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。     

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。     

LSTM支持下时序Sentinel-1A数据的太白山区植被制图

植被分类是森林资源调查与动态监测的基础与前提。当前植被分类研究大都利用光学遥感影像,然而,光学遥感成像易受到云雨覆盖的影响,难以构建完整时间序列,植被分类精度有限。微波遥感具有全天时全天候、时间序列完整的优势,在植被调查与分析中具有巨大的应用潜力。本文利用2018年Sentinel-1A微波遥感时间序列数据和深度循环网络方法,对秦岭太白山区的森林植被进行分类制图。首先利用Sentinel-2光学影像与数字高程数据对研究区进行多尺度分割;然后将处理后的时间序列Sentinel-1A数据空间叠加到分割地块上,构建地块的多元时间序列曲线;最后利用深度循环网络提取与学习多元时间序列的时序特征并分类。实验结果表明：① 与传统机器学习方法（如RF、SVM）相比,本文提出的深度循环网络方法的分类精度提高10%以上;② 在Sentinel-1A微波极化特征组合中VV+VH表现最好,与VV+VH+VV/VH极化特征组合的精度相近;③ 使用全年的时间影像构建时间序列分类精度最高,达到82%。研究表明,利用深度循环网络与时间序列Sentinel-1A数据的方法能够有效提高植被分类的精度,从数据源与分类方法上为森林植被分类研究提供了新的思路。     

基于特征空间优化的随机森林算法在GF-2影像湿地分类中的研究

由于季节性的植被动态和水文波动,湿地遥感影像分类常常比较困难。本文采用优化特征空间的随机森林算法（Random Forest）对吉林省白城市通榆县东部地区预处理后的GF-2影像进行湿地分类研究,具体分为2步：① 对研究区遥感影像进行多尺度分割和对象特征的提取。针对一些学者获取最佳分割尺度时仍受主观因素影响较大的情况,本文通过改进全局最优分割方法来获得最佳分割尺度。② 在最优分割的基础上,基于特征重要性对随机森林分类算法的特征空间进行优化,以得到最佳的随机森林分类结果,并与相同条件下（同数据、同分割尺度、同训练样本,同特征空间）的K-NN、SVM、CART 3种算法以及未优化特征空间的RF算法的分类结果进行了比较。结果表明,基于优化特征空间的RF算法的分类结果总精度和Kappa系数分别为93.038%和0.9177,而K-NN、SVM和CART 3种分类算法的分类结果的总精度分别为83.357%、78.068%、77.136%,未优化特征空间的RF算法分类结果总精度为90.937%。相较于K-NN、SVM、CART 3种分类算法,RF算法在GF-2湿地影像数据中具有更好的分类性能,同时优化特征空间的RF算法精度有所提高,在湿地资源管理中可以发挥非常重要的作用。     

面向高光谱矿物填图的多特征结合降维方法研究

高光谱影像具有图谱合一的特点,图像空间信息是遥感影像的重要信息,但以往基于最佳波段选择的降维方法中只考虑基于灰度统计的特征空间信息,忽视了图像空间信息,而且计算量大。综合高光谱遥感影像的特征空间与图像空间信息,提出了一种多特征结合的高光谱影像降维方法并应用于矿物填图中。统计分析波段相关性并划分不同特征子空间;计算各波段的分形维数,在各子空间选择分形维数较小的波段作为候选波段;在候选波段中,计算待识别地物光谱间的相关系数,并快速选择出最佳波段组合。经实验,应用该方法选出的最佳波段组合影像清晰、不同蚀变矿物对比明显,根据特征选择提取出的矿物蚀变信息与应用成熟的光谱角制图(SAM)提取结果大致相同,表明结合图像空间和特征空间的降维方法能够选择出理想的波段组合,有效降低高光谱数据的维数,信息提取效果好。      

基于时序遥感影像的西南山区地块尺度作物类型识别

西南山区地块破碎且复杂,种植类型多样,且该地区多云多雨,可利用遥感数据有限,利用单一的光谱特征或植被指数难以实现作物的有效识别。物候特征能够反映作物的生长周期规律,可用于复杂地区作物的精细监测。本研究以重庆市潼南区为例,基于多时相中分辨率的Sentinel-2和Landsat8遥感影像,对地块尺度的NDVI、EVI等6个植被指数进行时间序列构建并提取其物候特征,通过特征优选构建多维数据,利用随机森林分类模型对柠檬、油菜、水稻、玉米等作物进行识别。结合植被指数与物候特征进行作物分类,总体精度达94.52%,Kappa系数为0.90,柠檬、油菜、玉米、水稻的精度分别为89.88%、87.30%、84.98%和95.57%。研究表明,利用时序遥感数据的植被指数与物候特征能够有效进行地块尺度的作物识别,为复杂种植结构地区获取大范围作物分布制图提供参考。     

基于街景影像多特征融合的广州市越秀区街道空间品质评估

全面准确地描述街景影像的多层次特征在基于街景影像对街道空间品质进行评估的研究中具有重要意义。以广州市越秀区为例,获取前后左右各视角街景影像中手工设计的特征（SURF特征、HOG特征）和基于深度学习的特征（语义特征）,基于单一特征和多特征融合采用支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、随机森林（Random Forest, RF）训练各视角的评估模型。结果表明,以基于SVM建立的单特征模型为例,基于HOG特征（73.03%）、语义特征（72.28%）的模型平均精度优于SURF特征（56.00%）,基于SVM前后左右各视角模型的最优分类精度为82.8%（前）、81.7%（后）、76.6%（左）、76.6%（右）,而基于RF各视角模型的最优分类精度为82.8%（前）、85.0%（后）、78.1%（左）、70.3%（右）。前后视角的模型精度略优于左右视角。各视角最优模型均为多特征融合模型,最优模型平均分类精度和Kappa系数可达80.6%和0.62。利用街景影像评估街道空间品质时,各算法之间性能差异微弱,而特征选择及组合方式是提升精度的关键。越秀区街道空间品质存在明显空间分异,其西南部的街道空间品质亟待提升。本研究构建了基于街景影像多特征融合的大规模高精度街道空间品质测度方法,实现了对越秀区街道空间品质的评估,研究结果可为相关部门进行街道环境综合整治提供参考。     

空间认知能力评价及其与场景草图面要素方位特征间关系的研究

场景草图是人们对周围环境认知结果的概括性表达,研究人们空间认知能力和场景草图不同特征之间的关系是实现场景草图与地图匹配的重要基础之一。然而,现有研究中仍然缺少空间认知与面要素间方向关系相互影响的研究。本文使用基于锥形模型的四方向模型和八方向模型以及基于投影的MBR模型描述场景草图中面要素间的方位关系,将空间认知能力划分为心理旋转能力（MRT）、方位能力和复杂图形记忆能力（CFT）,设计认知能力实验,分析在社区级尺度下多类型场景中人们空间认知能力差异和场景草图面要素方位关系之间的相关性。研究表明：在居民区、商业区等等面要素类型丰富且分布复杂的区域：(1)心理旋转能力和场景草图面要素方位关系呈正相关;(2)方位能力和面要素方位关系呈显著正相关;(3)复杂图形记忆能力和面要素方位关系则没有明显关联,而在面要素类型单一分布规整的区域,3种空间认知能力和面要素方位关系则关联不明显。本文研究结果可以为场景草图在数据库中匹配寻址提供支持,也表明草图中地物间的方位关系是一个合适的匹配因子。     

基于面向对象与深度学习的榆树疏林识别方法研究

榆树疏林是浑善达克沙地中一种特殊的植被类型,它对于维持区域生态系统稳定具有重要意义,在防风固沙、涵养水源、调节气候等方面发挥着重要的作用。本文利用无人机影像与GF-2影像,对高分辨率数据源中榆树疏林的两种自动识别方法进行了研究。在面向对象方法中,首先通过计算影像对象的局部方差变化率得到了最佳分割尺度;其次采用随机森林算法对初选特征的重要性进行排序,并删除无关特征;最后分别对支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、深度神经网络（DNN）3种分类器进行参数寻优与榆树疏林提取。此外,在ENVI5.5中基于TensorFlow框架,利用U-Net构建深度学习模型对榆树疏林进行了提取,并与面向对象方法进行对比。结果显示：① 通过面向对象方法过程的优化,最终的识别精度较以往研究有所提升,GF-2影像中SVM总体精度为90.14%,RF总体精度为 90.57%,DNN总体精度为91.14%;无人机影像中SVM总体精度为97.70%, RF与DNN总体精度为97.42%。② 深度学习方法中,GF-2影像的总体精度为91.00%,无人机影像的总体精度达到了98.43%。研究结果说明在榆树疏林提取中,无人机影像具有更高的空间分辨率,更丰富的纹理、形状等信息,能达到比GF-2影像更高的精度。面向对象方法对于2种影像都有较高的适用性;深度学习的方法在本文中更适用于无人机影像,它可以有效地减少无人机影像中的错分现象。     

多星数据协同的地块尺度作物分类与面积估算方法研究

为了解决多云雨地区遥感数据时空覆盖缺失的问题,以满足对地块尺度作物种植信息日益迫切的应用需求,本文在遥感图谱认知理论框架下发展了一种基于多星数据协同的地块尺度作物识别与面积估算方法。首先,基于米级高分辨率影像提取农田地块对象;其次,通过对多源中分辨率时序影像的有效化处理和指数计算,获取“碎片化”的高时空覆盖有效数据,并以地块对象为单元构建时间序列;然后,在时序分析基础上,建立多维特征空间,结合作物生长物候特征,构建决策树模型进行作物分类识别与面积计算;最后,以湖南省宁远县为研究区开展了水稻种植信息的提取实验。结果表明：本文方法可在农田地块尺度下实现不同水稻类型的准确识别及其种植面积的精细提取,早、中、晚稻的用户精度分别可达94.33%、90.76%和95.95%,总体分类精度为92.51%,Kappa系数为0.90;早、中、晚稻面积提取精度分别为93.37%、91.23%和95.42%。试验结果证明了本文方法的有效性,为其他作物种植信息的精细提取提供了借鉴。     

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。     

多源遥感影像深度特征融合匹配算法

针对多源遥感影像之间成像机理不同、非线性光谱辐射畸变大以及灰度梯度差异明显等所导致的匹配困难问题,提出深度特征融合匹配算法(Feature Fusion Matching Algorithm, FFM)。(1)通过构建特征图金字塔网络提取影像深度特征,使用特征连接结构将语义丰富的高层特征与定位精确的低层特征互补融合,解决多源影像同名特征难以表征的问题并提高特征向量的定位精度;(2)对原始维度1/8的特征图进行交叉变换来融合自身邻域信息与待匹配影像特征信息,通过计算特征向量间的相似性得分得到初次匹配结果,针对特征稀疏区域,提出滑动窗口自适应得分阈值检测算法来提升匹配效果;(3)将匹配结果映射至亚像素级特征图,在小窗口内计算像素间的匹配概率分布期望值来检校优化匹配结果,提高匹配点对的准确性;(4)使用PROSAC算法对匹配结果进行提纯,有效剔除误匹配的同时最大限度保留正确匹配点。试验选取6对多源遥感影像,将FFM同SuperPoint、SIFT、ContextDesc以及LoFTR算法进行对比,结果表明FFM算法在匹配点正确率、匹配点均方根误差以及分布均匀度等方面远优于其他算法。将FFM匹...     

融合点、体素和对象特征的多基元点云分类

单一基元分类方法难以全面描述复杂的点云场景,采用多基元进行分类成为一种趋势,提出了一种融合点、体素和对象特征的点云分类方法。主要包括4个方面:(1)分别确定各层面分类基元,点基元方面采用最优邻域方法,体素基元方面基于八叉树方法进行体素划分,对象基元方面使用改进的多要素分割方法进行点云分割;(2)提取各基元分类特征,首先提取点基元分类特征并进行局部线性约束编码(Locality-constrained Linear Coding, LLC),然后以此为基础提取体素基元和对象基元的潜在狄利克雷分布特征(Latent Dirichlet Allocation, LDA)和最大池化特征(Max Pooling, MP);(3)降低分类特征维度,利用随机森林变量重要性算法对分类特征进行筛选与降维;(4)进行点云分类,使用随机森林算法实现点云分类。采用3种不同类型的点云数据进行试验,结果表明融合3种基元特征的分类精度相比于点基元分类分别提升了1.43%、7.02%和2.48%,分类特征降维可以有效降低特征冗余度,分类器分类时间减少约70%;通过与其他算法的对比,新算法分类精度更优,且适用于多种场景...     

时空协同的精准农业遥感研究

高分辨率遥感对地观测为我们从空间与时间2个维度客观反演地表格局—过程提供了有效的技术支撑。本文遵循时空协同的研究思路,基于高分辨率遥感影像,开展了农业遥感领域2个典型的问题研究：① 提出了一种基于影像视觉特征的耕地分区分层提取方法,该方法在利用DEM数据进行分区的基础上,根据不同区域内耕地所呈现的几何特征和纹理特征差异,分别设计了不同的耕地提取模型;② 构建了一种地块尺度的作物生长参数反演方法,方法以地块为基本单元,在空间、时间及属性组合约束下进行作物理化参数反演。本研究以贵州省安顺市西秀区和广西扶绥县耕地提取进行了耕地地块提取示范,以扶绥县进行了基于耕地地块和中空间分辨率时间序列遥感数据的甘蔗叶面积指数反演。其中,对于安顺市西秀区的耕地地块提取结果而言,形态精度（IoU）大于0.7的地块超过60%,规则耕地、梯田以及林草地等的类型精度均超过了80%;对于扶绥县甘蔗叶面积指数反演的结果而言,其结果可以较为精确地反映出基地甘蔗与非基地甘蔗的差异,基地甘蔗在品质上要优于非基地甘蔗。西南山地区的耕地形态提取/类型判别和地块甘蔗叶面积指数应用验证均证明了方法的可行性。结果表明,协同使用多源高分辨率数据是实现精准农业遥感研究的有效途径。     

多分辨率协同遥感地块利用分类方法研究

遥感影像的获取受卫星、传感器设计、大气条件等限制,往往难以兼顾时间和空间分辨率,导致由单一来源数据提取遥感信息难度较大,难以满足各种应用对信息时空分辨率越来越的需求。由此出发考虑多源数据的不同优势及其随着周期运行不断积累的多时相数据,设计了基于地块协同多种分辨率甚至多源数据的分类方法。以高空间分辨率影像为地理基准构建稳定地块分布图,这些地块在一定时间内边界与基本属性相对稳定,由此可以协同利用高时相分辨率数据反映地块在不同时间点的光谱表现,分别计算形成地块的时相变化特征,根据地类各自特点选择不同方法与数据特征完成解译,总体上以地块级监督分类完成具体类别解译。在2014年夏季青海玛多的米级土地利用分类实验中,整个植被生长季的中分数据以及冬季无云高分数据被收集用于协同分类,在解决多数据匹配、合成的基础上充分利用各数据的优势,对建设用地、水体、植被等关键类别区别对待,整体上取得了较高的解译精度,不但有效克服传统视角下数据源不足、信息缺失等问题完成了全县解译,而且保证了土地信息的时空分辨率,为生态调查与保护提供了最新最全数据支持。     

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。     

不同街景影像微环境提取方法对街面财产犯罪解释的差异分析

作为城市的骨架，街道网络是人们日常活动的重要载体，其也在很大程度上影响着犯罪事件的分布。因此，街道微环境是研究街面犯罪空间格局及其影响机制的重要切入点。已有研究中基于街景影像的街道微环境度量，多采用语义分割单一技术提取各类环境要素在影像中的像素占比，但该方法不适宜提取行人等离散要素。近期有学者结合使用语义分割和目标检测2种技术来提取影像中复杂的环境要素，但2种方法提取的微环境要素对街面犯罪的解释还未有比较研究。为探究这一问题，本文将百度街景影像作为街道层级建成环境数据，采用上述2种做法分别提取并获得街道微观环境特征变量：第1种做法仅使用语义分割技术将所有要素以像素比例度量；第2种做法用语义分割技术将人行道、建筑、墙面、栅栏、树木和草地以像素比例度量，而用目标检测技术将街面行人和路灯以个数度量。在控制了土地利用混合度、集中劣势、街道长度和密度、犯罪吸引器和发生器后，构建零膨胀负二项回归模型以分析街道微环境特征与街面财产犯罪（如街面盗窃、扒窃）间的关系。模型中分别加入通过两种方式提取的街道微环境特征变量，并比较其对街面财产犯罪影响的差异。研究结果表明：(1)与采用语义分割单一技术提取的街道...     

结合网状描述符和单应约束的近景影像直线匹配

针对现有立体影像直线匹配方法中的线描述子只依赖局部灰度特征导致可靠性较弱的问题,本文提出了一种结合网状描述符和单应约束的直线匹配方法。(1)利用线特征检测算法（Line Segment Detector, LSD）提取参考影像及搜索影像中的直线段;(2)根据角度约束和核线约束确定候选直线,缩小直线搜索范围,并计算参考直线与候选直线的重叠部分以确保端点一致;(3)利用直线段固定邻域内的同名点对构建网状描述符,选择3组不同的同名点对分别计算直线相似值,取其中最大值作为直线段的最终相似度从而确定同名直线对;(4)将未搜索到同名点对的直线段利用单应性矩阵映射至搜索影像,并根据3个判别准则得到最终的匹配结果。为了验证算法的有效性及鲁棒性,本文选取国际公开的标准测试数据集中5组近景影像进行实验,并与现有3种具有代表性的算法进行对比。结果显示本文算法的准确度及有效性均优于对比的3种算法,在匹配准确率与运行效率上最高有16.1%与49倍的提升,对于不同条件下的影像均能取得良好的直线匹配结果。     

土地类型多级地理格网分类体系框架的建设构想

土地类型研究在综合自然地理学中具有重要的地位和意义。该研究虽在国内外已取得很多成果以及制图实践,但仍然有3个问题有待解决：（1）如何对土地类型进行系统分级、分几级;（2）如何选择土地类型各级指标要素;（3）如何利用多源数据进行计算机自动跨尺度土地类型制图。针对上述问题,本文基于国家标准地理格网提出一种土地类型指标数据库建设方案,即构建4级标准地理格网模型,以各级格网单元作为指标表达载体,选择土地类型研究普遍采用的地带、地貌、土壤和植被4要素,进行多级标准地理格网指标库建设框架设计。通过设计与分析,指出多级地理格网分类体系有其物质基础,即地球科学各学科都具有多尺度研究特征,各学科所具有的分类体系层次性可用多级格网来表达,尤其是影响土地类型分类分级系统的地貌、土壤、植被3个要素间存在相互作用,决定了三者分类体系分级数目和各级格网单元尺度应一致或相近。因此,本文基于标准格网体系,给出了一个土地类型指标数据库建设框架,以期用于土地类型研究与制图格网数据库平台的构建,为进一步开展土地类型制图实践研究提供新思路。     

崎岖地形动植物栖息地生态环境遥感制图与应用

传统制图方法周期长、成本较高,影响了大面积精细动植物栖息地生态环境制图的生产。鉴此,本文采用IKONOS(VHR)图像对香港郊野公园崎岖地形的动植物栖息地生态环境制图进行了研究。由于香港植被的多样性,而且观察的动植物相互作用出现于结构的层面,所以对动植物栖息地的分类应以结构为基础而非以植物为基础。本文利用图像处理技术,运用决策树之多层次地物导向分割分类(MOOSC)方法绘制九种动植物栖息地类型图。MOOSC方法和其他现有的几种分类方法相比,其分类精度高、成本低。