基于多时相NDVI及特征波段的作物分类研究

时相和光谱特征信息在农作物种植分类提取方面具有十分重要的应用价值。以黑龙江大型农场--友谊农场为研究区域,利用4景不同时相的TM和SPOT卫星遥感影像,提取相应时相的NDVI时间谱图像数据作为新波段信息,在分析地物目标在相应影像各波段上光谱和时间特征的基础上,设计了决策树分类算法,通过对待分类影像进行系列阈值分割和掩膜处理,成功提取黑龙江友谊农场的大豆、玉米和水稻的种植信息,分类总体精度达到98.67%。     

改进的多光谱遥感影像超分辨率重构算法

针对现有遥感影像重构算法数据资源有限、配准精度低等问题,结合遥感影像的光谱特征,提出一种改进的多光谱遥感影像超分辨率重构算法。提取场景结构特征作为重构的正则化约束条件,保持重构结果中的高频信息。利用波段间的交叉相关,获得场景的结构特征信息。通过迭代反投影算法对单波段影像进行重构,将其合成为全色高分辨率遥感影像。仿真实验结果表明,该算法的重构效果较优。     

利用信息熵的高光谱遥感影像降维方法

高光谱遥感影像以其众多的波段数目，为地表观测提供近乎连续的波谱数据；然而海量的高光谱遥感影像存在着大量的信息冗余，为数据的处理带来了挑战。因此在对高光谱遥感影像进行存储、分析及可视化等操作之前，对高光谱遥感影像降维处理成为预处理的关键环节之一。利用信息熵理论，将高光谱遥感影像的各波段抽象为具有相关性的独立个体，设计了高光谱遥感影像的决策表矩阵，进而计算各波段的信息熵，量化各波段的信息量，从而将各波段根据信息增益进行排序。用户可根据高光谱遥感影像应用的精度需求，按排序选择波段组合，从而达到降维目的。以遥感分类结果的精度评价为例，对高光谱遥感降维方法的可行性和优越性进行评价。实验结果表明，该方法相较其他特征选取降维方法，能获得更高的分类精度。     

WorldView卫星16波段影像光谱特征分类

传统的高分辨率遥感卫星光谱分辨率较低,WorldView卫星在8个可见光G近红外多光谱波段的基础上,新增加的８个短波红外(short wave infrared,SWIR)影像,有助于提高影像提取地物信息能力。分析了WorldView卫星的16波段影像上各种地物的光谱特征和分类性能,提出了新的植被指数、水体指数和建成区指数。实验表明,相比于8波段影像,使用16波段影像分类能够显著提高各类地物特别是裸地、建筑物和道路的分类精度,总体精度提高约5.5％。基于16波段设计的新地物特征指数能更好地避免干扰地物,通过简单阈值提取地物,取得较高的提取精度。     

WorldView卫星16波段影像光谱特征分类

传统的高分辨率遥感卫星光谱分辨率较低,WorldView卫星在8个可见光-近红外多光谱波段的基础上,新增加的8个短波红外(short wave infrared,SWIR)影像,有助于提高影像提取地物信息能力。分析了WorldView卫星的16波段影像上各种地物的光谱特征和分类性能,提出了新的植被指数、水体指数和建成区指数。实验表明,相比于8波段影像,使用16波段影像分类能够显著提高各类地物特别是裸地、建筑物和道路的分类精度,总体精度提高约5.5%。基于16波段设计的新地物特征指数能更好地避免干扰地物,通过简单阈值提取地物,取得较高的提取精度。     

基于HJ-1A高光谱遥感数据的湟水流域典型农作物分类研究

利用高光谱遥感技术识别农作物类型已经成为高光谱遥感研究的热点领域。以青海省湟水流域内油菜、小麦和青稞等典型农作物为分类对象,以HJ-1A HSI高光谱数据和GF-1 WFV高分辨率数据为数据源,探讨利用高光谱遥感影像进行农作物类型信息提取的方法。数据经预处理后,首先,利用WFV数据采用面向对象方法提取研究区农作物种植边界,并利用其对HSI高光谱影像进行种植区域提取;其次,将提取后的高光谱影像经数据形式变换获得包括:R、1/R、Log(R)、d(R)、d(Log(R))和CR共6种数据形式;最后,利用上述6种数据形式的全波段数据和经遗传算法GA-SVM进行光谱波段选取后的6种特征数据,采用支持向量机SVM方法进行农作物分类。结果表明:采用基于样本的面向对象分类方法提取耕地信息精度高且实现周期短;利用GA-SVM波段选取后的6种特征数据集进行农作物分类,其精度显著高于全波段数据集分类精度;6种数据变换形式中,d(Log(R))和CR是两种最优的高光谱分类数据形式,其全波段和特征波段数据进行农作物分类均能获得较好的分类精度,总体精度最高分别达88%和86%,而采用1/R、Log(R)和R数据形式需经GA-SVM光谱波段选取后才能获得较优分类精度。     

KCCA与SVM算法支撑下的遥感影像变化检测

针对多时相影像间存在非线性变化以及变化检测阈值难以确定问题,提出结合核典型相关分析和支持向量机的遥感影像变化检测算法。首先,运用核函数对多波段遥感影像非线性映射到高维特征空间进行多变量典型相关分析,去除影像间的相关性,并构造差异影像向量。然后,采用支持向量机方法提取差异影像变化区域与不变化区域。以Landsat-8遥感影像多光谱数据进行实验,结果表明,该方法可以很好提取多光谱影像的变化信息。最后,利用形态学算子对分类结果作处理,消除了“椒盐现象”的干扰,同时提高了变化检测精度。     

KCCA与SVM算法支撑下的遥感影像变化检测

针对多时相影像间存在非线性变化以及变化检测阈值难以确定问题,提出结合核典型相关分析和支持向量机的遥感影像变化检测算法。首先,运用核函数对多波段遥感影像非线性映射到高维特征空间进行多变量典型相关分析,去除影像间的相关性,并构造差异影像向量。然后,采用支持向量机方法提取差异影像变化区域与不变化区域。以Landsat-8遥感影像多光谱数据进行实验,结果表明,该方法可以很好提取多光谱影像的变化信息。最后,利用形态学算子对分类结果作处理,消除了"椒盐现象"的干扰,同时提高了变化检测精度。     

多源信息复合的遥感影像水稻田信息提取方法研究

水稻是中国最主要的粮食作物之一。如何更精确更真实的获取水稻种植信息对于中国农业的可持续发展具有重要的意义。以江苏南京江宁区为试验区,融合遥感影像的光谱信息、纹理信息、空间分布特征等辅助性信息进行基于知识规则的水稻田信息提取,并将提取结果与传统的非监督分类和逻辑通道法的提取结果进行了比较。研究表明,基于知识规则的多源信息水稻田提取方法的精度最高。可见,融合多源信息的基于知识规则分类法是提高遥感水稻田提取精度的有效方法。     

一种利用多尺度直方图的遥感影像分类方法

针对单一直方图对像斑特征表达不充分的问题,提出了一种利用多尺度直方图的遥感影像分类方法。首先,通过影像分割获取像斑,选取训练样本像斑;其次,提取像斑在不同灰度级下的直方图,形成像斑的多尺度直方图特征;再次,利用G统计量度量各尺度下的直方图距离,加权组合直方图距离构建像斑在单波段上的特征距离;然后,计算各波段不同灰度级下的信息熵,自适应确定各波段对应的权重,加权组合单波段特征距离构建像斑的特征距离;最后,依据像斑特征距离最小的原则,获取影像分类结果。在QuickBird遥感影像上的实验表明,与单一尺度直方图分类法相比,该方法的分类精度较优。     

基于地表参数真实性的GF-1和SPOT-7多光谱影像质量评价

目的 遥感影像中地表信息表达真实程度决定了影像信息提取和定量化应用水平,传统的从像素灰度和视觉特性角度的影像质量评价方法难以评价影像对地表信息表达能力,本文从地表反射率和NDVI（normalized difference vegetation index）两种地表参数真实性角度评价GF-1和SPOT-7多光谱影像质量。方法 提出了一种基于地表参数真实性的多光谱影像质量评价方法,完成GF-1和SPOT-7卫星对实验区同步成像,地面同步测量大气光学特性和典型地物样区光谱,获取同步观测数据并对多光谱影像进行辐射误差处理,计算地物样区在影像上的反射率和NDVI,通过与地面实测光谱数据比较分析了地表参数真实性,评价GF-1和SPOT-7多光谱影像质量。结果 人工靶标中GF-1影像在4个波段反射率误差均在5%内,精度优于SPOT-7;植被地物中SPOT-7影像在蓝绿红波段反射率误差在4%内,近红外波段误差在15%内,NDVI误差在16%内,反射率和NDVI精度均优于GF-1;硬地地物中GF-1影像在4个波段反射率误差在6%内,精度优于SPOT-7;评价结果表明SPOT-7多光谱影像对植被类地物光谱表达真实度更高,GF-1对硬地类地物光谱表达真实度更高。结论 提出的基于地表参数真实性的遥感影像质量评价方法,能够有效地从地物光谱信息表达精度的角度评价影像质量。     

基于GF-1影像的耕地地块破碎区水稻遥感提取

耕地地块破碎区水稻遥感提取是作物监测研究的热点问题之一。以苏州市高新区为例，通过挖掘关键物候期水稻与下垫面水体光谱特征组合差异，基于分蘖期与齐穗期两景16 m分辨率的GF-1 WFV数据，构建归一化差值植被指数（NDVI）差值法、归一化水体指数和比值植被指数（NDWI-RVI）差值法提取水稻分布，并深入探究了水稻面积提取精度及空间重合度影响因素。结果显示：与非监督分类和监督分类方法相比，植被指数差值法水稻识别精度贡献率可提升30%以上，NDVI差值法提取水稻种植面积的精度、空间重合度、制图总体精度和Kappa系数分别为86.2%、66.1%、92.2%和0.72；NDWI-RVI差值法上述指标分别高达95.5%、78.4%、93.5%和0.846，实现了利用少量中高分辨率遥感影像精确提取耕地地块破碎区水稻分布的目的，可实际服务于太湖地区农业生产及相关决策支持。     

基于GF-1影像的耕地地块破碎区水稻遥感提取

耕地地块破碎区水稻遥感提取是作物监测研究的热点问题之一。以苏州市高新区为例,通过挖掘关键物候期水稻与下垫面水体光谱特征组合差异,基于分蘖期与齐穗期两景16 m分辨率的GF-1 WFV数据,构建归一化差值植被指数（NDVI）差值法、归一化水体指数和比值植被指数（NDWI-RVI）差值法提取水稻分布,并深入探究了水稻面积提取精度及空间重合度影响因素。结果显示：与非监督分类和监督分类方法相比,植被指数差值法水稻识别精度贡献率可提升30%以上,NDVI差值法提取水稻种植面积的精度、空间重合度、制图总体精度和Kappa系数分别为86.2%、66.1%、92.2%和0.72;NDWI-RVI差值法上述指标分别高达95.5%、78.4%、93.5%和0.846,实现了利用少量中高分辨率遥感影像精确提取耕地地块破碎区水稻分布的目的,可实际服务于太湖地区农业生产及相关决策支持。     

基于HJ-1B卫星遥感数据的水稻识别技术研究

为快速、准确地在遥感图像上识别水稻作物的信息,满足县级尺度水稻遥感监测的需要,以野外实地调查资料、1∶5万地形图数据为辅助,通过光谱分析法,分析研究HJ-1B星CCD数据的水稻作物的光谱反射特性,建立水稻作物遥感信息识别模型。采用决策树分类方法提取水稻作物信息,并将该技术方法应用于广西宾阳县水稻作物信息提取研究。采用实测样地数据,利用混淆矩阵进行精度评价验证,总精度为94.9%,Kappa系数为0.8533。研究表明,该水稻作物的识别技术,可以为了解我国水稻种植情况,进行水稻长势监测和产量估测提供技术参考。     

地质灾害调查中ETM+与SPOT-5 Pan融合方法比较

ETM+与SPOT-5Pan融合影像含有丰富的光谱信息和空间结构信息,是地质灾害调查的理想数据源。但ETM+多光谱图像与SPOT-5 Pan图像空间分辨率相差悬殊,直接融合可能导致融合影像色彩模糊、色调不和谐等问题;若将ETM+与其全色融合后再与SPOT-5 Pan融合,如果融合方法不当亦会造成光谱信息的过多损失。通过采用IHS、Brovey、PCA和Gram-Schmidt变换分别对ETM+和SPOT-5 Pan按上述两种途径进行直接和间接融合,采用主观评定以及光谱剖面分析对融合影像进行了评价,从而筛选出适合于地质灾害调查的ETM+与SPOT-5 Pan融合方法。     

SPOT-5全色与多光谱数据融合方法的比较研究

多源遥感影像融合是20世纪70年代提出的数据(信息)融合理论在遥感学应用的一个分支,是近年来研究的热点。SPOT-5的多光谱图像含有丰富的光谱信息,而全色图像有很高的空间分辨率,通过将多光谱图像和全色图像进行像素级的融合,使融合后的图像在保留多光谱信息的同时尽量提高空间分辨率。不仅可以提高图像的可视效果,为测量和专业制图提供有利的数据,而且可以用于地物分类、目标识别等一系列处理。此外从景观分类的角度对3种方法的融合效果进行评价分析。     

渭河定量遥感水质反演中的大气校正作用研究

以渭河陕西段为研究对象,在获取了渭河陕西段实地监测数据和相应时间段的SPOT-5遥感影像数据基础上采用黑暗像元法(DOS)、大气辐射传输模型法等7种大气校正方法对SPOT-5遥感影像进行大气校正。结合校正后的遥感数据,使用多元线性回归、支持向量机(SVM)、及BP神经网络3种方法对渭河进行定量遥感水质反演。实验结果表明,通过遥感影像对渭河进行定量水质反演是可行的,大气校正在一定程度上提高了定量遥感水质的精度。对于SPOT-5遥感影像的大气校正,采取对遥感数据辐射定标后消除各波段最暗像元的方法可以达到较好的效果。     

基于多源数据的干旱区盐渍地信息提取

土壤盐渍化严重威胁着干旱区绿洲的稳定与可持续发展,因此借助遥感手段快速提取盐渍地信息并及时掌握其空间分布有着重要的现实意义。以塔里木盆地北缘盐渍地普遍发育区域库车绿洲为例,探讨了干旱区以盐生植被红柳为主要覆盖的盐渍地信息的提取方法。综合利用TM卫星图像数据以及Radarsat雷达数据,分析了研究区主要地物的光谱特征及其波段间的相互运算,从而分析盐渍地与其它地物之间的可分性。着重分析了雷达波段作为一个波段加入ETM的6波段中一起参与主成分变换后对盐渍地信息的提取。研究表明：K-L-5（第五主成分）是提取重度盐渍地信息的最佳波段,TM1是区分红柳覆盖区（轻、中度）盐渍地信息的最佳波段,提取盐渍地信息时混分的水体信息可以通过MNDWI（改进归一化差异水体指数）设定一定的阈值予以剔除,混分的植被信息可以通过NDVI设定一定的阈值予以剔除。根据以上分析,建立决策树模型进行盐渍地信息的提取。结果表明,该方法的总体提取效果较好,是干旱区监测盐渍地变化的有效手段。同时也说明由于雷达波段的参与增加了盐渍地与其它地物之间的可分性,为雷达影像在提取盐渍地信息方面提供了一条有效途径。     

基于COSMOＧSkyMed和SPOTＧ５的城镇洪水淹没信息快速提取研究

洪水是我国最为频繁的自然灾害之一,如何快速准确地获取洪水淹没范围在救灾减灾工作中具有重要意义.目前,卫星遥感技术已广泛应用于洪水信息提取的研究中.不同的遥感数据源在洪水信息提取中各有利弊,综合研究雷达影像和可见光影像的优缺点,建立了基于多源遥感数据的洪水淹没信息快速提取模型.首先,利用灾中第一时间获取的COSMOＧSkyMed雷达影像,采用面向对象的方法提取出洪灾发生时的水域空间信息;其次,利用灾前SPOTＧ５高分辨率光学影像,采用多光谱影像波段运算和决策树分类的思想提取出常态下的水域空间信息;最后,对灾中雷达影像COSMOＧSkyMed提取的水体和灾前光学影像SPOTＧ５提取的水体进行空间差值运算,得到洪水淹没范围信息,并利用洪水当天拍摄的无人机遥感影像对结果进行精度评价.将该模型应用于２０１３年浙江余姚水灾,监测结果表明:在洪水发生后,能够快速获取淹没范围空间信息,并且提取精度达到９３．７％,为洪灾的防治以及抗洪抢险救灾工作提供强有力的技术支撑和基础数据信息.