基于GF-1数据的二阶段遥感特征优选与森林地上生物量反演模型

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作者 杨菲菲 张王菲 +3 位作者 赵磊 赵含 姬永杰 王梦金 《林业科学》 北大核心 2025年第4期9-19,共11页

【目的】提出二阶段遥感特征选择方法与多机器学习模型结合的思路,探索适用于国产高分一号(GF-1)数据估测森林地上生物量(AGB)的有效模式,为高分系列卫星数据在林业监测中的应用提供参考。【方法】首先,从GF-1数据中提取波段光谱特征、... 【目的】提出二阶段遥感特征选择方法与多机器学习模型结合的思路,探索适用于国产高分一号(GF-1)数据估测森林地上生物量(AGB)的有效模式,为高分系列卫星数据在林业监测中的应用提供参考。【方法】首先,从GF-1数据中提取波段光谱特征、纹理特征、植被指数等44个特征变量;然后,基于二阶段特征优选策略优选特征,第一阶段采用过滤式法(Relief)、嵌入式法(Lasso、RF)进行初步筛选,第二阶段通过包装式法(RFE)进一步优化特征子集,提升模型估测能力;最后,利用以往森林AGB估测研究中表现较好的K最近邻(KNN)、支持向量回归(SVR)、随机森林(RF)、梯度提升回归树(GBRT)和极限梯度提升树(XGBoost)机器学习模型进行森林AGB估测,并评估不同特征选择方法与模型之间的匹配度及其对森林AGB估测精度的影响,探寻最优的基于GF-1数据估测森林AGB的策略。【结果】1)Relief-RFE方法在XGBoost模型森林AGB反演中取得较优效果(R²=0.811,RMSE=8.45 t·hm^(−2),rRMSE=23.39%)。2)绿光波段纹理特征(mea_b2)能够捕捉到森林地表覆盖物的空间分布信息,如森林的冠层密度、树木分布等空间结构变化信息;蓝光波段光谱特征(b1)对叶绿素和叶色素浓度变化反应敏感,可表征植被健康状况和生长阶段信息,在多种方法的二阶段特征选择中上述2种特征均被选为核心特征用于森林AGB估测。3)特征优选可显著提升模型性能,XGBoost模型的提升效果明显大于KNN、SVR、RF和GBRT模型。【结论】通过对比不同特征选择方法与机器学习模型结合估测森林AGB的效果,验证了二阶段特征优选策略在基于GF-1数据估测森林AGB中的有效性,尤其是将该策略与XGBoost模型结合,能够构建出高精度、高稳健性的森林AGB估测策略。 展开更多

关键词 GF-1数据 森林地上生物量 混合特征选择 机器学习 二阶段优化策略

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基于相位恢复的SBAS-InSAR技术与光学影像结合的攀枝花地区滑坡早期识别

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作者 仲鹏宇 张王菲 +2 位作者 戴可人 郭世鹏 许政勇 《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第2期58-67,共10页

为克服传统SBAS-InSAR技术存在的相干性高估以及高相干点密度、质量低的问题,将相位恢复引入SBAS-InSAR中,采用改进的高相干点选取方法提高形变速率反演精度;同时利用GF-1号高分辨率光学影像辅助InSAR形变监测结果,以提高研究区滑坡体... 为克服传统SBAS-InSAR技术存在的相干性高估以及高相干点密度、质量低的问题,将相位恢复引入SBAS-InSAR中,采用改进的高相干点选取方法提高形变速率反演精度;同时利用GF-1号高分辨率光学影像辅助InSAR形变监测结果,以提高研究区滑坡体早期识别准确性及全面性。研究发现,经过相位恢复后,选取的高相干点密度及质量明显提高;共识别出隐患点28处,其中11处与已知隐患点完全匹配,新识别出17个滑坡隐患点,在随机选取的隐患点现场调查验证时均存在地表裂缝等滑坡隐患特征。因此,将相位恢复的思想引入SBAS-InSAR中,可以有效提高高相干点选取的密度和质量,使得相干性得到有效校正,从而提高形变监测的精度;此外,光学影像辅助获取形变信息,是对InSAR滑坡隐患点识别结果精度及可解释性的有效补充。 展开更多

关键词 SBAS-InSAR 相位恢复 光学遥感 早期滑坡识别

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林权改革中遥感影像真彩色融合技术探讨

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作者 张王菲 杨赞光 《西南林学院学报》 2009年第4期63-66,共4页

以云南宜良县、昆明市五华区的林权改革项目为依托,针对林改的对象,林改的特殊性、广泛性等特点,对林改项目中的遥感影像融合技术进行研究,针对快鸟卫星影像蓝光波段缺失的特点,探讨如何对蓝光波段进行模拟,使得研究区域的遥感影像真彩... 以云南宜良县、昆明市五华区的林权改革项目为依托,针对林改的对象,林改的特殊性、广泛性等特点,对林改项目中的遥感影像融合技术进行研究,针对快鸟卫星影像蓝光波段缺失的特点,探讨如何对蓝光波段进行模拟,使得研究区域的遥感影像真彩色融合的效果更为理想。 展开更多

关键词 林权改革 遥感影像 融合

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基于多源数据的根河实验区生物量反演研究 被引量：11

4

作者 李春梅 张王菲 +2 位作者 李增元 陈尔学 田昕 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期64-72,共9页

森林是陆地生态系统的重要组成部分,精确估测森林地上生物量能够减少陆地生态系统碳储量的不确定性。本文以内蒙古大兴安岭根河实验区为研究区,基于森林样地调查数据、Landsat 8 OLI、机载P-波段Pol SAR以及ASTER GDEM数据,分别采用多... 森林是陆地生态系统的重要组成部分,精确估测森林地上生物量能够减少陆地生态系统碳储量的不确定性。本文以内蒙古大兴安岭根河实验区为研究区,基于森林样地调查数据、Landsat 8 OLI、机载P-波段Pol SAR以及ASTER GDEM数据,分别采用多元线性逐步回归法和基于随机森林算法(Random Forest,RF)进行特征优化选择后的k-最近邻(k-nearest neighbors,k-NN)法对研究区森林地上生物量(above-ground biomass,AGB)进行估测,对比验证采用不同类型数据(单传感器数据和多传感器数据)时2种方法的反演结果来寻求森林AGB估测的最优方法和输入因子,最后利用最优的估测方法来反演整个研究区的森林AGB,生成根河实验区的森林AGB等级分布图。结果表明:对于多元线性逐步回归和k-NN 2种不同的方法,森林AGB的反演都表现出较为一致的结果,即采用多传感器遥感数据(Landsat 8 OLI和机载P-波段PolSAR数据)比采用单传感器遥感数据估算的森林AGB精度要高;而在同时采用多传感器遥感数据进行森林AGB的反演中,k-NN算法的估测结果(R^2=0.65,RMSE=17.49 t/hm^2)明显优于多元线性逐步回归算法(R^2=0.36,RMSE=22.08 t/hm^2)的估测结果。显然,多源数据协同反演森林AGB可以充分利用每种传感器的优点,提高遥感估测森林AGB的能力;与多元逐步回归方法相比,k-NN算法能够更多地考虑到森林参数同光谱值之间的非线性依赖关系,且能够避免发生过学习现象和样本不平衡问题。 展开更多

关键词 森林地上生物量 多元线性逐步回归 K-最近邻 单传感器遥感数据 多传感器遥感数据

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基于多源遥感数据的森林生物量定量评价研究 被引量：6

5

作者 徐天蜀 岳彩荣 +2 位作者 章皖秋 张王菲 袁华 《西南林业大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2016年第3期126-130,共5页

以ALOS PALSAR L波段双极化FBD微波遥感数据及多光谱光学遥感数据AVNIR-2为基础,对数据进行预处理,利用地面云南松林样地坐标,提取HH、HV双极化后向散射系数及极化比值3个因子,结合光学遥感数据提取4个波段值及NDVI、RVI 2个植被指数,... 以ALOS PALSAR L波段双极化FBD微波遥感数据及多光谱光学遥感数据AVNIR-2为基础,对数据进行预处理,利用地面云南松林样地坐标,提取HH、HV双极化后向散射系数及极化比值3个因子,结合光学遥感数据提取4个波段值及NDVI、RVI 2个植被指数,作为云南松林生物量估测因子。分别以微波数据、光学数据、微波及光学数据结合的多源遥感数据,建立3个云南松林生物量估测模型。结果表明:所建模型经方差分析均达到显著相关或极显著相关水平;PALSAR L波段双极化后向散射系数,可以反映森林生物量的变化,但反演精度有待进一步提高;AVNIR-2数据模型优于PALSAR L波段双极化数据模型;多源数据模型与光学数据模型的估测精度相近。 展开更多

关键词 森林生物量 微波数据 光学数据 多源遥感数据 定量评价 云南松

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SAR数据与光学数据融合在土地覆盖分类中的应用研究 被引量：5

6

作者 姬永杰 岳彩荣 张王菲 《西南林业大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2016年第3期158-162,共5页

采用ALOS-1-PALSAR数据的强度信息、HV/HH极化比值信息和HV&HH相干系数与TM影像融合,以支持向量机(SVM)的方法对土地覆盖进行分类,对比了TM影像、TM+SAR强度影像、TM+HV/HH比值影像、TM+相干影像的分类结果。结果表明:分类精度由高... 采用ALOS-1-PALSAR数据的强度信息、HV/HH极化比值信息和HV&HH相干系数与TM影像融合,以支持向量机(SVM)的方法对土地覆盖进行分类,对比了TM影像、TM+SAR强度影像、TM+HV/HH比值影像、TM+相干影像的分类结果。结果表明:分类精度由高到依次为TM+相干影像>TM+HV/HH比值影像>TM+SAR强度影像>TM影像;采用SAR数据与光学数据融合,可以在不同程度上提高土地利用覆盖分类的精度。 展开更多

关键词 土地覆盖分类 SAR TM 融合

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基于DEM差分法的TanDEM-X数据森林高度估测 被引量：2

7

作者 姬永杰 岳彩荣 +3 位作者 赵磊 刘晓英 张亚红 张王菲 《西南林业大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2016年第6期73-78,共6页

以现有Lidar获取的DEM(数字高程模型)数据、CHM(冠层高模型)和样地调查数据为辅助数据,基于干涉测高原理,以DEM差分法为例,分析该方法支持下TanDEM-X数据在普洱研究区森林高度估测中的可行性。结果表明,TanDEM-X数据在森林林分高度估测... 以现有Lidar获取的DEM(数字高程模型)数据、CHM(冠层高模型)和样地调查数据为辅助数据,基于干涉测高原理,以DEM差分法为例,分析该方法支持下TanDEM-X数据在普洱研究区森林高度估测中的可行性。结果表明,TanDEM-X数据在森林林分高度估测中具有很大的潜力,在有高精度地表DEM数据支持下,采用该法获得估测结果与Lidar数据获取的CHM(冠层高度模型)数据较接近,两者的RMSE为4.39 m,R2为0.70。此外,相位噪声对估测精度有严重影响,相位噪声剔除前后,估测结果与Lidar获取的CHM数据的R^2分别为0.23和0.70。 展开更多

关键词 森林高度 DEM差分法

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基于D-InSAR技术的同震位移场反演及验证

8

作者 郭世鹏 康伟 +3 位作者 黄继茂 张庭苇 李云 张王菲 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第6期84-91,共8页

差分干涉合成孔径雷达(differential interferometric synthetic aperture radar, D-InSAR)技术在获取地震同震位移场中具有极大的潜力,但由于地震产生的同震位移场区域通常较大,难以获得地表对应区域的测量数据(如GPS、水准测量等测量... 差分干涉合成孔径雷达(differential interferometric synthetic aperture radar, D-InSAR)技术在获取地震同震位移场中具有极大的潜力,但由于地震产生的同震位移场区域通常较大,难以获得地表对应区域的测量数据(如GPS、水准测量等测量数据)进行验证,使得对D-InSAR获取的同震位移信息进行精度检验比较困难。以2016年中国台湾省高雄市发生的6.7级地震为例,采用Sentinel-1A升降轨数据,使用D-InSAR技术反演该区域的地震同震位移场信息,并采用典型特征点的升降轨数据的相关性、基于弹性半空间模型(Okada)反演的断层几何参数辅助验证D-InSAR反演结果的有效性。结果表明:升降轨反演结果的相关性较高,D-InSAR反演结果带入Okada模型模拟的位移场信息与以往研究结果基本一致;D-InSAR反演结果中,地震区最大抬升和沉降量分别为17.2 cm和15.6 cm,升降轨典型特征点形变量线性拟合的R2为0.978 4,Okada反演的参数显示地震位于旗山断层和潮州断层的断裂带上,震源深度为14.59 km,发震机制为走滑逆冲断层。 展开更多

关键词 地震 同震位移场 D-INSAR 反演 弹性半空间模型

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雷达遥感农业应用综述 被引量：11

9

作者 张王菲 陈尔学 +2 位作者 李增元 杨浩 赵磊 《雷达学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2020年第3期444-461,共18页

雷达遥感具有全天时、全天候监测的能力,对植被具有一定的穿透能力,对植被散射体形状、结构、介电常数敏感;这些特性使得其在农业应用中极具潜力。该文首先介绍了雷达遥感在农业中的应用领域,概略总结了目前在农作物识别与分类、农田土... 雷达遥感具有全天时、全天候监测的能力,对植被具有一定的穿透能力,对植被散射体形状、结构、介电常数敏感;这些特性使得其在农业应用中极具潜力。该文首先介绍了雷达遥感在农业中的应用领域,概略总结了目前在农作物识别与分类、农田土壤水分反演、农作物长势监测等多个领域研究的综述文献;然后分别阐述了雷达散射计和各类SAR特征(包括:SAR后向散射特征、极化特征、干涉特征、层析特征)在农业各领域中应用的现状和取得的研究成果,最后结合农业应用需求和SAR技术发展总结了目前研究中存在的问题和原因,并对未来的发展进行了展望。 展开更多

关键词 雷达遥感 农业 后向散射特征 极化特征 干涉特征 层析特征

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不同波长极化SAR数据水云模型森林生物量反演对比分析 被引量：6

10

作者 姬永杰 徐昆鹏 +2 位作者 张王菲 史建敏 张甫香 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期24-33,共10页

【目的】水云模型(WCM)是一种采用SAR数据反演森林地上生物量(AGB)应用较为广泛的半经验模型,探索将不同波长、极化方式、极化信息等引入WCM,以期为提高森林AGB反演精度提供科学依据。【方法】本文以X、C、L、P波段多频极化SAR数据为数... 【目的】水云模型(WCM)是一种采用SAR数据反演森林地上生物量(AGB)应用较为广泛的半经验模型,探索将不同波长、极化方式、极化信息等引入WCM,以期为提高森林AGB反演精度提供科学依据。【方法】本文以X、C、L、P波段多频极化SAR数据为数据源,首先将各波长各极化后向散射系数用于WCM进行森林AGB反演,对比其反演精度;接着采用极化分解分量构建地体散射比参数,并将其引入WCM发展为极化水云模型(PolWCM),同时对比分析其在X、C、L、P波段森林AGB的反演结果。【结果】(1)在X、C、L、P 4个波段中,除X波段外,将HV极化后向散射系数代入WCM进行森林AGB反演,精度均高于基于其他极化通道后向散射系数的反演结果;且长波长(L和P)的反演精度高于短波长(X和C)的反演精度。在L波段,将HV极化后向散射系数代入WCM进行森林AGB反演,R2和RMSE分别为0.46和18.00 t/hm2;P波段HV极化反演结果的R2和RMSE分别为0.43和21.18 t/hm2。(2)将极化信息以地体散射比的形式引入WCM,PolWCM模型在X、C、L、P各个波段均可提高反演精度,反演结果的RMSE值分别为24.90、24.71、17.70和18.08 t/hm2。【结论】采用WCM进行森林AGB反演具有极化、波长依赖性,其中将L波段HV极化后向散射系数代入WCM进行森林AGB反演时精度最优;将极化信息以地体散射比的方式引入WCM,发展PolWCM,可以明显提高森林AGB的反演精度。 展开更多

关键词 X、C、L、P波段SAR数据 森林地上生物量 极化 地体散射比

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基于机载P波段全极化SAR数据的森林地上生物量估测 被引量：4

11

作者 姬永杰 杨丛瑞 +3 位作者 张王菲 曾鹏 张甫香 屈亚妮 《浙江农林大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期971-980,共10页

【目的】森林生物量的空间精准量化对了解陆地碳储量、碳收支、碳平衡,以及揭示森林碳储量与全球气候变化的影响过程具有重要意义。P波段波长较长,在森林中具有更高的穿透能力,研究机载P波段SAR数据提高森林地上生物量(AGB)估测精度的... 【目的】森林生物量的空间精准量化对了解陆地碳储量、碳收支、碳平衡,以及揭示森林碳储量与全球气候变化的影响过程具有重要意义。P波段波长较长,在森林中具有更高的穿透能力,研究机载P波段SAR数据提高森林地上生物量(AGB)估测精度的可行性。【方法】以机载P波段全极化合成孔径雷达(SAR)数据和高精度激光雷达(LiDAR)数据估测的森林AGB抽样点为基础,提取20个极化SAR特征,并分别与森林AGB变化作敏感性响应情况分析。采用多元线性回归模型(MLR)、K近邻方法 (KNN)、支持向量回归(SVR)和随机森林(RF)4种估测方法,探究机载P波段SAR数据的森林AGB估测精度。【结果】在较低森林AGB(均值约45 t·hm^(-2))的森林覆盖区中,P波段的同极化后向散射系数、Freeman-Durden和Yamaguchi分解中的表面和二次散射分量对森林AGB变化敏感;此外H-A-ALPHA极化分解的散射角(alpha)、拓展极化参数极化辨别率参数(PDR)也对森林AGB变化敏感。4种方法估测的森林AGB相对误差均约30%,其中MLR估测结果精度最低,估测精度为63.55%,均方根误差(RMSE)为19.16 t·hm^(-2);RF估测结果精度最高,估测精度为72.97%,RMSE为15.98 t·hm^(-2);KNN和SVR估计结果差别不明显,RMSE分别为17.04和17.09 t·hm^(-2)。【结论】P波段SAR数据对估测森林AGB具有一定潜力,3种非参数方法的估测结果明显优于MLR参数方法。此外,P波段的森林AGB估测精度受到待估森林AGB水平高低的影响明显,在森林AGB水平较高的分组中估测精度较高。在森林AGB均值为45 t·hm^(-2),最大值为120 t·hm^(-2)的森林覆盖区,以50 t·hm^(-2)将森林AGB样点分为2组时,高森林AGB组的估测精度高出低AGB组约6%。 展开更多

关键词 P波段 森林地上生物量 合成孔径雷达(SAR) 极化

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多特征与局部线性嵌入融合算法在植物识别中的应用研究 被引量：5

12

作者 单治磊 张王菲 +1 位作者 赵熙临 付波 《西南林业大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2017年第6期188-194,共7页

针对植物识别过程中叶片旋转状态下的识别需求,采用植物多特征提取与局部嵌入融合算法,应用支持向量机(SVM)建立分类器对植物叶片进行分类辨识。结果表明:基于分块的局部二值模式(LBP)算法可以提取植物叶片的纹理特征;使用局部线性嵌入(... 针对植物识别过程中叶片旋转状态下的识别需求,采用植物多特征提取与局部嵌入融合算法,应用支持向量机(SVM)建立分类器对植物叶片进行分类辨识。结果表明:基于分块的局部二值模式(LBP)算法可以提取植物叶片的纹理特征;使用局部线性嵌入(LLE)算法,对高维的LBP特征进行降维,减少了分类识别时间,同时能够达到更好的聚类效果,有效地提高识别率;所提出的植物叶片识别方法对旋转状态下的叶片具有良好的实用性。 展开更多

关键词 局部二值模式 线性嵌入 HU矩 支持向量机 叶片 识别

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基于TanDEM-X相干系数的森林高度估测方法 被引量：2

13

作者 范亚雄 陈尔学 +4 位作者 李增元 赵磊 张王菲 金玉栋 蔡丽杰 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期35-46,共12页

【目的】采用TanDEM-X单极化InSAR数据,研究基于相干系数的SINC模型森林高度估测方法,并分析5 m高分辨率的LiDAR DEM和30 m中等分辨率的SRTM DEM对模型估测精度和稳定性的影响。【方法】首先对观测的相干性进行非体散射失相干校正得到... 【目的】采用TanDEM-X单极化InSAR数据,研究基于相干系数的SINC模型森林高度估测方法,并分析5 m高分辨率的LiDAR DEM和30 m中等分辨率的SRTM DEM对模型估测精度和稳定性的影响。【方法】首先对观测的相干性进行非体散射失相干校正得到体散射失相干γVol,然后基于SINC模型将γVol的相干系数作为输入估测森林高度。以LiDAR提取的森林高度为验证数据,均匀选取150个检验样本,分别在15 m×15 m、30 m×30 m、50 m×50 m和100 m×100 m大小的样本尺度上进行精度评价,并与DSM-DEM差分法进行对比,分析2种方法的精度和适用性。【结果】5 m和30 m分辨率的参考DEM对SINC模型森林高度估测结果影响较小,随样本尺度增大其影响可逐渐忽略,当样本大小为100 m×100 m时,LiDAR DEM和SRTM DEM估测结果的R2分别为0.54、0.51,RMSE分别为2.38、2.51 m,精度分别为77.19%、75.99%;相比SINC模型法,DSM-DEM差分法在各样本尺度上的表现更好,但森林高度估测结果存在明显低估现象,必须采用森林高度实测数据进行校正,当样本大小为100 m×100 m时,R2为0.79,校正前后的RMSE分别为2.57、1.63 m,精度分别为75.44%、84.41%。【结论】基于相干系数的SINC模型法估测森林高度,以30 m空间分辨率的SRTM DEM进行地形补偿和地理编码,可以取得较好结果;虽然该方法的精度相比DSM-DEM差分法略有下降,但既不需要实测森林高度数据进行标定,也不需要输入高分辨率的DEM,具有大范围森林高度制图的潜力和更大的实际应用价值。 展开更多

关键词 TanDEM-X 森林高度 INSAR SINC模型

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联合LiDAR、高光谱数据及3D-CNN方法的树种分类 被引量：4

14

作者 毛英伍 郭颖 +2 位作者 张王菲 苏勇 关塬 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期73-83,共11页

【目的】探究三维卷积神经网络(3D-CNN)在高光谱数据支持的树种分类中的有效网络构建方式,以提高树种分类精度。【方法】以美国加利福尼亚州内华达山脉南部为研究区,LiDAR数据获取的森林冠层高(CHM)进行单木分割并以此为补充建立样本,... 【目的】探究三维卷积神经网络(3D-CNN)在高光谱数据支持的树种分类中的有效网络构建方式,以提高树种分类精度。【方法】以美国加利福尼亚州内华达山脉南部为研究区,LiDAR数据获取的森林冠层高(CHM)进行单木分割并以此为补充建立样本,改进一种结构更简单、分类精度更高且无需对高光谱数据进行预处理的3D-CNN网络结构用于森林树种识别。【结果】相较于常规机器学习分类方法【支持向量机(SVM),随机森林(RF)】、传统二维卷积神经网络模型(2D-CNN)及最新多光谱分辨率三维卷积神经网络(MSR 3D-CNN)模型,本研究提出的3D-CNN模型对树种总体分类精度为99.79%,平均交并比(MIoU)为99.53%。与SVM和RF分类结果相比,本研究构建的3D-CNN模型总体分类精度提高5%左右,且具有对树种边界提取更加准确、椒盐现象更少发生的特点;与2D-CNN相比,总体分类精度提高10%左右,MIoU提高7%左右;与MSR 3D-CNN相比,总体精度相差不大,但在训练和测试过程中,本模型耗时远远小于MSR 3D-CNN模型。【结论】本研究改进的3D-CNN模型结构能够高效对原始高光谱影像进行树种分类并制图,可有效提高树种分类的精度。 展开更多

关键词 高光谱 LIDAR 卷积神经网络 树种分类 3D-CNN

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基于优化三角形植被指数(TVI)的灌丛化草原植被地上生物量遥感估测方法研究 被引量：3

15

作者 许政勇 孙斌 +4 位作者 张王菲 李毅夫 闫紫钰 岳巍 滕思翰 《草业学报》 CSCD 北大核心 2023年第10期1-14,共14页

灌丛化已经成为草原生态系统中重要的生态问题,而灌丛化草原植被地上生物量(AGB)的精细化估测对于开展区域生态系统碳循环研究有着重要的科学意义。受土壤背景噪声和植被生长结构特征差异的双重影响,现有常见植被指数在灌丛化草原区域构... 灌丛化已经成为草原生态系统中重要的生态问题,而灌丛化草原植被地上生物量(AGB)的精细化估测对于开展区域生态系统碳循环研究有着重要的科学意义。受土壤背景噪声和植被生长结构特征差异的双重影响,现有常见植被指数在灌丛化草原区域构建AGB估算模型时表现极不稳定。针对这一问题,基于Sentinel-2遥感数据,通过优化三角形植被指数(TVI)开展灌丛化草原植被AGB遥感估测方法研究。研究结果表明:1)在以草本植被为主的区域中,基于绿R560、红边R705和近红R865组合形成的TVI与AGB拟合效果最好,R2达到了0.684;而在以灌丛植被为主的区域中,以基于绿R560、红边R783和近红R842组合形成的TVI与AGB拟合效果最好,R^(2)达到了0.368。2)分析现有常用的12种植被指数对土壤的噪声敏感性时,在以草本植被为主的区域中,增强型植被指数(EVI)对土壤噪声表现最为敏感;在以灌丛植被为主的区域中,修正土壤调节植被指数(MSAVI)表现最为敏感。3)在草本植被为主的区域中,相对于TVI,优化后植被指数草地三角形植被指数(GTVI)构建线性估算模型的交叉验证决定系数(R^(2)CV)提高了0.153、交叉验证均方根误差(RMSECV)减小了12.222 g·m^(-2);在灌丛植被为主的区域中,相对于TVI,优化后植被指数GTVI构建线性估算模型的R^(2)CV提高了0.029、RMSECV减小了1.684 g·m^(-2)。4)与常用的12种植被指数构建的估测模型相比,无论在草本植被区域还是灌丛植被区域,GTVI构建的估测模型都具有最高的精度。该研究结果以期为采用植被指数法开展灌丛化草原植被地上生物量遥感估算提供科学依据和参考。 展开更多

关键词 灌丛化草原 植被地上生物量 植被指数法 优化三角形植被指数

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基于优化光谱指数的夏玉米地上生物量估算 被引量：1

16

作者 王涵 张王菲 杨浩 《安徽农业科学》 CAS 2023年第24期5-8,23,共5页

以夏玉米为研究对象,首先获取拔节期、大喇叭口期、抽雄期和灌浆期4个关键生育期的地面高光谱数据,并实测各生育期的地上生物量(AGB);其次基于任意波段组合的波段优化算法,分别构造6种不同波段组合形式的两波段和三波段光谱指数;然后将... 以夏玉米为研究对象,首先获取拔节期、大喇叭口期、抽雄期和灌浆期4个关键生育期的地面高光谱数据,并实测各生育期的地上生物量(AGB);其次基于任意波段组合的波段优化算法,分别构造6种不同波段组合形式的两波段和三波段光谱指数;然后将构造的12种光谱指数与地面实测的AGB进行相关性分析,从中筛选出相关性最好的光谱指数作为最优光谱指数构建夏玉米全生育期的AGB估算模型;最后对最优光谱指数估算夏玉米各关键生育期AGB的性能进行系统评价。结果表明:基于波段优化算法筛选的最优三波段光谱指数TBI6(760,925,895)与夏玉米各生育期和全生育期的AGB均具有良好的相关性,其构建的AGB估算模型具有较高的精度,可为夏玉米全生育期AGB的快速无损估算及AGB监测装置的集成与开发提供参考。 展开更多

关键词 夏玉米 地上生物量 高光谱 光谱指数 波段优化算法

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参数优选支持的光学与SAR数据森林地上生物量反演研究 被引量：9

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作者 李云 张王菲 +2 位作者 崔鋆波 李春梅 姬永杰 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第10期11-19,共9页

【目的】森林是整个陆地碳循环系统中最大的有机碳贮库,准确地估测森林地上生物量影响着全球碳源与碳储量的分析与评价。本文旨在评价利用Landsat8 OLI、高分一号光学数据、ALOS-1 PALSAR-1SAR 3组不同源遥感数据估测森林AGB的潜力,进... 【目的】森林是整个陆地碳循环系统中最大的有机碳贮库,准确地估测森林地上生物量影响着全球碳源与碳储量的分析与评价。本文旨在评价利用Landsat8 OLI、高分一号光学数据、ALOS-1 PALSAR-1SAR 3组不同源遥感数据估测森林AGB的潜力,进而剖析光学数据和SAR数据在估测森林AGB方面的差异。【方法】首先对Landsat8 OLI、高分一号光学数据、ALOS-1 PALSAR-1SAR数据分别提取波段比值、植被指数、纹理信息,对ALOS-1 PALSAR-1SAR数据同时提取极化分解信息;然后,利用随机森林算法对不同数据提取的特征参数进行重要性排序,选择排序靠前的特征进行建模;最后,利用KNN-FIFS算法分析不同特征组合,对4组数据建立4个模型估测森林AGB,并使用留一交叉验证法对4个模型估测森林AGB值进行精度评价。【结果】使用植被因子、波段比值、纹理因子、极化分解信息4种特征参数分别对3组数据进行建模估测森林AGB,基于Landsat8 OLI数据反演森林AGB的精度评价结果为R2=0.50,RMSE=33.34 t/hm^2;基于高分一号数据估测精度为R^2=0.36,RMSE=37.60 t/hm2;基于PALSAR纹理特征估测精度为R^2=0.45,RMSE=35.40 t/hm^2;基于PALSAR全极化分解信息估测精度为R^2=0.63,RMSE=28.84 t/hm^2。【结论】参数提取方法相同时,即基于植被因子、波段比值、纹理信息3种特征参数估测森林AGB,其光学数据和SAR数据的反演潜力基本一致;参数提取方法不同时,即SAR数据加入极化分解信息估测森林AGB,与光学数据相比,SAR数据对森林AGB的反演潜力较好。 展开更多

关键词 森林生物量 特征选择 KNN-FIFS

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基于时序PolSAR影像与决策树模型的油菜物候期识别 被引量：5

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作者 李诗涛 张王菲 +1 位作者 赵丽仙 王熙媛 《浙江农业学报》 CSCD 北大核心 2021年第11期2116-2127,共12页

作物物候期识别是农情遥感监测的重要内容,及时准确识别作物物候期,对有效评估作物生长趋势、提高农情信息化管理水平有重要意义。提出了基于时间序列全极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)数据结合决策树... 作物物候期识别是农情遥感监测的重要内容,及时准确识别作物物候期,对有效评估作物生长趋势、提高农情信息化管理水平有重要意义。提出了基于时间序列全极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)数据结合决策树模型的油菜物候期识别方法。首先,采用3种极化分解方法提取PolSAR极化参数,并分析各极化参数对油菜物候期的动态响应规律;其次,基于各极化分解方法提取的参数建立决策树模型,并对油菜物候期进行分类识别;最后,采用基于混淆矩阵的方法对油菜物候期识别结果进行精度评价。采用5期Radarsat-2 PolSAR数据和地面物候观测数据进行实验验证。结果表明:提取的PolSAR参数中对物候期变化较为敏感的参数有H/A/alpha分解中的散射角(Alpha)、特征值(L2、L3)、伪熵(P2)、目标方位角(Beta1)参数,Freeman-Durden分解中的地面散射(Ground)和奇次散射(Odd)参数,Yamaguchi分解中的奇次散射(Odd_Y)和螺旋体散射(Helix)参数;决策树模型对油菜物候期识别结果较为准确,识别结果中组合3种极化分解方法提取参数建立的原始决策树模型分类总体精度最高,达94%。总体上,PolSAR极化分解参数对油菜物候期变化比较敏感,决策树模型能有效识别油菜物候期。 展开更多

关键词 油菜 物候期识别 RADARSAT-2 极化分解 决策树

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联合GF-1和GF-3影像的森林地上生物量反演 被引量：4

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作者 史建敏 张王菲 +2 位作者 曾鹏 赵丽仙 王梦金 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第11期70-81,共12页

【目的】探索高分(GF)光学、合成孔径雷达(SAR)数据及其联合数据在森林地上生物量(AGB)及其组成部分反演中的可行性。【方法】以云南省昆明市宜良县小哨林区的云南松为研究对象,结合实地调查数据,以GF-1光学数据和GF-3SAR数据作为数据源... 【目的】探索高分(GF)光学、合成孔径雷达(SAR)数据及其联合数据在森林地上生物量(AGB)及其组成部分反演中的可行性。【方法】以云南省昆明市宜良县小哨林区的云南松为研究对象,结合实地调查数据,以GF-1光学数据和GF-3SAR数据作为数据源,提取光学数据常用的植被指数和纹理特征,SAR数据的各极化后向散射系数、纹理特征以及极化分解等参数,利用KNN-FIFS方法分别进行森林AGB及其分量的反演;然后采用留一交叉验证法对反演结果进行精度评价,并在此基础上绘制森林AGB及其分量空间分布图。【结果】联合GF-1和GF-3数据反演森林AGB及其分量的精度最高,R^(2)均超过了0.710,RMSEr的值在22%^(2)7%之间,其中树叶的反演精度最优,模型的R^(2)为0.714,RMSE为10.270 t/hm^(2),RMSEr为24.58%;除树叶生物量外,森林AGB和其他分量仅采用GF-1提取的特征进行反演时,精度均优于采用GF-3特征的反演结果。【结论】联合GF-1光学数据和GF-3全极化SAR可以实现一定程度的互补,提高森林AGB及其分量的反演精度,此外KNN-FIFS方法在低生物量水平的云南松纯林的AGB及其分量的反演中具有一定的鲁棒性,且KNN-FIFS优选的重要参数多为SAR和光学的纹理特征。 展开更多

关键词 GF系列卫星 森林地上生物量 森林地上生物量分量 KNN-FIFS

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基于高分三号卫星数据与Η/Α/■分解特征参数的农作物分类研究 被引量：3

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作者 赵丽仙 张王菲 +2 位作者 李云 张庭苇 黄国然 《浙江农业学报》 CSCD 北大核心 2022年第11期2491-2503,共13页

利用高分三号(GF-3)卫星的全极化C波段多极化合成孔径雷达数据,基于Η/Α/极化分解提取香农熵(SE)及其强度分量(SE_(I))和极化分量(SE_(P))、单次反射特征值相对差异度(SERD)、二次反射特征值相对差异度(DERD)、极化比(PF)、基准高度(PH... 利用高分三号(GF-3)卫星的全极化C波段多极化合成孔径雷达数据,基于Η/Α/极化分解提取香农熵(SE)及其强度分量(SE_(I))和极化分量(SE_(P))、单次反射特征值相对差异度(SERD)、二次反射特征值相对差异度(DERD)、极化比(PF)、基准高度(PH)、极化不对称性(PA)和雷达植被指数(RVI)共9个特征参数,将其应用于农作物分类研究中,以支持向量机(SVM)和随机森林(RF)算法为例,初步探索了基于Η/Α/分解提取的这9个特征参数在GF-3数据支持下的农作物分类潜力。结果显示:单独将SERD、PH、PF、RVI和SE_(P)参数用于2种分类方法时,分类精度较高,在82%~92%;但单独运用PA、DERD、SE和SE_(I)的分类精度均低于80%。将分类精度较低的4个参数组合后,分类精度明显提高,在SVM和RF下的总体分类精度分别达到93.02%和92.05%,Kappa系数均大于0.8。结果表明,基于全极化GF-3数据和Η/Α/极化分解方法提取的9个特征参数,能很好地表征农作物的散射特征,可用于农作物分类研究。 展开更多

关键词 扩展参数 高分三号卫星 农作物分类

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