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[期刊] 中南林业科技大学学报  [作者] 张雨  林辉  臧卓  严恩萍  东启亮  
以湖南省株洲市攸县黄丰桥林场为研究对象,运用最小距离、马氏距离、最大似然、光谱角制图、光谱信息散度、神经网络、支持向量机7种分类方法对Hyperion高光谱数据进行森林信息提取。通过对信息提取结果进行比较分析得出:针对Hyperion影像信息提取的7种方法中,支持向量机、神经网络和马氏距离3种分类方法较适合森林信息的提取,总体精度分别为67.39%、66.30%、62.68%;最大似然法在针叶林信息提取中的效果较好,其精度为67.31%;支持向量机法最适合提取阔叶林信息,其精度为80.19%,远远高于其它6种分类方法;运用马氏距离和神经网络法提取竹林信息精度最高,分别达到了84.21%和81....
[期刊] 林业科学研究  [作者] 谭炳香  李增元  陈尔学  庞勇  武红敢  
针对高光谱遥感技术森林信息提取,详细论述了国内外利用高光谱遥感数据进行森林类型识别、森林郁闭度估算和森林叶面积指数估测等森林物理参量,以及森林化学参量估计和森林健康状态评价等方面的应用研究状况,最后对高光谱遥感森林应用的发展趋势作了探讨。
[期刊] 国土资源科技管理  [作者] 胡先莉  王璐  柳炳利  
高光谱遥感通过航空或航天成像光谱仪获得地物的连续光谱信息,可探测到普通遥感不能探测到的物质。而独立成分分析技术是一种基于信号高阶统计特性的分析方法,在利用该方法进行高光谱数据处理时,将待识别的地物作为独立成分表示出来,可得到地物之间的分离度最大化。通过对高光谱遥感图像数据的特性进行分析,使用USGS光谱库中的矿物光谱作为端元信号,构造模拟的高光谱遥感图像,证明了快速定点学习算法在高光谱遥感矿物蚀变信息提取中的有效性。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)  [作者] 谭昌伟  王纪华  黄文江  刘良云  黄义德  严伟才  
概述了高光谱遥感信息的处理方法,综述和总结了高光谱遥感在植被生物物理和生物化学信息提取等方面的应用及国内外研究进展,阐述了植被指数应用的可行性,在此基础上指出高光谱遥感在提取植被信息过程中存在的问题及其发展前景。
[期刊] 地理科学进展  [作者] 周萍  王润生  阎柏琨  杨苏明  王青华  
土壤反射光谱特征分析是反演土壤信息参量的基础资料。本文阐述了使用航空成像光谱仪OMIS-Ⅰ数据并结合ASD FieldSpec FR(350~2500nm)便携式光谱仪获取野外光谱数据,对山东省烟台市招远东良乡原状农用土有机质含量进行反演,从而实现有机质填图。通过对土壤原反射率对数一阶微分变换并确定其与SOM的相关性,最终建立相应的多元线性回归方程。分析认为土壤有机质的测定选用762nm、874nm及1667nm波段在本次研究中效果最佳。该模型也可作为土壤有机质估测和评价的参考。
[期刊] 林业科学研究  [作者] 王雅慧  陈尔学  郭颖  李增元  金玉栋  赵俊鹏  周瑶  
[目的]使用深度学习全卷积神经网络U-net的自动特征提取,有效地改善遥感目标识别及地物分类的效果。[方法]以内蒙古自治区赤峰市旺业甸林场为研究区,主要数据源包括GF-2多光谱数据、ZY-3 DOM数据、ZY-3 DEM数据、小班数据以及外业实地调查数据等。借鉴前人对FCN-8s模型的优化思路,基于Unet网络模型,在模型训练过程中通过在原始波段的基础上加入标准归一化植被指数(NDVI)构建网络,并增加条件随机场后处理过程,得到最终的分类结果。[结果]表明:(1)优化后的U-net模型的总体分类精度达84.89%,Kappa系数为0.82,分别高于未加入标准归一化植被指数特征的U-net模型以及未使用条件随机场进行后处理的U-net模型的分类精度;(2)优化后的U-net模型与使用相同策略的FCN-8s,支持向量机和随机森林的分类结果相比,提高了8.04%~12.54%,分类精度大幅度提高。[结论]通过少量调整相关的遥感特征以及使用条件随机场后处理方法可改善U-net模型的分类效果,适用于基于U-net的森林类型高分辨率多光谱遥感影像分类。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)  [作者] 张伐伐  李卫忠  卢柳叶  康乐  
【目的】探讨高分辨率遥感影像土地利用信息提取方法的优劣,为研究土地利用/覆盖动态变化提供参考。【方法】以结合纹理特征的支持向量机(Support vector machine,SVM)分类和多尺度分割的面向对象分类为主要技术,对陕西佛坪长角坝乡遥感影像的土地利用信息进行提取,并将分类结果与基于传统像元的最大似然法分类结果进行比较分析。【结果】面向对象分类法的总精度达到90.67%,较结合纹理特征的SVM法提高了8.34%,而与最大似然分类法相比提高了近20.32%,克服了其他分类方法存在的同谱异物现象及分类结果中地物破碎等缺点,取得了较好的分类结果。【结论】利用面向对象分类法不仅达到了提取土地...
[期刊] 中南林业科技大学学报  [作者] 刘刚  张雨  臧卓  严恩萍  
基于遥感的森林信息提取的信息源比较多,这些信息源由于本身参数的差异,其有效提取结果并不相同。以湖南省株洲市攸县黄丰桥林场为研究对象,利用SPOT5多光谱数据、TM和CBERS02星多光谱数据,分别开展森林信息提取,并对结果进行比较;同时还开展了决策级融合比较。研究结论如下:SPOT5多光谱波段提取针叶林信息最好,精度达到了84.00%;利用TM提取阔叶林信息效果最好,精度达到了85.42%;决策级融合后各地类分类精度都有所提高,尤其灌木林分类精度达76.92%;决策级融合后总体精度达85.08%,Kappa系数达0.813 2,基本达到SPOT5数据2.5 m(87.29%,0.838 5)的...
[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] 西北农林科技大学学报(自然科学版)  [作者] 刘文娟  常庆瑞  贾科利  刘京  刘梦云  
为了提高地物识别的正确性,探讨荒漠化土地类型自动分类的有效途径,克服异物同谱和同物异谱现象。以陕西省榆林市榆阳区为例,利用Landsat 5卫星的TM数据,探讨了荒漠化土地覆盖信息的提取方法。在对不同土地覆被类型光谱特征进行系统分析的基础上,根据归一化指数(NDVI)和差值指数(TM5-TM4)及TM3、TM5、TM7波段的光谱值,提出了分层信息提取方案,利用该方案分步提取地表覆被信息。结果表明,此方法简单、实用,是地物遥感信息提取的有效途径。
[期刊] 林业科学  [作者] 徐小军  杜华强  周国模  董德进  范渭亮  崔瑞蕊  
提出一种新的基于高斯误差函数(Gaussian error function,Erf)作为激活函数的BP神经网络(Erf-BP),并用于林区TM影像进行混合像元分解。研究表明:Erf-BP模型的精度高于线性无约束最小二乘法模型及最大似然法。通过在高分辨率影像上选取验证样区精度检验得出:1)各端元总分解精度为89.2%,RMSE比线性无约束最小二乘法模型降低了近39%;2)该方法能够较高精度地提取森林遥感信息,精度达到86%,RMSE比线性无约束最小二乘法模型降低了近40.6%。将3种不同方法估计的整个研究区各端元面积百分比与森林资源二类调查数据作对比得出:Erf-BP模型精度略高于最大似然法,...
[期刊] 林业科学  [作者] 杨伟  姜晓丽  
森林火灾是影响陆地生态系统、大气环境以及全球变化的重要因素之一。传统的森林火灾信息统计数据存在收集困难、难以空间化等方面的不足,而遥感技术的发展为火灾研究提供了一种新的技术手段。本文旨在对现有基于遥感的火烧迹地相关研究进行总结,从数据开发以及数据应用2个方面梳理现有研究成果,并对未来的研究提出展望,为森林火灾相关研究提供依据。在参阅近年来国内外相关文献的基础上,本文从2个方面对火烧迹地相关研究进行系统总结:1)现有火烧迹地数据产品集及其开发算法:从产品名称、遥感数据源、覆盖范围、时序范围、空间分辨率、时间分辨率等方面,对11种火烧迹地数据产品集进行介绍;随后,对不同数据产品的开发算法进行比较,包括基于热学异常的提取算法、基于光谱特征变化的提取算法以及两者相结合的提取算法;最后,对现有火烧迹地数据产品的精度特征进行总结。2)火烧迹地数据产品应用:对火烧迹地数据在火灾风险评估、大气污染物排放、全球植被动力学模型、火灾后生态系统监测4个方面的应用进行介绍。现有的火烧迹地数据产品还存在一定的不足,这些不足限制了其应用领域的扩展。未来的火烧迹地数据产品改进可以从以下3个方面展开:1)构建长时间序列火烧迹地数据产品集。2)开发高精度的火烧迹地数据产品集,充分考虑火灾发生时以及火灾发生前后的各种异常特性,真实反映火灾发生所带来的地表特征变化,才能建立更加精确、稳定的提取算法,提高火烧迹地数据产品精度。3)建立多样化的火烧迹地数据产品集,改良现有火烧迹地数据产品,增加新的监测内容,如火烧能量、火焰温度以及火灾规模等,这将进一步扩大火烧迹地数据产品的应用范围。
[期刊] 资源科学  [作者] 汪权方  许纪承  陈媛媛  李家永  王新生  
利用遥感手段,以低廉的成本有效获取包括居民地在内的地表信息是促使卫星遥感数据转化为现实生产力的根本所在,也是遥感应用领域中亟待解决的重要课题。目前虽然已有"空间分辨率越高,遥感分类精度也越高"的共性认识,但是遥感影像空间分辨率的不同对于城镇和乡村这两种不同类型的居民地信息提取产生怎样的影响等,目前尚无明确答案。本文首先以同一区域不同空间分辨率的4种卫星遥感影像数据为信息源,定性探讨居民地在不同分辨率遥感影像上的表现特征;然后以两种不同分辨率的影像ALOS和TM为实验对象,对这两种影像上城镇和乡村居民地信息提取精度进行比较分析。结果显示:虽然基于10m-ALOS影像的居民地信息提取精度较30m-...
[期刊] 中南林业科技大学学报  [作者] 王传立  张晓芳  唐鼐  袁梦  文益君  郭瑞  
高光谱遥感影像包含了大量的波段信息,能够很好地应用于地物的识别。基于单核的高光谱遥感影像极限学习机分类模型,因其实施简单、分类精度高、训练时间短,已被广泛地应用于高光谱遥感影像识别。但是核特征的选取,以及单核特征表达的单一性,限制了模型分类精度的进一步提高。为了解决此问题,受多核极限学习机(MK-ELM)思想的启发,首先使用核方法,提取了遥感影像的多核特征表达;然后利用多核极限学习机理论,同时优化极限学习机结构参数以及多核特征融合系数,获得最优的分类模型。为了说明MK-ELM的有效性,在Indian pines数据集上做了对比实验,该实验证明基于多核极限学习机遥感影像分类模型的分类精度较单核极限学习机有明显地提高,MK-ELM的分类整体精度为80.2%,Kappa系数高达78%;同时将多核极限学习机应用到芷江林场的林地信息提取,其分类精度高达89.1%,Kappa系数达86%。
[期刊] 中南林业科技大学学报  [作者] 罗朝沁  林辉  孙华  吴梓尚  
森林类型的识别对于掌握森林生态系统和自然环境变化具有重要意义。针对单一时相遥感数据提取森林植被类型信息方法的局限性,以中国东北三省为研究区,探讨了基于多时相MODIS遥感数据,实现主要森林类型识别的方法。将东三省的森林植被划分为非林地、针叶林、阔叶林、针阔混交林、灌木林5种类型,通过分析不同森林类型一年内生长差异,选取多时相NDVI第10期、NDIV第23期、EVI第10期、LAI第20期特征数据,建立了非林地、针叶林、阔叶林、针阔混交林、灌木林的决策树模型,实现了森林类型信息的识别,得出了东三省的森林覆盖率42.39%,植被类型分类总体精度为86.7%,与第八次全国森林资源清查的东三省结果对...
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