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[期刊] 林业科学
[作者]
田静 邢艳秋 姚松涛 曾旭婧 焦义涛
【目的】针对森林资源遥感监测效果往往受森林类型识别分类方法的影响,提出一种基于元胞自动机的遥感影像森林类型分类方法,以提高Landsat-TM遥感影像的分类精度,为森林资源遥感监测提供技术支持。【方法】以小兴安岭带岭林业经营管理局为研究区,基于2010年Landsat5-TM影像数据和2012年森林资源二类调查数据,采用窗口法获取TM第5波段各待分类别的像元均值作为聚类中心,以元胞自动机的Moore模型为框架,以元胞为基本单位,以像元均值为对象,利用最小距离法求取进化规则(判断准则是中心元胞周围的8个元胞
[期刊] 林业科学
[作者]
王立海 赵正勇
在对标准BP神经网络试验分析的基础上,通过输入矢量归一化处理、主成分分析、增加验证集、改进训练学习算法、扩大隐层和输出层规模等措施,对BP神经网络自动分类系统进行改进;利用改进后的BP系统对吉林省汪清林业局的典型针阔混交林TM遥感图像进行辩识、分类试验研究。结果表明:改进后的BP网络分类系统自动分类精度提高了19·14%,比传统无监督自动分类精度提高8·55%,达到了区分森林类型的分类要求。研究还显示了该改进系统应用于针阔混交林TM遥感图像自动分类识别的精度随网络规模增大而提高。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
王任华 霍宏涛 游先祥
应用人工神经网络模型对陆地卫星TM多光谱图像进行了森林植被分类的研究 ,共选取了 8种主要植被类型 ,重点是研究在不同背景条件下存在同谱异物现象的云杉、油松和落叶松等针叶林树种的分类方法 .所采用的网络模型为 3层误差后向传播神经网络模型 ,鉴于贺兰山自然植被垂直带谱明显 ,利用误差后向传播网络模型的并行分布式结构 ,研究中引入高程数据作为一个独立波段与 3个多光谱波段一起直接进行分类 ,取得了很好效果 .该方法与常规的最大似然法相比 ,存在同谱异物现象的云杉、油松和落叶松的分类精度平均提高了 2 7 5个百分点 .对存在同物异谱现象的阔叶林的分类精度也有一定程度的提高 .
[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] 中国农业大学学报
[作者]
张超 彭道黎
针对碳储量回归预测模型存在共线性和精度较低的问题,利用森林资源二类调查数据和SPOT5影像数据对北京市延庆县的杨树林进行碳储量反演研究。先对选取的10个指标进行主成分分析,在此基础上采用径向基函数(RBF)神经网络方法构建碳储量反演模型,用预留测试样本验证,并与实测值进行比较。研究结果表明:SPOT5数据和二类数据可以很好地结合起来用于森林地上碳储量反演研究;PCA-RBF神经网络森林碳储量遥感反演模型拟合精度为99.90%,平均预测精度达到96.71%,预估效果较理想;模型训练完成后,可以应用于延庆县森林地上碳储量反演。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
巩垠熙 高原 仇琪 谢飞 冯仲科 樊江川
传统立地质量评价体系主要使用地面调查数据,而多光谱遥感影像为大范围研究森林生产力和立地状况提供了便捷的途径。为了改进传统的立地质量评价体系,以内蒙古旺业甸林场为研究对象,基于研究区域的遥感影像结合地表小班调查数据,采用BP人工神经网络模型,以落叶松为例,建立了遥感因子结合立地因子与地位指数关系的神经网络模型,进行立地质量评价研究。建立了BP人工神经网络地位指数预测模型,模型的预测精度达到90.97%,与使用传统小班调查数据建立的神经网络模型的预测结果进行比较,精度提高了5.44%。结果表明多光谱遥感影像十分适用于森林立地质量评价,充分证实了本研究方法的有效性和优越性。
关键词：
遥感影像 神经网络 立地质量 植被指数
[期刊] 调研世界
[作者]
余新华 王宏
针对传统分类方法易受到"同物异谱"和"异物同谱"的影响,农作物遥感分类准确性较低的问题,本文以四川盆地内的川中丘陵和川西成都平原为主要研究区域,选用Landsat-8OLI遥感数据,构建了基于BP神经网络的土地覆盖分类模型,应用于研究区的主要作物油菜籽识别研究。以两幅Landsat-8 OLI遥感数据的14个波段作为输入,不断调节分类参数,最终确定了最优分类网络结构。结果显示,BP神经网络法油菜籽的分类总体精度为81.28%,较最大似然法提高了25.12个百分点,Kappa系数也有所提高。基于BP神经网络的遥感分类模型可高效精确地识别油菜籽。
[期刊] 浙江林学院学报
[作者]
施拥军 徐小军 杜华强 周国模 金伟 周宇峰
竹林信息提取对利用遥感技术估算竹林碳储量至关重要,高精度地提取竹林信息将有利于降低碳储量估算误差。借助Matlab神经网络模块,采用BP神经网络(back propagation neural network)对ETM+(enhanced themativ mapper plus)遥感影像提取竹林信息,得到了较高的精度,生产精度和用户精度分别为84.04%和98.75%;同时比较了Levenberg-Marquardt BP算法函数(Trainlm)、自适应学习率BP的梯度递减函数(Traingda)和梯度下降动量BP算法函数(Traingdm)等3种训练函数在分类中的差异。分析表明,Trai...
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
蒋治浩 林辉 张怀清 蒋馥根
【目的】近年来,越来越多高时间分辨率、高空间分辨率卫星相继出现,为我们的生产生活提供了很大的便利,如何利用好这些数据庞大、信息丰富的遥感影像一直以来都是国内外研究的热点问题。其中遥感影像的分类是将大量的遥感影像应用于各个领域的基础,针对传统方法对于高分辨率影像分类精度提高难的问题,提出一种面向对象结合卷积神经网络的遥感分类方法。【方法】首先利用构建moran’s I指数与地理探测器q统计量的二维空间的方法,确定最佳分割尺度,以最大面积法确定均质因子权重,对预处理后的GF-1影像进行分割,利用分割后的对象的特征作为分类模型的输入变量,建立一维卷积神经网络(1D-CNN)的分类模型,构建了基于像元的支持向量机,面向对象的支持向量机分类模型,对研究区进行了分类。【结果】利用面向对象的一维卷积神经网络方法进行分类,分类结果总体精度为93.10%,Kappa系数为0.916 7,同基于像元支持向量机方法相比,总体精度提高了24.35%,Kappa系数提高了0.292 3;同面向对象的支持向量机方法相比,总体精度提高了6.2%,Kappa系数提高了0.074 6。【结论】利用构建的moran’s I指数与地理探测器q统计量的二维空间和最大面积法确定最佳分割参数,建立一维卷积神经网络结合面向对象的方法对遥感影像进行分类,与传统模型相比得到的分类结果精度较高,是一种快速有效的分类方法。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
许童羽 胡开越 周云成 于丰华 冯帅
及时、准确地掌握水稻空间分布和种植面积信息对预测水稻产量、指导农业生产等农业活动起着重要作用。遥感技术因其快速、综合等优势,而被广泛应用于农作物识别领域。以沈阳市为研究区域,选取沈阳农业大学道南、辽中和沈北新区作为粳稻种植代表区域获取CART算法的训练样本,并结合粳稻移栽期的NDVI、EVI、LSWI数据,训练作物分割阈值,构建决策树初步提取出研究区粳稻空间分布信息。为进一步去除上述提取区域的其他地物信息,构建粳稻抽穗期和成熟期的植被指数、纹理、ISODATA非监督分类数据及其原始波谱特征的多特征数据集,利用BP神经网络对多组不同特征综合数据集进行粳稻分类提取,得到对分类精度贡献较大的特征和最佳分类数据集,并分别利用最大似然和BP神经网络分类法,结合决策树分类结果和实地样本数据,对最佳分类数据集进行分类结果对比和精度验证。结果表明:采用CART决策树和BP神经网络相结合的方法可以获得较高的分类精度,总体精度为89.1%,Kappa系数达到0.881。利用作物关键物候期中等分辨率影像,结合多时相波谱特征和植被指数,采用CART决策树和BP神经网络相结合的分类法能有效提高粳稻的分类精度,为基于传统机器学习模型的关键物候期遥感数据作物分类研究提供一条新思路。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
吴娇娇 欧光龙 舒清态
以普洱市思茅松天然林为研究对象,以Landsat8 TM影像和DEM(30 m)数据为信息源,结合2006年森林资源二类调查小班数据和2012至2013年样地实测数据,在ENVI下提取14个自变量备选因子(11个遥感因子、3个地形因子),在MATLAB平台下利用BP神经网络模型建立研究区思茅松天然林生物量估测模型。结果表明,利用优选训练算法Ploak-Ribiere,隐含层节点数为9时效果最佳,得到决定系数R2=0.85,均方误差RMSE=14 t/hm2,预估精度P=74.75%。以像元为单位,分块提取
关键词：
思茅松 生物量 BP神经网络
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
冯永玖 刘妙龙 韩震
元胞自动机(Cellular Automata,CA)因其"自下而上"的自组织性能够呈现复杂的全局结构,越来越多地应用于城市生长和演化模拟。从历史遥感影像中提取了对城市生长影响较大的空间距离变量,结合实测数据和规划数据,挖掘基于Logistic回归的地理CA转换规则,建立了Logistic-CA模型。在自主开发的基于GIS的地理模拟框架下,以中小尺度城市上海市嘉定区为例,利用该Logistic-CA模型模拟和重建了该区1989～2006年城市生长过程。将模拟结果与遥感影像分类的结果进行逐象元比较,获取混淆矩阵和Kappa系数,从而对模型模拟结果进行评价。研究表明:Logistic-CA模型适合...
关键词：
元胞自动机 城市生长模拟 遥感 GIS
[期刊] 林业科学
[作者]
甘敬 朱建刚 张国祯 余新晓
拟定森林健康快速评价(RAFH)指标,通过对训练样本的模式识别来构建一个BP神经网络,观察其能否收敛,并以测试样本为新的输入项进行模拟,采用误差百分比法、线性回归检验法和Nash-Sutcliffe效率法对模拟值与期望值的吻合程度进行检验,以此验证拟定指标的合理性。结果表明:在隐含层神经元n≥16时,网络能较好地收敛,说明该网络输入项——林分层次结构、病虫害程度和土壤厚度3个指标的训练样本值与目标输出项——森林健康精准评价(PAFH)结果的非线性相关程度高;模拟值与期望值的相对误差均值为-6.1409%,回归方程斜率为0.9683,截距为0.0490,Nash-Sutcliffe效率为0.90...
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
张宏建 王冰 周健 余勇 柯帅 皇甫款
高效、全面、连续和准确地监测河流及湖库的有机污染能够为水质评价和水体污染防治提供可靠的依据。该文以淮河信阳段干流及其支流潢河、浉河、白露河等水域为研究对象，针对化学需氧量（COD）和氨氮（NH_(3)-N）浓度两个重要的水质指标，基于Landsat8数据和实测水质数据进行相关性分析，构建反演模型得到COD和NH_(3)-N的空间分布情况。结果表明：1）NH_(3)-N浓度与Landsat8影像的蓝波段（Band2）数据相关系数最高，达到0.745；2）COD与Landsat8影像单波段的相关性不太高，但是利用红波段（Band4）与短波红外波段（Band6）进行波段组合（Band4/Band6）后，其相关系数可达0.852；3）基于BP神经网络模型反演的COD和NH_(3)-N浓度与实测数据吻合度较高，相对误差分别为14.35%和29.30%。研究结果证明，利用遥感影像能够对河流、湖库的主要污染指标COD和NH_(3)-N进行监测且BP神经网络模型的监测精度较高。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
王璐 刘艳华 刘振华 徐剑波 严会超
【目的】针对传统遥感图像分类方法精度低的缺点,运用基本竞争型神经网络模型对TM影像进行分类研究。【方法】在考虑TM影像光谱信息和地表结构变化信息的基础上,应用经过基本竞争型神经网络训练后的分类器对TM影像进行分类研究,并与利用最大似然法的分类结果进行比较。【结果】研究区TM影像采用基本竞争型神经网络进行分类的总体分类精度和Kappa系数分别为89.1%和0.873,而采用最大似然法分别为70.6%和0.646,前者的分类精度明显高于后者。【结论】基本竞争型神经网络的分类结果明显优于最大似然法的分类结果。
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