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基于随机森林的大姚县TM遥感影像分类研究被引量：19: 1; 作者王栋岳彩荣 +2 位作者田传召范怀刚王跃辉《林业调查规划》 2014年第2期1-5,共5页; 随机森林(Random Forest)是一种组合多棵决策树分类器的新的分类算法。以楚雄州大姚县为例,采用Landsat-TM数据,通过最大似然、支持向量机、随机森林3种分类器进行分类对比研究。结果表明,支持向量机和随机森林的分类精度明显优于最大... 展开更多; 关键词随机森林遥感影像分类精度大姚县; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于全极化SAR影像土地覆盖分类研究被引量：2: 2; 作者田传召范怀刚 +2 位作者岳彩荣吕佳王栋《林业调查规划》 2014年第4期1-4,9,共5页; 基于云南石林地区2009年4月23日的ALOS PALSAR的L波段全极化散射矩阵单视复数据,利用欧空局PolSARPro软件强大的极化处理功能,首先对数据进行极化分解,然后利用H/α/A—Wishart分类方法对该地区进行分类研究,利用2007年的森林资源二类... 展开更多; 关键词土地覆盖分类 PALSAR 全极化 SAR影像极化分解; 在线阅读下载PDF 职称材料

森林资源资产评估信息系统设计与实现被引量：2: 3; 作者罗春林田传召谭春阳《林业调查规划》 2014年第3期43-49,共7页; 基于森林资源资产评估相关理论,利用ASP.NET 4.0,结合Oracle 11g数据库和富客户端程序设计技术,实现B/S结构的森林资源资产评估信息系统,并针对当前森林资源资产评估信息系统存在的一些问题,提出了生成算例、自定义林产品税费和及时更... 展开更多; 关键词森林资源资产评估信息系统开发 B S结构 ASP NET; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进U-Net的小宗作物遥感图像分割研究被引量：4: 4; 作者陈燕生赵丽娜 +2 位作者吴亚娟田传召朱广林《科学技术创新》 2021年第14期11-14,共4页; 利用高分辨率遥感图像准确地获得农作物的空间分布信息,在农作物估产研究中有重要的意义。针对小宗作物分布零散、数据量少的实际问题,基于国产高分二号(GF-2)遥感图像,以芝麻为研究样例,使用基于U-Net自主改进的卷积神经网络mU-ResPlus... 展开更多; 关键词高分辨率遥感图像高分二号小宗作物深度学习 U-Net; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于随机森林的大姚县TM遥感影像分类研究被引量：19: 1; 作者王栋岳彩荣田传召范怀刚王跃辉; 机构西南林业大学林学院; 出处《林业调查规划》 2014年第2期1-5,共5页; 基金国家自然基金(31260156) 亚太森林网络(APFNET/2011/PA004) 西南林业大学科技创新基金(1339); 文摘随机森林(Random Forest)是一种组合多棵决策树分类器的新的分类算法。以楚雄州大姚县为例,采用Landsat-TM数据,通过最大似然、支持向量机、随机森林3种分类器进行分类对比研究。结果表明,支持向量机和随机森林的分类精度明显优于最大似然法,两者分类精度相差不大;在分类时间上,最大似然法明显比随机森林和支持向量机快,支持向量机最慢。综合分析,随机森林算法表现更优,它在保证分类精度的前提下,也能保证一定的时间效率,更适宜实际生产应用。; 关键词随机森林遥感影像分类精度大姚县; Keywords random forests remote sensing image classification precision assessment Dayao County; 分类号 S771.8 [农业科学—森林工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于全极化SAR影像土地覆盖分类研究被引量：2: 2; 作者田传召范怀刚岳彩荣吕佳王栋; 机构西南林业大学; 出处《林业调查规划》 2014年第4期1-4,9,共5页; 基金国家自然科学基金(31260156):基于TerraSAR-X/TanDEM-X极化干涉数据森林树高反演西南林业大学科技创新基金资助项目:利用多时相全极化ALOS PALSAR数据提取森林树高信息; 文摘基于云南石林地区2009年4月23日的ALOS PALSAR的L波段全极化散射矩阵单视复数据,利用欧空局PolSARPro软件强大的极化处理功能,首先对数据进行极化分解,然后利用H/α/A—Wishart分类方法对该地区进行分类研究,利用2007年的森林资源二类调查数据作为真实样本数据进行精度检验。结果表明,全极化SAR数据可有效识别出建筑用地、林地、耕地、裸地和水域5种地物覆盖类型,总体分类精度达80.87%。; 关键词土地覆盖分类 PALSAR 全极化 SAR影像极化分解; Keywords land cover classification PALSAR perfect polar metric SAR images polarization decomposition; 分类号 S771.8 [农业科学—森林工程] S758.4 [农业科学—森林经理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名森林资源资产评估信息系统设计与实现被引量：2: 3; 作者罗春林田传召谭春阳; 机构西南林业大学林学院; 出处《林业调查规划》 2014年第3期43-49,共7页; 文摘基于森林资源资产评估相关理论,利用ASP.NET 4.0,结合Oracle 11g数据库和富客户端程序设计技术,实现B/S结构的森林资源资产评估信息系统,并针对当前森林资源资产评估信息系统存在的一些问题,提出了生成算例、自定义林产品税费和及时更新林价信息的改进方法。; 关键词森林资源资产评估信息系统开发 B S结构 ASP NET; Keywords forest resource assets evaluation information system developing B/S structure ASP NET; 分类号 S757 [农业科学—森林经理学] F316.23 [经济管理—产业经济]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进U-Net的小宗作物遥感图像分割研究被引量：4: 4; 作者陈燕生赵丽娜吴亚娟田传召朱广林; 机构西华师范大学计算机学院中国科学院高能物理研究所多学科研究中心北华航天工业学院遥感信息工程学院; 出处《科学技术创新》 2021年第14期11-14,共4页; 文摘利用高分辨率遥感图像准确地获得农作物的空间分布信息,在农作物估产研究中有重要的意义。针对小宗作物分布零散、数据量少的实际问题,基于国产高分二号(GF-2)遥感图像,以芝麻为研究样例,使用基于U-Net自主改进的卷积神经网络mU-ResPlus,对遥感图像进行高精度分割研究。首先减少U-Net网络层数,然后使用多个反卷积融合图像浅层与深层的特征,并且引入残差块,实现网络的精细化分割效果。实验结果表明,mU-ResPlus的准确率和Kappa系数分别为87.4%和0.747,图像分割的边缘精细度上也有较大提升,在小宗作物图像分割研究上具有较高的应用前景。; 关键词高分辨率遥感图像高分二号小宗作物深度学习 U-Net; 分类号 TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料