CN108932482A - 一种用于调查草原沙化的遥感自动识别方法 - Google Patents

一种用于调查草原沙化的遥感自动识别方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108932482A
CN108932482A CN201810618693.9A CN201810618693A CN108932482A CN 108932482 A CN108932482 A CN 108932482A CN 201810618693 A CN201810618693 A CN 201810618693A CN 108932482 A CN108932482 A CN 108932482A
Authority
CN
China
Prior art keywords
ndvi
data
image data
max
sampling point
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201810618693.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108932482B (zh
Inventor
王保林
张弓
苏德高娃
杜鹏
郑丽娜
乌云
邢旗
张贵花
赵冠华
张艳忠
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Jiage Tiandi Technology Co ltd
Inner Mongolia Xiaocao Digital Ecological Industry Co ltd
Mengcao Ecological Environment Group Co Ltd
Original Assignee
Inner Mongolia Mongolia Grassland Ecological Big Data Research Institute Co Ltd
Ecological Environment Of Inner Mongolia Mongolian Grass (group) Ltd By Share Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Inner Mongolia Mongolia Grassland Ecological Big Data Research Institute Co Ltd, Ecological Environment Of Inner Mongolia Mongolian Grass (group) Ltd By Share Ltd filed Critical Inner Mongolia Mongolia Grassland Ecological Big Data Research Institute Co Ltd
Priority to CN201810618693.9A priority Critical patent/CN108932482B/zh
Publication of CN108932482A publication Critical patent/CN108932482A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108932482B publication Critical patent/CN108932482B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/10—Terrestrial scenes
    • G06V20/13—Satellite images

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Astronomy & Astrophysics (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

一种用于调查草原沙化的遥感自动识别方法，属于计算机技术领域。该方法包括选取空间分辨率的无云量或低云量的影像数据。采用几何粗校正、辐射校正、图像配准和正射校正中的至少一者对影像数据进行处理。利用该区域NDVI数据计算NDVI累计频次，以累计频次百分比为5％所对应的NDVI值为NDVI_Min，以累计频次百分比为95％所对应的NDVI值为NDVI_Max，利用NDVI_Min和NDVI_Max计算区域盖度。前期输入数据类型少，后处理外部数据介入少，结果评价基于样点验证客观样点数据，利于业务的专注判读。专家经验、辅助数据，已作为前期输入的信息，保持了识别过程的一致性和简洁流程，避免过程输入项繁杂。

Description

一种用于调查草原沙化的遥感自动识别方法
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种用于调查草原沙化的遥感自动识别方法。
背景技术
遥感数据在国土资源调查、环境监测等领域已经得到广泛应用。草原沙化是不合理利用和脆弱生态环境相互作用的结果，不同的沙化程度常见有轻度、中度、重度三种级别。
在对草原沙化的识别方法当中，常见的是野外调查方法，以及遥感技术方法。现有遥感技术常见的一种方法采用的是通过波段组合选取特定组合波段信息，通过结合权属影像并融合处理，综合待识别地区的地质、地貌、水文、气候和人类活动等资料作为辅助，进行综合判别。
现有的识别方法需要准备大量的前期基础资料(如地质、地貌、气候等)，难以全部获取。识别结果后处理需要多数据介入，同时识别人员需要具备地学专业知识，专业性高。
发明内容
本发明的目的在于提供一种用于调查草原沙化的遥感自动识别方法，提供一种简单的交互式识别的方式，前期数据输入和后期数据补充尽可能融入专家知识和经验判断，能够采用多方法试验，评估初步结果。同时根据补充信息，快速反馈，完善识别方法的超参数，减少人工参数对识别结果带来的误差。
本发明的实施例是这样实现的：
一种用于调查草原沙化的遥感自动识别方法，其包括：
选取空间分辨率的无云量或低云量的影像数据；
采用几何粗校正、辐射校正、图像配准和正射校正中的至少一者对影像数据进行处理；
利用该区域NDVI数据计算NDVI累计频次，以累计频次百分比为5％所对应的NDVI值为NDVI_Min，以累计频次百分比为95％所对应的NDVI值为NDVI_Max，利用NDVI_Min和NDVI_Max计算区域盖度。
本发明实施例的有益效果是：
本发明提供的用于调查草原沙化的遥感自动识别方法，前期输入数据类型少，后处理外部数据介入少，结果评价基于样点验证客观样点数据，利于业务的专注判读。
可视化交互方式，缩短单次的识别时间，时间主要消耗在模型对比、模型参数的调整当中，识别过程考虑主要影响特征信息，结果评价通过可视化呈现作为判别。
专家经验、辅助数据，已作为前期输入的信息，保持了识别过程的一致性和简洁流程，避免过程输入项繁杂。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明实施例提供的主流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
实施例
图1示出了本发明实施例提供的用于调查草原沙化的遥感自动识别方法的主流程图，该方法包括：
步骤S110，影像数据筛选。
据该地区草原生长特点，选取空间分辨率的无云量或低云量的影像数据。
为了较佳地适应该地区草原生长特点，影像数据选取时间期间为4-9月。
在本发明一些具体的实施方式中，影像数据选取时间期间为4月、5月、6月、7月、8月和9月各至少一份。
采用其他时期、其他分辨率数据源，同样可以进行沙化的识别。但是影像数据的输入不同、盖度数据的输入不同将对识别结果产生很大影响。
此外，在出现多云量区域，如无法通过数据筛选方式解决，须综合多时段数据，对该区域多云量的影像进行去云处理，以得到影像数据，使影像数据满足下一步处理需要。
步骤S120，数据准备。
影像数据准备：本发明采用几何粗校正、辐射校正、图像配准和正射校正中的至少一者对影像数据进行处理。本实施例中，采用几何粗校正、辐射校正、图像配准和正射校正中对影像数据进行处理，完成基本影像数据的准备。
样点数据准备：经过实地采样准备该区域的盖度、沙化等样点标识。对于沙化的样点，可考虑补充前一年或前两年的数据，以丰富样点数据。
步骤S130，检查影像等数据。
步骤S140，盖度计算、核对。
盖度数据的计算基于NDVI数据结果，首先需要准备好该区域的NDVI数据，进行下一步的计算。
利用该区域NDVI数据计算该区域的NDVI累计频次，以累计频次百分比为5％所对应的NDVI值为NDVI_Min，以累计频次百分比为95％所对应的NDVI值为NDVI_Max，选为初定值。
利用NDVI_Min和NDVI_Max计算区域盖度，区域盖度的计算式如下：
(NDVI-NDVI_Min)/(NDVI_Max-NDVI_Min)。
通过对样点的检查调整NDVI_Min、NDVI_Max，完成最后的计算。
步骤S150，输入准备好的基础数据。
步骤S160，搭建模型并计算。
根据样点所对应的波段特征信息、盖度信息，利用阈值算法进行初步识别，并通过AdaBoost算法搭建模型进行调优。
AdaBoost算法如下：
模型方法采用已有训练参数，在相同的平台环境当中，人工可以设定小区域范围进行试验，快速反馈和更改模型，并比较模型给出评估结果。
需要说明，采用不同的模型和参数进行识别会有所差异，如在参数合理和前期特征信息合理前提之下，在快速判读的交互式可视化环境当中，可以同样完成沙化的自动识别。
步骤S170，核对识别结果的准确性。
通过集成的GIS系统平台和渲染系统，展示结果，并检查和补充特征信息。
若判定为yes，根据综合判别给出识别结果，完成分级。若判定为no，额外补充样点数据修正模型，考虑调整盖度模型参数，考虑补充样点及特征信息，直至判定结果为yes。
步骤S180，完成识别。
测试样点达到一定的准确性之后，作为结果提交。
综上所述，本发明提供的用于调查草原沙化的遥感自动识别方法，接收到准备好数据融合得到多特征信息，可视化交互式进行模型超参数的调整，同时根据样点验证数据计算给出结果判别指标即准确率，额外补充样点数据修正模型。
前期输入数据类型少，后处理外部数据介入少，结果评价基于样点验证客观样点数据，利于业务的专注判读。
可视化交互方式，缩短单次的识别时间，时间主要消耗在模型对比、模型参数的调整当中，识别过程考虑主要影响特征信息，结果评价通过可视化呈现作为判别。
专家经验、辅助数据，已作为前期输入的信息，保持了识别过程的一致性和简洁流程，避免过程输入项繁杂。
以上所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

Claims (10)

1.一种用于调查草原沙化的遥感自动识别方法，其特征在于，包括：
选取空间分辨率的无云量或低云量的影像数据；
采用几何粗校正、辐射校正、图像配准和正射校正中的至少一者对所述影像数据进行处理；
利用该区域NDVI数据计算NDVI累计频次，以累计频次百分比为5％所对应的NDVI值为NDVI_Min，以累计频次百分比为95％所对应的NDVI值为NDVI_Max，利用NDVI_Min和NDVI_Max计算区域盖度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：经过实地采样准备该区域的盖度、沙化样点标识；通过样点的检查调整NDVI_Min，NDVI_Max。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述区域盖度的计算式如下：(NDVI-NDVI_Min)/(NDVI_Max-NDVI_Min)。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括对该区域多云量的影像进行去云处理，得到所述影像数据。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据样点所对应的波段特征信息、盖度信息，利用阈值算法进行初步识别，并通过AdaBoost算法搭建模型进行调优。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述AdaBoost算法包括：
训练集D＝(x1，y1)，(x2，y2)，...，(xm，ym)；
基学习算法
训练次数T
具体过程：
for t＝1，2，...，T do
εt＝PxDt
ifthen break
end for
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括通过集成的GIS系统平台和渲染系统，展示结果。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述影像数据的选取时间期间为4-9月。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述影像数据的选取时间包括4月、5月、6月、7月、8月和9月。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用几何粗校正、辐射校正、图像配准和正射校正中对所述影像数据进行处理。
CN201810618693.9A 2018-06-14 2018-06-14 一种用于调查草原沙化的遥感自动识别方法 Active CN108932482B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810618693.9A CN108932482B (zh) 2018-06-14 2018-06-14 一种用于调查草原沙化的遥感自动识别方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810618693.9A CN108932482B (zh) 2018-06-14 2018-06-14 一种用于调查草原沙化的遥感自动识别方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108932482A true CN108932482A (zh) 2018-12-04
CN108932482B CN108932482B (zh) 2022-03-18

Family

ID=64446598

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810618693.9A Active CN108932482B (zh) 2018-06-14 2018-06-14 一种用于调查草原沙化的遥感自动识别方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108932482B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111144353A (zh) * 2019-12-30 2020-05-12 内蒙古蒙草生命共同体大数据有限公司 一种矿山修复方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104463212A (zh) * 2014-12-09 2015-03-25 环境保护部卫星环境应用中心 基于阈值和正则化最小二乘的云检测方法和系统
CN106339686A (zh) * 2016-08-29 2017-01-18 江苏大学 一种基于稀疏判别模板特征的行人检测方法
CN106975617A (zh) * 2017-04-12 2017-07-25 北京理工大学 一种基于色选机的物料分类方法
CN108846360A (zh) * 2018-06-14 2018-11-20 内蒙古蒙草生态环境（集团）股份有限公司 草原盐渍化的遥感识别方法、装置及计算机可读储存介质

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104463212A (zh) * 2014-12-09 2015-03-25 环境保护部卫星环境应用中心 基于阈值和正则化最小二乘的云检测方法和系统
CN106339686A (zh) * 2016-08-29 2017-01-18 江苏大学 一种基于稀疏判别模板特征的行人检测方法
CN106975617A (zh) * 2017-04-12 2017-07-25 北京理工大学 一种基于色选机的物料分类方法
CN108846360A (zh) * 2018-06-14 2018-11-20 内蒙古蒙草生态环境（集团）股份有限公司 草原盐渍化的遥感识别方法、装置及计算机可读储存介质

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
刘同海: "TM数据草原沙漠化信息提取研究", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库 (硕士) 工程科技Ⅰ辑》 *
宓超等: "《装卸机器视觉及其应用》", 31 January 2016 *
李金亚: "科尔沁沙地草原沙化时空变化特征遥感监测及驱动力分析", 《中国博士学位论文全文数据库 农业科技辑》 *
杨勤科等: "《区域水土流失监测与评价》", 31 January 2015 *
霍艾迪: "基于MODIS数据的沙漠化遥感监测技术研究", 《中国博士学位论文全文数据库 信息科技辑》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111144353A (zh) * 2019-12-30 2020-05-12 内蒙古蒙草生命共同体大数据有限公司 一种矿山修复方法
CN111144353B (zh) * 2019-12-30 2023-08-25 内蒙古小草数字生态产业股份有限公司 一种矿山修复方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN108932482B (zh) 2022-03-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109978871B (zh) 融合概率型和确定型纤维束追踪的纤维束筛选方法
CN109146831A (zh) 基于双支深度学习网络的遥感图像融合方法及系统
CN108921166A (zh) 基于深度神经网络的医疗票据类文本检测识别方法及系统
CN103528617A (zh) 一种座舱仪表自动识别和检测方法及装置
CN109919076A (zh) 基于深度学习的确认ocr识别结果可靠性的方法及介质
CN102436587A (zh) 使用多个实例学习来训练标志检测器的方法和系统
CN109407149B (zh) 基于Hessian矩阵的地震相干数据裂缝检测方法
CN112801094B (zh) 一种指针式仪表图像倾斜校正方法
CN109145956B (zh) 评分方法、装置、计算机设备及存储介质
CN104680185B (zh) 基于边界点重分类的高光谱图像分类方法
CN108776777A (zh) 一种基于Faster RCNN的遥感影像对象间空间关系的识别方法
Veras et al. Discriminability tests for visualization effectiveness and scalability
CN113537496A (zh) 一种深度学习模型可视化构建系统及其应用和设计方法
CN108960269A (zh) 数据集的特征获取方法、装置及计算设备
CN110110663A (zh) 一种基于人脸属性的年龄识别方法及系统
CN109684957A (zh) 一种自动按照纸质表单展现系统数据的方法及系统
WO2017016886A1 (de) System und verfahren zur bereitstellung eines rezeptes
CN115393837A (zh) 图像检测方法、设备和存储介质
CN108992033B (zh) 一种视觉测试的评分装置、设备和存储介质
CN110414792A (zh) 基于bim和大数据的部品集采管理系统及相关产品
CN108932482A (zh) 一种用于调查草原沙化的遥感自动识别方法
CN107657262B (zh) 一种计算机自动分类精度评价方法
CN210038810U (zh) 智能评测设备及系统
CN113673609B (zh) 一种基于线性隐变量的调查问卷数据分析方法
CN112766245B (zh) 基于pdf格式文件的可视化仪器采集方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
TA01 Transfer of patent application right
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20190521

Address after: 010000 Sheng Le economic Park, Hohhot, the Inner Mongolia Autonomous Region, south of five street, Sheng le.

Applicant after: INNER MONGOLIA MONGOLIAN GRASS ECOLOGICAL ENVIRONMENT (GROUP) Ltd.

Applicant after: INNER MONGOLIA MENGCAO GRASSLAND ECOLOGICAL BIG DATA RESEARCH INSTITUTE Co.,Ltd.

Applicant after: BEIJING JIAGE TIANDI TECHNOLOGY CO.,LTD.

Address before: 010000 Sheng Le economic Park, Hohhot, the Inner Mongolia Autonomous Region, south of five street, Sheng le.

Applicant before: INNER MONGOLIA MONGOLIAN GRASS ECOLOGICAL ENVIRONMENT (GROUP) Ltd.

Applicant before: INNER MONGOLIA MENGCAO GRASSLAND ECOLOGICAL BIG DATA RESEARCH INSTITUTE Co.,Ltd.

CB02 Change of applicant information
CB02 Change of applicant information

Address after: 010000 the Inner Mongolia Autonomous Region Hohhot city Shengle Economic Zone Shengle five Street South

Applicant after: INNER MONGOLIA MONGOLIAN GRASS ECOLOGICAL ENVIRONMENT (GROUP) Ltd.

Applicant after: Inner Mongolia mengcao life community big data Co.,Ltd.

Applicant after: BEIJING JIAGE TIANDI TECHNOLOGY CO.,LTD.

Address before: 010000 the Inner Mongolia Autonomous Region Hohhot city Shengle Economic Zone Shengle five Street South

Applicant before: INNER MONGOLIA MONGOLIAN GRASS ECOLOGICAL ENVIRONMENT (GROUP) Ltd.

Applicant before: INNER MONGOLIA MENGCAO GRASSLAND ECOLOGICAL BIG DATA RESEARCH INSTITUTE Co.,Ltd.

Applicant before: BEIJING JIAGE TIANDI TECHNOLOGY Co.,Ltd.

CB02 Change of applicant information
CB02 Change of applicant information

Address after: 010000 Sheng Le economic Park, Hohhot, the Inner Mongolia Autonomous Region, south of five street, Sheng le.

Applicant after: INNER MONGOLIA MONGOLIAN GRASS ECOLOGICAL ENVIRONMENT (GROUP) Ltd.

Applicant after: Inner Mongolia Xiaocao digital Ecological Industry Co.,Ltd.

Applicant after: BEIJING JIAGE TIANDI TECHNOLOGY Co.,Ltd.

Address before: 010000 Sheng Le economic Park, Hohhot, the Inner Mongolia Autonomous Region, south of five street, Sheng le.

Applicant before: INNER MONGOLIA MONGOLIAN GRASS ECOLOGICAL ENVIRONMENT (GROUP) Ltd.

Applicant before: Inner Mongolia mengcao life community big data Co.,Ltd.

Applicant before: BEIJING JIAGE TIANDI TECHNOLOGY Co.,Ltd.

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CP03 Change of name, title or address
CP03 Change of name, title or address

Address after: 010000 room 2230, enterprise headquarters building, Shengle modern service industry cluster, Shengle economic Park, Helingeer County, Hohhot City, Inner Mongolia Autonomous Region

Patentee after: Inner Mongolia Xiaocao digital Ecological Industry Co.,Ltd.

Patentee after: INNER MONGOLIA MONGOLIAN GRASS ECOLOGICAL ENVIRONMENT (GROUP) Ltd.

Patentee after: BEIJING JIAGE TIANDI TECHNOLOGY CO.,LTD.

Address before: 010000 Sheng Le economic Park, Hohhot, the Inner Mongolia Autonomous Region, south of five street, Sheng le.

Patentee before: Eco-environment of Mongolian grass in Inner Mongolia

Patentee before: (Group) Co.,Ltd.

Patentee before: Inner Mongolia Xiaocao digital Ecological Industry Co.,Ltd.

Patentee before: BEIJING JIAGE TIANDI TECHNOLOGY CO.,LTD.

CP03 Change of name, title or address
CP03 Change of name, title or address

Address after: 010000 Office area on the second floor of Caoboyuan, south of North Fifth Street, Shengle Economic and Industrial Park, Helingeer County, Hohhot City, Inner Mongolia Autonomous Region

Patentee after: Inner Mongolia Xiaocao Digital Ecological Industry Co.,Ltd.

Patentee after: Mengcao ecological environment (Group) Co.,Ltd.

Patentee after: BEIJING JIAGE TIANDI TECHNOLOGY CO.,LTD.

Address before: 010000 room 2230, enterprise headquarters building, Shengle modern service industry cluster, Shengle economic Park, Helingeer County, Hohhot City, Inner Mongolia Autonomous Region

Patentee before: Inner Mongolia Xiaocao digital Ecological Industry Co.,Ltd.

Patentee before: INNER MONGOLIA MONGOLIAN GRASS ECOLOGICAL ENVIRONMENT (GROUP) Ltd.

Patentee before: BEIJING JIAGE TIANDI TECHNOLOGY CO.,LTD.