地球信息科学学报 ›› 2020, Vol. 22 ›› Issue (9): 1897-1909.doi: 10.12082/dqxxkx.2019.190598
陈昂1(), 杨秀春1,2,*(
), 徐斌1,2, 金云翔1, 张文博1, 郭剑1, 邢晓语1, 杨东1
收稿日期:
2019-10-12
修回日期:
2019-12-10
出版日期:
2020-09-25
发布日期:
2020-11-25
通讯作者:
杨秀春
E-mail:chenang0226@163.com;yangxiuchun@caas.cn
作者简介:
陈昂(1995— ),男,河南许昌人,硕士生,主要从事沙漠化遥感监测研究。E-mail:基金资助:
CHEN Ang1(), YANG Xiuchun1,2,*(
), XU Bin1,2, JIN Yunxiang1, ZHANG Wenbo1, GUO Jian1, XING Xiaoyu1, YANG Dong1
Received:
2019-10-12
Revised:
2019-12-10
Online:
2020-09-25
Published:
2020-11-25
Contact:
YANG Xiuchun
E-mail:chenang0226@163.com;yangxiuchun@caas.cn
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摘要:
榆树疏林是浑善达克沙地中一种特殊的植被类型,它对于维持区域生态系统稳定具有重要意义,在防风固沙、涵养水源、调节气候等方面发挥着重要的作用。本文利用无人机影像与GF-2影像,对高分辨率数据源中榆树疏林的两种自动识别方法进行了研究。在面向对象方法中,首先通过计算影像对象的局部方差变化率得到了最佳分割尺度;其次采用随机森林算法对初选特征的重要性进行排序,并删除无关特征;最后分别对支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、深度神经网络(DNN)3种分类器进行参数寻优与榆树疏林提取。此外,在ENVI5.5中基于TensorFlow框架,利用U-Net构建深度学习模型对榆树疏林进行了提取,并与面向对象方法进行对比。结果显示:① 通过面向对象方法过程的优化,最终的识别精度较以往研究有所提升,GF-2影像中SVM总体精度为90.14%,RF总体精度为 90.57%,DNN总体精度为91.14%;无人机影像中SVM总体精度为97.70%, RF与DNN总体精度为97.42%。② 深度学习方法中,GF-2影像的总体精度为91.00%,无人机影像的总体精度达到了98.43%。研究结果说明在榆树疏林提取中,无人机影像具有更高的空间分辨率,更丰富的纹理、形状等信息,能达到比GF-2影像更高的精度。面向对象方法对于2种影像都有较高的适用性;深度学习的方法在本文中更适用于无人机影像,它可以有效地减少无人机影像中的错分现象。
陈昂, 杨秀春, 徐斌, 金云翔, 张文博, 郭剑, 邢晓语, 杨东. 基于面向对象与深度学习的榆树疏林识别方法研究[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(9): 1897-1909.DOI:10.12082/dqxxkx.2019.190598
CHEN Ang, YANG Xiuchun, XU Bin, JIN Yunxiang, ZHANG Wenbo, GUO Jian, XING Xiaoyu, YANG Dong. Research on Recognition Methods of Elm Sparse Forest based on Object-based Image Analysis and Deep Learning[J]. Journal of Geo-information Science, 2020, 22(9): 1897-1909.DOI:10.12082/dqxxkx.2019.190598
表2
面向对象分类特征列表"
特征类型 | 特征指标 | |
---|---|---|
无人机 | GF-2 | |
指数特征 | VDVI、NGRDI、NGBDI、RGRI、EXG | NDVI、MSAVI |
光谱特征 | Mean red、mean green、mean blue、mean H、mean L、mean S、std.dev.red、std.dev.green、std.dev.blue、std.dev.H、sed.dev.S、std.dev.L、brightness、max.diff | Mean red、mean green、mean blue、mean NIR、std.dev.red、std.dev.green、std.dev.blue、std.dev.NIR、brightness、max.diff |
冠层高度特征 | mean CHM | 无 |
纹理特征 | GLCM (Gray-Level Co-occurrence Matrix) homogeneity、GLCM contrast、GLCM dissimilarity、GLCM entropy、GLCM std. dev.、GLCM correlation、GLCM ang. 2nd moment、GLCM mean | |
形状特征 | Area、number of pixels、border index、shape index、roundness、length/width |
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