基于无人机和机器学习的川西北修复沙地植被信息提取

【目的】旨在无人机影像中提取植被信息(草本和灌木),估算植被覆盖度,用于生态修复领域反映植被长势和丰度。【方法】选取水体、灌木、草本和沙地4类地物,采用4种机器学习算法,深度学习、马氏距离、最大似然法和最小距离法进行精度对比,选取精度最高的算法作为研究方法。【结果】4种方法得到总体精度分别为95.47%、95.14%、93.30%和71.98%,kappa系数分别为0.92、0.91、0.88和0.57。【结论】基于深度学习方法分析发现,红原沙化治理示范基地范围内灌木、草地、水体和沙地面积分别为0.09、0.14、0.04和0.32 km^(2)。该方法可以为川西北高寒修复沙地监测、研究与治理状况评价提供数据支持和一定的科学依据。

基于面向对象及光谱特征的植被信息提取与分析

面向对象分类方法是实现精确详细提取遥感信息的新方法。以2010年TM影像作为基础数据,采用面向对象方法着重提取了西辽河流域平原的植被信息(耕地、林地、中生偏旱和中生偏湿草)。通过对不同地物的光谱和空间信息(位置、形状)进行比较分析,建立适当的隶属度函数和阈值范围,在草地的分类规则中,参考野外采集的草地植被光谱信息,辅助草地属性特征选择。最后构建分类决策树,完成自动分类,分类总体精度达到82.13%。在分类结果的基础上,讨论了植被分布特点,对不同类型的植被面积、不同区县植被面积以及植被与一级河流关系三方面进行分析。结果显示:研究区植被以林地和耕地为主,分别占总面积的38.9%和23.3%;耕地、林地、中生偏湿草地多分布于河流中下游区县,受人为因素影响较大的林地、耕地主要集中在科尔沁左翼中旗和科尔沁左翼后旗;林地、中生偏湿草较集中分布在一级河流的10km缓冲区内,耕地主要集中在5km缓冲区内,中生偏旱草与一级河流的关系不显著。

高光谱遥感数据植被信息提取方法

利用高光谱分辨率遥感卫星影像提取植被分布信息时,需要考虑混合像元和训练样本大小的影响,以提高植被信息提取的精度。该文以广州市北部为例,利用线性光谱混合模型和支持向量机方法进行Hyperion影像分类,估计荔枝分布信息。将其结果与QuickBird 1m空间分辨率影像进行对比,利用地图方格网中随机选取的验证点评价精度,信息提取精度达到85.7%,而光谱角度制图提取的精度仅为74.3%。结果表明,混合像元分解模型和支持向量机结合的方法和其他传统的利用光谱信息提取方法相比,能够提高植被分布信息提取的精度。

岩石-土壤-植被信息系统建立探讨

岩石 -土壤 -植被信息系统是地球表面分布范围最广的系统之一 ,通过计算机软硬件的支持 ,运用系统工程、信息科学的理论具有空间内涵的岩石、土壤、植被信息对进行了科学管理和综合分析 ,采用遥感、地理信息系统和多学科的交叉与综合等手段 ,利用面向对象的信息提取 ,采集气候信息、地形地貌信息、水资源信息、地质背景信息、土壤信息、植被信息、地面热场信息和水土流失信息等 ,建立空间信息数据库 ,研究岩石、土壤、植被信息之间的信息流关系 ,以供规划、管理、决策和研究所需信息的技术系统。

从高光谱遥感影像提取植被信息

遥感可以快速有效地监测大面积植被的种类、特性、长势等各类信息。高光谱遥感数据因其特有的高光谱分辨率特性使其在植被生态环境领域具有极大的应用潜力。植被信息作为生态环境评价的重要参数对区域生态环境的监测和建设具有重要的意义。本文基于云南省鹤庆县北衙的高光谱遥感数据用SAM方法对植被信息进行了提取,参考光谱使用ASD光谱辐射仪采集的植被光谱曲线。文中对高光谱遥感影像的辐射定标和大气校正进行了研究,针对影响光谱辐射仪采集的主要因素采取了相应的措施,并对光谱曲线分类及参考光谱曲线的选取进行了研究。将选取出的参考光谱曲线与大气校正后的遥感影像进行SAM匹配提取出植被信息,经过与实地调查资料比较并计算总体精度和kappa系数,计算结果达到预期精度。最后将分类结果转换为矢量图,经过投影转换为大地坐标后制作出北衙植被分布图。

一种利用NDVI辅助提取植被信息的改进方法

为提高遥感影像中不同覆盖度植被信息由栅格到矢量的转化效率和准确度,改进了常用的NDVI辅助提取植被信息方法,即根据NDVI与植被覆盖度之间的关系自动提取不同覆盖度的植被信息。为检验该方法的效果,利用试验区一组TM影像进行植被信息的提取试验。结果表明,该方法与常用方法相比能有效地增强不同覆盖度植被边缘信息,提高了植被边缘信息栅格矢量化的效率和准确度。

基于K-T变换和主成分变换的植被信息提取

WorldView-2能够提供1个0.5 m全色波段和8个1.8 m分辨率的多光谱波段,为用户提供进行精确变化检测和制图的能力。本研究以深圳市植被为例,采用WorldView-2高分辨率遥感影像为数据源,进行缨帽变换及主成分分析处理,利用决策树分类模型进行提取。结果表明:WorldView-2影像经过缨帽变换及主成分分析处理后,能够明显增强影像的纹理信息,突出地物特征,并以各地物在经过缨帽变换及主成分分析处理之后的灰度值作为决策树分类的阈值,分类的总体精度、Kappa系数分别为89.26%、0.87,与以往的只利用波段的灰度值及植被指数等作为阈值相比,精度明显提高,方法也得到改善,得到了比较好的分类结果。

植被信息提取过程中ETM+遥感影像融合和分类试验

利用HIS、PCA、Brovey及小波变换4种图像融合方法对南京地区植被信息提取过程中ETM+遥感影像进行融合和分类试验。从信息量、高分辨率信息的融入度和分类精度三方面,对融合图像进行光谱质量和空间结构信息的定量评价。试验结果表明,Brovey变换更适合植被信息提取时的ETM+图像融合,并能够较明显提高影像的分类精度。

光学遥感图像植被信息抑制通用方法

植被是影响岩石信息提取的主要因素之一。为此,采用一种通用的光学遥感图像增强方法,即植被信息掩模抑制方法,对植被信息进行抑制处理。该方法主要包括掩模、强迫不变及整体色调调整等3个步骤。通过对浙江省杭州市、云南省富宁县、江西省荣塘镇和广东省中西部等4个地区的实验结果表明,该方法对不同光谱、不同空间分辨率光学遥感图像上的植被信息具有很好的抑制作用。

植被信息提取过程中ETM＋遥感影像的分类方法

遥感图像分类是研究土地利用覆盖变化的基础。本文以南京市为例,采用监督分类与非监督分类相结合的方法,先以ISODATA非监督分类法获得初始训练模板,通过实地调查对模板进行调整,再在此基础上以最大似然法进行监督分类。研究结果表明,用改进的分类法提取植被信息,可以取得良好的分类效果,是进行植被信息调查较为理想的方法。

SPOT、QuickBird卫星遥感数据提取东沙岛植被信息的比较

基于植被的光谱特征,利用监督分类、植被指数(NDV I)和目视解译等方法,分别用SPOT-5、Q u ickB ird高分辨率卫星遥感影像对东沙岛植被信息进行提取,并作了比对分析。研究结果表明:利用高分辨率遥感图像对东沙岛等小型岛屿的植被信息提取是可行的;SPOT-5多光谱数据具备了提取小型海岛植被信息、掌握其植被覆盖状况的能力;与SPOT-5多光谱数据相比,Q u ickB ird多光谱数据在植被精细分类信息的提取方面更具优势。

植被信息提取中的遥感影像预处理

文章以植被信息提取为例,对遥感影像预处理的内容、工作平台、遥感影像和地理信息概况、遥感影像实验样区的选择和切割提取和多光谱信息的统计分析及波段选取等进行论述并作分析总结,为后续研究工作打下良好的基础。对最佳波段的选取方法进行改进,并对此进行实证研究,取得较好的结果。

遥感影像植被信息提取方法研究及思考

从植被光谱特征出发,对植被信息提取的方法和现状进行了综述,其中主要介绍了几种具有代表性的植被提取方法,如:植被指数提取法、NDVI与波段合成法、HIS融合法、分级分类提取法、基于知识库提取法等,对各种方法的原理、特点、优势与限制进行了分析、对比、思考,并展望了下一步研究方向。

黄土高原地区提取植被信息方法的研究

研究评价了适于黄土高原地区植被信息提取的最佳植被指数和方法。该地区分布有落叶阔叶林、草原和荒漠，植被类型丰富多样。然而土壤背景对植被信息提取有较大影响。经对比分析，修正后的土壤调节植被指数（ＭＳＡＶＩ）， 不仅能增强植被信号，并能大大减小土壤背景的影响，同时又能宏观地反映该地区植被类型的分布状况。它是黄土高原地区目前提取植被信息较好的植被指数。标准化差值植被指数（ＮＤＶＩ）、土壤调节植被指数（ＳＡＶＩ）和垂直植被指数（ＰＶＩ）分别适用于高密度、中等密度和稀少植被地区植被信息的提取和监测。

不同IHS变换公式在植被信息提取中的比较研究

多源遥感图像融合对于植被信息提取具有重要意义,该文对常用的球体、柱体、三角形和单六角锥4种IHS变换融合方法进行了比较研究,分别从融和图像的信息量、标准差等统计特征、植被光谱特征曲线、类别可分性、植被指数4方面做了分析.研究结果表明,球体变换融和图像的信息量、标准差和光谱扭曲值等统计指标从整体上优于其他变换.球体变换可将不同类型的灰度平均值间的距离进行拉伸.类别可分性指标的分析表明,球体变换可将难以区分的阔叶林与针叶林、阔叶林与草地间的距离加大。

基于缨帽变换影像融合的遥感影像植被信息提取

充分结合缨帽变换、遥感影像融合以及归一化植被指数(NDVI)的优点,提出了一种基于缨帽变换的遥感影像融合与NDVI相结合的植被信息提取方法,并与传统的NDVI方法进行了对比。实验表明,该方法很好地改善了遥感影像植被信息的提取精度,特别是提取道路两旁的行道树以及居民小区中的绿地信息,效果更好。

多维植被信息系统及其应用前景

3S(地理信息系统GIS、遥感RS、全球定位系统GPS)及其相关技术的发展,使得植被信息系统的构建和应用成为可能。早期的植被图没有涉及到高度维和时间维,其应用受到很大的限制。因此有必要建立一种基于时空的多维植被信息系统,它的组成包括地理信息系统GIS、数据处理模块DPM、数据存取模块DAM、植被分析模块VAM和交互显示模块IDM,可用于植被的时空分析、三维景观显示、植被-地形-气候关系研究以及植被综合管理等方面,特别适合于山地植被的研究。多维植被信息系统具备立体直观的用户友好界面和强大的时空数据处理能力,并可通过数据库和网络进行资源共享,使植被研究和管理自动化、无纸化,其应用前景广阔。

宜昌地区植被信息提取与变化检测研究

以宜昌地区为研究目标,采用比值植被指数和差值环境植被指数两种提取方法,分别提取植被信息并进行比较。通过两幅影像间的像素差值来获取变化区域范围,进行变化监测研究。实验结果表明:比值植被指数和差值植被指数在算法结果方面存在不同的侧重点,植被变化区域锁定利于进一步的信息提取以及分析利用。

利用土地利用现状数据提取1∶10000地形图植被信息研究

1∶10000地形图植被要素的采集和更新较为复杂,考虑国土部门现有的现势性较强的土地利用现状数据可以用来补充1∶10000地形图中的植被信息,积极开展试验。本文作者利用广东省现有的土地利用现状数据,结合航空(卫星)正射影像图、1∶10000矢量数据进行了充分试验,走出了一条植被更新的新路子,为省级基础地理信息数据库的完善和更新提供了一种新方法。