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基于高分辨率遥感影像的茶园场景提取方法

朱泽润  
【摘要】:茶是世界上最著名的饮料之一,而中国作为茶叶的原产地,不仅是世界上最大的茶叶消费国,也是最大的茶叶生产国。茶叶种植是中国农业的支柱产业之一,它对中国农村经济的发展有着举足轻重的影响,因此对于茶园的监测和评估意义重大。然而,传统的茶园监测主要是通过人工的野外调绘完成,这种方式耗时耗力而且误差较大。与此同时,随着对地观测技术的不断发展,遥感影像已被广泛的应用于各种农作物种植区域的监测中,但是却鲜有研究将这样一种低成本高精度的技术应用到茶园监测中。本文则提出了一个茶园提取框架从高分辨率遥感影像中提取茶园,为使用遥感技术完成茶园长时序监测和大范围评估打下基础。由于茶园内多样的地物构成,以及茶树独特的种植方式,使得茶园在高分辨率遥感影像上表现为一个复杂的语义场景,而非一个简单的土地覆盖类别,因此本研究所提出的茶园提取框架是基于遥感场景解译的,它包括了三种场景分类方法:视觉词袋模型、监督潜在狄利克雷分布模型以及非监督卷积神经网络。相较于那些注重局部特征的基于像素和面向对象的方法,这些基于场景的方法可以更好的从整体上表达茶园的语义信息,更加适合于茶园提取。本文的主要研究目标是利用这三种方法高效准确地从高分辨率遥感中提取茶园,并对这三种方法的茶园提取结果进行比较和分析,具体的研究内容包括:(1)利用视觉词袋模型和主题模型中的监督潜在狄利克雷分布模型进行茶园提取。本文以光谱特征和Gabor纹理特征作为底层特征,从中提取场景的视觉词袋特征,并使用支持向量机完成茶园提取。在场景视觉词袋表达的基础上,利用监督潜在狄利克雷分布模型提取潜在主题特征,然后利用这些主题特征完成茶园提取。(2)利用非监督卷积神经网络进行茶园提取。非监督卷积神经网络是一种数据驱动的特征自学习方法,相比于前两种方法,它的优势是不依赖人工设计底层特征。本文针对茶园提取问题构建了一个两层的非监督卷积神经网络,自动地从无标签的场景中提取多层结构特征,同样将这些特征输入支持向量机完成茶园的提取。(3)将三种茶园提取方法在四幅遥感影像中进行了实验。实验中,每一幅影像的最优Kappa系数均达到0.88,且最佳精度都是由非监督卷积神经网络得到的,该结果证明了本文所提出的方法可以有效的从高分辨率遥感影像中提取各类茶园,且基于非监督卷积神经网络的方法提取效果最好。


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