基于波段选择的MODIS全国土地覆盖分类

以MODIS多光谱和多时相数据为输入参数进行了全国土地覆盖分类研究。从试验区2007年MODIS 8 d数据的合成影像(MOD 09)中提取EVI、NDWI和NDSI 3个指数,并将其作为特征波段与原有的7波段(B1～B7)形成10波段影像。以统计分类J-M距离平均值和SVM分类总精度为标准评价不同波段对土地覆盖分类的贡献。在全国范围内,选择贡献最大的EVI、B7和B4这3个波段的月合成值,并分别对其作PCA变换,选取各PCA变换后的前3个波段进行分类运算。研究结果表明,在没有其他辅助信息的境况下,基于MODIS贡献最大的前3个波段结合多时相信息能够在中分辨率区域土地覆盖分类中取得较好的分类结果,其精度为78.04%。

不同病害胁迫下大豆的光谱特征及识别研究

在英国诺丁汉大学Sutton Bonington校区(52.8°N,1.2°W)实测感染锈病与普通花叶病大豆的单叶光谱数据,利用连续统去除法对原始光谱数据进行处理,筛选对病害及锈病严重度敏感的波段,构建植被指数对感染锈病与普通花叶病及不同严重度锈病的大豆进行识别研究。研究发现普通花叶病胁迫下的大豆光谱反射率在可见光区域均大于健康大豆的,而锈病胁迫的大豆光谱反射率在绿光区随病情严重度增加而减小,在红光区随病情严重增强而增大。根据大豆光谱变化特征设计了一个植被指数R500×R550/R680对大豆病害进行识别,通过计算不同病害及不同严重度之间的J-M距离对指数识别病害能力进行检验,结果表明指数R500×R550/R680能够较好的识别出大豆锈病与普通花叶病,且该指数在识别大豆锈病严重度方面也有较强的能力。研究结果对农作物病害遥感监测与防治具有重要的理论价值与实际应用意义。

基于遥感影像时间序列的冬小麦种植监测最佳时相选择研究

遥感影像植被分类的最佳时相对作物种植面积遥感监测非常重要。根据2005～2006年北京冬小麦不同物候期的Landsat TM影像和2006年Spot-2影像，计算了各时期影像中主要植被类型的光谱可分性距离，分析了北京郊区主要植被物候差异和光谱可分性；对各生育期的遥感影像及其主要组合进行了监督分类，采用总体精度和分类效率指标两个参数，结合地面GPS调查数据，对分类结果进行了精度评价。结果表明：北京地区小麦监测最佳时相是4月上旬，影像分类的总体精度为92．9％，明显优于其它单时相影像的分类结果；发现北京郊区冬小麦光谱分类的最佳时相组合为4月上旬（起身期）和5月下旬（灌浆期），分类总体精度为94％。

基于WorldView-2影像数据对杭州西湖区绿地信息提取研究

以杭州市西湖区为例,根据研究区域地物在World View-2遥感影像的特征差异进行区域划分。在每个分区内采用不同的多尺度和方式进行分割,构建多层次结构,综合利用光谱、形状、纹理等特征变量;采用CART决策树分类算法,选择最优特征及节点阈值分区域对杭州市西湖区的植被绿地信息进行提取;采用Jeffries-Matusita(J-M)距离法,确定纹理窗口尺度并筛选纹理特征。结果表明:本研究利用可分离指数J-M距离法得到影像地物草地、农用地、灌木、乔木最佳纹理窗口尺寸分别为5×5、11×11、13×13、13×13,对纹理尺度的选择和纹理特征的降维极大地提高了信息提取的精度及效率;基于面向对象的CART决策树分类法的总体分类精度相比基于像元的最大似然法的精度从76.53%提高到88.56%,Kappa系数从0.711 7提高到0.862 3,绿地平均用户精度从72.73%提高到84.63%;同时比常规的面向对象的方法更快速灵活地确定分类特征及阈值,大幅度地提高了提取效率及精度。