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[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] 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] 技术经济与管理研究
[作者]
胡珑瑛 蒋樟生 苟建科
本文建立了由专利发展环境、专利发展投入和专利活动产出三大模块组成的专利统计监测指标体系,引进BP神经网络模型作为评价和分析专利指标的方法,并以哈尔滨市专利发展情况为例,运用matlab对样本数据进行了仿真分析。
关键词：
专利统计 监测系统 BP神经网络
[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] 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] 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] 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] 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] 工业工程
[作者]
王秀红
为解决统计过程控制(SPC)/工程过程调整(EPC)整合引起的传统SPC控制图监测异常扰动效率低的问题,提出了采用神经网络技术监测SPC/EPC整合过程的策略,并对神经网络模型结构和参数设置进行分析,构建过程输入、过程输出及两者的协方差为输入参数,异常扰动发生与否为输出参数的3层神经网络模型。为验证该方法的性能,进行了大量的比较实验:即对相同的样本,分别采用Shewhar图、CUSUM图和上述神经网络模型进行监测。实验结果表明:神经网络模型能准确监测幅度大于2的阶跃扰动和大于2的过程漂移,平均运行步长(ARL)为1;传统SPC监测技术只能较准确地(监测率大于90%)监测幅度大于5的阶跃扰动和大...
关键词：
统计过程控制 工程过程控制 神经网络
[期刊] 西南农业学报
[作者]
徐小逊 张萍 徐精文 黄飞 宁黎
以川中丘陵区为研究对象,利用2006-2010年的AMSR-E数据和土壤水分观测数据,进行优选输入因子筛选,构建了一个4因子的BP神经网络模型,并对该模型的模拟精度进行了分析与验证。结果表明:基于AMSR-E数据所构建的BP神经网络土壤水分反演模型的模拟值(r=0.4968**)较单独的AMSR-E土壤水分产品(r=-0.0115**)与实测值的相关性更高。反演结果验证表明BP神经网络模型更能反映实际情况,用其进行川中丘陵区的土壤水分反演是可行的。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
董伟航 胡勇 田广军 邱学海 郭晓磊
【目的】为解决木质家具生产过程中木工刀具磨损造成的加工质量下降和生产成本升高的问题,需要对生产过程中的木工刀具磨损状态进行精确监测。【方法】提出了一种基于离散小波变换与遗传BP神经网络的木工刀具磨损状态监测方法。通过接入机床控制箱的功率传感器采集不同主轴转速、铣削深度和刀具磨损状态下的机床主轴功率信号,使用离散小波变换提取主轴功率信号的近似系数,将所提取的近似系数、主轴转速、铣削深度作为输入向量,刀具磨损作为输出向量,建立样本数据集,并将样本数据集输入BP神经网络中进行木工刀具磨损状态监测模型训练,同时使用遗传算法对BP神经网络的阈值和权值进行优化,实现对不同铣削条件下的木工刀具磨损状态进行精确监测。【结果】离散小波变换所提取主轴信号的近似系数能明显反映木工刀具磨损状态变化;在使用相同的样本数据集与遗传算法参数时,使用遗传BP神经网络所建立的木工刀具磨损状态监测模型的准确度可以达到100%,优于使用遗传概率神经网络建立监测模型的准确度。【结论】即使在样本数据集选取不佳时,本研究提出的监测方法仍然能对不同铣削条件下的木工刀具磨损状态进行精准监测,可以用于木质家具实际生产,达到提高木质家具加工质量、降低生产成本的目的。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
杨伯钢 董明 祝晓坤 冯仲科
实时快速的监测北京市林地覆盖情况,可为北京"绿色奥运"的林地规划建设提供基础数据及决策依据。该文应用遥感技术,基于3个年份TM数据,对北京市林地进行动态监测。在全市范围内,基于ERDAS平台对3个年份的TM数据进行分类,得到北京市林地变化动态监测数据,并基于ArcGIS平台对监测结果进行分析。研究结果表明,北京市的林地覆盖率有所提高,增长速度加快,林地的建设正朝着积极方向发展。
关键词：
遥感影像 动态监测 TM 数据
[期刊] 地理科学进展
[作者]
李元征 尹科 周宏轩 王晓琳 胡聃
全球正经历快速、高强度的城市化,导致城市热岛加剧,并对城市、区域乃至全球许多的生态环境要素直接或间接地产生多方面的影响,与人类福祉密切相关。遥感具有宽覆盖、信息量大、重复观测周期短等优点,已成为地表城市热岛(Surface Urban Heat Island,SUHI)监测广泛采用的一种方法。针对前人相关研究对热红外数据源、监测指标及SUHI时空变化规律尚缺乏系统总结且内容需要更新等问题,本文首先分类评述了SUHI遥感监测所采用的热红外遥感数据源。其次将现有的SUHI监测指标分为土地覆盖类型驱动型、地表温度格局驱动型及两者复合驱动型3类来述评,详细介绍了它们的计算方法、应用案例及优缺点;并从日间变化、夜间变化及昼夜对比的变化3个方面述评了SUHI的年内时空变化规律;归纳了其年际变化规律。最后,依据现有研究结论中相互冲突或尚需深化的地方,指出几个潜在的关键问题或研究方向。
[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] 长江流域资源与环境
[作者]
徐鹏飞 程乾 金平斌
叶绿素a浓度值是水体水质评价的重要指标,研究基于高分一号(GF-1)卫星遥感影像,利用神经网络模型,选用6节点的隐含层设置,构建了千岛湖清洁水体叶绿素a浓度反演模型,对其叶绿素a浓度值时空特征进行分析,并与其他常规反演方法精确度进行比较。研究结果表明,利用神经网络模型对千岛湖清洁水体叶绿素a浓度值进行反演是可行的,且与其他常规方法相比,该模型对于叶绿素a含量低的内陆清洁水体反演有着更高的相关性(R~2=0.921 8);在空间分布上,千岛湖区域水体叶绿素a浓度整体较低,高叶绿素a浓度区域主要集中易受人类活动干扰的西南及东北区域;年际变化分析表明,千岛湖区域水体叶绿素a浓度稳定,且波动较小,平均叶绿素a浓度值皆维持在1.70～1.75μg/L之间,清洁水体特征显著。
关键词：
神经网络模型 千岛湖 清洁水体 叶绿素a
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