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。     

基于多时相TM和北京一号卫星影像的春播进度遥感监测

基于作物生长的物候规律,利用2007年4月26日、2007年5月28日Landsat TM影像和2007年6月28日北京一号卫星影像进行北京地区春播进度遥感监测。首先,分析了地物类型之间的光谱可分性距离;其次,采用逐步鉴别分析方法,并将掩膜技术和决策树分类方法相结合,监测北京2007年5月28日和6月28日的春播作物种植面积;最后,基于地面调查点对分类结果进行精度评价。结果表明5月28日总体精度为84.5%,6月28日总体精度为88.0%;逐步鉴别分析方法有利于寻找作物分类的光谱差异,建立多时相分类规则,简化了多时相多作物遥感分类流程并提高了分类精度。     

基于多时相光谱和物候特征的陕西省神木县地物遥感分类研究

开展了时间序列Landsat TM/ETM遥感影像定量化处理与相对辐射校正,提取了陕西神木县不同地物光谱和NDVI物候特征,结合时间序列NDVI物候特征和多时相光谱信息,采用了地表覆盖的决策树分类算法,实现了陕西神木县地物的高精度遥感分类,包括水体、沙地、城镇、耕地、林地、草地及灌丛等7类地物,分类总体精度达95.77%,Kappa系数达0.93。研究结果表明,基于多时相光谱和物候特征的决策树分类算法能够有效集成多时相、多光谱信息,从而克服了单时相影像分类的缺陷,实现了地物的分类。论文研究方法和结果能够为三北防护林区域的生态环境监测与评估提供技术支持。     

HJ-1星多光谱影像火烧迹地信息提取研究——以百色市为例

为识别火烧迹地等地类,以广西百色市为研究区,采用HJ-1星多光谱影像数据近红外波段光谱值、林火发生前后两时相各自NDVI值以及NDVI变化值,基于先验知识和统计分析构建决策树分类模型,通过与传统最大似然分类提取结果的比较分析,表明基于多特征的决策树模型能够有效地对HJ-1星多光谱遥感数据进行火烧迹地等地类提取,在研究区并具有良好的推广性。     

基于多时相环境星NDVI时间序列的农作物分类研究

时相和归一化植被指数(NDVI)时间序列特征在农作物分类提取方面具有重要的应用价值。以黑龙江红星农场为研究区,利用多时相环境星HJ-1A/B CCD数据及其多期平滑重构后的NDVI时间序列曲线特征,在对象尺度上采用决策树算法开展了农作物分类研究,通过与单独利用多时相遥感数据分类结果的对比分析,研究了增加NDVI时序曲线特征对分类精度的影响。结果表明:面向对象分类方法得到的地块较为规则,平滑了地块内部同种作物间的噪声,避免了"椒盐现象",适合于我国东北地区农作物分类识别;利用NDVI时序曲线特征参与分类,增强了不同作物之间的光谱差异,提高了作物分类精度,比仅使用3个多时相HJ-1A/B CCD数据分类精度提高了5.45%,Kappa系数提高了0.09。通过该研究探讨了NDVI时序曲线特征在作物分类中的应用,拓展了遥感数据在农业领域的应用范围,具有推广价值。     

基于多源多时相遥感影像的山地森林分类决策树模型研究

山地是森林重要的分布区,然而山地多样的森林类型、高度异质化的景观格局、突出的地形效应以及云、雾的干扰均不同程度地影响了山地森林类型的遥感自动制图。多源多时相遥感影像提供的季相节律信息是当前提高土地覆被遥感制图精度的重要信息源之一。以岷江上游地区为研究区,以国产环境减灾卫星多光谱CCD(简称HJ CCD)影像和美国Landsat TM影像为数据源,以决策树为分类方法,根据参与分类影像的时相差异设计了5组对比实验(生长季单时相组、非生长季单时相组、生长季多时相组、非生长季多时相组、全时相组),对比论证多源多时相遥感影像对山地森林类型自动制图的贡献和作用。对比结果表明:生长季和非生长季相结合的多时相遥感影像较单时相或单一类型(生长季或非生长季)多时相遥感影像,更能显著提高山地森林类型自动制图精度,且能降低分类决策树的复杂程度,更有利于山地森林类型的自动提取。     

基于GF-1遥感数据决策树与混合像元分解模型的冬小麦种植面积早期估算

我国西北地区耕地细碎,冬小麦种植面积提取时混合像元较多,所以将决策树和混合像元分解相结合可大大提高解译精度。以高时间分辨率及较高空间分辨率的GF-1卫星遥感数据为研究数据源。根据冬小麦和其他各类地物在不同时相数据上NDVI值的变化特性及特征值差异,建立决策树模型,快速高效地提取冬小麦像元。运用线性光谱混合模型,降低混合像元的影响,进一步精确提取冬小麦的种植面积。最后与实测样方的冬小麦种植面积数据进行比较,验证提取精度。结果表明:研究区内冬小麦种植面积提取精度达90%以上,Kappa系数接近0.8,可较为准确地反映出区域内冬小麦的分布情况。利用较高分辨率的遥感影像并结合决策树分类和混合像元分解可以较准确地提取耕地破碎地区作物种植面积,对开展早期农作物面积遥感监测有较大帮助。     

利用多时相HJ卫星CCD遥感影像提取嘉祥县秋收作物

作物种植面积对调整农业结构、制定区域粮食安全政策有着十分重要的意义。本文以山东省嘉祥县为研究区,利用3景不同时相的HJ卫星CCD遥感数据,结合野外调查样本,通过分析研究区主要秋收作物(玉米、棉花和水稻)在不同生育期的光谱特征和归一化植被指数(NDVI)的特点,对分类影像进行系列阈值分割、掩膜处理,最后利用决策树算法成功提取了山东省嘉祥县的玉米、棉花和水稻的种植面积,总体精度分别达到93.31%、89.41%、95.82%。     

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%。     

多时相影像的冬小麦种植面积提取及估产

针对多时相影像的农作物种植面积难以实现统一精确提取、不能高效地进行遥感估产研究的问题,以河南省濮阳市为研究区,基于Landsat TM影像,采用基于伪不变特征的相对辐射校正方法,在深入分析濮阳市内6类典型地物光谱的基础上,构建决策树提取冬小麦种植面积。然后,基于MODIS植被指数产品,结合相应年份统计数据进行植被指数校正,分别利用校正后关键生育期的归一化植被指数累计值和增强型植被指数累计值与冬小麦产量进行回归分析,建立冬小麦产量预测模型,利用2011年的产量进行验证。结果表明:各年份冬小麦的提取面积精度均在96.3%以上,利用归一化植被指数和增强型植被指数构建的估产模型,R2分别为0.834和0.926,估产精度分别为95.36%和96.44%。该研究可为市域冬小麦种植区的统一高效提取以及冬小麦产量预测提供参考。     

Identification of Rubber Plantations in Tropical Mountainous Region based on High Spatio-temporal Resolution Visible Remote Sensing Data

Since 1990s,rubber plantations has been growing rapidly in Xishuangbanna,it is vitally important to the evaluation of the relationship between the rubber plantation and the change of ecological environment in the region.Aiming at the problem of similarity of vegetation's spectral feature and complexity of topography and climatic conditions,combined with the phenological characteristics of rubber plantation fallen leaf in winter in the region,ESTARFM algorithm was used and we selected ETM+,OLI and Sentinel\|2A data to fuse with high temporal resolution MODIS data respectively to establish a high spatial and temporal resolution visible remote sensing data setand analyze the difference of the recognition accuracy of the rubber plantations in tropical mountainous environments by different fusion data sources.The results show that：(1) During the key phenological period of the rubber plantation from January to March,the phenological features extracted using remote sensing data based on high spatial and temporal resolution can remarkably improve the identification accuracy of rubber plantations,the recognition accuracy more than 89% and Kappa higher than 0.83;(2) in the vegetation classification of fragmented mountainous area,10 m resolution Sentinel\|2A data used classification will obtain higher classification accuracy than Landsat data,which indicates that the Sentinel\|2A data is more promising in the high spatial\|temporal data fusion and the tropical vegetation remote sensing application.     

基于多时相遥感观测的板栗林分布提取研究

板栗林在欧亚、北美等地广泛分布,具有良好的生态价值和经济效益。我国板栗产量居世界首位,是重要的经济树种。使用遥感影像建立板栗林空间分布提取方法能够为其科学管理和高效经营提供定量数据,但树种分类是遥感分类的难点,并且针对板栗林的遥感提取研究较少。以河北省宽城满族自治县为研究区,结合MODIS高时间分辨率特征和Landsat数据较高空间分辨率的特征,研究板栗林提取的最佳时相以及分类特征,并采用多时相观测基于支持向量机算法实现板栗林的提取。结果表明：①4月至6月各地类光谱差异最大,是板栗林提取的关键物候期;②蓝、绿、红、近红外和短波红外波段地表反射率是分类的有效波段,NDI、NDVI、NDWI、RSI和RVI等植被指数增强了植被信息,是板栗林提取的有效分类特征;③单一时相板栗林分类中,生长季前期6月精度最高,生长季后期9月次之,非生长季1月分类结果较差;④结合生长季6月、9月和非生长季1月遥感影像的分类精度最佳,板栗林制图和用户精度分别为89.90%和87.25%。与林业局板栗林面积统计数据相比,精度可达93.45%。     

基于光谱和时相特征的夏玉米遥感识别

精确提取作物种植面积一直是农业遥感关注的主要问题之一。综合运用低分辨率的时相变化特征和中分辨率的光谱特征,提出一种夏玉米识别方法。首先基于MODIS NDVI时间序列曲线,分析夏玉米在时相变化上的识别特征,构建识别模型。夏玉米纯像元利用识别模型识别,而耕地和非耕地类型的植被产生的混合像元,则基于像元分解办法获取耕地组分的NDVI时序特征,再利用识别模型判定,然后结合土地利用数据根据空间关系得到中分辨率结果;玉米与其他作物的混合像元则利用中分辨率尺度光谱差异加以区分。研究结果表明,在伊洛河流域主要农业区,识别精度达到90.33%,为作物类型识别提供了新的思路。     

近20多年来赣州地区稀土矿区遥感动态监测

稀土资源是现代科技所需的重要资源,由于其有很高的经济价值,稀土资源的开采活动越来越频繁,过度开采现象严重,对稀土矿区的实时监控成为保护环境资源的重要环节。遥感技术在监测土地利用变化方面已经有了完善的技术方法。相较于普遍使用的Landsat-TM/ETM+数据,我国研发的HJ卫星(中国环境与灾害监测预报小卫星)数据具有更短的重访周期,能够对稀土矿的开采进行更加有效的检测。通过结合Landsat-TM/ETM+与HJ-1/CCD数据,根据矿区植被覆盖度的变化及时监测稀土矿区活动情况,对江西定南地区20a来稀土矿区开采变化情况进行监测,并提出保护建议,为实现矿产资源的可持续发展提供理论依据。     

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.     

基于GDAL的遥感图像变化检测技术

由于GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）具有快速读取多种格式的遥感图像且能有效解析空间元数据等特点,利用它开发遥感图像处理算法具有明显的优势。结合GDAL及相应算法,开发了一套复杂地形山区植被遥感变化检测的技术,其中包括利用阴影消除植被指数（Shadow Elimination Vegetation Index,SEVI）反演植被长势;利用图像差值法及最大类间方差法（OTSU）来提取植被长势明显变化点位;利用[K]均值聚类自动分割识别变化区域。将该方法用于武夷山自然保护区和闽江源自然保护区2016-2017年Landsat8 OLI遥感图像的植被长势变化检测,结果表明,这套遥感图像变化检测技术切实可行,能够有效识别遥感图像变化区域,并在复杂地形山区的植被长势监测中具有良好的应用价值。     

最小二乘法联合光学与雷达遥感数据估算玉米叶面积指数

针对单源数据经验模型估算精度较低等问题,提出采用最小二乘法联合光学和雷达遥感数据构建联合估算模型,以中国科学院河北怀来遥感综合实验站为研究区,以夏季玉米为研究对象,利用Landsat8和Radarsat2影像实现研究区叶面积指数估算:首先分别建立了多光谱数据和雷达数据与实测叶面积指数之间的回归模型,然后利用最小二乘算法联合不同数据间的回归模型构建估算模型,最后利用迭代法估算叶面积指数并通过验证数据对估算结果进行评价分析,同时与单源数据经验模型、多源数据加权平均模型和基于物理模型查找表估算结果进行对比。通过对研究区59个样本点数据分析表明:基于最小二乘算法联合光学与雷达遥感数据能够提高叶面积指数的估算精度(R2=0.5442,RMSE=0.81),优于单源遥感数据拟合经验模型(DVI经验模型:(R2=0.485,RMSE=1.27))、基于权重的光学微波联合模型(R2=0.447,RMSE=1.36)和物理模型查找表法(R2=0.333,RMSE=1.36),并当叶面积指数大于3时,对其由于信息饱和或误差引起的低估或高估现象具有一定的抑制作用。     

基于背景多层次分离的遥感矿化蚀变信息提取模型及应用实例

基于背景多层次分离的遥感矿化蚀变信息提取模型,以地物的波谱特征和遥感技术的物理机制为基础,以"矿化蚀变岩波谱特征分析—视反射率图像计算—"背景"多层次分离—蚀变信息增强—蚀变信息提取"为技术流程,能快速、准确地提取矿化蚀变信息。以新疆焉耆县哈都虎拉山一带为研究区,以最新的Landsat8-OLI多光谱数据为数据源,将该模型用于提取研究区的黄钾铁矾蚀变岩石信息,共提取出80余处黄钾铁矾蚀变岩石出露点,其中有两处黄钾铁矾蚀变岩石集中分布区,为研究区的找矿工作提供了重要线索。