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[期刊] 国土资源科技管理
[作者]
张聪 邵军师 方俊才
阐述目前常用的光谱特征变化法、假彩色合成法和主成分分析法3种土地利用现状变化监测方法以及效果,分析了3种方法的使用条件、范围和优缺点,在此基础上,提出了一种基于CRS+波段替换的研究方法,为以高分辨率遥感航片为基础数据的土地利用遥感监测提供了新的技术方法与理念。
关键词：
航片 遥感监测 土地利用
[期刊] 资源科学
[作者]
刘慧平 朱启疆
应用遥感技术进行土地利用／覆盖变化监测研究是全球变化研究的重要组成部分，在归纳遥感动态监测研究方法的基础上对应用高空间分辨率卫星遥感数据进行土地利用／覆盖变化的监测方法、目前的水平、及与其相关的遥感图象分类的发展方向进行了初步分析。总结了我国进行土地利用／覆盖变化监测的研究工作，分析了研究特点。
[期刊] 中国土地
[作者]
杨志英 蔡宝昌
本文简要回顾了土地利用动态监测的历程,并从遥感影像内涵出发分析了高分辨率影像对新阶段土地利用动态监测实现从静态向动态、从宏观向微观、从定性到定量的转变,具有重要意义,指出高分辨率影像应用于土地利用动态监测的关键在于数据融合技术的运用和实践,并给出了一些高分辨率数据融合实例,希望藉此促进土地利用动态监测技术的发展。
[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] 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.
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
王妮 彭世揆 李明诗
遥感图像尤其是高分辨率(1~4 m)遥感图像在树种分类方面有着广阔的应用前景。利用主成分分析法对遥感数据去相关分析,然后通过对纹理提取过程的分析,探讨不同移动窗口大小对纹理特征的影响,以期为中山陵园风景区的森林调查提供依据,分类方法为经典的最大似然分类器。根据不同移动窗口大小的纹理因子相关性和对保持纹理信息丰富度的影响,来选择合适的窗口大小及纹理因子组合,以对树种分类精度的提高程度为评价标准。研究结果表明,利用窗口大小为19×19下的纹理信息可有效提高分类精度,总精度达到66%,Kappa系数达到0.59,比单纯的光谱信息最大似然法图像分类精度高,其中均值与均匀性、对比度、偏斜度纹理因子组合为...
[期刊] 中国土地科学
[作者]
杨冀红 孙毅 刘顺喜
高分辨率卫星的出现和商业化使快速更新大比例尺土地利用基础图件成为可能。本文采用实证研究的方法,分别在北京市房山区和吉林省安图县建立了两个试验区,形成了一套基于遥感的县级土地利用基础图件数字化更新的技术流程,并对这一技术流程和方法进行了验证。
关键词：
遥感 土地利用基础图件 图件更新
[期刊] 自然资源学报
[作者]
王正兴 王亚琴
由于土地覆盖通常存在年际变化和季节变化,区分人为活动引起的变化与这种自然变化需要两期数据时间一致。论文利用黑龙江省1975、1990、2000、和2005代表年Landsat数据,分析了数据时间差在16 d MODIS-NDVI时间序列的误差。研究发现,Landsat数据4个代表年的年际差分别为1975±4 a,1990±4.5 a,2000±1.5 a,2005±1.5 a,季节差为47 d。Landsat季节差对MODIS-NDVI的影响是:当季节差为16～48 d时,东北地区耕地与草地以生长高峰期为参照的MODIS-NDVI变化最高可达0.4以上,林地MODIS-NDVI变化0.1～0....
[期刊] 中国土地科学
[作者]
肖鹏峰 刘顺喜 冯学智 林广发
研究目的:研制基于遥感的土地利用与覆被分类系统,为国家土地利用与覆被基础数据库建设和宏观土地资源遥感动态监测提供分类依据。研究方法:文献资料法、比较分析法和计算机试验法。研究结果:根据中分辨率卫星传感器的波谱响应特征和土地利用与覆被遥感信息获取技术,提出基于中分辨率遥感图像的土地利用与覆被分类系统,并给出各个类别在遥感图像上的解译标志。研究结论:该系统基本可以满足在国家尺度上的遥感分类应用要求。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
祝锦霞 郭庆华 王珂
【目的】研究高分辨率遥感影像的湿地动态检测,为湿地资源的可持续发展提供信息支撑。【方法】充分利用面向像元和面向对象两种方法的优势和特点,结合多变量变化检测(MAD),提出对MAD变量的面向对象后分类方法(OB-M方法)。【结果】基于MAD变换的差异影像集中了两期影像的变化信息,基于像元差异影像的面向对象后分类方法能成功的检测多时相遥感影像的几何配准误差、单时相阴影、光照季节变化等"伪变化信息",成功提取变化/未变化信息。【结论】比较传统的面向对象分类后比较和MAD方法,提出的OB-M方法能较好地提高湿地变化/未变化信息检测的精度。
[期刊] 资源科学
[作者]
裴欢 魏勇 房世峰 李迎家
针对绿洲土地覆盖/利用特点,建立了反映绿洲荒漠化类型及特点的分类系统。对原始SPOT数据进行变换,提取NDVI、K-L、NDMI等14个特征波段,并利用波段的类间可分性进行了参与分类的最优波段选取。根据地物的波谱特性和空间特性建立了决策树模型,对研究区荒漠化信息进行了提取。分类结果表明,风蚀荒漠化及盐碱化是吐鲁番主要的荒漠化类型。其中,中度风蚀荒漠化土地分布在绿洲边缘及外围,2004年占研究区总面积的64.05%;盐碱化土地及轻度、重度风蚀荒漠化土地分布在绿洲内部,三者分别占研究区总面积的6.60%、7.58%和2.23%,吐鲁番盐碱化程度高于托克逊县,风湿荒漠化程度相反。本文提出的基于决策树...
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
邢元军 刘晓农 宋亚斌 彭检贵
ＧＦ－１，ＺＹ－３和ＺＹ１ ０２Ｃ三种国产卫星数据为研究对象，在分析单波段信息熵的基础上，运用联合熵，最佳指数和相关系数矩阵确定３种影像数据的最佳波段组合，选择具代表性的ＰＣ、ＢｒｏｖｅＹ、ＧＳ、ＩＨＳ和ＭＴ变换融合等五种基于像素的融合方法对影像进行融合，分析融合前后影像联合熵以及融合后各影像波段的梯度变化。研究结果表明：（１）ＧＦ－１的最佳组合为Ｂａｎｄ１、Ｂａｎｄ３及Ｂａｎｄ４，ＺＹ－３的最佳组合为Ｂａｎｄ２、Ｂａｎｄ３及Ｂａｎｄ４，ＺＹ－１ ０２Ｃ数据的最佳波段组合为Ｂａｎｄ１、Ｂａｎｄ２及Ｂａｎｄ３；（２）融合后影像中ＢｒｏｖｅＹ变换融合的联合熵小于融合前，其余４种融合方法联合熵均大于．．．
[期刊] 地域研究与开发
[作者]
郭秋 李大成 刘贺春
针对高空间分辨率多光谱图像，设计了一种基于缨帽变换、数据正则化以及多尺度光谱分析技术的多尺度循环检测算法。实验结果表明：对于Ｌａｎｄｓａｔ－７ ＥｔＭ＋图像，其检测精度与基于热波段的自动化云量估计算法相近，但优于传统的直接分类方法（最大似然分类与ＩｓＯｄａｔａ分类）。由于该算法无需借助热波段及其他辅助数据，因而在实现高分辨率图像厚云掩膜的高效与高精度提取方面具有很高的应用潜力。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
张兆鹏 李增元 田昕
以内蒙古自治区根河市根河生态站为研究区,探讨在大面积复杂林区、具有红边波段卫星数据支持下,高空间分辨率遥感影像林地类型精细分类方法。以2016年7月的RapidEye遥感影像和2017年的GF-1PMS遥感影像为主要数据源,综合利用影像的光谱特征、纹理特征与根河森林资源小班数据等辅助信息,以及2016年林地类型外业调查样本数据,分别对2种数据源采用传统的监督分类方法[最大似然法(MLC)和支持向量机法(SVM)]和基于IDL语言的ImageSVM和ImageRF分类方法进行林地类型精细识别。最后以外业调查数据和根河森林资源小班数据作为检验样本对分类结果进行精度验证,通过建立混淆矩阵对分类结果进行评价。结果表明:①ImageRF和ImageSVM等2种分类方法对林地类型信息提取精度较高。在RapidEye影像中,针叶林、阔叶林、灌木林等8种地物类型总体分类精度分别为90.26%和90.02%, Kappa系数均大于0.88。ImageSVM和ImageRF分类结果中,灌木林、针叶林和阔叶林制图精度和用户精度均高于支持向量机法和最大似然法;相对于支持向量机法和最大似然法,ImageSVM法总体分类精度分别提高了6.18%和7.06%, Kappa系数分别提高了0.07和0.08; ImageRF法总体分类精度分别提高了5.93%和6.82%, Kappa系数分别提高了0.07和0.08,能确保森林资源调查成果的精细化、准确性、高效性。②在林地类型精细识别中,携带红边波段信息的RapidEye影像比无红边波段信息的GF-1影像具有更好的识别精度和可分性。研究证明,ImageSVM和ImageRF分类方法是有效的林地类型信息精细识别方法,具有精度高和可信度高的优势,是进行复杂山区林地类型精细分类的有效手段,可满足森林资源调查、变化监测、数字更新等林业应用需求。图7表5参24
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