面向桉树和车桑子精准识别的高光谱特征变换方法比较分析

相对于遥感影像,高光谱遥感影像具有光谱信息,为精准识别植被提供了新的技术支持.对高分五号(GF-5)高光谱数据进行光谱变换,结合植被指数,分析各种光谱变换方法对植被的识别能力.首先提取研究区主要的两种植被端元光谱,对实验区进行分类,依据植被分布位置,确定这两种植被分别为桉树和车桑子;然后对植被的反射率光谱进行一阶、二阶微分,连续统去除和对数变换处理;最后基于4种光谱变换及反射率光谱计算两种植被的11种植被指数,依据两种植被对应植被指数的J-M距离,判断不同光谱曲线对植被的识别能力.结果表明,5种光谱曲线对植被识别能力由强到弱依次为二阶微分、一阶微分、连续统去除、原始光谱、对数变换.     

GEE遥感云平台支撑下的河南省土地利用变化检测

针对长时序大尺度的土地利用类型精细化分类存在的挑战,基于Google Earth Engine遥感大数据云平台,利用具有较好时空一致性的Landsat7、Landsat8数据,采用随机森林模型和众数滤波优化算法研究了过去20年间河南省土地利用分类空间变化特征及趋势.研究结果表明:1)基于GEE遥感云平台提供的丰富数据和强大的计算能力,能较高效率地实现省域尺度长时序多时相的遥感影像土地利用变化检测,分类精度可达85％以上,标准差控制在3％以内;2)河南省2000—2020年土地利用类型的空间结构发生深刻的变化,建设用地由相对孤立的单元逐渐演化为联系密切的一体是最主要特征;3)结合众数滤波算法的随机森林分类模型能够较好地优化分类结果,产生效果更好、层次感更鲜明的分类结果.