面向对象的黑河下游河岸林植被覆盖信息分类!

地表植被覆盖是描述区域生态系统的基础数据,也是全球及区域陆面过程、生态与水文众多模型中所需的重要地表参数。对于黑河下游额济纳绿洲,以Landsat 30m分辨率为主的遥感影像难以真实提取下游绿洲河岸林植被覆盖信息,而高分辨率影像目标地物轮廓清晰、空间细节信息丰富,有利于干旱背景下景观破碎、异质性强的植被覆盖信息分类。基于黑河下游额济纳绿洲QuickBird影像,通过面向对象的分类方法提取耕地、胡杨、柽柳、草地和裸地等主要植被覆盖类型,分类总体精度和Kappa系数分别为84.71%和0.7986。结果表明:利用面向对象分类方法对高分辨率影像进行植被覆盖信息分类,分类结果较好,能够满足精度要求。     

基于分区和多时相遥感数据的山区植被分类研究

山区地形的特殊性导致了山区植被分类的复杂性。位于不同光照区域的同种植被,其光谱亮度值具有较大差异,分区使分类规则及阈值的设计更具针对性。多时相遥感数据能够充分利用不同植被类型间光谱特征时间效应。基于此提出了利用分区和多时相遥感数据进行山区植被的分类研究。研究表明,该方法在山区植被分类中具有明显的技术优势,分类总体精度和kappa系数分别为81.3%和0.72。     

基于时序Landsat数据的三江平原植被地表类型变化遥感探测研究

Landsat 卫星遥感数据具有分辨率较高,数据积累时间长的特点,在探测地表覆盖变化和地物分类中得到广泛应用。首先,对获取的Landsat TM/ETM+时间序列数据进行了定量化处理,获取了三江平原七台河市1989~2012年时间序列Landsat地表反射率图像。其次,设计了林地指数和湿地指数,提取了三江平原七台河区域地物光谱和时序特征,同时设计构建了地表覆盖分类和植被地表类型变化探测的决策树算法,实现了1989~2012年七台河区域的植被地表覆盖变化的动态监测,提取了森林覆盖变化的空间分布与变化时间。最后,对七台河区域地表覆盖与植被地表类型变化进行了精度检验,分类总体精度达到90.04%,Kappa系数达0.88。研究结果表明:基于定量化的Landsat时间序列数据的分类算法能克服单时相影像分类的缺陷,实现区域地物自动分类和地表覆盖变化的动态监测。
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物候特征辅助下的随机森林宏观尺度土地覆盖分类方法研究

通过遥感技术获取大范围土地覆盖信息对于监测、理解和预测自然资源具有重要的科学意义.MODIS数据是当今宏观尺度土地覆盖研究的主要数据源.本文以河北省为研究区,应用MOD13Q1数据产品,构建MODIS NDVI时间序列,从中反演物候特征作为参与分类的主要辅助信息,并采用随机森林分类方法进行宏观尺度土地覆被分类实验,并与单决策树(CART)进行对比分析.实验结果表明,物候特征辅助下的随机森林宏观尺度土地覆被分类方法的总体精度为87.2％,Kappa系数为0.83,比CART单一决策树精度提高了17.9％;应用物候特征参与分类,使得总体精度提高2.6％;其中,旱地和建筑用地精度分别提高了6.7％和11.9％.     

MODIS土地覆盖数据产品精度分析——以黄河源区为例

MODIS土地覆盖数据产品覆盖广、时间分辨率高,是区域土地覆盖变化监测的重要数据源。本文以中国土地资源分类系统为依据,重新归类黄河源区MODIS土地覆盖数据。利用2000年和2006年黄河源区Land-sat解译数据为参考数据,对相应的MODIS土地覆盖数据,从数量精度和形状一致性两个方面进行精度分析和适用性评价。结果表明:在形状上,加入权重的总体形状一致性皆在69%以上,其中主要地类草地的一致性达到88%以上;在数量上,加入权重的总体面积相对误差在26%以内,误差主要产生在未利用土地等地类。MODIS土地覆盖数据产品在大尺度的土地覆盖监测中仍然有重要的应用价值。     

基于MODIS遥感数据的宏观土地覆盖特征分类方法与精度分析研究

针对宏观土地覆盖遥感分类的现状,充分利用MODIS相对于AVHRR数据具有的多光谱和分辨率优势,提出了利用MODIS数据进行分类特征选择与提取并结合多时相特征进行宏观土地覆盖分类的分类方法,并在中国山东省进行了分类试验,得出以下结论:①不同比例下的训练样本与验证样本影响着总体分类精度;②从MODIS数据中得到的植被指数EVI、白天地表温度Tday、水体指数NDWI、纹理特征局部平稳Homogeneity等可以作为分类特征配合参与到多波段地表反射率Ref1-7遥感影像中,能明显提高分类精度,而土壤亮度指数NDSI则没有贡献;③提取的分类特征对总体分类精度贡献大小为:EVI贡献最大,提高近6个百分点,其次是Homogeneity、NDWI,均提高近4个百分点,而最少的Tday也贡献了近3个百分点;④各分类特征对不同地物类别具有不同的分离度,在提高某些类别的分离性时,有可能降低了其它类别的分离性。试验结果表明:在没有其它非遥感信息的前提下,仅利用MODIS遥感自身信息对宏观土地覆盖分类就可达到较高精度。     

基于MODIS遥感数据的宏观土地覆盖特征分类方法与精度分析研究

针对宏观土地覆盖遥感分类的现状,充分利用MODIS相对于AVHRR数据具有的多光谱和分辨率优势,提出了利用MODIS数据进行分类特征选择与提取并结合多时相特征进行宏观土地覆盖分类的分类方法,并在中国山东省进行了分类试验,得出以下结论:①不同比例下的训练样本与验证样本影响着总体分类精度;②从MODIS数据中得到的植被指数EVI、白天地表温度Tday、水体指数NDWI、纹理特征局部平稳Homogeneity等可以作为分类特征配合参与到多波段地表反射率Ref1-7遥感影像中,能明显提高分类精度,而土壤亮度指数NDSI则没有贡献;③提取的分类特征对总体分类精度贡献大小为:EVI贡献最大,提高近6个百分点,其次是Homogeneity、NDWI,均提高近4个百分点,而最少的Tday也贡献了近3个百分点;④各分类特征对不同地物类别具有不同的分离度,在提高某些类别的分离性时,有可能降低了其它类别的分离性。试验结果表明:在没有其它非遥感信息的前提下,仅利用MODIS遥感自身信息对宏观土地覆盖分类就可达到较高精度。     

联合快舟一号影像纹理信息的城市土地覆盖分类

仅依靠光谱信息无法满足高分辨率遥感分类的应用需求,辅之以纹理特征信息进行分类,可提高影像分类精度。利用KZ\|1卫星影像和Landsat\|8卫星影像数据,基于面向对象的影像分割法和灰度共生矩阵纹理分析法对新疆石河子市局部城区进行了地表覆盖分类实验,将不同空间分辨率的全色影像纹理信息、光谱信息构成多种影像特征组合进行分类比较研究,以选择最佳的分类特征集。结果表明:KZ-1影像能为城市区域的土地覆盖分类提供丰富的纹理信息,面向对象的影像分割可较好地利用高分辨率数据的几何结构信息实现优化的影像分割,从而提高多光谱影像的分类精度,总体分类精度为90.06%,Kappa系数为87.93%,比单纯利用光谱信息分类的总体精度提高了8.02%,Kappa系数提高了9.65%,表明KZ\|1数据可为光谱分类提供丰富的纹理信息,从而提高城市区域的土地覆盖分类精度。     

利用地形参数提高土地覆被分类精度方法的改进

为提高MODIS卫星影像土地覆被产品的分类精度,以京津冀为研究区,在1:25万土地覆被数据与MODIS土地覆被产品(MCD12Q1)分类一致区内,构建土地覆被类型面积占比与地形因子之间的多元回归模型,并据此改进MODIS 土地覆被产品中分类精度较低区域的分类.用面积构成比例和空间一致性比率两个评价指标对改进结果进行评价...     

多云雾地区高时空分辨率植被覆盖度构建方法研究

针对多云雾地区高时空分辨率数据缺乏现状,提出了一套区域尺度高时空分辨率植被覆盖度数据构建方法.首先,通过时空适应反射率融合模型(STARFM)有效地将TM 的较高空间分辨率与MODIS的高时间分辨率融合在一起,构建了研究区植被生长峰值阶段的NDVI数据;然后,以植被生长峰值阶段的NDVI为输入,基于地表覆被类型,综合应用等密度和非密度亚像元模型对研究区的植被覆盖度进行估算.结果表明:①即使数据源存在大量的云雾,且存在一定的时相差异,研究区植被覆盖度的估算结果过渡自然,不存在明显的不接边效应;②以植被生长峰值阶段的NDVI数据为输入进行植被覆盖度估算,有效拉开了同一地表覆被类型不同覆盖度像元的NDVI梯度,提高了亚像元估算模型对输入数据的抗扰动性;③基于地表覆被类型,应用亚像元混合模型,能够提高植被覆盖度的估算精度.经野外实测数据验证,总体约８５％的估算精度表明,针对高时空分辨率遥感数据缺乏的多云雾区域,本研究提出的方法能够实现区域尺度植被覆盖度数据的构建.     

复杂地形区土地利用/土地覆被分类机器学习方法比较研究

针对高海拔复杂地形区地貌类型复杂、多样,沟壑纵横、地形破碎等特点,研究快速、有效的土地利用/土地覆被分类方法对土地利用信息获取及更新是非常重要的。以位于黄土高原向青藏高原过渡带的湟水流域为研究区域,基于Landsat 8 OLI影像数据、DEM数据,并结合各种专题特征,在对研究区进行地理分区的基础上,采用人工神经网络、决策树、支持向量机和随机森林4种机器学习方法进行土地利用信息提取并进行精度评价,探索适合于复杂地形区最优的分类方法。研究结果表明:随机森林和决策树的分类精度明显高于支持向量机和人工神经网络。其中随机森林方法的分类精度最高,总体分类精度达85.65%,Kappa系数达0.84。在上述分类基础上,选择随机森林分类方法对Landsat 8全色与多光谱影像融合数据进行进一步的分类研究,总体分类精度达到86.49%,Kappa系数达0.85。这表明随机森林分类方法在保证分类精度的同时又能获得较高的分类效率,对于复杂地形区土地利用信息提取是非常有效的,数据融合在一定程度上提高了分类精度。     

欧亚大陆中高纬度区逐日无云积雪产品研发及验证

利用多源遥感数据,结合光学遥感数据高空间分辨率及被动微波数据不受云干扰的优势,利用MODIS逐日积雪标准产品和AMSR-E雪水当量产品,生成了欧亚大陆中高纬度区500m分辨率的逐日无云积雪产品,并利用更高分辨率的Landsat-TM数据生成的积雪产品作为"真值"影像,对研发的逐日无云积雪覆盖产品的精度进行了验证。结果表明:MOD10A1和MYD10A1受云影响均较为严重,无法直接用于地表积雪面积的监测。而本研究合成的逐日无云产品具有较好的精度,与TM积雪图具有较高的一致性。但不同的土地覆盖类型对积雪分类精度有一定的影响。其中,裸地和草原覆盖区精度最好,Kappa系数分别为0.655和0.644,均为高度一致性;其次精度较好的是灌丛和耕地覆盖区,Kappa系数分别为0.584和0.572,均为中等的一致性;而森林覆盖区由于受到高大植被的影响,Kappa系数仅为0.389,合成产品相对TM积雪产品明显高估了森林区积雪面积。整体Kappa均值达到0.569,接近高度一致,研究结果对实时监测欧亚大陆积雪面积具有一定的应用价值。     

基于迭代CART算法分层分类的土地覆盖遥感分类

土地覆盖遥感分类是土地利用变化监测及其空间格局分析的重要技术手段。为了进一步提高土地覆盖遥感分类精度,提出一种基于迭代CART算法分层分类的新技术体系。首先,根据类别光谱可分性分析,确定分层分类方法的类别提取顺序依次为水体、植被、裸地和建设用地。然后,在此分类顺序下,分别确定各类别的图像分割参数和分类特征集。最后,在对象尺度上,将CART算法迭代引入分层分类过程,不断选取训练样本进行CART算法的迭代分类依次提取前3个类别,将剩余部分直接划分为建设用地。实验结果证明:该方法可以明显减轻裸地和建设用地的混分现象,获得较高精度的土地覆盖分类结果,总体精度85.76%,Kappa系数0.72。相比于SVM、CART两种单次分类方法,总体精度和Kappa系数分别提升了10.67%～16.5%和0.15～0.21。同时,该方法能够灵活调整某个类别的分类精度并具有很强的扩展性,可以为其他涉及图像分类的遥感应用领域提供方法参考。     

基于MODIS产品的区域土壤遥感分类研究——以新疆为例

以新疆维吾尔自治区全境为研究区域，采用中高分辨率MODIS遥感数据和地形数据，在第二次全国土壤普查数据库的支持下，采用自动分类方法，探讨了遥感技术在常规土壤调查工作受限制的干旱地区进行土壤调查的效果和适用性。研究中使用了MODIS地表反射率、植被指数、地表昼夜温度等数据产品，提取了多种图像特征，并结合了DEM生成的地形参数。研究区土壤分类系统在发生学分类的基础上集合遥感信息特征进行了调整，形成了具有26个土壤类型及特殊地表覆被的土壤遥感分类系统。经分类试验，总体精度为70%左右。
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基于GEE云平台和Sentinel-2数据的普洱市森林覆盖制图

快速准确获取森林的空间分布对评估森林资源和生态环境状况具有重要的意义。以云南省普洱市为研究区,基于Google Earth Engine(GEE)平台和Sentinel-2影像数据,结合实地调查数据、机载遥感数据及地形辅助数据,提取影像的光谱特征、纹理特征以及地形特征,通过特征筛选,得到适合森林分类的最优特征数据集。结合简单线性非迭代聚类（SimpleNon-Iterative Clustering,SNIC）超像素分割算法,探究不同分类方法、特征变量等因素对分类精度的影响。结果表明：面向对象分类方法的分类精度要优于基于像元分类方法,分类总体精度为88.21%,Kappa系数为0.87,可以较为准确地对普洱市进行森林覆盖制图。面向对象方法可以有效减轻“椒盐现象”,特征优选避免了冗余信息对分类结果的影响,有效提高了分类效率。GEE平台与面向对象方法结合可以提供大区域、高精度的森林覆盖遥感快速制图。     

基于时序MODIS反射率产品统计检验方法的土地覆盖更新

土地覆盖产品的生产是遥感领域的研究热点。全球范围土地覆盖产品因其在空间范围上的巨大尺度,生产周期较长,因此产品的时间跨度也很大,需要具有与之相对应的快速生成与更新技术,以提高产品的时间分辨率。使用MODIS历史土地覆盖产品和反射率产品,采用平均值显著性统计检验的思想,实现土地覆盖产品的快速更新。在MODIS条带号为h26v05的结果中选取宁夏自治区作为检验样区,通过目视检验和精度评价的方法对土地覆盖更新结果进行检验,总体精度为90.0290%。对水、混交林、草原、城市和建成区、裸地或低植被覆盖地变化的趋势和变化原因进行分析论证,表明采用平均值显著性统计检验的思想使用时序反射率产品对土地覆盖产品进行自动化快速更新是可行的。     

基于航空高光谱影像的额济纳绿洲土地覆被提取

土地覆被分类是生态环境评价、植被变化分析以及区域生态水文过程研究的基础。航空高光谱遥感具有高机动、高空间分辨率和高光谱分辨率等特点,在土地覆被提取方面极具优势。以黑河下游机载高光谱遥感数据为基础,针对额济纳旗胡杨林国家级自然保护区植被单一、景观破碎和异质性强的景观特点,以及高光谱数据量大、冗余度高等数据特点,对比分析最小噪声变换与主成分分析两种降维方法,最大似然法、支持向量机与面向对象3种监督分类方法。依据研究结果,首先利用NDVI区分高光谱遥感数据中的植被与非植被类别,然后采用最小噪声变换分别进行降维处理,最后利用最大似然法对研究区内土地覆被类型进行分类提取,提取结果聚类处理。依据随机验证点结合地面调查数据和正射影像,对土地覆被分类结果进行精度验证,总体精度和Kappa系数分别为87.95%和0.855,表明分类结果精度高,能够为生态研究等提供有效数据。     

基于MODIS温度和植被指数产品的山东省土地覆盖变化研究

地表温度(LST)与归一化植被指数(NDVI)构成的NDVI-Ts特征空间具有丰富的地学和生态学内涵。MODIS数据因其优越的时间分辨率、波谱分辨率,已被广泛地运用于各个领域。在本研究中,运用遥感技术和GIS技术相结合的手段,利用NASA提供的MODIS温度产品和NDVI产品,以山东省土地利用图、山东省TM遥感影像图和基于3S技术的山东省森林资源调查项目的外业调查数据为参考和评价标准,以NDVI-Ts时间序列为指标,在进行土地覆盖分类的基础上,分析比较了山东省土地覆盖从2000年到2006年的变化情况。研究结果表明,利用MODIS产品将NDVI-Ts时间序列作为分类特征,在较大尺度范围的土地覆盖分类中具有较高的分类精度,有利于对土地覆盖变化进行动态监测。     

基于纹理信息CART决策树的林芝县森林植被面向对象分类

以西藏自治区林芝县的Landsat-8影像、地形图为信息源,结合样地调查数据及森林资源二类调查数据,研究基于纹理信息的CART决策树的面向对象分类对研究区内的森林地物类别进行提取,分类的总体精度和Kappa系数分别为82.53%和0.768,相较于不利用纹理信息的决策树分类和基于最大似然分类法的研究区地物类别的提取总体精度均高近10%,Kappa系数分别高0.12和0.111。结果表明:基于纹理信息的CART决策树面向对象分类方法对研究区Landsat-8影像进行植被类型提取,分类结果较好,能够满足研究要求。     

基于ALOS影像的盐城海滨湿地遥感信息分类方法研究

盐城海滨湿地类型丰富多样,湿地植物覆被类型之间的生态交错带十分明显,如何更为准确地获得海滨湿地覆盖信息,对湿地研究具有重要价值和意义。以ALOS影像为数据源,江苏盐城海滨湿地核心区为试验区,开展湿地信息遥感分类研究。在对研究区进行非监督分类,分析其限制分类精度原因基础上,针对研究区域的特点提出适合的分类精度改进方法。以非监督分类后的结果为模板,借助分区分层分类方法的思想,通过分析遥感影像光谱信息、纹理信息、主成分变换信息,得到知识规则,以基于知识规则修改的方法对芦苇、米草和盐蒿3种植被交错带进行修正。然后以基于GIS规则的方法对剩余区域进行修正。通过GPS数据进行精度检验,分类精度达到92.6829%,Kappa系数为0.9098。实验证明基于GIS规则和知识规则的分区分层分类法是提高海滨湿地遥感分类精度的有效方法。