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[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
肖庆云 程涛 顾兴健 朱艳 黄芬
[目的]本研究旨在改善基于深度学习的遥感影像田块语义分割中出现的区域不封闭、边缘不贴合、噪点问题，并进一步修正语义分割的识别错误。[方法]以安徽省阜南县、江苏省淮安市为研究地点，自建了农田田块数据集，引入考虑影像多尺度特征的尺度分割思想与基于物候学的DESTIN(delineation by fusing spatial and temporal information)分割算法，提出了基于多尺度及DESTIN约束的高分遥感影像农田田块语义分割方法。[结果]多尺度与DESTIN约束下基于深度模型的田块语义分割有效改善模型出现的区域不封闭、边缘不贴合、噪点和块状模糊等问题，一定程度修正了深度模型语义分割的错误识别，IoU指标在2个测试集上分别达到94.08%和90.79%,相较深度模型的遥感影像田块语义分割分别提高1.65%和2.32%,对研究区域的田块提取区域更完整、精度更高。[结论]多尺度及DESTIN约束进一步改善了田块语义分割问题，有助于提高高分遥感影像的田块识别精度。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
胡佳 林辉 孙华 东启亮 和晓风
影像分割是面向对象分析方法中的重要步骤和关键技术,分割尺度又是影像分割的核心问题,目前对于分割尺度的定量评价,国内外尚未建立统一的评价体系。以东洞庭湖为研究区,以高分一号卫(GF-1)卫星影像为研究对象,探索不同湿地类型的最优分割尺度。利用GF-1全色和多光谱融合后影像,采用归一化后方差均值与Moran’I指数构建全局评分指数,得到不同湿地类型的最优分割尺度,结果表明:最优分割尺度的大小与湿地分布的破碎程度直接关系;基于相同的有效影像特征以及波谱阈值,进行分层分类以及规则分类,分层分类的总体精度为89.62%,高于规则分类的总体精度为84.43%,说明分割尺度对分类精度有较大影响。
[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] 林业科学
[作者]
刘金丽 陈钊 高金萍 高显连 孙忠秋
【目的】研究面向对象树种分类过程中多尺度分割算法参数组合确定方法,寻找替代传统依赖于参考多边形的最优分割尺度评价方式,并对ESP2工具所得最优分割尺度对树种分类的适宜性做出定量评价。【方法】以黑龙江省伊春市桦皮羌子林场为研究区,基于GF-2遥感影像数据,开展面向对象分类的分割试验。利用ESP2工具找出固定尺度范围内(100～400,步长为1)同质性局部方差变化率随分割尺度变化曲线中明显峰值所对应的分割尺度,将其定义为最优分割尺度范围。执行最佳同质性准则组合参数配合下最优分割尺度范围内各尺度的多尺度分割,统计树种样本点对在各分割结果中的分布情况并记录分割时间,通过对比树种样本点对正确落入相邻对象比和分割时长来确定最优分割尺度。【结果】相同尺度下的同质性准则组合参数试验表明,当组合两因子参数分别为shape=05、compactness=03时,其分割效果相对最好。基于树种样本点对的分割结果评价表明,树种样本点对正确落入比最高时对应的分割尺度参数为259,210对相异相邻树种样本点对中共有203对样本点正确落入相邻分割对象中。最优分割尺度范围内各分割结果的矢量距离指数和ED3_(modified)指数表明,其评价结果与基于树种样本点对的评价结果相吻合。【结论】不同同质性准则组合参数对分割结果的影响具有明显差异,设计高效的试验方案寻找该组合十分必要。基于树种样本的评价方法充分利用地面调查数据,将以往评价中常用的多边形样本简化为点样本,可避免人工勾画真实地物边界的繁杂工作量。将分割效率考虑在内的最优分割尺度评价点指数方法与基于对象匹配法或面积相近原理的评价方法相比,可提高操作上的简易性和评价因素的全面性。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
汪康宁 吕杰 李崇贵
以国产"高分一号"卫星(以下简称GF-1)获取的遥感影像数据与少量研究区样地数据为数据源,构建以光谱信息与多尺度纹理特征为特征变量的森林蓄积量反演模型,探讨不同尺度下提取的纹理特征对森林蓄积量估测模型准确度的影响,通过对特征变量的优选,寻求一种提高森林蓄积量反演模型的准确度的方法。首先,对覆盖研究区域的GF-1遥感影像进行重采样,得到覆盖研究区域的不同分辨率的影像序列,基于不同窗口大小的灰度共生矩阵提取影像序列的纹理特征,与遥感影像光谱信息共同作为特征变量;然后,使用随机森林(random forest,
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
陈春雷 武刚
遥感信息普遍存在着尺度效应,合适的空间分辨率可以反映特定目标的空间结构特性。基于地理学第一规律,选择了目前主要采用的2种方法——局部变异和变异函数对最优尺度的选择进行研究,并针对传统方法的局限性提出了改进方案。通过同一地区的遥感卫星Landsat 7,Spot-5/HRG和QuickBird遥感影像,对不同的景观区域采用不同的方法进行了比较研究。根据实验,得出了局部变异适合微观、变异函数则更适用于宏观问题的结论,并得到了不同数据源在不同景观类型下的最优尺度。最后,根据最优尺度选择的结果,讨论了不同数据源的适用性。图4表4参19
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
孙振峰 张晓丽 李霓雯
【目的】应用高分辨率遥感影像快速准确提取单木树冠信息,对现代森林管理具有重要意义。面向对象的多尺度分割方法能有效地解决基于像元特征分析的局限,是单木树冠提取的重要技术途径。本文对比分析了不同遥感平台和人工林树种的树冠提取精度,探究实验方法针对不同尺度影像数据和树种的优势及适用性,并结合调查目的为影像数据的选取提供参考。【方法】以广西壮族自治区高峰林场为研究区,选取低空无人机CCD、机载CCD和星载高分二号遥感影像数据,针对树冠区域与背景区域的对比度效果不佳的问题,首先采用小波变换进行图像增强处理,去除影像噪声,增强树冠与背景的对比度;然后应用面向对象的多尺度分割方法,排除背景区域的干扰,针对树冠区域进行单木树冠的快速提取;最后对3种影像下提取的杉木和桉树人工林单木树冠的流程和方法,以及树冠提取精度进行研究分析。【结果】采用小波变换对无人机和机载平台影像增强效果显著,无人机平台下桉树和杉木实验区单木分割精度分别为87%和93.3%,冠幅估测精度为84.2%和85.1%;机载平台下桉树和杉木实验区单木分割精度为89%和91.1%,冠幅估测精度为83.9%和84.4%;而小波变换对星载平台影像增强效果不佳,桉树和杉木实验区的单木分割精度为82%和89%,冠幅估测精度为72.3%和73.3%。【结论】在无人机和机载平台下,应用多尺度分割得到的树冠提取精度相接近;在星载平台下,直接应用多尺度分割进行单木树冠提取,受影像自身空间分辨率的局限,提取精度低于前两种平台,但也能够满足森林调查的基本需求。
[期刊] 地理科学进展
[作者]
黄慧萍,吴炳方
分割是面向对象影像分析的前提,景观空间异质性特征给遥感信息获取提出了多尺度的要求。影像分割的多尺度分析以尺度效应与对象异质性最小原则为前提,描述多尺度效应分析的必要性与可行性。基于区域合并的分割原理与方法,为多尺度影像分析提供理论与技术支持,在两个样区进行多尺度影像分割技术的应用实践,分析基于区域合并的多尺度分割数据的几何丰富度与语义丰富度。
[期刊] 资源科学
[作者]
江东 阎晓曦 付晶莹
人类活动干扰是自然保护区监测的主要内容，目前遥感技术已成为保护区人类活动干扰信息获取的重要手段。随着不同时空分辨率遥感数据源的不断涌现，如何选取最适宜的遥感数据源进行干扰信息识别，是目前本领域需要解决的问题。本研究选取目前常用的资源卫星（Ｌａｎｄｓａｔ－８）、高分卫星（ＧＦ－１等），针对保护区常见的６种人类活动干扰类型，选择２～３０ｍ多种影像进行了人类活动干扰信息识别，通过比较不同尺度数据的人类活动干扰信息提取结果，为自然保护区人类活动监测选择最适宜数据源提供支持。灵武白芨滩自然保护区的研究结果表明，较高分辨率的影像提取人类活动干扰的效果较好，内部均匀、分布集中、面积较大的人类活动干扰类型提取．．．
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
王新杰 游先祥
简述了在北京地区应用不同空间分辨率的遥感信息源对资源环境动态监测的方法和技术以及精度分析 ,提出北京地区资源环境动态监测应采用不同尺度上的相应空间分辨率的遥感信息源
关键词：
动态监测 遥感技术
[期刊] 自然资源学报
[作者]
吴玉红 田霄鸿 侯永辉 周密 同延安
论文以位于陕西关中平原腹地的杨凌为研究区域,以28个田块为采样的基本单元,选用土壤化学指标,运用模糊层次分析法确定评价指标的权重,并用模糊集理论中的贴近度和隶属度概念来识别土壤肥力质量,探讨基于田块尺度的土壤肥力评价方法。结果表明,评价结果与研究区域耕地的实际情况基本吻合。采用基于层次决策分析权重的模糊评价方法进行田块尺度上的土壤质量评价具有可操作性和可行性。
[期刊] 自然资源学报
[作者]
王莉雯 卫亚星
近年来大多数滨海河口湿地都受到了人类活动的影响，水体富营养化加剧的问题造成了深远的影响，亟待在不同时空尺度上以快速、稳定、准确的途径监测滨海河口水体富营养化。论文采用能够提取植被氮吸收特征细微变化的高光谱遥感技术，基于３个时相的野外实验测量数据和ＨＪ－１Ａ ＨＳＩ高光谱遥感数据，在叶片、冠层和景观３种尺度上，研究湿地芦苇的高光谱特征对滨海河口水体氮素浓度变化的时空响应特性，以此避免营养物质脉冲效应导致的错误水体富营养化水平评估结论。研究结果表明：在叶片和冠层尺度，邻近不同氮浓度的水体，湿地芦苇的光谱特征存在差异。而且，所采用的高光谱植被指数能够对邻近水体氮浓度的变化作出响应，各指数与水体氮浓度．．．
关键词：
高光谱遥感 多尺度 湿地 总氮 富营养化
[期刊] 中国农业科学
[作者]
王佳玥 蔡志文 王文静 魏浩东 王聪 李泽萱 李秀妮 胡琼
【目的】中国南方地区云雨频繁且农业景观破碎，是我国农作物遥感监测最具挑战的区域之一。我国自主研发的高分系列卫星具有高时空分辨率和高质量成像的特点。本研究挖掘多源高分系列卫星的时间和空间双重优势，实现多云雨及景观异质区作物精细化识别。【方法】基于国产高空间分辨率高分二号（GF-2）影像表征农田空间几何特征，协同中空间分辨率高分一号（GF-1）和高分六号（GF-6）加密影像观测时间序列，充分表征农作物光谱季相节律。通过构建光谱-时相-空间三维分类特征，基于随机森林进行农作物分类并计算不同特征的重要性。同时，设置不同影像组合和不同分类单元下的多种分类场景，进一步分析不同高分数据协同利用在农作物识别上的表现差异。【结果】基于GF-1、GF-2和GF-6影像和面向对象的农作物分类在湖北省潜江市研究区的总体精度为95.49%,Kappa系数为0.94；在枣阳市的总体精度为93.78%,Kappa系数为0.92。协同GF-2和GF-6进行农作物分类精度优于协同GF-2和GF-1。此外，基于GF-2进行面向对象的农作物分类效果优于面向像元，其中潜江总体精度提升了1.4%，枣阳提升了1.32%。相比GF-1和GF-2对应的光谱和空间特征，GF-6光谱波段对农作物遥感识别的贡献度最大，累计重要性得分占全部光谱波段的82%（潜江）、77%（枣阳）。其中GF-6新增的红边Ⅰ波段（B5）、红边Ⅱ波段（B6）、紫波段（B7）和黄波段（B8）4个光谱波段对作物识别的贡献度分别为47%（潜江）和33%（枣阳）。【结论】协同发挥不同国产高分数据各自光谱-时间-空间优势，不仅缓解了农业景观破碎导致的“混合像元”问题，同时一定程度上降低了多云多雨气候对农作物识别影响的不确定性，为我国南方地区农作物精准识别提供了巨大潜能。
[期刊] 林业科学研究
[作者]
王雅慧 陈尔学 郭颖 李增元 金玉栋 赵俊鹏 周瑶
[目的]使用深度学习全卷积神经网络U-net的自动特征提取,有效地改善遥感目标识别及地物分类的效果。[方法]以内蒙古自治区赤峰市旺业甸林场为研究区,主要数据源包括GF-2多光谱数据、ZY-3 DOM数据、ZY-3 DEM数据、小班数据以及外业实地调查数据等。借鉴前人对FCN-8s模型的优化思路,基于Unet网络模型,在模型训练过程中通过在原始波段的基础上加入标准归一化植被指数(NDVI)构建网络,并增加条件随机场后处理过程,得到最终的分类结果。[结果]表明:(1)优化后的U-net模型的总体分类精度达84.89%,Kappa系数为0.82,分别高于未加入标准归一化植被指数特征的U-net模型以及未使用条件随机场进行后处理的U-net模型的分类精度;(2)优化后的U-net模型与使用相同策略的FCN-8s,支持向量机和随机森林的分类结果相比,提高了8.04%～12.54%,分类精度大幅度提高。[结论]通过少量调整相关的遥感特征以及使用条件随机场后处理方法可改善U-net模型的分类效果,适用于基于U-net的森林类型高分辨率多光谱遥感影像分类。
[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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