ZY1-02DAHSI影像归一化阴影植被指数NSVI的波段选择及其构建

高光谱影像具有连续的地物光谱信息,在阴影检测方面具有巨大的潜力,而波段冗余度高需进行波段优选。归一化阴影植被指数(NSVI)能够扩大光谱差异,在高光谱影像中应用NSVI将更有效地识别阴影。资源一号02D卫星是我国首颗自主研发并成功运行的高光谱业务卫星,数据信噪比大、覆盖能力强,对该高光谱影像进行准确的阴影检测具有重要意义。以ZY1-02DAHSI影像为试验数据,提取并分析明亮区植被、阴影区植被及水体的光谱反射率;结合竞争自适应重加权采样(CARS)和连续投影算法(SPA)筛选能够有效区分典型地物的主要波段,综合考虑算法的特性进一步选出特征波段构建NSVI;通过步长法确定最佳阈值对影像进行分类,从像元值分布情况、分类精度和光谱增强效果等对比出构建NSVI的最佳波段,并结合不同的阴影指数、波段和影像进行综合评价,验证该方法的意义及普适性。结果表明:波段32和波段73是构建NSVI的最佳波段,分别对应红光波段和近红外波段;不同波段构建的NSVI分类精度均高于90%,由最佳波段构建的NSVI分类精度为94.33%,Kappa系数为0.8328,分类效果最优;NSVI能够增强典型地物间的光谱差异并缓解归一化植被指数的“易饱和”现象,在该影像中因水体累积产生的小波峰有助于提取水体;在ZY1-02DAHSI影像中NSVI的分类效果优于归一化阴影指数和阴影指数,于另一景影像的分类精度也达到93.55%,Kappa系数为0.8167。由算法筛选出的波段具有一定的代表性,最佳波段构建的NSVI在ZY1-02DAHSI影像中具有较好的阴影检测能力,对高光谱影像阴影检测及构建植被指数具有一定的借鉴和参考意义。

ZY1-02D高光谱数据在地质矿产调查中的应用与分析

资源一号02D(ZY1-02D)卫星为我国首颗高光谱业务卫星,为了测试ZY1-02D高光谱载荷数据在地质矿产调查中的应用能力,在数据预处理的基础上开展岩性及矿物信息识别,并与GF-5数据提取结果进行对比分析,结合实地调查成果,对该数据的应用能力进行了有效的分析。结果表明:ZY1-02D高光谱数据反射率光谱曲线与地质体光谱曲线形态吻合度高;经过岩矿信息识别,结合研究区地质矿产资料,显示提取的大理岩、二长花岗岩等岩性信息,方解石、白云石等造岩矿物信息以及绿泥石、褐铁矿等蚀变矿物信息与实测成果较为吻合,表明该数据对岩矿信息的识别效果较好,可为高光谱技术在地质矿产领域的业务化应用提供数据保障。

结合ZY-1 02D光谱与纹理特征的干旱区植被类型遥感分类

高光谱遥感技术已广泛应用于植被类型制图。然而,稀疏植被冠层覆盖和土壤背景影响仍然是干旱区植被类型遥感分类的主要挑战,单独利用遥感数据光谱或纹理特征难以获得可靠的分类精度和稳定性。广义正态分布优化算法(Generalized Normal Distribution Optimization,GNDO)的特征优选结果在质量和稳定性方面相较传统优化算法具有优势,但目前还未应用于高光谱波段选取研究。为探索结合ZY-102D光谱与纹理特征进行干旱区植被类型遥感分类的可行性,验证GNDO方法应用于高光谱波段选取的有效性,同时探讨不同数量训练像元条件下,各特征选取方法的选择结果差异和对植被类型分类精度的影响,该研究以青海省都兰县宗加镇为例,在随机选取各分类类别不同数量训练像元(30、50、100、150、200)基础上,分别利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)、粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)、灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization,GWO)以及GNDO算法进行高光谱波段选取并对比结果,同时利用灰度共生矩阵(Gray-Level Co-occurrence Matrix,GLCM)方法提取纹理特征,将提取的光谱特征和纹理特征组合成30组分类数据集,利用随机森林(Random Forest,RF)方法完成植被类型自动分类,对比不同分类数据集的分类精度。结果显示:蓝波段(400~450 nm)、红边波段(700~750 nm)和红波段(600~650 nm)对区分植被类型最敏感;基于光谱特征的分类数据集中,使用200个训练像元和GNDO方法进行特征优选获取的分类数据集(GNDO200)获得了最高的总体分类精度(80.44%);随着训练像元的增加,各分类数据集总体分类精度整体均呈上升趋势,不同的特征选择方法的分类精度对训练像元数量表现出不同的依赖程度;图像纹理特征的加入,明显提升了植被分类精度,将使用200个训练像元和GWO方法进行波段优选的结果与纹理特征结合的分类数据集(GWO200+TEX)获得了最高的总体分类精度(82.86%)。该研究验证了ZY1-02D国产高光谱卫星数据光谱纹理特征结合进行干旱区植被类型划分的潜力,证实了GNDO方法对高光谱波段选取的有效性,为高光谱植被类型制图中光谱、纹理特征选取提供了一种思路。

基于资源一号02D卫星高光谱数据的甘肃头吊泉-南大滩地区蚀变矿物填图及金矿化带识别

高光谱遥感能够根据光谱指纹特征提取蚀变矿物,在地质领域应用成效十分显著。针对最新的资源一号02D卫星高光谱数据特点,首先进行了高光谱数据预处理,选取蚀变矿物光谱特征显著波段进行数据降维,并应用三次样条插值函数对短波红外数据进行光谱波段增值,将光谱采样间隔提高到了2 nm。在优选出矿物填图端元光谱后,应用改进的SAM填图算法提取头吊泉-南大滩地区的褐铁矿、绿泥石、方解石、白云石、短波云母、中短波云母、中长波云母共7种蚀变矿物,详细分析高光谱蚀变矿物的分布特征并开展蚀变矿物的野外地质验证。研究区蚀变矿物与地质体岩性关系密切,多集中在特定地质体的局部地段。方解石和白云石蚀变矿物的定向展布指示了碳酸盐类沉积/变质地层的走向。根据资源一号02D高光谱数据提取的褐铁矿和中短波云母的分布情况,在南大滩-西红滩地段新发现1条长约15 km的金矿化蚀变带,东部的西红滩地段经综合查证存在地表金矿化异常。资源一号02D高光谱数据可以提取褐铁矿等多种蚀变矿物,从而为矿产资源勘查和基础地质调查提供重要的遥感信息。

普朗斑岩型铜矿区矿化蚀变特征矿物填图及找矿潜力分析:来自资源一号02D遥感卫星的证据

随着近年来取得重要找矿突破的普朗斑岩型铜矿的规模化开采,进一步摸清首采区外围资源潜力任务紧迫。遥感技术尤其是国产卫星资源一号02D星等高光谱卫星成功发射,为我国高海拔艰苦地区快速精准识别与矿化相关的蚀变矿物提供了可能。针对以往对植被覆盖区高光谱矿物识别有效性方法探索不足,本文选取普朗铜矿区为研究,采用资源一号02D高光谱遥感数据,使用比值植被指数划分植被覆盖区及非植被覆盖区。基于实测波谱,分层次构建了植被覆盖区及非植被覆盖区与普朗铜矿矿化密切相关的绢云母、绿泥石、绿帘石蚀变特征矿物波谱曲线,并采用匹配滤波方法开展了蚀变矿物填图示范应用。野外验证表明:该方法可有效探测普朗斑岩型铜矿外围尤其是首采区东侧植被覆盖区绢云母等蚀变特征矿物分布信息,结果显示普朗首采区东侧具有较大找矿潜力。

资源一号02D卫星在基础性地理国情监测中的应用

作为我国首颗自主建造并成功运行的民用高光谱卫星,资源一号02D同时搭载可见近红外相机和高光谱相机。为更好地验证其在基础性地理国情监测业务工作中的应用效果,本文根据基础性地理国情监测相关行业标准和规范,选择覆盖试验区范围内的资源一号02D卫星影像数据作为监测数据源,探讨利用资源一号02D卫星数据开展地表覆盖数据更新的技术流程与方法,结果表明:资源一号02D卫星影像数据的几何纠正精度较高,数据的光谱信息丰富,解译标志可清晰地显示和区分不同地表覆盖类型,完全可以满足基础性地理国情监测业务工作对卫星数据源的要求。

基于高光谱数据的淤泥质岸滩信息提取

淤泥质岸滩作为沿海关键生态系统,在维持生态平衡、防止海岸侵蚀、提供重要经济资源等方面发挥着重要作用。自2019年发射以来,ZY1-02D卫星在海岸带生态环境监测领域展现出广阔的应用前景,该卫星搭载的AHSI传感器能够获取高分辨率的光谱图像,为海岸带生态环境的遥感监测提供强有力的技术支持。文章利用2023年7月2日获取的河北沧州沿海区域的ZY1-02D AHSI卫星数据,结合六类样本数据,借助随机森林分类算法,构建了基于ZY1-02D AHSI卫星数据的淤泥质岸滩遥感提取分类模型,并利用该模型对沧州沿海地区的淤泥质岸滩分布进行了信息提取。研究结果显示,利用该分类模型提取的沧州沿海淤泥质岸滩的总体分类精度为87.5%,Kappa系数为88.16%。该研究成果可为分析沧州沿海淤泥质岸滩的分布演变规律,以及进一步治理沿海生态环境提供技术指引。

高光谱卫星影像水质遥感反演

基于高光谱卫星遥感影像的内陆水域叶绿素a浓度反演,可以积累水质的季节性演替规律及时空分布特征。为实现对水质(叶绿素a浓度)的观测,本文首先利用地物光谱仪测定水面反射光谱并实测叶绿素a的浓度,建立叶绿素a浓度的反演模型;然后利用高光谱影像结合叶绿素a反演模型获取叶绿素a浓度的分布结果,并进行精度验证。基于上述方法获取了山东南四湖叶绿素a浓度遥感反演模型,并验证反演精度为72%。

基于极端随机树的高光谱蚀变信息提取研究

以青海沟里地区为研究区,对区内资源一号02D(ZY1-02D)高光谱遥感影像进行预处理,充分分析了区内地质矿产资料,利用光谱角匹配技术提取典型蚀变矿物光谱样本数据,利用极端随机树算法开展矿化蚀变信息提取研究,并对提取效果进行评价。结果表明,提取的蚀变矿物信息分布位置与区内断裂构造展布特征以及已知矿床(点)的分布规律基本吻合,符合研究区成矿地质特征,说明结合光谱角匹配技术和极端随机树算法的蚀变矿物提取模型是一种高效的矿产勘查方法。

基于资源一号02D高光谱卫星影像的青海湖悬浮物浓度反演研究

水体悬浮物浓度是描述水体光学特性的一个重要参数。卫星遥感具有大范围、快速、高频次动态监测的优势,有助于加强对青海湖水环境质量的监测,降低监测成本。而资源一号02D(ZY1-02D)卫星高光谱影像作为新的数据源,具有高空间分辨率、高光谱分辨率的优点,为湖泊的水质高精度监测提供了可能性。为了验证ZY1-02D高光谱相机在水质遥感监测应用中的适用性,以ZY1-02D高光谱影像为遥感数据源,同时辅助实测数据,构建青海湖悬浮物浓度反演模型,并进行精度验证,评价模型的准确性,最后将模型应用于青海湖悬浮物浓度反演。研究结果表明:青海湖悬浮浓度反演模型平均相对误差为21.1%,均方根误差为0.296 mg/L,精度较好,青海湖悬浮物浓度反演结果呈现湖心低岸边高的特征,与同期Sentinl-2和同期Landsat 8数据反演结果进行对比,反演结果保持一致,说明ZY1-02D高光谱影像能够作为悬浮物浓度遥感反演的数据源之一。

基于高光谱卫星影像的生长期互花米草指数构建

近年来外来入侵植物互花米草迅速扩张,对沿海区域经济社会的发展造成了一定干扰,占据生态位,危害当地生态系统稳定。精确的互花米草监测与制图对湿地生态系统的保护与恢复具有重要意义。当前研究识别互花米草以监督分类方法为主,这一类方法所需样本量大、分类器复杂多样,大区域互花米草的精细识别计算量大、效率低,而且精度对样本质量的依赖性强。为了提高大区域互花米草快速精细识别的能力,本研究提出了一种基于高光谱数据构建生长期互花米草指数的方法,利用互花米草与其他盐沼湿地植被在近红外波段和短波红外波段存在明显光谱差异的特性,选取差异敏感波段构建互花米草指数,增大复杂滨海湿地环境下互花米草与其他盐沼湿地植被的特征差异,有效减少“异物同谱”造成的滨海盐沼湿地植被难区分的现象。本研究选取黄河三角洲湿地和盐城滨海湿地区域作为研究对象,通过野外调查和Google Earth高分辨率影像生成样本数据集,基于生长期互花米草指数构建决策树对互花米草进行精细识别,与NDVI、EVI、支持向量机、随机森林、最大似然和人工神经网络方法进行互花米草提取结果对比验证。结果表明,基于互花米草指数构建决策树的方法可快速、准确地实现复杂湿地生态系统中互花米草的提取,提取精度优于其他方法,在大区域互花米草快速识别方面具有更高的潜力。

高光谱图像类别独立的域适应分类

利用已有图像的标记样本对新的高光谱图像分类面临光谱偏移带来的分类性能差的问题。基于特征表示的域适应方法通过学习域不变特征来解决这个问题。然而现有方法难以同时将多个类的样本对齐,在对齐多类样本的同时又忽略了类间混合对可分性造成的影响。本文提出了一种类别独立的域适应分类方法。首先,为每个地物类别构造一个独立的降维子空间,在多个类别独立的子空间中对齐源域和目标域的样本。然后,在每个类别独立子空间中,利用对齐样本学习出目标域样本的后验概率。接着,融合所有类别独立子空间得到的后验概率得到分类标签,目的是增加后验概率的可信度。最后,利用空间先验平滑分类标签后将其作为伪标签用于迭代学习,更新类别独立子空间和目标域的分类结果。另外,本文还设计了代表性样本选择策略,有利于学习出更具共性的特征表达子空间。在两个真实的高光谱数据集上的实验结果表明,本文算法比原始的联合域适应算法的最近邻分类精度分别提升了9.56%和18.45%。