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[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
郭文婷 张晓丽
植被分类是研究森林资源状况和动态变化规律的基础,利用遥感手段可以更加快速、准确地识别植被类型。以位于内蒙古赤峰市喀喇沁旗西南部的旺业甸实验林场为研究对象进行植被分类。采用分层分类的思想,首先根据植被物候特征选取植被生长旺盛时期的影像,计算归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)并设定合适的阈值将研究区内的植被提取出来,剩余部分归为非植被。然后选取NDVI时间序列、最佳时相的Sentinel-2数据中10个波段的光谱反射率特征和主成分分析前3个分量的纹理特征作为分类特征,利用支持向量机分类器将研究区内的植被类型分为耕地、草地、常绿针叶林、落叶针叶林和落叶阔叶林五大类,并将分类结果与最大似然法、 NDVI时序+光谱特征的分类结果进行对比分析。NDVI时序+光谱特征+纹理特征的多特征植被分类总体精度达87.64%, Kappa系数为0.85,分别比最大似然法和结合NDVI时序+光谱特征的分类总体精度提高了15.73%和14.61%, Kappa系数提高了0.20和0.18。其中常绿针叶林和耕地的分类结果与实地调查情况高度一致,分类精度分别达到95.65%和92.31%。从而得出:①基于多特征的分类方法有助于提高分类精度;②NDVI时序特征对于植被的区分具有很大帮助;③采用分层分类的思想,首先将研究区内的植被提取出来,可以排除非植被因素的干扰,有效提高植被类型的分类精度。图4表3参26
[期刊] 草业科学
[作者]
柴国奇 王静璞 邹学勇 王光镇 韩柳 王周龙
及时、准确地掌握草原光合植被覆盖度(fractional cover of photosynthetic vegetation,fPV)和非光合植被覆盖度(fractional cover of non-photosynthetic vegetation,fNPV)信息对草地资源的合理利用以及草原生态系统的监测和保护具有重要意义。本研究选取锡林郭勒典型草原为研究区,以Sentinel-2A MSI多光谱影像为数据源,基于光合植被(photosynthetic vegetation,PV)-非光合植被(non-photosynthetic vegetation,NPV)-裸土(bare soil,BS)模型,利用多端元光谱混合分析(multiple endmember spectral mixture analysis,MESMA)方法估算研究区的fPV、fNPV,并对感兴趣区内fPV、fNPV的时空动态变化进行分析。结果表明,对于锡林郭勒典型草原来说,PV、NPV以及BS光谱库内端元存在明显的光谱异质性特征,确定最优的端元组合是成功估算fPV和fNPV的关键;MESMA可较好地估算fPV和fNPV,fPV估算的RMSE为5.52%(R2=0.72),fNPV估算的RMSE为9.37%(R2=0.61);利用MESMA估算fPV和fNPV的季节变化符合草原植被物候发育特征,可应用于监测典型草原地区fPV和fNPV的时空动态变化。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
宋朝阳 史尚渝 王飞 赵玉龙 刘元昊
【目的】采用遥感影像对不同种类农作物耕地进行高效精准的分类,以期获取最优的农作物种植信息提取方案,为农业生产提质增效提供决策支持。【方法】以陕西省宝鸡市扶风县为研究区,利用Google Earth Engine(GEE)平台,基于2020年10月至2021年12月的Sentinel-2影像和目视解译与野外定位相结合选取的样本点,使用随机森林(random forest,RF)算法,结合归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、增强植被指数(enhanced vegetation index,EVI)、物候参数特征、遥感影像红边波段,且将根据NDVI计算出的物候参数的波段记为N,根据EVI计算出的物候参数的波段记为E,引入红边波段记为1,未引入红边波段记为2,在此基础上构建了8种不同的分类模型(NDVI-N1、EVI-E1、N1、E1、NDVI-N2、EVI-E2、N2、E2),并与4种样本分割比例(训练样本数与检验样本数的比例分别为5∶5,6∶4,7∶3和8∶2)组合,共计32种分类方案,利用这些方案对扶风县的不同种类农作物耕地进行分类,并计算了不同分类方案的总体精度和Kappa系数。【结果】(1)经S-G滤波法处理后,6种地物类型的NDVI和EVI时序曲线噪声减小且更为平滑,且NDVI和EVI曲线差异明显。(2)在32种分类方案中,只有样本分割比例为7∶3时的EVI-E1模型、EVI-E2模型和样本分割比例为6∶4时E2模型的总体精度高于90%,说明在扶风地区用EVI分类效果更好一些。(3)在样本分割比例为7:3的情况下,EVI-E1模型的总体精度和Kappa系数均最高,分别为91.66%和89.41%,为最优分类方案。但是在该方案中引入红边波段后,其总体精度下降了1.18%,Kappa系数下降了1.53%,可知运用该分类方案时应剔除红边波段。(4)运用最优分类方案对小麦地、玉米地、土豆地的提取结果与实际调查情况大致相同。【结论】基于GEE平台和Sentinel-2数据实现了对县域级农作物种植面积的精确分类,可为扶风县农业生产提供决策支持。
[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] 长江流域资源与环境
[作者]
李彩霞 邓帆 张佳华 王雪婷 魏薇 马庆晓
湖北省地貌类型多样,植被类型丰富,也是农业大省,物候信息监测对于自然生态和农业生产具有重要意义。使用MODIS MOD13Q1产品中的归一化植被指数数据集,运用时间序列谐波分析法重构NDVI时序曲线,并结合土地覆被数据,采用物候特征动态阈值法获取湖北省植被物候空间分布特征,分析不同土地覆被类型的物候指标。结果表明:(1)湖北省西部山区、东南部和东北部丘陵地区,多为自然植被覆盖,且植被状况良好,NDVI最大值达到0.75以上,大部分区域NDVI最小值在0.6以上。中部江汉平原和农作物区域NDVI变化受农业耕种方式影响较大,与自然植被NDVI变化特征有所差异。(2)不同土地覆被类型物候特征各异。湖北省大部分区域的植被在2月到3月进入生长季,11月到12月结束生长,襄阳地区呈现相反的特征。耕地、裸地、水体等受人类影响较大的土地覆被类型生长季长度较短,开始时间较晚,结束较早。森林、草地、灌丛等自然植被生长季长度较长,开始较早、结束较晚。(3)物候参数由于地形地貌、地表覆被类型、人类和自然因素的影响具有显著的差异,对区域植被生态状况、不同土地覆被类型物候空间分布特点的分析,结果对于植被生态保护、植被分类、农业区划等都具有参考意义。
[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] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
陈亮 陈世俭 蔡晓斌 刘惠
基于250m分辨率的MODIS-NDVI数据,从时间变化和空间变化两方面分析2000年2015年三峡库区植被变化特征,运用一元线性回归趋势分析方法和F检验方法对三峡库区NDVI的变化趋势进行了定量研究.结果表明:16a来三峡库区NDVI总体上趋于波动增长,年均增长率为0.17%,但在时间和空间上有不同的变化特点.从季节差异上看,春季NDVI增长最快,其次是秋季和冬季,夏季NDVI变化趋势较平缓.从NDVI的空间变化格局上看,NDVI呈显著增加趋势的面积占整个库区面积的14.47%,轻微增加占55.77%,
关键词：
时序NDVI 植被覆盖 监测 三峡库区
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
汪权方 张海文 孙杭州 王倩
遥感估算植被覆盖度的精度受云噪声的影响较大。最大值合成法(MVC)法能够较好消除时序NDVI影像上云污染的影响,但对于长时间多云或连阴雨天气常见的地区来说,该方法难以彻底去除云覆盖。以鄂东南低山丘陵区为研究对象,应用BISE算法对其2006年时序MODIS/NDVI影像进行噪声检测和处理。在此基础上,应用改进后的像元二分模型对这些NDVI影像进行植被覆盖度的估算和分级统计与分析。研究结果表明:根据改进后的像元二分模型和NDVI指数估算植被覆盖度的平均绝对误差和平均相对误差分别为0.149和27.7%;对时序植被覆盖度影像的分级统计结果显示:鄂东南低山丘陵区植被覆盖整体较高,全年高覆盖度(>80...
[期刊] 西南农业学报
[作者]
王卫 朱明帮 陈晓远 胡月明 林昌华
【目的】耕地信息的提取和变化监测是遥感应用研究的热点之一,粤北地区是广东省主要的粮食基地,是业务管理部门进行耕地变化监测的重点地区。【方法】本文利用高分2号和哨兵2号遥感影像,结合研究区晚稻的物候期,通过提取植被指数、湿度指数、亮度指数、色彩指数并结合纹理特征进行多尺度分割,构建水田提取的多特征时序图像,运用随机森林法分别对晚稻生长期影像、晚稻收割后影像、时序指数差值图像和时序多特征差异图像进行分类,提取水田的面积,并对结果进行评估。【结果】(1)水田的提取精度在时序多特征差异图像的最高为0.98,与晚稻播种的面积差异最小为240.05 hm~2,基于时序多特征差异图像的水田提取效果最好;(2)指数特征的差异需要利用作物的关键物候特征,并结合影像的多尺度分割,提高水田提取的准确程度;(3)随机森林方法在高维特征的数据分类时,具有较快的运算速度和较高的分类精度。【结论】本文的研究是对高分辨遥感在耕地信息快速准确更新的方法探索,可为耕地管理业务提供技术支撑。
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
李梦莹 胡勇 王征禹
我国神农架林区海拔高、气候复杂，森林类型多样，结构破碎，森林遥感分类难度较大。将２０１３年时间序列ＨＪ－１Ａ／Ｂ ＣＣＤ遥感影像作为数据源，计算出植被指数（ＮＤＶＩ、ＤＶＩ、ＲＶＩ）和主成分第一分量（ＰＣ１），使用ＤＥＭ数据生成地形因子（高程、坡度、坡向），构建植被分类时序因子集。运用Ｃ５．０决策树分类法将神农架林区植被细分为七类：针叶林；针阔混交林；落叶阔叶林；常绿和落叶阔叶混交林；常绿阔叶林；灌丛和草甸。结果表明：该方法的总体精度为７２．７％，ＫＡＰＰＡ系数为０．６７；在６～８月，针叶林、草甸和灌丛的植被指数明显低于常绿阔叶林、常绿和落叶阔叶混交林、落叶阔叶林和针阔混交林，对分类的贡献较大．．．
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
张卫春 刘洪斌 武伟
精准的土地利用信息是土地资源监测和管理的基础。为提高低山丘陵区域的土地利用分类精度,选取重庆市江津区李市镇为研究案例,基于随机森林方法,以Sentinel-2影像数据和地形因子为数据源,提取3种变量(传统遥感数据,红边遥感数据和地形因子),合计23个特征指标,构建3个具有不同输入变量的组合模型,以提取研究区土地利用信息,分析变量的重要性。结果表明:(1)传统遥感数据模型中顺序添加红边遥感数据和地形因子,总体分类精度分别为86.54%,87.19%,88.61%;Kappa系数分别为0.800 9,0.810 2,0.831 4;(2)对模型精度有重要影响的特征指标依次是波段B2(Blue),B4(Red),B3(Green),改进归一化差异水体指数(MNDWI)和波段B5(Vegetation Red Edge 1);(3)基于随机森林的遥感数据和地形因子的组合方法,是获取研究区高精度土地利用信息的一种有效手段。研究成果可以为地形复杂区域的土地利用分类提供参考。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
陈馨 孙玉军 丁志丹
【目的】在Google Earth Engine(GEE)云平台上借助其强大的计算和数据存储能力，融合多源遥感数据对森林林龄进行遥感反演和动态监测。【方法】融合2017—2023年间Sentinel-1、Sentinel-2及高程数据，通过随机森林（Random forest,RF）分类获取土地覆盖信息，并进一步提取森林的分布和面积，同时构建时间序列植被指数来准确提取森林变化区域。基于森林资源清查数据和融合的多源遥感数据，在GEE上构建RF回归、分类回归树（Cart）以及梯度提升回归树（Gradient tree boost,GTB）3种回归模型，用于杉木组、马尾松组、毛竹林、硬阔叶树组以及其他类树种组的2018年林龄遥感反演，并估算出2017年和2023年的林龄信息，以揭示林龄和龄组在2017—2023年的动态变化情况。【结果】1)2017—2023年，研究区森林面积的整体变化总计113.93 km~2，此间森林的减少和更新并存，其空间分布特征呈现出明显的区域差异。具体而言，森林面积变化多发生于靠近城区和低海拔地区，且靠近城区的森林面积减少往往不再恢复至森林；2）在5种不同树种组构建的3种模型中，RF回归模型的林龄反演结果最佳，平均R~2为0.845，平均RMSE为5.32 a，其中毛竹林反演精度最高，R~2为0.863,RMSE为2.411 a;3)2017—2023年，研究区林龄在40 a以下的森林由54.59%减少至51.06%，其中龄组变化最显著为杉木组成熟林，面积增加了38.88%。【结论】在GEE上融合多源遥感数据进行林龄反演和动态监测具有重要的应用潜力，本研究结果可为使用云平台及哨兵系列卫星数据对森林资源长时间序列的林龄反演和动态监测的应用提供参考和借鉴。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
颜辉 蒋湘涛 王汶珮 伍振宇 刘帆 魏英杰
【目的】以Sentinel-2遥感影像数据为基础，结合森林实测样地数据，以崇礼区森林地上生物量反演为例提出反演新思路。【方法】基于2021年7月河北省崇礼区Sentinel-2遥感影像数据、2021年6—8月的71块崇礼区森林样地实测数据，利用实测数据中的胸径、树高，根据河北省森林生物量计算公式计算各样地实测生物量，通过SNAP、ENVI等软件对遥感数据进行重采样、裁剪等预处理，提取影像原始波段，并计算植被指数、纹理因子、缨帽指数等遥感因子，对遥感因子进行皮尔逊相关性分析筛选，并以匹配最佳纹理窗口大小优化纹理因子的选择，分别采用多元线性回归、BP神经网络以及随机森林3种算法进行崇礼区AGB建模，利用R~2以及RMSE评价其模型精度，并选取最优模型进行生物量反演并绘制生物量空间分布图。【结果】1)在遥感因子选择中，除了常规的绿波段、红波段和2个植被红边波段与植被指数DVI、SAVI、EVI，纹理因子的均值和缨帽指数的亮度与绿度在生物量反演模型的建立中也起到了重要的作用，且纹理因子窗口大小的选择也会对最终模型的精度造成影响；2)3种模型的精度均满足反演生物量的要求，以随机森林模型效果最好、多元线性回归模型次之、BP神经网络模型精度最低，但经过十则交叉验证法的BP模型精度有所提升，最优的随机森林模型R~2达到了0.843;3)经过最优模型的反演，崇礼区AGB分布主要在50～200 mg·hm~(-2)，集中在西部环山地带，存在明显的空间异质性。【结论】利用Sentinel-2遥感影像反演森林生物量具有较高的精度，随着植被指数、缨帽指数、纹理因子的加入，模型效果呈递增趋势，并且纹理因子的窗口大小选择在森林生物量遥感反演中有着重要的影响。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
高雨珊 彭道黎 张楠 杨鹏辉 杨灿灿 陈铭捷 陈健
【目的】结合多源遥感数据进行特征提取，获取最优分类策略并探究时间序列特征在林分类型识别中的重要性，为遥感林分类型识别提供技术途径。【方法】结合Sentinel-2光谱特征和时间序列特征、Sentinel-1雷达后向散射特征和SRTM DEM地形特征在Google Earth Engine中进行各特征变量的提取，构建不同特征组合使用随机森林分类器进行分类并对不同分类结果进行制图输出和精度评价。【结果】（1）使用Sentinel-2时间序列光谱特征、Sentinel-1雷达后向散射特征和SRTM DEM地形特征的方案分类效果最好，总体精度为84.62%,Kappa系数为0.82;(2)在构建的5个不同特征组合方案中，多特征组合的方案分类效果优于单一特征；（3）地形特征、后向散射特征和时间序列特征对于分类结果非常重要，尤其是时间序列特征的加入能大大提升林分类型识别精度。光谱特征中短红外波段B11和B12最重要，时间序列特征中4月份和10月份为最重要的时间节点。【结论】基于多源遥感数据提取的多特征分类方案能够有效进行研究区林分类型识别，地形特征、后向散射特征和Sentinel-2时间序列特征可以作为光谱特征的有效辅助特征变量提高分类精度，使林分类型识别更为准确，尤其是时间序列特征在提高林分类型识别精度上有突出作用。
[期刊] 林业科学
[作者]
格根塔娜 月亮高可 李晓松 姬翠翠 王建和 沈通 王天璨
【目的】构建适宜于退耕还林地块的树高样本集，协同遥感数据与机器学习方法，以便准确估测退耕还林地块树高，为新一轮退耕还林成效监测提供参考依据。【方法】为实现对内蒙古新一轮退耕还林地块树高的准确估测，本研究提出了一种优化的GEDI样本筛选方法，构建成一套适宜于退耕还林地块的高质量树高样本集；借助Sentinel-2中高空间分辨率遥感数据与地形数据，利用梯度提升树算法对退耕还林地块树高进行估测，并对内蒙古退耕还林地块的树高状况进行了分析。【结果】基于GEDI与Sentinel-2机器学习模型，可以实现退耕还林乔木地块树高的准确估测，决定系数R2为0.73，估测精度EA为72%，均方根误差RMSE为1.82 m；GEDI样本的优化筛选能提升退耕还林地块树高估测精度，与未筛选的样本相比模型估测精度R2提高了0.32，RMSE降低了0.83 m，EA提升了13%；红边归一化植被指数、差值植被指数及海拔、坡度与坡向变量重要性较高，累计贡献度超过50%，证明植被指数与地形信息是树高估算的关键重要性因子。内蒙古退耕还林地块乔木树高区间分布为2.5-20 m，平均为5.5 m，有53.51%分布在5-10 m范围。【结论】本研究所提出的GEDI样本筛选方法适用于退耕还林地块的估测，基于遥感数据与机器学习能够较准确地估测树高，为退耕还林地块树高估测提供了可行方法，对推动可持续森林管理和生态保护具有重要意义。
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