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高分六号宽幅多光谱数据人工林类型分类 被引量:22
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作者 黄建文 李增元 +2 位作者 陈尔学 赵磊 莫冰萍 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期539-548,共10页
高分六号(GF-6)卫星于2018年成功发射,2019-03正式投入使用。由于GF-6宽幅相机的WFV(Wide Field of View)影像较GF-1的同类影像新增2个红边波段,将会提高对农业、林业、草原等资源监测能力。为了分析GF-6的WFV影像在人工林分类方面的能... 高分六号(GF-6)卫星于2018年成功发射,2019-03正式投入使用。由于GF-6宽幅相机的WFV(Wide Field of View)影像较GF-1的同类影像新增2个红边波段,将会提高对农业、林业、草原等资源监测能力。为了分析GF-6的WFV影像在人工林分类方面的能力,促进高分数据在林业领域的应用,本文选取广西高峰林场为研究区,以最新的GF-6 WFV影像为数据源,结合地面实测类型数据,进行广西南宁高峰林场的桉树,杉木等人工林类型提取。主要运用随机森林(random forests)的分层分类法:首先计算6种植被指数,并利用随机森林法进行植被指数的特征优选,然后确定4种波段组合数据集的分类方案,4种数据集分别为(1)无红边的前4个波段,(2)有红边的8个波段,(3)8个波段加上未优化的植被指数特征组合,(4)8个波段加上优化的植被指数特征组合。再进行WFV影像4种数据集的随机森林分类,随机森林采用分类回归树(CART)算法来生成分类树,结合了bagging和随机选择特征变量的优点,是一种有效的分类方法。最后比较4个方案的分类结果并进行精度验证。结果表明:方案2比方案1精度提高了4.99%,Kappa系数提高了0.058。说明包含红边的8波段数据比4个波段数据精度有大幅提升。方案4的8波段加上优化植被指数特征组合的分类精度最高,达到了85.38%,比方案2包含红边波段组和方案1无红边波段组的精度分别提高了3.98%,8.97%,Kappa系数分别提高了0.046,0.104。说明WFV影像加入红边波段比无红边波段精度明显增高。由结果可知,红边指数的引入,增强了植被信息,能够较准确地反映人工林类型特征差异,明显提升了人工林的分类精度。本研究方法可以有效改善广西人工林类型信息提取效果,为GF-6影像质量的评价及其在林业应用潜力提供科学参考依据。 展开更多
关键词 GF-6 人工林类型分类 随机森林 分层分类方法 红边植被指数
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协同多时相国产GF-1和GF-6卫星影像的艾草遥感识别 被引量:10
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作者 何真 胡洁 +2 位作者 蔡志文 王文静 胡琼 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期186-195,共10页
艾叶具有巨大的食用和医用价值,近些年艾草种植面积在中国南方地区显著增加。掌握艾草空间分布信息对于区域作物种植结构调整、艾草产业布局优化具有重要现实意义。该研究以中国艾草主要生产地——湖北省蕲春县为例,探讨国产高分1号(GF... 艾叶具有巨大的食用和医用价值,近些年艾草种植面积在中国南方地区显著增加。掌握艾草空间分布信息对于区域作物种植结构调整、艾草产业布局优化具有重要现实意义。该研究以中国艾草主要生产地——湖北省蕲春县为例,探讨国产高分1号(GF-1)和高分6号(GF-6)卫星影像识别艾草的潜力。本文首先基于高分影像构建了20个光谱特征,然后采用随机森林分类器进行分类,最后分析了红边指数对识别艾草的贡献度。为了评估协同GF-1和GF-6影像识别艾草的潜力,研究还比较了不同影像组合情景识别艾草的精度。结果表明,协同GF-1和GF-6影像提取的蕲春县艾草的用户精度是92.73%,制图精度是88.74%,均显著高于基于单一GF-1或GF-6影像识别艾草的精度。各乡镇艾草遥感制图面积和统计面积拟合的相关性系数R^(2)达到0.7,表明研究结果能够准确反映艾草的种植面积和空间分布。基于随机森林的重要性得分排名前50的特征中,红边波段以及红边植被指数的数量占比达54%,其中6月23日GF-6影像的红边波段I贡献度得分最高,是识别艾草的最优光谱特征。GF-6的另一新增的紫波段相较于其他传统波段,也对于区分艾草和其他作物做出了重要贡献。5月上旬和9月上旬分别为艾草第一茬和第二茬叶片快速繁殖生长阶段,是艾草的最佳识别时期,6月下旬和9月下旬也是区分艾草和其他作物的关键时期。研究表明,GF-6 WFV影像的新增波段以及基于红边波段构建的植被指数能够有效提高作物识别的准确性,协同GF-1和GF-6影像通过提高影像时间信息,能较好捕获作物的关键物候特征,从而提高作物识别精度。该研究为充分发挥多源国产高分卫星协同利用优势提供了典型应用示范,呈现的作物识别方法不仅适用于艾草,也适用于其他区域和其他农作物。 展开更多
关键词 遥感 识别 GF-6 WFV GF-1 WFV 红边植被指数 随机森林 艾草
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结合多特征的随机森林城市植被提取方法研究
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作者 赵莹 金丽华 +1 位作者 武建秀 武丽梅 《测绘与空间地理信息》 2024年第S01期65-67,70,共4页
针对城市植被提取研究中国产GF6-WFV影像应用较少,单一特征包含信息量无法更好地获取制备分布信息等问题,本文基于GF6-WFV影像,提取光谱、常用植被指数以及红边植被指数,构建多特征组合的随机森林模型,对城市植被提取进行研究。结果表明... 针对城市植被提取研究中国产GF6-WFV影像应用较少,单一特征包含信息量无法更好地获取制备分布信息等问题,本文基于GF6-WFV影像,提取光谱、常用植被指数以及红边植被指数,构建多特征组合的随机森林模型,对城市植被提取进行研究。结果表明:1)多特征组合提取植被时,光谱波段结合常用植被指数以及红边植被指数的提取精度最高,总体精度为87.3%,Kappa系数为0.738 6,植被提取精度为80.57%。2)红边植被指数相较于常用植被指数的信息提取中,该指数的相对精度最高。表明本文研究为城市植被信息提取提供了一种具有应用价值的方法。 展开更多
关键词 多特征 随机森林 城市植被 红边植被指数
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结合多特征的随机森林城市区植被分类方法研究
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作者 周琦 张春朋 +1 位作者 李睿鑫 梁晨 《浙江测绘》 2023年第3期9-13,共5页
本文基于GF6-WFV影像,提取光谱.常用植被指数以及红边植被指数,构建多特征组合的随机森林模型,对城市区植被等五种典型地物分类提取进行研究。结果表明:多特征组合提取植被时,光谱波段结合常用植被指数以及红边植被指数的提取精度最高,... 本文基于GF6-WFV影像,提取光谱.常用植被指数以及红边植被指数,构建多特征组合的随机森林模型,对城市区植被等五种典型地物分类提取进行研究。结果表明:多特征组合提取植被时,光谱波段结合常用植被指数以及红边植被指数的提取精度最高,总体精度87.3%kappa系数0.7386。红边植被指数相较于常用植被指数的信息提取中,该指数的相对精度最高。 展开更多
关键词 多特征 随机森林 城市植被 红边植被指数
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估测作物冠层生物量的新植被指数的研究 被引量:44
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作者 陈鹏飞 Nicolas Tremblay +3 位作者 王纪华 Philippe Vigneault 黄文江 李保国 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期512-517,共6页
冠层鲜生物量是指示作物长势状况的重要指标, 可用于诊断作物氮素营养状况。但常规测定生物量的方法需要破坏性取样,不利于帮助精准施肥管理决策。遥感技术作为快速分析手段可用于估测作物多种生理、生化参数,特别是借助植被指数。研... 冠层鲜生物量是指示作物长势状况的重要指标, 可用于诊断作物氮素营养状况。但常规测定生物量的方法需要破坏性取样,不利于帮助精准施肥管理决策。遥感技术作为快速分析手段可用于估测作物多种生理、生化参数,特别是借助植被指数。研究表明归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)、最优土壤调节指数(optimization of soil-adjusted vegetation index, OSAVI)等现已构建植被指数可用于准确估测中低生物量信息,但在较高冠层生物量条件下,它们的估测能力显著下降。文章旨在提出更通用的新植被指数用于估测冠层生物量,以提高遥感技术在较高生物量条件下的预测准确度。试验在加拿大魁北克省的St-Jean-sur-Richelieu地区进行,5年(2004~2008)试验中采集了玉米及小麦不同生育期的地面高光谱数据及对应生物量信息,并在2005年获取航空机载高光谱影像一景(compact airborne spectrographic imager, CASI)。研究提出了红边三角植被指数(red-edge triangular vegetation index, RTVI),并将其与一些常见植被指数进行比较分析。结果表明RTVI是最好的估测冠层生物量的指数,在较高生物量条件下仍保持其对生物量变化的高敏感性,其与生物量间的决定系数为0.96。基于CASI影像,RTVI预测生物量值与实际测定值间的决定系数(R2)为0.58,预测标准误差为0.44 kg·m-2,取得了较好的结果。 展开更多
关键词 植被指数 红边三角植被指数 鲜生物量 玉米 小麦
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基于新型植被指数的冬小麦LAI高光谱反演 被引量:29
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作者 束美艳 顾晓鹤 +4 位作者 孙林 朱金山 杨贵军 王延仓 张丽妍 《中国农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2018年第18期3486-3496,共11页
【目的】本研究旨在分析冠层叶片水分含量对作物冠层光谱的影响,构建新型光谱指数来提高作物叶面积指数高光谱反演的精度。【方法】在冬小麦水肥交叉试验的支持下,分析不同筋性品种、施氮量、灌溉量处理下的冬小麦叶面积指数冠层光谱响... 【目的】本研究旨在分析冠层叶片水分含量对作物冠层光谱的影响,构建新型光谱指数来提高作物叶面积指数高光谱反演的精度。【方法】在冬小麦水肥交叉试验的支持下,分析不同筋性品种、施氮量、灌溉量处理下的冬小麦叶面积指数冠层光谱响应特征,并分析标准化差分红边指数(NDRE)、水分敏感指数(WI)与叶面积指数的相关性,据此构建一个新型的植被指数——红边抗水植被指数(red-edge resistance water vegetable index,RRWVI)。选取常用的植被指数作为参照,分析RRWVI对于冬小麦多个关键生育期叶面积指数的诊断能力,随机选取约2/3的实测样本建立基于各种植被指数的叶面积指数高光谱响应模型,未参与建模的样本用于评价模型精度。【结果】研究结果表明,随着生育期的推进,冬小麦的叶面积指数呈先增加后降低的变化趋势,不同的水肥处理对冬小麦叶面积指数具有较大影响。开花期之后冬小麦LAI显著下降,强筋小麦(藁优2018)在整个生育期叶面积指数均高于中筋小麦(济麦22);不同氮水平下冬小麦冠层光谱反射率在近红外波段(720—1 350 nm)随着施氮量的增加而增大,与氮肥梯度完全一致,其中2倍氮肥处理的近红外反射率达到最高;不同生育期下冬小麦冠层光谱反射率变化波形大体一致;各个关键生育期的NDRE和WI均存在较高的相关性,而NDRE与LAI的相关性明显优于WI,新构建的植被指数RRWVI与LAI的相关性均优于NDRE、WI;虽然8个常用的植被指数均与LAI存在显著相关,但RRWVI与LAI相关性达到最大,其拟合曲线的决定系数R2为0.86。【结论】通过分析各种指数所构建的冬小麦叶面积指数高光谱反演模型,新构建的RRWVI取得了比NDRE、NDVI等常用植被指数更为可靠的反演效果,说明本研究新构建的红边抗水植被指数可有效提高冬小麦叶面积指数的精度。 展开更多
关键词 冬小麦 高光谱 红边抗水植被指数 叶面积指数 标准化差分红边指数 归一化植被指数
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基于无人机遥感的开采沉陷耕地质量评价及复垦建议 被引量:14
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作者 徐岩 胡振琪 +1 位作者 陈景平 陈超 《金属矿山》 CAS 北大核心 2019年第3期173-181,共9页
针对我国东部高潜水位矿区煤炭开采造成耕地减产绝收及生态破坏等问题,以东滩煤矿开采沉陷耕地玉米作物为例,利用无人机多光谱影像和田间同步实测数据,采用经验模型法建立了开采沉陷耕地玉米叶面积指数反演模型并进行了耕地质量评价。... 针对我国东部高潜水位矿区煤炭开采造成耕地减产绝收及生态破坏等问题,以东滩煤矿开采沉陷耕地玉米作物为例,利用无人机多光谱影像和田间同步实测数据,采用经验模型法建立了开采沉陷耕地玉米叶面积指数反演模型并进行了耕地质量评价。结果表明:引入红边波段的归一化植被指数(red-red edge normalized differ?ence vegetation index,RRENDVI)构建的幂函数模型为最优模型,其R2=0.756,RMSE=1.125,模型具有较高的精度和可靠性。通过该模型对研究区玉米叶面积指数(leaf area index,LAI)进行反演,得到玉米LAI分布图。根据研究区玉米及当地正常生长玉米的LAI均值,并结合实际沉陷积水情况,构建了沉陷耕地质量评价规则,将开采沉陷耕地分为五等,根据各等级地块损毁程度分别提出了划方平整、挖深垫浅等复垦建议。分析结果对于小范围沉陷耕地损毁监测、耕地质量评价及复垦工作具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 无人机遥感 开采沉陷耕地 经验模型法 红边归一化植被指数 叶面积指数 耕地质量评价 土地复垦
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