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[期刊] 中国农业科学
[作者]
张竞成 顾晓鹤 王纪华 黄文江 何馨 罗菊花
【目的】结合"面向对象"的农田管理思想,提出农田管理单元(farmland management unit,FMU)的概念及自动提取方法,并在此基础上探讨和评价中分辨率影像用于农田管理单元自动提取的可行性及效果。【方法】以江苏省2006年一景Landsat5TM影像中两块典型区域为例,通过决策树分类和多尺度分割等方法实现FMU自动提取。结合人工解译研究区SPOT-5高分辨率影像得到的地块边界信息,对FMU图斑内像元异质性和地块边界吻合度相关指标进行计算和分析。【结果】试验区内作物地块的总体分类精度均超过90%。两块试验区内反映FMU图斑异质性的平均标准差和平均极差分别较全区作物地块整体低70%...
[期刊] 西南农业学报
[作者]
王小燕 吴玺 魏来 肖兵 卿民福 任国业
本文介绍了不同分辨率影像中基本农田变化信息的提取方法,重点介绍了中低分辨率影像中基于光谱知识的信息自动提取方法,以岳池县花园镇为例,采用的影像是2001年的TM和2006年SPOT2进行对比分析、识别、运算,然后提取。经分析得出不同空间分辨率影像中变化信息采用不同的方法进行提取,并对两种方法进行比较,可为今后的基本农田遥感动态监测提供更简单快捷的方法。
关键词：
基本农田 变化信息 光谱知识 遥感影像
[期刊] 西南农业学报
[作者]
魏来 王小燕 吴玺 卿明福 李源洪 任国业
采用高分辨率卫星影像结合基本农田数据库对基本农田变化进行实时监测,在较短的时间内能够准确、及时的获取基本农田的面积变化和变化流向信息,为基本农田保护提供有力决策依据。
关键词：
基本农田 遥感监测 快鸟影像
[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。
关键词：
城市绿地 信息提取 纹理特征 空间形态
[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] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
刘海飞 常庆瑞 李粉玲
【目的】探讨高分辨率遥感影像城区建筑物提取方法,为快速获取城区建筑物分布和辅助制订城区发展规划提供参考。【方法】以陕西杨凌西北农林科技大学北校区为研究对象,采用知识规则与支持向量机(Support vector machines,SVM)相结合的面向对象分析方法,从QuickBird影像中提取建筑物,并与基于SVM的面向对象分析方法及传统的基于像元的分类方法进行比较。【结果】采用知识规则与SVM相结合的面向对象分析方法所得的分类结果表明,提取建筑物总体精度达到90.68%,Kappa系数为0.81,较基于SVM的面向对象分析方法、SVM、最大似然法、K均值法总体精度分别提高了10.38%,15...
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
薛源 覃超 吴保生 李丹 傅旭东
高分辨率遥感影像地理信息是研究山区河流的重要数据源。针对山区地物类型复杂、河道狭窄等原因导致的河流表面信息提取完整性差、河宽难以自动提取且精度低等问题,结合随机森林(RF)和神经网络(ANN)算法,建立了河流表面信息提取方法RF-ANN。该方法支持并行运算且能降低热红外数据尺度辅助去噪,实现了对河流表面信息的像素级提取。利用Laplace算子及边缘算法改进了RivWidthCloud河宽提取算法,使其不需要人工设定判别阈值,提升了算法的普适性。以国产GF-1、ZY-3卫星影像为主要数据源,选取黄河一级支流皇甫川为研究区域。利用所建立的方法提取了皇甫川流域2级及以上河流的河流表面信息和平滩河宽。结果表明:RF-ANN的河流表面信息提取精度达到94.7%。提取河宽的平均误差为1.07m(约0.5个像素),提取的最小有效河宽为6.1m(约3个像素),提取河宽与检验河宽的R2和RMSE分别为0.93和1.52,宽度小于10m极细河流、10～30m细小河流、30～90m较细河流及90m以上较宽河流的河宽提取误差分别为18.5%、8.8%、2.0%和0.7%。该研究结果为山区河流几何形态特征提取及河流地貌空间分布研究提供了方法和数据支持。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
吴露露 袁伟志 罗旭 冯仲科 李雪梅
高空间分辨率卫星影像数据具有较少的波段信息。在提取绿色信息时,为获得绿色信息突现、其他信息保真效果较好的影像,该文采用多波段增强技术代替光谱增强合成假彩色。实验采取波段按比例的假彩色合成与波段阙值替换的假彩色合成两种方法。通过实验表明,后种方法的阙值将是影响合成的关键因素;前种方法的生产可行性大。以3组不同比例的近红与绿波段合成实验表明,当比例为1:1时,影像色彩保真效果最好,同时绿色信息得到增强。在以RGB色彩空间模型为基础,提出6色评价法。通过VC软件读取TIF影像格式的灰度值信息编写1个小软件,实现此法的算法。根据6色评价法评价的结果与视觉观察效果一致。
[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
谢国雪 黄文校 卢远 杨如军
采用高分辨遥感影像提取农作物信息在北方区域得到了深入的研究和广泛应用,但受到南方地形复杂、气候差异等条件的影响,采用遥感技术提取南方农作物信息的研究甚少。鉴于此,该文以广西鹿寨县为例,采用2012年9月的高分辨率Rapid Eye遥感影像为主要研究数据源,利用面向对象的遥感图像分析方法,结合高程数据模型DEM和GPS野外采集数据,综合桑树在遥感影像上的形状特征、颜色特征、光谱特征、纹理特征、位置特征(拓扑特征)提取桑树信息,并对其分类结果进行精度验证和评价。研究结果表明,提取桑树信息的总精度达到91.96%,Kappa系数达到0.839 1,满足使用的精度要求。面向对象的图像分析方法为高分辨率...
[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] 林业科学
[作者]
幸泽峰 李颖 邓荣鑫 朱红雷 付波霖
【目的】利用遥感技术分析东北地区农田防护林的光谱特征和空间几何特征，探究基于农田防护林特征的高精度农田防护林自动提取方法，为大范围提取东北地区农田防护林及后续遥感监测研究提供基础数据支持。〗【方法】以吉林省中部农田防护林典型建设区的德惠、农安境内部分区域为研究区，基于资源三号（ＺＹ－３）多光谱遥感影像，分析农田防护林的植被指数和空间几何特征；以冬天有雪覆盖地表的Ｌａｎｄｓａｔ８ ＯＬＩ影像为辅助数据，提取居民地边界作为掩膜数据；提出利用面向对象方法处理二值图像，并结合数学形态学方法、ＧＩｓ技术来提取农田防护林矢量化结果。【结果】在研究区５０ ｋｍ×５０ ｋｍ范围内，农田防护林总长度为３０４．４．．．
[期刊] 中国土地科学
[作者]
常秀红 李纯斌 吴静 李颖 李全红
研究目的：基于语义分割模型HRNetV2实现高分辨率遥感影像的土地利用自动分类，以期推动深度学习语义分割方法实现遥感影像的土地利用自动分类研究，并为该类研究提供可参考的案例。研究方法：首先对语义分割模型HRNetV2从损失函数、特征提取方面进行优化，以提高模型的分割精度；其次用优化后的HRNetV2模型对民乐县2 m的高分辨率遥感影像进行土地利用分类，并基于混淆矩阵对分类的结果进行评估。研究结果：(1)优化后的HRNetV2语义分割模型的MIOU达81.9%，相较于优化前提高了4.4%,证明了优化方法的有效性；(2)针对民乐县进行的土地利用自动分类总体精度达89.72%，Kappa系数达0.888。研究结论：优化后的HRNetV2语义分割模型在高分辨率遥感影像的土地利用自动分类中具有较强的应用前景。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈丹 武淑琴 屈萍 黄靳哲
文章通过引入模拟退火算法改进传统ID3算法采用的信息增益熵为局部非回溯的启发式的缺点,得到一个面向影像分类的优化的决策树分类算法。通过实验研究,对城市的QuickBird影像进行分类,证明了优化的决策树方法能有效地提高各尺度下影像的分类精度;通过比较最优尺度下优化的决策树算法与神经网络算法和最大似然法对实验区域的影像分类精度,证实了优化的决策树算法的有用性。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
余国斌 陈爱斌 孙华 莫登奎
Mean Shift算法原理简单,计算速度快,但现有的32位Mean Shift遥感影像处理软件对大数据量的承受能力较差,无法实现对高分辨率影像的处理。针对这个问题,实现了在64位系统环境下编写64位基于MeanShift算法的高分辨率影像分割程序,并且为了获取更高精度的分割影像对象,提出在进行Mean Shift遥感影像分割之前进行一次或多次Mean Shift滤波平滑处理,并展开实验,结果表明相同尺度、相同条件下可有效减少过分分割现象。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
孟庆祥 段学琳
针对传统场景分类方法不能准确地表达高分辨率遥感影像丰富的语义信息问题,提出了一种基于卷积神经网络的高分辨率影像场景分类方法.此方法大致分为3步:第1步,依据不同卷积窗口做卷积运算提取颜色,纹理和形状等低阶特征;第2步,利用池化层将这些低阶特征进行过滤,得到重要特征;第3步,重组提取出来的特征以形成高阶语义特征进行场景分类.在具体实验中利用三个不同尺寸的卷积核对数据集进行分类探究,并且使用了数据增广、正则化和Dropout等手段,提升模型对新样本的适应能力,很好地解决了过拟合问题.该方法在所进行的实验中表现良好,在WHU-RS19数据集上取得了88.47%的准确率,和传统的场景分类方法相比,显著提升了分类精度.
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