国产遥感影像分类技术应用研究进展综述

遥感影像分类技术为我国遥感影像应用于生态建设、绿色发展、乡村振兴、脱贫攻坚和“一带一路”构建等提供了重要的技术支撑,在服务经济社会发展、建设美丽中国、保障民生安全等方面具有重要意义。近年来,大数据、人工智能技术的飞速发展,使得国产遥感影像在分类应用的研究取得重大发展。简要分析了遥感影像分类技术及每阶段存在的问题;对国内主要六个系列遥感卫星数据进行了概述;综合分析了国产遥感影像基于像元的、混合像元的、面向对象的、基于深度学习的四种分类方法,并探讨其在分类应用中的研究进展,通过国产遥感影像分类领域中的应用情况,进一步在方法上对四种分类分别进行比较分析;提出国产遥感影像分类应用中存在的问题,对未来国产遥感影像应用发展的趋势进行了预估。     

基于决策树的高光谱遥感影像分类方法研究

为了验证将决策树算法用于高光谱遥感影像分类的可行性,提出了一种二叉决策树自动构建算法用于高光谱遥感影像分类.通过对高光谱遥感影像进行现场采样、对样本进行统计和训练,生成了一棵二叉决策树,从决策树中提取出分类规则,并对高光谱遥感影像进行分类.生成的决策树简单明了,分类规则易于理解,分类效率和精度都比较高,实现了高光谱遥感影像从数据降维、样本选择、样本训练、决策树生成、影像分类的“一体化”和“自动化”.     

辅以纹理特征的典型盐渍区地表覆被遥感影像分类

结合实测的盐渍地表光谱数据,采用经验线性法对遥感影像进行大气校正.分析了实测高光谱数据与遥感影像光谱值的关系,然后针对盐生植被光谱的相似性,对影像进行纹理特征提取.结合影像的纹理特征和光谱特征,运用神经网络分类法进行盐渍区地表覆被分类.结果表明辅以纹理特征的分类方法有效提高了盐生植被的分类精度.     

基于地理加权的k-|NN高分辨率遥感影像分类算法改进

与中低分辨率相比,高分辨率遥感影像的信息比较丰富,在使用常规k-NN分类方法基于像元进行高分辨率遥感影像分类时会产生大量的“椒盐噪声”和地物类别错分。根据地理学第一定律,引入地统计模型,将地理权重加入到常规k-NN分类方法中,形成新的地理权重k-NN分类器(Geographically Weighted k-NN,GWk-NN)。该方法首先通过条件概率函数计算出训练样本数据的空间分布特征,然后通过地统计模型对空间分布特征进行拟合,为每种地物选择合适的权重模型,这样既保留了遥感影像中地物的光谱特征,又融入了地物的空间特征,在一定程度上减少甚至消除了“椒盐噪声”,提高了分类精度。GWk\|NN和常规k\|NN分类器分析对比表明：GWk-NN分类方法提高了高分辨率影像的分类精度。     

基于多时相Landsat 8 OLI影像的农作物遥感分类研究

时序遥感数据及地物细微光谱特征对于提取作物分布有重要作用,基于此,利用多时相Landsat 8 OLI影像,结合光谱角填图和决策树分类提取大同市新荣区东部地区主要农作物分布情况,并与最大似然法提取的分布结果进行对比。研究发现:①研究区内春玉米、谷物、大豆和马铃薯种植面积依次减小并呈镶嵌式分布;②结合光谱角填图与决策树分类总体精度为85.34%,Kappa系数为0.76,与最大似然法结果相比,总体精度提高22.51%,Kappa系数增加0.31,分类结果与实际作物分布具有更好的一致性;③利用时序遥感影像进行作物分类的精度明显高于单时相遥感影像的分类精度,且从光谱角差异的角度分析时序数据可有效削弱中高分辨率影像物谱不一致现象的影响。研究结果验证了多时相遥感影像对农作物分类研究的积极作用,并发展了光谱角填图法结合决策树分类在中高分辨率遥感影像中进行农作物分类的用法,具有一定的应用前景。     

基于多尺度分割的遥感影像滨海湿地分类

基于多尺度的高分辨率遥感影像分类方法研究,可以为滨海湿地动态监测、规划保护提供更详尽的湿地分类信息和更快速的数据获取方法,对湿地保护具有重要意义。选取连云港青口河入海口处湿地为研究区,以高分辨率遥感影像WV\|Ⅱ和航空遥感影像为数据源,利用多尺度分割方法将影像分割成不同层次的实体对象;在不同层次,以实体对象为单元,结合光谱、形状、纹理等不同影像特征,进行滨海湿地分类研究,结果表明:利用该方法分类后,研究区各种湿地类型都达到较高精度。基于多尺度分割的影像分类方法能充分利用各种影像特征完成湿地分类,有效地减少了遥感影像中的“椒盐”现象,提高了分类精度;选择适宜的分割尺度和分割参数是基于多尺度分割的遥感影像分类方法提高精度的前提。     

遥感影像高性能分类系统设计与实现

面向遥感影像解译需求,针对遥感图像数据量大,时间分辨率高的特点,基于AOI样本数据库及遥感影像并行处理技术,设计实现了一套快速、自动、稳定的分类系统。应用AOI样本数据库有效提取、管理AOI信息,自动生成训练样本文件,提高环境卫星影像分类的自动化程度及解译精度;并行化分类方法在保证计算精度的情况下有效提高了分类速度。实验结果证明,本系统提高了分类执行效率,实现了对遥感影像的快速分类。     

CBERS与TM遥感影像湿地覆被分类对比分析

为了对比CBERS与TM两种遥感影像在地表覆被信息提取中的具体性能,验证基于CBERS遥感影像进行湿地覆被分类的可行性,以典型内陆淡水湿地区为对象,基于CBERS与TM遥感影像,针对各波段进行信息量统计及光谱特性分析,获取了各波段覆被探测性能的初步认识;运用非监督、监督与面向对象三种代表性分类方法进行分类实验,通过精度误差矩阵对比分类结果,分析了两种遥感影像在湿地覆被分类中的准确程度差异;基于分类结果,通过景观格局指数计算,对比分析了两种影像在湿地覆被信息提取结果上的空间差异和特性。     

高光谱遥感影像降维的拉普拉斯特征映射方法

针对高光谱遥感影像数据量大、数据冗余度高的特点,引入拉普拉斯特征映射方法对高光谱遥感数据进行非线性降维。为了解决传统流形学习方法不能处理大数据量遥感影像的问题,本文提出了基于多元线性回归的拉普拉斯特征映射线性解法。实验证明,本文提出的降维方法能够保持数据集在原始特征空间分布的局部几何属性,降维后的影像具有更好的分类精度。     

样本自适应多特征加权的高分辨率遥感图像分类

高分辨率遥感影像能够提供丰富的地物细节,但各种地物空间分布复杂,同类目标呈现出较大的光谱异质性,给传统模式识别分类器带来极大的挑战。提出了一种样本自适应多特征加权的遥感图像分类方法。常见的多特征组合分类器未能充分利用各种特征之间的局部相关性,提出通过分析测试样本局部特征相关性,探究各个特征在不同样本的分类中所占权重的不同,据此对不同分类器进行自适应加权。在一个大型遥感图像数据库上的实验结果表明,不同特征在遥感图像中对不同样本的分类作用是不同的,样本自适应特征加权法将平均分类精度从78.3%提高到90%。     

基于改进决策树分类算法的遥感影像分类研究

针对现有分类器对遥感影像分类结果存不准确的问题,本文提出了一种基于决策树分类器的遥感影像分类方法,该方法以复合决策树Boost Tree思想为基础,首先利用分形理论中的毯模型提取遥感影像的纹理特征,根据遥感影像分类的特点,构造新的单棵决策树生成算法对遥感影像进行分类。以北京市五环内区域为研究区,使用landsat7 ETM数据源,实现了基于分形纹理特征、光谱特征的改进决策树分类。实验结果表明：通过毯模型提取的纹理特征可以很好地表达表面特征,辅以该纹理信息的改进决策树分类精度相比于只用光谱信息进行分类的精度有一定的提高,改善了分类效果。     

利用面向对象的分类方法提取水稻种植面积

结合广西水稻面积的遥感解译工作,应用SPOT4遥感数据和遥感处理软件ENVI,利用面向对象的遥感分类的方法提取早稻种植面积。分类结果表明,利用面向对象的分类方法有效解决逐像素分类结果的"椒盐"效应,获得比传统的像素级分类方法更高的分类精度,为广西水稻种植面积的自动提取提供了广阔的前景。     

一种基于植被指数的遥感影像决策树分类方法

以江苏省徐州市为研究区,采用2000年ETM+多光谱影像作为遥感信息源,选择影像的光谱特征和归一化植被指数（NDVI）、绿度植被指数（GVI）、比值植被指数（RVI）等10种植被指数作为分类特征,基于See5决策树学习软件构建分类决策树,实现了研究区景观格局的遥感分类。研究结果表明,决策树分类法易于综合多种特征进行遥感影像的分类,植被指数参与到决策树分类中能够提高分类的总体精度。     

基于遥感时空融合的升金湖湿地生态水文结构分析

利用遥感技术开展湖泊湿地生态水文结构分析对维持其生态服务功能具有重要意义,但受大气状况的影响会造成特定水位下可用高分辨率遥感影像的缺失,而遥感时空融合技术为弥补这一缺陷提供了重要途径。以安徽省升金湖湿地为研究区,根据改进后的时空自适应反射率融合模型（ESTARFM）模拟生成高时空分辨率遥感影像,评价模拟遥感影像的数值精度,进而分析了升金湖湿地的生态水文结构。结果表明： ① ESTARFM模型能够有效模拟不同水位下湖泊湿地的高分辨率遥感影像,融合影像与真实影像在近红外波段、短波红外波段反射率的相关系数分别达到0.93和0.91,且输入数据与融合数据的日期间隔越短,模拟精度越高;② 基于不同水体指数的水体提取效果表明,新型组合水体指数（NCWI）更适用于湖泊湿地的水体信息提取;③ 对升金湖湿地生态水文结构分析可知,湿地中心区、适宜活动区和非适宜区分别约占该湿地总面积的32.8%、12.1%和55.1%。     

山东省寿光市滨海地区盐田信息提取方法研究

山东省寿光市滨海地区盐田水体因含盐度高,其光谱特征与海域水体及其他地物差异大,光谱特征显著;盐田系人为建造,排列整齐\,几何特征明显,遥感影像上表现为纹理特征显著(棋盘状纹理、条纹状纹理),纹理指标可计算性强。首先采用缨帽变换方法增强光谱信息,采用定向滤波及灰度共生矩阵方法增强纹理信息;其次基于增强的光谱与纹理信息,采用以面向应用为目的的感兴趣地物提取方法对研究区TM图像进行分类,将分类结果与仅依据纯光谱及仅依据纯纹理分类结果相对比,分类总体精度分别为90.8985%、84.9102%和60.4017%。结果表明:以面向应用为目的的感兴趣地物提取方法分类精度最高。     

应用卫星遥感技术监测生态建设工程

生态建设工程监测的主要目的是了解工程的治理面积和工程质量。对下垫面的动态监测,也就是对实施生态建设工程引起的植被、土壤等改变量的监测,是实现该目的的有效途径。基于3S技术的有机结合和常规手段的辅助,通过一系列遥感数据和实测数据的处理分析,建立了解译标志,完成了对生态建设工程实施前后两年遥感图像的解译,利用地理信息系统矢量化解译的图斑,经统计分析,得到了生态建设工程的治理区域和工程质量数据,为有关生态建设的决策提供了科学依据。另外,还分析了气候条件与生态工程树草成活率的关系。     

遥感湖泊面积MTMF提取方法及空间尺度效应研究

主要研究遥感湖泊面积亚像元分解提取方法和空间尺度效应,为遥感湖泊面积提取、检验及基于此的局地气候变化分析提供科学的基础数据。在对TM遥感数据进行升尺度处理的基础上,采用混合调制匹配滤波(Mixture Tuned Matched Filtering,MTMF)进行亚像元分解,得到不同空间分辨率的湖泊面积。进而分析不同面积湖泊随遥感空间尺度的变化。结果表明:(1)当通过对高空间分辨率的遥感数据重采样获取多尺度遥感影像进行湖泊面积提取及湖泊空间尺度效应分析时,采用最近邻法比像元聚合重采样法更合理。(2)MTMF亚像元分解法可以用于基于水体光谱特征的遥感湖泊边界提取和面积计算,但边界提取过程中容易将湖泊与河流或其他非湖泊的水体混淆。(3)遥感湖泊面积的提取结果受所用遥感影像空间分辨率的影响较大,影像的空间分辨率越低,湖泊面积提取的偏差越大,尤其对面积较小的湖泊。     

Spatial-temporal Variations of Lake Area in Arid Region of Northwest China

Based on Landsat TM/ETM+/OLI remote sensing images in the arid region of Northwest China in 1990,1999,2007 and 2015,104 data of lakes with area greater than 1 km²were obtained by Normalized Difference Water Index(NDWI)and the driving mechanism of lake change was analyzed.The results show that：(1)From 1990 to 2015,the lake area in northwestern arid region was increasing,and the area of lake in 1999~2007 was the most obvious;(2)In the northwest arid region,the whole lakes showed an expanding trend,but there were obvious regional differences.The area of the lakes decreased first and then increased,and the lakes were the largest and the most widely distributed.Area of the lake continued to reduce the number of small,was distributed in the hinterland of Tengger Desert;(3)Precipitation and temperature are two important factors influencing lake change.The change of lake area is consistent with precipitation,temperature and evaporation,and the impact of human activities on the change of lake area is insignificant.While the change of plain lake area is affected by natural factors and human activities.Desert lake area is the result of climate change and groundwater recharge source changes.The results promote to improve the temporal and spatial characteristics of the lakes in Northwest China,And provide a reasonable basis for the study of lake change and environmental protection in this area.     

基于有监督模糊C-均值算法的混合像元分解

遥感影像中普遍存在混合像元,混合像元的分解是遥感图像处理的一大难点,同时也是人们研究的热点。使用有监督的模糊C-均值算法对遥感影像的混合像元进行分解。在传统的模糊C-均值算法的基础上结合先验知识引入优化初始聚类中心的方法,结合通过降采样产生的模拟数据、ETM遥感影像和MODIS遥感影像对算法性能进行了实验。结果表明,算法适用于多光谱遥感图像的混合像元分解,是一种简易可行的方法。     

QuickBird卫星图像信息识别

信息识别是目前高分辨率遥感应用中的最大障碍。以株洲市Qu ickB ird图像为研究对象,将研究区分为道路、水、林地、农用地、裸露地和居民点6种地类,分别进行目视判读、计算机监督分类和非监督分类,其精度分别为98.2%、72.64%和60.71%。同时,还对研究区内的Qu ickB ird、ETM+和TM图像进行计算机监督和非监督分类对比,结果表明无论是监督分类还是非监督分类,Qu ickB ird图像的分类精度均低于ETM+和TM图像,这说明空间分辨率的提高对传统的计算机分类结果没有改善,传统的基于像元的分类技术在应用于Qu ickB ird图像时表现出严重的缺陷。因此,本文回避了像元灰度统计法,采用先将图像分割,将以像元为基础的Qu ickB ird图像转化为以对象为基础的图像,这样将研究区共分割出10 000多个对象,建立对象的面积、周长、长度、宽度、长/宽、矩形度和圆形度计算模型;根据研究区各地类特征确定特征因子阈值,模拟目视判读过程,重新对研究区进行分类,结果6种地类的综合分类精度达到91.6%,这说明基于对象的多特征分类对于Qu ickB ird图像识别有明显的改善作用。