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[期刊] 西南农业学报
[作者]
李金朝 买买提·沙吾提
【目的】将多种分类器的优点融合，以便提升遥感影像作物信息提取的精度。【方法】以渭库绿洲为研究区，利用国产高分2号（GF-2）数据和野外调查数据，基于提取的遥感识别特征制定不同分类方案，采用马氏距离（MsDC）、最小距离（MDC）、最大似然（MLC）、神经网络（NNC）、支持向量机（SVM）5种传统机器学习方法分别对6种特征组合方案的影像进行分类，然后选择基分类器，并应用多数投票法和保守投票法两种多分类器集成算法，对研究区农作物进行精细分类提取。【结果】①辅助特征的加入对于子分类器的精度提高明显。5种分类器中除了MLC，其余4种分类器都是在加入NDVI和纹理特征后取得了最高精度。②基分类器中精度最高的是NNC-4（人工神经网络的第4种特征组合方案），OA达到83.54%，Kappa系数为0.77。③相比基分类器，多分类器集成方法能够在制图精度和用户精度两方面提高农作物的提取精度。并且保守投票法优于多数投票法，OA为85.89%，Kappa系数为0.80。④集成分类结果中除了棉花的识别精度与最优基分类器NNC-4相等，达到94.94%外，其他的农作物如套种棉花、玉米、套种玉米、核桃园的识别精度都高于NNC-4，其中套种玉米与核桃园的提取效果较好，精度分别达到86.05%、79.09%；对于套种棉花的提取较差，只有63.86%；玉米的提取最差，只有12.17%。【结论】本文应用GF-2数据，基于多分类器集成方法对复杂背景下的多种作物及种植结构进行精细提取研究，拓展了作物信息提取的方向和GF-2数据的应用领域。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
梁文海 刘吉凯 张伟 李新伟 钟仕全
高分2号(GF-2)是中国研制的空间分辨率最高的民用遥感卫星。为探讨GF-2遥感数据对林业资源信息的监测能力,以广西横县平朗乡桉树Eucalyptus林为研究对象,基于面向对象的图像分析方法,通过对影像多种特征的分析与提取,建立桉树林信息提取的知识规则,实现桉树林空间分布的准确提取,最终桉树林提取的用户精度和生产者精度分别达81.4%和86.4%。结果表明:利用GF-2数据基于面向对象思想的桉树林提取精度能够满足林业部门对于快速准确提取林业资源信息的生产需求。GF-2卫星因其高时空分辨率的特性可作为林业资
关键词：
森林测计学 GF-2影像 桉树 面向对象
[期刊] 中国林业科学研究院
[作者]
薛传平
浑善达克沙地分布的榆树(Ulmus pumila L.)疏林是一种特殊的植被类型,它是沙地生态系统的重要组成部分,在防风固沙、调节气候和维持草原生态系统等方面都扮演着重要的角色。然而过去它并没有引起人们足够的重视,即使到目前为止,能查询到的有关榆树疏林的研究也很少,并且研究内容多局限于对其群落结构、物种组成以及人为干扰对榆树疏林的影响等方面,对其具体的分布范围、密度、空间格局等研究几乎没有。而研究方法多是采用样地调查、实地走访和查阅历史文献等传统方法,花费人力、财力很大,并且调查周期长、更新困难,也难以满
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
贾杉杉 刘畅 孙连英 刘小安 彭涛
【目的】为了准确地给专利申请书分配IPC分类号,本文提出一种基于多特征多分类器集成的专利自动分类方法。【方法】使用从专利申请书中提取的全词典TFIDF特征、信息增益词典TFIDF特征、段落向量特征、主题模型向量特征,分别训练朴素贝叶斯、支持向量机、AdaBoost分类器,以此构建特征–类别矩阵,并结合F1权重矩阵集成,获得最终IPC预测分类号。【结果】对2014年–2016年"发动机或泵"领域的10个小类进行分类,使用Top Prediction、All Categories和Two Guesses三种评
关键词：
专利分类 段落向量 主题向量 分类器集成
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
游佩佩 刘振波 谢嘉伟 徐军 葛云健 吴璐瑶
以江苏盐城滨海湿地为研究区,基于高分二号(GF-2)高空间分辨率遥感影像,应用VGG16_BN深度学习网络对研究区不同地物类别进行分类,并与VGG16、SVM和BP神经网络分类结果进行对比,综合评价分析分类结果精度与适用性。研究结果表明:与其他分类算法结果相比,基于深度学习VGG16_BN网络的影像分类精度相对最高,总体分类精度达99.32%,Kappa系数0.99,均显著高于其它分类算法精度。此外,通过局部可视化分析,VGG16_BN网络算法分类结果可有效保持大面积同类地物的区域一致性,有效避免"椒盐"噪声,对道路、河流等线状地物的连续性和边界提取较为完整和清晰。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
高梦婕 姜群鸥 赵一阳 杨文涛 史明昌
为实现GF-2遥感影像在农业领域的有效利用,针对GF-2遥感影像提取塑料大棚,对比分析随机森林、CART决策树及支持向量机3种分类方法的应用,以GF-2遥感影像为数据源,以内蒙古赤峰市喀喇沁旗王爷府镇为研究区,通过潜在分割误差(PSE)、分割强度(NSR)、欧氏距离(ED)3个指标确定最优分割参数组合,利用随机森林(RF)算法筛选出参与分类的最优特征子集,采用随机森林、CART决策树、支持向量机3种分类器进行了塑料大棚提取对比分析。试验结果表明:1)基于PSE、NSR和ED最优分割参数选择方法,应用于面向对象连片塑料大棚特定地物提取的研究分割效果较好;2)通过RF算法分析包含光谱、纹理、形状及相邻关系等多种特征,得出特征个数与分类精度之间呈现先逐渐增大后减小的趋势,该方法在保证分类精度的同时,可有效删除冗余与不相关特征,以提高分类器性能;3)将采用最优特征子集的3种分类器进行对比,随机森林分类效果最好,分类正确率达到89.65%,表明该方法能有效提取GF-2遥感影像连片塑料大棚,为提取设施农业的应用提供参考。
[期刊] 西南农业学报
[作者]
蒋怡 黄平 董秀春 李宗南 王昕 魏来 邱金春
[目的]使用浅层机器学习分类方法和多光谱遥感影像快速准确提取研究区小春作物(油菜、小麦)种植空间信息。[方法]选择研究区小春作物识别最佳时期的Sentinel 2A MSI多光谱影像,融合得到10 m分辨率影像,然后降尺度生成15、20、30 m分辨率影像,结合地面调查数据,建立油菜、小麦、林地、居民地、水体等典型地物感兴趣区,训练Softmax分类器,基于不同空间分辨率影像提取油菜、小麦种植空间信息。[结果]①基于Softmax分类器和10 m分辨率融合影像的小春作物分类总体精度为90.02%,Kappa系数为0.8344,其中油菜生产者精度和用户精度分别为93.14%、91.42%,小麦的分别为87.93%,98.09%;②Softmax法的小春作物分类精度随影像空间分辨率下降而降低,15、20、30 m分辨率影像的分类精度较10 m的分别下降9.80%、12.04%和13.04%,Kappa系数依次减少0.1538,0.1873和0.2088;③15、20、30 m分辨率影像的油菜分类精度较小麦的低,影响因素为油菜花期和种植地块破碎分散。[结论]Softmax分类器在10～30 m中高分辨率影像小春作物分类中具备较高的精度,可作为常规方法应用于业务化的作物监测工作。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
胡曼 彭道黎
针对林业部门目前常用的遥感影像融合算法,探究适合于林地信息提取的GF-2影像融合算法。以GF-2卫星1 m全色/4 m多光谱分辨率平面影像为数据源,采用HSV变换(hue-saturation-value,颜色空间变换),Brovey变换(彩色标准化变换),PC变换(principle components,主成分变换),HPF变换(high-pass fusion,高通滤波变换),GS变换(gram-schmidt,正交化变换),Pansharp变换(超分辨率贝叶斯变换)等6种常用融合算法,通过目视和定
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
师玉霞 袁民 杨勇强 连玲 高亚利 王振锡
【目的】选用面向对象的分层分类法对研究区域的天山云杉林进行遥感分类，提出高分辨率遥感数据进行有林地小班区划的规则集，检测主流遥感数据源的提取效果，以期为森林资源监测和山区天然林更新恢复评价等方面提供技术参考，进一步推进国产高分辨率遥感数据在山区林地分类方面的应用。【方法】以天山西部山地云杉林为研究对象，以新疆天山西部国有林管理局巩留分局的恰西国家森林公园为研究区，以高分二号（GF-2）影像为基础数据，对其进行多尺度分割和郁闭度估测模型的研究，并结合野外实地测量以及遥感数据的光谱信息、纹理信息、植被指数因子等特征值，建立地物分类规则集，利用面向对象的分层分类方法，开展基于郁闭度的山地森林有林地小班区划研究。【结果】选用地形因子+植被指数+纹理特征因子构建的郁闭度估测模型，估测精度达到了89.93%，能够有效地反映研究区郁闭度的真实情况，而基于郁闭度估测模型的山地森林有林地小班区划的结果较好，根据森林资源二类实地调查结果显示研究区内有林地面积为4 264.62 hm~2,GF-2影像提取出来的有林地面积为4 129.82 hm~2，相对误差只有5.53%，总体吻合度达到了94.47%。【结论】选用国产高分辨率影像进行有林地的提取和郁闭度等级的划分是可行的，可为研究区域内的小班区划提供一定的数据支撑。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
李擎 王振锡 王雅佩 刘梦婷 杨勇强
森林郁闭度作为林业综合评价的一个重要指标,对评价和监测森林生态系统的稳定性具有十分重要的意义。本研究通过提取GF-2号遥感影像的光谱信息、纹理特征因子和地形因子,结合地面样方的实测郁闭度数据,为了筛选出对郁闭度反演影响较大的因子和构建反演精度较高的估测模型,首先对各个因子与郁闭度之间的相关性进行分析,剔除相关性较低的因子;其次对各个纹理特征因子之间进行相关性分析,利用主成分法对各个波段的纹理特征因子进行分析,最终筛选出合理的纹理特征因子与影像的光谱信息、地形因子等特征,并以此作为自变量构建郁闭度估测的逐步回归模型。研究表明:以纹理特征+光谱信息+地形因子为自变量构建的估测模型拟合度为0.823,经精度检验EA%达到89.82%。总体来看,该模型基本上满足了郁闭度反演的需要,为新疆天山云杉森林生态系统的评估和实现精准数字林业提供理论依据和技术支撑。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
朱方嫣 沈文娟 李明诗
【目的】利用高分辨率卫星影像获取精确的植被变化信息对植被资源合理利用及可持续经营有重要意义。传统的基于像元的直接变化检测法容易产生椒盐噪声,而用面向对象分类法结果又严重依赖于分类精度。本文在分析现有算法优劣势基础上,力图找到一种针对高分辨率遥感数据进行植被变化检测的相对客观算法,并验证其有效性。【方法】基于现有的多指标综合变化分析算法(MIICA),提出了面向对象的MIICA。本算法用准确率(P)和查全率(R)分析确定的最优分割参数对前后两期跨传感器影像进行统一分割,利用分割获得的对象影像进行特征参数提取,并用ROC曲线法选择合适的阈值进行变化信息提取并整合,最终获得植被变化位置及方向(植被增多或减少)。【结果】经与基于像元的MIICA及面向对象分类法的比较,本方法的生产者精度高于基于像元的MIICA,用户精度高于面向对象分类法,并且总体精度和Kappa系数分别达到了0.880和0.805。本方法能更好地反映植被变化的位置及形状,也能较准确地检测出一些面积微小的变化。【结论】面向对象的MIICA能弥补基于像元的MIICA和面向对象分类的缺点,提高检测精度,对存在高人为影响的森林公园或自然保护区植被变化分析、植被资源合理利用及可持续经营有重要意义。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
胡 佳1 林 辉1 孙 华1 东启亮2 范应龙3 罗喜华4
摘 要：及时、准确掌握薇甘菊分布信息成为防控其入侵的关键技术。随着遥感技术的发展，使得采用高分辨率遥感数据快速准确提取薇甘菊分布信息成为可能。以深圳市 Worldview-2 影像的 9 个波段为主要信息源，开展了外来入侵物种薇甘菊的信息提取分析研究。结果表明：（1）用于识别薇甘菊的最佳波段组合是 347 组合；（2）Worldview-2 影像融合的最优方法是 Gram-Schmidt 变换；（3）光谱与纹理分析研究得出的辐射亮度值和 NDVI值能提取出部分入侵区域，结合第7波段与PC1的反差平均值与3×3卷积核方差可提取完整的薇甘菊入侵范围；（4）信息提取的最佳分割尺度是 30，且制图精度...
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
胡佳 林辉 孙华 东启亮 范应龙 罗喜华
及时、准确掌握薇甘菊分布信息成为防控其入侵的关键技术。随着遥感技术的发展，使得采用高分辨率遥感数据快速准确提取薇甘菊分布信息成为可能。以深圳市ＷｏｒｌｄｖｉｅＷ－２影像的９个波段为主要信息源，开展了外来入侵物种薇甘菊的信息提取分析研究。结果表明：（１）用于识别薇甘菊的最佳波段组合是３４７组合；（２）ＷｏｒｌｄｖｉｅＷ－２影像融合的最优方法是Ｇｒａｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ变换；（３）光谱与纹理分析研究得出的辐射亮度值和Ｎｄｖｉ值能提取出部分入侵区域，结合第７波段与Ｐｃ１的反差平均值与３×３卷积核方差可提取完整的薇甘菊入侵范围；（４）信息提取的最佳分割尺度是３０，且制图精度达８７．６％，用户精度达８８．．．．
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
胡佳 林辉 孙华 东启亮 范应龙 罗喜华
及时、准确掌握薇甘菊分布信息成为防控其入侵的关键技术。随着遥感技术的发展,使得采用高分辨率遥感数据快速准确提取薇甘菊分布信息成为可能。以深圳市Worldview-2影像的9个波段为主要信息源,开展了外来入侵物种薇甘菊的信息提取分析研究。结果表明:(1)用于识别薇甘菊的最佳波段组合是347组合;(2)Worldview-2影像融合的最优方法是Gram-Schmidt变换;(3)光谱与纹理分析研究得出的辐射亮度值和NDVI值能提取出部分入侵区域,结合第7波段与PC1的反差平均值与3×3卷积核方差可提取完整的薇甘菊入侵范围;(4)信息提取的最佳分割尺度是30,且制图精度达87.6%,用户精度达88....
[期刊] 中国农业科学
[作者]
邱鹏勋 汪小钦 茶明星 李娅丽
【目的】焉耆盆地是新疆重要的特色农产品生产基地,农作物种植结构较为复杂。利用时间序列的遥感数据对研究区内的农作物进行分类识别,获得不同农作物的空间分布、种植面积等信息,为政府部门制定粮食政策、经济计划提供重要依据。同时探讨时间加权的动态时间弯曲(time weighted dynamic time warping,TWDTW)方法在农作物分类识别中的适用性以及高分一号(GF-1)WFV在农业领域的应用潜力。【方法】以新疆焉耆盆地为研究区域,利用2018年作物生长季的GF-1 WFV时间序列数据集计算归一化植被指数(NDVI),基于TWDTW方法开展农作物分类识别研究。分别采集不同作物的样本点,形成各作物NDVI的标准序列。利用TWDTW相似性匹配算法计算每个待分类像元与不同作物标准序列间的相似度距离,距离值越小则相似性越高,通过对比确定像元的农作物类型,得到最终的分类结果,同时根据时间序列NDVI曲线建立决策树(decision trees,DTs)分类规则,人工设置分类阈值得到分类结果,并与TWDTW方法的结果进行对比分析。【结果】2种方法的分类结果较为一致,辣椒的种植范围最广,小麦主要分布在焉耆盆地北部和西部的农二师二十一团,番茄和甜菜的种植分布较为零星。在种植面积统计中,辣椒的种植面积最大,其后依次为番茄、小麦和甜菜。利用野外样本点对决策树和TWDTW两种方法的分类结果进行精度验证,总体精度分别为89.58%和90.97%,kappa系数为0.804和0.830,TWDTW方法的分类精度相比于决策树法略有提高。【结论】相比于决策树分类方法,TWDTW方法的分类精度略有提高的同时,分类结果客观可靠,而且算法不受地域因素限制,具有较强的灵活性和适用性。基于密集时相的GF-1 WFV数据集,采用TWDTW算法对农作物进行分类,得到较好的分类结果,能够满足农业部门的管理决策需求,该方法在农业领域具有较大的应用和推广价值。
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