基于時間序列GF-1遙感影像林分類型的分類研究

發(fā)布時間：2020-07-22 11:04

【摘要】：森林類別是林業(yè)資源管理與監(jiān)測的重要基礎數(shù)據(jù)之一,是林業(yè)建設各項決策的重要依據(jù),能夠準確、快速地獲取森林類別信息一直是林業(yè)工作者的研究重點。時間序列影像能夠反映植被的物候信息,有助于大幅度提高植被聚類精度,尤其對于單時相影像上生長特性相似的樹種效果尤其明顯,利用多時相或者時間序列的遙感影像中體現(xiàn)出的植被時間特性進行植被分類,一直是遙感植被分類中的重要研究方向和研究熱點。利用遙感影像時間序列數(shù)據(jù)進行地物分類的關鍵是兩序列的相似性分析,動態(tài)時間規(guī)整算法(DTW,Dynamic Time Warping)能夠解決不等長時間序列的匹配問題,且能夠抵抗由于云等噪聲造成的時間序列中出現(xiàn)的異常值,從而取得更好的相似特征匹配效果。本文基于6景時間序列GF-1影像數(shù)據(jù),分別采用DTW和歐式距離(ED,Euclidean distance)進行時間序列的相似性度量,分別將DTW距離和ED距離運用到K-Means算法中完成對圖像林分的聚類,得到不同的初步林分類型聚類結果,最后初步聚類結果進行錯分“椒鹽”像元識別,然后利用加權K近鄰方法進行林分類型再判斷,完成影像分類后處理,最后對后處理過的分類結果進行精度驗證和比較。研究結果表明:(1)8個樹種在GF-1影像的藍、綠、紅、近紅以及NDVI時間序列具有可區(qū)分差異,可見光波段(藍、綠、紅)對于樹種分類的貢獻率主要體現(xiàn)在冬季到生長季初期時間段(2月到5月);而近紅外波段正好相反,其對樹種分類的主要貢獻時段是在生長季(6月到9月)過程中,冬季基本不能作為分類特征,說明對GF-1遙感圖像時間序列進行林分類型分類的可行性。(2)基于CD-K Means的時間序列遙感影像樹種聚類結果,總分類精度為90.84%,Kappa系數(shù)為0.88。基于DTW-K Means距離的時間序列遙感影像樹種聚類結果,總分類精度為92.21%,Kappa系數(shù)為0.90,DTW-K Means方法對時間序列遙感影像樹種分類能夠達到很好的效果,且優(yōu)于CD-K Means方法。
【學位授予單位】：東北林業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：S771.8
【圖文】：

位置,黃檗,胡桃楸,自育

黃檗林，該林是在 1952 年春季用本校自育的 1 年生小苗穴狀定植，定植密度為1.5m×1.5m，成活率在 90%。前 3 年按常規(guī)方法除草、松土、澆水，增加透光性。經(jīng)53 年林木生長較好，茂密成林，現(xiàn)在林分郁閉度 0.7 以上，外貌基本整齊，喬、灌、草等層次十分分明，具備森林景觀特色。2005 年調查顯示，能夠達到在 0.5hm2內有黃檗385 株，黃檗平均樹高 14m，黃檗平均胸徑 14cm，黃檗最大胸徑為 26cm，黃檗活立木蓄積量 29.65m2，證明在哈爾濱市區(qū)內黑土地黃檗可以營造成林。胡桃楸林，哈爾濱實驗林場的胡桃楸是在 1951 年春季本校自育的生實生苗造林，定植密度為 0.75m×1.5m，當年的成活率為 80%。前 3 年按常規(guī)方法除草、松土、和澆水，1965 年又進行了間伐撫育，以增加透光和營養(yǎng)面積。歷經(jīng) 55 年培育種植，該林生長繁茂，林分郁閉度 0.8 左右，喬、灌、草層次十分明顯，外貌基本整齊，具備森林景觀特色。2005 年調查顯示，能夠達到在 0.5hm2內有胡桃楸 200 株，胡桃楸平均樹高18m，胡桃楸平均胸徑 20cm，胡桃楸最大胸徑為 32cm，胡桃楸活立木蓄積量 48.01m2，比林區(qū)同齡林分生長量低。