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国土资源遥感  2018, Vol. 30 Issue (4): 33-40    DOI: 10.6046/gtzyyg.2018.04.06
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高光谱与LiDAR数据融合研究——以黑河中游张掖绿洲农业区精细作物分类为例
杨思睿1, 薛朝辉1(), 张玲2, 苏红军1, 周绍光1
1. 河海大学地球科学与工程学院,南京 211100
2. 江苏海事职业技术学院船舶与海洋工程学院,南京 211170
Fusion of hyperspectral and LiDAR data: A case study for refined crop classification in agricultural region of Zhangye Oasis in the middle reaches of Heihe River
Sirui YANG1, Zhaohui XUE1(), Ling ZHANG2, Hongjun SU1, Shaoguang ZHOU1
1. School of Earth Sciences and Engineering, Hohai University, Nanjing 211100, China
2. School of Naval Architecture and Ocean Engineering, Jiangsu Maritime Vocational Institute, Nanjing 211170, China
全文: PDF(7694 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

高光谱遥感能同时获取地物空间影像和连续且精细的光谱信息,以图谱合一的形式更为精确地描述地物,然而高光谱影像普遍存在同物异谱和同谱异物现象,给准确地物分类带来挑战; 激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)能够获取地物拓扑信息,可用于构建地表三维模型,但单纯采用LiDAR数据无法准确识别地物。基于以上2点,开展高光谱影像和LiDAR数据的融合研究,采用形态学属性剖面进行特征提取,借助稀疏多项式逻辑回归分类器分类,探讨在不同特征组合下的融合与分类效果; 并以黑河中游张掖绿洲农业区精细作物分类为目标,采用航空高光谱影像和LiDAR DSM数据对本文方法进行了应用验证。研究表明,该方法可获得精度更高和稳定性更好的分类结果,高光谱与LiDAR融合的方法分类精度最高可达94.50%。

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杨思睿
薛朝辉
张玲
苏红军
周绍光
关键词 高光谱影像激光雷达扩展形态学属性剖面稀疏多项式逻辑回归    
Abstract

Hyperspectral remote sensing can simultaneously acquire spatial images of space and fine spectral information so as to describe the features more accurately. However, when the phenomena of different spectra in the same objects or the same spectra in different objects occur, the classification of hyperspectral images will face a daunting challenge. Light detection and ranging (LiDAR) can obtain the terrain topology information and can be used to construct the surface 3D model. However, features cannot be accurately identified by using LiDAR data only. Based on the above two points, the authors carried out a study to fuse hyperspectral images and LiDAR data. Morphological attribute profile was used to extract features, and sparse multinomial logistic regression (SMLR) was used to do classification. The fusion and classification effect in different combinations of characteristics were also investigated. The CASI/SASI aerial hyperspectral image and LiDAR DSM data were used to validate this method based on the Zhangye Oasis agricultural area in the middle reaches of the Heihe River which is a good target for the classification of crop. The results show that the method using hyperspectral and LiDAR data can obtain better classification results with higher accuracy and stability, and the best classification accuracy is 94.50% by fusion features based on the extended morphological attribute profile.

Key wordshyperspectral images    LiDAR    extented morphological attribute profile    SMLR
收稿日期: 2017-04-24      出版日期: 2018-12-07
:  TP79  
基金资助:国家自然科学基金项目“高光谱遥感影像稀疏深度学习与分类研究”(41601347);江苏省自然科学基金项目“稀疏图嵌入的高光谱遥感影像小样本分类研究”(BK20160860);中央高校基本科研业务费“高光谱遥感影像半监督深度学习与分类研究”((2018B17814);江苏省光谱成像与智能感知重点实验室2018年开放基金项目(3091801410406);测绘遥感信息工程国家重点实验室2018年开放基金项目共同资助(17R04)
通讯作者: 薛朝辉
作者简介: 杨思睿(1995-),女,硕士研究生,研究方向为高光谱遥感影像处理。Email: ysr_33@163.com
引用本文:   
杨思睿, 薛朝辉, 张玲, 苏红军, 周绍光. 高光谱与LiDAR数据融合研究——以黑河中游张掖绿洲农业区精细作物分类为例[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(4): 33-40.
Sirui YANG, Zhaohui XUE, Ling ZHANG, Hongjun SU, Shaoguang ZHOU. Fusion of hyperspectral and LiDAR data: A case study for refined crop classification in agricultural region of Zhangye Oasis in the middle reaches of Heihe River. Remote Sensing for Land & Resources, 2018, 30(4): 33-40.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2018.04.06      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2018/V30/I4/33
Fig.1  研究区地理位置[20]
(Landsat TM B4(R),B3(G),B1(B)假彩色合成)

Fig.2  研究区高光谱遥感影像与地面参考数据[20]
Fig.3  研究区同时期地表植被类型调查数据[21]
Fig. 4  研究区LiDAR数据
Fig.5  技术流程路线
Fig.6  基于EMAP和EAP单一特征的分类结果
序号 类别 linear RBF-MRF
Xh EMAP(Xh) EAP(XL) Xh EMAP(Xh) EAP(XL)
1 玉米 87.20 87.28 54.16 94.59 86.40 70.53
2 韭菜 88.92 92.13 65.51 96.54 98.10 87.96
3 菜花 84.78 93.10 79.33 85.29 94.47 91.35
4 菜椒 87.02 84.75 79.48 95.02 97.14 74.17
5 土豆 94.09 84.53 53.07 97.70 88.08 42.57
6 冬笋 96.93 95.86 90.75 98.47 98.98 83.14
7 西瓜 81.92 87.55 72.83 95.45 80.50 66.68
8 建设用地 77.47 75.42 31.26 97.87 97.53 53.85
OA 84.41 83.96 53.09 95.08 91.70 66.70
AA 87.29 87.58 65.80 95.12 92.65 71.28
Kappa 78.82 78.24 41.45 93.10 88.59 56.37
Tab.1  基于2种形式的SMLR对不同单一特征EMAP和EAP分类的精度与Kappa系数
Fig.7  基于EMAP和EAP的多源特征组合的分类结果
序号 类别 linear RBF-MRF
Xh+
EMAP(Xh)
Xh+
EAP(XL)
EAP(XL)+
EMAP(Xh)
Xh+EAP(XL)+
EMAP(Xh)
Xh+
EMAP(Xh)
Xh+
EAP(XL)
EAP(XL)+
EMAP(Xh)
Xh+EAP(XL)+
EMAP(Xh)
1 玉米 91.71 89.31 87.97 90.91 91.79 90.31 90.99 91.27
2 韭菜 95.21 92.26 91.37 94.69 96.54 91.64 86.96 92.42
3 菜花 90.00 87.39 94.99 94.85 94.86 91.59 95.45 93.82
4 菜椒 93.36 89.64 89.32 93.20 96.17 92.59 96.64 94.76
5 土豆 95.43 95.21 87.09 93.94 96.89 94.92 95.38 97.56
6 冬笋 98.31 98.49 95.25 98.29 97.83 98.98 98.98 99.11
7 西瓜 86.05 93.51 94.64 92.22 97.08 92.18 95.40 97.38
8 建设用地 86.49 82.81 78.16 83.40 97.19 98.31 96.31 98.68
OA 90.36 87.72 85.98 89.53 94.53 93.33 93.85 94.50
AA 92.07 91.08 89.85 92.69 96.04 93.81 94.51 95.62
Kappa 86.65 83.17 80.80 85.58 92.39 90.72 91.45 92.35
Tab.2  基于2种形式的SMLR对多源特征组合(EMAP和EAP)分类的精度与Kappa系数
Fig.8  基于SMLR不同形式的特征组合分类结果与训练样本个数的关系
[1] 童庆禧, 张兵, 郑兰芬 . 高光谱遥感——原理、技术与应用[M]. 北京: 高等教育出版社, 2006.
Tong Q X, Zhang B, Zheng L F. Hyperspectral Remote Sensing[M]. Beijing: Higher Education Press, 2006.
[2] 陈进 . 高光谱图像分类方法研究[D]. 长沙:国防科学技术大学, 2010.
Chen J . On Classification Method of Hyperspectral Images[D]. Changsha: National University of Defense Technology, 2010.
[3] 刘丽娟 . 基于机载LiDAR和高光谱融合的森林参数反演研究[D]. 哈尔滨:东北林业大学, 2011.
Liu L J . Fused Airborne LiDAR and Hyperspectral Data for Tree Species Identification in a Natural Temperate Forest[D]. Harbin:Northeast Forestry University, 2011.
[4] 张小红 . 机载激光雷达测量技术理论与方法[M]. 武汉: 武汉大学出版社, 2007.
Zhang X H. Theory and Method of Airborne LiDAR Measurement Technology[M]. Wuhan: Wuhan University Press, 2007.
[5] Pedergnana M, Marpu P R, Mura M D , et al. Classification of remote sensing optical and LiDAR data using extended attribute profiles[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, 2012,6(7):856-865.
doi: 10.1109/JSTSP.2012.2208177
[6] Ni L, Gao L R, Li S S , et al. Edge-constrained Markov random field classification by integrating hyperspectral image with LiDAR data overurban areas[J]. Journal of Applied Remote Sensing, 2014,8(1):205-207.
doi: 10.1117/1.JRS.8.085089
[7] Zhang Y, Yang H L, Prasad S , et al. Ensemble multiple kernel active learning for classification of multisource remote sensing data[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2015,8(2):845-858.
doi: 10.1109/JSTARS.2014.2359136
[8] Gu Y F, Wang Q W, Jia X P , et al. A novel MKL model of integrating LiDAR data and MSI for urban area classification[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2015,53(10):5312-5326.
doi: 10.1109/TGRS.2015.2421051
[9] Liao W Z, Pizurica A, Bellens R , et al. Generalized graph-based fusion of hyperspectral and LiDAR data using morphological features[J]. IEEE Geoscienceand Remote Sensing Letters, 2015,12(3):552-556.
doi: 10.1109/LGRS.2014.2350263
[10] Bigdeli B, Samadzadegan F, Reinartz P . Feature grouping-based multiple fuzzy classifier system for fusion of hyperspectral and LiDAR data[J].Journal of Applied Remote Sensing, 2014, 8(1):083509-1-15.
doi: 10.1117/1.JRS.8.083509
[11] Bigdeli B, Samadzadegan F, Reinartz P . Fusion of hyperspectral and LiDAR data using decision template-based fuzzy multiple classifier system[J]. IEEE Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2015,38(1):309-320.
doi: 10.1016/j.jag.2015.01.017
[12] Castrodad A, Khuon T, Rand R , et al. Sparse modeling for hyperspectral imagery with LiDAR data fusion for subpixel mapping[J]. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2012,22(8):7275-7278.
doi: 10.1109/IGARSS.2012.6351982
[13] Zhang Y, Prasad S . Multisource geospatial data fusion via local joint sparse representation[J]. IEEE Transactions on Geoscience Remote Sensing, 2016,54(6):3265-3276.
doi: 10.1109/TGRS.2016.2514481
[14] Yokoya N, Nakazawa S, Matsuki T , et al. Fusion of hyperspectral and LiDAR data for landscape visual quality assessment[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2014,7(6):2419-2425.
doi: 10.1109/JSTARS.2014.2313356
[15] 满其霞 . 激光雷达和高光谱数据融合的城市土地利用分类方法研究[D]. 上海:华东师范大学, 2015.
Man Q X . Fusion of Hyperspectral and LiDAR Data for Urban Land Use Classification[D]. Shanghai:East China Normal University, 2015.
[16] 董彦芳, 庞勇, 许丽娜 , 等. 高光谱遥感影像与机载LiDAR数据融合的地物提取方法研究[J]. 遥感信息, 2014,29(6):73-76,83.
doi: 10.3969/j.issn.1000-3177.2014.06.015
Dong Y F, Pang Y, Xu L N , et al. Feature extraction based on fusion of hyperspectral image and airborne LiDAR data[J]. Remote Sensing Information, 2014,29(6):73-76,83.
[17] 李光辉, 王成, 习晓环 , 等. 机载LiDAR和高光谱数据融合提取冰川雪线[J]. 国土资源遥感, 2013,25(3):79-84.doi: 10.6046/gtzyyg.2013.03.14.
Li G H, Wang C, Xi X H , et al. Extraction of glacier snowline based on airborne LiDAR and hyperspectral data fusion[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2013,25(3):79-84.doi: 10.6046/gtzyyg.2013.03.14.
[18] 李新, 刘绍民, 马明国 , 等. 黑河流域生态—水文过程综合遥感观测联合试验总体设计[J]. 地球科学进展, 2012,27(5):481-498.
doi: 10.11867/j.issn.1001-8166.2012.05.0481
Li X, Liu S M, Ma M G , et al. HiWATER:An integrated remote sensing experiment on hydrological and ecological processes in the Heihe River Basin[J]. Advances in Earth Science, 2012,27(5):481-498.
[19] 角媛梅, 马明国, 肖笃宁 . 黑河流域中游张掖绿洲景观格局研究[J]. 冰川冻土, 2003,25(1):94-99.
doi: 10.3969/j.issn.1000-0240.2003.01.015
Jiao Y M, Ma M G, Xiao D N . Research on the landscape pattern of Zhangye Oasis in the middle reaches of Heihe River[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2003,25(1):94-99.
[20] 薛朝辉 . 高光谱遥感影像稀疏图嵌入分类研究[D]. 南京:南京大学, 2015.
Xue Z H . Hyperspectral Remote Sensing Image Classification via Sparse Graph Embedding[D]. Nanjing:Nanjing University, 2015.
[21] 张苗, 蒋志荣, 马明国 , 等. 基于CASI影像的黑河中游种植结构精细分类研究[J]. 遥感技术与应用, 2013,28(2):283-289.
Zhang M, Jiang Z R, Ma M G , et al. Fine classification of planting structure in the middle reaches of Heihe River Basin based on hyperspectral compace airborne spectrographic imager(CASI) data[J]. Remote Sensing Technology and Application, 2013,28(2):283-289.
[22] 杜培军, 夏俊士, 薛朝辉 , 等. 高光谱遥感影像分类研究进展[J]. 遥感学报, 2016: 20(2):236-256.
doi: 10.11834/jrs.20165022
Du P J, Xia J S, Xue Z H , et al. Review of hyperspectral remote sensing image classification[J]. Journal of Remote Sensing, 2016,20(2):236-256.
[23] 杨雨薇, 戴晓爱, 牛育天 , 等. 基于CASI数据的黑河绿洲区叶面积指数反演[J]. 国土资源遥感, 2017,29(4):179-184.doi: 10.6046/gtzyyg.2017.04.27.
Yang Y W, Dai X A, Niu Y T , et al. Inversion of leaf area index in Heihe Oasis based on CASI data[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2017,29(4):179-184.doi: 10.6046/gtzyyg.2017.04.27.
[1] 吴芳, 李瑜, 金鼎坚, 李天祺, 郭华, 张琦洁. 无人机三维地障信息提取技术应用于航空物探飞行轨迹规划[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 286-292.
[2] 吴芳, 金鼎坚, 张宗贵, 冀欣阳, 李天祺, 高宇. 基于CZMIL测深技术的海陆一体地形测量初探[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 173-180.
[3] 刘咏梅, 范鸿建, 盖星华, 刘建红, 王雷. 基于无人机高光谱影像的NDVI估算植被盖度精度分析[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 11-17.
[4] 马振宇, 陈博伟, 庞勇, 廖声熙, 覃先林, 张怀清. 基于林火特征分类模型的森林火情等级制图[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(1): 43-50.
[5] 韩亚超, 李奇, 张永军, 高子弘, 杨达昌, 陈洁. 机载高光谱仪几何检校方法及其在海岸带航空遥感调查中的示范应用[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(1): 60-65.
[6] 李奇, 王建超, 韩亚超, 高子弘, 张永军, 金鼎坚. 基于CZMIL Nova的中国海岸带机载激光雷达测深潜力分析[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(1): 184-190.
[7] 李冲, 李昊霖, 佘毅. 基于多源遥感数据的地理信息质量检测[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(4): 258-263.
[8] 廖小露, 刘嘉, 周兴霞. 地空同步试验高光谱影像特征提取与分类[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(3): 65-71.
[9] 杜磊, 陈洁, 李敏敏, 郑雄伟, 李京, 高子弘. 机载激光雷达技术在滑坡调查中的应用——以三峡库区张家湾滑坡为例[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(1): 180-186.
[10] 董安国, 龚文娟, 韩雪. 基于线性表示的高光谱影像波段选择算法[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(4): 39-42.
[11] 谭熊, 余旭初, 张鹏强, 付琼莹, 魏祥坡, 高猛. 基于MKSVM和MRF的高光谱影像分类方法[J]. 国土资源遥感, 2015, 27(3): 42-46.
[12] 朱红, 张正鹏. 车载LiDAR点云数据分割与半自动化建模方法[J]. 国土资源遥感, 2014, 26(1): 47-51.
[13] 李光辉, 王成, 习晓环, 郑照军, 骆社周, 岳彩荣. 机载LiDAR和高光谱数据融合提取冰川雪线[J]. 国土资源遥感, 2013, 25(3): 79-84.
[14] 成晓倩, 樊良新, 赵红强. 基于图像分割技术的城区机载LiDAR数据滤波方法[J]. 国土资源遥感, 2012, 24(3): 29-32.
[15] 王圣尧, 刘圣伟, 崔希民, 郭大海, 郑雄伟, 鲁潇. 机载激光雷达航带平差实验研究 ——基于参数模型和地面控制点数据[J]. 国土资源遥感, 2012, 24(2): 19-22.
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