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基于NDVI-NSSI空间与HSV变换的成熟期农作物遥感识别

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农业机械学报 2023年第8期54卷 193-200页

作者：宋承运曲雪杉胡光成苏涛安徽理工大学空间信息与测绘工程学院淮南232001 矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室淮南232001 中国科学院空天信息创新研究院遥感科学国家重点实验室北京100101

成熟期农作物的识别在农作物种植面积估算、农业生产及产量统计方面具有重要作用。为提供一种简便的成熟期农作物遥感识别方法,利用Sentinel-2A数据,以安徽省滁州市凤阳县为研究区,通过归一化植被指数(Normalized difference vegetation... 详细信息

成熟期农作物的识别在农作物种植面积估算、农业生产及产量统计方面具有重要作用。为提供一种简便的成熟期农作物遥感识别方法,利用Sentinel-2A数据,以安徽省滁州市凤阳县为研究区,通过归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)与归一化光谱分离指数(Normalized spectral separation index,NSSI)构成的空间,提取光合植被、非光合植被、裸土的纯端元,由像元三分模型,得到非光合植被覆盖度及成熟期农作物的空间分布。为进一步提取研究区内具有相同成熟期的冬小麦与油菜,利用油菜开花期Sentinel-2A数据,由Hue saturation value(HSV)图像变换方法,分别提取出成熟期冬小麦与油菜。与地面观测数据和辅助数据相比,提取的成熟区冬小麦、油菜的总体精度为95.34%,Kappa系数为0.904,高于支持向量机方法(总体精度91.66%,Kappa系数为0.813)与决策树方法(总体精度92.39%,Kappa系数为0.838)的提取精度。结果表明,NDVI-NSSI空间与HSV变换相结合的方法,可以有效将非光合植被与土壤背景分离,识别成熟期冬小麦与油菜,具有对数据需求较少,易操作等优势,也为提取农作物成熟期内的裸地以及与裸地具有相似波谱的地物提供了思路与方法。

关键词：成熟期农作物遥感识别非光合植被 NDVI-NSSI空间混合像元分解

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混合像元分解在氧气吸收被动测距中的应用

光学精密工程 2021年第7期29卷 1549-1558页

作者：周斌张瑜王海伟王继红郑州科技学院河南郑州450064 河南省智能信息处理与控制工程技术研究中心河南郑州450064 军事科学院系统工程研究院北京100010 中国航天系统科学与工程研究院北京100045 陆军装备部驻沈阳地区军事代表局驻长春地区第一军事代表室吉林长春130000

针对雨雪、雾霾等天气条件下氧气吸收被动测距受大气和气溶胶等复杂背景光谱影响严重的问题,采用混合像元分解技术对提高复杂背景条件下的测距精度进行了研究。分析了高光谱图像像元混合机理,以雨滴端元为例建立了复杂天气条件下目标与... 详细信息

针对雨雪、雾霾等天气条件下氧气吸收被动测距受大气和气溶胶等复杂背景光谱影响严重的问题,采用混合像元分解技术对提高复杂背景条件下的测距精度进行了研究。分析了高光谱图像像元混合机理,以雨滴端元为例建立了复杂天气条件下目标与背景的混合像元模型;讨论了复杂天气条件下目标光谱的提取方法,提出了复杂天气氧气吸收被动测距的基本流程;最后,对不同距离处小雨、重度霾、中雪3种典型复杂天气条件下的卤钨灯目标进行了被动测距实验。实验结果表明,混合像元分解方法可快速提取目标光谱,与多次循环采集平均法、背景消除法相比测距精度有较大提升,不同的距离及天气条件下的测距精度分别提高到3.39%、5.81%和4.36%,可满足实际飞行目标辐射光谱的快速采集与测距精度要求。

关键词：被动测距氧气吸收混合像元分解目标提取极端天气

GF-6与Landsat8混合像元分解的石漠化信息提取差异研究--以普定县为例

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自然资源遥感 2023年第3期35卷 274-283页

作者：张士博胡文敏韩祯颖李果王忠诚高志海中南林业科技大学林学院长沙410004 湖南省自然保护地风景资源大数据工程技术研究中心长沙410004 中南林业科技大学风景园林学院长沙410004 中国林业科学研究院资源信息研究所北京100001

目前不同中空间分辨率遥感卫星在利用混合像元分解方法提取石漠化信息上存在效果差异,比较不同遥感卫星在提取石漠化信息上的差异,有助于进一步提高石漠化信息提取精度。本研究以贵州省普定县为例,采用GF-6与Landsat8卫星数据,利用顶点... 详细信息

目前不同中空间分辨率遥感卫星在利用混合像元分解方法提取石漠化信息上存在效果差异,比较不同遥感卫星在提取石漠化信息上的差异,有助于进一步提高石漠化信息提取精度。本研究以贵州省普定县为例,采用GF-6与Landsat8卫星数据,利用顶点成分分析(vertex component analysis,VCA)和完全约束最小二乘法(fully constrained least squares,FCLS)相结合的混合像元分解方法进行石漠化信息提取,探究GF-6与Landsat8在石漠化信息提取的端元特征和等级差异,以此探索GF-6在提取石漠化信息的可行性与有效性。研究结果表明:①红边波段范围上,GF-6植被端元波谱曲线明显区别于基岩与土壤端元,更易识别出植被端元;②石漠化信息端元提取精度上,GF-6和Landsat8提取植被端元OA分别为0.63和0.45,Kappa系数分别为0.50和0.29,RMSE分别为1.19和1.71,GF-6和Landsat8提取基岩端元OA分别为0.79和0.61,Kappa系数分别为0.63和0.42,RMSE分别为0.54和0.88;③石漠化等级评价上,GF-6和Landsat8提取石漠化等级OA分别为0.76和0.59,Kappa系数分别为0.56和0.38,RMSE分别为0.64和1.27。因此,GF-6在混合像元分解提取石漠化信息精度要优于Landsat8,且GF-6的红边波段能更好地识别石漠化区域植被信息,基于GF-6的混合像元分解方法可作为一种石漠化监测手段应用于实际工作中。

关键词：石漠化 GF-6 顶点成分分析法完全约束最小二乘法混合像元分解

双约束深度卷积网络的高光谱图像空谱解混方法

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信号处理 2023年第1期39卷 128-142页

作者：朱治青苏远超李朋飞白晋颖刘英刘峰西安科技大学测绘科学与技术学院陕西西安710054 西安航天宏图信息技术有限公司陕西西安710199

高光谱图像凭借其“图谱合一”的特点逐渐在军事、环境、农业等方面发挥出重要作用。但是,由于传感器空间分辨率的限制以及地物分布的复杂多样性,高光谱遥感图像中通常存在大量的混合像元,严重制约了高光谱遥感的应用范围。目前,处理混... 详细信息

高光谱图像凭借其“图谱合一”的特点逐渐在军事、环境、农业等方面发挥出重要作用。但是,由于传感器空间分辨率的限制以及地物分布的复杂多样性,高光谱遥感图像中通常存在大量的混合像元,严重制约了高光谱遥感的应用范围。目前,处理混合像元问题最有效的分析方法是混合像元分解(解混)。近年来,深度学习的发展对高光谱遥感产生了重大影响,也催生出一系列基于深度学习的解混方法。现有基于深度学习的解混方法在隐藏信息挖掘方面表现出极大的潜力和优势,通常情况下能够取得更加准确的结果。然而,这些方法大多只考虑了地物的光谱信息而忽略空间分布规律,导致在复杂场景中估算结果可能并不理想,逐渐难以满足工程应用的实际需求。为进一步发掘和利用空间信息提升解混的准确性,本文构建了一种新的深度学习网络来实现高光谱图像解混。新提出的解混网络采用卷积层来获取先验信息,利用高斯核函数的特性来协助区分物质属性,并且通过分配中心像元与邻域像元间的权重来增进丰度平滑性。在新网络中,本文使用Softmax作为丰度对应层的激活函数来约束丰度的输出。此外,在Softmax中,本文采用了L1/2正则化来避免节点出现过拟合而影响最终结果,进一步强化了网络性能,最终形成了一种双约束强化的深度卷积自编码网络来实现无监督的解混。为了验证新方法的有效性和优势,本文将新提出的方法与同类解混方法应用在一系列高光谱数据(包括模拟图像和真实图像)中进行测试,均达到了预期效果。本文的研究成果能够为处理混合像元问题提供了新的技术支撑和理论参考。

关键词：高光谱遥感混合像元分解深度学习空谱解混自动编码器卷积神经网络

中低分冬小麦分布提取模型效率的样本特征分析

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遥感技术与应用 2022年第3期37卷 608-619页

作者：朱爽张锦水北京工业职业技术学院北京100042 北京市陆表遥感数据产品工程技术研究中心北京100875 北京师范大学地理科学学部遥感科学与工程研究院北京100875

中空间分辨率样本(简称中分样本)的数量、质量是决定中低分辨率复合识别模型效率的关键因素。以冬小麦为研究对象,中低分辨率影像结合构建支撑向量回归模型(Support Vector Regression,SVR)实现冬小麦的混合像元分解,提取出冬小麦的空... 详细信息

中空间分辨率样本(简称中分样本)的数量、质量是决定中低分辨率复合识别模型效率的关键因素。以冬小麦为研究对象,中低分辨率影像结合构建支撑向量回归模型(Support Vector Regression,SVR)实现冬小麦的混合像元分解,提取出冬小麦的空间分布,定量分析中分样本数量、质量对识别精度的影响。结果表明:从样本数量上看,样本量为10%即可保证稳定的冬小麦精度,在典型冬小麦区的区域精度、像元精度达到98%、92%以上;从样本质量上看,识别精度随样本质量(达到60%即可获得较好的识别结果)增加而升高;对于非中分样本区的冬小麦,区域精度、像元精度也是随样本数量的增加而提高,在20%样本量下,区域精度和像元精度稳定在97%、92%以上,表明该模型具有较强的空间泛化性能力,弥补了从低分影像上难以获取有效样本的不足。

关键词：支撑向量回归混合像元分解样本数量/质量 TM MODIS

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近岸水体异源遥感反射率产品的融合方法研究

海洋通报 2022年第4期41卷 361-370页

作者：张翼飞朱建华田震贾迪高飞国家海洋技术中心天津300112 自然资源部海洋观测技术重点实验室天津300112

数据融合能够综合利用多源遥感数据优势,获取高空间分辨率和高测量精度的遥感影像,对于近岸水体生态环境监测和灾害预警均具有重要意义。但目前使用的数据融合方法多是针对内陆水体或大洋水体的,其在近岸水体的适用性仍需进一步评估,因... 详细信息

数据融合能够综合利用多源遥感数据优势,获取高空间分辨率和高测量精度的遥感影像,对于近岸水体生态环境监测和灾害预警均具有重要意义。但目前使用的数据融合方法多是针对内陆水体或大洋水体的,其在近岸水体的适用性仍需进一步评估,因而本文开展了近岸水体遥感数据融合方法的对比研究。本文以高空间分辨率的Sentinel-2MSI影像和中等空间分辨率的Sentinel-3 OLCI影像为数据源,分别开展了基于小波变换(WTBF)、生物光学模型(BOBF)和混合像元分解(IUBF)三种方法的数据融合实验,并在此基础上借助现场实测Rrs数据与融合影像对应点的平均相对误差(MRE)、均方根误差(RMSE)、偏差(bias)和平均梯度对各种方法的融合数据质量和区域适用性进行了评估。结果表明:(1)OLCI的Rrs数据精度高于MSI。其中MSI在443nm、560 nm和665 nm三个波段的MRE、RMSE均高于OLCI,表明MSI的Rrs精度相对OLCI较低;目视效果和平均梯度表明MSI的清晰度高于OLCI;(2)BOBF是三种方法中融合效果最佳的算法。WTBF和BOBF生成融合影像在三个波段的MRE、RMSE优于MSI。综合MRE、RMSE和加os来看,BOBF和WTBF所生成的影像Rrs准确性高于MSI,而IUBF生成的融合影像的MRE、RMSE和bias相对WTBF和BOBF较高,准确性较差;目视评价和平均梯度表明WTBF和BOBF生成影像的清晰度与MSI相近,BOBF清晰度高于WTBF,IUBF生成影像清晰度相对于OLCI有所提高,但未达到MSI水平;(3)在Rrs更低的烟台近岸海域,BOBF生成的融合影像清晰度与MSI相当且Rrs准确性相对于MSI更高,BOBF在该海域具有良好的适用性。

关键词：数据融合生物光学模型混合像元分解小波变换哨兵卫星遥感反射率

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基于混合像元分解的水稻基本苗数量估测

农业机械学报 2024年

作者：朱文静戴世元冯展康段凯文邵长锋魏新华江苏大学现代农业装备与技术教育部重点实验室江苏大学农业工程学院

基本苗数量是反映水稻健康水平的重要依据，在分蘖期精准估测水稻基本苗数量可以指导后期的施肥施氮量，从而调控水稻的最佳分蘖数。同时，还对水稻长势监测和产量预测具有非常重要的意义。针对到传统田间人工统计基本苗数量耗时长、成... 详细信息

基本苗数量是反映水稻健康水平的重要依据，在分蘖期精准估测水稻基本苗数量可以指导后期的施肥施氮量，从而调控水稻的最佳分蘖数。同时，还对水稻长势监测和产量预测具有非常重要的意义。针对到传统田间人工统计基本苗数量耗时长、成本高等问题，本试验以江苏大学附属农场镇江润果农场分蘖期水稻为研究对象，利用大疆无人机(M600 pro型)搭载多光谱相机(Rededge-MX)获取水稻分蘖期多光谱数据，对原始图像进行图像拼接、辐射校正、几何校正等预处理操作，根据像元纯度系数提取土壤端元和植被端元，建立波谱库，然后按照完全约束最小二乘法的方法执行混合像元分解，构建植被覆盖度和水稻基本苗数量的回归模型。该研究方法获得的模型决定系数R2为0.891，均方根误差RMSE为4.6株/m。而传统的像元二分法模型(基于NDVI、VDVI和GNDVI植被指数计算植被覆盖度)，其决定系数R为0.834、0.744和0.642，其RMSE为5.7、7.1和8.4株/m。实验结果表明，基于完全约束最小二乘法的混合像元分解模型评价指标均优于像元二分法模型。本文对基于混合像元分解能否有效提高水稻基本苗统计精度进行了探究，并且生成了水稻基本苗数量反演图，可以直观统计基本苗数量，为分蘖期水稻补苗、间苗提供指导。

关键词：水稻基本苗混合像元分解完全约束最小二乘法像元二分法

苏州湿地鸟类多样性热点时空分布变化及其影响因素研究

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生态与农村环境学报 2024年第3期40卷 386-397页

作者：姜琳琳张怡杨羽佳朱元航穆清杨朝辉苏州科技大学地理科学与测绘工程学院江苏苏州215009 英国伦敦国王学院自然科学与数学学院英国伦敦WC2R 2LS 苏州科技大学环境科学与工程学院江苏苏州215009

湿地鸟类在湿地生态系统中具有重要的指示作用,其多样性监测有益于开展湿地保护工作。以苏州市为研究区,基于最大熵模型模拟分析2018、2019和2020年41种水鸟多样性热点空间分布格局及时空变化。结果表明,对鸟类空间分布影响较大的环境... 详细信息

湿地鸟类在湿地生态系统中具有重要的指示作用,其多样性监测有益于开展湿地保护工作。以苏州市为研究区,基于最大熵模型模拟分析2018、2019和2020年41种水鸟多样性热点空间分布格局及时空变化。结果表明,对鸟类空间分布影响较大的环境因子为年均降水量、兴趣点(POI)核密度、土地利用类型和距离水源距离。3年间主要影响因子贡献度出现较明显变动,人类活动干扰因素相对稳定。水鸟多样性热点地区面积逐年增加,主要聚集在苏州北部沿长江地带的沿江滩涂湿地和西南部环太湖的大型湖泊湿地,集中程度将会进一步上升。与迁徙水鸟的热点分布情况相比,以普通翠鸟、白鹭、白胸苦恶鸟和小为主的留鸟热点地区面积更大。由于热点地区面积扩大,2019年的监测点已无法满足苏州水鸟全域监测的需求,建议增设双山岛区域、通沙码头区域和望虞河沿线等15处监测区域。

关键词：鸟类多样性热点最大熵模型时空变化混合像元分解苏州市

基于多源遥感数据及几何光学模型的森林郁闭度估测

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遥感技术与应用 2023年第2期38卷 383-392页

作者：王鹏杰田昕陈树新苏勇王海熠马超中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业和草原局林草调查规划院北京100714 西南林业大学林学院云南昆明650224 北京林业大学森林资源和环境管理国家林草局重点实验室北京100083

森林冠层郁闭度(Forest Canopy Closure,FCC)是评估森林资源的重要因素,准确估算森林郁闭度对森林经营和管理具有重要意义。基于Li-Strahler几何光学模型,无人机激光雷达和高分六号宽幅(GF-6 Wide Field of View,GF-6 WFV)数据估测森林... 详细信息

森林冠层郁闭度(Forest Canopy Closure,FCC)是评估森林资源的重要因素,准确估算森林郁闭度对森林经营和管理具有重要意义。基于Li-Strahler几何光学模型,无人机激光雷达和高分六号宽幅(GF-6 Wide Field of View,GF-6 WFV)数据估测森林郁闭度,并针对混合像元的问题提出了一种可靠的方法。首先,利用无人机激光雷达衍生的高精度森林结构参数计算无人机飞行覆盖区域的光照背景分量。然后,利用连续最大角凸锥(Sequential Maximum Angle Convex Cone,SMACC)算法及线性光谱分解模型对GF-6 WFV进行混合像元分解,确定研究区最优场景分量。最后,利用Li-Strahler几何光学模型估测研究区域森林冠层郁闭度,并利用野外样地实测数据进行精度验证。结果表明:估测郁闭度与实测郁闭度之间的决定系数(R^(2))为0.6928,均方误差根(RMSE)为0.0594,总体精度为93.4%,Li-Strahler几何光学模型可以有效的在森林郁闭度反演中发挥作用。

关键词：森林郁闭度混合像元分解 Li-Strahler