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1200,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。     

扎龙湿地土地利用信息提取方法研究

利用2015年4~11月8景C波段Rardarsat-2影像SGX产品数据和2015年9月10日Landsat 7的7个波段的反射率数据,采用面向对象分类方法,获得8个日期的扎龙湿地淹水区,计算出淹水频次;选取的19个特征变量分别为Landsat 7影像的1波段~7波段的反射率、归一化植被指数、二阶距、对比度、相关性、差异性、能量、同质性、中值、HH和HV极化波段的后向散射系数、淹水范围和淹水频率,采用随机森林算法,提取扎龙湿地的土地利用类型信息。研究结果表明,有淹水频率参与的分类精度为91.73%,无淹水频率参与的分类精度为76.49%,精度提高主要体现在沼泽湿地与草地的分类上。本研究为准确地更新湿地基础信息提供了方法示范。     

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。     

基于Sentinel-2遥感时间序列植被物候特征的盐城滨海湿地植被分类

滨海湿地是具有重要功能的特殊海陆过渡带生态系统,精准获取滨海湿地植被时空分布信息具有重要意义。传统的湿地遥感观测研究集中于高空间、高光谱分辨率影像分类,往往受限于数据成本和覆盖范围,仅适用于小区域湿地监测。Sentinel-2A/B卫星影像时空分辨率高且免费共享,为大区域滨海湿地动态监测提供了可能。本文采用2018年Sentinel-2影像,提出像元级SAVI时间序列及双Logistic植被物候特征拟合重构模型,采用随机森林算法进行盐城滨海湿地植被分类,探讨Sentinel-2遥感时间序列植被物候特征分类方法的适用性。结果显示,分类总体精度达87.61%,Kappa系数为0.8358,分类结果与湿地实况相吻合,比常规单一时相分类精度总体提高19.57%。植被判别物候特征参数可为影像数据缺失或不足的滨海湿地分类提供不同植被的判别依据。研究表明,基于像元级时间序列植被物候特征的分类方法能实现植被群落混生带的精准分类以及对“异物同谱”植被的有效区分,对大区域滨海湿地植被分类具有很好的适用性,有效提高了滨海湿地植被分类精度。     

基于Sentinel-2时序数据的新疆焉耆盆地农作物遥感识别与评估

为及时准确地获取干旱区农作物种植信息,研究借助PIE-Engine Studio平台,以新疆焉耆盆地为研究区,基于2022年Sentinel-2影像和1948个野外定位采样数据提取农作物生育期内14种植被指数,使用See5.0决策树、随机森林（Random forest,RF）和多元回归（Multiple regression,MR）模型优选特征参数,结合支持向量机（Support vector machine,SVM）算法构建5种分类模型和5种样方分割方案进行农作物种植信息提取,通过目视解译和混淆矩阵对比分析分类结果,确定最佳分类方案。结果表明：（1）所有分类模型的总体精度（OA）和Kappa系数均在92.20%和0.9037以上,说明在PIE平台中使用SVM算法提取农作物信息是可行的。（2）SVM-有红边的OA和Kappa系数均值为93.77%和0.9236,比SVM-无红边方法提高了0.96%和0.0120。（3）相比于SVM-有红边方法,植被指数的引入提高了SVM-RF、SVM-MR和SVM-See5.0的OA和Kappa系数。（4）5种分类模型的OA和Kappa系数均值的大小...     

基于Sentinel遥感数据的红树林信息提取研究——以广西茅尾海为例

基于2018年的Sentinel-1雷达影像和Sentinel-2光学影像数据,采用面向对象技术获取影像的光谱、几何、纹理、自定义特征和多极化后向散射系数5个种类的90个特征变量,基于随机森林算法进行特征选择,并构建多种特征组合方案,利用随机森林分类器对保护区内的地物进行识别并提取红树林信息。结果表明:多特征耦合优化模式的分类效果最好,总体精度为89.60%,Kappa系数为0.8756,其中,红树林的制图精度与用户精度分别为96.39%、97.56%;识别出的茅尾海红树林面积为19.2km2,占整个研究区的2.67%。该研究揭示了Sentinel-1和Sentinel-2数据在红树林监测中的应用潜力。     

Sentinel-2影像红边谱段对不同生长期区域优势树种识别的影响

以中国东北赤峰市美林地区5种典型优势树种为研究对象,采用与当地森林植被生长期相对应的5景Senti-nel-2影像,借助支持向量机模型(SVM)与递归特征消除算法(RFE),根据可见光-近红外波段(VNIR)与不同红边谱段(RE)及红边指数(REVI)组合条件下的森林优势树种可分性测度及结果精度差异,探讨Sentinel-2影像不同红边谱段及其指数特征对区域优势树种遥感识别的影响.结果表明:Sentinel-2影像红边谱段的不同组合方式对不同生长期优势树种识别影响存在显著差异(P<0.05),其中VNIR+B5+B6为生长盛期的最佳组合方式,能够在VNIR基础上将生长盛期的识别精度均值提升约7.71％;叶全变色期是进行优势树种识别的最佳时期(P<0.05),该时期基于VNIR波段的识别精度均值达71.28％,在叠加红边波段B5+B6后提升至75.41％.此外,采用SVM-RFE算法构建适用于不同生长期的最佳REVI组合,其平均识别精度能够在全年5个生长期达到72.00％～84.31％,相比同时期基于RE+VNIR组合的最优识别结果平均提升了10.77％;在此基础上,构建适用于全生长期的优选植被指数PSRI+mSAVI+CIred-edge时间序列,可实现89.03％的平均识别精度,比单时相最佳REVI组合提升了4.72％～17.03％.研究证明Sentinel-2影像红边谱段及其衍生指数特征在区域森林优势树种识别中具有较高的应用价值,可为快速、准确地提取不同生长期森林植被信息提供技术方法参考.     

基于Landsat 8 OLI数据与面向对象分类的昆嵛山地区土地覆盖信息提取

利用2015年Landsat 8 OLI遥感影像和DEM作为分类数据源,结合野外调查数据,采用面向对象的分类方法对昆嵛山地区土地覆盖信息进行提取,并对分类结果进行精度评价与比较分析。研究表明：面向对象分类方法提取的各地类连续且边界清晰,分类效果与实际情况基本吻合。昆嵛山地区占主导地位的土地覆盖类型是针叶林,面积为1 546.81 km²。研究区土地覆盖分类的总体精度和Kappa系数分别为91.5%和0.88,其中针叶林、草地、水体和建设用地的生产者精度均达到87%以上。相对于监督分类方法,本研究提出的土地覆盖信息提取方法的总体分类精度和Kappa系数分别提高14.7%和0.17。基于面向对象的中分辨率遥感影像,能够获取较高精度的土地覆盖信息,为大范围土地覆盖分类研究提供方法参考。     

基于机载成像光谱数据的宜兴市土地利用/土地覆盖分类方法对比研究

对宜兴市机载成像光谱数据辐进行射畸变纠正、几何精确纠正和辐射定标等预处理,获得高光谱反射率图像。利用相关系数、均方差、离散度等统计特征进行面向土地利用/土地覆盖目的的波段优选,采用高光谱像元提纯分析工具获得分类所需的终端单元,并利用终端单元进行了研究区土地利用/土地覆盖分类对比研究。研究发现:最大似然法分类精度低,整体精度为84.89%,而二进制编码、神经网络分类和光谱角分类方法精度较高,整体精度分别为87.12%,88.75%,90.41%。这说明光谱角分类是最有效的高光谱影像土地利用/土地覆盖分类方法,文章研究采用的高光谱预处理以及波段选择方法是正确的。     

全球土地覆盖GlobCover2009数据中的中国区域湿地数据精度评价

目前,湿地方面的全球性数据产品寥寥无几。GlobCover2009作为免费的分辨率最高的全球土地覆盖数据产品,成为研究全球性湿地的重要参考数据源之一。目前为止,还没有学者对该数据产品中湿地类型的精度做出具体评价。以目视解译的中国2008年湿地遥感制图数据为参考,从湿地面积、类型和空间一致性在不同区域的分布等方面,对GlobCover2009数据产品在中国区域内湿地相关类型产品的分类精度进行了评价。评价结果显示,GlobCover2009数据产品中,中国的湿地类型总体分类精度不高,湿地面积一致性为46%,总体精度为32%,Kappa系数为0.13;其中,沼泽湿地的制图精度(0.05%)远低于水体制图精度(53.34%),水体的用户精度达到90.18%,沼泽湿地的用户精度仅为11.76%。对于沼泽湿地分布较广泛的中国东北地区和西北地区,该数据产品的分类精度也很低,分别仅为17%和13%;造成此现象的原因,除GlobCover2009数据产品没有专门对沼泽湿地进行定义和分类外,二者使用的数据源在空间分辨率及时间上的差异也是主要原因。     

基于多维度遥感影像的洪河国家级自然保护区沼泽湿地分类方法研究

以洪河国家级自然保护区为研究区,选取了多时相的Sentinel-1B和Sentinel-2A影像为数据源,制定出9种多时相主被动遥感数据组合方案,用于沼泽湿地遥感分类;分别对根据9种方案整合的多维数据集,进行基于尺度继承的多尺度分割,得到面向对象的分割影像,建立与不同方案对应的特征数据集;采用随机森林机器学习算法,对多...     

基于Sentinel-1A合成孔径雷达数据和全卷积网络的城市建设用地监测方法研究

Sentinel-1A合成孔径雷达数据不受云、雾等天气条件的影响并具有丰富的纹理信息,为提取城市建设用地信息提供了一种新的数据源。本文发展了一种基于Sentinel-1A合成孔径雷达数据和全卷积网络的城市建设用地监测方法。该方法的优势主要在于可以有效复合不同极化方式下的Sentinel-1A合成孔径雷达数据和综合集成多尺度特征。在甘肃省张掖市甘州区的应用表明,该方法的提取结果总体精度为92.50%,Kappa系数为0.85。与现有方法“KTH-Pavia城市提取器”相比,Kappa系数提高了37.10%,总体精度提高了11.50%。因此,该方法具有良好的应用潜力。     

广东省沿海城市人工水产养殖基地变化 ——基于2015—2019年Sentinel-1数据的实证研究

基于Google Earth Engine云计算平台以及哨兵1号雷达遥感影像等数据,对广东省14个沿海城市2015—2019年规则的陆上人工水产养殖基地进行面向对象方法提取,并对其空间分布变化趋势、高密度分布区域进行定量分析,对该类规则的水产养殖用地面积与各个城市经济发展之间的关系进行分析.对规则人工水产养殖基地的分类...     

基于Sentinel-1和Sentinel-2协同反演干旱区地表土壤水分--以格尔木河中下游为例

摘要：土壤水分是全球水循环的重要组成成分,对研究土壤水分的空间分布、农作物长势和产量 、气候变化、水资源时空分布等有着重要意义 。本文利用Sentinel（哨兵）系列主动微波雷达卫星SAR（Sentinel-1）结合光学卫星（Sentinel-2）对格尔木中下游低矮植被覆盖下的地表土壤水分进行反演研究, 探讨不同极化组合方式和水云模型前后的土壤水分含量反演方法的适用性。结果表明：其中VV (VV Polarization) 极化对比VH (VH Polarization) 极化更加适用该区域,VV极化结合归一化水指数 (NDWI）反演地表土壤水分精度达到42.6%,拟合精度最高,VH极化仅为22.6%;利用水云模型去除植被覆盖后对地表土壤水分的反演精度有所提升,其中,VV极化精度提高约3.5%,VH极化提高1.5%;Sentinel系列卫星影像对于干旱区的土壤水分的反演具有较好的适用性。本文旨在探索一种适用于该研究区乃至柴达木盆地土壤水分实现大面积实时监测的可靠依据和手段。     

基于MODIS 数据的长江三角洲地区土地覆盖分类

长江三角洲地区是我国经济最发达的地区之一, 人类活动对自然环境产生了很大影响。为了研究该地区人类活动与生态环境的相互作用, 利用250 m 分辨率MODIS 数据进行土地 覆盖制图研究, 采用的主要数据为增强型植被指数EVI 数据、反射率数据和DEM 数据。通过基于时间序列的滤波方法消除EVI 的噪声, 通过PCA 变换压缩数据量, 并计算均质度来表征空间维的纹理信息, 构造了一个综合性的分类数据矩阵, 依据高分辨率影像选取了训练区, 采用最大似然法进行分类, 并采用缓冲区分析技术进行分类修正, 得到长江三角洲地区的土地覆盖分类结果。利用高分辨率影像解译信息对分类结果进行了精度评价, 并将分类结果与 MODIS 土地覆盖产品进行了对比, 精度分析表明分类结果很好的反映了研究区的土地覆盖信息, 显示了本研究分类方法与技术处理在实践中的可行性及250 m 分辨率EVI 时间序列数据在区域尺度土地覆盖分类方面的优势与潜力。     

分区控制和分层提取下的OMIS-I影像土地利用/覆盖分类方法研究

针对宜兴试验区128波段OMIS—Ⅰ机载成像光谱数据,在平原区、山区分区基础上建立多级分层决策树综合分类方法。通过该方法可实现对土地利用／覆盖一级类（林地、园地、水域、耕地）自动分类,精度达88．15％,Kappa指数为0．82,园地漏分率最高（20．23％）,耕地漏分率最低（2．24％）;耕地、林地、园地、水域的错分率分别为21．87％、21．98％、0．66％、0。土地利用／覆盖二级分类也可采用分层自动分类,其总体精度达86．16％,Kappa指数为0．81。采用土地利用矢量数据辅助和人工目视解译对部分二级类别进行细分,可获得更加可靠的分类结果。研究表明,分区控制下的多级分层决策树综合分类方法应用于OMIS—Ⅰ高光谱影像土地利用／覆盖分类,具有可操作性和较高的精度。     

甘肃省玛曲县沼泽湿地遥感监测与动态变化分析

利用2000年和2006年TM影像数据、地面调查资料和气象台站观测数据,对玛曲县沼泽湿地进行了目视解译分析,对比研究了非监督分类、监督分类和专家分类的精度,初步探讨了玛曲沼泽湿地退化的原因。结果表明,该县沼泽湿地面积从2000年的19598．67hm^2减少到2006年的14080．80hm^2,沼泽湿地面积平均年递减率为4．69％。非监督分类结果由于受山体阴影、坡向、云的阴影等影响,多分误差高,总分类精度仅为31％;监督分类的总精度为54．1％;专家分类的总精度高达84．2％。因此,专家分类可以用于对玛曲县沼泽湿地的监测和自动提取。草场不合理利用和过度放牧是导致玛曲县沼泽湿地退化的主要原因,黄河干流、各支流径流量减少是导致流域内沼泽湿地退化的直接原因,当地气候变暖促进了这一过程的发生。     

分层分类和多指标结合的西北农牧交错带植被信息提取

参照《中国植被》中的植被分类体系,结合野外考察结果,建立了适合中国西北农牧交错带的植被分类体系。以覆盖研究区的多幅Landsat影像为基础,按“分层分类,逐层验证”的思路,实现了对研究区植被信息的提取。提取时,先利用完全约束的最小二乘模型对遥感影像进行混合像元分解方法,将整个研究区划分为植被区和非植被区;在植被区,基于光谱特征、纹理特征和地形特征,构建CART决策树,获得了乔木林、灌丛和草原等7种主要植被型组;在植被型组内,基于不同植被类型NDVI的季节差异特征,构建NDVI差值比值指数 (NDVI_DR),将乔木林和灌丛区分为常绿和落叶植被型,使用温度植被干旱指数(TVDI),将草原进一步区分为荒漠草原、典型草原和草甸草原3种类型,从而得到各个植被型的空间分布范围。经验证,最终分类的总体精度能达到79.51%,kappa系数为0.773。采用的分类方法充分利用了遥感数据既有的光谱信息和纹理信息,同时辅以地形信息。实践结果表明,分层分类和多种指标相结合的方法可以有效实现对影像跨幅的、以复杂镶嵌结构为主要特征的农牧交错带植被信息提取,精度较高,技术可行。