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[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
吴连喜 严泰来 张玮
用不同空间分辨率的 TM与 IRS- 1C(PAN)遥感图像进行融合 ,可增强图像清晰度。本研究用人工神经网络 BP算法对 TM和 IRS- 1C(PAN)的融合图像进行土地覆盖分类 ,分类的总体精度达到 95 % ,高于最大似然法 (分类的总体精度为 71% )
关键词：
人工神经网络 遥感融合图像 分类
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
薛天民 张玮 严泰来 吴连喜
本研究在整体小波变换融合方法基础上 ,提出了基于对比度的局部特征选择加权小波变换影像融合方法 ,并以多光谱TM和高空间分辨率IRS 1C全色波段图像为例 ,与色彩空间变换HIS融合方法进行图像融合效果的比较分析试验。试验表明基于对比度的局部特征选择加权小波变换影像融合方法能在最大限度保持多光谱影像光谱信息的同时 ,增强了影像的纹理信息。
关键词：
影像融合 小波变换 对比度
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
崔林丽 陈昭 尹球 唐世浩 刘荣高
全球土地覆盖的特征及其空间分布的信息是理解人类活动与全球变化之间复杂相互作用的关键信息来源,对全球变化研究至关重要。目前欧美等国家相继研制了全球范围的土地利用覆盖数据集,并对全球科学界免费提供,这些数据集为人类提供了更加准确的、完整的全球土地覆盖信息。然而,全球范围的土地利用覆盖数据集的种类多,特点不一,因此需要结合其优点,以适用于中国陆面。采用了一种基于模糊集合理论的数据融合方法,对主要数据集进行中国区域土地覆盖数据集融合分类重建,并结合高分辨率卫星分类结果进行了一致性检验分析。检验分析表明该方法能够兼容多种数据集的特点,该项成果可用于全国和区域数值模式以及生态环境评价等进一步研究应用。
关键词：
土地覆盖 数据融合 模糊集合 精度评价
[期刊] 草业科学
[作者]
王世颍 宋显浩 王晓丽 刘国波 曹腾飞
遥感技术已成为草业科学研究的重要手段，在植被覆盖度估算中的应用不断加强。由于遥感成像传感器的局限性和同时获取高空间和光谱分辨率图像的成本较高，导致植被观测领域的高精度估测难以从单一的遥感数据中获得。因此，需要综合源图像的关键信息，对不同分辨率的遥感图像数据进行融合，使融合后的图像具备更高的清晰度、更丰富的纹理和更详尽的光谱信息，从而提高植被覆盖度提取的精度。本研究以高分一号采集的全色、多光谱遥感图像为研究对象，对其进行了辐射定标、大气校正、正射校正、图像配准和裁剪一系列预处理，并使用PCA、IHS等7种基于分量替换的方法，Wavelet等5种基于多分辨率分析的方法，PNN和PanNet两种基于深度学习的方法进行了全色与多光谱遥感图像融合，并做了对比研究分析。进一步，针对最优融合算法PanNet提出了改进思路并加以验证，结果表明改进后的PanNet算法的各项指标均优于改进前的PanNet算法。最后将融合图像运用于植被覆盖度估算，证明了改进后PanNet遥感图像融合算法在植被覆盖度估算上的优越性。
[期刊] 资源科学
[作者]
张斌 刘越岩 汪林宇
为实现高分辨率遥感影像低层特征的有效组织与优化,提高特征的可判别性,重点研究了基于稀疏编码的中层特征学习、基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类技术,提出了基于软概率级联中层特征学习模型实现土地利用/土地覆盖(Land Use and Land Cover,LULC)分类。首先,提取影像的灰度共生矩阵(Graylevel Co-occurrence Matrix,GLCM)、光谱特征、密集尺度不变特征转换(Dense Scale Invariant Feature Transform,DSIFT)作为低层特征;然后由稀疏编码分别对GLCM、DSIFT和光谱特征进行稀疏编码,并结合最大平滑方法对稀疏系数进行优化,获得影像的中层特征,并通过SVM分类器分别计算LULC类别软概率,对其级联获得影像的特征表达;最后,利用SVM分类器再次分类获得LULC分类结果。选用武汉市远城区农村居民点作为实验样区,对该方法进行了验证,实验结果表明,该方法总体精度达到88%左右;相较于提取单一低层特征的分类方法,本文算法可有效提高LULC分类精度。
[期刊] 资源科学
[作者]
张斌 刘越岩 汪林宇
为实现高分辨率遥感影像低层特征的有效组织与优化,提高特征的可判别性,重点研究了基于稀疏编码的中层特征学习、基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类技术,提出了基于软概率级联中层特征学习模型实现土地利用/土地覆盖(Land Use and Land Cover,LULC)分类。首先,提取影像的灰度共生矩阵(Graylevel Co-occurrence Matrix,GLCM)、光谱特征、密集尺度不变特征转换(Dense Scale Invariant Feature T
[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
陈迪 吴文斌 陆苗 胡琼 周清波
地表覆盖数据对于全球环境变化、生物多样性和发展政策制定有着重要意义。遥感已成为获取地表覆盖数据的重要手段。而目前的地表覆盖数据产品，如Ｇｌｏｂｅ ｌａｎｄ３０、ＦＲｏＭ－ＧｌＣ、ＭｏｄＩＳ ＣｏｌｌｅＣｔＩｏｎ５、ＭｏｄＩＳ ＣＲｏｐｌａｎｄ、Ｇｌｏｂ ＣｏｖｅＲ、ＧｌＣ２０００等，存在数据精度不高、数据间一致性较差、与统计数据差异较大等问题。因此，基于多源数据融合的数据重建方法成为目前研究中的热点问题。文章检索了近１０年关于多源数据融合在地表覆盖数据重建中的应用的相关文献，概括了多源数据在数据重建中的应用现状，并对基于多源数据融合的地表覆盖数据重建方法进行了归纳总结，重点评述了不同方法的特点．．．
关键词：
多源数据 遥感 地表覆盖 融合方法 重建
[期刊] 资源科学
[作者]
宫攀 唐华俊 陈仲新 张凤荣
MODIS以其时间分辨率、光谱分辨率的优势成为全球及区域土地覆盖研究的主要数据源。但如何快速准确的提取所需土地覆盖信息一直是科学界研究的焦点问题。对于NDVI时序数列分类方面的研究很多,其中影响分类精度的一个重要因素就是NDVI的数据质量问题。本文通过试验发现经过Savizky-Golay滤波处理的NDVI时序数列能够反映植被季相变化特征,与传统的滤波效果相比有明显改善,更符合实际情况。通过分析数据的波谱曲线,滤波后的时序数列能较好的区分植被与非植被、草本(一年生)与木本(多年生)覆盖类型。但研究区内一年一熟的农作物与高盖度草地、落叶针叶林与落叶阔叶林具有相似的物候特征,仅通过NDVI序列很难...
[期刊] 林业科学
[作者]
张莹 张晓丽 李宏志 黎良财
【目的】提出一种考虑样本概率的可分离距离与波段相关系数结合的特征选择方法,以提高土地覆盖分类的正确率。【方法】以中亚热带区域的福建省将乐县为研究区,从Landsat-8 OLI影像中获取植被指数和纹理特征,利用改进方法和传统方法选择出最佳特征,通过比较最佳特征参与下植被类别的可分离值,判别2种方法在特征选择时的准确度;采用支持向量机分类方法(SVM)分别对原始光谱和改进方法选择的最佳特征进行分类,探索最佳植被指数和纹理特征在提高地区土地覆盖分类中的作用。【结果】改进可分离性判据在避免选择冗余波段的同时,能准确选择出具有更高区分度的特征;对于植被指数和纹理特征,单一特征均不能使植被类别可分性达到最大,而2个特征组合可明显提高植被类别的可分性;比值植被指数及小窗口的反差、协方差和二阶矩纹理特征比同窗口其他纹理对提高研究区植被分类精度具有更重要的价值;植被指数加入原始光谱并没有明显提高研究区的整体分类精度,而纹理特征与原始光谱结合对提高植被分类精度相当有价值,最佳植被指数、最佳纹理特征和原始光谱结合可取得最佳分类结果,整体分类精度提高7.41%,Kappa系数(OKA)提高8.5%。【结论】基于改进转换分离度特征选择规则的土地覆盖分类方法能平衡所有类别间的可分性,较好避免选择相互冗余的特征,从而保证选择出具有较高的多类别可分性且冗余较小的特征,提高类别分类的正确率。
[期刊] 地理科学进展
[作者]
宋军伟 张友静 李鑫川 杨文治
高分一号(GF-1)卫星具有多种分辨率与大幅宽结合、重访周期短等优势,而Landsat-8卫星具有多波段、高辐射分辨率等优势。针对不同传感器参数特点,利用支持向量机分类器(SVM)对同区域同期两种数据进行土地覆盖分类对比研究。结果表明:两种传感器对应波段决定系数均大于0.92;典型样本的光谱趋势一致性良好,但在农田与林地、不透水面与裸土的典型样本可分离性方面,Landsat-8优于GF-1;GF-1与Landsat-8的分类总精度分别为90.38%和90.07%,但不同地物类型的分类精度存在差异,波谱响应函数的差异可能是导致Landsat-8对林地的分类精度高于GF-1的原因;此外,GF-1对零碎分布地物类型的分类精度高于Landsat-8,主要原因是GF-1具有更高的空间分辨率。
[期刊] 资源科学
[作者]
除多 Basanta Shrestha 王伟 张镱锂 刘林山 Shushil Pradhan
嵌的MODIS遥感图像,用最大似然估计分类器对西藏高原的土地覆盖类型进行了分类,并采用西藏高原数字高程模型(DEM)对MODIS分类结果进行了分析和改进,最后分别用混淆矩阵和图集中西藏高原植被分类汇总面积对MODIS土地覆盖分类结果进行了分类精度评价。结果表明:①MODIS遥感图像能够有效地分类出西藏高原的主要土地覆盖类型;②根据西藏高原植被的垂直带性分布特点,由DEM改进的MODIS土地覆盖分类精度明显提高,主要土地覆盖类型的面积绝对误差都小于2%,其中,河流与湖泊、森林、高寒荒漠、作物和山地草原的绝对误差都在1%以下;③混淆矩阵分析的平均分类精度为87.68%。
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
张栋 徐丹丹 吴永波 刘月 安德帅
土地覆被与全球生态环境变化有重要联系,遥感分类技术作为提取大尺度地物信息的主要手段,在土地覆被变化监测中具有重要作用。但是由于监测研究对影像时间序列的要求及像元呈现出的混合光谱的特征,现存城市土地覆被分类方法的分类精度仍待提高。为了精确评估城市土地覆被变化带来的生态效应,寻找到一种简单可行同时又具有较高分类精度的遥感分类方法显得极为重要。基于Landsat 8卫星遥感影像,建立具有代表性的城市土地覆被分类体系,结合地物物候特征改进传统的监督分类方法,并将该方法应用于金坛区土地覆被分类工作中,统计分析2016～2018年金坛区各土地覆被类型的面积变化趋势。结果表明融合地物物候特征的监督分类方法相较于传统监督分类方法可有效改善各覆被类型的提取精度;且在江苏省生物多样性保护政策的实施下,2016～2018年金坛区各土地覆被类型面积变化较为明显。整体来看,该方法在传统监督分类方法的基础上结合地物的物候特征进行土地覆被信息的提取,在保证分类方法简单易行的同时,可以有效提高分类精度,为土地覆被变化生态分析提供了有效参考。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
卢玉东 尹光志 熊有胜 何丙辉
以TM图像为数据源,以重庆南川市为例,结合地面调查数据,利用ERDAS遥感处理软件,对植被覆盖度信息提取方法、植被覆盖度与植被指数的关系、植被覆盖度分类、土壤侵蚀与植被覆盖度等进行了研究。实验结果表明:随着植被覆盖度的增加,土壤侵蚀强度逐渐减弱,特别是流失等级越高,递减越明显。
关键词：
TM图像 植被指数 植被覆盖度 土壤侵蚀
[期刊] 草业科学
[作者]
王杰 李卫朋
时空数据融合模型被广泛地应用于获取高时间、高空间分辨率的植被指数与植被覆盖度,但是其反演的精度常常受输入的低空间分辨率影像(如MODIS影像)的影响。本研究基于灵活的时空数据融合方法(FSDAF),深入分析了赛里木湖流域与石河子地区两种不同情景的MODIS影像组合对FSDAF模型植被覆盖度提取精度的影响,并研究了6种植被指数与植被覆盖度的线性与非线性关系。研究结果表明,FSDAF模拟影像的植被覆盖度精度取决于2个时期MODIS影像的变化率,影像变化小时取得的精度明显好于影像差异大的情况。而采用植被指数对植
[期刊] 地理科学进展
[作者]
刘爱霞 王静 吕春艳
本文主要基于MODIS 16天合成的NDVI时间序列数据、8天合成LST数据、1:5万DEM 数据以及其他辅助数据相结合,进行北京西北部地区土地覆盖分类的研究。首先选取适合于 MODIS数据分类的土地覆盖分类系统,然后用PCA方法对NDVI时间序列数据进行信息增强与压缩处理,以排除各种干扰因素,提高分类精度。最后结合LST数据、DEM数据及降雨温度数据, 利用模糊K-均值非监督分类法,进行研究区的土地覆盖分类,经过分类后处理,得到北京西北部地区的土地覆盖分类图。分类结果表明,使用250m分辨率MODIS数据,结合本文所用方法,能够实现较大区域的土地覆盖分类,并且能达到较高的分类精度。
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