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[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
胡曼 彭道黎
针对林业部门目前常用的遥感影像融合算法,探究适合于林地信息提取的GF-2影像融合算法。以GF-2卫星1 m全色/4 m多光谱分辨率平面影像为数据源,采用HSV变换(hue-saturation-value,颜色空间变换),Brovey变换(彩色标准化变换),PC变换(principle components,主成分变换),HPF变换(high-pass fusion,高通滤波变换),GS变换(gram-schmidt,正交化变换),Pansharp变换(超分辨率贝叶斯变换)等6种常用融合算法,通过目视和定
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
梁文海 刘吉凯 张伟 李新伟 钟仕全
高分2号(GF-2)是中国研制的空间分辨率最高的民用遥感卫星。为探讨GF-2遥感数据对林业资源信息的监测能力,以广西横县平朗乡桉树Eucalyptus林为研究对象,基于面向对象的图像分析方法,通过对影像多种特征的分析与提取,建立桉树林信息提取的知识规则,实现桉树林空间分布的准确提取,最终桉树林提取的用户精度和生产者精度分别达81.4%和86.4%。结果表明:利用GF-2数据基于面向对象思想的桉树林提取精度能够满足林业部门对于快速准确提取林业资源信息的生产需求。GF-2卫星因其高时空分辨率的特性可作为林业资
关键词：
森林测计学 GF-2影像 桉树 面向对象
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
师玉霞 袁民 杨勇强 连玲 高亚利 王振锡
【目的】选用面向对象的分层分类法对研究区域的天山云杉林进行遥感分类，提出高分辨率遥感数据进行有林地小班区划的规则集，检测主流遥感数据源的提取效果，以期为森林资源监测和山区天然林更新恢复评价等方面提供技术参考，进一步推进国产高分辨率遥感数据在山区林地分类方面的应用。【方法】以天山西部山地云杉林为研究对象，以新疆天山西部国有林管理局巩留分局的恰西国家森林公园为研究区，以高分二号（GF-2）影像为基础数据，对其进行多尺度分割和郁闭度估测模型的研究，并结合野外实地测量以及遥感数据的光谱信息、纹理信息、植被指数因子等特征值，建立地物分类规则集，利用面向对象的分层分类方法，开展基于郁闭度的山地森林有林地小班区划研究。【结果】选用地形因子+植被指数+纹理特征因子构建的郁闭度估测模型，估测精度达到了89.93%，能够有效地反映研究区郁闭度的真实情况，而基于郁闭度估测模型的山地森林有林地小班区划的结果较好，根据森林资源二类实地调查结果显示研究区内有林地面积为4 264.62 hm~2,GF-2影像提取出来的有林地面积为4 129.82 hm~2，相对误差只有5.53%，总体吻合度达到了94.47%。【结论】选用国产高分辨率影像进行有林地的提取和郁闭度等级的划分是可行的，可为研究区域内的小班区划提供一定的数据支撑。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
朱方嫣 沈文娟 李明诗
【目的】利用高分辨率卫星影像获取精确的植被变化信息对植被资源合理利用及可持续经营有重要意义。传统的基于像元的直接变化检测法容易产生椒盐噪声,而用面向对象分类法结果又严重依赖于分类精度。本文在分析现有算法优劣势基础上,力图找到一种针对高分辨率遥感数据进行植被变化检测的相对客观算法,并验证其有效性。【方法】基于现有的多指标综合变化分析算法(MIICA),提出了面向对象的MIICA。本算法用准确率(P)和查全率(R)分析确定的最优分割参数对前后两期跨传感器影像进行统一分割,利用分割获得的对象影像进行特征参数提取,并用ROC曲线法选择合适的阈值进行变化信息提取并整合,最终获得植被变化位置及方向(植被增多或减少)。【结果】经与基于像元的MIICA及面向对象分类法的比较,本方法的生产者精度高于基于像元的MIICA,用户精度高于面向对象分类法,并且总体精度和Kappa系数分别达到了0.880和0.805。本方法能更好地反映植被变化的位置及形状,也能较准确地检测出一些面积微小的变化。【结论】面向对象的MIICA能弥补基于像元的MIICA和面向对象分类的缺点,提高检测精度,对存在高人为影响的森林公园或自然保护区植被变化分析、植被资源合理利用及可持续经营有重要意义。
[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]
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] 西南农业学报
[作者]
李金朝 买买提·沙吾提
【目的】将多种分类器的优点融合，以便提升遥感影像作物信息提取的精度。【方法】以渭库绿洲为研究区，利用国产高分2号（GF-2）数据和野外调查数据，基于提取的遥感识别特征制定不同分类方案，采用马氏距离（MsDC）、最小距离（MDC）、最大似然（MLC）、神经网络（NNC）、支持向量机（SVM）5种传统机器学习方法分别对6种特征组合方案的影像进行分类，然后选择基分类器，并应用多数投票法和保守投票法两种多分类器集成算法，对研究区农作物进行精细分类提取。【结果】①辅助特征的加入对于子分类器的精度提高明显。5种分类器中除了MLC，其余4种分类器都是在加入NDVI和纹理特征后取得了最高精度。②基分类器中精度最高的是NNC-4（人工神经网络的第4种特征组合方案），OA达到83.54%，Kappa系数为0.77。③相比基分类器，多分类器集成方法能够在制图精度和用户精度两方面提高农作物的提取精度。并且保守投票法优于多数投票法，OA为85.89%，Kappa系数为0.80。④集成分类结果中除了棉花的识别精度与最优基分类器NNC-4相等，达到94.94%外，其他的农作物如套种棉花、玉米、套种玉米、核桃园的识别精度都高于NNC-4，其中套种玉米与核桃园的提取效果较好，精度分别达到86.05%、79.09%；对于套种棉花的提取较差，只有63.86%；玉米的提取最差，只有12.17%。【结论】本文应用GF-2数据，基于多分类器集成方法对复杂背景下的多种作物及种植结构进行精细提取研究，拓展了作物信息提取的方向和GF-2数据的应用领域。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
徐梦伶 林辉 孙华 严恩萍 周普良
为了研究高分二号(GF-2)影像生物量估测的模型效果,以攸县黄丰桥林场为研究区,在研究区内采用随机抽样的方法,结合国家森林资源连续清查样地,获取了共47个样地的生物量数据。对GF-2影像进行预处理,结合相关研究,提取8个单波段信息、24个多波段组合信息、4个植被指数以及海拔、坡度、坡向等39个因子作为建模的自变量,采用主成分分析、偏最小二乘和BP神经网络3种方法建立生物量估测模型。结果表明:主成分回归模型的实测值和预测值的决定系数R2为0.44,模型的估测精度为65.83%;偏最小二乘回归模型的R2为0.
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
高梦婕 姜群鸥 赵一阳 杨文涛 史明昌
为实现GF-2遥感影像在农业领域的有效利用,针对GF-2遥感影像提取塑料大棚,对比分析随机森林、CART决策树及支持向量机3种分类方法的应用,以GF-2遥感影像为数据源,以内蒙古赤峰市喀喇沁旗王爷府镇为研究区,通过潜在分割误差(PSE)、分割强度(NSR)、欧氏距离(ED)3个指标确定最优分割参数组合,利用随机森林(RF)算法筛选出参与分类的最优特征子集,采用随机森林、CART决策树、支持向量机3种分类器进行了塑料大棚提取对比分析。试验结果表明:1)基于PSE、NSR和ED最优分割参数选择方法,应用于面向对象连片塑料大棚特定地物提取的研究分割效果较好;2)通过RF算法分析包含光谱、纹理、形状及相邻关系等多种特征,得出特征个数与分类精度之间呈现先逐渐增大后减小的趋势,该方法在保证分类精度的同时,可有效删除冗余与不相关特征,以提高分类器性能;3)将采用最优特征子集的3种分类器进行对比,随机森林分类效果最好,分类正确率达到89.65%,表明该方法能有效提取GF-2遥感影像连片塑料大棚,为提取设施农业的应用提供参考。
[期刊] 统计与决策
[作者]
宋磊
为了解决支持向量机算法在大样本处理的"过学习"现象,文章设计出在并行系统中使用的多分类器支持向量机算法,应用多支持向量机分类器系统代替单一分类器,解决了大样本数据集上学习内存开销大、训练速度慢的缺点;同时,提出了一种自组织选择性融合算法,根据终止法则找到最优复杂度的融合模型,自主更新各分类器并调整其分类性能,把各分类器的分类结果融合为最终的分类,有效解决了大样本多分类器融合受子样本分布状态影响、各分类器学习能力相差过大的缺点,从而提高了训练效率和分类效率。
[期刊] 中国林业科学研究院
[作者]
薛传平
浑善达克沙地分布的榆树(Ulmus pumila L.)疏林是一种特殊的植被类型,它是沙地生态系统的重要组成部分,在防风固沙、调节气候和维持草原生态系统等方面都扮演着重要的角色。然而过去它并没有引起人们足够的重视,即使到目前为止,能查询到的有关榆树疏林的研究也很少,并且研究内容多局限于对其群落结构、物种组成以及人为干扰对榆树疏林的影响等方面,对其具体的分布范围、密度、空间格局等研究几乎没有。而研究方法多是采用样地调查、实地走访和查阅历史文献等传统方法,花费人力、财力很大,并且调查周期长、更新困难,也难以满
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
李擎 王振锡 王雅佩 刘梦婷 杨勇强
森林郁闭度作为林业综合评价的一个重要指标,对评价和监测森林生态系统的稳定性具有十分重要的意义。本研究通过提取GF-2号遥感影像的光谱信息、纹理特征因子和地形因子,结合地面样方的实测郁闭度数据,为了筛选出对郁闭度反演影响较大的因子和构建反演精度较高的估测模型,首先对各个因子与郁闭度之间的相关性进行分析,剔除相关性较低的因子;其次对各个纹理特征因子之间进行相关性分析,利用主成分法对各个波段的纹理特征因子进行分析,最终筛选出合理的纹理特征因子与影像的光谱信息、地形因子等特征,并以此作为自变量构建郁闭度估测的逐步回归模型。研究表明:以纹理特征+光谱信息+地形因子为自变量构建的估测模型拟合度为0.823,经精度检验EA%达到89.82%。总体来看,该模型基本上满足了郁闭度反演的需要,为新疆天山云杉森林生态系统的评估和实现精准数字林业提供理论依据和技术支撑。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
贾玉洁 刘云根 杨思林 王妍 张超 徐红枫 郑淑君
【目的】获取更高效、准确的土地利用自动分类方法，为后续的高原山区土地利用分类研究提供理论支撑。【方法】选取中国典型的高原山区云南省大理市为研究区域，以Sentinel-2A影像为对象，提出一种面向对象特征的决策树分类方法，并将此方法分类结果与传统的ISODATA法和最大似然法土地利用分类结果进行对比。【结果】(1)面向对象特征的决策树方法分类结果在空间分布和各地类的面积统计方面都优于ISODATA法和最大似然法，与研究区实际土地利用面积数据更为接近；(2)在大理市，最大似然法在水体和林地的提取上适用性较好，而面向对象特征的决策树分类方法在农田、草地、建设用地和其他这些地类的区分上适用性更强，且在冰川积雪的提取上也有更好的提取效果；(3)相比与传统的ISODATA法和最大似然法分类结果精度，面向对象特征的决策树分类方法可进一步提高分类精度，总体分类精度可达90.20%,Kappa系数为87.95%。【结论】相较于传统的分类方法，先粗分类再进一步细分类的分类思想，可避免区域之间的混淆问题。面向对象特征与决策树相结合的组合分类方法在高原山区有着更好的适用性，可以有效提高高原山区分类精度。图3表8参26
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
宋凯 纪建伟
图像融合技术的研究目的就是综合不同类型的传感器所获取的图像信息,通过对多幅图像间冗余数据的处理提高图像的可靠性和可观察性,通过对多幅图像间互补信息的处理提高图像的效果。提出了一种基于小波的融合算法,该算法基于小波图像的能量集中在低频子带、细节体现在高频子带的特点,在低频部分对小波系数采用基于局部能量的加权融合方法处理,高频部分采用基于边缘信息的加权算法进行融合。结果表明:所采用的方法避免了图像融合过程中因平均化而出现的模糊现象,融合后的图像内容更加清晰,更容易识别。实践证明,基于小波变换的图像融合可以取得良好的结果和较快的处理速度。
[期刊] 中国土地科学
[作者]
黄大兵
研究目的:基于专家的主观信息在当前土地评估中的关键作用,对专家主观信息的置信度和评估数据进行分组融合,以提高评估精度和评估结果的可信度。研究方法:基于模糊测度理论,分析土地评估中"专家信息"融合需要解决的问题,建立融合准则和信息融合模型。研究结果:推导了专家评估信息融合基本算法,对专家的评估信息进行了有效的建模和融合,并在实际土地评估中进行了应用。研究结论:该方法能增加专家主观评估的可信性,提高估价精度,在更高层次上实现对专家信息价值的挖掘与利用。
关键词：
土地评估 数据融合 算法 专家信息
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