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[期刊] 林业科学研究
[作者]
姚博 张怀清 刘洋 刘华 凌成星
[目的]以北京地区为例,对大区域多类型湿地信息提取方法进行研究。[方法]采用面向对象多尺度分割算法及光谱差异分割算法分割Landsat8 OLI遥感影像,辅助Google Earth高清影像及2015年人工解译结果,使用分层抽样法随机产生训练样本与验证样本;综合运用光谱、形状、纹理特征及拓扑关系,构建CART决策树模型提取研究区湿地信息;与最大似然法、面向对象最邻近方法的分类结果进行对比。[结果]利用面向对象CART决策树方法,分类结果的总精度为88.05%,Kappa系数为0.844,相较于面向对象最邻近方法,总体精度、Kappa系数相差不大,但针对部分湿地类型,如河流、沼泽湿地,精度提高了10%～20%;比使用最大似然分类法的总精度高近30%,Kappa系数提高0.355。[结论]对于湿地分布广泛、类型及数量较多的地区,面向对象CART决策树方法分类结果较好,是一种快速、有效的分类方法。
[期刊] 林业科学研究
[作者]
邹文涛 张怀清 鞠洪波 刘华
以索加-曲麻河区域为例,探讨了三江源区域高寒湿地遥感分类方法。利用TM影像数据和DEM及缨帽变换后的亮度、绿度、湿度,以及归一化水体指数(NDWI)等复合识别指标,构建决策树模型,对研究区不同地类进行区分。然后通过与传统的最大似然法监督分类所得到的结果进行对比,结果表明:利用基于指数的决策树分类方法对高寒湿地类型进行分类,较传统的最大似然法监督分类总体精度提高12.05%;总体kappa系数提高0.140 7;对于河流、湖泊、沼泽、滩地等湿地类型,生产者精度和用户精度分别提高了6.06%,6.25%;0.12%,3.13%;6.99%,25.00%;6.12%,28.13%,比监督分类均有明显...
[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] 长江流域资源与环境
[作者]
王红娟 姜加虎 黄群
湿地遥感影像分类是遥感研究的一大难题。分析洞庭湖不同湿地类型在遥感影像上的光谱曲线规律,利用两个季节的洞庭湖ETM数据,并辅助以物候特征和地面GIS信息,通过遥感软件Erdas Image的专家分类知识库建立决策树分类方法,结合研究区的DEM进行洞庭湖湿地的影像分类.通过专家分类器分层次实现了包括水体、泥沙滩地、防护林滩地、湖草、芦苇滩地和苔草滩地以及其他水体7种湿地类型的分类。相比传统分类方法,专家分类过程以规则为基础,可以同时利用多个条件进行分类,减少了数据处理时间,同时还提高了分类精度,最终得到试验区较为可靠的遥感分类图像。
关键词：
洞庭湖湿地 专家分类 决策树
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
钱育蓉 于炯 贾振红 孙华 古丽给娜·达列力汗
【目的】在遥感影像和地形图基础上对干旱半干旱地区天然荒漠草地进行分类,旨在为干旱半干旱地区草地分类及监测提供参考。【方法】采用基于决策树的天然草地分类方法,以天山北坡新疆阜康地区的TM遥感影像(2010-09-24)多光谱波段特征为主要分类变量,结合研究区数字高程模型(DEM),辅以影像目视解译结果,构建了对天然荒漠地区草地进行分类的决策树分类模型,对研究区主要地物类型进行了分类,并对分类精度进行了评价。【结果】综合考虑了遥感图像植被指数(NDVI)特征、DEM特征的分类策略,可以忽略山区的地形影响,简化分类过程,提高分类精度;与传统的非监督分类精度评价结果相比,基于专家知识的分类方法中总分类...
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
东启亮 林辉 孙华 邱琳 张雨
以Landsat-5和SPOT5数据为数据源,运用标准差、信息熵、最佳指数以及清晰度等评价指标,采用Brovey变换、Gram-Schmidt变换、主成分(PC)变换3种融合方法,开展湿地分类适用性研究,旨在找到一种适用于湿地的遥感影像融合方法。研究表明:Landsat-5卫星的543波段组合与SPOT-5影像第3波段的主成分(PC)变换融合最适应于湿地,融合后影像分类总体精度比Landsat-5影像提高了4.43个百分点,比SPOT-5影像提高了3.06个百分点;融合后影像水域、泥沙滩地、草滩地、芦苇滩地以及水田的用户精度与制图精度均高于Landsat-5影像与SPOT-5影像;融合后影像林...
关键词：
湿地分类 遥感信息 影像融合 洞庭湖
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
董心玉 范文义 田甜
森林类型识别技术是遥感分类中的重点和难点，采用面向对象的遥感影像分类方法是实现森林类型分类的新方法。资源３号遥感影像可为森林类型提取提供新方向。以资源３号遥感影像作为基础研究数据，采用面向对象的分类方法，选择分形网络演化法进行多尺度分层分割，并结合典型地物的光谱特征、纹理特征、几何特征以及植被指数，构建了适用于森林类型提取的决策树模型，并与分割尺度不同的支持向量机分类方法进行比较分析。结果表明：多层分割的决策树分类方法分类精度高于单层分割的支持向量机分类方法，分类精度分别提高了６．１％和１２．５％。说明建立多层分割的决策树分类方法适用于森林类型的分类研究。
[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] 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] 沈阳农业大学学报
[作者]
张旭东 迟道才
为了充分发挥不同遥感数据源的优点,采用中高分辨率的TM影像覆盖区为典型试验区,由试验区的水稻特征建立基于专家知识的分类规则,结合C4.5算法构建分类决策树,然后综合运用eMODIS时间序列NDVI、MOD12Q1、DEM及其派生的坡度数据进行决策树分类,以辽宁省为例对2009年的水稻种植面积进行了提取。结果表明:该方法方便适用,精度高于传统的监督分类、极大似然分类法;与统计数据相比,结果相对误差为5.04%,各地级市的遥感结果与同期的统计数据吻合较好,相关系数达到0.96,能较好地反映辽宁省水稻种植的空间分布状况。
[期刊] 林业科学
[作者]
黄建文 陈永富 鞠洪波
利用张家口退耕区0.6m分辨率的快鸟(QuickBird)遥感影像,进行退耕区新造林地的长势监测。对快鸟影像进行正射校正,运用高斯滤波进行图像增强,减少噪音,增强退耕地的树冠信息。采用面向对象的图像信息提取技术,提取退耕还林地树冠信息,统计树冠面积,计算退耕还林造林成活率。根据实际测量的数据进行误差检验,由遥感数据自动提取的树冠面积平均误差为0.763m2,计算出的成活率精度为89.837%,为退耕还林的规划管理提供科学准确的依据。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
辛动军 袁梦 陈建安 钟旭 臧艺元 胡平 钟国忠 唐鼐 王传立
以黄家湖国家湿地公园为例,利用高分辨率遥感影像数据,研究提出了一种基于FDCT与ELM的湿地类型分类方法。该方法利用湿地遥感影像的光谱特征、纹理特征、空间特征作为ELM的输入数据,将遥感影像进行FDCT变换分解,获得影像的高频曲波变换系数和低频曲波变换系数,选取高频部分曲波变换系数组合作为地物的纹理特征;采用连续可微的Sigmod函数作为学习函数。湿地类型识别实验结果表明,该方法能够快速实现湿地类型的自动分类,总体分类精度达到了86.7%,高于传统SVM方法 76.5%的分类精度,Kappa系数超过0.83,为湿地景观遥感动态监测奠定了较好的研究基础。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
潘煜琳 林辉
【目的】湿地是重要的生态系统之一，实现湿地信息的自动提取和动态监测对湿地资源的科学管理和利用有重要的意义。黑龙江三江湿地是我国最大的淡水沼泽湿地，具有丰富的野生动植物资源。探究国产高分五号（GF-5）高光谱和高分六号（GF-6）多光谱遥感数据及其不同特征组合在中高纬度湿地信息分类中的能力，为三江湿地的可持续发展提供科学依据。【方法】首先对获取的高分数据进行辐射定标、大气校正、地理配准、镶嵌和裁剪预处理后，然后采用主成分分析法（Principal Component Analysis,PCA）对高光谱数据进行降维和特征筛选，最终从GF-5遥感影像中选取了5个特征；在GF-6的8个原始波段基础上通过波段计算提取了指数特征（NDVI、NDWI），增加到10个波段，并将GF-5和GF-6影像提取特征进行组合，利用支持向量机（SVM）、随机森林算法（RF）和K-近邻算法（KNN）等3种分类器提取湿地信息。【结果】基于GF-5和GF-6波段组合后的特征组合与SVM算法的结合获取的湿地信息总体分类效果最好，总体精度可达到88.96%,Kappa系数为0.85，能够合理地提取三江湿地的不同地类信息。根据混淆矩阵的数据统计可知，湿地重要的地类草本和水域错分比例明显减少，此外大面积噪声情况有所改善并且细小狭长的水域能够被识别分类。【结论】不同源数据和特征组合的湿地信息提取的精度表明高光谱和多光谱遥感数据的特征组合可以提供丰富的光谱信息，显著减少了“同物异谱，同谱异物”的情况；而且基于GF-5和GF-6特征组合，应用SVM算法，可以获得较高的分类精度，对比单一的GF-5和GF-6遥感数据，总体精度分别提高了16.74%和3.3%，为构建国产高分卫星数据的湿地信息智能提取理论和方法提供技术支撑。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
潘煜琳 林辉
【目的】湿地是重要的生态系统之一，实现湿地信息的自动提取和动态监测对湿地资源的科学管理和利用有重要的意义。黑龙江三江湿地是我国最大的淡水沼泽湿地，具有丰富的野生动植物资源。探究国产高分五号（GF-5）高光谱和高分六号（GF-6）多光谱遥感数据及其不同特征组合在中高纬度湿地信息分类中的能力，为三江湿地的可持续发展提供科学依据。【方法】首先对获取的高分数据进行辐射定标、大气校正、地理配准、镶嵌和裁剪预处理后，然后采用主成分分析法（Principal Component Analysis,PCA）对高光谱数据进行降维和特征筛选，最终从GF-5遥感影像中选取了5个特征；在GF-6的8个原始波段基础上通过波段计算提取了指数特征（NDVI、NDWI），增加到10个波段，并将GF-5和GF-6影像提取特征进行组合，利用支持向量机（SVM）、随机森林算法（RF）和K-近邻算法（KNN）等3种分类器提取湿地信息。【结果】基于GF-5和GF-6波段组合后的特征组合与SVM算法的结合获取的湿地信息总体分类效果最好，总体精度可达到88.96%,Kappa系数为0.85，能够合理地提取三江湿地的不同地类信息。根据混淆矩阵的数据统计可知，湿地重要的地类草本和水域错分比例明显减少，此外大面积噪声情况有所改善并且细小狭长的水域能够被识别分类。【结论】不同源数据和特征组合的湿地信息提取的精度表明高光谱和多光谱遥感数据的特征组合可以提供丰富的光谱信息，显著减少了“同物异谱，同谱异物”的情况；而且基于GF-5和GF-6特征组合，应用SVM算法，可以获得较高的分类精度，对比单一的GF-5和GF-6遥感数据，总体精度分别提高了16.74%和3.3%，为构建国产高分卫星数据的湿地信息智能提取理论和方法提供技术支撑。
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