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基于全极化SAR与多光谱的喀斯特山区农村林地提取

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中国农业资源与区划 2017年第7期38卷 41-50页

作者：王平周忠发殷超贵州师范大学喀斯特研究院国家喀斯特石漠化防治工程技术研究中心

[目的]为加快推动贵州省"互联网+"林业建设,打破贵州喀斯特高原山区遥感监测瓶颈,选取了空间分辨率8m的Radarsat-2全极化SAR数据与空间分辨率6m的SPOT 6多光谱影像作为数据源,探究微波与光学遥感结合在喀斯特山区农村地区的林地提取技术... 详细信息

[目的]为加快推动贵州省"互联网+"林业建设,打破贵州喀斯特高原山区遥感监测瓶颈,选取了空间分辨率8m的Radarsat-2全极化SAR数据与空间分辨率6m的SPOT 6多光谱影像作为数据源,探究微波与光学遥感结合在喀斯特山区农村地区的林地提取技术。[方法]首先采用ENVI SARscape与NEST软件对SAR图像预处理。将Radarsat-2全极化数据与SPOT 6标准假彩色影像进行HSV融合。计算融合图像的平均梯度、信息熵、标准差与均值,评价出最优融合效果的极化方式。基于K均值(K-means)与最大期望(EM聚类)聚类算法分割图像,选择合适的算法,基于聚类分割的阈值进行面向对象的林地分类。最后,基于像素的混淆矩阵精度评价,结合贵州省林业厅调查数据、野外样方和航拍图,建立参考样本评价分类结果。[结果](1)融合之后,目视解译出林地边缘明显但较粗糙;对于在林地中小面积建筑物、农田中的较分散的林地小图斑能够识别,但边缘粗糙;有林地和灌木林地在色调上区分明显;在融合后的明度图中的灌木林地有明度较大的像元,此类像元为石旮旯地。(2)通过定量分析,融合之后的影像较SAR和光学数据信息量大。同极化平均梯度大于交叉极化,HH极化方式下各指标最大。图像EM聚类分割比K-means聚类更加细化。EM聚类图像的特征区分明显;(3)研究分类出了有林地、灌木林地和其他林地。面向对象的林地分类总体分类精度达到85.71%。[结论]研究将微波与光学遥感结合,为喀斯特山区中农村地区的林地提取提供新思路,与传统的林地监测相比,数据获取快捷,提高工作效率,精度准确。有助于通过遥感的手段解决地块破碎区域的林地提取问题,为提高多源遥感技术在喀斯特农村地区中的林地智能监测的能力提供借鉴。

关键词：全极化 Radarsat-2 SPOT6 林地提取图像融合聚类分析分类

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基于北京二号与地理国情数据的林地提取

测绘通报 2023年第1期 39-44页

作者：杜林丹董春赵荣张玉亢晓琛辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院辽宁阜新123000 中国测绘科学研究院北京100036

由于地理国情林地数据不包含实地面积小于400 m~2的树木或四旁单排林,若仅利用地理国情的林地数据统计区域森林覆盖率,将对四旁树面积较大地区的林地统计结果产生较大误差。为提取区域内准确的林地覆盖与空间分布状况,本文借助地理国情... 详细信息

由于地理国情林地数据不包含实地面积小于400 m~2的树木或四旁单排林,若仅利用地理国情的林地数据统计区域森林覆盖率,将对四旁树面积较大地区的林地统计结果产生较大误差。为提取区域内准确的林地覆盖与空间分布状况,本文借助地理国情地表覆盖数据,提出了一种基于北京二号高分辨率遥感影像的林地提取方法。首先,根据遥感影像光谱特征,将研究区按植被、道路、铁路、建筑用地进行地类划分,并基于遥感影像进行各地类的样本提取,通过可分离检验的样本利用最大似然分类提取研究区内植被覆盖范围;然后,借助地理国情地表覆盖数据,使用叠置分析剔除误分、错分地类,得到区域林地的空间分布。试验结果表明:(1)研究区内林地覆盖率为20.3%,尚未满足北京新一轮林地规划需求;(2)地理国情地表覆盖数据内林地面积占提取林地总面积的54.03%,说明在部分地区使用本文方法对地理国情林地数据进行补充是有必要的。通过将试验结果与遥感影像进行目视比对并结合外业调查结果发现,提取的林地空间分布情况与实际分布基本相符。本文为地理国情的应用提供了一种新方法,研究结果可辅助区域的绿色发展规划,有助于构建科学的生态空间格局。

关键词：林地提取地理国情监测最大似然分类叠置分析北京二号

联合上下文感知与边界约束的遥感影像林地提取方法

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中国农机化学报 2024年第12期45卷 162-167页

作者：胡永进江苏农林职业技术学院江苏句容212400

准确地提取林地分布信息是林地管理、保护和可持续利用的关键步骤。针对现有林地提取方法精度较低且边缘不够精细的问题,提出一种联合上下文感知与边界约束(CABC-Net)的遥感影像林地提取方法。首先,设计上下文感知(CA)模块,用于探索空... 详细信息

准确地提取林地分布信息是林地管理、保护和可持续利用的关键步骤。针对现有林地提取方法精度较低且边缘不够精细的问题,提出一种联合上下文感知与边界约束(CABC-Net)的遥感影像林地提取方法。首先,设计上下文感知(CA)模块,用于探索空间像素信息之间的联系,并通过层间特征传递提取足够的全局上下文信息,以降低上下文差异和复杂背景对检测结果的干扰。其次,为进一步优化边缘细节,提出边界约束(BC)模块,将边界特征与深层特征结合作为模型的辅助特征,缩小定位林地边界的波动范围,校准不确定性区域以提高边界判别能力。最后,为验证方法的有效性,建立一个新的数据集并开展案例试验分析。结果表明,该方法交并比提高0.55%~9.45%,像素准确率提高0.19%~7.53%,本方法在面对复杂场景时具有更好的边界完整度,能够更好地用于林地提取。

关键词：林地提取上下文信息边界约束遥感影像语义分割

基于卷积神经网络和特征选择的无人机多光谱影像林地提取方法

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天津师范大学学报（自然科学版） 2022年第4期42卷 64-71页

作者：董建康连懿赵之江张虎冯晨阳天津师范大学地理与环境科学学院天津300387 中国科学院国家天文台北京100012

针对林地普查过程中人工监测耗时长、数据实时性和真实性差以及遥感数据空间分辨率低的问题,使用无人机高分辨率多光谱影像,依据深度学习理论和数据降维技术,提出了一种基于卷积神经网络和特征选择的林地提取方法.从网络训练效率出发对... 详细信息

针对林地普查过程中人工监测耗时长、数据实时性和真实性差以及遥感数据空间分辨率低的问题,使用无人机高分辨率多光谱影像,依据深度学习理论和数据降维技术,提出了一种基于卷积神经网络和特征选择的林地提取方法.从网络训练效率出发对参与提取的特征参数进行重构和筛选,利用主成分分析(principal component analysis,PCA)法和相关性分析法对多光谱数据进行降维,在最大程度保留其光谱特征和纹理特征的前提下对输出参数进行抽取,并通过构建U-Net卷积神经网络模型实现无人机多光谱影像的林地提取和精度验证.结果表明:基于卷积神经网络和特征选择的无人机多光谱影像林地提取方法可以有效避免提取结果破碎化以及草地等相近反射率地物的误分,对树木阴影区也有较好区分,识别精度能够达到84.79%.该方法在区域林地变化监测领域具有较大的应用价值与现实意义.

关键词： U-Net 无人机遥感林地提取深度学习多光谱影像

一种基于PCA多特征融合的EnFCM遥感图像林地提取方法(英文)

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Journal of Measurement Science and Instrumentation 2023年

作者：朱生阳王小鹏魏统艺樊炜玮宋宇博兰州交通大学电子与信息工程学院兰州交通大学机电技术研究所

针对传统EnFCM(Enhanced Fuzzy C-means)算法在图像分割时多只考虑图像的灰度特征，导致该算法用于遥感林地图像分割提取时结果不够理想，提出一种基于PCA多特征融合的EnFCM遥感林地提取方法。首先对图像进行直方图均衡化处理，提高图... 详细信息

针对传统EnFCM(Enhanced Fuzzy C-means)算法在图像分割时多只考虑图像的灰度特征，导致该算法用于遥感林地图像分割提取时结果不够理想，提出一种基于PCA多特征融合的EnFCM遥感林地提取方法。首先对图像进行直方图均衡化处理，提高图像对比度；其次提取图像的纹理及边缘特征，利用PCA技术生成多特征融合的像素图像，以该融合特征替代单一灰度特征作为衡量像素差异的特征约束；最后利用改进的特征距离度量公式计算像素点与聚类中心的相似性，完成聚类分割。实验结果表明，与专家手绘统计的林地面积相比，误差在1.5%到4%之间，可以得到较高精度的分割提取结果。

关键词：林地提取 PCA变换多特征融合 EnFCM

联合多尺度注意力机制与边缘约束的遥感影像林地提取方法

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联合多尺度注意力机制与边缘约束的遥感影像林地提取方法

作者：任诗曼西南交通大学

学位级别：硕士

林地是我国重要的自然资源和战略资源,及时掌握林地分布情况是制定环境政策、保护林地资源的重要数据基础。但长期以来,林地信息的调查都依赖于实地采集的方式进行统计,这种方式极其耗费人力和物力,且调查周期较长,导致结果具有滞后性... 详细信息

林地是我国重要的自然资源和战略资源,及时掌握林地分布情况是制定环境政策、保护林地资源的重要数据基础。但长期以来,林地信息的调查都依赖于实地采集的方式进行统计,这种方式极其耗费人力和物力,且调查周期较长,导致结果具有滞后性。虽然随着遥感技术的发展,国内外学者对遥感影像林地提取开展了富有成效的研究工作,但是都依赖于人工设计的阈值条件和特征提取林地,获取的提取图斑的破碎,仍需要探索智能化程度高的林地提取方法,实现快速获取林地信息。因此,本文侧重开展联合多尺度注意力机制与边缘约束的遥感影像林地提取方法的研究,拟重点研究多尺度注意力机制的林地提取与边缘约束的林地分割结果优化等关键技术,并开展实验和分析。具体研究工作和成果如下:(1)提出了多尺度注意力机制的遥感影像林地提取方法。首先分析了林地在遥感影像中呈现的特征,给出了遥感影像林地提取总体思路;然后引入通道和空间注意力模块提高算法对林地光谱、纹理特征以及深层上下文特征的感知能力;并利用深度多尺度特征聚合结构,增强网络对不同尺度林地的感知能力,实现对遥感影像不同类型林地的端到端自动提取。(2)提出了一种边缘约束的林地分割结果优化方法。首先给出了边缘优化的总体思路,运用图像形态学方法消除提取的林地图斑中细小孔洞及细碎图斑,然后使用Canny算法提取林地图斑边缘并进行闭合处理,再设计边缘约束的林地规则化准则,最后在闭合边缘约束下,平滑因林地周围分布着耕地等光谱混淆物造成的锯齿边界,实现精细化林地边界提取,从而进一步优化林地提取结果。(3)遥感影像林地提取实验与分析。基于以上研究成果,选择四川省绵阳市三台县作为研究区域,使用高分二号和SPOT7遥感影像,构建林地提取数据集,开展对比实验与分析。实验结果表明:本文方法在高分二号影像上林地提取的准确度为88.36%,召回率为84.14%;在SPOT7影像上分别为82.57%和75.62%。通过定性和定量分析,本文提出的遥感影像林地提取方法具有有效性和泛化能力,能够为科学的林地调查管理提供技术支撑。

关键词：林地提取遥感影像多尺度注意力机制边缘约束

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遥感图像中林地提取方法研究

遥感图像中林地提取方法研究

作者：朱生阳兰州交通大学

学位级别：硕士

林地是森林的重要组成部分,也是生态环境的重要指示因子,所以实时掌握林地资源、监测林地变化是目前首要且重要的任务之一。传统林地监测大部分以野外实地测量为主,需要花费大量的人力财力,且周期长效率低,近年来随着遥感技术的发展,常... 详细信息

林地是森林的重要组成部分,也是生态环境的重要指示因子,所以实时掌握林地资源、监测林地变化是目前首要且重要的任务之一。传统林地监测大部分以野外实地测量为主,需要花费大量的人力财力,且周期长效率低,近年来随着遥感技术的发展,常用遥感图像监测林地实时动态变化。遥感技术可以快速、周期性地获取林地信息,为林地动态统计提供了一种便捷的手段,这也是监测林地区域动态变化的发展趋势。林地信息统计一般是对林地区域进行空间识别和空间定位并定量计算林地面积的过程,其中准确分割出遥感图像中林地区域是统计林地面积的重要基础,但遥感图像中地物类型复杂,提取林地信息时容易出现误分割和欠分割现象,导致分割精度降低。而模糊聚类算法具有模糊性,可以较好地处理不确定性问题,被广泛应用于像遥感图像这种地物复杂的图像。因此,本文利用图像的多种特征及改进模糊聚类算法提取遥感图像中的林地信息。论文的主要工作如下:(1)针对传统聚类分割算法仅考虑图像单一的灰度特征,导致该算法用于遥感林地提取时结果不够理想,容易存在错分漏分的问题,提出了一种基于PCA多特征融合的En FCM遥感图像林地提取方法。首先,在图像灰度特征的基础上引入图像的纹理特征和边缘特征;其次,利用PCA主成分技术为提取的每个特征赋予不同主次,并生成多特征融合图像,用融合后的特征代替单一灰度特征来测量像素之间的差异;最后,利用改进的En FCM方法计算像素与聚类中心之间的相似性,实现林地提取。实验结果表明,相较于其它聚类算法,该方法可以有效提高遥感图像中林地分割精度。(2)针对传统聚类算法只考虑图像的局部信息,而遥感图像在采集和传输过程中可能会受到噪声干扰,导致图像的像素值和空间结构发生改变,使得局部相似度量存在误差,以至于出现过分割或欠分割的问题,提出一种融合局部信息与非局部信息的FGFCM遥感图像林地提取方法。首先在图像局部灰度信息和空间信息的基础上引入图像的非局部信息;然后在此基础上通过非局部噪声的强弱程度自适应确定非局部信息影响因子,并利用该影响因子结合图像局部信息与非局部信息得到一个新的线性加权和图像;最后在该滤波图像的灰度直方图上实现聚类运算。实验结果显示,改进后的方法在提高图像分割精度的同时可以较好地保留图像边缘细节。

关键词：遥感图像林地提取模糊聚类特征融合非局部信息

结合多特征HSV变换的高光谱影像林地提取方法

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全球定位系统 2020年第3期45卷 104-109页

作者：陈朋弟黄亮夏炎杨泽楠昆明理工大学国土资源工程学院云南昆明650093 云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心云南昆明650093

当前林地提取的方式主要是选择样本通过监督或半监督进行的,效率较低,为此本文提出一种结合多特征的HSV变换高光谱影像林地提取方法.该方法首先对原影像进行相关校正处理,然后利用归一化植被指数(NDVI)和主成分分析(PCA)得到合成影像,... 详细信息

当前林地提取的方式主要是选择样本通过监督或半监督进行的,效率较低,为此本文提出一种结合多特征的HSV变换高光谱影像林地提取方法.该方法首先对原影像进行相关校正处理,然后利用归一化植被指数(NDVI)和主成分分析(PCA)得到合成影像,最后利用HSV变换通过设置色彩值范围对影像进行色彩分割提取林地信息.结果显示,使用本文方法对高光谱林地的提取精度可以达到96.29%,说明了本文方法的有效性.

关键词：多特征 HSV变换高光谱影像 NDVI和PCA 色彩分割林地提取

基于改进PSPNet模型的高分辨率遥感影像林地提取方法研究

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科学技术创新 2024年第4期 52-55页

作者：崔维帅吴勇薛雯霞福建师范大学地理科学学院福建福州

林地在全球生态系统中扮演着至关重要的角色。但传统监督学习方法在林地提取上存在特征选择不精确与未能充分利用像元间的上下文关系等缺陷,导致林地提取精度不理想。针对上述问题,本文提出了一种基于改进PSPNet(Pyramid Scene Parsing ... 详细信息

林地在全球生态系统中扮演着至关重要的角色。但传统监督学习方法在林地提取上存在特征选择不精确与未能充分利用像元间的上下文关系等缺陷,导致林地提取精度不理想。针对上述问题,本文提出了一种基于改进PSPNet(Pyramid Scene Parsing Network)模型的高分辨率遥感影像林地提取方法。首先,利用高分二号遥感影像与全国第三次土地调查数据,制作高分辨率林地数据集。其次,通过在原始PSPNet模型的基础上加入SE(Squeeze and Excitation)注意力模块,改进PSPNet模型。实验结果表明,本文所改进的PSPNet模型的各项精度指标均优于其他方法,具有较高的提取精度。

关键词：深度学习 PSPNet 林地提取 SE注意力机制