结合珠海一号高光谱影像和XGBoost算法的珠江口滨海湿地分类

由于湿地类别多样且结构复杂,湿地遥感分类工作极具挑战性。本文以珠江口滨海湿地为研究区,基于珠海一号高光谱影像获取的光谱特征、形状特征、纹理特征和指数特征构建优选特征集,采用极端梯度提升(XGBoost)算法和面向对象技术提取湿地类型和空间分布,并对比分析基于支持向量机(SVM)算法和随机森林(RF)算法的湿地分类结果。结果表明：(1)珠海一号高光谱影像能够有效应用于湿地分类,且光谱特征在湿地分类中发挥了重要作用;(2)使用的机器学习算法中XGBoost算法的湿地分类效果最佳,总体精度为87.2%,Kappa系数为0.84;(3)优选的影像特征能够保证更高的湿地类型识别精度,验证了特征筛选有助于提高分类效果。本文发展了一种基于珠海一号高光谱影像和集成学习的大区域湿地类型识别方法,可为湿地资源调查提供有效的技术参考,服务于湿地的保护与开发利用。     

基于随机森林算法和知识规则的国际湿地城市精细湿地分类——以常德市为例

获取精细湿地资源信息对国际湿地城市湿地修复保护、管理利用以及区域可持续发展至关重要，目前面向国际湿地城市的湿地精细分类研究较为缺乏，尤其是针对湿地中水体的详细类别划分较少。本研究以全球典型国际湿地城市常德市为案例研究区，基于Google Earth Engine (GEE)云计算平台和2020年Sentinel-1/2时序遥感影像以及地形数据，首先采用最小冗余最大相关算法和递归梯度提升树算法进行湿地分类特征集优选，进而构建集成基于像元的随机森林和面向对象的知识规则决策模型的城市湿地精细分类智能模型，以实现常德市湿地资源精细分类。结果表明：(1)湿地分类特征优选前后特征数由63减少为16，总体精度下降0.9%，其中旱期的水体指数、植被频率和建成区指数的特征重要性较大，特征优选可以减少特征数据信息冗余、提高分类效率；(2)常德市湿地精细分类结果包括河流、湖泊、水库、养殖池/坑塘、运河/水渠、泥滩地、草滩地和芦苇湿地8种湿地类型，总体精度达91.53%,Kappa系数为0.89，可以满足国际湿地城市精细湿地分类的需求；(3)常德市湿地主要分布在东部西洞庭湖平原区域，呈现出东多西少的空间格局。...     

Sentinel-2影像多特征优选的黄河三角洲湿地信息提取

以北方典型河口湿地—黄河三角洲湿地为研究区,采用在特征选择和分类提取等方面具有明显优势的随机森林算法,对研究区内的湿地信息进行提取。首先基于多时相、光谱信息丰富的Sentinel-2数据生成4类不同的特征变量,包括光谱特征、植被指数和水体指数、红边指数、纹理特征;再根据以上特征构建6种不同的提取方案,对黄河三角洲湿地信息进行提取并验证不同方案的提取精度,旨在选择最佳方案改善湿地信息提取的效果。结果表明:(1)有效地使用多种特征变量是提高湿地信息提取的关键,就不同特征对湿地信息提取的贡献率而言,红边指数植被指数和水体指数光谱特征纹理特征;(2)基于随机森林算法优选的特征变量提取效果最佳,总体精度高达90.93%,Kappa系数为0.90,表明随机森林算法可以有效地进行特征选择,在特征变量数据挖掘的同时,仍能保证湿地信息提取的精度,提高运行效率。本研究为湿地信息提取在数据源选择、特征选择和方法选择方面提供了一种新思路、方法和技术手段。     

基于高分一号宽幅多光谱影像的鄱阳湖湿地分类研究

典型湿地类型分类对于湿地生态环境保护和生态环境建设具有重要意义。本研究以高分一号宽幅多光谱影像数据作为数据源,以鄱阳湖典型湿地作为研究对象,进行典型湿地类型分类。研究采用主成分分析、归一化植被指数、比值植被指数和归一化差异水体指数等方法对不同湿地类型进行光谱特征分析,结果表明:高分一号宽幅多光谱影像反演的归一化植被指数和归一化水体指数能够较好地区分水体、泥滩、挺水植物和湿生植物等常见湿地类型。通过归一化植被指数将湿地类型分为植被和非植被,归一化差异水体指数将植被类型进一步分为挺水植物和湿生植物,将非植被分为水体和泥滩。构建决策树对典型湿地类型进行自动分类,经过精度评价和分析验证,该方法针对高分一号宽幅数据进行典型湿地分类总体精度能够达到82.28%,Kappa系数0.7346,优于常规的监督分类和非监督分类。     

基于Relief F与卷积神经网络的湿地植物群落精细分类

湿地是陆地生态系统和水生生态系统之间的重要过渡带,准确高效地获取湿地植物群落分布信息对于保护湿地具有深远的意义。本文以无人机多光谱影像为数据源,首先构建包含光谱特征、植被指数和纹理特征的多维特征数据集,并采用Relief F算法进行特征优选,确定最优特征数据集;然后构建基于特征优选的卷积神经网络(CNN)分类模型,对最优特征数据集进行分类,并与基于原始多光谱影像的CNN和随机森林(RF)分类方法进行对比。结果表明：(1)随着特征个数的增加,分类精度先增加后下降,当特征数为32时分类精度最高;(2)窗口为13×13的GLCM提取的信息熵和同质性等纹理特征及GNDVI、MSAVI2、RVI等多光谱植被指数重要性较高;(3)基于最优特征数据集的CNN分类模型,能够有效提取空间光谱信息,抑制“椒盐现象”的产生,分类效果最佳,总体精度达93.40%,与未进行特征优选的RF和CNN分类模型相比分别提高了9.80%和7.40%。     

洪泽湖湿地植被信息提取方法研究

以洪泽湖淡水湿地为研究对象,在分析了各类地物光谱特征的基础上,提出了分区分类的方法。首先选取6种典型指数分别对研究区湿地植被进行分类计算,从中选择合适的指数进行湿地植被的信息提取;再运用决策树模型进行湿地植被分类;并将分类结果与最大似然法的分类结果进行了比较。结果表明,1 NDVI提取的沉水植物信息效果最好,挺水植物和浮水植物可用改进归一化差异水体指数(MNDWI)进行区分;再利用决策树对湿地植被进行分类,总体精度达到85.09%,与最大似然法相比,提高了6%。2洪泽湖地区的湿地植被比较丰富,面积约占全湖的10.74%。     

利用光学和SAR遥感数据的若尔盖湿地植被分类与变化监测

湿地植被在固碳过程中扮演重要角色。作为高寒湿地生态系统的典型代表，若尔盖湿地的植被分类与变化监测对于研究其碳汇功能具有重要意义。光学遥感和微波遥感在植被监测中各有其优缺点，因此本研究提出结合Sentinel-2光学数据和Sentinel-1合成孔径雷达SAR (Synthetic Aperture Radar)数据的若尔盖湿地植被分类与变化监测方法。基于动态时间归整算法DTW (Dynamic Time Warping)提取Sentinel-1 SAR数据的时间序列物候特征，结合Sentinel-2多光谱数据的光谱特征，以2020年实地获取的植被样本及使用样本迁移得到的2017年样本，通过随机森林算法分别对两个时期的若尔盖湿地植被进行分类并对其变化进行分析。研究表明：(1)结合Sentinel-1和Sentinel-2数据，充分发挥各自多时相、多光谱的优势对若尔盖湿地植被进行分类得到可靠的分类结果，总精度达到了97.43%,Kappa系数为0.96。(2)基于样本迁移原理，本研究通过将2020年实地采集的样本迁移至2017年，解决了历史时期实地样本不可得的问题，并针对SAR数据的特点提...     

基于光谱特征的湿地湿生植物信息提取研究

基于湿生植物光谱特征分析,采用面向对象分类方法提取湿地典型植被信息。在大量的野外实地调查基础上,确定提取的典型植物类型为芦苇(Phragmites australis)、长芒稗(Echinochloa crusgallii)和睡莲(Nymphaeatetragona);采集湿地优势植物光谱数据,将优势植物与提取对象芦苇、长芒稗和睡莲的光谱特征进行相关性分析,获取物种间区分性好的波段及波段组合,参与影像分割权重的设置;根据典型植被的分布特征,确定面向对象分割尺度(其中芦苇的分割尺度为50,长芒稗的分割尺度为20,睡莲的分割尺度为100)。通过研究发现:基于光谱特征分析的面向对象的分类精度为96%,而未利用光谱特征的面向对象的分类精度为87.3%,传统监督分类精度仅为82.3%。证明在面向对象提取前对植物光谱特征分析得到区分性好的波段及波段组合参与分割,对提高分类精度起关键作用。     

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。     

多源多特征集成的南美洲典型地区湿地制图

南美洲湿地面积广且类型多样，但湿地制图相关研究匮乏，通过遥感手段可为南美洲全域湿地制图提供科学技术支撑。本研究依托GEE (Google Earth Engine)平台面向南美洲湿地提出一种多源多特征集成的湿地制图方法。研究选取南美洲典型湿地地区为研究区，首先利用已有土地覆盖数据集提出一种有效的湿地样本采集流程以保证样本质量，其次结合哨兵1号、哨兵2号和SRTM数据构建多源特征集合，并基于随机森林的递归特征消除算法(RF＿RFE)进行特征优选，构建不同特征组合方案对比多源特征对湿地分类结果的影响，最后采用随机森林算法对研究区湿地进行分类提取。研究结果表明，设计样本采集方案可有效提高样本质量，多源特征集合能够提升湿地分类精度，特征优选能够减少特征冗余并提升分类精度。研究区分类总体精度为85.62%,Kappa系数为0.8333，其中湿地类别的精度最低为69.85%，最高为95.18%。     

农牧交错带湿地信息提取技术研究——以多伦县大仓乡为例

农牧交错地带地类复杂,混合像元现象严重,湿地信息的自动提取难度较大.针对该区湿地遥感信息提取的特点和难点,选取多伦县大仓乡地区的TM遥感数据,先采用NDVI阈值提取出水体,并利用水体形状特征(如面积s、周长p、形状指数k等)对水体类型进行提取;再尝试应用线性光谱混合模型( LSMM)提取去除水体后的湿地信息,并以SPO...     

杭州湾滨海湿地时空格局变化遥感调查研究

采用TM、SPOT-5卫星遥感数据,通过建立杭州湾滨海湿地分类体系和解译标志并进行人机交互解译,完成了杭州湾1987、1995、2003和2009年滨海湿地提取和分类。研究了4期杭州湾滨海湿地的利用状况、面积,以及时空格局变化情况,研究显示:1987~2009年期间,杭州湾滨海湿地主要表现为滩涂湿地的逐年减少和库塘湿地的逐年增加;1995年之前湿地变化以自然驱动力为主,之后人类活动影响明显,对近海域、滩涂不断开发,尤以南岸为主;以杭州湾湿地公园为典型的沼泽草甸湿地得到了较好的保护。     

青藏高原湿地遥感监测与变化分析

青藏高原是中国湿地分布较为集中的地区之一,也是全球变化的敏感区。了解青藏高原湿地分布与变化对湿地保护和全球变化研究具有重要意义。基于Landsat 8 OLI(operation land imager)数据,使用面向对象分类方法和人工解译相结合的方式得到2016年青藏高原湿地分布数据,结合2008年湿地分类数据以及高程、流域界线等辅助数据,分析了青藏高原的湿地分布现状和2008—2016年的湿地变化情况。结果表明:①2016年青藏高原研究区湿地总面积为115584 km2。其中,湖泊湿地面积为48737 km2,沼泽湿地面积为34698 km2,河流湿地面积为15927 km2,洪泛湿地面积为15035 km2,人工湿地面积为1188 km2。②2008—2016年,青藏高原湿地总面积增加3867 km2,主要表现为湖泊、河流和洪泛湿地的增加,但同时沼泽湿地减少5799 km2。③青藏高原的湿地分布与变化表现出显著的区域差异性。自然湿地的分布及面积变化集中在4~5km高程范围内,而人工湿地的变化则集中在2~4 km高程范围内;湖泊和洪泛湿地的增加集中在内流区,河流的增加及沼泽的减少集中在外流区。④青藏高原的气温和降水均呈上升趋势,与湿地总体变化呈正相关;各流域冰川面积的变化与湿地变化也具有相关性;人为因素对青藏高原的湿地变化以消极作用为主。该研究为青藏高原环境变化研究与湿地保护提供了有益支持。     

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。     

基于高光谱的湿地植被分类研究

光谱特征的选择对于湿地植被的识别精度和效率有直接的影响。本文以萨克拉门托-圣华金三角洲为研究区,基于Hy Map航空高光谱遥感影像数据,分析湿地植被的一阶微分和二阶微分光谱特征。在上述分析的基础上基于均值置信区间的波段选择法对一阶微分、二阶微分进行波段选择,根据获取的有效特征波段构建特征集,利用C5决策树分类算法产生规则集,并对实验区的湿地植被进行了分类研究。结果表明:湿地植被的一阶微分、二阶微分能够突出不同湿地植被光谱曲线在不同波段的增速不同,利用均值置信区间的波段选择法能够对特征波段起到降维效果,根据降维后的特征波段采用C5决策树分类算法,可以实现湿地植被在物种水平上的识别,并达到较好的分类精度。     

基于高分辨率遥感影像的神农架大九湖湿地土地利用类型变化及其驱动力分析——来自长时间尺度多源遥感信息的约束

大九湖湿地是华中地区少有的亚热带高山湿地。建国以来,大九湖湿地经历了多次大规模的开发导致该湿地被严重破坏,2005年实施的"大九湖湿地保护与恢复及公园建设工程"使得湿地功能得到一定恢复。为了解大九湖湿地近期土地利用类型的变化状况,本研究结合实地调查及前人工作,构建了大九湖湿地9种土地利用类型,利用2005年、2011年和2017年的高分辨率遥感影像及2018年的无人机影像进行土地利用解译,研究了3个时期土地利用的动态变化和类型转换,探索湿地变迁的原因及其驱动力。结果表明,2005—2011年间,新增了湖泊(84.41 hm~2)这一类型,主要由旱生草甸、林地和农田转化而来。面积减少最多的是农田,主要向旱生草甸和湿生草本沼泽转化。2011—2017年间,新增了中生草甸(80.07 hm~2)这一类型,主要由湿生泥炭沼泽、湿生草本沼泽和旱生草甸转化而来。面积减少最多的是农田,主要向旱生草甸转换。总之,研究时段内,大九湖湿地类型和面积均呈增加趋势,湿地景观得到一定恢复,湿地生态环境有所改善。驱动力分析表明,湿地自然保护区的设立及一系列有效的湿地生态恢复工程是大九湖湿地土地利用变化的最主要驱动力。本文研究结果可为湿地的恢复和保护提供参考和建议。     

扎龙湿地沼泽的提取模型研究

利用扎龙湿地TM图像,通过分析各类地物的光谱特征、谱间结构特征以及采样剖面线,发现了扎龙湿地沼泽的光谱特征,并由此建立了一个基于知识发现的沼泽提取模型。提取结果表明,建立的沼泽提取模型能够实现自动提取扎龙湿地的芦苇沼泽,其精度可以达到98%。     

基于波段组合的高光谱数据湿地分类研究

对高光谱数据进行波段组合,可以减少信息量的冗余,提高数据的处理速度。对黄河口入海口湿地进行分类,对合理利用、开发保护该地区湿地资源具有重要意义。本文首先分析了“珠海一号”高光谱数据各个波段的信息量及波段之间的相关系数,然后利用最佳波段指数(OIF)方法选出波段组合B7-B8-B32,进一步在OIF基础上设置信息量与相关系数阈值,选出波段组合B7-B18-B32,实验结果证明分类精度提高了5.4%。最后,根据地物的光谱特征分析,选择光谱差异较大的波段进行组合B6-B13-B18,分类后精度比OIF筛选出的波段组合精度高12.6694%。经实验验证,结合地物光谱特征的波段组合可以大大提高分类精度。     

基于多源遥感的沼泽湿地水文边界界定方法研究

湿地边界的界定研究是湿地科学的基础研究.湿地水文特征是界定湿地边界的唯一可靠标准.论文以洪河自然保护区为试验区,围绕湿地水文特征指标,构建了沼泽湿地的"淹埋深-历时-频率"阈值研究的理论和方法,并利用沼泽植被边界处的长时间序列的"水位-历时"过程线反演了湿地的"淹埋深-历时-频率阈值",并利用该阈值界定了湿地水文边界,主要研究结论如下:(1) McNemar's 统计检验表明,与单一极化SAR 数据集和不同波长极化SAR 整合数据集相比,ZY-3 多光谱和极化SAR 整合数据集显著提高了湿地植被的分类精度和识别能力,总体分类精度达到了94 .15% ,从用户精度上来看:浅水沼泽植被在单一的极化SAR 数据集中分类精度高于灌草植被和深水沼泽植被,Radarsat-2 和PALSAR 的整合数据集提高了灌草植被和深水沼泽植被的识别精度.从生产者精度上来看,浅水沼泽植被和深水沼泽湿在单一极化SAR 影像中的识别精度均高于灌草植被,ZY-3 和Radarsat-2 的整合数据集使灌草植被的精度提高了14 .7% ,达到了89 .41% .     

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。