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[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
冯云云 刘丽娟 陆灯盛 庞勇
高光谱数据波段多、波段之间相关性强,导致信息冗余严重,增加了数据处理的工作量,有效准确地在众多波段中选择具有代表性的波段尤为重要。首先用Wilks'Lambda(WL),随机森林(random forest,RF)与自适应波段选择(adaptive band selection,ABS)这3种方法对高光谱数据进行降维处理。然后提出了基于曲线误差指数的评价方法,用此指数的趋势来确定每种降维方法所要选择的合适波段数量,同时用指数的大小评价不同降维方法的优劣,并用分类方法对评价结果加以验证。结果显示:Wilks
[期刊] 林业科学研究
[作者]
李军玲 庞勇 李增元 荚文
[目的]使用窄波段植被指数、纹理信息等特征对影像进行分类,探究植被指数和纹理信息对于云阴影下树种分类的潜力。[方法]使用经过大气校正后的高光谱影像进行窄波段植被指数的计算、纹理分析以及主成分分析,并对计算的结果进行波段组合。用于计算纹理信息的波段通过最佳指示因子进行选择,选取的波段数为31(0.67 nm),51(0.86 nm),55(0.89 nm) 3个波段。结合高分辨率的航空相片进行训练样本的选择,采用Support Vector Machine(SVM)方法对经过大气校正后的反射率影像和重组后的特征影像分别进行分类,使用样地实测的树种信息对分类结果进行验证,使用总体精度和Kappa系数作为分类精度的评价指标。[结果]相对于直接使用反射率影像进行分类,使用窄波段植被指数以及纹理信息可以显著地提高云阴影下地物的分类精度,其分类精度和Kappa系数分别为90.4%和0.88,比直接使用反射率影像的分类精度和Kappa系数分别提高了18%和0.2。[结论]使用重新组合后的影像进行树种分类比直接使用反射率影像进行分类,其分类精度更高,说明窄波段植被指数与纹理特征可以提高云阴影区树种分类的精度。使用波段重组后的影像对云阴影下地物分类,其对于单个地物的分类精度也有明显的提高。
[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
王晶晶 史云 刘含海
[目的]高光谱成像技术在卫星遥感平台上由于飞行高度与技术限制等原因无法满足当前对于智慧农业与精准农业的需求,无人机平台的出现可以有效地弥补这一问题,给精细化、定量化研究农田信息提供数据支持。受平台稳定性,荷载能力等因素的制约,传统的推扫式高光谱成像仪不适用于无人机平台,而框幅式成像仪的应用前景较为广泛。但此类成像仪由于成像原理等因素的影响,获取的波段图像间存在姿态与位置差异,无法直接投入到后期应用中,在投入使用前需要进行波段配准。[方法]结合传统基于特征点的配准方法针对波段配准展开研究,对图像间灰度与位置
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
张雨 林辉 臧卓 严恩萍 东启亮
以湖南省株洲市攸县黄丰桥林场为研究对象,运用最小距离、马氏距离、最大似然、光谱角制图、光谱信息散度、神经网络、支持向量机7种分类方法对Hyperion高光谱数据进行森林信息提取。通过对信息提取结果进行比较分析得出:针对Hyperion影像信息提取的7种方法中,支持向量机、神经网络和马氏距离3种分类方法较适合森林信息的提取,总体精度分别为67.39%、66.30%、62.68%;最大似然法在针叶林信息提取中的效果较好,其精度为67.31%;支持向量机法最适合提取阔叶林信息,其精度为80.19%,远远高于其它6种分类方法;运用马氏距离和神经网络法提取竹林信息精度最高,分别达到了84.21%和81....
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
陶江玥 刘丽娟 庞勇 李登秋 冯云云 王雪 丁友丽 彭琼 肖文惠
训练样本的选取是影响监督分类精度的直接原因之一,数据空间分辨率越高,训练样本要求越准确,而人机交互训练样本选取推广力有限。利用机载高光谱(AISA)和激光雷达(LiDAR)主被动遥感数据,探讨基于高分辨率影像的训练样本自动提取技术以及适合树种识别的遥感变量。根据树木的结构和高度差异,开展树高分层掩膜试验,并计算光谱间夹角,在每个高度层中自动化优选树种的高纯度训练样本。计算植被指数、主成分分析等特征变量,基于支持向量机分类器对研究区进行树种精细分类。实验表明:通过对阔叶林、马尾松Pinus massonia
[期刊] 林业科学研究
[作者]
刘怡君 庞勇 廖声熙 荚文 陈博伟 刘鲁霞
［目的］通过机载遥感影像对普洱山区进行植被分类研究，为山区森林经营规划与可持续经营方案的制图提供高效应用途径。［方法］将２０１４年４月航拍的机载ＡＩＳＡ ＥＡｇｌＥ ＩＩ高光谱和ｌＩ ＤＡＲ同步数据融合，利用点云数据提取的数字冠层高度模型（ＣＨＭ）得到树种的垂直结构信息，结合经过主成分分析（ＰＣＡ）的高光谱降维影像，选用支持向量机（ＳＶＭ）分类器进行分类。［结果］普洱市万掌山实验区主要树种分为思茅松、西南桦、刺栲、木荷等。融合影像数据分类的总体精度和ＫＡＰＰＡ系数分别为８０．５４％、０．７８，比单一高光谱影像数据分类精度分别提高６．５５％、０．０８，其中主要经营树种思茅松的制图精度达到了９０．．．．
关键词：
树种分类 激光雷达 高光谱 数据融合
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
张倩倩 陈健 江洪 唐敏忠
高光谱遥感光谱特征明显,单纯利用其光谱优势难以达到影像分类精度要求,特别是区分植被精细类别。为了进一步提高Hyperion高光谱影像分类精度,研究加入包含区域亮度变化及结构特征的纹理信息,试图提高分类精度。以杭州市余杭区百丈镇为试验区,首先提取研究区道路、建筑物、农田、毛竹Phyllostachys edulis林、马尾松Pinus massoniana林和栎类Quercus等7种类型的端元光谱,然后对端元进行线性光谱分离,利用二阶概率矩阵对线性光谱分离出的8个波段提取纹理特征,最终结合线性分离后的端元光谱实现分类。结果表明:纹理信息融入后分类结果较单源信息光谱角制图和单源信息支持向量机方法有...
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
曹英丽 邹焕成 郑伟 江凯伦 于丰华
高光谱遥感技术为水稻叶片叶绿素含量的高通量、无损、准确监测提供了有效途径,然而高光谱数据的降维或特征光谱参数的选择是叶绿素含量有效反演的关键环节。利用2017年辽宁省盘锦市大洼水稻氮高效品种筛选试验基地的水稻叶片叶绿素含量与叶片高光谱数据,探讨了高光谱数据的降维方法与叶绿素含量的反演建模。首先应用最优子集选择算法(best subset selection)对工程常用的水稻叶绿素反演特征光谱指数进行优选,筛选出最优组合,作为叶绿素多元回归模型的输入特征;同时应用没有在光谱领域得到有效应用的基函数展开算法,利用Gram-Schmidt正交变换寻找叶片高光谱数据的基函数空间,再将高光谱数据投影到基函数空间从而实现降维,最后利用降维后的数据进行多元回归建模,反演叶绿素。结果表明:最优子集选择算法优选出的mNDVI(445,705,750)、NDVI(705,750)、PSRI(500,680,750)、RD(505,705)、RI1dB(720,735)、MCARI(550,670,700)、PPR(450,550)共7个特征指数组合,回归模型反演精度最高,决定性系数R2为0.844,均方根误差RMSE为0.926;基于基函数展开算法对400～1000nm波段范围601维高光谱数据降至13维,叶绿素反演回归模型的决定性系数R2达到0.861,均方根误差RMSE为0.906。说明基于基函数展开的高光谱降维与叶绿素含量估测方法效果较好,可为水稻叶绿素含量估测与长势诊断提供技术支持。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
曹英丽 肖文 江凯伦 郭宝赢 刘亚帝 王洋
纹枯病是水稻生产中三大病害之一,其早期检测对病害的及时防控、保证粮食安全具有重要意义。高光谱技术为水稻病虫害高通量、实时监测提供了有效的技术手段。基于高光谱病害检测中高光谱的降维,或检测特征的提取至关重要,利用2017和2018两年水稻盆栽纹枯病接种试验与大田纹枯病调查试验样本高光谱数据,探讨了分窗Gram-Schmidt变换的高光谱数据降维与特征波段提取,构建纹枯病检测模型,对比分析了本研究方法与主成分分析、连续投影法高光谱降维效果与病害检测精度。结果表明:基于分窗GramSchmidt变换可有效实现高光谱数据的降维,盆栽样本高光谱降到4维,纹枯病检测模型决定系数R2为0.8373,均方误差MSE为0.0406;大田样本高光谱降到4维,纹枯病检测模型决定系数R2为0.9701,均方误差MSE为0.0065。主成分分析法降维,盆栽样本高光谱降到6维,纹枯病检测模型决定系数R2为0.7931,均方误差MSE为0.049,大田样本高光谱降到6维,纹枯病检测模型决定系数R2为0.9658,均方误差MSE为0.0078;连续投影法降维,盆栽样本高光谱降到8维,纹枯病检测模型决定系数R2为0.8132,均方误差MSE为0.0466,大田样本高光谱降到4维,纹枯病检测模型决定系数R2为0.9685,均方误差MSE为0.0072。对比主成分分析法和连续投影法,基于分窗Gram-Schmidt变换的高光谱降维效果与纹枯病检测精度均效果较好,可为高光谱降维与水稻纹枯病防治提供一定的理论基础和技术支撑。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
李世波 林辉 葛淼
湿地植被的精细识别与分类是林业遥感中一个亟待解决的难点。本研究以东洞庭湖自然保护区为研究区,以苔草、芦蒿、辣蓼、杨柳和芦苇为研究对象开展高光谱数据观测。采用数据平滑、导数变换、对数变换和归一化变换等方式对高光谱数据进行预处理,再运用PCA算法分别对其进行降维运算,随后采用马氏距离、朴素贝叶斯、Knn、径向基内核支持向量机和随机森林等分类方法对降维后的数据进行分类。结果表明:1)不同预处理方式经过PCA降维后能保持自身特有的特征;2)降维后的累计方差贡献率与分类精度不存在必然联系,主成分个数能对分类精度产生影响;3)不同的分类方法对降维后的数据灵敏度不同,随机森林和径向基内核支持向量机保持较高的稳定性。
关键词：
高光谱 降维 分类 主成分分析 东洞庭湖
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
张莹 张晓丽 李宏志 刘会玲
【目的】频谱作为物质的能量特征进行地物的识别是可行的。本文针对国内外利用频谱进行地物分类尤其是森林植被分类研究的匮乏,探索频谱的地物识别潜力,将高光谱影像的光谱曲线转化为频谱进行地物识别研究。【方法】以福建将乐林场为研究区,利用国产环境小卫星高光谱影像(HJ-1A HSI)和同时成像的多光谱影像(CCD),通过能量分离变换的方法对高光谱和多光谱进行融合,获取高空间分辨率的高光谱影像;然后,将融合影像的光谱曲线转化到频率域,进而获取频谱;通过"频谱距离"对研究区进行地物分类,并将分类结果与光谱角填图(SAM)分类结果进行比较。【结果】在频域中植被类别和非植被类别的低阶幅度谱具有明显的可分性,频谱方法提高了马尾松、杉木和阔叶林的制图精度,对于光谱特征相似的不同森林植被具有更好的区分能力;非植被类别在1阶谐波的频谱容易区分,植被类别需要用前7次谐波的幅度谱进行区分,随着频率的增大,频谱变化趋于相似,并且非植被类别在频域的能量累计速度高于植被类别;与SAM的分类结果比较发现,基于频谱的分类方法总体分类精度为84.19%,比SAM分类结果总体精度提高0.7%。【结论】利用频谱信息可以降低光谱曲线上噪声的影响,保留类别的重要区别信息,提高地类的分类精度,因此利用频域中的频谱进行地类识别具有可行性。
[期刊] 林业科学研究
[作者]
韦玮 李增元 谭炳香 徐海生
采用青海省隆宝滩地区的多角度高光谱CHRIS遥感数据,通过研究+36°、0°和-36°三个角度影像的组合变换,提出影像变换+不同角度波段组合的方法,用以获取地物的分类信息。该方法首先对0°影像进行穗帽变换,选择其湿度图像,再与+36°和-36°影像的第4波段(0.461μm)进行RGB组合,生成新的彩色合成影像,然后再进行支持向量机(SVM)的监督分类。结果显示,利用该方法对隆宝滩湿地分类的精度可达到90.02%;而利用传统的监督分类对0°影像直接进行分类,其精度为75.46%。由此可见,利用不同角度信息进行波段组合的方法,大大提高了高光谱影像进行湿地信息提取的精度,为湿地信息提取提供了一个有...
[期刊] 地理科学进展
[作者]
张雅春 那晓东 臧淑英
混合像元的存在不仅影响了基于高光谱影像的地物识别和分类精度,而且已成为遥感科学向定量化发展的主要障碍。本文以扎龙湿地为试验区,以环境一号卫星采集的高光谱影像为数据源,分别采用传统的全约束最小二乘光谱解混算法(fully constrained least squares spectral unmixing algorithm, FCLS)与基于稀疏约束最小二乘光谱解混算法(sparse constrained least squares spectral unmixing algorithm, SUFCLS)实现了试验区湿地的精细分类,并对两种分类结果的表现及其分类精度进行了对比分析。研究结果表明:SUFCLS算法能够自适应的从光谱库中选择场景中所占比例最高的一组端元,并将此端元的组合应用于传统的全约束最小二乘光谱解混中实现不同湿地类型丰度的提取,该算法充分考虑了端元的空间异质性,弥补了FCLS算法在端元选取过程中的不足。精度验证结果表明与FCLS算法相比,SUFCLS算法分类结果的均方根误差更小,丰度的相关系数更高,因此该方法对于提高湿地解混精度以及实现湿地精细化分类具有重要意义。
[期刊] 林业科学
[作者]
陈尔学 李增元 谭炳香 梁毓照 张则路
在我国东北地区获取EO-1Hyperion高光谱数据,以高空间分辨率的全色SPOT-5数据及其影像分割结果为辅助,通过外业测量获取真实可靠的森林类型空间分布数据。以这些数据为地面实状数据,对现代先进的统计模式识别方法用于森林类型识别的效果进行比较评价,总结可以有效解决有限样本条件下高光谱分类问题的基于统计模式识别的森林类型分类技术方案。评价结果表明:对高光谱数据进行降维处理,并采用更加有效的二阶统计量估计方法,进而应用将空间上下文信息和光谱信息相结合的分类算法,如ECHO,可以有效提高高光谱数据森林类型的识别精度。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
孙振峰 张晓丽 李霓雯
【目的】应用高分辨率遥感影像快速准确提取单木树冠信息,对现代森林管理具有重要意义。面向对象的多尺度分割方法能有效地解决基于像元特征分析的局限,是单木树冠提取的重要技术途径。本文对比分析了不同遥感平台和人工林树种的树冠提取精度,探究实验方法针对不同尺度影像数据和树种的优势及适用性,并结合调查目的为影像数据的选取提供参考。【方法】以广西壮族自治区高峰林场为研究区,选取低空无人机CCD、机载CCD和星载高分二号遥感影像数据,针对树冠区域与背景区域的对比度效果不佳的问题,首先采用小波变换进行图像增强处理,去除影像噪声,增强树冠与背景的对比度;然后应用面向对象的多尺度分割方法,排除背景区域的干扰,针对树冠区域进行单木树冠的快速提取;最后对3种影像下提取的杉木和桉树人工林单木树冠的流程和方法,以及树冠提取精度进行研究分析。【结果】采用小波变换对无人机和机载平台影像增强效果显著,无人机平台下桉树和杉木实验区单木分割精度分别为87%和93.3%,冠幅估测精度为84.2%和85.1%;机载平台下桉树和杉木实验区单木分割精度为89%和91.1%,冠幅估测精度为83.9%和84.4%;而小波变换对星载平台影像增强效果不佳,桉树和杉木实验区的单木分割精度为82%和89%,冠幅估测精度为72.3%和73.3%。【结论】在无人机和机载平台下,应用多尺度分割得到的树冠提取精度相接近;在星载平台下,直接应用多尺度分割进行单木树冠提取,受影像自身空间分辨率的局限,提取精度低于前两种平台,但也能够满足森林调查的基本需求。
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