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遥感学报 2024年第11期28卷 2865-2877页

作者：张伟雄唐娉孟瑜赵理君赵智韬张正中国科学院空天信息创新研究院北京100094 中国科学院大学电子电气与通信工程学院北京100049

利用遥感影像时间序列进行自动化智能解译农作物精细类型,在农业资源调查、监管和规划等领域有着重要的作用。目前已有的深度学习方法通过卷积或循环网络获取遥感时序中局部的时序、空间信息,缺乏对遥感影像时间序列中时空信息的充分利... 详细信息

利用遥感影像时间序列进行自动化智能解译农作物精细类型,在农业资源调查、监管和规划等领域有着重要的作用。目前已有的深度学习方法通过卷积或循环网络获取遥感时序中局部的时序、空间信息,缺乏对遥感影像时间序列中时空信息的充分利用,导致分类精度不高。近年来,视觉自注意力机制在计算机视觉领域取得重要突破,自注意力机制是一种能够通过获取全局特征来充分挖掘数据信息的方法。基于此,本文提出了一种多尺度时空全局注意力模型MSSTGAM(Multi-Scale Spatial-Temporal Global-Attention Model),该模型采用空间自注意力机制和时序自注意力机制相结合以构建多尺度的时空全局注意力,从而充分挖掘遥感影像时间序列中的信息用于农作物精细分类。本研究将该模型在公开数据集PASTIS和自制Mississippi数据集上进行了检验和评估,实验结果表明:本文提出的MSSTGAM能够有效地进行遥感影像时间序列的农作物分类;与其他方法相比定量分类精度最优,分别取得83.4%和86.7%的总体分类精度,地块内的可视化结果在空间一致性上更好。本研究提出的多尺度时空全局注意力模型MSSTGAM对遥感影像时间序列的农作物精细分类具有重要的理论和应用价值。

关键词：遥感影像时间序列农作物分类自注意力机制全局注意力时空多尺度

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基于GF-1影像时间序列的耕地时空变化检测方法

基于GF-1影像时间序列的耕地时空变化检测方法

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作者：郝玉珠南京大学

学位级别：硕士

耕地保护是我国的基本国策,不仅关乎国民经济健康、有序的发展,也和社会和谐稳定等重要问题密切相关。我国提出的“18亿亩耕地红线”旨在保证耕地的数量和质量,切实保证15.46亿亩的基本农田不减少。然而城市化带来的人口经济增长与有限... 详细信息

耕地保护是我国的基本国策,不仅关乎国民经济健康、有序的发展,也和社会和谐稳定等重要问题密切相关。我国提出的“18亿亩耕地红线”旨在保证耕地的数量和质量,切实保证15.46亿亩的基本农田不减少。然而城市化带来的人口经济增长与有限的耕地资源之间的矛盾日益尖锐,坚守耕地红线的任务仍然十分艰巨。时间序列遥感影像数据,具有模糊性和噪声多等特点,但是同时具备海量性、多尺度性、时空相关性等特性,可以为耕地变化检测提供极为丰富的信息,因此挖掘其潜在的、有价值的信息进行耕地变化检测,具有很重要的现实意义。由于耕地资源需要迫切保护,近年来围绕光学影像时间序列的耕地变化检测研究在不断跟进。随着近年来国产卫星的持续入轨,为基于遥感时间序列影像的研究拓宽了思路。然而,构建时间序列的基本量选取还没有统一的优化标准,受时间序列数据降噪重构方法仍不通用、混合像元的处理方法不成熟等问题的困扰,直接利用影像时间序列检测耕地变化信息的研究也较为少见。此外,以往基于时间序列的耕地变化检测大都基于像素级,对象级时间序列的构建及变化检测目前也很少有人尝试。综上,本文以GF-1号WFV影像(16m)为数据源,选取常州市新北区为研究区,提出一种利用GF-1号时间序列影像进行对象级耕地变化检测的技术方法,实现了耕地变化类型和变化时间节点的提取与制图,可以服务于和耕地相关的地理国情监测、分析与评价。论文的主要研究内容和结论包括:(1)基于对象的时间序列特征数据集构建。本文筛选研究区2013～2019满足研究需求的GF-1号WFV影像,在完成辐射定标、几何校正和裁剪等预处理工作后构成原始时间序列影像数据集,计算NDVI、NDWI及SAVI等指数得到指数数据集,在对多时相影像进行多尺度分割后,通过对混合对象进行统计分析,并最终选择中值构建指数原始时间序列。对指数原始时间序列数据进行滤波重构后,利用指数的变化率时间序列选择最优指标。最后选择多时相数据、最优指标构造年际变化率时间序列数据。(2)遥感影像时序异常点检测方法研究。在充分分析各指数在土地覆盖的年际和年内变化规律的基础上,探讨了传统的异常点检测方法应用于遥感影像时间序列异常检测研究中的可能性。运用基于时序异常度的土地覆盖变化检测理论,提出适用于GF-1号遥感影像指数序列数据集的异常点检测方案,获取潜在异常对象后,通过空间域过滤获取最终的变化对象;基于最优指数原始时间序列曲线,在时间序列均方差的引导下得到异常对象在原始时间序列上的变化时间点。(3)时序分割耕地变化检测。针对时间序列中耕地变化时点和变化类型复杂的特点,本研究探索了基于未变化的土地利用类型样本检测耕地变化类型的思路。基于年际变化率时间序列和指数原始时间序列结合所检测出异常对象发生变化的时间点,将原始时间序列分割成不同的子序列,并将子序列分别与未发生变化的土地利用类型样本对应的子序列进行相似性度量,以此识别耕地与其他土地利用类型之间的转换,获取变化结果之后,从经济、交通等方面对耕地变化的空间格局和变化驱动力进行了分析。

关键词： GF-1号遥感影像时间序列时序异常点耕地变化检测对象

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