月尺度农作物提取中GF-1 WFV纹理特征的应用及分析

农作物种植结构包含农作物种类、数量结构和空间分布特征等信息,是农业科学管理的基础.在不考虑农作物时间序列最佳窗口期的前提下,以石津灌区为研究区,基于高分一号(GF-1)WFV影像计算并分析纹理特征在农作物分类识别中的能力.并在纹理特征分类效果相对较差的时相内引入植被指数,从而弥补纹理在农作物表达上的缺陷.经过对比各组分...     

高分六号宽幅多光谱数据人工林类型分类

高分六号(GF-6)卫星于2018年成功发射,2019-03正式投入使用。由于GF-6宽幅相机的WFV(Wide Field of View)影像较GF-1的同类影像新增2个红边波段,将会提高对农业、林业、草原等资源监测能力。为了分析GF-6的WFV影像在人工林分类方面的能力,促进高分数据在林业领域的应用,本文选取广西高峰林场为研究区,以最新的GF-6 WFV影像为数据源,结合地面实测类型数据,进行广西南宁高峰林场的桉树,杉木等人工林类型提取。主要运用随机森林(random forests)的分层分类法:首先计算6种植被指数,并利用随机森林法进行植被指数的特征优选,然后确定4种波段组合数据集的分类方案,4种数据集分别为(1)无红边的前4个波段,(2)有红边的8个波段,(3) 8个波段加上未优化的植被指数特征组合,(4) 8个波段加上优化的植被指数特征组合。再进行WFV影像4种数据集的随机森林分类,随机森林采用分类回归树(CART)算法来生成分类树,结合了bagging和随机选择特征变量的优点,是一种有效的分类方法。最后比较4个方案的分类结果并进行精度验证。结果表明:方案2比方案1精度提高了4.99%,Kappa系数提高了0.058。说明包含红边的8波段数据比4个波段数据精度有大幅提升。方案4的8波段加上优化植被指数特征组合的分类精度最高,达到了85.38%,比方案2包含红边波段组和方案1无红边波段组的精度分别提高了3.98%,8.97%,Kappa系数分别提高了0.046,0.104。说明WFV影像加入红边波段比无红边波段精度明显增高。由结果可知,红边指数的引入,增强了植被信息,能够较准确地反映人工林类型特征差异,明显提升了人工林的分类精度。本研究方法可以有效改善广西人工林类型信息提取效果,为GF-6影像质量的评价及其在林业应用潜力提供科学参考依据。     

基于GF-1卫星数据的冬小麦种植面积估算模型

目前遥感技术越来越广泛地应用于农作物面积的估算,本文研究了基于高分辨率卫星影像的农作物面积测量技术,提出一种冬小麦种植面积估算模型。该模型采用最大似然法对遥感影像进行监督分类,利用耕地矢量数据优化分类结果,结合高分辨率样本村数据拟合估算冬小麦种植面积。以泗洪县为研究区,采用GF-1卫星数据完成了泗洪县冬小麦面积提取实验,验证了该模型的有效性。     

基于高分二号卫星数据的农作物分类方法研究

针对目前高分二号卫星数据(GF-2)有较高的空间分辨率而在农业领域应用较少和农作物分类普遍存在"同谱异物"和"同物异谱"的现象,以辽宁省沈阳市苏家屯区以西的新开河村周边为试验基地,利用最佳波段组合指数法(OIF)对所选取的高分二号(GF-2)卫星数据的纹理特征和植被指数以及波段信息进行筛选,选取最佳的波段组合,以增加分类信息、减少数据冗余。最后,针对筛选后的数据,使用最大似然法进行分类,得到农作物的分类结果。结果表明,利用该方法对农作物进行分类,分类精度得到了一定程度的提高,为目前大规模农作物种植面积的精确、迅速统计提供了一套可行的方案。     

基于MODIS EVI时序数据的江汉平原油菜种植分布信息提取

油菜是我国主要的食用油料作物。及时、准确地获取油菜种植分布信息对油菜长势监测、估产以及灾情评估具有十分重要的意义。以江汉平原为研究区,利用250 m空间分辨率的MODIS EVI时序数据,以TM数据作为野外采样数据与MODIS EVI数据之间的过渡数据,间接提取MODIS EVI数据农作物的训练样本;通过分析江汉平原油菜和冬小麦的EVI光谱特征及物候信息,建立油菜种植面积提取模型;采用多次阈值比较法提取2014—2015年间江汉平原油菜种植分布信息。研究结果表明,2014年和2015年油菜面积遥感提取结果与农业局统计数据相比,总体提取精度分别达到95.22%和91.29%;2014年MODIS数据与TM数据提取的油菜面积一致性为88.61%;基于时间序列MODIS EVI数据,结合EVI光谱特征和物候信息,利用该方法可以有效提取江汉平原油菜种植分布信息。     

融合时间序列环境卫星数据与物候特征的水稻种植区提取

获取高精度的区域水稻种植面积对于农业规划、配置与决策具有重要意义。区域尺度的水稻面积获取依赖于高时空分辨率影像,但受卫星回访周期和气候影响,难以获取足够时间序列的高时空分辨率影像,从而影响水稻种植面积遥感提取的精度。为此,提出适应于中国南方多雨云天气地区,基于国产环境卫星(HJ-1A/1B)与MODIS融合数据的水稻种植面积提取的新方法。以洞庭湖区为实验区,利用STARFM模型融合环境卫星NDVI数据与MODIS13Q1数据,获取时间序列的环境卫星NDVI数据,利用水稻关键期的NDVI数据结合物候特征参数对水稻种植区域进行提取。结果表明,该方法能有效提取区域水稻种植的面积,水稻种植面积提取的总体精度与Kappa系数分别达到91.71%与0.9024,分类结果明显优于仅采用多光谱影像或NDVI数据。该研究为中国南方多雨云天气地区水稻种植面积提取提供了有效的方法。     

面向GF-1 WFV影像的城市建设用地指数构建

针对GF-1 WFV影像缺少中红外波段,无法使用大多数建设用地指数提取建成区的问题,利用Fisher线性判别分析"类内聚合,类间分离"的投影准则,本文提出一种针对GF-1 WFV影像城市建设用地指数UBIWFV。该指数利用蓝光和绿光波段线性组合运算分离和增强建设用地信息。利用该指数提取了福州、石家庄和武汉3个不同研究区城市建设用地,并与建筑用地指数RBI提取结果进行比较。结果表明,该指数在不同研究区提取结果总体精度达到85%,Kappa系数达到0.7以上,提取结果空间连续性和完整性更好,指数阈值选取较容易。该指数相比RBI指数抑制裸土信息效果更明显。UBI_(WFV)指数对于城市建设用地提取具有一定的可行性和适用性。     

结合多尺度纹理特征的遥感影像面向对象分类

地物具有多尺度的特点,单一尺度难以准确描述遥感影像包含的地物纹理信息。利用我国自行研发的高分一号遥感影像数据,采用灰度共生矩阵对第一主成分进行纹理特征提取,利用Jeffries-Matusit距离选择多尺度组合,并通过单一纹理结合多光谱数据的分类精度,以及纹理特征间的相关性,最终选择多尺度纹理特征组合进行面向对象分类。研究结果表明:结合多尺度纹理特征组合的面向对象GF-1影像分类能有效提取地物信息,总体分类精度达到81.75%,Kappa系数0.78。     

高分一号多光谱遥感数据的面向对象分类

文章针对高分一号(GF-1)高分辨率遥感数据,提出了一种基于多特征的面向对象遥感图像分类算法:首先,对GF-1卫星数据进行分水岭分割,并利用仿射不变矩形状特征算子获得遥感图像的几何特征;其次,利用主成分分析和灰度共生矩阵获得遥感图像的纹理特征;然后,基于多特征数据进行均值漂移滤波,并利用自动标记分水岭分割方法实现遥感图像分割;最后,结合基于像元的最大似然监督分类结果做投票分类处理,从而实现面向像元与面向对象相结合的遥感数据分类.以高分一号遥感数据进行分类实验,结果表明:本文方法可有效地提高遥感图像分类精度.     

基于GF-1的山地主要农作物种植信息提取研究

为探索GF-1 PMS多光谱数据影像在低山丘陵地貌破碎地区主要农作物遥感识别中的信息有效性,以重庆市永川区卫星湖街道为例,利用研究区多时相、多光谱特征影像,对研究区油菜、玉米、水稻等主要作物进行信息提取。提取结果显示,利用GF-1多时相多特影像,水稻作物信息提取生产精度与用户精度均达到90%以上,提取精度较低的旱地作物玉米提取效果也得到了提升,油菜作物信息提取生产精度大幅度高于用户精度,主要作物提取总体精度OA为80.93%,Kappa系数0.635,分类质量达到较好水平。基于多时相GF-1影像光谱、纹理等特征的面向对象分类方法,能够有效地提取南方低山丘陵破碎地貌地区主要农作物空间分布信息,提高主要农作物的遥感识别精度,为山地农作物遥感信息提取提供参考。