基于GF-6 PMS影像的积雪信息识别

以黑龙江省哈尔滨市道外区为研究区,系统探讨分析了基于遥感的不同方法在积雪信息识别中的应用。首先,对研究区两个时相的高分六号(GF-6)多光谱相机(PMS)影像进行目视解译,掌握了研究区内地物类型和积雪分布特点。其次,基于目视解译结果,选取了8种典型地物类型,得到了“积雪”和“非雪”两类像元的光谱特征规律。再次,探讨分析了6种方法在积雪识别中的应用,利用精确率、召回率和F指数3个指标进行了精度评价。最后,提出了基于投票结果的最终识别结果判定方法,得到了研究区积雪信息最终识别结果。研究表明:①受下垫面和阴影的影响,研究区“同谱异物”和“同物异谱”现象普遍;②深度学习算法的识别效果最好,决策树法的识别效果相对较差;农田区的识别精度高于池塘区,误识别和漏识别的现象都相对较少;③基于投票结果的最终识别结果判定,可以有效改善单一识别方法存在的误识别和漏识别现象。

基于GF-6 PMS数据的针叶林分布信息精细提取

卫星遥感数据具有观测周期短、获取范围大、分辨率高等优点,适用于森林植被信息的宏观监测。本文利用冬季国产GF-6 PMS卫星数据开展了针叶林信息的精细提取研究,采用面向对象的方法构建了针叶林信息多尺度、多层次分割体系,并与决策树算法、目视解译等方法相结合,实现了针叶林分布信息的区域快速提取。

一种轻量级网络模型的遥感水体提取方法

针对遥感影像水体提取网络模型特征捕捉能力差的问题,提出一种轻量级Unet模型。基于原Unet的编码-解码结构,使用轻量级网络MobileNetV3构建编码器以降低模型复杂度,避免连续下采样导致细节损失;将空洞空间金字塔池化模块作为编码网络与解码网络的连接桥,对编码网络传入的高级语义特征进一步处理;在网络阶跃连接部分,通过引入卷积注意力机制抑制非目标特征通道与特征信息的干扰,均衡提升网络的识别精度;使用交叉熵损失和Dice损失结合的综合损失函数适应训练集。经国产GF-6 PMS水体数据集实验,并将结果与单波段阈值法、NDWI指数法、SVM分类法、DeepLabV3+模型、Unet模型进行比较,结果表明:该模型能够准确区别水体与其他地物,分割精度达到93.78%,证明该方法具有较高的分割精度,能够准确提取水体信息。