无人机遥感数据处理与滑坡信息提取

高分辨率的DEM和DOM数据是对地形地貌信息的准确描述,也是滑坡信息提取的重要数据源。首先,针对滑坡信息提取的要求,本文采用无人搭载微型单反相机的影像获取平台,结合野外测量的GPS数据,弥补了无人机POS信息精度低的劣势;针对无人机影像的特点,运用摄影测量基本原理与计算机视觉算法,获取高精度、高分辨率的DEM与DOM影像,保留了丰富的光谱与纹理信息。其次,借助ESP辅助工具获取了DOM影像的最佳分割尺度,并结合研究区地物特征构建了基于模糊分类与SVM算法相结合的决策树,运用面向对象的分类方法实现了对研究区内植被、道路、疑似滑坡区域的信息提取。最后,依照研究区地物分布的空间特征确定了高风险等级区域,并对该区域进行滑坡的形态与纹理分析以及精度评价,其中提取的疑似滑坡区域用户精度为91.44%、生产者精度为84.65%,结果表明无人机遥感在滑坡信息提取领域具有较高的应用价值。     

鄱阳湖南矶湿地景观信息高分辨率遥感提取

鄱阳湖南矶湿地是亚热带典型过水性湿地,由于该区域水文情况复杂,且泥滩、沼泽和疫水（血吸虫）分布较广,导致野外考察验证工作困难,使用传统的遥感信息提取方法很难保证该地区湿地景观的提取精度。本文以高分一号影像为数据源,综合运用数字高程模型（DEM）、归一化植被指数（NDVI）、归一化水体指数（NDWI）等辅助数据,采用面向对象分类方法,对鄱阳湖南矶湿地景观信息进行提取研究,并取得了较好的分类效果。研究结果表明：（1）基于国产高分辨率影像的面向对象分类,既兼顾了国产高分辨率影像光谱、空间、结构、纹理信息,又综合利用多源辅助数据参与到分类计算中,分类精度得到明显的提升;（2）基于面向对象与多源数据分类方法对湿地混合像元有较好地识别能力,可获得较高的总体分类精度（94.3275%）和Kappa系数（0.9324）,说明利用多源数据的面向对象方法提取湿地信息是可行的,其分类结果具有较高的准确性和可信度,较好地解决了过水性湿地景观分类问题;（3）该分类方法弥补了单一遥感影像分类方法的不足,对研究国产高分卫星在提取过水性湿地景观信息方面具有重要的参考和实际意义。最后,分析了多源数据面向对象分类尚待解决的问题和下一步的研究方向。     

关键生育期冬小麦和油菜遥感分类方法

农作物空间分布的遥感识别是地理学、生态学和农学等多学科研究的前沿和热点,多源遥感数据在其中发挥着重要的作用。本研究结合冬小麦和油菜的种植及生长特点,以安徽省合肥市为研究区域,利用ZY-3、Sentinel-2和GF-1等多源遥感影像数据,以高程、坡度等数据为辅助信息,结合以多尺度分割、最邻近法和阈值法等为主要步骤的面向对象的分类方法,提取研究区合肥市冬小麦和油菜种植的空间分布信息。结合来自于GVG农情采样系统和Google Earth高分辨率影像上获得的地面验证数据进行分类精度验证,计算得到分类结果的混淆矩阵,并根据混淆矩阵数据计算出分类的总体精度为94.43%,Kappa系数为0.914。结果表明,本研究提出的方法能够有效地区分在冬小麦和油菜的混种区域里两种作物种植区域的空间分布,且这种多种策略相结合的分类方法体系,能够适用于其它区域甚至是更加大尺度上的作物分类。     

融合数字表面模型的无人机遥感影像城市土地利用分类

城市土地利用是城市生态学中的关键问题,深入了解城市的土地利用对合理规划城市功能分区、提升用地效益、促进区域经济与环境发展具有重要意义。因此,城市土地利用类型分类研究一直是城市规划学和城市地理学研究的核心内容之一。快速发展的无人机技术为城市土地利用分类提供了丰富的数据支撑,基于无人机遥感影像建立的数字表面模型（DSM）和数字正射影像（DOM）可以有效提高城市土地利用分类的精度。为了充分利用无人机遥感影像的丰富信息,本文提出了一种融合高分辨率DOM和DSM的城市土地利用分类方法。本文融合了DOM和DSM作为数据源。在面向对象分类方法的基础上,DSM分别被用于多尺度分割过程中像元融合的最终阈值和地物分类过程中的地物高度特征。该方法在天津市宝坻区的京津新城进行了验证,结果表明,相对于最初的多尺度分割方法,融合DSM后的多尺度分割方法的分割质量指数（QR）、过分割指数（OR）、欠分割指数（UR）和综合指数（CR）都有所降低,分割效果明显提高。优化后的面向对象分类方法,在分类精度上有所提高,尤其是道路、建筑物和其他建设用地。总体精度由85%提高到了87.25%,Kappa系数由0.79提高到0.82。由此可看出,优化后的面向对象分类方法可以更有效地进行城市土地利用分类。     

面向对象的特色农作物种植遥感调查方法研究

宁夏自治区具有土地、光能、引黄灌溉等优势,为宁夏特色农作物（硒砂瓜、枸杞、大枣）的生长提供了先天条件。快速准确地获取特色农作物的种植信息不仅是宁夏特色农作物监测、估产和灾害评估的重要依据,同时也是分析特色农作物结构分布变化和评价区域特色农业生产影响的重要凭证。近年来,随着航天技术和卫星传感器的不断发展,越来越多的学者将遥感技术运用到农作物种植信息的提取研究中。但是传统的遥感调查模型都是基于中低分辨遥感数据建立的,对于新的高分数据没有完备的信息提取模型。此外,基于GF-1遥感影像对类似宁夏特色农作物（硒砂瓜、枸杞、大枣）的信息提取研究相对较少,决策条件和分类模型的选择也难以满足高分农业的需求。基于此,本文利用国产GF-1 PMS遥感影像,在分析3类特色农作物光谱特征和纹理特征的基础上,建立了面向对象的支持向量机（SVM）分类模型,总体分类精度达到94.94%,Kappa系数为0.9174。同时将分类结果与传统的SVM分类结果相比较,研究发现面向对象的SVM模型的精度更高,效果最好,纹理信息的引入使光谱特征差异较小的枸杞和大枣更容易区分,有效降低了模型错分和漏分误差,改善了模型分类结果。研究结果为实现宁夏特色农作物的快速自动化提取提供了有效途径,也为开展农作物承保和受灾定损评估体系建设提供技术支撑。     

基于高分辨率遥感目标特征库的地震灾情快速评估方法

高分辨率遥感影像已逐步成为地震灾害快速评估的主要数据源之一,但现有的遥感地震灾害信息提取方法存在对研究人员目视解译经验依赖性强和利用高分辨率影像提取结果精度不高的问题。因此,本文提出了一种基于目标特征库的高分辨率遥感灾害信息快速提取方法,用于提升遥感影像灾害信息提取的效率和自动化程度,并对基于目标特征库进行地震灾情快速评估的几项关键技术（目标特征库构建、样本匹配方法和自动分类方法）进行了阐述,最后,以云南鲁甸地震龙头山镇地区为研究区,基于高分辨率遥感影像在目标特征库支持下开展了地震灾情快速评估实验。通过与灾后调查数据的对比分析发现,基于高分辨率遥感灾害目标特征库的地震灾情快速评估结果在精度上可以满足灾情快速评估的业务需要,同时还具有更好的时效性。     

面向对象的森林植被图像识别分类方法

 森林植被信息提取是遥感影像分类中的难点,仅利用光谱信息难以提取森林植被的类型,本文以门头沟区森林植被占主要土地覆被类型为研究对象,选择HJ-1影像面向对象提取不同地物信息。由于研究区地形复杂,采用多尺度分割方法,对不同地物设置不同分割参数,实现不同地物分层提取。根据光谱、纹理及几何等特征选择合适的特征参数,构建隶属度函数,逐级提取研究区的土地覆被类型,并与传统的最大似然法进行对比。结果表明:面向对象的分类方法在门头沟区森林植被二级信息提取的精度为83%,与传统方法相比有了较大的提高。     

应用Sentinel-2A NDVI时间序列和面向对象决策树方法的农作物分类

农作物种植结构是农业生产活动对土地利用的表现形式。及时精确地获取农作物的空间分布信息对指导农业生产、合理分配资源以及解决粮食安全问题等具有重要意义。目前农作物信息提取研究大多局限于中低分辨率遥感影像的NDVI时间序列,影响了作物空间分布信息提取的准确性。随着Sentinel-2A卫星成功发射,为高分辨率NDVI时间序列的构建提供了可能。本文以黑龙江省北安市为研究区,基于覆盖完整生育期的Sentinel-2A多光谱数据,构建10 m分辨率的NDVI时间序列数据集,利用 Savitzky Golay (S-G) 滤波器对 Sentinel-2A NDVI时间序列数据进行平滑。基于典型时相的多光谱数据和NDVI时间序列构建面向对象决策树分类模型进行作物类型遥感识别。通过对样本的NDVI时间序列曲线分析,可以得出NDVI时间序列能够清晰地区分作物物候差异。此外,本文还利用面向对象分类和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）分类两种方法,对典型时相的多光谱数据进行了作物分类对比实验,并对结果进行了对比分析。研究结果表明：① 典型时相多光谱数据引入平滑重构后的NDVI时间序列能够更好地描述作物的物候特性,能够准确刻画研究区作物发育情况,有效区分各类作物;② 通过对比分类实验发现,典型时相多光谱数据引入NDVI时间序列特征,增强了不同作物之间的光谱差异,提高了作物分类精度,总体精度和kappa系数较典型时相多光谱数据进行分类的结果分别提高了7.7% 和0.055;③ 基于面向对象的决策树分类模型在作物分类的结果中精度最高,总体精度为96.2%,kappa系数为0.892。本研究的方法为其他大区域农作物的分类提供了重要参考和借鉴价值。     

特征优选与卷积神经网络在农作物精细分类中的应用研究

农作物的精细分类一直是农业遥感领域的热点,对农作物估产和种植结构监管有重要意义。深度学习的出现为农作物分类准确性的提升提供了新的思路。本文提出一种特征优选与卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）相结合的多光谱遥感农作物分类方法,用以解决精细分类问题。实验以哨兵2号遥感影像为数据源,基于多光谱遥感影像的波段反射率与包括归一化植被指数在内的10种植被指数,利用Relief F算法进行特征增强与优选,获取最优特征集,从而设计出基于特征优选的CNN分类方法,并对河南省原阳县主要农作物水稻、玉米、花生进行分类识别与制图,分类精度达到96.39%。同时,选用支持向量机、CNN方法分别对研究区农作物进行分类识别。对比分析3种方法的分类结果,发现本文提出的基于最优特征集的CNN农作物分类方法表现最优,CNN方法次之,支持向量机方法表现最差。实验结果表明：① 利用Relief F算法能够对特征贡献度进行排序,完成特征筛选,得到包含24个特征的最优特征子集,训练精度达到99.89%;② 基于最优特征集的CNN方法能够在最大程度上提取高精度差异性特征,实现对农作物的精细分类,且相比CNN和支持向量机的农作物分类方法,本文方法表现更佳。     

面向对象和DEM的ZY-1 02C影像湿地提取研究

本文运用面向对象分类与DEM数据相结合的方法,对资源卫星一号02C卫星遥感影像进行湿地提取。探索了基于对象与DEM信息的提取技术,在02C影像湿地的提取应用,对研究我国国产卫星在湿地监测和保护方面有重要的意义。研究结果表明：（1）面向对象的遥感影像信息提取方法,可同时兼顾影像光谱信息及空间信息,适用于02C影像的湿地提取,精度得到明显提高;（2）基于对象与DEM信息的提取方法,使沼泽地与草地相混淆的现象明显减轻,湿地分类精度进一步提高,该方法适用于高分辨率遥感影像的湿地提取研究;（3）基于对象与DEM信息提取的水田、水体、沼泽地及河滩的精度,分别为88.46%、97.44%、86.96%和83.33%,满足资源卫星一号02C遥感影像对湿地进行监测和保护的需要。     

华南地区典型种植园地遥感分类研究

华南地区种植园地广泛分布,类型混杂多样,导致园地分布信息难以正确获取,为农业管理造成了较大困难。本研究基于Landsat8 OLI数据,通过数据融合、特征优化,应用随机森林算法构建面向对象的种植园地分类规则集,对华南地区典型经济作物香蕉、柑橘、葡萄、蒲葵、海枣、番木瓜和火龙果等进行类别识别,同时对比贝叶斯分类法、K最邻近分类法、支持向量机法、决策树分类法的分类效果。结果表明：数据融合会在一定程度上影响分类结果精度;植株形态、光谱特征接近,种植期交错是影响华南地区典型园地分类精度的重要原因;以中分辨率影像为数据源,面向对象的随机森林算法应用于种植园地分类研究总体精度可达88.05%,Kappa系数0.87,可以有效区分华南地区典型种植园地类别;相比于其他算法,随机森林算法在分类精度、可靠性和稳定性上具有一定优势,可为园地作物生长监测和种植管理提供科学依据。     

基于深度学习的高分辨率遥感影像土地覆盖自动分类方法

土地覆盖变化是全球变化研究的核心,而精准分类是开展土地覆盖变化研究的基础。高分辨率遥感卫星技术的快速发展对地表分类的速度和精度提出了双重挑战,近年来人工智能等新技术的发展为图像自动分割提供了实现途径,而以卷积神经网络为代表的深度学习方法在遥感图像分类领域也具有独特的优势。为对比深度学习模型设计对高分辨率图像分类结果的影响,本文以郑州市2019年高分1号影像作为输入,对比研究了基于UNet模型改进的4种不同深度学习网络模型在高分辨率影像土地覆盖自动分类应用中的差异,探讨了残差网络、模型损失函数、跳层连接和注意力机制模块等编码和解码设定对于分类精度的影响机制。研究发现：同时加入多尺度损失函数、跳层连接和注意力机制模块的MS-EfficientUNet模型对郑州市土地覆盖分类结果最优,基于像元评价的整体分类精度可达0.7981。通过在解码器中引入多尺度损失函数可有效提高林地、水体和其他类别的分类精度;而对编码器进行改进,加入跳层连接和注意力机制可进一步提高草地、水体和其他类别地物的分类精度。研究结果表明,深度学习技术在高分辨率遥感影像自动分类中具有潜在应用价值,但分类结果精度的进一步提高和多级别大范围的精细分类方法仍是下一步研究的重点。     

基于多源遥感数据的断裂构造提取方法研究——以南水北调中线工程核心水源区为例

以南水北调中线工程核心水源区为例,利用中、高分辨率光学影像、雷达影像和数字高程模型等多源遥感数据,开展断裂构造提取方法研究。综合利用多源遥感数据的对地穿透能力、光谱信息和空间几何信息,进行图像增强、融合处理和三维地形分析,突出目标区断裂构造的影像标志。通过多源遥感解译,结合现场调查验证,初步查明目标区内3条主要断裂的几何展布信息,为该区的活断层探测和地震危险性评价提供参考。     

亚像元制图适应性分析与评价——以天津市津南区和北京市海淀区土地覆被制图为例

亚像元制图作为一种降尺度分类方法,可利用低分辨率影像获取高分辨率分类图。本文旨在探讨亚像元制图的降尺度分类结果与高分辨率影像分类精度和分类特征上的一致性。实验以天津市津南区和北京市海淀区为研究区,分别对中空间分辨率影像（TM或HJ）进行亚像元制图和对高空间分辨率影像（ALOS或ZY）进行硬分类得到相同空间分辨率的分类结果,从绝对精度、相对精度、空间结构和空间格局上,对2幅分类结果进行分析和评价。实验结果显示：（1）分类精度上,TM和HJ影像的亚像元制图结果,以地面验证样本为参考的绝对总体精度分别为84%和82%,以高分辨率影像（ALOS和ZY影像）硬分类结果,为参考的相对总体精度分别为82%和77%;（2）分类特征上,中空间分辨率影像亚像元制图结果的空间相关性较强、斑块数量较少、聚集度较高,但与高分辨率影像分类结果的总体结构相似,各类别的面积比例基本一致。因此,亚像元制图结果在分类精度和分类特征上与高空间分辨率影像分类结果具有较强的一致性,在缺少高分辨率土地覆被制图时,可将亚像元制图获取的降尺度分类图作为替代数据。     

遥感土地覆被分类的空间尺度响应研究

不同空间分辨率遥感影像对区域土地覆被类型识别精度的影响是目前土地资源遥感研究中的热点议题。本文基于准同步的卫星传感器影像,以福建省长汀县河田盆地为研究区,结合野外调查的实验样本,依次采用最大似然法（MLC）、支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）3种分类器,分析土地覆被分类结果在中高空间尺度序列（1~50 m）下的变化响应特征。结果表明：不同空间尺度下的地物分类结果存在显著差异（P<0.05）,其中总分类精度和Kappa系数均随影像分辨率的降低而先升高后降低,并于4 m分辨率处达到峰值,该结果与各类地物光谱反射率的空间尺度变化特征密切相关;而不同分类器对各空间尺度影像分类结果的影响程度差异较大（P<0.05）,其中SVM的分类精度最优,MLC次之,ANN的结果较差。此外,伴随影像空间分辨率的降低,不同土地覆被类型面积提取结果的变化规律不同,导致同类地物在不同空间尺度下的提取结果出现较大差异,表明在使用多源分辨率遥感数据进行土地监测等相关研究时,其伴随的结果误差不容忽视。     

改进的分水岭变换算法在高分辨率遥感影像多尺度分割中的应用

由于高空间分辨率遥感影像自身的复杂性,传统的分水岭分割方法难以取得令人满意的效果。本文提出一种改进分水岭变换的高分辨率遥感影像多尺度分割方法,在抑制分水岭过分割现象的同时,还能实现对遥感影像的多尺度分割。该方法充分考虑了高分辨率遥感影像的多光谱和多尺度特性,首先,利用各向异性扩散滤波技术对影像进行平滑滤波,目的是在滤除各种噪声的同时还能保持影像的边缘特征和重要的细节信息;然后,提取影像的多尺度形态学梯度,并从梯度图像中提取标记;接着进行基于标记的分水岭变换;最后,利用改进的快速区域合并算法实现对影像的多尺度分割。实验表明,改进的算法能有效地抑制分水岭的过分割现象,对高分辨率遥感影像有较好的分割性能。     

漳平市森林可燃物类型变化遥感动态监测

森林可燃物类型的空间分布是林火蔓延、灭火可视化建模与仿真中需要考虑的重要因素之一。在对森林可燃物类型划分的研究进行回顾的基础上,提出了考虑树种信息的分类方法。根据漳平市2003年小班图层中的优势树种信息,获得该市2003年四种森林可燃物类型即竹林、阔叶树、杉木林以及马尾松的空间分布专题图。在此基础上,采用面向对象分类技术,对ASTER影像进行分类,探测每种可燃物类型的内部变化和外部变化。该技术利用影像分割技术构建分类对象,使每个对象具有光谱信息的同时,具备大小、形状、拓扑关系、类别层次等诸多信息。对分类结果进行评价的结果表明,利用面向对象分类技术,充分利用了光谱特征以及类别相关特征,提高了分类精度,分类的面积精度达到89.3%。由于影像分割过程应用了专题图层,对象的边界不会超越专题图层的边界,使得对现有图层的更新尤为容易。最后,利用矢量格式的遥感分类结果对原森林小班图层进行更新,获得新的可燃物类型图层,作为林火可视化模型的输入图层。该研究不仅提供了现势性强的森林可燃物类型图层,而且在不破坏原小班边界的基础上,对发生变化的区域进行刻画。对于森林资源管理者,提供了实地调查过程的目标区域的信息。     

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基于Google Earth Engine和NDVI时序差异指数的作物种植区提取

为提高农作物种植信息遥感监测的效率,扩展数据适用范围,本文提出了一种基于时间序列NDVI差异指数的作物种植区提取方法。随着海量遥感与云计算的发展,Google Earth Engine作为一个全球尺度地理空间分析云平台,弥补了单机计算耗时长的不足,为快速遥感分类带来了新机遇。基于Google Earth Engine平台,以河南省开封市杞县为研究区,以2019—2020年杞县地区多时相Sentinel-2影像为数据源,结合物候信息,根据不同作物在时间序列NDVI曲线上的差异构建NDVI时序差异指数,从而提取作物种植区,区分不同作物类型,并与其他方法进行了精度验证和对比。结果表明：① NDVI时序差异指数法以作物物候信息为基础,与GEE高性能的计算能力相结合,形成了作物种植信息快速提取框架,可以方便快捷地进行作物种植区提取,较本地处理具有明显优势;② 杞县冬小麦和大蒜种植区有明显的空间分异性,冬小麦种植区主要集中在研究区西北部以及南部的农村居民点周围,而杞县大蒜则由于产品流通需要,主要集中在研究区中部以及东北部,居民点较为密集,交通便利的城市周边;③ 与时间序列支持向量机法和最大似然法相比较, NDVI时序差异指数进行作物种植区提取的总体精度达到83.72%, Kappa系数为0.67,分别比最大似然法提高了10.02%和0.21,比支持向量机法提高了4.18%和0.09,表明该方法能更高效率,更高精度地提取作物种植信息,实现区域作物种植信息的高效准确监测。总体来看,该方法在一定程度上可拓展遥感数据在农业领域的应用范围,具有推广价值。     

城市建成区遥感影像边界提取与扩张分析

针对城市建成区提取过程中,仅依赖单一数据源导致精度不够的问题,本文基于面向对象分类方法和利用土地类型信息标准差统计变量,实现遥感影像中城市建城区边界的提取,并以该建成区为依据对河南省虞城县的城区空间扩张特征作了分析。实验中首先采用均值漂移分割算法对高分一号遥感影像实现分割,然后利用决策树分类算法实现土地利用类型分类,最后基于0.1 km × 0.1 km窗口统计土地利用类型标准差信息,获取建成区边界。面向实际应用,以河南省虞城县为例,采用高分一号影像获得虞城县2017年建成区数据,并基于该数据采用多个TM影像提取城区其他年份的建成区边界,实现河南省虞城县城区空间扩张特征分析。结果表明,本文方法获取的建成区边界精度较一般的监督分类提取边界有进一步的提高,精度达到89%。进而说明结合高分辨率影像提取多个年份的建成区数据的可靠性,在城市扩张研究中,对仅利用低空间分辨率提取精度不够问题和仅利用高分辨影像提取效率低等问题提供了较好的解决方案。