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[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
李龙伟 李楠 陆灯盛
利用Sentinel-2遥感影像研究一种快速、准确提取茶园空间分布的新方法,可为茶园经济林资源及其动态变化的快速检测提供新的手段。以浙江省西北部为研究区,根据实地调查选取6类典型植被,基于4个季节的Sentinel多光谱影像分析不同植被物候及光谱特征。茶园在5月经历修剪后与其他植被区别较大,根据红边与短波红外波段构建归一化茶园指数(NDTI)。基于新指数建立决策树模型提取茶园,通过谷歌地球对结果进行验证。结果显示:归一化茶园指数可以最大限度扩大茶园与其他植被之间的差距。基于该指数提取茶园的总精度达93.83%,Kappa系数为0.917,成功实现了浙西北茶园信息的提取,证明了使用红边波段提取茶园的潜力。图6表1参17
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
韩涛 潘剑君 罗川 周涛 张培育
[目的]油菜是中国重要的经济作物之一,准确、及时掌握油菜种植面积对政府以及农民均有着重要的意义。本文为探索多时相Sentinel-2A影像识别种植结构复杂的小尺度地区油菜的能力,以获取高精度的作物分布信息为目的。[方法]以多时相Sentinel-2A和一景SPOT数据为数据源,选取种植结构复杂的小尺度农业区为研究区,构建不同特征向量组合,利用支持向量机(support vector machine,SVM)的方法提取油菜种植面积。[结果]通过对比分析基于不同特征向量组合的油菜识别精度,利用一景油菜最佳识别
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
刘宇硕 秦翔 高思如 张明杰 杜文涛 张雪艳
【目的】评估Landsat-5TM遥感影像在冰川面积提取中的精度。【方法】以位于祁连山北坡的老虎沟12号冰川和宁缠河3号冰川为研究对象,于2009年利用GPS-RTK技术获取高精度冰川边界数据,比较目视解译法、归一化积雪指数(NDSI)法、监督分类法对同时期Landsat-5TM遥感影像解译结果与大地测量法所得结果的差异。【结果】利用遥感影像提取的老虎沟12号冰川和宁缠河3号冰川的面积均小于大地测量法的结果,且各种方法提取冰川面积的精度误差不一。在老虎沟12号冰川和宁缠河3号冰川中,利用目视解译法得出的结果最接近大地测量值,其误差最小,分别为-0.79%和-1.83%;NDSI法误差次之,分别...
[期刊] 草业科学
[作者]
房家玮 胡念钊 王怀玉 刘咏梅
狼毒(Stellera chamaejasme)是近年来青藏高原高寒草地的主要入侵毒杂草之一，及时高效的调查与监测可为狼毒综合防控与退化草地恢复提供重要的技术支持。本研究选取花期前与盛花期的Sentinel-2A多光谱影像，将Google Earth Engine平台去云、环境要素掩膜、特征优选和随机森林分类相结合，探讨区域尺度的狼毒遥感识别方法。结果表明，通过狼毒敏感指数计算，以及Spearman秩相关性分析与随机森林重要性排序相结合的二次降维，提取了7项狼毒分类特征并构建了4个特征组合方案。与单时相特征组合相比，多时相特征组合有效提高了狼毒识别精度，其中，基于随机森林模型的6个特征组合方案的分类总精度为84.62%，狼毒分类精度均大于80%，识别效果最佳。本研究显示，影像去云及掩膜预处理能够有效减少分类干扰信息，花期前与盛花期提取的多时相特征组合增强了狼毒群落与其他群落的影像光谱差异，在区域尺度狼毒遥感识别中具有较好的应用潜力。
[期刊] 林业科学研究
[作者]
杨丹 李崇贵 李斌
[目的]基于多时相Sentinel-2A/B影像，探究深度学习模型在森林植被上的分类效果。[方法]以黑龙江省孟家岗林场为研究区，以多时相Sentinel-2A/B影像、数字高程模型（DEM）为数据源，通过各森林类别的JM距离，确定最佳单一时相。同时，构建多时相植被指数及红边指数特征（DVI、mNDVI、CIred-edge、NDre1）。采用支持向量机和优化的U-Net模型分别对单一时相+DEM和单一时相+DEM+多时相植被指数两种方案进行分类实验。[结果]（1）在单一时相+DEM基础上，加入多时相植被指数后，U-Net模型精度为77.87%，比单一时相+DEM精度高6.67%;(2)U-Net模型的总体精度明显优于支持向量机，并且分类效果更好。同时，深度学习U-Net模型能够避免“椒盐”现象，分类结果更细腻。[结论]基于多时相Sentinel-2A/B影像，构建植被指数及红边指数时序特征，同时采用U-Net模型在一定程度上能够提高林分类型分类精度。
[期刊] 自然资源学报
[作者]
杨存建 周其林 任小兰 程武学 王琴
森林植被类型信息对于生态的保护、规划和建设具有重要的意义。论文针对单一时相遥感数据在提取森林植被类型信息方面的局限性,探讨了基于多时相MODIS遥感数据实现提取主要森林植被类型信息的方法。将四川省的森林植被划分为常绿落叶混交林、常绿阔叶林、常绿针叶林、落叶阔叶林、落叶针叶林5种类型。通过对其年内生长差异的分析,选取多时相(2005年1月9日、2月26日、4月22日、7月19日和10月23日)特征数据,利用光谱和时相特征知识建立了常绿林、落叶林和针叶林的提取模型;通过特征组合与逻辑判断,实现了5种植被类型信息的提取,提取精度总体达到84%,植被类型最低精度达到76%。研究表明,该方法可以节约大量...
[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
张影 王珍 孙政 田甜 曾妍 王迪
[目的]水稻是我国南方地区种植面积最大的粮食作物，准确及时地获取水稻的面积及空间分布信息对于加强农业生产管理、保障国家粮食安全具有重要意义。以往利用卫星遥感技术进行水稻分类研究中影像的红边波段类型没有确定，影响着水稻面积监测的精度和效率。[方法]本文选取中国南方典型的水稻种植区—浙江省德清县为研究区，利用覆盖水稻主要生长期的5个时相（2019年5月24日、8月2日、8月17日、10月31日、11月15日）Sentinel-2卫星影像，采用随机森林算法进行水稻分类研究。分析研究区水稻及其余6种典型地物在不同波段下的反射光谱特征，采用J-M距离定量评价各时相下有无红边波段参与的各种地物光谱可分离性，比较不同红边波段下的水稻分类精度，优选水稻分类的关键时相和波段组合。[结果]相较于红、绿、蓝波段，7种典型地物在红边、近红外波段光谱差异更为明显。相比于无红边波段，有红边波段参与时水稻与其余6种地物的J-M距离更大，可分离性更强。五个时相中，在8月17日（水稻拔节期）时，水稻与其他地物可分离性最大。当3个红边波段全部参与分类时，水稻与其余6种典型地物的总体分类精度最高为91.58%，Kappa系数为0.89。Sentinel-2影像参与分类的7个波段，按重要性排序是：近红外波段> 红边波段2> 红边波段3> 红波段> 红边波段1> 绿波段> 蓝波段。[结论] 该研究可为进一步提高国南方地区水稻面积监测精度与效率提供参考依据。
[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] 中南林业科技大学学报
[作者]
亓兴兰 刘健 陈福海 余坤勇 陈清舜
以福建沙县作为研究区,在阐述遥感图像融合原理的基础上,以SPOT-5全色与多光谱影像为数据源,应用IHS变换、PCA融合、Brovey变换、乘积变换和HPF融合等5种比较常用的融合方法,从提高空间分辨率和保持原始图像光谱信息及虫害信息提取的角度进行了分析评价,探讨最适合于利用SPOT-5图像进行马尾松毛虫害信息提取的融合方法。研究结果表明:各种融合方法中,HPF融合方法效果最好。
[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
玉苏普江·艾麦提 买合皮热提·吾拉木 玉苏甫·买买提 阿里木江·卡斯木
在3S技术的支持下全面、快速、客观地监测农作物种植信息,对于正确的把握该区域的农业结构和布局,进行作物种植空间格局的调整和优化有着十分重要的意义。本文以渭干河-库车河洲绿洲为研究区,根据农作物的物候规律和季相节律的差异性特点,选取2012年的3景不同时相的HJ卫星CCD遥感数据,ENVI下基于CART算法的决策树规则自动提取主要农作物覆盖信息,然后以野外GPS调查点为依据,对决策树方法预分类结果进行修正,成功提取了研究区的玉米、棉花和小麦的种植面积,总体精度达到了91.73%。结果表明HJ卫星CCD影像可以很好地应用于农作物提取,而且CART算法的分类精度较高,能较好地反映作物的分布状况,可为...
[期刊] 西南农业学报
[作者]
武英洁 房世波
【目的】由于山地地貌区的耕地分布破碎度大,仅应用中分辨率遥感影像难以获得高精度的山地耕地分布信息,如何提高应用中分辨率遥感影像提取山地耕地信息的精度是亟需研究的问题。【方法】本文在分析区域主要作物及其生育期随季节变化的基础上,根据耕地与其他地物在植被覆盖时间序列变化上的区别,基于多时相遥感影像,提出了一种将作物生长和耕作节律与多时相遥感结合的耕地信息遥感提取方法。【结果】应用该方法准确的提取了典型山地区四川省会理县的耕地分布信息。【结论】这种方法提取速度快,结果具有一定的实时性和较高的准确性,可以满足耕地利用及管理中对耕地信息适时获取的要求,也可以应用于对历史耕地矢量数据中地块错分进行修正、更新漏分问题等。
[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] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
吴玮 刘禹
积雪覆盖监测是地球科学研究的基础,对于研究全球气候变化,开展防灾减灾救灾等工作都有重要的意义.高分四号卫星是我国高分辨率对地观测系统重大专项中唯一一颗民用高轨卫星,也是世界上首颗静止轨道高分辨率光学成像卫星,其机动灵活、高频次观测能力在积雪遥感业务化监测中具有广阔的应用前景.该文利用高分四号卫星多谱段、高时效、大幅宽和中分辨率等成像优势,紧密结合积雪和移动云层在多时相图像上的反射特点,提出了基于多时相高分四号卫星数据的积雪覆盖范围提取方法.首先对高分四号卫星全色图像进行二值化分割以消除低反射目标的影响;然后对多时相云雪覆盖区域进行合成来剔除移动云层的干扰;在此基础上,利用云、雪在多时相近红外图像上反射值变化的差异性,通过对多时相高分四号卫星近红外图像的最小值合成和阈值分割精细化地提取积雪覆盖范围,进一步去除变化云层的影响.以新疆中西部为试验区,通过与基于HJ-1B卫星的积雪覆盖结果比较,实验表明:两类数据提取的积雪空间分布具有较好的趋势一致性,高分四号卫星影像监测积雪范围更广,总体精度达92.19%,高于HJ-1B卫星图像的89.84%;但受空间分辨率和"不变云层"的影响,基于高分四号卫星影像的积雪识别精度为85.16%,低于基于HJ-1B卫星图像的识别精度94.53%.
关键词：
高分四号 雪盖制图 遥感信息提取
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
蒲智 刘萍 杨辽 白洁
建筑物阴影会对城市绿地产生遮蔽,从而影响城市绿化的遥感调查结果。该文利用乌鲁木齐的QuickBird遥感数据,采用面向对象的技术对遥感影像进行阴影检测,并对阴影区域进行灰度补偿,改进了阴影区域的信息,然后采用面向对象的技术对阴影校正后的影像进行绿地信息提取。结果表明:该方法检测高分辨率遥感影像的阴影区域简单易行;通过灰度补偿可以有效地恢复阴影区域的信息,从而提高城市绿化遥感调查的准确性。
关键词：
城市绿地 高分辨率 阴影校正 面向对象
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