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农业工程学报 2022年第1期38卷 186-195页

作者：何真胡洁蔡志文王文静胡琼华中师范大学城市与环境科学学院/湖北省地理过程分析与模拟重点实验室武汉430079 华中农业大学植物科学技术学院武汉430070 华中农业大学资源与环境学院武汉430070 华中农业大学宏观农业研究院武汉430070

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... 详细信息

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。

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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高分六号宽幅多光谱数据人工林类型分类

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遥感学报 2021年第2期25卷 539-548页

作者：黄建文李增元陈尔学赵磊莫冰萍中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 广西壮族自治区国有高峰林场南宁530001

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... 详细信息

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。

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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时序Sentinel-2遥感影像冬小麦空间分布信息提取方法研究

时序Sentinel-2遥感影像冬小麦空间分布信息提取方法研究

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作者：李蕊河南理工大学

学位级别：硕士

准确、快速获取冬小麦的种植面积及空间分布,可为冬小麦长势监测以及产量估算等提供重要的支撑数据。Sentinel-2影像由于具有时空分辨率较高、光谱信息丰富的优点,尤其是其包含的三个红边波段对植被的健康监测非常有效,在地物识别中具... 详细信息

准确、快速获取冬小麦的种植面积及空间分布,可为冬小麦长势监测以及产量估算等提供重要的支撑数据。Sentinel-2影像由于具有时空分辨率较高、光谱信息丰富的优点,尤其是其包含的三个红边波段对植被的健康监测非常有效,在地物识别中具有独特的优势,因而在农业遥感领域得到了广泛应用。针对现有遥感影像时序提取方法主要利用单一植被指数,采用一元时序相似性判断方法,冬小麦提取精度有限,根据多植被指数构建的多元时序相似性度量方法在冬小麦空间分布获取的研究相对较少,且红边植被指数在作物提取中的应用有待探索。因此,本文以Sentinel-2影像为数据源,选择信阳市淮滨县为研究区,开展基于红边波段的植被指数冬小麦遥感识别研究,构建了基于NDVI、NDVI和RENDVI三个时序指数的冬小麦空间分布提取方法。(1)样本点的质量是参考时序和阈值确定的关键,本文基于迭代处理引入DTW方法对样本点进行优化,根据实地采集的样本点提取出各植被指数,然后基于矢量平均法绘制初始参考时序曲线,剔除超过与该曲线DTW距离两倍标准差的异常样本点,并反复迭代,直至获取最优样本点集,结果表明该方法有效削弱了不同植被物候期差异及混合像元的影响。(2)为探寻Sentinel-2红边波段构建的植被指数在农作物空间分布提取中的作用,本文根据样本点的RENDVI、NDVI、NDVI、NDVI、MTCI、MCARI、REP指数,对不同地物的可分性进行目视评价,剔除可分性较差的REP指数;然后采用单一指数时序的夹角余弦、欧式距离、曼哈顿距离和动态时间规整四种方法对保留的其他指数进行相似性度量,进而设置阈值对冬小麦空间分布进行提取,根据结果发现NDVI、NDVI、RENDVI提取效果相对较优。(3)为改进单一指数时序的相似性度量方法,提出以时序NDVI、NDVI和RENDVI作为特征指数,通过计算不同时序节点待识别向量与参考向量之间植被指数的距离总和,构建了多指数时序的夹角余弦、欧式距离、曼哈顿距离和动态时间规整的相似性度量方法,设置相应阈值对河南省淮滨县2020年冬小麦空间分布进行提取,结果表明多指数时序的动态时间规整方法提取结果最优,精度可达93.90%,比多指数时序的夹角余弦、欧式距离和曼哈顿距离精度分别提高3.84%、0.82%、1.44%,克服了像元点缺失或异常导致的时序不等长的问题,为冬小麦空间分布提取提供了一种新的思路。本篇论文图19幅,表15个,参考文献87篇。

关键词：冬小麦空间分布样本点优化时序相似性多指数 Sentinel-2影像红边植被指数

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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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测绘与空间地理信息 2024年第S1期 65-67+70页

作者：赵莹金丽华武建秀武丽梅黑龙江第一测绘工程院

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... 详细信息

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。

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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浙江测绘 2023年第3期 9-13页

作者：周琦张春朋李睿鑫梁晨宁波冶金勘察设计研究股份有限公司宁波315000

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,... 详细信息

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。

关键词：多特征随机森林城市植被红边植被指数

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