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构建植被区分阴影消除植被指数提取山地植被信息
被引量：
8
1
作者
柳晓农
江洪
汪小钦
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第20期135-144,共10页
山地植被信息在气候变化研究和生态环境保护等方面发挥着重要作用,遥感技术能够快速获取山地植被信息,但是存在山地地形阴影的影响以及山地植被信息混淆问题。该文以山地植被为研究对象,基于Landsat卫星遥感影像多光谱数据,分析山地植...
山地植被信息在气候变化研究和生态环境保护等方面发挥着重要作用,遥感技术能够快速获取山地植被信息,但是存在山地地形阴影的影响以及山地植被信息混淆问题。该文以山地植被为研究对象,基于Landsat卫星遥感影像多光谱数据,分析山地植被的主要特点,借鉴阴影消除植被指数(shadow eliminated vegetation index,SEVI)的构造原理及形式,提出了一种适用于山地植被覆盖遥感监测的植被指数算法-植被区分阴影消除植被指数(vegetation distinguished and shadow eliminated vegetation index,VDSEVI)。研究结果表明:相对于已有的其他植被指数,VDSEVI较好地消除了地形阴影的影响;VDSEVI的信息量大,植被覆盖的识别能力较强,较好地解决了植被信息混淆问题,能够更好地反映山地植被覆盖情况。不同土地覆盖类型的VDSEVI存在显著差异;阴影稀疏林地和相邻非阴影稀疏林地的相对误差较小,为3.428%;各土地覆盖类型样本VDSEVI标准差均小于0.06;植被覆盖样本VDSEVI与太阳入射角余弦值(cosi)的相关系数为-0.800。为验证VDSEVI在其他地区的适用性,将VDSEVI应用于内蒙古阿尔山和福州市闽侯县,结果表明VDSEVI同样适用。新疆那拉提、内蒙古阿尔山和福州市闽侯县3个区域基于VDSEVI阈值法的植被信息提取总体精度分别为84.136%、87.339%、86.709%,Kappa系数分别为0.799、0.788、0.791。
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关键词
遥感
植被
山地
信息提取
植被
区分
阴影
消除
植被指数
(
vdsevi
)
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职称材料
基于WorldView-Ⅱ影像的呼和浩特市片区绿地覆盖信息提取
被引量：
1
2
作者
刘怀鹏
安慧君
+1 位作者
王冰
贺晓辉
《科学技术与工程》
北大核心
2014年第20期263-266,共4页
高精度城市绿地覆盖信息的获取在园林城市建设中具有十分重要的意义。利用高空间分辨率WorldView-Ⅱ数据,通过阴影消除,用6种植被指数提取研究区绿地信息,计算绿地覆盖率,结果表明:未消除影像阴影,绿地面积将少提取0.807 km2;NDVI、EVI...
高精度城市绿地覆盖信息的获取在园林城市建设中具有十分重要的意义。利用高空间分辨率WorldView-Ⅱ数据,通过阴影消除,用6种植被指数提取研究区绿地信息,计算绿地覆盖率,结果表明:未消除影像阴影,绿地面积将少提取0.807 km2;NDVI、EVI、ARI1、SAVI提取绿地的精度都达到100.00%,SRI、ARVI提取绿地的精度达到99.99%;研究区绿地覆盖率为23.322%。
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关键词
WorldView-Ⅱ
呼和浩特
阴影
消除
植被指数
绿地提取
覆盖率
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职称材料
基于GDAL的遥感图像变化检测技术
被引量：
3
3
作者
蒋世豪
江洪
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第16期169-175,共7页
由于GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)具有快速读取多种格式的遥感图像且能有效解析空间元数据等特点,利用它开发遥感图像处理算法具有明显的优势。结合GDAL及相应算法,开发了一套复杂地形山区植被遥感变化检测的技术,其中包...
由于GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)具有快速读取多种格式的遥感图像且能有效解析空间元数据等特点,利用它开发遥感图像处理算法具有明显的优势。结合GDAL及相应算法,开发了一套复杂地形山区植被遥感变化检测的技术,其中包括利用阴影消除植被指数(Shadow Elimination Vegetation Index,SEVI)反演植被长势;利用图像差值法及最大类间方差法(OTSU)来提取植被长势明显变化点位;利用K均值聚类自动分割识别变化区域。将该方法用于武夷山自然保护区和闽江源自然保护区2016—2017年Landsat8 OLI遥感图像的植被长势变化检测,结果表明,这套遥感图像变化检测技术切实可行,能够有效识别遥感图像变化区域,并在复杂地形山区的植被长势监测中具有良好的应用价值。
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关键词
遥感图像
变化检测
聚类分析
植被
长势
GDAL
阴影
消除
植被指数
(SEVI)
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职称材料
题名
构建植被区分阴影消除植被指数提取山地植被信息
被引量：
8
1
作者
柳晓农
江洪
汪小钦
机构
福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室
卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心
数字中国研究院(福建)
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第20期135-144,共10页
基金
国家重点研发计划项目(No.2017YFB0504203)
福建省自然科学基金项目(No.2017J01658)
文摘
山地植被信息在气候变化研究和生态环境保护等方面发挥着重要作用,遥感技术能够快速获取山地植被信息,但是存在山地地形阴影的影响以及山地植被信息混淆问题。该文以山地植被为研究对象,基于Landsat卫星遥感影像多光谱数据,分析山地植被的主要特点,借鉴阴影消除植被指数(shadow eliminated vegetation index,SEVI)的构造原理及形式,提出了一种适用于山地植被覆盖遥感监测的植被指数算法-植被区分阴影消除植被指数(vegetation distinguished and shadow eliminated vegetation index,VDSEVI)。研究结果表明:相对于已有的其他植被指数,VDSEVI较好地消除了地形阴影的影响;VDSEVI的信息量大,植被覆盖的识别能力较强,较好地解决了植被信息混淆问题,能够更好地反映山地植被覆盖情况。不同土地覆盖类型的VDSEVI存在显著差异;阴影稀疏林地和相邻非阴影稀疏林地的相对误差较小,为3.428%;各土地覆盖类型样本VDSEVI标准差均小于0.06;植被覆盖样本VDSEVI与太阳入射角余弦值(cosi)的相关系数为-0.800。为验证VDSEVI在其他地区的适用性,将VDSEVI应用于内蒙古阿尔山和福州市闽侯县,结果表明VDSEVI同样适用。新疆那拉提、内蒙古阿尔山和福州市闽侯县3个区域基于VDSEVI阈值法的植被信息提取总体精度分别为84.136%、87.339%、86.709%,Kappa系数分别为0.799、0.788、0.791。
关键词
遥感
植被
山地
信息提取
植被
区分
阴影
消除
植被指数
(
vdsevi
)
Keywords
remote sensing
vegetation
mountainous region
information extraction
vegetation distinguished and shadow eliminated vegetation index(
vdsevi
)
分类号
TP702 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP79 [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WorldView-Ⅱ影像的呼和浩特市片区绿地覆盖信息提取
被引量：
1
2
作者
刘怀鹏
安慧君
王冰
贺晓辉
机构
内蒙古农业大学林学院
鄂尔多斯市林业治沙科学研究所
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2014年第20期263-266,共4页
基金
内蒙古自然科学基金重点项目(20080404Zd10)资助
文摘
高精度城市绿地覆盖信息的获取在园林城市建设中具有十分重要的意义。利用高空间分辨率WorldView-Ⅱ数据,通过阴影消除,用6种植被指数提取研究区绿地信息,计算绿地覆盖率,结果表明:未消除影像阴影,绿地面积将少提取0.807 km2;NDVI、EVI、ARI1、SAVI提取绿地的精度都达到100.00%,SRI、ARVI提取绿地的精度达到99.99%;研究区绿地覆盖率为23.322%。
关键词
WorldView-Ⅱ
呼和浩特
阴影
消除
植被指数
绿地提取
覆盖率
Keywords
WorldView-Ⅱ
Huhhot
shadow removal
vegetation index
green space extract
coverage rate
分类号
TP751.1 [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GDAL的遥感图像变化检测技术
被引量：
3
3
作者
蒋世豪
江洪
机构
福州大学数字中国研究院(福建)
福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第16期169-175,共7页
基金
福建省自然科学基金(No.2017J01658)
国家重点研发计划课题(No.2017YFB0504203)。
文摘
由于GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)具有快速读取多种格式的遥感图像且能有效解析空间元数据等特点,利用它开发遥感图像处理算法具有明显的优势。结合GDAL及相应算法,开发了一套复杂地形山区植被遥感变化检测的技术,其中包括利用阴影消除植被指数(Shadow Elimination Vegetation Index,SEVI)反演植被长势;利用图像差值法及最大类间方差法(OTSU)来提取植被长势明显变化点位;利用K均值聚类自动分割识别变化区域。将该方法用于武夷山自然保护区和闽江源自然保护区2016—2017年Landsat8 OLI遥感图像的植被长势变化检测,结果表明,这套遥感图像变化检测技术切实可行,能够有效识别遥感图像变化区域,并在复杂地形山区的植被长势监测中具有良好的应用价值。
关键词
遥感图像
变化检测
聚类分析
植被
长势
GDAL
阴影
消除
植被指数
(SEVI)
Keywords
remote sensing images
change detection
cluster analysis
vegetation growth
GDAL
Shadow Elimination Vegetation Index(SEVI)
分类号
TP75 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
构建植被区分阴影消除植被指数提取山地植被信息
柳晓农
江洪
汪小钦
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于WorldView-Ⅱ影像的呼和浩特市片区绿地覆盖信息提取
刘怀鹏
安慧君
王冰
贺晓辉
《科学技术与工程》
北大核心
2014
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于GDAL的遥感图像变化检测技术
蒋世豪
江洪
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020
3
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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