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基于GF-2遥感影像的澳洲坚果林空间分布信息提取 被引量:2
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作者 王耀磊 郑毅 +5 位作者 张成程 荣渝虹 梁启斌 王艳霞 侯磊 李晓琳 《南方农业学报》 北大核心 2025年第1期74-86,共13页
【目的】基于GF-2遥感影像快速准确获取澳洲坚果林的空间分布信息,为有效利用GF-2遥感影像研究西南山区澳洲坚果林分布及为山地丘陵区其他地物类型信息的提取提供参考依据。【方法】以云南省临沧市镇康县南伞镇为研究区,GF-2影像和数字... 【目的】基于GF-2遥感影像快速准确获取澳洲坚果林的空间分布信息,为有效利用GF-2遥感影像研究西南山区澳洲坚果林分布及为山地丘陵区其他地物类型信息的提取提供参考依据。【方法】以云南省临沧市镇康县南伞镇为研究区,GF-2影像和数字高程模型(DEM)为数据源。通过面向对象的方法,提取影像对象的光谱特征、纹理特征、形状特征和地形特征共90维特征变量,设计8种组合方案(方案A1~方案A8),使用平均不纯度减少的方法对特征重要性进行度量,选取最佳特征组合,采用随机森林、支持向量机和决策树算法对澳洲坚果林进行提取,探讨不同特征类型和分类算法对澳洲坚果林提取精度的影响。【结果】相比遍历分割参数法,尺度参数估算(ESP)工具和邻域差分绝对值与标准差比(RMAS)结合的方法能够更高效、客观地确定特定地物的最佳分割尺度;通过对比方案A8和方案A7可知,方案A8中加入地形特征后,整体特征维度有所降低,主要表现为纹理特征数量减少,仅保留4个纹理特征。不同类型特征对澳洲坚果林识别的贡献排序为光谱特征>地形特征>纹理特征>形状特征。在分类算法角度方面,随机森林在总体精度(OA)、用户精度(UA)、生产者精度(PA)和Kappa系数等精度指标上均优于支持向量机和决策树,方案A8融合了所有特征取得最佳的分类效果,4个指标均高于其他方案。光谱特征、纹理特征、形状特征和地形特征组合的随机森林分类方法精度最佳,OA达95.8%,澳洲坚果林的PA为87.7%,UA为94.3%。澳洲坚果林空间分布特征结果显示,澳洲坚果在15°~20°坡度范围的种植面积最大,为2.9 km^(2);澳洲坚果林面积主要分布在东南坡向和900~1200 m的海拔范围内。【结论】地形+纹理+形状+地形组合方案经特征优选后结合随机森林算法,能够有效识别澳洲坚果林的分布。GF-2遥感数据与面向对象法在南方山地丘陵区澳洲坚果林制图与资源监测具有应用潜力,可用于该地区其他地物类型信息的识别。 展开更多
关键词 澳洲坚果 gf-2遥感影像 面向对象 特征优选 随机森林
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基于GF-2遥感影像的三峡水库消落区岸坡分类
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作者 朱振亚 李红清 +3 位作者 闫峰陵 王剑 李志军 邓志民 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第17期7092-7100,共9页
三峡水库的运行产生高变幅的消落区,围绕消落区的保护和修复成为蓄水后的重大科学问题。消落区岸坡分类是开展消落区保护和修复的基础。以三峡水库4个典型饮用水水源地为研究对象,首先,基于覆盖研究区域的GF-2遥感影像,在辐射定标、正... 三峡水库的运行产生高变幅的消落区,围绕消落区的保护和修复成为蓄水后的重大科学问题。消落区岸坡分类是开展消落区保护和修复的基础。以三峡水库4个典型饮用水水源地为研究对象,首先,基于覆盖研究区域的GF-2遥感影像,在辐射定标、正射校正、大气校正等预处理的基础上,结合无人机拍摄和目视解译获取消落区不同岸坡类型样本,构建基于面向对象的消落区岸坡类型识别方法;其次,结合随机森林、支持向量机和神经网络等方法,对典型水源地的岸坡类型进行了分类,并比较了不同机器学习方法的分类效果,以实现典型水源地消落区岸坡类型的精准识别;最后,分析了面向像元与面向对象策略对消落区岸坡分类精度的影响。结果表明,基于多分辨率分割-面向对象的消落区岸坡分类操作方便、成本较低且精度较高,能用于三峡库区大范围消落区岸坡分类。该方法能解决高分辨率遥感影像对象内部光谱异质性和对象之间同质性增加问题,有效提高三峡水库消落区岸坡分类精度。研究对促进三峡水库消落区生态保护、修复和治理,维护长江上游重要生态安全屏障具有重要意义。 展开更多
关键词 三峡水库 消落区 岸坡类型 gf-2影像
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基于激光雷达与GF-2数据优选特征的中亚热带山地竹林树种识别
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作者 谭艳 郭孝玉 杨可乐 《西北林学院学报》 北大核心 2025年第4期106-116,126,共12页
树种分类及其空间位置展现是森林生态调查的核心内容之一,对森林资源的精准管理及生物多样性的保护与研究具有重要意义。本研究旨在探讨高分二号多光谱影像数据(GF-2)与无人机激光雷达点云数据(LiDAR)联合在山地竹林树种分类中的应用价... 树种分类及其空间位置展现是森林生态调查的核心内容之一,对森林资源的精准管理及生物多样性的保护与研究具有重要意义。本研究旨在探讨高分二号多光谱影像数据(GF-2)与无人机激光雷达点云数据(LiDAR)联合在山地竹林树种分类中的应用价值。以福建闽中山地为例,分别提取GF-2的光谱特征和纹理特征,LiDAR的高度特征、强度特征、地形因子和冠层高度特征(CHM),采用随机森林(RF)优选特征变量,比较单一GF-2影像、单一LiDAR数据、GF-2影像与LiDAR数据联合在树种分类中的应用潜力,设计3类特征组合,并运用2种机器学习分类器(RF、SVM)对竹林进行精细分类识别提取。结果表明:优选特征集LiDAR特征中回波强度的25%(I_25%)重要性最高,GF-2纹理特征中窗口11×11的蓝光波段均值(11_B1_Mean)和绿色归一化植被指数(GNDVI)表现较好;不同数据源比较,GF-2结合LiDAR数据在分类精度上优于单源数据;随机森林分类器方法结合GF-2、LiDAR数据集优选特征方案(F3)增加地形因子冠层高度等辅助特征后,树种分类的精度由78.47%提升到92.55%,总体精度达92.55%,kappa系数为0.91,表明增加辅助特征后,竹林树种识别精度明显提高。 展开更多
关键词 竹林 gf-2卫星影像 LIDAR数据 特征优选 树种分类
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基于GF-2影像的农村黑臭水体遥感识别与动态监测
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作者 刘甜甜 张明 +2 位作者 冯继锋 李倩楠 朱雨芯 《测绘通报》 北大核心 2025年第5期8-14,共7页
农村黑臭水体治理是实施乡村振兴战略的重要任务,而其面广、量大,且存在季节性变化,导致底数不清、周期性反臭,成为治理监管的难点。遥感监测时效性强、覆盖面广,可提高农村黑臭水体监测效率。本文以国产高分辨率卫星GF-2为数据源,首先... 农村黑臭水体治理是实施乡村振兴战略的重要任务,而其面广、量大,且存在季节性变化,导致底数不清、周期性反臭,成为治理监管的难点。遥感监测时效性强、覆盖面广,可提高农村黑臭水体监测效率。本文以国产高分辨率卫星GF-2为数据源,首先采用DeepLabV3+语义分割方法提取农村坑塘、沟渠等细小水体,然后基于黑臭水体与正常水体的光谱曲线差异,构建多种黑臭水体识别模型,最后在新乡县、漯河市、项城市进行农村黑臭水体识别和精度验证。结果显示,基于红波段、绿波段建立的NDBWI模型具有较高的准确性和普适性。利用该模型对新乡县2022—2024年的农村黑臭水体进行的动态监测发现,2023年黑臭水体数量较上年减少60%,2024年有6.8%的轻微反弹,表明近3年新乡县农村黑臭水体治理成效显著。本文研究成果可为精准治理农村黑臭水体,推进农村人居环境整治提供有效支撑。 展开更多
关键词 gf-2影像 水体提取 农村黑臭水体 遥感识别 动态监测
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基于GF-2影像数据的马尾松地上生物量反演研究
5
作者 赵伟丽 任畑 +3 位作者 陈盼芳 蒙颖 罗德洪 罗志富 《林业调查规划》 2025年第5期10-16,共7页
基于GF-2影像对贵州省长顺国营林场马尾松林进行遥感生物量反演,提取多光谱波段、纹理因子和植被指数因子,构建马尾松生物量一元回归模型、多元线性回归模型和随机森林模型。结果表明,可见光抗大气植被指数(VARI)、红绿植被指数(RGVI)... 基于GF-2影像对贵州省长顺国营林场马尾松林进行遥感生物量反演,提取多光谱波段、纹理因子和植被指数因子,构建马尾松生物量一元回归模型、多元线性回归模型和随机森林模型。结果表明,可见光抗大气植被指数(VARI)、红绿植被指数(RGVI)、比值植被指数(RVI)、大气阻抗植被指数(ARVI)是影响生物量的主要因子;经过对比发现,随机森林模型整体上具有最好的表现,回归模型拟合度较高,R 2为0.71,绝对误差为-0.45 hm^(2),相对误差为-0.40%;基于随机森林反演马尾松生物量平均值为112.86 t/hm^(2),空间上分布破碎,与实际情况相符。本研究构建的反演方法能够有效处理大面积特征植被的生物量遥感反演,提升整体精度,为合理调节林业资源分布和提升生态环境生产力提供了重要的参考方法。 展开更多
关键词 马尾松 生物量 随机森林模型 gf-2影像 遥感反演 植被因子
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基于GF-2遥感影像和改进后PSPNet模型的丘陵地区耕地图斑提取方法 被引量:5
6
作者 颜玲 李少达 +6 位作者 李彩瑛 陈薇 刘林 宋承远 杨莉 吴若楚 冉培廉 《成都理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期269-280,共12页
针对丘陵地区耕地地块具有边界模糊、覆盖物种类多样、大小和空间位置分布不规则等特点,传统分类方法难以快速准确提取耕地信息的问题,本文以四川省金堂县竹篙镇和高板镇为研究区域,利用高分二号卫星影像和改进后的PSPNet语义分割网络... 针对丘陵地区耕地地块具有边界模糊、覆盖物种类多样、大小和空间位置分布不规则等特点,传统分类方法难以快速准确提取耕地信息的问题,本文以四川省金堂县竹篙镇和高板镇为研究区域,利用高分二号卫星影像和改进后的PSPNet语义分割网络模型进行耕地图斑提取研究。在模型训练中,引入CBAM注意力模块以提高整个网络的特征提取和表达能力,采用余弦退火学习率以加快模型的收敛速度。结果表明,改进后的PSPNet模型在丘陵地区耕地提取精度方面取得了显著提高,耕地识别精度达到了95.69%,比标准PSPNet模型提高了1.07%,比Unet++,DeepLabv3+和支持向量机方法方法提高了1.32%,1.75%和6.33%。基于改进后的PSPNet模型具有更强的特征提取和表达能力,可以更准确地提取丘陵地区的耕地信息,为农业决策提供更准确的数据支持,促进农业智能化和精准化,提高农作物产量和质量,推动农业现代化进程。 展开更多
关键词 丘陵耕地 PSPNet模型 CBAM注意力模块 余弦退火学习率 gf-2遥感影像
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级联语义分割和边缘检测的GF-2影像耕地提取 被引量:1
7
作者 尚华胜 甘淑 +2 位作者 袁希平 朱智富 李绕波 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第4期134-143,共10页
针对山地丘陵区的坡耕地和小面积耕地碎片边界模糊不清、分类提取困难的问题,以GF-2影像为数据源,提出了一种级联语义分割和边缘检测模型的遥感影像耕地信息提取方法。首先,针对不同类型耕地的特点选择级联方式;其次,将耕地边缘作为独... 针对山地丘陵区的坡耕地和小面积耕地碎片边界模糊不清、分类提取困难的问题,以GF-2影像为数据源,提出了一种级联语义分割和边缘检测模型的遥感影像耕地信息提取方法。首先,针对不同类型耕地的特点选择级联方式;其次,将耕地边缘作为独立的特征类别,结合改进U-Net、DeeplabV3+和DexiNed模型,融合面特征和线特征,使得耕地边缘特征与语义特征能够进行互补,从而提高耕地提取的准确性,实现对复杂地形背景噪声的抑制和不同类型耕地的提取。实验结果表明,对比单一模型DeeplabV3+和U-Net,级联模型的耕地信息提取的总体精度、Kappa系数和F1值均有大幅度提升,针对不同类型耕地级联模型提取的耕地结果更接近真实耕地标注,漏提、误提区域远低于单一模型。 展开更多
关键词 耕地信息 语义分割 边缘检测 gf-2影像 丘陵山区
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基于GF-2影像的武汉市九峰山国家森林公园地上碳储量估算 被引量:4
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作者 韩云亭 李思悦 罗协 《地质通报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期611-619,共9页
探究国产高分辨率数据在森林碳储量估算研究中的潜力,为构建森林碳储量估算模型提供新思路。选取武汉市九峰山国家森林公园为研究对象,以GF-2遥感影像为数据源,结合地面实测信息,对研究区森林地上碳储量进行估算,共提取6个植被指数、4... 探究国产高分辨率数据在森林碳储量估算研究中的潜力,为构建森林碳储量估算模型提供新思路。选取武汉市九峰山国家森林公园为研究对象,以GF-2遥感影像为数据源,结合地面实测信息,对研究区森林地上碳储量进行估算,共提取6个植被指数、4个波段值、8种纹理特征,筛选出9个与实测碳储量相关的遥感变量,运用线性与非线性方程对单个高相关变量和多个相关变量进行建模,选出最优模型,为进一步提高预测精度,将模型代入4种纹理窗口(3×3、5×5、7×7、9×9)。结果表明:通过遥感图像提取的植被指数之间,具有较强的共线性,单变量建立的模型精度低于多变量模型;利用均方根误差RMSE与决定系数R^(2)对4个窗口下模型的预测精度进行评价,模型在5×5窗口下预测效果最好(R^(2)=0.73,RMSE=0.5),3×3窗口下预测效果最差(R^(2)=0.64,RMSE=0.8),将所有估测模型进行比较,在纹理窗口下模型精度提高了0.11。利用5×5窗口下构建的多变量模型对研究区碳储量进行估算,九峰山国家森林公园碳储总量为1.06×10^(4) t,总体平均碳密度为84.59 t/hm^(2),具有一定的固碳作用。选用国产高分辨率影像GF-2数据对武汉市九峰山森林公园进行反演研究,能很好地运用在森林植被碳储量定量与生长状况领域。研究结果对“双碳”目标下森林生态系统碳汇监测与管理具有重要科学意义。 展开更多
关键词 gf-2 地上碳储量 遥感反演 森林碳汇 湖北
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基于GF-2和ASTER数据青海德龙地区构造蚀变信息提取及找矿预测 被引量:2
9
作者 王艺龙 王然 +3 位作者 严子清 张新铭 李笑龙 徐崇文 《自然资源遥感》 CSCD 北大核心 2024年第1期217-226,共10页
德龙地区位于青海东昆仑金及多金属成矿带东段,是该成矿带内极具勘查潜力区域之一,受限于偏远的地理位置和崎岖的地形条件,大比例尺地球化学勘查及常规地质调查工作难以直接开展。为此,基于ASTER和GF-2数据,通过分析不同空间分辨率遥感... 德龙地区位于青海东昆仑金及多金属成矿带东段,是该成矿带内极具勘查潜力区域之一,受限于偏远的地理位置和崎岖的地形条件,大比例尺地球化学勘查及常规地质调查工作难以直接开展。为此,基于ASTER和GF-2数据,通过分析不同空间分辨率遥感影像的色调、几何结构和纹理特征进行线性和环形构造识别;同时,根据主要蚀变矿物光谱特征分析,利用ASTER可见光—近红外波段和短波红外波段,采用“掩模+主成分分析”方法提取铁化、Al-OH和Mg-OH蚀变信息;在此基础上,结合多元地学信息及野外调查结果,综合分析遥感解译构造蚀变信息与研究区金矿化的内在联系,建立基于区内金矿床的遥感找矿预测模型,并以此为依据划分出找矿远景区3处。通过野外查证,在德龙找矿远景区新发现金矿体多条。研究结果表明,融合遥感数据和地理信息系统技术可有效识别地表热液蚀变和构造空间结构特征,能够为该地区进一步找矿预测提供参考和依据。 展开更多
关键词 gf-2 ASTER 主成分分析 找矿预测 德龙地区
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基于极限学习机的GF-2影像分类 被引量:14
10
作者 王明常 张馨月 +3 位作者 张旭晴 王凤艳 牛雪峰 王红 《吉林大学学报(地球科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期373-378,共6页
遥感图像分类是提取图像有效信息过程中重要的一部分,为了探寻最优的分类方法,许多机器学习算法逐步应用于遥感分类中。极限学习机(extreme learning machine,ELM)以其高效、快速和良好的泛化性能在模式识别领域得到广泛应用。本文采用... 遥感图像分类是提取图像有效信息过程中重要的一部分,为了探寻最优的分类方法,许多机器学习算法逐步应用于遥感分类中。极限学习机(extreme learning machine,ELM)以其高效、快速和良好的泛化性能在模式识别领域得到广泛应用。本文采用训练速度快、运算量小的极限学习机算法与支持向量机(support vector machines,SVM)算法和最大似然法进行分类对比,对高分辨率遥感图像进行分类,分析极限学习机算法对于遥感图像分类的准确度等性能。选取吉林省长春市部分区域的GF-2遥感数据,将融合后的影像设置为原始数据,利用3种方法进行分类。研究结果表明,极限学习机算法分类图像总体分类精度达到85%以上,kappa系数达到0.718,与其他分类方法相比分类准确度较高,且极限学习机运行时间比支持向量机运行时间约短2 480s,约为支持向量机运行时间的1/8,因此具有良好的性能和实用价值。 展开更多
关键词 极限学习机 遥感图像分类 gf-2影像 监督分类 支持向量机
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基于GF-2影像对恰西国家森林公园的遥感分类 被引量:6
11
作者 师玉霞 王振锡 +2 位作者 杨勇强 连玲 高亚利 《新疆农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2020年第7期1321-1329,共9页
【目的】选用面向对象的监督分类法,对研究区域的天山云杉林进行遥感分类,选取一种分类效果最佳的方法,为该区域的林地资源调查、动态监测评价提供依据。【方法】基于高分二号(GF-2)遥感影像数据,借助ESP尺度评价工具和目视解译相结合,... 【目的】选用面向对象的监督分类法,对研究区域的天山云杉林进行遥感分类,选取一种分类效果最佳的方法,为该区域的林地资源调查、动态监测评价提供依据。【方法】基于高分二号(GF-2)遥感影像数据,借助ESP尺度评价工具和目视解译相结合,筛选研究区各地物最优分割尺度,利用3种不同分类方法在此基础上进行遥感分类。【结果】研究区内的水体、道路、其他用地、林地和草地的最优分割尺度,分别为390、372、316、296、246;其次在各地物最优分割尺度下,比较最邻近分类、结合矢量数据分类和阈值分类3种方法,经过精度评估发现,3种分类方法的Kappa系数和总体精度值分别为0.7607、0.7820、0.8406和0.8148、0.8305、0.8765。【结论】阈值分类方法优于其他2种方法,选用更为优良的阈值分类方法引入解决该地区林地资源调查是可行的。 展开更多
关键词 gf-2影像 面向对象 多尺度分割 分类
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基于国产GF-2卫星影像的遥感地质解译:以阿吾拉勒地区为例 被引量:9
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作者 张亮 那晓东 +1 位作者 刘知 臧淑英 《地质科技情报》 CSCD 北大核心 2018年第2期233-240,共8页
"高分二号"(GF-2)卫星的成功发射标志着我国民用卫星进入亚米级的"高分时代",多光谱数据与全色数据的融合不仅保留了多光谱的色彩优势,也提高了多光谱影像的空间分辨率,GF-2卫星提供的海量遥感影像在促进我国地理... "高分二号"(GF-2)卫星的成功发射标志着我国民用卫星进入亚米级的"高分时代",多光谱数据与全色数据的融合不仅保留了多光谱的色彩优势,也提高了多光谱影像的空间分辨率,GF-2卫星提供的海量遥感影像在促进我国地理信息产业快速发展的同时,也在地质领域发挥着越来越重要的作用。在简述GF-2 1A级数据处理的基础上,详细判读了断裂、褶皱、环形构造等构造特征和地层岩性信息,以及岩脉等细微构造。结果表明GF-2数据可以有效应用于地质调查,对于地质构造识别及地质体空间属性确定有较强的实用价值和广泛的应用前景。 展开更多
关键词 gf-2卫星 阿吾拉勒 遥感解译 信息提取 应用评价
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面向对象的GF-2影像水体信息提取研究 被引量:3
13
作者 王冬梅 陈琳 冯峰 《人民黄河》 CAS 北大核心 2021年第5期80-83,90,共5页
高分辨率遥感影像面向对象信息提取的前提和关键步骤是影像分割。在分析水体信息提取方法的基础上,提出多尺度-光谱差异分割的方法。首先,以河南省开封市某区域为例,采用多尺度分割的方法对GF-2影像进行分割,确定最优分割尺度;然后,在... 高分辨率遥感影像面向对象信息提取的前提和关键步骤是影像分割。在分析水体信息提取方法的基础上,提出多尺度-光谱差异分割的方法。首先,以河南省开封市某区域为例,采用多尺度分割的方法对GF-2影像进行分割,确定最优分割尺度;然后,在保证地类分割纯度的基础上,对分割的影像进行光谱差异分割,得到研究区域水体分割最佳效果;最后,利用水体在近红外波段均值的特征,设置阈值提取到满意的水体信息结果。根据目视评价和定量评价结果,证明该方法在研究区域是可行的。 展开更多
关键词 面向对象 gf-2影像 多尺度-光谱差异分割 水体信息提取
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基于GF-2民勤县白刺包提取技术 被引量:1
14
作者 滑永春 李增元 +1 位作者 高志海 郭中 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2017年第1期71-77,共7页
以甘肃民勤县的白刺包为主要研究对象,采用冬季过境的高分二号(GF-2)数据,结合影像的最小值差值+最大值差值纹理信息、白刺包长宽比与面积等几何特性,利用多尺度分割、面向对象分类和阈值提取等方法进行白刺包的定量提取。研究结果表明... 以甘肃民勤县的白刺包为主要研究对象,采用冬季过境的高分二号(GF-2)数据,结合影像的最小值差值+最大值差值纹理信息、白刺包长宽比与面积等几何特性,利用多尺度分割、面向对象分类和阈值提取等方法进行白刺包的定量提取。研究结果表明:在白刺包的空间位置提取方面,精度达到94%,满足研究要求;而在提取面积方面,与实际面积的线性回归系数(R2)为0.77,均方根误差(RMSE)为5.77,虽然精度尚可,但仍然有进一步提高的必要。 展开更多
关键词 白刺包 gf-2数据 纹理几何信息 图像分割 面向对象分类
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基于GF-2影像山地森林有林地小班区划 被引量:1
15
作者 师玉霞 袁民 +3 位作者 杨勇强 连玲 高亚利 王振锡 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期82-90,共9页
【目的】选用面向对象的分层分类法对研究区域的天山云杉林进行遥感分类,提出高分辨率遥感数据进行有林地小班区划的规则集,检测主流遥感数据源的提取效果,以期为森林资源监测和山区天然林更新恢复评价等方面提供技术参考,进一步推进国... 【目的】选用面向对象的分层分类法对研究区域的天山云杉林进行遥感分类,提出高分辨率遥感数据进行有林地小班区划的规则集,检测主流遥感数据源的提取效果,以期为森林资源监测和山区天然林更新恢复评价等方面提供技术参考,进一步推进国产高分辨率遥感数据在山区林地分类方面的应用。【方法】以天山西部山地云杉林为研究对象,以新疆天山西部国有林管理局巩留分局的恰西国家森林公园为研究区,以高分二号(GF-2)影像为基础数据,对其进行多尺度分割和郁闭度估测模型的研究,并结合野外实地测量以及遥感数据的光谱信息、纹理信息、植被指数因子等特征值,建立地物分类规则集,利用面向对象的分层分类方法,开展基于郁闭度的山地森林有林地小班区划研究。【结果】选用地形因子+植被指数+纹理特征因子构建的郁闭度估测模型,估测精度达到了89.93%,能够有效地反映研究区郁闭度的真实情况,而基于郁闭度估测模型的山地森林有林地小班区划的结果较好,根据森林资源二类实地调查结果显示研究区内有林地面积为4264.62 hm^(2),GF-2影像提取出来的有林地面积为4129.82 hm^(2),相对误差只有5.53%,总体吻合度达到了94.47%。【结论】选用国产高分辨率影像进行有林地的提取和郁闭度等级的划分是可行的,可为研究区域内的小班区划提供一定的数据支撑。 展开更多
关键词 gf-2影像 面向对象 多层分类 小班区划
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基于矩匹配算法的GF-2影像条带噪声去除 被引量:5
16
作者 崔剑 史鹏会 +1 位作者 白潍铭 刘晓静 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2017年第B10期34-38,共5页
高分二号(GF-2)是我国第一颗空间分辨率优于1 m的民用光学遥感卫星,波长范围从可见光到近红外,星下点空间分辨率可达0.8 m.在工作中发现GF-2数据中随机出现条带噪声,影响了数据的解译和信息提取.分析了GF-2数据条带噪声特点,选用矩阵... 高分二号(GF-2)是我国第一颗空间分辨率优于1 m的民用光学遥感卫星,波长范围从可见光到近红外,星下点空间分辨率可达0.8 m.在工作中发现GF-2数据中随机出现条带噪声,影响了数据的解译和信息提取.分析了GF-2数据条带噪声特点,选用矩阵匹配算法,对遥感影像中的条带噪声进行去除,并对去除效果进行评价.结果表明,矩匹配算法能有效去除GF-2国产卫星数据的条带噪声. 展开更多
关键词 矩匹配 高分二号 条带噪声 噪声去除 gf-2
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基于GF-2遥感影像的机械性破损面提取方法 被引量:2
17
作者 夏既胜 马梦莹 符钟壬 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2020年第2期26-32,共7页
机械性破损面容易引发水土流失、次生地质灾害等生态环境问题,但目前还缺乏其基于遥感影像的有效提取方法。选择机械性破损面分布密集的云南省螳螂川流域为研究对象,基于高分二号(GF-2)遥感影像,探讨其基于纹理特征辅助的面向对象提取... 机械性破损面容易引发水土流失、次生地质灾害等生态环境问题,但目前还缺乏其基于遥感影像的有效提取方法。选择机械性破损面分布密集的云南省螳螂川流域为研究对象,基于高分二号(GF-2)遥感影像,探讨其基于纹理特征辅助的面向对象提取方法。根据7类地物特征建立地物分类规则,在最优尺度分割的基础上,基于光谱特征的决策树A和基于“光谱+纹理”特征的决策树B进行面向对象的分类。经过精度评价分析得出,相对于传统的监督分类法和仅基于光谱的面向对象分类法,基于“光谱+纹理”特征的决策树B分类方法使Kappa系数和总精度分别提高至0.82和86.25%,有效地提高了机械性破损面的提取精度。 展开更多
关键词 高分二号(gf-2) 机械性破损面 面向对象分类法 决策树
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海岸水边线提取方法在GF-2卫星影像中的适应性研究 被引量:1
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作者 李阳东 温远超 +1 位作者 笪亨融 梁君豪 《海洋通报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期281-289,共9页
准确提取海岸水边线是海岸线变迁研究中必不可少的基本工作。本文以海南省陵水黎族自治县2016年的GF-2影像为数据源,在大气校正和正射校正等预处理的基础上,结合数学形态学处理等方法,采用NDWI(Normalized Difference Water Index)阈值... 准确提取海岸水边线是海岸线变迁研究中必不可少的基本工作。本文以海南省陵水黎族自治县2016年的GF-2影像为数据源,在大气校正和正射校正等预处理的基础上,结合数学形态学处理等方法,采用NDWI(Normalized Difference Water Index)阈值法、ISOADTA(Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique Algorithm)、SVM(Support Vector Machine)和面向对象法(Object-Oriented Classification,OOC)等4种不同方法来对海岸水边线进行提取,并对其提取结果进行定性和定量评估,进而分析比较了这4种方法在提取人工海岸、砂质海岸和基岩海岸等3种不同海岸类型的水边线时的提取效果和提取精度。结果表明,SVM方法在3种海岸水边线上的总体提取效果最好,总体提取精度最高。 展开更多
关键词 gf-2 海岸水边线提取 NDWI ISOADTA SVM OOC
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基于DeepLabv3+语义分割模型的GF-2影像城市绿地提取 被引量:29
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作者 刘文雅 岳安志 +4 位作者 季珏 师卫华 邓孺孺 梁业恒 熊龙海 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2020年第2期120-129,共10页
高效准确地提取城市绿地对国土规划建设意义重大,将深度学习语义分割算法应用于遥感图像分类是近年研究的新探索。提出一种基于DeepLabv3+深度学习语义分割网络的GF-2遥感影像城市绿地自动化提取架构,通过网络的多孔空间金字塔池化(atro... 高效准确地提取城市绿地对国土规划建设意义重大,将深度学习语义分割算法应用于遥感图像分类是近年研究的新探索。提出一种基于DeepLabv3+深度学习语义分割网络的GF-2遥感影像城市绿地自动化提取架构,通过网络的多孔空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling,ASPP)等模块,提取高层特征,并依托架构完成数据集创建,模型训练,城市绿地提取以及精度评估。研究表明,本文架构分类的总体精度达到91.02%,F值为0.86,优于最大似然法(maximum likelihood,ML)、支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林法(random forest,RF)3种传统方法及另外4种语义分割网络(PspNet,SegNet,U-Net和DeepLabv2),可以准确提取城市绿地,排除农田像元干扰;此外,对另一地区的提取试验也证实了本架构具有一定的迁移能力。所提出的GF-2遥感影像城市绿地自动化提取架构,可实现更精确、效率更高的城市绿地提取,为城市规划管理提供参考。 展开更多
关键词 城市绿地 DeepLab 深度学习 语义分割 gf-2
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基于面向对象方法的GF-2影像桉树林信息提取 被引量:15
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作者 梁文海 刘吉凯 +2 位作者 张伟 李新伟 钟仕全 《浙江农林大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期721-729,共9页
高分2号(GF-2)是中国研制的空间分辨率最高的民用遥感卫星。为探讨GF-2遥感数据对林业资源信息的监测能力,以广西横县平朗乡桉树Eucalyptus林为研究对象,基于面向对象的图像分析方法,通过对影像多种特征的分析与提取,建立桉树林信息提... 高分2号(GF-2)是中国研制的空间分辨率最高的民用遥感卫星。为探讨GF-2遥感数据对林业资源信息的监测能力,以广西横县平朗乡桉树Eucalyptus林为研究对象,基于面向对象的图像分析方法,通过对影像多种特征的分析与提取,建立桉树林信息提取的知识规则,实现桉树林空间分布的准确提取,最终桉树林提取的用户精度和生产者精度分别达81.4%和86.4%。结果表明:利用GF-2数据基于面向对象思想的桉树林提取精度能够满足林业部门对于快速准确提取林业资源信息的生产需求。GF-2卫星因其高时空分辨率的特性可作为林业资源覆盖变化多尺度高精度检测的重要数据源。 展开更多
关键词 森林测计学 gf-2影像 桉树 面向对象
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