基于混合像元分解的分蘖期水稻基本苗数量估测方法研究

基本苗数量是反映水稻健康水平的重要依据,在分蘖期精准估测水稻基本苗数量可以指导后期的施肥量,从而调控水稻的最佳分蘖数。同时,对水稻长势监测和产量预测具有非常重要的意义。针对传统田间人工统计基本苗数量耗时长、成本高等问题,以江苏大学附属农场镇江润果农场分蘖期水稻为研究对象,利用大疆无人机(M600 Pro型)搭载多光谱相机(Rededge-MX型)获取水稻分蘖期多光谱数据,对原始图像进行图像拼接、辐射校正、几何校正等预处理操作,根据像元纯度系数提取土壤端元和植被端元,建立波谱库,然后按照完全约束最小二乘法的方法执行混合像元分解,构建植被覆盖度和水稻基本苗数量的回归模型。该研究方法获得的模型决定系数R^(2)为0.891,均方根误差RMSE为4.6株/m^(2)。而传统的像元二分法模型(基于NDVI、VDVI和GNDVI植被指数计算植被覆盖度),其决定系数R2为0.834、0.744、0.642,其RMSE为5.7、7.1、8.4株/m^(2)。试验结果表明,基于完全约束最小二乘法的混合像元分解模型评价指标均优于像元二分法模型。本文基于混合像元分解方法有效提高了水稻基本苗统计精度,并且生成了水稻基本苗数量反演图,可以直观统计基本苗数量,为分蘖期水稻补苗、间苗提供指导。

GF-6与Landsat8混合像元分解的石漠化信息提取差异研究--以普定县为例

目前不同中空间分辨率遥感卫星在利用混合像元分解方法提取石漠化信息上存在效果差异,比较不同遥感卫星在提取石漠化信息上的差异,有助于进一步提高石漠化信息提取精度。本研究以贵州省普定县为例,采用GF-6与Landsat8卫星数据,利用顶点成分分析(vertex component analysis,VCA)和完全约束最小二乘法(fully constrained least squares,FCLS)相结合的混合像元分解方法进行石漠化信息提取,探究GF-6与Landsat8在石漠化信息提取的端元特征和等级差异,以此探索GF-6在提取石漠化信息的可行性与有效性。研究结果表明:①红边波段范围上,GF-6植被端元波谱曲线明显区别于基岩与土壤端元,更易识别出植被端元;②石漠化信息端元提取精度上,GF-6和Landsat8提取植被端元OA分别为0.63和0.45,Kappa系数分别为0.50和0.29,RMSE分别为1.19和1.71,GF-6和Landsat8提取基岩端元OA分别为0.79和0.61,Kappa系数分别为0.63和0.42,RMSE分别为0.54和0.88;③石漠化等级评价上,GF-6和Landsat8提取石漠化等级OA分别为0.76和0.59,Kappa系数分别为0.56和0.38,RMSE分别为0.64和1.27。因此,GF-6在混合像元分解提取石漠化信息精度要优于Landsat8,且GF-6的红边波段能更好地识别石漠化区域植被信息,基于GF-6的混合像元分解方法可作为一种石漠化监测手段应用于实际工作中。

基于Himawari-8亚像元分解的林火检测

受空间分辨率的影响,卫星遥感影像普遍存在混合像元,传统的林火监测方法是以像元为单位,容易漏判小火点。针对该问题,文章提出了基于亚像元分解的森林火点检测算法,基于改进的自适应阈值法进行火点判识,判别影像中林火范围。通过光谱解混确定含典型线状地物的混合像元,利用丰度图像提供的信息将地物类别标签分配到每个亚像元中。基于空间相关性理论构建线性优化模型,获得亚像元定位结果,准确定位到火点所在经纬度。以葵花八号卫星数据为数据源,对本文所提出的亚像元火点检测算法进行了实验。结果表明,基于完全约束最小二乘模型进行林火混合像元分解,可获得火点亚像元级的空间分布细节信息,精度较高,对火点的位置信息提取效果良好。

1979-2020年深圳市不透水面信息提取及其时空格局变化分析

[目的]分析不透水地表比的时空分布,探究城市的发展潜力,为城市水土保持等规划与后续发展提供参考意见。[方法]以深圳市作为研究区,选取1979—2020年9期共18景Landsat 3/5/7/8影像为主要数据源影像提取不透水面比例作为参考数据,结合不透水面平均中心、标准差椭圆和景观格局指数分析深圳市不透水面时空格局分布。[结果](1)1979—2020年深圳市整体不透水面比例呈增长趋势,1990—2010年增长速率和增长强度最高,后逐渐变缓;(2)由于深圳市发展的不平衡,1979—2000年,发展重心持续向着东北方向移动,随后2000—2010年,重心向西北方向迁移,2010年后,重心在东西方向上有所移动。总的来看,深圳市的发展方向主要为东—西;(3)景观格局变化显示各等级不透水面景观分布渐趋均衡,分布趋势从破碎到聚集度越来越高,连接性在逐渐增强。[结论]不透水面增长的不同阶段具有不同的时空分布规律,不同密度不透水面分别有各自的变化特点,降低高密度不透水面的聚集程度对城市未来发展具有积极影响。

基于混合像元分解方法的康保县植被覆盖度估测

以康保县为研究区,使用Landsat8 OLI数据,结合134个野外样地调查数据,通过像元二分法、完全约束最小二乘法和随机森林三种方法来进行混合像元的分解,探讨混合像元分解方法对提取地表植被覆盖度的可行性。结果显示:基于随机森林的混合像元分解方法结果最优,F为0.664,RMSE为0.127;三种方法都能较为精确地估测出康保县的植被覆盖情况,且与实测数据较为拟合,因此采用混合像元分解的方法进行植被覆盖度估测是完全可行的。

1987-2015年宁波市不透水面时空变化分析

全面掌握城市不透水面变化规律和现状,对于城市化进程研究、城市规划发展和生态文明建设等具有重要的意义。以宁波市为研究区,基于1987-2015年的Landsat影像,利用完全约束最小二乘混合像元分解法实现宁波市不透水面信息提取,结果表明:完全约束最小二乘混合像元分解法避免了不透水面丰度出现负值的情况,提取精度较好;近30年宁波市不透水面扩张显著,不透水面面积增长近5倍,扩张速率和强度在2007-2010年达到最大,并逐渐趋于平稳,2007年以前宁波市城市扩张以三江口片和各区县(市)主城区为主,2007年后则以新区经济发展带扩张为主。