基于决策树的多源遥感数据中湿地信息提取

了解湿地资源分布类型是恢复湿地生态环境的基础,因此本文提出基于决策树的多源遥感数据中湿地信息提取方法。运用QUEST方法构建决策树,对多源遥感数据中的湿地信息进行提取,并以Kappa系数评价决策树分类的有效性。结合海南东寨港国家级自然保护区实际数据,得到湿地地形信息、湿地分类体系信息、湿地空间与面积分类、湿地类型转换特征以及湿地类型动态度差异,完成湿地信息提取,为今后保护区湿地生态保护与恢复提供信息提取技术支持。     

MODIS植被指数时间序列Savitzky-Golay滤波算法重构

利用Savitzky-Golay(S-G)滤波方法对若尔盖高原湿地区2000—2009年MODIS16d最大值合成的NDVI时间序列数据进行了重构,并与中值迭代滤波法、傅里叶变换法进行了比较。结果表明,基于S-G滤波的时间序列重构方法重构后的NDVI时间序列在直观及像元的时间序列曲线上均取得了较好的效果,对提高该数据产品质量有很大帮助,通过该方法重构后的高质量的NDVI时间序列对利用该数据源对若尔盖湿地生态系统监测提供了良好的基础。     

结合时相和波谱信息的植被信息提取

本文利用2002年陕西省ETM卫星影像及相关植被地理信息,在其影像上选取覆盖全省包含不同地物类型的85个地面样地(Ground Truth),通过2003年陕西省MODIS卫星影像获取所选样地全年的NDVI时间序列曲线。采用决策树分类方法,结合NDVI时间序列曲线,实现基于时相和波谱信息的植被分类。最后通过混淆矩阵与Kappa系数等方法对分类结果进行正确率评价,结果表明,文中所给方法优于传统分类方法,所得结果与其他调查结果相一致。     

兼容多源数据的森林湿地信息提取和比较分析

针对以光谱特征差异为依据,提取森林湿地信息精度低的问题,该文采用兼容多源数据的分类回归树(CART)提取方法,并以大沾河国家森林湿地进行实证研究。基于Landsat8遥感数据、Radarsat-2极化雷达数据和地形辅助数据,采用SPM软件分别构建3种特征变量组合的CART决策树模型,并获取分类规则,最后根据规则对研究区的森林湿地信息进行提取。结果表明:3种特征变量组合中,兼容光谱、纹理、雷达与地形辅助数据的CART决策树的森林湿地信息提取精度最高,用户精度和制图精度分别达到了88.46%和82.14%。研究结果体现了雷达数据与地形辅助数据有助于提取森林湿地信息。     

基于植被指数模型的淡水湖泊湿地景观信息提取

高邮湖湿地是江苏省重要湿地之一,对生态、环境控制、调节气候和保护生物多样性具有重要意义。采用2007年的LandsatTM影像作为遥感信息源,选择影像的光谱特征和比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)、归一化植被指数(NDVI)、归一化差异绿度指数(NDGI)、土壤调节植被指数(SAVI)和最佳土壤调节植被指数(OSAVI)6种植被指数做了光谱特征分析,从而确定出最佳指数模型,并基于决策树方法,实现研究区景观信息的遥感分类。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,其总体精度达到79.58%,Kappa系数为0.721 0,分类结果理想且人工参与灵活。     

基于MODIS影像多特征的CART决策树分类

以山东省为研究区域,利用2009年9月MODIS的8 d合成波段反射率产品MOD09,选择特征变量植被指数(NDVI、EVI)、NDWI、NDMI、NDSI及辅助信息DEM,通过选取其中的影像特征组合来确定分类方案,构建各波段组合的CART决策树,对MODIS影像进行分类,得到CART决策树的最优波段组合。结果表明,特征变量DEM、NDVI、EVI对分类结果贡献较大;将CART决策树的分类结果与其相对应的最大似然分类结果进行比较可知,基于影像多特征的CART决策树分类方法能明显提高分类精度。     

决策树结合混合像元分解的中国竹林遥感信息提取

竹林是中国亚热带地区特殊而重要的森林资源,现有方法难以实现全国范围竹林时空分布信息快速准确提取。针对此问题,本研究利用2003年、2008年、2014年MODIS NDVI、反射率产品数据和省域Landsat分类数据,提出了基于决策树结合混合像元分解的全国竹林信息提取方法。首先,通过最大似然法获取中国林地分布信息;然后,在林地信息的基础上,构建决策树模型提取中国竹林分布信息;最后,采用线性最小二乘法混合像元分解得到中国竹林丰度图,并计算竹林面积。研究结果表明:(1)最大似然法提取的3个时期中国林地信息的生产者与用户精度均在90%以上,Kappa系数均值为0.93,为竹林信息提取奠定了基础。(2)C5.0算法构建的决策树模型能够很好的提取中国竹林时空分布信息,3个时期竹林分类精度均在80%左右。(3)在混合像元分解的基础上,统计得到的全国各省竹林估算面积与清查面积具有较高的相关性,R~2分别为0.98、0.97和0.95,RMSE范围为3.92万—9.58万ha,说明估算得到全国竹林面积与实际情况较为吻合。本研究所提出基于MODIS遥感数据运用C5.0算法决策树结合混合像元分解的方法,实现了全国竹林时空分布信息的准确提取,为全国竹林资源信息动态监测及管理提供了技术手段和数据支撑。     

基于MODIS的黑龙江省农作物种植结构提取研究

基于2015年多时相MODIS数据,以黑龙江省主要农作物(大豆、玉米和水稻)为研究对象,利用黑龙江省主要作物的物候期特征、NDVI特征曲线信息和NDWI反映的耕地类型,采用决策树构建不同种类农作物的遥感提取模型,以提取大尺度农作物的空间分布格局信息。结果表明,构建的遥感提取模型有效地提取了主要农作物的空间分布信息,以东北实地调查数据为评价标准,玉米、水稻、大豆的分类精度分别为83.90%、84.71%和78.26%;以统计数据为评价标准,玉米、水稻、大豆的分类精度分别为84.463%、88.094%和81.485%。     

基于决策树的洪泽湖湿地信息提取

湿地是地球的重要组成部分,快速而准确地提取湿地信息,是湿地动态监测和可持续发展的一项基础而重要的工作.以洪泽湖淡水湿地为研究对象,采用2006年8月19日的Landsat5 TM遥感影像为数据源,采用经K-T变换光谱增强后的数据及利用灰度共生矩阵分析影像第一主成分的纹理统计量作辅助分类变量,基于地物光谱特征、纹理特征和形状特征,运用决策树分类法提取洪泽湖湿地植被信息,将其分类结果与最大似然法的分类结果进行比较.结果表明:1)洪泽湖地区的湿地植被比较丰富,面积约占全湖的10.74％,其中以浮水植物为主.2)基于决策树的分类结果的精度有了明显的提高,总精度由77.33％提高到86.33％,Kappa系数由0.7292提高到0.8354,证明基于决策树分类方法是提取淡水湿地植被信息的有效手段.     

若尔盖国家级自然保护区湿地变化模拟简

以1990 年、1994 年、2000 年和2009 年4 期遥感影像数据为数据源,基于CA-Markov 模型,利用4 种不同的时间策略模拟了若尔盖国家级自然保护区和10 km 缓冲区范围内湿地变化.以1994 年保护区建立为时间节点,研究了政策干预前后保护区里外湿地类型的变化情况,从而评估若尔盖保护区的建立对湿地保护的意义.研究结果表明,若尔盖保护区湿地退化严重,湿地保护的效果并不显著.     

基于决策树分类的地表覆盖遥感信息提取

地处西南的渝北地区地表覆盖类型复杂、土地利用多元化,仅依赖于光谱特征的传统遥感信息提取方法难以获得较高的分类精度。利用决策树分类技术对渝北地区的TM遥感影像进行分类,除光谱信息外还结合地质、NDVI、PCI等多源数据进行实验。结果表明,总精度和Kappa系数分别为88.42%和0.854 7,较传统的监督分类和仅依赖于光谱特征的决策树分类方法有较大提高,这也表明基于多源数据的决策树分类技术对地表覆盖复杂地区的遥感影像分类比较适用,是遥感信息提取的一种有效手段。     

利用Sentinel-2A影像的面向对象特征湿地决策树分类方法

苏州市湿地众多、类型多样化、周围环境复杂,使用传统的遥感分类方法很难得到精度较高的湿地分类结果。研究了面向对象特征的湿地决策树分类方法,以苏州市澄湖地区为研究区域,使用欧空局的Sentinel-2A影像,先将研究区域分为湿地水体、植被和非植被3大类型,再分别构建鱼塘、河流、湖泊、农田和裸地等面向对象特征,据此实现湿地遥感分类。研究结果表明,该方法能够有效利用遥感影像提供的光谱特征、几何特征和纹理特征等多种丰富信息,产生较高的分类精度,总体分类精度可达80.67%,Kappa系数为77.80%。与传统的基于中低分辨率遥感影像的分类方法相比,该方法可以有效提取湿地不同地物对象的几何结构和纹理等特征,在提高湿地分类精度的同时实现对大面积湿地的快速动态监测。     

应用面向对象的决策树模型提取橡胶林信息

橡胶林的无序和不合理种植引发了一系列的生态问题,快速监测橡胶林空间分布及动态变化,对橡胶的合理种植、区域生态环境保护以及有关部门的规划决策有重要的指导意义。以MODIS归一化植被指数NDVI时间序列数据和多时相的Landsat TM数据为基础分析橡胶林的季相和光谱特征,确定橡胶识别的关键时期和特征参数,构建面向对象的决策树分类模型,开展橡胶信息提取研究。结果表明,多时相的遥感数据可反映橡胶的季相特征,以TM数据为基础计算得到的陆表水分指数LSWI和归一化植被指数NDVI可作为橡胶识别的光谱特征参数,橡胶休眠期是利用遥感方法进行橡胶提取的最佳时期。相比于单时相数据,利用包含橡胶关键物候期的多时相遥感数据能得到更高的橡胶林提取精度。     

基于决策树的CBERS遥感影像分类及分析评价

以江苏省徐州市为研究区,以城市土地利用遥感分类为目标,采用CBERS多光谱数据的近红外波段、全球环境监测植被指数(GEMI)、归一化植被指数(NDVI)及主成分分析得出的第一和第二主成分作为分类的特征数据,基于先验知识和统计分析构建层次分类决策树,进而发展和改进了决策树交互式构建算法,实现了城市土地利用遥感分类。通过与最大似然分类器(MLC)和支持向量机分类器(SVM)分类结果的比较分析,表明基于多种特征的决策树分类器能够有效应用于CBERS遥感数据分类,在研究区具有良好的推广性。     

基于OLI数据与决策树法的去山体阴影水体信息提取研究

研究山区地表水体信息OLI遥感数据去阴影自动提取方法,设计基于数字高程模型与指数提取的决策树分类方法,提高水体自动识别的精度。该方法选取改进的归一化水体指数、归一化植被指数、比值植被指数、主成分分析前3个分量以及波段之间的组合运算,并结合DEM构建决策树分类规则。综合采用单波段阈值、谱间关系、植被指数和水体指数阈值完成山体水体的去阴影识别研究,与计算机自动识别分类方法比较,其精度明显提高。结果表明,决策树分类方法在精度上明显高于常用的计算机自动分类方法,可以很好地被利用于OLI遥感数据水体信息的海量、大范围提取。     

唐山市区土地利用的Landsat 8影像分层分类

针对土地利用遥感分类方法多样、分类精度高低不一等问题,该文以土地利用变化明显的唐山市路南区、路北区为研究区域,并以中分遥感影像Landsat 8OLI为信息源,在对地类样本进行可分离性分析的基础上,建立研究区土地利用分层分类体系。通过监督分类实验,选择分类效果最好、分类精度最高的最大似然分类器进行地类初分;通过绘制归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)、两指数差值(NDVI-NDBI)的曲线及地类光谱特征曲线,建立决策树分类规则,进行地类再分。该方法可以较好地完成多种土地利用二级地类的划分,有助于提高中分影像土地利用分类效率。     

Forest cover classification using Landsat ETM+ data and time series MODIS NDVI data

Forest cover plays a key role in climate change by influencing the carbon stocks, the hydrological cycle and the energy balance. Forest cover information can be determined from fine-resolution data, such as Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+). However, forest cover classification with fine-resolution data usually uses only one temporal data because successive data acquirement is difficult. It may achieve mis-classification result without involving vegetation growth information, because different vegetation types may have the similar spectral features in the fine-resolution data. To overcome these issues, a forest cover classification method using Landsat ETM+ data appending with time series Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) data was proposed. The objective was to investigate the potential of temporal features extracted from coarse-resolution time series vegetation index data on improving the forest cover classification accuracy using fine-resolution remote sensing data. This method firstly fused Landsat ETM+ NDVI and MODIS NDVI data to obtain time series fine-resolution NDVI data, and then the temporal features were extracted from the fused NDVI data. Finally, temporal features combined with Landsat ETM+ spectral data was used to improve forest cover classification accuracy using supervised classifier. The study in North China region confirmed that time series NDVI features had significant effects on improving forest cover classification accuracy of fine resolution remote sensing data. The NDVI features extracted from time series fused NDVI data could improve the overall classification accuracy approximately 5% from 88.99% to 93.88% compared to only using single Landsat ETM+ data.     

1982-2013年青藏高原植被动态变化时序分析

针对不同的数据源及时间和空间尺度会使植被覆盖度及其与气象因子影响的结果有所差别这一情况,该文基于青藏高原1982-2012年GIMMS NDVI和2001-2013年MODIS NDVI遥感数据集,结合研究区内12个典型的气象站点数据,进行了青藏高原地区植被覆盖时空动态变化规律及其与气象因子响应的时序分析,并利用重合时间段的数据对比分析了两种传感器在青藏高原地区对植被动态变化监测方面的差异.结果表明:近30年来,青藏高原地区植被呈整体改善趋势,尤其是高海拔地区;不同阶段植被的变化趋势有所不同;两种传感器在反映植被动态变化趋势上差异显著,但两者与气候因子的响应规律相同.