杂种植结构下旱地作物的识别精度,该研究可为旱地作物种植面积的快速提取提供参考。
[期刊] 技术经济
[作者]
李石山 陈朝霞 洪玉莲
[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
范磊 程永政 王来刚 刘婷 胡峰 冯晓
应用面向对象方法,对遥感图像进行多尺度分割,即首先进行大尺度分割,结合NDVI提取植被信息,将图像分为植被和非植被;然后在植被信息类内再进行小尺度分割,利用NDVI并融入几何特征进一步提取冬小麦种植面积及空间分布。在遥感分类的基础上,将线性数据按宽度缓冲,从分类结果中扣除。将扣除结果与地面样方实测数据对比分析。结果表明,监测结果减轻了传统分类方法的椒盐效应,监测结果与验证样方数据比较精度为94.06%。
关键词：
遥感 面向对象 冬小麦 面积
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
蒋治浩 林辉 张怀清 蒋馥根
【目的】近年来,越来越多高时间分辨率、高空间分辨率卫星相继出现,为我们的生产生活提供了很大的便利,如何利用好这些数据庞大、信息丰富的遥感影像一直以来都是国内外研究的热点问题。其中遥感影像的分类是将大量的遥感影像应用于各个领域的基础,针对传统方法对于高分辨率影像分类精度提高难的问题,提出一种面向对象结合卷积神经网络的遥感分类方法。【方法】首先利用构建moran’s I指数与地理探测器q统计量的二维空间的方法,确定最佳分割尺度,以最大面积法确定均质因子权重,对预处理后的GF-1影像进行分割,利用分割后的对象的特征作为分类模型的输入变量,建立一维卷积神经网络(1D-CNN)的分类模型,构建了基于像元的支持向量机,面向对象的支持向量机分类模型,对研究区进行了分类。【结果】利用面向对象的一维卷积神经网络方法进行分类,分类结果总体精度为93.10%,Kappa系数为0.916 7,同基于像元支持向量机方法相比,总体精度提高了24.35%,Kappa系数提高了0.292 3;同面向对象的支持向量机方法相比,总体精度提高了6.2%,Kappa系数提高了0.074 6。【结论】利用构建的moran’s I指数与地理探测器q统计量的二维空间和最大面积法确定最佳分割参数,建立一维卷积神经网络结合面向对象的方法对遥感影像进行分类,与传统模型相比得到的分类结果精度较高,是一种快速有效的分类方法。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
温有奎
A method for the construction of an object-oriented expert system with its knowledge database independent of program is introduced.Its knowledge representation,reasoning mechanism,semantic network an d frame structure are described in detail.Finally,the author compares the object -oriented knowledg...
[期刊] 资源科学
[作者]
何云 黄翀 李贺 刘庆生 刘高焕 周振超 张晨晨
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。
[期刊] 资源科学
[作者]
程维明 刘海江 张旸 周成虎 高群
景观生态图属国家基础图件之一,其分类研究是制图的基础,而地貌和地表覆被是两个最主要的因素。该文在总结前人研究土地利用、植被、地貌等专题图件、乃至景观分类系统的基础上,详细对比分析了目前国内常用的土地利用和植被分类体系,以卫星遥感为基础数据源,以地理信息系统为技术,将FAO土地覆被、土地利用和植被三者的分类方法和体系有机地结合起来,研究并提出了全国适用于遥感影像数据(LandsatTM和ETM)的1∶100万地表覆被分类系统,将全国陆地地表覆盖分为森林、草地、荒漠、水体和湿地、稀疏及无植被地、农田、人工建筑(一级类)七大类,并划分出第二、三级类型,拟定了相应的编码体系。该研究为利用中高分辨率卫星...
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