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基于U-Net模型的多时相Sentinel-2A/B影像林分类型分类 被引量：4
1
作者 杨丹 李崇贵 李斌 《林业科学研究》 CSCD 北大核心 2022年第4期103-111,共9页
[目的]基于多时相Sentinel-2A/B影像,探究深度学习模型在森林植被上的分类效果。[方法]以黑龙江省孟家岗林场为研究区,以多时相Sentinel-2A/B影像、数字高程模型(DEM)为数据源,通过各森林类别的JM距离,确定最佳单一时相。同时,构建多时... [目的]基于多时相Sentinel-2A/B影像,探究深度学习模型在森林植被上的分类效果。[方法]以黑龙江省孟家岗林场为研究区,以多时相Sentinel-2A/B影像、数字高程模型(DEM)为数据源,通过各森林类别的JM距离,确定最佳单一时相。同时,构建多时相植被指数及红边指数特征(DVI、mNDVI、CIred-edge、NDre1)。采用支持向量机和优化的U-Net模型分别对单一时相+DEM和单一时相+DEM+多时相植被指数两种方案进行分类实验。[结果](1)在单一时相+DEM基础上,加入多时相植被指数后,U-Net模型精度为77.87%,比单一时相+DEM精度高6.67%;(2)U-Net模型的总体精度明显优于支持向量机,并且分类效果更好。同时,深度学习U-Net模型能够避免“椒盐”现象,分类结果更细腻。[结论]基于多时相Sentinel-2A/B影像,构建植被指数及红边指数时序特征,同时采用U-Net模型在一定程度上能够提高林分类型分类精度。 展开更多
关键词 多时相sentinel-2a/b影像 植被指数 红边指数 U-Net模型 支持向量机 森林分类
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联合多时相Sentinel-2和DeepLabV3+的县域柑橘信息提取
2
作者 玉林海 韦凯耀 +2 位作者 窦世卿 丁柏瀚 韩冰 《航天返回与遥感》 CSCD 北大核心 2024年第3期118-130,共13页
针对传统分类方法识别柑橘种植空间信息准确率不高的问题,文章提出一种联合多时相Sentinel-2与DeepLabV3+的县域柑橘种植空间信息提取方法。首先采用优化后的轻量化网络MobileNetV2作为DeepLabV3+的骨干网络,并嵌入CBAM(Convolutional B... 针对传统分类方法识别柑橘种植空间信息准确率不高的问题,文章提出一种联合多时相Sentinel-2与DeepLabV3+的县域柑橘种植空间信息提取方法。首先采用优化后的轻量化网络MobileNetV2作为DeepLabV3+的骨干网络,并嵌入CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制模块构建改进DeepLabV3+模型;然后利用多时相Sentinel-2影像整合原始波段与光谱指数构建特征数据集,并通过实验对比分析确定模型分类的最佳特征组合与时相;最后将研究区影像分割为具有重叠度的待预测影像集,结合最优分类模型进行预测后拼接得到柑橘园地提取结果。结果表明:1)改进DeepLabV3+提取精度均高于DeepLabV3+、随机森林模型,在B2~B8A波段添加红边指数RESI的特征组合中总体精度值可达91.1%,最佳提取时相为11月;2)改进DeepLabV3+结合重叠预测方法提取效果优于直接预测方法,且全实验数据集区的提取面积与统计数据的相对误差均保持在±0.04%以内。文中所提出的方法可为南方地区县域范围的柑橘园地自动化监测与种植规划提供参考。 展开更多
关键词 柑橘 植被指数 多时相sentinel-2影像 DeepLabV3+ MobileNetV2 注意力机制
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基于多时相Sentinel-2卫星数据的农作物分类研究 被引量：10
3
作者 邓继忠 刘其得 +5 位作者 王长委 江秀明 朱圣 袁梓文 金鑫 朱紫阳 《广东农业科学》 CAS 2020年第4期129-138,共10页
【目的】探究研究区农作物分类最佳时相;结合遥感指数探究一种有效的多时相分类方法,提取主要农作物种植分布情况。【方法】基于多时相Sentinel-2卫星数据,采用支持向量机的分类方法对不同时相进行分类,对比分类精度;融合时间序列的NDVI... 【目的】探究研究区农作物分类最佳时相;结合遥感指数探究一种有效的多时相分类方法,提取主要农作物种植分布情况。【方法】基于多时相Sentinel-2卫星数据,采用支持向量机的分类方法对不同时相进行分类,对比分类精度;融合时间序列的NDVI、MNDWI指数之后采用支持向量机的方法进行分类,之后分别利用MNDWI和CI指数结合决策树的分类方法提取水域和田埂。【结果】7月份的分类效果最好,总体精度达到91.05%,Kappa系数达到0.8518;通过时相数据不同组合的分类精度比较,采用3-10月NDVI数据叠加后分类的效果较好,总体精度达到92.25%,Kappa系数达到0.8736;对比3种不同分类方法,以支持向量机的分类结果精度最高,总体精度达到94.19%,Kappa系数达到0.9024。【结论】7月份是研究区农作物分类的最佳时相;多时相分类精度明显高于单景数据分类;结合多时相NDVI、MNDWI、CI 3种遥感指数进行分类可以有效提取研究区主要农作物的种植分布情况。 展开更多
关键词 sentinel-2 多时相 植被指数 改进的归一化差异水体指数 颜色指数 农作物分类
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基于多时相遥感影像的水稻种植信息提取 被引量：2
4
作者 张红华 赵威成 刘强凯 《安徽农业科学》 CAS 2022年第7期234-238,共5页
获取水稻种植信息对于指导水稻生产,监测作物生长及合理分配水资源具有重要意义。针对基于单时相影像提取水稻信息精度有限,以Sentinel-2A/B多时相影像为数据源,构建NDVI、EVI、NDWI和光谱特征4种时序特征数据集并设计6种试验方案,结合... 获取水稻种植信息对于指导水稻生产,监测作物生长及合理分配水资源具有重要意义。针对基于单时相影像提取水稻信息精度有限,以Sentinel-2A/B多时相影像为数据源,构建NDVI、EVI、NDWI和光谱特征4种时序特征数据集并设计6种试验方案,结合随机森林算法对水稻种植信息进行提取。结果表明,NDVI、EVI时序曲线可以较好反映出水稻生育期的物候特征,不同地类的光谱时序曲线和NDWI时序曲线可分离度较高,有利于提高分类精度;基于NDVI时序数据集的分类精度最低,基于光谱时序数据集的分类精度最高,总体精度达95.5590%,Kappa系数为0.9433,与基于NDVI的分类结果相比,总体精度、Kappa系数、水稻生产者精度和用户精度分别提高了3.5304%、0.0449、8.64%和3.36%,水稻与旱地的混分现象得到有效抑制。该研究为区域水稻种植信息精确提取在数据源选择、时序特征构建方面提供了一种新的思路和技术手段。 展开更多
关键词 sentinel-2a/b 多时相 时序特征 水稻
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基于Sentinel-2数据提取江汉平原虾稻田分布方法
5
作者 王静 万君 邓环环 《湖北农业科学》 2024年第8期194-200,208,共8页
以江汉平原为研究区,基于AI Earth阿里云平台提供的Sentinel-2 MSI L2数据,在实地采样样本和目视解译样本的基础上,通过分析遥感影像中虾稻田的时序变化规律,总结出区分虾稻田与其他地物类型的关键时间以及指数阈值,从而构建虾稻田提取... 以江汉平原为研究区,基于AI Earth阿里云平台提供的Sentinel-2 MSI L2数据,在实地采样样本和目视解译样本的基础上,通过分析遥感影像中虾稻田的时序变化规律,总结出区分虾稻田与其他地物类型的关键时间以及指数阈值,从而构建虾稻田提取的决策树模型,最终提取出江汉平原2022—2023年虾稻田的空间分布。最后,基于样本数据评估了该方法的精度,总体精度达93.25%,Kappa系数为0.8429,结果表明该方法具有较好的提取结果。 展开更多
关键词 多时相遥感影像 sentinel-2 虾稻田 决策树 江汉平原
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基于多时相多光谱遥感影像的珊瑚礁面积估算方法研究——以西沙群岛羚羊礁为例 被引量：3
6
作者 熊媛 黄荣永 余克服 《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期151-168,共18页
准确计算珊瑚礁的面积是评估其资源、环境效应的基础,但我国迄今对南海珊瑚礁的面积估算仍缺乏共识,缺少可靠的估算方法是导致这一现象的重要原因。针对这一问题,本文以西沙群岛羚羊礁为例,提出了一种利用多时相多光谱遥感影像低成本半... 准确计算珊瑚礁的面积是评估其资源、环境效应的基础,但我国迄今对南海珊瑚礁的面积估算仍缺乏共识,缺少可靠的估算方法是导致这一现象的重要原因。针对这一问题,本文以西沙群岛羚羊礁为例,提出了一种利用多时相多光谱遥感影像低成本半自动化估算珊瑚礁面积的方法。首先快速目视确定地貌带分界线的粗略位置,然后利用基于梯度向量场的主动轮廓线模型(Gradient Vector Flow-Snake,GVF-Snake)实现这些分界线位置的自动精化,最后将不同时相的瞬时分界线转换为面要素进行多时相的融合,从而得到珊瑚礁的面积。基于53景Sentinel-2多光谱成像仪(MSI)影像的实验表明,羚羊礁的总面积为17.22 km^(2)(Landsat 8陆地成像仪(OLI)用于方法稳定性的验证,得到的羚羊礁面积为17.29 km^(2)),其中礁前斜坡、礁坪−潟湖坡、潟湖的面积分别为1.76 km^(2)、10.29 km^(2)、5.17 km^(2)。该数值与实测数据具有较好的一致性。具体地,该方法获得的地貌带分界点与实测水深所指示分界点的位置偏差能控制在0.2~4.9 m的范围内(不超过0.5个像素),珊瑚礁最外轮廓线与30 m等深线的位置偏差亦在1个像素大小内(5.7~9.5 m),而估算面积与高分辨率WorldView-2影像解译得到的面积差异为0.02%。同时,该方法获得的珊瑚礁边界线的完整度、正确度、提取质量精度能够由单时相平均的60%、64%和54%分别提高至84%、83%和72%。此外,该方法能够减小基于不同遥感数据源的珊瑚礁面积估算结果的差异,即6景以上的多时相Sentinel-2 MSI和Landsat 8 OLI影像提取的珊瑚礁面积标准差分别不超过0.01 km^(2)和0.05 km^(2),仅相当于珊瑚礁总面积的0.2%和0.5%。总而言之,该方法能够用低成本的10 m分辨率Sentinel-2 MSI和30 m分辨率Landsat 8 OLI影像获得接近1.8 m分辨率WorldView-2影像的面积估算精度,且具有良好的稳定性和可靠性。 展开更多
关键词 珊瑚礁 遥感影像 面积估算 sentinel-2 主动轮廓线模型 多时相影像
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基于神经网络算法的Sentinel-2数据的灌溉面积提取 被引量：2
7
作者 杨文博 刘春秀 《节水灌溉》 北大核心 2023年第5期67-74,共8页
在灌区用水管理中,灌溉面积及其空间分布信息非常重要。传统的灌溉面积提取手段耗费大量的人力物力和时间,已经不能满足灌区的现代化管理。自遥感技术应用于灌溉面积提取以来,经过几十年的发展,已经有很多的研究成果。但现今在应用于灌... 在灌区用水管理中,灌溉面积及其空间分布信息非常重要。传统的灌溉面积提取手段耗费大量的人力物力和时间,已经不能满足灌区的现代化管理。自遥感技术应用于灌溉面积提取以来,经过几十年的发展,已经有很多的研究成果。但现今在应用于灌溉面积提取的遥感技术中,前沿的方法多数采用多个传感器数据或长时间序列的数据,且往往针对某一特定的区域,很难具体的应用在实际的灌区工作中。为了在灌区管理的实际应用中准确高效地提取灌溉面积和分布,开展了一种基于光学卫星多时相差值数据的神经网络算法的灌溉面积提取技术研究。以山东省淄博市桓台县的试验田为研究区域,首先利用随机森林对Sentinel-2卫星数据的所有波段以及一些与土壤水含量以及植被相关的指数进行重要性排序,不同地区的地情下重要性排序结果也不同,所以利用重要性排序可以快速的获取适合此地区的波段以及指数的组合。选取重要性较高的波段或指数作为神经网络模型输入层进行灌溉面积提取。然后根据实际样本田的数据对提取结果进行检验,所得到的总体灌溉面积提取精度达到了76.7%。Kappa系数为0.74。此外,对研究区域进行植被覆盖度分级,并分析了在不同植被覆盖度下的灌溉面积提取结果精度变化。其中,在中等和较高的植被覆盖度地区具有更高的精度。研究区大部分地区为农业地区,作物以冬小麦和夏玉米为主,使用数据为3月中下旬卫星影像,研究区此时期植被覆盖度较高,符合在此地情下进行灌溉面积提取在中等和较高植被覆盖度地区具有更高精度的结果。基于神经网络的多时相光学卫星数据差值提取灌溉面积研究可以在不同地区的地情下通过重要性排序获取适合该研究区波段的组合,得到更高的灌溉面积提取结果精度。 展开更多
关键词 神经网络 sentinel-2 灌溉面积提取 随机森林 多时相差值 植被覆盖度分级
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基于时序Sentinel-2影像的阿拉善左旗作物种植结构分析
8
作者 汤永康 张振宏 +3 位作者 杨可 常红艳 苏力 刘强 《农业技术与装备》 2025年第8期136-138,共3页
以Sentinel-2多光谱遥感影像为数据源,针对不同农作物物候和长势差异特点,以2024年生长季农作物长势观测期为研究对象,使用不同时期Sentinel-2(A/B)卫星影像,综合评估基于多时相遥感数据的面向对象随机森林算法对大范围农作物自动识别... 以Sentinel-2多光谱遥感影像为数据源,针对不同农作物物候和长势差异特点,以2024年生长季农作物长势观测期为研究对象,使用不同时期Sentinel-2(A/B)卫星影像,综合评估基于多时相遥感数据的面向对象随机森林算法对大范围农作物自动识别的适用性。结果表明:分类后的阿左旗种植面积3.065×10~4 hm^(2),混淆矩阵精度验证中,总体精度达91.74%。随机选取的176个田间作物类型调查样点中,与分类结果相符的有151个,总体准确率85.80%。研究结果表明,多时序的Sentinel-2遥感影像可以为阿拉善左旗种植面积的提取提供技术支持。 展开更多
关键词 sentinel-2 随机森林 种植面积 多时相 阿拉善左旗
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基于机器学习算法的橡胶林生物量估算研究
9
作者 赵永臣 胡文锋 +1 位作者 王超 唐荣年 《西北林学院学报》 北大核心 2025年第4期97-105,共9页
生物量是评估橡胶林生长状况的重要指标,准确估算生物量不仅对于维护橡胶林的生态平衡和环境保护至关重要,而且直接影响着橡胶林的碳储量估算和健康状况评估。以海南省儋州市橡胶林为研究对象,利用谷歌地球引擎(GEE)云平台,选取3期Senti... 生物量是评估橡胶林生长状况的重要指标,准确估算生物量不仅对于维护橡胶林的生态平衡和环境保护至关重要,而且直接影响着橡胶林的碳储量估算和健康状况评估。以海南省儋州市橡胶林为研究对象,利用谷歌地球引擎(GEE)云平台,选取3期Sentinel-2影像,提取波段反射率,并计算植被指数和纹理特征作为反演的基础数据。采用Pearson相关系数法、基于随机森林的递归特征消除(RF-RFE)以及Boruta 3种特征选择方法筛选出最优特征子集,使用支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、反向传播神经网络(BPNN)以及贝叶斯神经网络(BNN)4种机器学习模型进行橡胶林生物量估算。结果表明:1)Boruta-BNN方法表现出最高的预测精度,R^(2)=0.73,RMSE=17.42 t/hm^(2);2)与单一时刻影像相比,多时相影像作为数据源能够获得更好的估算效果。总的来说,Boruta-BNN方法能够很好地揭示遥感特征与生物量之间的关系,且多时相影像信息有助于提高橡胶林生物量的估算精度。这些研究成果对于橡胶林的保护和田间管理提供了科学依据和技术支持。 展开更多
关键词 橡胶林 生物量 sentinel-2 机器学习 boruta 多时相影像
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神农架川金丝猴栖息地优势乔木树种遥感识别及其分布特征 被引量：5
10
作者 林丽群 汪正祥 +3 位作者 雷耘 李亭亭 王俊 杨敬元 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第19期6534-6543,共10页
针对神农架川金丝猴生境基础研究中乔木树种大范围分布数据难以获取问题,尝试利用多源多时相遥感数据结合专家知识分层次实现树种识别。首先采用冬季Landsat8/OLI数据根据物侯特性分层提取常绿、落叶林的地域范围;进而依据夏季Worldvie... 针对神农架川金丝猴生境基础研究中乔木树种大范围分布数据难以获取问题,尝试利用多源多时相遥感数据结合专家知识分层次实现树种识别。首先采用冬季Landsat8/OLI数据根据物侯特性分层提取常绿、落叶林的地域范围;进而依据夏季Worldview-2高分遥感影像的实地乔木样本的光谱特征分层次完成常绿树种(巴山冷杉、华山松、青$、刺叶栎)和落叶树种(红桦、日本落叶松、米心水青冈、漆树、锐齿槲栎、椅杨)的识别;并通过实地植被样方及专家知识通过高程数据完成分类结果的修正;最后结合GIS对主要优势树种的地形及地域分布特征进行了空间分析。实验精度表明常绿林中巴山冷杉、华山松、刺叶栎、虫害华山松整体精度较高,落叶林中红桦、漆树等识别精度相对较高,部分树种如椅杨、锐齿槲栎识别精度较低;总体上常绿树种的精度要优于落叶树种。从植物地理学、遥感、GIS三者相结合的角度,将多源、多时相遥感数据与物种物候特性、专家知识进行有效整合,提出了一种乔木树种识别的方法(1)提供了复杂山地环境的主要乔木优势种识别途径,且具有通用性;(2)完成了物种物候特性与遥感数据特性的整合利用,有效降低数据成本费用;(3)配合地面样方及专家知识修正结果,避免了过分依赖光谱特征引起的误判。这将为神农架川金丝猴栖息地保护与恢复提供更精确的数据依据。 展开更多
关键词 多源多时相遥感 高分影像Worldview-2 树种识别 植被 专家知识
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