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[期刊] 中南林业科技大学学报  [作者] 刘伟乐  林辉  孙华  
湿地遥感变化信息检测并识别一直是遥感动态监测的一个技术难点。以东洞庭湖为研究区,2期GF-1遥感影像为研究对象,在数据预处理的基础上,将研究区分为芦苇、苔草、辣蓼与泥蒿、水体、泥滩地等6种类型。研究引进了NDVI植被指数波段与第一主分量波段(PC1)对传统的图像差值算法进行改进,提取出两期影像的变化信息,并与支持向量机的多时相影像分类后检测算法相比较。结果表明:(1)研究区遥感影像经过大气校正和图像配准等预处理之后,GF-1遥感影像变化检测的最佳波段组合为RGB=432;(2)利用支持向量机分类器对两期遥感影像进行分类时,样本选择的可分离度均在1.9~2.0之间,分类结果的总体精度为85.34...
[期刊] 资源科学  [作者] 陈文倩  丁建丽  李艳华  牛增懿  
山区水资源信息高精度提取是西北干旱区水文水循环及水资源利用等研究领域的核心热点问题,但山区由于各种限制因素,如阴影、积雪和山体裸地等,使得高分辨率遥感监测效果不佳。本文基于高分一号遥感影像,利用单波段阈值法、NDWI与多波段法进行特克斯河流域水体信息提取,通过分析3种水体提取方法的利弊,提出单波段阈值法与构建的阴影水体指数SWI=B1+B2-B4相结合的决策树水体信息提取方法,用结合实地采样得到的混淆矩阵对水体区域的整体提取结果进行精度验证对比分析。实验结果表明,单波段阈值法易受山体阴影的影响,但受积雪与裸地的影响较小;NDWI法易受山区小面积阴影影响;多波段法提取水体信息较好,但受部分阴影与...
[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] 李艳华  丁建丽  闫人华  
以国产"高分一号"16m遥感图像为数据源,在特克斯县选取两个研究区域,针对山区细小线状河流提取难度较大的问题,使用基于规则的面向对象的方法实现了对山区细小水体的精确化提取。首先,在总结前人选择最优分割尺度的基础上,考虑了各层权重信息,针对某一特定地物,提出了指示最优分割尺度的指标——改进的与邻域绝对均值差分方差比(MRMAS),并由此获取了影像上细小水体的最优分割尺度。其次,为区分水体和山体阴影,构建阴影水体指数SWI=B1+B2-B4,成功剔除了绝大部分阴影信息。最后,利用形态学膨胀滤波及Pavlidis异步细化算法对提取的细小水体进行后处理,最终得到细小河流的矢量化水系图。实验结果表明,该...
[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] 长江流域资源与环境  [作者] 周亚东  何报寅  寇杰锋  粱胜文  胡世祥  胡柯  
湖泊水体富营养化的监测评价是湖泊水资源管理和水环境保护的基础性工作。基于GF-1号WFV遥感影像和综合营养状态指数法,通过82个站点实测数据建立多元线性回归和RBF神经网络模型,对武汉市及其周边地区主要湖泊综合营养状态指数进行了反演。反演的结果显示,武汉市及周边大部分湖泊水域处于轻度富营养和中营养状态,局部湖区为中度富营养状态。验证结果表明:GF-1号WFV多光谱数据用于监测大面积湖群水质变化是可行的;两种模型都可以建立实测数据与遥感信息的函数关系,根据函数可以反演湖泊水质综合营养状态指数,进而实现大面积湖泊水质动态监测;而RBF神经网络模型预测的R2为0.742 3,均方根误差为3.72,其反演精度更高,更适合于监测内陆湖泊水质变化。
[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] 中南林业科技大学学报  [作者] 和晓风  林辉  孙华  严恩萍  胡佳  
以我国自主发射的第一颗高分辨率卫星(GF-1卫星)的影像为数据源,在东洞庭湖开展湿地信息提取。结合国家湿地遥感分类系统和高分影像数据的可解译性,建立了东洞庭湖湿地类型遥感分类系统,包括湖泊、河流、泥滩地、林地、芦苇、苔草、辣蓼+泥蒿7种湿地类型。利用最佳指数和联合熵2个指标确定最佳波段组合方式为4(R)3(G)2(B),并在遥感图像进行预处理的基础上,采用面向对象的决策树进行分类,结果表明:基于面向对象决策树遥感分类方法比最大似然法分类的精度高,总分类精度达85.41%,Kappa系数为0.822 5,并且各类信息的提取精度均有所提高,其中湖泊、芦苇、林地的精度较高。
[期刊] 中南林业科技大学学报  [作者] 李世波  林辉  王光明  程韬略  
森林蓄积量是评价森林资源数量的一个重要指标。结合遥感影像和地面调查数据估测森林蓄积量受遥感影像、遥感因子、预处理方法、估测方法等多方面的影响。为研究国产GF-1遥感影像估测森林蓄积量的最佳遥感因子组合方式和较优估测方法,并绘制森林蓄积量空间分布图,为我国森林蓄积量的研究提供理论基础和科学依据。为研究GF-1遥感影像估测森林蓄积量的遥感因子和估测方法,以湖南省醴陵市为研究对象,以国产GF-1遥感影像为数据源,通过对遥感图像预处理,获取光谱信息、纹理因子、植被指数作为特征变量,结合同时期的二类调查样地数据,从GF-1遥感影像像元与样地不匹配角度出发,应用移动窗口的方法解决像元与样地的对应关系,采用多元逐步回归、偏最小二乘回归和随机森林模型对研究区森林蓄积量进行估测,采用建模精度和估测精度进行分析评价。实验结果表明:1)3个模型选择的因子都包含了NDVI、 Band2、DI3、CO1和DVI等5个遥感因子,说明其对森林蓄积量的估测比较敏感;2)随机森林模型优于偏最小二乘回归和多元逐步回归,其决定系数R2为0.73、估测精度为83.69%。利用GF-1遥感影像结合随机森林模型应用于森林蓄积量的估测结果趋于真实分布,效果较理想;采用移动窗口法,利用国产GF-1遥感影像并结合随机森林进行森林蓄积量估测具有较好的应用前景。
[期刊] 自然资源学报  [作者] 马泽清  刘琪璟  徐雯佳  李轩然  刘迎春  
利用江西千烟洲地区2005年Landsat 5 TM遥感图像数据和同期野外调查获得的28个样方湿地松(Pinus elliottii)各器官生物量数据,分析了植被指数、影像变换(主成分分析,缨帽变换)结果与森林各器官生物量之间的相关关系,进而建立了光谱-植被指数与生物量多元回归模型。湿地松林各器官与遥感光谱、植被指数拟合相关性大小依次为:叶生物量>枝生物量>地上生物量>树干生物量。通过多元回归模型计算出湿地松林叶生物量平均为573 g.m-2,地上生物量平均为6 628 g.m-2,低于样地调查平均值。单一植被指数与生物量相关性较低,ND-VI并不适用于盖度较大的湿地松林;遥感影像经主成分分析...
[期刊] 长江流域资源与环境  [作者] 陈媛媛   郭莹莹   魏翀   向云飞   朱梦瑶   张昕  
采用先进遥感手段加强对滨海湿地资源的监测对其管理与保护至关重要。以江苏盐城国家级珍禽自然保护核心区为实验区,借助GEE云平台对获取的湿地植被生长关键期(5月至9月)的Sentinel-1 SAR和Sentinel-2多光谱时间序列影像基于中值法进行月影像合成,然后对5个单月份数据集和4个不同时间跨度的多月份数据集基于7种不同的波段组合方案构成63个测试集,最后基于随机森林方法对各测试集进行湿地分类制图与比较分析。结果表明,与仅利用Sentinel-2的可见光与近红外波段相比,增加短波红外波段能显著提高滨海湿地的分类精度,总体精度最高可提高8%以上,增加红边波段总体精度最高可提高5%;与仅使用Sentinel-2光谱波段相比,将常用植被指数和Sentinel-1 SAR数据添加到湿地分类中,总体分类精度最高达到了90.6%。实验也验证了使用多月份时间序列遥感数据合成的分类效果要优于单月影像分类结果。研究结果为区域尺度中/高分辨率遥感影像的湿地分类提供了一定的技术参考。
[期刊] 中南林业科技大学学报  [作者] 辛动军  袁梦  陈建安  钟旭  臧艺元  胡平  钟国忠  唐鼐  王传立  
以黄家湖国家湿地公园为例,利用高分辨率遥感影像数据,研究提出了一种基于FDCT与ELM的湿地类型分类方法。该方法利用湿地遥感影像的光谱特征、纹理特征、空间特征作为ELM的输入数据,将遥感影像进行FDCT变换分解,获得影像的高频曲波变换系数和低频曲波变换系数,选取高频部分曲波变换系数组合作为地物的纹理特征;采用连续可微的Sigmod函数作为学习函数。湿地类型识别实验结果表明,该方法能够快速实现湿地类型的自动分类,总体分类精度达到了86.7%,高于传统SVM方法 76.5%的分类精度,Kappa系数超过0.83,为湿地景观遥感动态监测奠定了较好的研究基础。
[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] 长江流域资源与环境  [作者] 阮俊杰  黄沈发  王卿  王敏  
上海地区滩涂湿地是我国重要的湿地,含有丰富的生态价值。近年来,滩涂湿地受到了自然因素和人类活动的强烈影响,滩涂资源锐减,进一步影响了其生态系统的结构与功能。使用Landsat TM/ETM+遥感卫星数据,并结合大量的地面调查,对上海地区滩涂湿地近20余a的时空动态进行了探讨。结果显示:上海地区滩涂资源丰富,1 m等高线以上滩涂湿地面积330.75 km2,主要分布在大陆边滩、长江口岛屿及江心沙洲等处;滩涂湿地淤涨快速,以年均100~300 m的速率不断向海延伸;滩涂湿地圈围强度较大,近20余a累积圈围滩涂653.54 km2,严重影响滩涂资源及其生态环境。研究表明,人类活动是影响上海地区滩涂湿...
[期刊] 中南林业科技大学学报  [作者] 徐晓雨  孙华  王广兴  林辉  任蓝翔  崔云蕾  
以GF-1和Landsat8遥感影像为数据源,采用逐步回归、非线性Logistic回归和基于空间位置的地理加权回归3种方法,结合134个野外样地调查数据,在河北省康保县开展叶面积指数反演研究,并对结果进行精度检验。结果表明:(1)在荒漠化地区,GF-1和Landsat-8遥感影像提取的植被指数因子与LAI均有较高的相关性。运用主成分分析方法对植被指数因子进行处理,可以有效消除各影响因子间的共线性。(2)基于GF-1和Landsat-8影像分别建立的3种模型,均以地理加权回归决定系数最大,均方根误差最小,反
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