基于决策树的洪湖水生植物遥感信息提取

以洪湖为研究对象,采用分类与回归树(classification and regression trees,CART)方法,根据训练样本数据集中挖掘分类规则,集成遥感影像的光谱特征、植被指数、水体指数、纹理特征等特征变量,建立研究区湿地信息提取的决策树模型;在此基础上,探究水体透明度对水生植物遥感信息提取的影响,依据特征变量有、无水体透明度,分别建立两类决策树,即有水体透明度参与的决策树(CART 14)和无透明度参与的决策树(CART 13);在训练样本和验证数据相同的情况下,对比采用CART 14、CART 13、支持向量机(support vector machine,SVM)和最大似然分类(maximum likelihood classification,MLC)4种方法的分类结果的精度。研究结果表明,洪湖中水生植物覆盖面积约占洪湖湿地总面积的47%,洪湖中的水生植物以沉水植物为主;采用有水体透明度参与的决策树分类结果的总体精度比采用支持向量机和最大似然分类方法的分别提高了7.78%和16.36%,Kappa系数则分别增大了0.12和0.20,无水体透明度参与的仅比有透明度参与的决策树分类结果的总体精度降低了2.77%,Kappa系数减小了0.04。水体透明度的参与能提高分类精度,而无水体透明度参与的决策树分类结果的总体精度也高于其它传统方法的分类精度。因此,在实际湿地分类中,若无水体透明度数据,但决策树的辅助分类变量足够多时,无水体透明度参与的决策树也能较好地进行分类,提取水生植物信息。     

基于特征优选的随机森林模型的黄河口滨海湿地信息提取研究

以2016年8月26日Landsat-8 OLI影像为数据源,针对特征变量数目可影响分类精度和运算速率问题,采用一种基于特征优选的随机森林模型,提取了黄河口滨海湿地高精度信息。首先,采用Relief(relevant features)-F算法,对全部特征变量进行权重排序,剔除不相关变量;然后,分别采用基于特征优选的随机森林模型、最大似然方法和神经网络分类算法,提取黄河口滨海湿地信息,比较基于特征优选的随机森林模型与其它两种分类方法在滨海湿地信息提取应用中的精度和效率。研究结果表明,基于特征优选的随机森林模型滨海湿地分类效果最佳,总精度为86.39%,Kappa系数为0.81,明显高于最大似然和神经网络分类方法;其中,河流湿地分类精度最高,为95.83%,盐田分类精度最低,主要原因在于盐田与养殖池、水库/坑塘的光谱和几何特征极为相似,易于混淆;但与最大似然分类和神经网络分类方法相比,该方法提取效果明显改善,分类精度分别提高了16.84%和4.44%。本研究结果证明,采用Relief-F算法特征优选的随机森林模型提取滨海湿地信息的方法,具有分类精度高、运算速率快的优势,适用于滨海地区不同类型湿地高精度信息提取。     

基于决策树模型的海岸带分类方法研究

海岸带地物分布复杂,地物混淆常造成海岸带提取困难。该文以江苏省粉砂淤泥质海岸为研究对象,运用图像光谱特征、纹理特征并引入地学知识,构建研究区遥感图像分类决策树模型,并利用ETM 图像进行海岸地物分类研究。结果表明:采用的决策树模型可以较好地结合纹理信息和地学知识,解决遥感图像中复杂地物分类过程中的混淆现象,分类精度达89.26%,比最大似然法分类精度提高了15.19%。     

像元信息分解和决策树相结合的影像分类方法

该文提出了一种基于像元信息分解和决策树相结合的遥感自动分类方法。选择广州市番禺区作为研究区。用像元信息分解和多变量决策树法把TM影像分为水体、植被、水泥地、土壤4种基本组分,分离成4类树枝;分别以4种基本地物组分作为分类掩膜,采用BP神经网络分类、形状指数提取、光谱特征提取等复合方法进行分枝,并开展野外遥感调查,以提高和验证分类精度。结果表明：该方法保证了分枝时地物的纯洁度,有效地避免了地物提取时多余信息的干扰和影响,提高了分类精度。结合实地调查数据与最大似然分类算法进行对比实验,表明该模型比最大似然总体分类精度高16％。     

集成Sentinel 1/2卫星影像的哈尼湿地森林沼泽制图研究

森林沼泽作为独特的湿地类型,对区域碳循环和生物多样性保护具有重要作用。以吉林省哈尼湿地为研究对象,集成应用Sentinel-1雷达和Sentinel-2多光谱影像,充分挖掘Sentinel-1多极化波段特征和Sentinel-2红边指数对森林沼泽遥感识别的潜力,应用随机森林方法实现哈尼湿地森林沼泽分布信息的提取。结果表明:当森林沼泽信息提取最优决策树数目为1 200,融合Sentinel-1 VV与VH后向散射系数雷达波段特征与Sentinel-2红边波段特征能显著提高森林沼泽分布信息的提取精度,保护区森林沼泽信息提取总体精度与Kappa系数分别高达89%、0.85,提取质量相对较高。哈尼湿地景观类型多样化,天然湿地、人工湿地与非湿地景观类型并存。在天然湿地类型中,森林沼泽面积最大,为27.1 km~2,占保护区总面积的11.2%;河流面积最小,为0.7 km~2,占保护区总面积的0.3%。森林沼泽提取方法为哈尼湿地的可持续管理提供数据支持,也为其他地区森林沼泽制图提供案例指导。     

新巴尔虎右旗沼泽和草甸信息提取

运用监督分类和决策树两种方法,以2014-8-25的Landsat8-OLI遥感影像为基础数据源,提取新巴尔虎右旗的沼泽和草甸信息。方法一:在ENVI中进行监督分类,将研究区分为沼泽和草甸、草地、森林、农用地、水体、居民地、沙地和其他等八类,采用最大似然法对研究区遥感影像进行沼泽和草甸信息的提取工作。方法二:求取研究区的归一化植被指数NDVI,将NDVI值和坡度值作为限制条件,进行求取研究区域的沼泽和草甸信息。将两种方法获得的沼泽和草甸分类图与验证样本进行混合矩阵分析,分别对两种分类结果进行精度评价,比较监督分类和决策树分类在沼泽和草甸信息提取的精度。结果表明:Landsat8-OLI影像采用监督分类的精度为89.40%,利用决策树分类的精度达到了91.05%,精度较高。这两种方法均能够很好地进行沼泽和草甸信息提取,同时验证了基于Landsat8遥感影像在湿地覆被分类的可行性。     

兼容光学雷达影像及地形辅助数据的扎龙湿地遥感分类

结合Landsat TM影像、Envisat ASAR的C波段雷达影像和地形辅助数据,采用决策树方法,包括分类回归树(C1assification and Regression Tree,CART)和随机森林(Random Forest,RF)算法,对扎龙湿地进行遥感分类。用实测GPS样本点对分类结果进行精度验证,并与最大似然监督分类方法(Maximum Likelihood Classification,MLC)对比。结果表明,地形辅助数据和雷达后向散射系数对湿地分类精度的提高起重要作用。基于RF算法分类结果的总精度和Kappa系数分别为92.6%和0.901,沼泽湿地的分类精度达到96.3%,较CART算法和MLC监督分类方法有明显提高。该研究提供了一种快速、高效的内陆淡水沼泽湿地遥感分类技术。     

多源遥感影像红树林信息提取方法比较

选取2012年2月24日的SPOT 5遥感影像和2013年12月6日的Landsat 8、"高分一号"遥感影像,应用最大似然法、支持向量机和面向对象方法提取红树林信息,并引入F值评价提取效果。研究结果表明,用最大似然法和支持向量机提取红树林信息的精度相似,与影像的特征光谱信息量相关性较强;而对于SPOT 5影像等更高分辨率遥感影像,面向对象方法降低了最大似然法和支持向量机分类的红树林斑块破碎程度,其信息提取精度与影像的空间分辨率正相关。     

基于多源光学遥感数据的湖泊湿地分类结果一致性分析

多源光学遥感数据是长时序研究中的重要数据源,而其分类结果的一致性分析则是多源遥感数据应用的前提和基础.该文以鄱阳湖湿地为研究对象,采用决策树方法对Landsat-8、Sentinel-2A、GF-1、HJ-1A 4种光学影像数据进行分类,以总体精度和Kappa系数评估分类精度,并基于类型面积偏差、类型面积相关、空间叠加分析对分类结果进行一致性分析.结果表明:1)利用决策树方法对不同传感器数据进行湖泊湿地分类,总体精度均高于89％,一致性较好;2)对于具体的湿地类型面积,不同传感器分类结果基本一致,以泥沙滩涂为主,水体次之,植被最少;3)分类结果中64.30％的区域具有高度一致性,完全不一致区域占12.70％.研究成果可为多源光学遥感数据用于长时序湖泊湿地变化监测的误差分析和集成使用提供参考.     

东洞庭湿地植被格局变化及其影响因素

东洞庭湖(也称东洞庭)湿地植被格局的变化特征及其影响因素的分析是该地区湿地植被保护与恢复策略制定的基础。基于美国陆地资源卫星Landsat TM/ETM+数据,应用决策树分类法分别提取东洞庭湖1999年、2002年、2006年三个时期湿地景观信息,通过转移矩阵法和质心迁移法对植被的时空演变分析。结果表明:(1)1993～2002年东洞庭湖芦苇、林地、苔草滩地面积均有所增加,芦苇增长速度最快,年均增长面积为28.93km²;2002～2006年林地面积迅速增加,年均增长面积为29.655km²,苔草面积有所减少,芦苇面积保持基本稳定;(2)东洞庭湖湿地植被质心呈现从林地—芦苇—苔草逐层靠近湖心的分布特点,1993～2006年三种植被类型的质心均不断向湖心迁移,其中以林地与芦苇的变迁更为显著。     

基于高分一号影像的土壤盐渍化信息提取方法

目前土壤盐渍化遥感监测主要使用中低分辨率遥感影像,存在对土壤盐渍化细节信息监测能力不足的问题。通过使用国产"高分一号"卫星高分辨率遥感影像(GF-1 PMS),基于先进的面向对象方法和最大似然法进行了盐渍化信息提取,并比较了两种方法的提取效果,此外,又同Landsat8 OLI的提取结果进行了比较。通过对两种分类方法、两种最新传感器提取结果的比较,可以得出:国产高分一号影像在土壤盐渍化信息提取方面有着巨大的潜力,就提取方法而言,同最大似然法相比,面向对象方法精度更高,更适用于GF-1 PMS影像的盐渍化信息提取,面向对象法的总体精度和Kappa系数为92.94%和0.91,而最大似然法的总体精度和Kappa系数为87.78%和0.77,面向对象方法的精度高出了约5个百分点;就分辨率而言,同Landsat8 OLI影像相比,Landsat8 OLI影像分类精度只有63.47%,而GF-1 PMS高分辨影像分类精度要高很多,盐渍化信息细节描述更充分,可提取出受到盐渍化影响的植被信息,对农田尺度盐渍化遥感监测研究有重要意义,也对拓展国产高分一号影像GF-1 PMS的应用范围是有益的。     

遗传算法优化的支持向量机湿地遥感分类——以洪河国家级自然保护区为例

湿地遥感分类作为湿地管理、监测与评价的重要手段,受到了广泛的关注。遗传算法(GA)借鉴了生物进化规律进行启发式搜索寻优,支持向量机(SVM)是一种新型的空间数据挖掘方法,二者相结合可以发挥各自的优势,寻找到支持向量机的全局最优参数,从而较准确地对湿地进行遥感分类。以洪河自然保护区为例,采用遗传算法优化的支持向量机方法进行了湿地遥感分类研究。同格网搜索下的支持向量机湿地遥感分类及最大似然监督分类对比,结果表明,遗传算法优化较格网搜索方式总精度提高了7.29%,较最大似然监督分类提高了12.06%,方法改善了沼泽、草地与裸地三种地物间的区分,是湿地遥感分类的有效手段。     

改进随机决策树群算法在监督分类中的应用

通过添加树平衡系数、设定节点不纯度和区分样本类型,对现有的随机决策树群算法进行了改进,提出了改进的随机决策树群算法.以广东省龙门县土地覆盖的ALOS遥感影像为研究对象,利用改进的随机决策树群算法对研究对象进行遥感监督分类,并将研究结果同传统的最大似然分类方法的结果进行对比,发现分类总体精度从81.46%提高至92.45%,Kappa系数达0.9091.改进的随机决策树群算法考虑了极不均衡决策树、节点不纯度和训练样本区分对随机决策过程运行效率的影响,可有效提高遥感分类效率和分类精度.     

辅以NDVI/DEM的面向对象木薯提取方法研究——以广西壮族自治区武鸣县为例

木薯作为重要的非粮能源作物,因其种植分散、与易混淆作物缺乏生长时相差,从而导致其种植分布信息难以正确获取,一直是困扰木薯乙醇资源正确评估的技术问题。该研究以广西壮族自治区武鸣县为研究区,应用高分辨率RapidEye影像数据,探讨利用面向对象分类方法合理提取木薯种植面积及其空间分布信息。研究表明,将归一化植被指数(NDVI)和数字高程数据(DEM)应用于遥感影像的多尺度分割,并结合基于隶属度函数和阈值的面向对象分类方法,提取木薯种植面积的精度达85%,分类精度(以Kappa系数表示)为0.9。相比最大似然监督分类方法和未辅以NDVI/DEM的面向对象分类方法,该方法的总精度分别提高了5%和12%,Kappa系数分别提高了0.2和0.3。因此,NDVI和DEM数据参与影像分割的面向对象的信息提取方法,可以有效地提高遥感图像分类的精度,并为提取种植分散、与相关植被时相差异小的作物的空间分布提供了有效的技术借鉴。     

利用面向对象的信息提取技术进行城市用地分类

针对城市用地分类问题,利用面向对象的高分辨率影像信息提取技术,对高分辨率影像进行影像分割,寻找影响对象提取精度的最优分割尺度,在得到最优分割尺度的基础上针对研究区城市用地的特点,有针对性地建立不同对象的提取规则,实现对目标对象的信息提取,从而形成最终的城市用地分类图,并将其与基于像元的光谱信息分类的方法进行对比,结果表明:视觉方面,面向对象信息提取技术克服了监督分类最大似然方法仅利用光谱信息分类的缺陷,充分考虑了像元间的空间关系特点,有效消除了"椒盐"噪声的影响;精度方面,面向对象信息提取技术的总体精度高达86.1166%,比最大似然法的总体精度提高了9.8851%,KAPPA系数也高达0.8131。     

基于面向对象方法和多时相HJ-1影像的湿地遥感分类——以完达山以北三江平原为例

以中国东北地区完达山以北三江平原(下简称小三江平原)为研究对象,利用2010年多时相HJ-1A卫星和HJ-1B卫星CCD影像作为分类数据源,结合野外调查数据,应用多尺度分割算法,根据影像的丰富信息和物候、时相等特征,采用面向对象的分类方法,进行小三江平原的湿地遥感分类。结果表明,湿地二级分类的总体精度为85.45%,总体Kappa系数为0.81。小三江平原湿地主要分布在低洼地区,总面积为9084.16km2;其中,天然湿地面积为2635.09km2,人工湿地面积为6449.07km2。集中分布的水田是小三江平原最主要的景观类型;天然湿地主要分布在自然保护区、河岸附近和国界周围;其中,草本沼泽面积最大。本研究表明,面向对象的分类方法能够有效利用遥感影像提供的丰富信息,产生较高的分类精度;对于中分辨率遥感影像不同分割尺度的组合使用有利于湿地信息的提取。降雨量较多、较少月份影像的选取和物候规律的利用是提取湿地信息的关键。多时相遥感影像数据的使用,改善了洪泛湿地和森林沼泽的分类效果,尤其是水田边界的划分;同时可以提高湿地分类精度。基于面向对象的遥感方法,利用多时相的中分辨率遥感影像,能够获取较高精度的湿地分布信息,是一种成本较低且行之有效的技术手段。     

分层信息提取法在县域土地 利用/覆被遥感中的应用

高精度地获取县(或县级市)域土地利用/覆被的定性、定量信息对于维护生态环境和保障我国农村经济的可持续发展具有重要意义。针对2003年冬季所获得的江苏省新沂市的TM图像特点,选择分层信息提取法提取土地利用/覆被信息。首先对图像进行基于最大似然法的监督分类,观察分类结果,提取误分、错分比例最小的未利用地类型,然后采用光谱分析法提取出水体范围、监督分类和目视解译相结合法提取出城镇建设用地和农村居民点、归一化植被指数提取出林地,最后提取出耕地。信息提取结果与同期土地利用图相比较,整个新沂市域范围内土地利用/覆被类型分类的面积精度达到96.17%,空间精度达到88.38%,表明这种方法提取遥感图像土地利用/覆被信息是可行的。     

城市湿地公园景观健康空间差异研究——以杭州西溪湿地公园为例

景观健康研究是生态系统健康的新研究方向,两者区别在于研究尺度的选择。景观健康的标准体现在景观能否可持续发展。作为城市湿地的西溪湿地公园,其可持续性表现在社会经济和生态保护的和谐发展。因此,本文从社会经济和生态保护两方面建立景观健康评价模型,运用GIS 技术使其空间化,揭示景观健康的空间差异性。结果显示：(1) 西溪湿地公园社会经济可持续性和生态可持续性的空间分异明显,社会经济可持续性较好区域主要分布在公园边界区域,占整个公园面积的2.18%,而生态保护可持续性较好的区域主要分布在公园内部,约占39.50%;(2) 公园景观健康较好的区域分布在公园内部区域,占公园面积的25.06%;较差的区域分布在公园周边区域,以公园南边界附近分布面积较大;(3) 景观健康状态与景观要素的功能特征及其空间分布格局息息相关。     

黄河流域河南段湿地景观格局和生态系统服务价值演变及预测研究

基于5期土地利用数据,探讨1980—2020年黄河流域河南段湿地景观格局的时空演变特征,运用CA-Markov模型预测2060年湿地格局,并利用效益转移法评估湿地生态系统服务价值(ESV)。结果表明：(1)黄河流域河南段湿地主要分布在黄河干流及支流两岸,其余区域湿地呈零星分布特征。(2)湿地面积以2000年为界呈先减后增的变化趋势,但总体仍减少13.18%,主要转化为耕地。预计2060年湿地面积将比2020年增加5.90%。湿地景观结构以2000年为界由趋于分散变为趋于聚合,2020—2060年将略趋于破碎。(3)湿地是研究区生态系统服务价值最高的地类。湿地总ESV变化趋势与其面积一致,总体减少129.26亿元。预计2060年湿地总ESV将比2020年提高50.24亿元。水文调节是湿地价值最高的生态系统服务功能。     

三江源区湖泊和沼泽遥感影像分类研究

为了进一步了解三江源区的湿地分布现状,尝试利用MODIS 16天合成的归一化植被指数(NDVI)数据,采用决策树分类方法对三江源区湿地的遥感影像进行了分类研究.在数据预处理时,采用中值滤波和主成分变换结合的方法有效地去除了MODIS数据的噪声;在决策树构建过程中,结合DEM数据有效地提取出湖泊;利用象元NDVI时序变化曲线规律,采用先控制曲线形状、再控制拐点阚值的方法对沼泽进行分类.通过精度验证,湖泊的分类精度达到了96.5%,总的分类精度达到了84.2%,Kappa系数为0.78.利用MODIS NDVI时间序列数据和决策树方法能够满足大范围区域湖泊和沼泽遥感影像分类要求.