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WorldView-2影像的红叶松树识别研究

乔睿 石进 蒋丽雅 李爽

乔睿, 唐, 娉, 石进, 蒋丽雅, 李爽. WorldView-2影像的红叶松树识别研究[J]. 北京林业大学学报, 2015, 37(11): 33-40. doi: 10.13332/j.1000-1522.20150112
引用本文: 乔睿, 唐, 娉, 石进, 蒋丽雅, 李爽. WorldView-2影像的红叶松树识别研究[J]. 北京林业大学学报, 2015, 37(11): 33-40. doi: 10.13332/j.1000-1522.20150112
QIAO Rui, TANG Ping, SHI Jin, JIANG Li-ya, LI Shuang, .. Recognition of red-attack pine trees using WorldView-2 imagery.[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2015, 37(11): 33-40. doi: 10.13332/j.1000-1522.20150112
Citation: QIAO Rui, TANG Ping, SHI Jin, JIANG Li-ya, LI Shuang, .. Recognition of red-attack pine trees using WorldView-2 imagery.[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2015, 37(11): 33-40. doi: 10.13332/j.1000-1522.20150112

WorldView-2影像的红叶松树识别研究

doi: 10.13332/j.1000-1522.20150112
基金项目: 

国家重大专项 (21-Y30B05-9001-13/15)。

详细信息
    作者简介:

    乔睿。主要研究方向:应用统计。Email:volpato30@gmail.com 地址:230026安徽省合肥市金寨路96号中国科学技术大学少年班学院。
    责任作者: 唐娉,研究员。主要研究方向:遥感图像处理。Email:tangping@radi.ac.cn 地址:100101北京市朝阳区北辰西路1号中国科学院遥感与数字地球研究所。

    乔睿。主要研究方向:应用统计。Email:volpato30@gmail.com 地址:230026安徽省合肥市金寨路96号中国科学技术大学少年班学院。
    责任作者: 唐娉,研究员。主要研究方向:遥感图像处理。Email:tangping@radi.ac.cn 地址:100101北京市朝阳区北辰西路1号中国科学院遥感与数字地球研究所。

    乔睿。主要研究方向:应用统计。Email:volpato30@gmail.com 地址:230026安徽省合肥市金寨路96号中国科学技术大学少年班学院。
    责任作者: 唐娉,研究员。主要研究方向:遥感图像处理。Email:tangping@radi.ac.cn 地址:100101北京市朝阳区北辰西路1号中国科学院遥感与数字地球研究所。

Recognition of red-attack pine trees using WorldView-2 imagery.

  • 摘要: 危险性林业有害生物每年都会造成大面积的严重的森林灾害发生,给国民经济和林业生态环境带来了巨大损失,及时对其发生发展情况进行监测具有重要意义。本文旨在探讨利用高空间分辨率遥感影像识别红叶松树的可行性,从而为单株木灾害监测与防治提供一种快速有效的技术途径。采用WorldView-2多光谱数据,基于二次型分类器,研究了红叶松树的识别方法。通过Fisher线性判别分析发现,WorldView-2的红、绿、蓝3个波段蕴含着丰富的红叶松树信息。据此,基于全部8个波段和红、绿、蓝3个波段分别进行了分类,分类精度基本相同。结果表明,仅利用红、绿、蓝3个波段也可以完成红叶松树的识别,从而有效地实现了数据降维,更为我国“高分二号”数据的应用开辟了新领域。由于林相条件的差异性和复杂性,遥感数据分辨率的选择对于单木灾害的识别非常重要,研究发现,2 m分辨率多光谱遥感数据非常适合红叶松树的提取,且从数据时相上来说,最好选取6—9月份的遥感影像,以减少其他变色植被的干扰,提高监测精度和工作效率。
  • [1] GB/T 23478—2009 Technical regulation on the surveying and monitoring of pine wood nematode[S].Beijing:China Standard Press,2009.
    [2] GB/T 23478—2009松材线虫普查监测技术规程 [S]. 北京:中国标准出版社,2009.
    [3] “高分二号”卫星发射成功:中国开启遥感亚米级时代[EB/OL]. (2014-08-19) [2015-04-17] . http:∥news.xinhuanet.com/2014-08/19/c_1112143967.htm.
    [4] The successful launch of high spatial resolution satellite GF-2: China is stepping into a new era of sub-meter remote sensing[EB/OL]. (2014-08-19) [2015-04-17] . http:∥news.xinhuanet.com/2014-08/19/c_1112143967.htm.
    [5] PU R L,LANGRY S. A comparative analysis of high spatial resolution IKONOS and WorldView-2 imagery for mapping urban tree species[J]. Remote Sensing of Environment, 2012,124: 516-533.
    [6] WU H G, SHI J, JIANG L Y.Growth trend monitoring of individual trees with WorldView-2 Data [J]. Remote Sensing Information, 2013, 28(5):64-68.
    [7] SKURIKHIN A N, GARRITY S R, MCDOWELL N G, et al . Automated tree crown detection and size estimation using multiscale analysis of high-resolution satellite imagery[J]. Remote Sensing Letters, 2013,4 (5):465-474.
    [8] BAO Y, TIAN Q J, CHEN M , et al. An automatic extraction method for individual tree crowns based on self-adaptive mutual information and tile computing[J/OL]. International Journal of Digital Earth , 2014[2015-04-17]. http:∥dx.doi.org/10.1080/17538947.2014.912683.
    [9] OZDEMIR I, KARNIELI A. Predicting forest structural parameters using the image texture derived from WorldView-2 multispectral imagery in a dryland forest, Israel[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation , 2011, 13:701-711.
    [10] LATIF Z A, ZAMRI I, OMAR H. Determination of tree species using Worldview-2 data[C]∥ Proceedings of IEEE 8th International Colloquium on Signal Processing and its Applications. Hongkong: IEEE, 2012: 383-387.
    [11] HEENKENDA M K, JOYCE K E, MAIER S W, et al. Mangrove species identification-comparing WorldView-2 with aerial photographs[J]. Remote Sensing, 2014,6:6064-6088.
    [12] COMES M F, MAILLARD P. Identification of urban tree crown in a tropical environment using WorldView-2 data: problems and perspectives[C/OL]. Proceedings of SPIE[2015-04-17]. http:∥proceedings.spiedigitallibrary.org/on 09/13/2014 .
    [13] GHOSH A, JOSHI P K. A comparison of selected classification algorithms for mapping bamboo patches in lower Gangetic plains using very high resolution WorldView 2 imagery[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2014,26:298-311.
    [14] KARLSON M, REESE H, OSTWALD M. Tree crown mapping in managed woodlands (Parklands) of semi-arid west africa using WorldView-2 imagery and geographic object based image analysis[J]. Sensors, 2014,14 :22643-22669.
    [15] CHEMURA A, DUREN I V, LEEUWEN L M. Determination of the age of oil palm from crown projection area detected from WorldView-2 multispectral remote sensing data: the case of Ejisu-Juaben district, Ghana[J]. Journal of Photogrammertry and Remote Sensing, 2015, 100: 118-127.
    [16] MUTANGA O, ADAM E, ADJORLOLO C, et al. Evaluating the robustness of models developed from field spectral data in predicting African grass foliar nitrogen concentration using WorldView-2 image as an independent test dataset[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2015, 34:178-187.
    [17] WUlDER M A, DYMOND C C, WHITE J C, et al. Surveying mountain pine beetle damage of forests:a review of remote sensing opportunities[J]. Forest Ecology and Management, 2006,221:27-41.
    [18] PONTIUS J, MARTIN M, PLOURDE L, et al. Ash decline assessment in emerald ash borer-infested regions: a test of tree-level, hyperspectral technologies[J]. Remote Sensing of Environment, 2008, 112:2665-2676.
    [19] FASSNACHT F E, LATIFI H, GHOSH A, et al. Assessing the potential of hyperspectral imagery to map bark beetle-induced tree mortality[J]. Remote Sensing of Environment, 2014,140: 533-548.
    [20] WHITE J C, WULDER M A, BROOKS D, et al. Detection of red attack stage mountain pine beetle infestation with high spatial resolution satellite imagery[J]. Remote Sensing of Environment, 2005,96:340-352.
    [21] COOPS N C, JOHNSON M, WULDER M A, et al. Assessment of QuickBird high spatial resolution imagery to detect red attack damage due to mountain pine beetle infestation[J]. Remote Sensing of Environment, 2006,103:67-80.
    [22] HICKE J A, LOGAN J. Mapping whitebark pine mortality caused by a mountain pine beetle outbreak with high spatial resolution satellite imagery[J]. International Journal of Remote Sensing, 2009, 30(17): 4427-4441.
    [23] WULDER M A, WHITE J C, OOPS N C, et al. Multi-temporal analysis of high spatial resolution imagery for disturbance monitoring[J]. Remote Sensing of Environment, 2008, 112: 2729-2740.
    [24] EITEL J U H, VIERLING L A, LITVAK M E, et al. Broadband, red-edge information from satellites improves early stress detection in a New Mexico conifer woodland[J]. Remote Sensing of Environment, 2011,115:340-351.
    [25] GARRITY S R, ALLEN C D, BRUMBY S P, et al. Quantifying tree mortality in a mixed species woodland using multitemporal high spatial resolution satellite imagery[J]. Remote Sensing of Environment, 2013,129:54-65.
    [26] MEDDENS A J H, HICKE J A, VIERLING L A. Evaluating the potential of multispectral imagery to map multiple stages of tree mortality[J]. Remote Sensing of Environment, 2011, 115: 1632-1642.
    [27] OUMAR Z, MUTANGA O. Using WorldView-2 bands and indices to predict bronze bug (Thaumastocoris peregrinus) damage in plantation forests[J]. International Journal of Remote Sensing, 2013,34(6): 2236-2249.
    [28] OUMAR Z, MUTANGA O. Integrating environmental variables and WorldView-2 image data to improve the prediction and mapping of Thaumastocoris peregrinus (bronze bug) damage in plantation forests[J]. Journal of Photogrammertry ang Remote Sensing, 2014,87:39-46.
    [29] WASER L T, KUCHLER M, JUTTE K, et al. Evaluating the potential of WorldView-2 data to classify tree species and different levels of ash mortality[J]. Remote Sensing, 2014,6:4515-4545.
    [30] 武红敢,石进,蒋丽雅. 基于WorldView-2数据的单木长势监测[J].遥感信息,2013,28(5):64-68.
    [31] VENABLES W N, RIPLEY B D. Modern applied statistics with S [M]. New York: Springer-Verlag, 2002:331-332.
  • [1] 郑冬梅, 王海宾, 夏朝宗, 陈健, 侯瑞萍, 郝月兰, 安天宇.  基于ZY-3卫星多光谱影像估算浙江省乔木林地上碳密度 . 北京林业大学学报, 2020, 42(1): 65-74. doi: 10.12171/j.1000-1522.20180351
    [2] 吴艳双, 张晓丽.  结合多尺度纹理特征的高光谱影像面向对象树种分类 . 北京林业大学学报, 2020, 42(6): 91-101. doi: 10.12171/j.1000-1522.20190155
    [3] 朱方嫣, 沈文娟, 李明诗.  基于WorldView2和GF-2的面向对象多指标综合植被变化分析 . 北京林业大学学报, 2019, 41(11): 54-65. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180435
    [4] 魏晶昱, 毛学刚, 方本煜, 包晓建, 许振宇.  基于Landsat 8 OLI辅助的亚米级遥感影像树种识别 . 北京林业大学学报, 2016, 38(11): 23-33. doi: 10.13332/j.1000-1522.20160054
    [5] 赵玉红, 翟亚楠, 王振宇.  樟子松树皮多酚的成分分析和结构鉴定 . 北京林业大学学报, 2016, 38(1): 125-130. doi: 10.13332/j.1000--1522.20140285
    [6] 白雪琪, 张晓丽, 张, 凝, 张连生, 马云波.  基于高光谱遥感的油松毛虫危害程度监测模型 . 北京林业大学学报, 2016, 38(11): 16-22. doi: 10.13332/j.1000-1522.20160139
    [7] 王雪军, 马炜, 黄国胜, 陈新云, 党永峰.  基于遥感大样地抽样调查的森林面积监测 . 北京林业大学学报, 2015, 37(11): 1-9. doi: 10.13332/j.1000-1522.20150083
    [8] 刘怀鹏, 安慧君, 王冰, 张秋良.  基于递归纹理特征消除的WorldView-2树种分类 . 北京林业大学学报, 2015, 37(8): 53-59. doi: 10.13332/j.1000-1522.20140311
    [9] 郭庆启, 张娜, 孙瑶, 王振宇.  超声波辅助提取落叶松树皮多酚的动力学和热力学研究 . 北京林业大学学报, 2014, 36(3): 115-120. doi: 10.13332/j.cnki.jbfu.2014.03.018
    [10] 罗书勤, 张相, 张明, 张力平.  兴安落叶松树皮超临界CO2 萃取物的成分研究 . 北京林业大学学报, 2014, 36(5): 142-145. doi: 10.13332/j.cnki.jbfu.2014.05.003
    [11] 赵玉红, 翟亚楠, 党媛, 史吉意, 王振宇.  响应面法优化樟子松树皮松多酚纯化工艺研究 . 北京林业大学学报, 2014, 36(1): 138-142.
    [12] 李世明, 王志慧, 韩学文, 贾可.  森林资源变化遥感监测技术研究进展 . 北京林业大学学报, 2011, 33(3): 132-138.
    [13] 章皖秋, 袁华, 徐天蜀.  遥感影像正立体化研究 . 北京林业大学学报, 2010, 32(3): 41-46.
    [14] 蒲智, 刘萍, 杨辽, 白洁, .  城市绿地信息提取中的遥感影像阴影校正 . 北京林业大学学报, 2009, 31(2): 80-85.
    [15] 吴露露, 罗旭, 张雁, 汪波, 冯仲科, .  中低分辨率遥感影像几何精校正 . 北京林业大学学报, 2008, 30(增刊1): 78-82.
    [16] 罗凯, 罗旭, 冯仲科, 李静锐, 吴露露, .  自组织特征映射网络在遥感影像分类中的应用 . 北京林业大学学报, 2008, 30(增刊1): 73-77.
    [17] 李树伟, 冯仲科, 龚威平, 汪波, .  基于QuickBird遥感影像的城市绿地系统评价 . 北京林业大学学报, 2008, 30(增刊1): 68-72.
    [18] 刘健, 余坤勇, 洪桢华, 赖日文, 孟宪宇, 赖玫妃, 吕恒斌, .  遥感数据应用于悬浮泥沙反演及动态变化监测 . 北京林业大学学报, 2008, 30(增刊1): 94-97.
    [19] 付晓, 王雪军, 韩爱惠, 冯仲科, .  纸浆源地桉树资源遥感动态监测与分析 . 北京林业大学学报, 2008, 30(增刊1): 89-93.
    [20] 杨伯钢, 董明, 祝晓坤, 冯仲科, .  基于遥感影像的北京林地动态监测应用研究 . 北京林业大学学报, 2008, 30(增刊1): 105-107.
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出版历程
  • 收稿日期:  2015-04-09
  • 刊出日期:  2015-11-30

WorldView-2影像的红叶松树识别研究

doi: 10.13332/j.1000-1522.20150112
    基金项目:

    国家重大专项 (21-Y30B05-9001-13/15)。

    作者简介:

    乔睿。主要研究方向:应用统计。Email:volpato30@gmail.com 地址:230026安徽省合肥市金寨路96号中国科学技术大学少年班学院。
    责任作者: 唐娉,研究员。主要研究方向:遥感图像处理。Email:tangping@radi.ac.cn 地址:100101北京市朝阳区北辰西路1号中国科学院遥感与数字地球研究所。

    乔睿。主要研究方向:应用统计。Email:volpato30@gmail.com 地址:230026安徽省合肥市金寨路96号中国科学技术大学少年班学院。
    责任作者: 唐娉,研究员。主要研究方向:遥感图像处理。Email:tangping@radi.ac.cn 地址:100101北京市朝阳区北辰西路1号中国科学院遥感与数字地球研究所。

    乔睿。主要研究方向:应用统计。Email:volpato30@gmail.com 地址:230026安徽省合肥市金寨路96号中国科学技术大学少年班学院。
    责任作者: 唐娉,研究员。主要研究方向:遥感图像处理。Email:tangping@radi.ac.cn 地址:100101北京市朝阳区北辰西路1号中国科学院遥感与数字地球研究所。

摘要: 危险性林业有害生物每年都会造成大面积的严重的森林灾害发生,给国民经济和林业生态环境带来了巨大损失,及时对其发生发展情况进行监测具有重要意义。本文旨在探讨利用高空间分辨率遥感影像识别红叶松树的可行性,从而为单株木灾害监测与防治提供一种快速有效的技术途径。采用WorldView-2多光谱数据,基于二次型分类器,研究了红叶松树的识别方法。通过Fisher线性判别分析发现,WorldView-2的红、绿、蓝3个波段蕴含着丰富的红叶松树信息。据此,基于全部8个波段和红、绿、蓝3个波段分别进行了分类,分类精度基本相同。结果表明,仅利用红、绿、蓝3个波段也可以完成红叶松树的识别,从而有效地实现了数据降维,更为我国“高分二号”数据的应用开辟了新领域。由于林相条件的差异性和复杂性,遥感数据分辨率的选择对于单木灾害的识别非常重要,研究发现,2 m分辨率多光谱遥感数据非常适合红叶松树的提取,且从数据时相上来说,最好选取6—9月份的遥感影像,以减少其他变色植被的干扰,提高监测精度和工作效率。

English Abstract

乔睿, 唐, 娉, 石进, 蒋丽雅, 李爽. WorldView-2影像的红叶松树识别研究[J]. 北京林业大学学报, 2015, 37(11): 33-40. doi: 10.13332/j.1000-1522.20150112
引用本文: 乔睿, 唐, 娉, 石进, 蒋丽雅, 李爽. WorldView-2影像的红叶松树识别研究[J]. 北京林业大学学报, 2015, 37(11): 33-40. doi: 10.13332/j.1000-1522.20150112
QIAO Rui, TANG Ping, SHI Jin, JIANG Li-ya, LI Shuang, .. Recognition of red-attack pine trees using WorldView-2 imagery.[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2015, 37(11): 33-40. doi: 10.13332/j.1000-1522.20150112
Citation: QIAO Rui, TANG Ping, SHI Jin, JIANG Li-ya, LI Shuang, .. Recognition of red-attack pine trees using WorldView-2 imagery.[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2015, 37(11): 33-40. doi: 10.13332/j.1000-1522.20150112
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