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江苏淤泥质潮滩地物信息遥感提取方法研究被引量：20: 1; 作者刘永学张忍顺李满春《海洋科学进展》 CAS CSCD 北大核心 2004年第2期210-214,共5页; 以江苏东台东部淤泥质潮滩为例,在野外滩面调查的基础上,统计并分析了典型样点光谱特征,建立了不同地物判别函数以区分淤泥质潮滩地物。在判别分析基础上,总结淤泥质潮滩各类地物的光谱特征,建立判别规则库,以辅助识别淤泥质潮滩地物。... 展开更多; 关键词遥感地物信息提取淤泥质潮滩江苏; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于遥感信息融合的阜新煤矿排土场地物提取与分类: 2; 作者韩云霞李民赞 +1 位作者孙红李道亮《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第S2期277-282,共6页; 结合地面测试高光谱数据及卫星遥感数据,对矿区地物信息进行提取,可有助于快速获取矿区地表信息,为矿区废弃地植被恢复提供辅助决策信息支持具有重要意义。该文以阜新市海州矿区排土场为研究对象,对不同波段组合的SPOT-5遥感影像进行了... 展开更多; 关键词遥感分类精度地物信息提取排土场植被指数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于U-Net3+的高分遥感影像建筑物提取被引量：7: 3; 作者窦世卿郑贺刚 +3 位作者徐勇陈治宇苗林林宋莹莹《测绘通报》 CSCD 北大核心 2022年第6期40-44,共5页; 针对传统的高分影像建筑物提取方法存在分割精度低和分割边界模糊等问题,本文提出了一种基于U-Net3+模型的建筑地物语义分割方法。该模型以U-Net网络结构为基础,首先使用全尺度的跳跃连接将不同尺度的特征图相融合;然后通过深度监督从... 展开更多; 关键词地物信息提取 U-Net3+模型全尺度跳跃连接深度监督精度; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于OIF和最优尺度分割的GF-2影像分类适用性研究被引量：6: 4; 作者任金铜杨武年 +2 位作者邓晓宇王蕾王芳《现代电子技术》北大核心 2018年第8期72-77,82,共7页; 高分二号作为国产高分辨率遥感的代表,其影像数据对提高地物信息提取的质量和精度的作用值得研究和探索。通过分析高分二号多光谱数据特点,利用OIF指数选取最佳波段组合,选用ESP最优尺度分析算法获得研究区最优分割尺度,最后在最佳波段... 展开更多; 关键词高分二号 OIF 多尺度分割面向对象分类 KNN 遥感卫星地物信息提取; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多源遥感数据的生态保护修复项目区监测方法评述被引量：29: 5; 作者陈元鹏任佳王力《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第23期8789-8797,共9页; 回顾了山水林田湖草生态保护修复项目的实施背景,针对生态保护修复项目监测监管范围广、技术难等问题,强调了基于多源遥感数据开展项目遥感监测的重要性与必要性。从监测指标拟定、遥感地物信息提取、多源遥感数据融合、动态变化检测等... 展开更多; 关键词生态保护修复项目多源遥感数据地物信息提取时空融合变化检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名江苏淤泥质潮滩地物信息遥感提取方法研究被引量：20: 1; 作者刘永学张忍顺李满春; 机构南京大学城市与资源学系南京师范大学地理科学学院; 出处《海洋科学进展》 CAS CSCD 北大核心 2004年第2期210-214,共5页; 基金江苏省政府资助项目--条子泥促淤并陆实验研究; 文摘以江苏东台东部淤泥质潮滩为例,在野外滩面调查的基础上,统计并分析了典型样点光谱特征,建立了不同地物判别函数以区分淤泥质潮滩地物。在判别分析基础上,总结淤泥质潮滩各类地物的光谱特征,建立判别规则库,以辅助识别淤泥质潮滩地物。实践表明,该方法可快速从Landsat7ETM+影像中提取出淤泥质潮滩地物信息。; 关键词遥感地物信息提取淤泥质潮滩江苏; Keywords remote sensing ground object information extraction muddy tidal flat Jiangsu; 分类号 P737.1 [天文地球—海洋地质] 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

题名基于遥感信息融合的阜新煤矿排土场地物提取与分类: 2; 作者韩云霞李民赞孙红李道亮; 机构中国农业大学现代精细农业系统集成教育部重点实验室; 出处《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第S2期277-282,共6页; 基金科技部国际合作重点项目(2007DFA91050) 863计划(2006AA10Z202); 文摘结合地面测试高光谱数据及卫星遥感数据,对矿区地物信息进行提取,可有助于快速获取矿区地表信息,为矿区废弃地植被恢复提供辅助决策信息支持具有重要意义。该文以阜新市海州矿区排土场为研究对象,对不同波段组合的SPOT-5遥感影像进行了分类方法和分类精度评价研究。结果表明:排土场影像在波段组合与融合之后进行分类,分类精度提高不明显;而通过组合SPOT多光谱影像和植被指数图像,并结合地面测试的高光谱特征曲线建立分类模板,可以有效地提高地物分类精度,总体分类精度为85.48%,Kappa系数为0.8197。分类结果满足对排土场地物调查的实际需要,为建立排土场植被恢复等级提供了数据基础。; 关键词遥感分类精度地物信息提取排土场植被指数; Keywords remote sensing,classification,feature extraction,accuracy,vegetation index; 分类号 TD88 [矿业工程—矿山开采] X87 [环境科学与工程—环境工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于U-Net3+的高分遥感影像建筑物提取被引量：7: 3; 作者窦世卿郑贺刚徐勇陈治宇苗林林宋莹莹; 机构桂林理工大学测绘地理信息学院; 出处《测绘通报》 CSCD 北大核心 2022年第6期40-44,共5页; 基金广西八桂学者专项,国家自然科学基金(42061059) 广西自然科学基金(2020GXNSFBA297160) +1 种基金广西空间信息与测绘重点实验室资助(191851016)。; 文摘针对传统的高分影像建筑物提取方法存在分割精度低和分割边界模糊等问题,本文提出了一种基于U-Net3+模型的建筑地物语义分割方法。该模型以U-Net网络结构为基础,首先使用全尺度的跳跃连接将不同尺度的特征图相融合;然后通过深度监督从多尺度聚合的特征图中学习特征表达,并使用交叉熵损失函数进行训练;最后根据数据集特征,调试出不同的模型参数并以此模型进行测试,以达最佳的分割效果。试验结果表明,与U-Net和U-Net++模型相比,基于该方法的影像分割精度及地物边缘分割完整度均得到了显著提升,且当设置历元为15时,精度最高。使用该方法对高分辨率遥感影像中建筑物进行的分割试验,精度达96.62%,平均交并比(mIoU)达0.9027,并减少了错分、漏分,同时也减少了模型参数,模型损失收敛速率快且缩短了训练周期,显著提升了建筑物提取精度。; 关键词地物信息提取 U-Net3+模型全尺度跳跃连接深度监督精度; Keywords feature information extraction U-Net3+model full-scale jump connectivity deep supervision accuracy; 分类号 P237 [天文地球—摄影测量与遥感]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于OIF和最优尺度分割的GF-2影像分类适用性研究被引量：6: 4; 作者任金铜杨武年邓晓宇王蕾王芳; 机构成都理工大学国土资源部地学空间信息技术重点实验室贵州工程应用技术学院贵州省教育厅生物资源开发与生态修复特色重点实验室; 出处《现代电子技术》北大核心 2018年第8期72-77,82,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(41372340) 国家自然科学基金(41671432) +4 种基金 21号) 四川省教育厅科研项目重点项目(17ZA0027)~~; 文摘高分二号作为国产高分辨率遥感的代表,其影像数据对提高地物信息提取的质量和精度的作用值得研究和探索。通过分析高分二号多光谱数据特点,利用OIF指数选取最佳波段组合,选用ESP最优尺度分析算法获得研究区最优分割尺度,最后在最佳波段组合和最优分割尺度的基础上提取典型地物,并对分类结果进行精度验证。研究发现,高分二号多光谱数据最佳波段组合为134;利用最佳波段组合和最优分割尺度提取地物信息的总体分类精度均大于85%,Kappa系数均大于0.8,分类结果精度较高;从总体来看,当选用最优分割尺度为82时,分类结果精度最高,其总体精度为93%,Kappa系数为0.910;其次是最优分割尺度为31,其总体精度为89%,Kappa系数为0.859;最优分割尺度为42的分类结果精度表现最差,其总体精度为85%,Kappa系数为0.808。; 关键词高分二号 OIF 多尺度分割面向对象分类 KNN 遥感卫星地物信息提取; Keywords GF-2 OIF multi-scale segmentation object-oriented classification KNN remote sensing satellite ground object information extraction; 分类号 TN911.73-34 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多源遥感数据的生态保护修复项目区监测方法评述被引量：29: 5; 作者陈元鹏任佳王力; 机构自然资源部国土整治中心中国科学院遥感与数字地球研究所; 出处《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第23期8789-8797,共9页; 基金国家自然科学基金项目(41771207); 文摘回顾了山水林田湖草生态保护修复项目的实施背景,针对生态保护修复项目监测监管范围广、技术难等问题,强调了基于多源遥感数据开展项目遥感监测的重要性与必要性。从监测指标拟定、遥感地物信息提取、多源遥感数据融合、动态变化检测等方面评述了基于多源遥感数据的生态保护修复项目区监测方法,包括基于中高空间分辨率遥感数据的地物信息提取、融合机器学习的非线性混合像元分析、基于混合像元分析的时空融合等。在总结技术和工作推进方面的优势、局限基础上,提出要结合实际工作,持续优化国土空间生态保护修复监测指标;充分挖掘遥感数据解析的相关算法潜力,提升地物信息提取和混合像元分析的精度;加强时空融合算法与变化检测方法的研究探索,加强相关方法的实践应用;以"山水林田湖草生态保护修复工程试点"项目为平台,建立稳定的国土空间生态保护修复遥感监测运行机制,加强科技创新,形成技术标准,指导工作开展。; 关键词生态保护修复项目多源遥感数据地物信息提取时空融合变化检测; Keywords ecological conservation and restoration project multi-source remote sensing data ground feature information extraction spatio-temporal fusion change detection; 分类号 X171.4 [环境科学与工程—环境科学] X87 [环境科学与工程—环境工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	江苏淤泥质潮滩地物信息遥感提取方法研究	刘永学张忍顺李满春	《海洋科学进展》 CAS CSCD 北大核心	2004	20	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于遥感信息融合的阜新煤矿排土场地物提取与分类	韩云霞李民赞孙红李道亮	《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2009	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于U-Net3+的高分遥感影像建筑物提取	窦世卿郑贺刚徐勇陈治宇苗林林宋莹莹	《测绘通报》 CSCD 北大核心	2022	7	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于OIF和最优尺度分割的GF-2影像分类适用性研究	任金铜杨武年邓晓宇王蕾王芳	《现代电子技术》北大核心	2018	6	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于多源遥感数据的生态保护修复项目区监测方法评述	陈元鹏任佳王力	《生态学报》 CAS CSCD 北大核心	2019	29	在线阅读下载PDF 职称材料