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基于空地协同采样的植被覆盖度随机森林估算方法
被引量：
8
1
作者
程俊毅
张显峰
+2 位作者
孙敏
罗鹏
杨婉婷
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期143-154,共12页
基于无人机高光谱影像,建立地形复杂地区植被覆盖度的非参数随机森林回归估算模型。为获得构建随机森林模型所需的足够数量的训练样本,利用低空无人机搭载的光学相机,在从地面难以到达的山地、水域和植被茂密区,通过垂直拍摄获得厘米分...
基于无人机高光谱影像,建立地形复杂地区植被覆盖度的非参数随机森林回归估算模型。为获得构建随机森林模型所需的足够数量的训练样本,利用低空无人机搭载的光学相机,在从地面难以到达的山地、水域和植被茂密区,通过垂直拍摄获得厘米分辨率的航拍影像,作为对地面样方采样的补充。首先计算地面数码相机照片和无人机可见光影像的红绿蓝植被指数(red-green-bluevegetationindex,RGBVI),然后使用大津分割法提取样方的植被覆盖信息,得到构建模型所需的训练样本。在此基础上,基于2018年8月16-18日在内蒙古自治区察右中旗油娄沟矿区获取的GaiaSky-mini2无人机高光谱影像数据,利用递归特征消除算法优选参与随机森林回归的特征变量集,利用空地协同获取的训练样本构建植被覆盖度的随机森林回归估算模型。该模型在测试集上的确定系数R2为0.923,均方根误差为0.087,优于常用的像元二分模型,可用于矿区植被动态信息的精细化监测。
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关键词
植被覆盖度
随机森林
空地协同采样
无人机高光谱
矿区
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职称材料
基于无人机LIDAR数据多尺度特征的沥青路面病害提取方法
被引量：
14
2
作者
孙权
程俊毅
+1 位作者
田绍鸿
张显峰
《石河子大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2019年第1期1-11,共11页
目的针对大范围公路路面病害监测需求,提出基于低空无人机激光雷达遥感数据和随机森林分类算法,构建沥青路面病害目标的遥感识别模型。方法首先,基于激光点云高程信息提取多尺度表面粗糙度和高斯曲率指数,以及利用激光反射强度影像提取...
目的针对大范围公路路面病害监测需求,提出基于低空无人机激光雷达遥感数据和随机森林分类算法,构建沥青路面病害目标的遥感识别模型。方法首先,基于激光点云高程信息提取多尺度表面粗糙度和高斯曲率指数,以及利用激光反射强度影像提取路面和病害目标的几何特征,然后基于提取的48 个多尺度统计特征利用随机森林算法建立了沥青路面坑槽与塌陷两类主要病害的识别模型。采用搭载于ScoutB 1 - 100 低空无人直升机平台的RIEGL - VUX100 激光雷达扫描仪,获取了新疆石河子市与沙湾县交界处的一段县级沥青道路的激光点云数据,对所提出方法和模型进行了验证。结果本文所提出的模型可较好识别路面的塌陷与坑槽病害目标,以地面调查和目视解译结果为参照的验证精度为92 .3%,Kappa 系数为0.902 ,优于其他两种常用的机器学习分类模型,可为公路养护部门提供一种新的快速路面病害监测方法。
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关键词
路面病害
无人机
激光雷达
激光强度
多尺度特征
随机森林分类
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职称材料
题名
基于空地协同采样的植被覆盖度随机森林估算方法
被引量：
8
1
作者
程俊毅
张显峰
孙敏
罗鹏
杨婉婷
机构
北京大学遥感与地理信息系统研究所
出处
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期143-154,共12页
基金
内蒙古自治区科技厅重大专项(数字化矿区资源管理与矿区生态环境监测技术与应用,2015—2018)
国家重点研发计划(2017YFC1500902)资助
文摘
基于无人机高光谱影像,建立地形复杂地区植被覆盖度的非参数随机森林回归估算模型。为获得构建随机森林模型所需的足够数量的训练样本,利用低空无人机搭载的光学相机,在从地面难以到达的山地、水域和植被茂密区,通过垂直拍摄获得厘米分辨率的航拍影像,作为对地面样方采样的补充。首先计算地面数码相机照片和无人机可见光影像的红绿蓝植被指数(red-green-bluevegetationindex,RGBVI),然后使用大津分割法提取样方的植被覆盖信息,得到构建模型所需的训练样本。在此基础上,基于2018年8月16-18日在内蒙古自治区察右中旗油娄沟矿区获取的GaiaSky-mini2无人机高光谱影像数据,利用递归特征消除算法优选参与随机森林回归的特征变量集,利用空地协同获取的训练样本构建植被覆盖度的随机森林回归估算模型。该模型在测试集上的确定系数R2为0.923,均方根误差为0.087,优于常用的像元二分模型,可用于矿区植被动态信息的精细化监测。
关键词
植被覆盖度
随机森林
空地协同采样
无人机高光谱
矿区
Keywords
fractional vegetation coverage
random forest
UAV-ground co-sampling
UAV hyperspectral remote sensing
mining area
分类号
Q948 [生物学—植物学]
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于无人机LIDAR数据多尺度特征的沥青路面病害提取方法
被引量：
14
2
作者
孙权
程俊毅
田绍鸿
张显峰
机构
北京大学遥感与地理信息系统研究所
新疆兵团空间信息工程技术研究中心
出处
《石河子大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2019年第1期1-11,共11页
基金
国家自然科学基金项目(41571331)
新疆兵团重大项目(2017DB005)
新疆兵团空间信息创新团队项目(2016BD001)
文摘
目的针对大范围公路路面病害监测需求,提出基于低空无人机激光雷达遥感数据和随机森林分类算法,构建沥青路面病害目标的遥感识别模型。方法首先,基于激光点云高程信息提取多尺度表面粗糙度和高斯曲率指数,以及利用激光反射强度影像提取路面和病害目标的几何特征,然后基于提取的48 个多尺度统计特征利用随机森林算法建立了沥青路面坑槽与塌陷两类主要病害的识别模型。采用搭载于ScoutB 1 - 100 低空无人直升机平台的RIEGL - VUX100 激光雷达扫描仪,获取了新疆石河子市与沙湾县交界处的一段县级沥青道路的激光点云数据,对所提出方法和模型进行了验证。结果本文所提出的模型可较好识别路面的塌陷与坑槽病害目标,以地面调查和目视解译结果为参照的验证精度为92 .3%,Kappa 系数为0.902 ,优于其他两种常用的机器学习分类模型,可为公路养护部门提供一种新的快速路面病害监测方法。
关键词
路面病害
无人机
激光雷达
激光强度
多尺度特征
随机森林分类
Keywords
pavement distress
UAV
LIDAR
laser intensity
multi-scale features
random forest
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
U418.6 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于空地协同采样的植被覆盖度随机森林估算方法
程俊毅
张显峰
孙敏
罗鹏
杨婉婷
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于无人机LIDAR数据多尺度特征的沥青路面病害提取方法
孙权
程俊毅
田绍鸿
张显峰
《石河子大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2019
14
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职称材料
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