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[期刊] 北京林业大学学报  [作者] 蒲智  刘萍  杨辽  白洁  
建筑物阴影会对城市绿地产生遮蔽,从而影响城市绿化的遥感调查结果。该文利用乌鲁木齐的QuickBird遥感数据,采用面向对象的技术对遥感影像进行阴影检测,并对阴影区域进行灰度补偿,改进了阴影区域的信息,然后采用面向对象的技术对阴影校正后的影像进行绿地信息提取。结果表明:该方法检测高分辨率遥感影像的阴影区域简单易行;通过灰度补偿可以有效地恢复阴影区域的信息,从而提高城市绿化遥感调查的准确性。
[期刊] 国土资源科技管理  [作者] 张永彬  程素娜  汪金花  王杰  
城市绿地信息提取和有效监测是城市规划发展和生态环境监测的有力保障。从城市规划角度出发,综合利用遥感影像的光谱、纹理和空间形态特征,建立了城市绿地信息提取的技术流程。并以唐山市生态园中心区的中分辨率遥感影像为研究对象,进行了植被归一化指数、一阶熵、矩形化指数的运算,采用基于规则的面向对象的信息提取方法提取了4种城市绿地类型,得到了较好的分类效果,为城市绿地信息提取提供了一种切实有效的研究方法。
[期刊] 北京林业大学学报  [作者] 李树伟  冯仲科  龚威平  汪波  
根据园林城市申报与评审办法等文件,对园林城市评审程序及遥感测试标准的要求,采用高分辨率遥感影像处理技术,对某城市建成区范围内园林绿化现状进行调查。计算城市建成区内绿地率、绿化覆盖率以及人均公共绿地等各项指标,根据指标测试城市绿化水平,给相关部门提供决策支持,促进地方相关部门加大力度搞好城市绿化,使城市绿化建设更加规范化、人性化。对保障城市的宜居环境和人的身心健康起到促进作用。
[期刊] 地域研究与开发  [作者] 刘小平  邓孺孺  彭晓鹃  
提出了一种新的基于像元信息分解和神经网络分类相结合的城市绿地遥感信息自动提取方法。选择广州市作为研究区,先用像元信息分解法把绿地从TM影像中分离出来,再以分离出来的绿地作为分类掩膜,采用BP神经网络法进行分类。并开展野外遥感调查以提高和验证分类精度。结果表明:该方法保证了分类时绿地的纯洁度,有效地排除和避免了提取绿地信息时其它多余信息的干扰和影响,提高了分类的精度。
[期刊] 资源科学  [作者] 汪权方  许纪承  陈媛媛  李家永  王新生  
利用遥感手段,以低廉的成本有效获取包括居民地在内的地表信息是促使卫星遥感数据转化为现实生产力的根本所在,也是遥感应用领域中亟待解决的重要课题。目前虽然已有"空间分辨率越高,遥感分类精度也越高"的共性认识,但是遥感影像空间分辨率的不同对于城镇和乡村这两种不同类型的居民地信息提取产生怎样的影响等,目前尚无明确答案。本文首先以同一区域不同空间分辨率的4种卫星遥感影像数据为信息源,定性探讨居民地在不同分辨率遥感影像上的表现特征;然后以两种不同分辨率的影像ALOS和TM为实验对象,对这两种影像上城镇和乡村居民地信息提取精度进行比较分析。结果显示:虽然基于10m-ALOS影像的居民地信息提取精度较30m-...
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)  [作者] 田建林  冯国禄  李悦丰  杨海荣  
以QuickBird卫星影像数据为基础数据源,结合RS、GIS技术,主要采用计算机监督分类结合目视解译获取城市绿地类型信息的方法,调查张家界市城区绿地状况,计算张家界市城区绿地的相关景观格局指数.基于景观生态学原理,对张家界市城市绿地建设提出扩大绿化面积、加快绿地建设,拓宽道路绿地、提高廊道效益,"点、线、面"一体化、完善绿地体系等建设策略.
[期刊] 经济地理  [作者] 陈亚萍  郑伯红  曾祥平  
传统的绿地观测手段和评价方法己无法满足全面而多维度的城市绿地量化需求。文章以郴州市为例,基于遥感影像数据反演、百度街景数据获取及图像语义分析,分别提取归一化植被指数、叶面积指数和街道绿视率三类指标。结果显示:①在片区尺度上,植被覆盖指数与街道绿视率的关联性较小,与叶面积指数呈现强相关。②在街区尺度上,绿地综合指标较好的是办公用地和居住用地,教育科研用地和工业用地绿化情况次之;中心城区的街道绿视率标准差较大,植被覆盖率和叶面积指数普遍较低,外围城区的三类指标适中。③郴州市主要道路在植被配置形式一致的情况下,其绿视率与街道宽度成反比。
[期刊] 中南林业科技大学学报  [作者] 王传立  张晓芳  唐鼐  袁梦  文益君  郭瑞  
高光谱遥感影像包含了大量的波段信息,能够很好地应用于地物的识别。基于单核的高光谱遥感影像极限学习机分类模型,因其实施简单、分类精度高、训练时间短,已被广泛地应用于高光谱遥感影像识别。但是核特征的选取,以及单核特征表达的单一性,限制了模型分类精度的进一步提高。为了解决此问题,受多核极限学习机(MK-ELM)思想的启发,首先使用核方法,提取了遥感影像的多核特征表达;然后利用多核极限学习机理论,同时优化极限学习机结构参数以及多核特征融合系数,获得最优的分类模型。为了说明MK-ELM的有效性,在Indian pines数据集上做了对比实验,该实验证明基于多核极限学习机遥感影像分类模型的分类精度较单核极限学习机有明显地提高,MK-ELM的分类整体精度为80.2%,Kappa系数高达78%;同时将多核极限学习机应用到芷江林场的林地信息提取,其分类精度高达89.1%,Kappa系数达86%。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)  [作者] 张伐伐  李卫忠  卢柳叶  康乐  
【目的】探讨高分辨率遥感影像土地利用信息提取方法的优劣,为研究土地利用/覆盖动态变化提供参考。【方法】以结合纹理特征的支持向量机(Support vector machine,SVM)分类和多尺度分割的面向对象分类为主要技术,对陕西佛坪长角坝乡遥感影像的土地利用信息进行提取,并将分类结果与基于传统像元的最大似然法分类结果进行比较分析。【结果】面向对象分类法的总精度达到90.67%,较结合纹理特征的SVM法提高了8.34%,而与最大似然分类法相比提高了近20.32%,克服了其他分类方法存在的同谱异物现象及分类结果中地物破碎等缺点,取得了较好的分类结果。【结论】利用面向对象分类法不仅达到了提取土地...
[期刊] 中南林业科技大学学报  [作者] 张雨  林辉  臧卓  严恩萍  东启亮  
以湖南省株洲市攸县黄丰桥林场为研究对象,运用最小距离、马氏距离、最大似然、光谱角制图、光谱信息散度、神经网络、支持向量机7种分类方法对Hyperion高光谱数据进行森林信息提取。通过对信息提取结果进行比较分析得出:针对Hyperion影像信息提取的7种方法中,支持向量机、神经网络和马氏距离3种分类方法较适合森林信息的提取,总体精度分别为67.39%、66.30%、62.68%;最大似然法在针叶林信息提取中的效果较好,其精度为67.31%;支持向量机法最适合提取阔叶林信息,其精度为80.19%,远远高于其它6种分类方法;运用马氏距离和神经网络法提取竹林信息精度最高,分别达到了84.21%和81....
[期刊] 北京林业大学学报  [作者] 罗扬帆  冯仲科  张雁  
高分辨率遥感影像是城市绿地信息快速提取的主要数据源,利用传统方法处理该数据的工作量十分巨大.该文提出利用AutoCAD和ERDAS两种软件相结合的方法,提取包头市城市绿地覆盖信息,达到清查城市绿地的目的.该方法信息获取周期短、精度高、成本低,实现了城市绿地信息精确获取与快速更新.
[期刊] 中南林业科技大学学报  [作者] 亓兴兰  刘健  陈福海  余坤勇  陈清舜  
以福建沙县作为研究区,在阐述遥感图像融合原理的基础上,以SPOT-5全色与多光谱影像为数据源,应用IHS变换、PCA融合、Brovey变换、乘积变换和HPF融合等5种比较常用的融合方法,从提高空间分辨率和保持原始图像光谱信息及虫害信息提取的角度进行了分析评价,探讨最适合于利用SPOT-5图像进行马尾松毛虫害信息提取的融合方法。研究结果表明:各种融合方法中,HPF融合方法效果最好。
[期刊] 中国农业大学学报  [作者] 陈理  杨广  刘名洋  周宇光  
为对农用地(耕地)遥感影像中道路和农田信息进行精确高效的提取,采用卷积神经网络(CNN)的方法,以河北省献县某乡冬小麦种植田为研究区,建立“道路-背景”和“农田-背景”2个高精度遥感影像数据集,构建基于MobileNet v1的U-Net、SegNet、PSPNet、DeepLab v3+和基于MobileNet v2的DeepLab v3+共5种CNN语义分割模型,进行道路和农田提取试验;在模型训练前后加入迁移学习、图像拼接和模型融合3种策略。结果表明:1)在2个数据集上,基于MobileNet v1的U-Net和基于MobileNet v1的SegNet 2种模型的识别率和稳定性最佳;2)在提取道路和农田时,融合后模型的平均交并比值分别为0.853 3和0.956 8;3)对预测图进行后处理,可以为路径规划和作物秸秆产量计算等研究提供道路拓扑图和农田预测图。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)  [作者] 谭昌伟  王纪华  黄文江  刘良云  黄义德  严伟才  
概述了高光谱遥感信息的处理方法,综述和总结了高光谱遥感在植被生物物理和生物化学信息提取等方面的应用及国内外研究进展,阐述了植被指数应用的可行性,在此基础上指出高光谱遥感在提取植被信息过程中存在的问题及其发展前景。
[期刊] 资源科学  [作者] 杨桄  张柏  边红枫  王宗明  王志强  
TM遥感影像中专题信息的自动提取是目前遥感界的研究热点,也已成为遥感信息生产流程中的瓶颈环节。本文分析了耕地专题信息自动提取的研究现状,选取了吉林中部和辽宁省东北部作为研究区,采用监督分类的方法对研究区TM遥感影像进行分类,提取了玉米地专题信息,玉米地信息的提取精度为85.5%。根据遥感影像目视解译的原理,提出了基于多特征空间的遥感影像专题信息自动提取的研究方法,通过对多特征空间的数学描述和计算机处理实现遥感专题信息的自动提取。采用多特征空间的方法将玉米地信息分为光谱特征空间、形状特征空间、区域地学特征空间和干扰特征空间,应用ERDAS8.5遥感图像处理软件中的knowledge engine...
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