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[期刊] 林业科学  [作者] 毛学刚  侯吉宇  范文义  
【目的】研究林隙主被动遥感协同自动识别方法,为进一步量化林隙特征提供技术支持。【方法】以真彩色航空正射影像(0.2 m)和机载Li DAR(3.7点·m-2)为主被动遥感数据源,选取东北典型天然次生林——帽儿山实验林场东林施业区为研究区进行面向对象林隙识别。在面向对象分类过程中,通过对比3种分割方案(航空影像分割、Li DAR数据分割、航空影像&Li DAR协同分割)、10种尺度(10100,步长为10)确定最优分割方案及尺度参数。在最优分割结果基础上应用航空影像的光谱特征、Li DAR数据提取的高度特征
[期刊] 地域研究与开发  [作者] 刘耀林  刘艳芳  
本文着重讨论了第四纪沉积物覆盖区进行区域地质调查中,运用遥感定量分析方法,充分提取第四纪地层的遥感信息,结合1:20万区域地质调查,在对南阳-襄樊盆地南缘的第四纪地层典型剖面的勘查基础上,提出了利用数字地面模型DEM辅助光谱信息进行第四纪地层及沉积物类型识别和分类的方法,并获得较为理想的效果。
[期刊] 长江流域资源与环境  [作者] 蒋旭东  王鹏  马众模  
以安徽淮北平原地区为研究区,充分利用1993年时相1∶5万土地利用背景空间数据库信息和地理信息系统(GIS)技术,对2003年遥感图像研究采用基于主分量和形态学分析的区域聚类分类方法,自动识别提取农村居民点用地,对安徽淮北平原地区及各市1993和2003年农村居民点用地面积及其变化进行监测,分析了动态度和相对变化率。方法利用了土地利用背景空间数据的先验知识,将形态学和传统的分类手段相结合,使识别结果更加可靠和准确,经检验精度达到90%以上,基本满足农村居民点用地变化监测需求。1993~2003年,安徽淮北平原地区农村居民点用地面积呈现增加趋势,共增加面积33 179.95 hm2,年均动态度为...
[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] 清华大学学报(自然科学版)  [作者] 杨倩文  孙富春  
为了解决遥感图像中的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的样本稀缺问题,该文提出了针对这一小样本问题的泛化空间和泛化样本理论,将机器学习的分类问题转化为泛化空间中的样本密度估计问题。首先,通过研究泛化空间方法,针对有限样本的识别分类问题建立了样本密度估计模型,并从理论上验证了泛化空间方法的可行性;其次,在正则化自动编码器模型中,加入了泛化规则作为新的正则化因子对图像重构误差进行约束,针对有限样本问题建立泛化正则自动编码器(generalized autoencode
[期刊] 林业科学  [作者] 李美琪   刘美玲   王璇   刘湘南   吴伶   李军集  
【目的】受病虫害胁迫诱导的微弱光谱信号极易淹没在植被物候引起的光谱变化特征中,探索一种基于植被胁迫光谱弱信号增强的森林病虫害监测方法,为森林病虫害防治与管理提供科学依据。【方法】以八角林为研究对象,选取广西壮族自治区乐业县为试验区,收集2019—2021年试验区Sentinel-2影像数据,首先选取对植被病虫害胁迫响应敏感的红边归一化差异植被指数(NDVI705)、红边位置指数(REPI)、红边叶绿素指数(CIred-edge)、植被衰减指数(PSRI)、特征色素简单比值指数(PSSRA)、植被光合有效辐射吸收系数(FAPAR)作为八角林病虫害指数的预选集;其次采用S-G滤波法构建光谱指数时间序列曲线,优选出能够综合表征八角林病虫害胁迫诱导的形态颜色和生理要素变化敏感的PSRI和FAPAR指数;然后采用季节趋势分解法(STL)对FAPAR、PSRI指数进行时间序列分解、季节性分量剥离,综合剥离季节性影响后的FAPAR、PSRI分量构建八角林病虫害敏感指数(IPDI);最后运用随机森林算法建立八角林病虫害胁迫监测模型。【结果】1)与健康植被相比,受病虫害胁迫的八角林FAPAR偏低、PSRI偏高;2)采用STL方法对植被病虫害胁迫响应敏感参数进行时间序列分解,可有效剥离植被物候变化中对植被胁迫弱信息的影响,增强八角林病虫害胁迫响应敏感性;3)基于IPDI的八角林病虫害遥感识别模型精度较高,2019—2021年模型的Kappa系数和总体精度分别为0.81、0.84、0.80及87.59%、88.51%、84.17%,2020年八角林遥感计算的病虫害胁迫受害面积与统计受灾面积的相对误差为2.08%。【结论】基于植被胁迫光谱弱信号增强方法可有效监测八角林病虫害胁迫分布状况,显著提升防治效率,助力八角林的可持续管理与生态保护。
[期刊] 北京林业大学学报  [作者] 吴迪  范文义  
树高是森林资源管理领域的重要参数,获取准确、大范围、空间连续的树高信息对于森林资源监测、管理和碳循环研究等都具有重要的意义。利用星载激光雷达ICESatGLAS波形数据,以大兴安岭塔河林业局营林区为研究区,针对不同地形条件选择合适的算法提取出GLAS光斑内的森林平均树高。联合GLAS波形数据与多角度光学遥感MISRBRF数据,应用随机森林机器学习算法获取塔河林场树高图,实现树高信息提取从点到面尺度上的扩展。用实测样地数据进行检验,其结果为:R2=0.72,RMSE=1.83 m,精度为85.22%。激光雷达数据和多角度光学遥感影像协同,弥补了2种数据各自的不足,为森林生物量以及碳储量的估算...
[期刊] 浙江农林大学学报  [作者] 吴立周  王晓慧  王志辉  方馨  朱婷瑜  丁丽霞  
【目的】不同农作物种类光谱差异小,通过探测众多窄波段范围的细微差别,提取区分不同农作物的特征波段,是目前实现农作物高光谱遥感识别的重要途径。如何提取区分不同农作物的特征波段,进而实现农作物的精确识别是一个挑战。近来出现的随机森林方法在多变量目标的分类识别方法展现了优势,为解决这一难题提供了一个新手段。【方法】利用随机森林法与传统方法分析杭州地区8种典型农作物的反射光谱,提取特征波段并进行分类,对比不同方法的识别效果。【结果】不同作物的反射光谱及其一阶微分、二阶微分、倒数的对数、去包络线法所提取的特征波段只能区分部分作物;随机森林法无需对反射光谱预处理,直接对全波段反射光谱数据处理,不仅筛选出了区分不同作物的特征波段,且运用所选择的波段对作物进行随机森林分类的效果也是最优的。【结论】随机森林法选择的波段(550、 2 490、 370、 770、 560、 380、 540、 530、 570、 350 nm)不仅能区分不同作物,还能反映农作物生化属性的不同,使得用于分类的波段及分类方法体现了不同作物间物化性质的不同,在展现高光谱遥感识别农作物优势的同时,也为大面积农作物遥感精细分类提供借鉴。图5表5参16
[期刊] 林业科学研究  [作者] 白黎娜  李增元  Fabio Maselli  Lorenzo Bottai  Alberto Ortolani  Stefano Romanelli  
分析了 L andsat TM和 ERS- 1SAR数据用于识别意大利沿海松林污染灾害级别的潜在能力。结果显示出夏季获取的 TM数据在森林灾害制图上远比冬季获取的 TM数据和 SAR影像有效 ,但 SAR影像的贡献也是不可忽略的。文中给出了应用人工神经元网络 B- P模型得到的对意大利沿海松林污染灾害级别划分的结果和应用 FINDKAPP程序得到的精度评价结果
[期刊] 地理科学进展  [作者] 袁玉娟  尹云鹤  戴尔阜  刘荣高  吴绍洪  
全球变化背景下,准确获取森林覆盖是监测森林资源动态、实现林业可持续发展的重要基础。为将省级尺度森林资源清查面积资料空间化,以黑龙江省为例,利用1999-2003年该省森林资源清查面积数据,结合2000年500 m分辨率的MODIS数据,构建了基于阈值分割的森林类型遥感识别方法。该方法利用不同地表覆被类型归一化植被指数时间序列的季节分异特征,以森林资源清查面积为标准,设定森林类型的划分阈值,识别了黑龙江省森林类型的空间分布。最后,基于分层随机抽样和精度评价方法,表明森林类型识别结果与地面参考数据具有较高的一致性,总体分类精度为78.1%;特别是季节特征明显的落叶林,精度可达80%以上。本文所构建的方法可将森林清查统计数据进行准确的空间定位,同时结合多期森林资源连续清查资料和遥感信息,可为识别并量化区域生态系统生物量和碳库变化等提供科技支撑。
[期刊] 地理科学进展  [作者] 贾媛媛  李召良  
被动微波遥感具有穿透云层(甚至雨区)获取地表辐射信息的能力,在处理云的问题上,明显优于可见光、红外遥感,可更好地服务于相关领域研究。由于微波信号受多种因素的影响,目前被动微波反演地表温度的算法还不成熟。根据建模手段和方法的不同,从经验反演模型和物理反演模型两方面入手,系统回顾国内外被动微波数据反演地表温度的算法并加以评述,指出今后应加强尺度转换、物理机理以及多数据源结合方面的研究。
[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] 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] 资源科学  [作者] 王思远  张增祥  周全斌  赵晓丽  张宗科  
为了研究中国森林植被的时空变化 ,该文在遥感技术与GIS技术的支持下 ,对中国近 5a来森林植被动态变化进行了定量研究。首先通过空间分析 ,对森林植被的空间分布格局进行了分析。同时通过空间差异分析、流失流向分析以及重心迁移分析 ,对森林植被的时空变化进行了分析 ,并对森林植被时空变化的机制与驱动因子进行了探讨。分析结果表明 :我国土地利用格局主要由草地、林地、未利用地和耕地为主 ,其中 ,草地面积最大 ,林地与草地在空间分布上都存在纬度、经度和垂直方向上的三度空间规律性变化 ;5a中林草地变化的总趋势是减少的 ,耕地的增加主要以减少林草地为代价的 ,5a间林地重心向西南方向迁移 4km ,草地...
[期刊] 资源科学  [作者] 杨桄  张柏  边红枫  王宗明  王志强  
TM遥感影像中专题信息的自动提取是目前遥感界的研究热点,也已成为遥感信息生产流程中的瓶颈环节。本文分析了耕地专题信息自动提取的研究现状,选取了吉林中部和辽宁省东北部作为研究区,采用监督分类的方法对研究区TM遥感影像进行分类,提取了玉米地专题信息,玉米地信息的提取精度为85.5%。根据遥感影像目视解译的原理,提出了基于多特征空间的遥感影像专题信息自动提取的研究方法,通过对多特征空间的数学描述和计算机处理实现遥感专题信息的自动提取。采用多特征空间的方法将玉米地信息分为光谱特征空间、形状特征空间、区域地学特征空间和干扰特征空间,应用ERDAS8.5遥感图像处理软件中的knowledge engine...
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