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[期刊] 海洋渔业
[作者]
宋一帆 张胜茂 王斐 樊伟 周为峰
随着我国渔业养殖规模、方式和类型的不断发展，对养殖区选址、监测统计、养殖管理等方面提出了更高的要求。由于遥感技术其监控范围广、成本低、更新的周期性短等优点，被广泛应用于渔业养殖的统计分析中，近年来深度学习算法不断涌现，为快速分析遥感影像提供了一种新的手段。首先综述了深度学习算法在渔业养殖遥感领域的应用情况，并从遥感影像的获取、辐射校正与几何校正、数据集构建、深度学习算法、模型训练和模型评价等几个方面进行介绍；其次分析深度学习技术在渔业养殖遥感中应用流程；并对养殖选址、养殖分类、养殖面积与产值估算、养殖灾害监测、养殖年际变化等几个方面的应用技术与方法进行了探讨，最后总结了深度学习算法在以上应用方向的现状，为深度学习算法在渔业养殖领域的推广提出建议与展望。
关键词：
深度学习 渔业养殖 卫星遥感 养殖分类
[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
赵红伟 陈仲新 刘佳
[目的]准确估算作物的面积和分布对粮食安全至关重要。与传统的机器学习方法相比,深度学习具有多种优势,如端到端训练、可迁移性。为有效利用高时空数据进行作物识别提供了新的机遇。已有多种模型被应用于作物分类任务中,针对不同的分类任务,如何有效地选择模型,并对其进行训练和使用已成为关键问题。[方法]文章回顾了利用深度学习模型对作物分类的主要研究。N维卷积神经网络(N-D CNN)(N=1、2、3)和递归神经网络(RNN)已被有效用于作物分类任务。长短期记忆RNN(LSTM RNN)和门控循环单元RNN(GRU RNN)是RNN的变体,解决了随着时间序列增加RNN出现的梯度消失或爆炸问题。此外,还有研究使用CNN和RNN(我们称为RCNN)的混合模型对作物进行分类。该文首先阐述了使用深度学习方法进行作物制图的背景和意义,并介绍了CNN和RNN模型结构。然后回顾了一些典型的研究,包括模型的结构、遥感数据源、数据处理方法和分类精度。最后,总结了使用深度学习方法进行作物分类的挑战以及现有解决方案的局限性。[结果](1)1-D CNN可用于提取时间特征,或时间+光谱特征,分类效果良好;2-D CNN已被广泛应用于单时相数据的空间特征提取,分类精度依赖于数据源;3-D CNN应用较少,但具有很大的潜力,尤其是时间+空间维度的特征提取;(2)相同条件下(架构、数据源、研究区域、类别),LSTM RNN和GRU RNN分类效果通常高于普通RNN,而前两者的效果差距不大,但GRU RNN训练时间较短;(3)CNN+RNN混合模型(RCNN)用RNN比3-D CNN更适合提取时间特征。这主要是由于RNN建立了对序列数据的长期依赖,而3-D CNN卷积核是局部计算的。[结论]通过分析,认为深度学习技术是作物遥感分类的有效工具。此外,与其他模型相比,RCNN, 3-D CNN和GUR RNN具有更大的潜力。
[期刊] 资源科学
[作者]
任传帅 叶回春 崔贝 黄文江
中国芒果种植面积居世界第二,并有持续增长的趋势。国内外利用遥感手段提取农作物的相关研究较多,但有关芒果林遥感提取的研究仍较少。本研究基于2016年12月的高分辨率卫星SPOT-6数据,结合植被覆盖度(FVC)和坡度(SLOPE)因子,利用面向对象分类方法对芒果林地信息进行提取,结果表明,利用FVC和SLOPE参与分割的面向对象分类方法,提取芒果林地的生产者精度达92.81%,用户精度达97.19%。该方法相比于最大似然法分类以及FVC和SLOPE未参与分割的面向对象分类,提取芒果林地的生产者精度分别提高了
[期刊] 资源科学
[作者]
任传帅 叶回春 崔贝 黄文江
中国芒果种植面积居世界第二,并有持续增长的趋势。国内外利用遥感手段提取农作物的相关研究较多,但有关芒果林遥感提取的研究仍较少。本研究基于2016年12月的高分辨率卫星SPOT-6数据,结合植被覆盖度(FVC)和坡度(SLOPE)因子,利用面向对象分类方法对芒果林地信息进行提取,结果表明,利用FVC和SLOPE参与分割的面向对象分类方法,提取芒果林地的生产者精度达92.81%,用户精度达97.19%。该方法相比于最大似然法分类以及FVC和SLOPE未参与分割的面向对象分类,提取芒果林地的生产者精度分别提高了19.28%和3.62%;用户精度分别提高了8.62%和3.86%。本研究可为果园用地的遥感识别与信息提取有效的方法借鉴。
[期刊] 林业科学研究
[作者]
姚博 张怀清 刘洋 刘华 凌成星
[目的]以北京地区为例,对大区域多类型湿地信息提取方法进行研究。[方法]采用面向对象多尺度分割算法及光谱差异分割算法分割Landsat8 OLI遥感影像,辅助Google Earth高清影像及2015年人工解译结果,使用分层抽样法随机产生训练样本与验证样本;综合运用光谱、形状、纹理特征及拓扑关系,构建CART决策树模型提取研究区湿地信息;与最大似然法、面向对象最邻近方法的分类结果进行对比。[结果]利用面向对象CART决策树方法,分类结果的总精度为88.05%,Kappa系数为0.844,相较于面向对象最邻近方法,总体精度、Kappa系数相差不大,但针对部分湿地类型,如河流、沼泽湿地,精度提高了10%～20%;比使用最大似然分类法的总精度高近30%,Kappa系数提高0.355。[结论]对于湿地分布广泛、类型及数量较多的地区,面向对象CART决策树方法分类结果较好,是一种快速、有效的分类方法。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
费帅鹏 禹小龙 兰铭 李雷 夏先春 何中虎 肖永贵
【目的】利用2种灌溉处理下不同发育阶段的冬小麦冠层高光谱信息,通过机器学习方法对小麦籽粒产量进行估测精度研究,明确产量最佳估测模型,对于育种工作有着重要应用价值。【方法】以黄淮麦区207个主栽小麦品种为材料,于2018—2019和2019—2020年度连续2个生长季在河南省新乡基地的正常灌溉和节水处理下种植,并调查开花期、灌浆前期和灌浆中期的冠层高光谱数据,分别以6种机器学习方法和集成方法建立光谱指数产量估测模型。【结果】2种灌溉处理下,3个生育期各光谱指数均与产量呈极显著相关(P
关键词：
冬小麦 产量 高光谱 集成方法 机器学习
[期刊] 图书情报工作
[作者]
陈晓美 毕强
根据本体构成的要素———概念、概念间关系、公理,结合文本的非结构化特点,总结梳理当前从文本中自动获取领域本体概念及概念间关系的主要方法的思路、特征和适用范围,并运用两个实例解析面向文本的领域本体学习的具体步骤和实现过程。最后讨论存在的主要问题和进一步的研究方向。
关键词：
领域本体 本体学习 文本 概念 关系
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
曹明兰 李亚昆 张力小 武俊喜 李亚东
【目的】城市行道树对改善城市环境、净化空气、降噪遮阴等方面具有重要的生态职能。行道树调查是城市生态资源调查的重要组成，传统城市行道树人工调查方法的成本高、效率低，无法高效地满足管理部门监测城市生态信息的需求。无人机低空遥感的方法提取城市行道树信息，虽然能提高外业调查效率，但仍然存在内业数据处理时人工编辑DEM和树冠分割工作量过大等问题。为解决以上不足，文章探索了一种改进Mask R-CNN实例分割模型的无人机遥感城市行道树提取方案。【方法】基于深度学习的实例分割Mask R-CNN模型，针对城市行道树不存在两棵完全重叠的情况，采用非极大值抑制NMS(Non-maximum suppression)算法对所有检测物进行非极大值抑制，并根据检测树冠区域和待检测掩模之间的重叠比例，判断是否重复检测，以提高数据训练效率和准确率。构建精度评价指标，根据测试集的预测结果评估模型的性能和可适应性。【结果】利用同一架大疆DJI Phantom 4pro无人机，对香樟树、法国梧桐、银桦等典型城市行道树进行影像数据采集，创建了基于无人机遥感影像的行道树数据集，并采用Mask R-CNN实例分割模型实现行道树的树冠检测与分割，同时与人工提取方法进行对比分析。结果表明，本方法的行道树树冠自动分割平均总体精度为0.865、平均检测率为0.887，再经人工简单修正后，行道树树冠分割平均总体精度能达到0.948、平均检测率能达到0.965。【结论】无人机航测外业数据采集周期短、效率高，结合深度学习的改进Mask R-CNN实例分割算法，能自动获取较准确的树冠检测与轮廓分割信息，可节省大量外业调查和内业数据处理时间，对提升城市行道树监测效率和自动化水平具有重要意义。
[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] 资源科学
[作者]
周小成 庄海东 陈铭潮 徐庆红 陈芸芝
快速、客观、有效的森林资源变化监测技术是林业资源管理部门迫切需要解决的技术难题。本研究基于面向对象影像分析的思想,提出面向小班对象的森林资源变化遥感监测方法。首先,通过结合森林小班图层的大尺度影像分割,得到小班影像对象;其次,在森林小班专题对象内部,进行小尺度分割,自动提取变化图斑边界,得到变化与未变化小班影像对象;最后,通过对每一林地专题内部变化小班的分类解译,直接获得森林资源的地类变化信息。该方法可以根据影像分辨率的高低和森林小班图的尺度,满足不同比例尺森林覆盖变化监测的精度要求。以福建省厦门市为例,选用2011年RapidEye卫星影像和2007年森林小班图层进行森林覆盖变化信息提取。结...
[期刊] 城市发展研究
[作者]
陈冬梅 冯策元 周建民 杨华 马鑫 李兰兰 李东
在我国城镇化建设过程中,农村空心化成为一个不可避免的难题。农村用地信息提取是空心村整治的基础。研究选取宁夏西吉县典型生态移民村作为空心村信息提取的研究对象,结合高分辨率DOM遥感影像,采用面向对象的分类方法,在多尺度分割基础上提取不同地物类型信息,并与土地调查数据进行对比,结果表明总体精度在80%以上。在此基础上提取空心村房屋信息并与宅基地数据进行对比,精度在75%以上。研究表明面向对象的空心村信息遥感提取技术可行,精度高,可为空心村整治提供基础信息和数据保障。
关键词：
面向对象 多尺度 遥感 空心化
[期刊] 城市发展研究
[作者]
陈冬梅 冯策元 周建民 杨华 马鑫 李兰兰 李东
在我国城镇化建设过程中,农村空心化成为一个不可避免的难题。农村用地信息提取是空心村整治的基础。研究选取宁夏西吉县典型生态移民村作为空心村信息提取的研究对象,结合高分辨率DOM遥感影像,采用面向对象的分类方法,在多尺度分割基础上提取不同地物类型信息,并与土地调查数据进行对比,结果表明总体精度在80%以上。在此基础上提取空心村房屋信息并与宅基地数据进行对比,精度在75%以上。研究表明面向对象的空心村信息遥感提取技术可行,精度高,可为空心村整治提供基础信息和数据保障。
关键词：
面向对象 多尺度 遥感 空心化
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
董心玉 范文义 田甜
森林类型识别技术是遥感分类中的重点和难点，采用面向对象的遥感影像分类方法是实现森林类型分类的新方法。资源３号遥感影像可为森林类型提取提供新方向。以资源３号遥感影像作为基础研究数据，采用面向对象的分类方法，选择分形网络演化法进行多尺度分层分割，并结合典型地物的光谱特征、纹理特征、几何特征以及植被指数，构建了适用于森林类型提取的决策树模型，并与分割尺度不同的支持向量机分类方法进行比较分析。结果表明：多层分割的决策树分类方法分类精度高于单层分割的支持向量机分类方法，分类精度分别提高了６．１％和１２．５％。说明建立多层分割的决策树分类方法适用于森林类型的分类研究。
[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
刘焕军 闫岩 张新乐 邱政超 王楠 于微
[目的]尝试将作物种植结构提取结果由行政单元发展为基于相对均质的地理网格单元,解决当前农作物种植结构信息提取的空间局限性问题,文章在大尺度的土地利用/覆被分类与地块尺度的作物分类之间提出了作物种植结构单元概念,并构建了一种快速、低成本、准确的区域尺度作物种植结构提取方法。[方法]利用黑龙江省2014年250m分辨率的植被指数产品构建时间序列曲线提取物候信息,在耕地物候分区基础上对各物候区进行面向对象的多尺度分割,提取作物种植结构单元,利用光谱特征和NDVI指数构建特征空间,最终采用最邻近分类方法提取作物种
[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
刘焕军 闫岩 张新乐 邱政超 王楠 于微
[目的]尝试将作物种植结构提取结果由行政单元发展为基于相对均质的地理网格单元,解决当前农作物种植结构信息提取的空间局限性问题,文章在大尺度的土地利用/覆被分类与地块尺度的作物分类之间提出了作物种植结构单元概念,并构建了一种快速、低成本、准确的区域尺度作物种植结构提取方法。[方法]利用黑龙江省2014年250m分辨率的植被指数产品构建时间序列曲线提取物候信息,在耕地物候分区基础上对各物候区进行面向对象的多尺度分割,提取作物种植结构单元,利用光谱特征和NDVI指数构建特征空间,最终采用最邻近分类方法提取作物种植结构。[结果](1)利用MODIS时间序列数据提取物候特征进行多尺度分割的方法,能够有效的提取区域尺度农作物种植结构单元;(2)作物种植结构提取总体精度为95.70%;(3)黑龙江省2014年作物种植类型共有12种。其中,三江平原主要是水稻单一种植区、水稻混作区;松嫩平原以玉米单一种植区以及玉米-大豆混作区种植为主;西北部种植结构较复杂;东南部因地势等影响多种植玉米、大豆。[结论]利用物候数据进行种植结构提取可以有效划分农业区划,研究成果不仅为作物种植结构调整和农业发展布局提供科学依据,也是不同区域产量预测的基础,为合理布局农业生产、改进耕作制度以及引入和推广新产品等提供依据。
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