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

1

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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GF-2卫星影像在土地变更监测中的适用性及潜力分析 被引量：10

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作者 王蕾 杨武年 +1 位作者 任金铜 邓晓宇 《航天返回与遥感》 CSCD 北大核心 2017年第4期96-105,共10页

为进一步推广国产卫星遥感影像数据在国土资源行业中的应用,针对土地利用监测与现状变更调查业务需要,探索"高分二号"(GF-2)卫星数据在土地利用动态监测与现状变更调查工作中的适用性及其潜力。以四川隆昌县金鹅镇为研究区,... 为进一步推广国产卫星遥感影像数据在国土资源行业中的应用,针对土地利用监测与现状变更调查业务需要,探索"高分二号"(GF-2)卫星数据在土地利用动态监测与现状变更调查工作中的适用性及其潜力。以四川隆昌县金鹅镇为研究区,通过定性、定量评价原始影像数据质量,对比分析同级数据,结合多方法提取变更信息,从不同角度测试其变化监测能力。结果显示,GF-2卫星数据地物清晰,光谱信息丰富,目标解译性较好,影像效果优于"高分一号"(GF-1)和SPOT6数据;主成分分析法和光谱变异法的结合可快速发现影像上的变化信息,GF-2卫星影像能满足土地利用变更监测的需求,具有较大潜力及价值。 展开更多

关键词 影像质量评价 土地利用变更 变化监测能力 “高分二号” 遥感数据 卫星应用

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基于GF-2民勤县白刺包提取技术 被引量：1

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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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面向林地分类的GF-2影像融合算法评价 被引量：7

4

作者 胡曼 彭道黎 《浙江农林大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期340-348,共9页

针对林业部门目前常用的遥感影像融合算法,探究适合于林地信息提取的GF-2影像融合算法。以GF-2卫星1 m全色/4 m多光谱分辨率平面影像为数据源,采用HSV变换(hue-saturation-value,颜色空间变换),Brovey变换(彩色标准化变换),PC变换(princ... 针对林业部门目前常用的遥感影像融合算法,探究适合于林地信息提取的GF-2影像融合算法。以GF-2卫星1 m全色/4 m多光谱分辨率平面影像为数据源,采用HSV变换(hue-saturation-value,颜色空间变换),Brovey变换(彩色标准化变换),PC变换(principle components,主成分变换),HPF变换(high-pass fusion,高通滤波变换),GS变换(gram-schmidt,正交化变换),Pansharp变换(超分辨率贝叶斯变换)等6种常用融合算法,通过目视和定量特征分析对融合效果进行评价,并结合面向对象分类方法对融合后影像进行地类信息提取和分析,探讨6种融合算法对GF-2影像在林区地类提取的适宜性。研究结果表明:基于Brovey和HSV算法的融合结果目视效果良好,清晰度与纹理增强明显;这2种融合算法影像在不同地类信息的提取上各有优势,HSV算法融合结果在不同地类的提取上效果最好,分类总精度可达85.14%,Brovey算法融合结果则在森林类型的提取上具有最高的分类总精度,为75.72%;其余4种融合算法在图像质量及其他地类提取中各有优势,具体融合算法的选取需根据应用目的和影区应用区域的实际情况而定。该研究可为林业部门提高GF-2卫星的适用性及大规模应用提供参考。 展开更多

关键词 森林经理学 影像融合 林地提取 gf-2影像 面向对象分类

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基于面向对象GF-2遥感数据的元谋热区番茄识别 被引量：2

5

作者 陈越豪 何光熊 +3 位作者 李婕 史亮涛 方海东 史正涛 《河南农业科学》 北大核心 2021年第12期170-180,共11页

为了准确掌握元谋热区番茄种植的空间分布信息,实现合理调整农业结构以及区域特色农作物经济规模化发展的目标,以GF-2为数据源,基于面向对象的分类思想,以ESP尺度参数评价工具对遥感影像进行分割尺度评价。设置最优分割尺度参数后获得... 为了准确掌握元谋热区番茄种植的空间分布信息,实现合理调整农业结构以及区域特色农作物经济规模化发展的目标,以GF-2为数据源,基于面向对象的分类思想,以ESP尺度参数评价工具对遥感影像进行分割尺度评价。设置最优分割尺度参数后获得影像对象,随后利用光谱、纹理及植被指数构建多种识别方案,使用最大似然法和支持向量机不同分类器,对元谋热区番茄进行了遥感识别,并着重探讨了基于GF-2数据对于番茄信息提取的最佳辅助识别特征组合方法。结果表明:基于GF-2遥感影像数据构建的归一化植被指数、比值植被指数、灰度共生矩阵与局部二值模式纹理多特征组合方案在最大似然法中对番茄的识别精度最高,总体分类精度为97.20%,Kappa系数为0.91;在支持向量机中,番茄识别精度最高的组合是构建的归一化植被指数、比值植被指数以及灰度共生矩阵纹理的多特征组合方案,总体分类精度为96.44%,Kappa系数为0.87;最大似然法总体识别效果优于支持向量机。综上,基于GF-2影像数据对象所构建的多种辅助识别特征组合能够实现元谋番茄的精细识别。 展开更多

关键词 gf-2数据 纹理提取 番茄识别 面向对象 最大似然法 支持向量机

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基于GF-2数据结合多纹理特征的塑料大棚识别 被引量：25

6

作者 吴锦玉 刘晓龙 +2 位作者 柏延臣 史正涛 付卓 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第12期173-183,共11页

塑料大棚在全球范围的大量使用带来经济效益,同时也引发了很多环境问题,及时准确的塑料大棚空间分布信息是农业生产和土壤治理决策的重要依据。塑料大棚的使用改变了土壤表面的光谱特性和空间结构,塑料薄膜材质的特殊性,使其反射光谱具... 塑料大棚在全球范围的大量使用带来经济效益,同时也引发了很多环境问题,及时准确的塑料大棚空间分布信息是农业生产和土壤治理决策的重要依据。塑料大棚的使用改变了土壤表面的光谱特性和空间结构,塑料薄膜材质的特殊性,使其反射光谱具有强烈的方向性和不确定性,因而仅依靠地物反射光谱特征难以准确识别塑料大棚。本文以GF-2影像作为单一数据源,针对塑料大棚特有的空间分布细节信息,分析不同纹理提取算法对塑料大棚识别的适用性。结果表明:1)纹理能有效提高基于遥感影像的塑料大棚识别精度;2)使用单一纹理算法识别不同空间分布结构塑料大棚的分类方案中,采用LBP (local binary pattern)纹理算法的塑料大棚识别精度均优于GLCM (gray-level co-occurrence matrix)、PSI (pixel shape index)纹理算法,其中研究区A基于LBP纹理特征的塑料大棚识别总体精度为96.85%,Kappa系数为0.95,研究区B的总体识别精度为95.58%,Kappa系数为0.94;3)本文使用3种不同的纹理特征组合分类方案,均能提高塑料大棚的识别精度,但不同纹理特征组合算法运用到空间结构差异较大的2个区域时表现不同。加入GLCM的纹理特征组合能提高分布范围较大且聚集度高的塑料大棚识别精度(研究区A塑料大棚斑块平均面积为3.39 hm2,聚集度指数为80.64),对于塑料大棚使用面积小且分布破碎的区域识别精度提升效果不明显(研究区B塑料大棚斑块平均面积为1.37hm2,聚集度指数为72.98)。本试验结果中研究区A的地物光谱特征、NDVI和3种纹理特征组合的大棚识别精度最高,总体识别精度和Kappa系数分别达到了98.13%和0.97,研究区B的地物光谱特征、NDVI、PSI和LBP纹理特征组合识别精度最高(总体精度为96.13%,Kappa系数为0.95)。基于影像对象的多纹理特征能够实现塑料大棚的精细识别,该方法对塑料大棚空间分布精确制图具有重要意义。 展开更多

关键词 遥感 温室 gf-2数据 影像纹理 塑料大棚 面向对象分类

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基于多分类器集成的GF-2作物信息精细提取研究 被引量：2

7

作者 李金朝 买买提·沙吾提 《西南农业学报》 CSCD 北大核心 2023年第2期435-444,共10页

【目的】将多种分类器的优点融合,以便提升遥感影像作物信息提取的精度。【方法】以渭库绿洲为研究区,利用国产高分2号(GF-2)数据和野外调查数据,基于提取的遥感识别特征制定不同分类方案,采用马氏距离(Ms DC)、最小距离(MDC)、最大似然... 【目的】将多种分类器的优点融合,以便提升遥感影像作物信息提取的精度。【方法】以渭库绿洲为研究区,利用国产高分2号(GF-2)数据和野外调查数据,基于提取的遥感识别特征制定不同分类方案,采用马氏距离(Ms DC)、最小距离(MDC)、最大似然(MLC)、神经网络(NNC)、支持向量机(SVM)5种传统机器学习方法分别对6种特征组合方案的影像进行分类,然后选择基分类器,并应用多数投票法和保守投票法2种多分类器集成算法,对研究区农作物进行精细分类提取。【结果】①辅助特征的加入对于子分类器的精度提高明显。5种分类器中除了MLC,其余4种分类器都是在加入归一化植被指数特征(NDVI)和纹理特征后取得了最高精度。②基分类器中精度最高的是NNC-4(人工神经网络的第4种特征组合方案),OA达到83.54%,Kappa系数为0.77。③相比基分类器,多分类器集成方法能够在制图精度和用户精度两方面提高农作物的提取精度。并且保守投票法优于多数投票法,OA为85.89%,Kappa系数为0.80。④集成分类结果中除了棉花的识别精度与最优基分类器NNC-4相等,达到94.94%外,其他的农作物如套种棉花、玉米、套种玉米、核桃园的识别精度都高于NNC-4,其中套种玉米与核桃园的提取效果较好,精度分别达到86.05%、79.09%;对于套种棉花的提取较差,只有63.86%;玉米的提取最差,只有12.17%。【结论】本文应用GF-2数据,基于多分类器集成方法对复杂背景下的多种作物及种植结构进行精细提取研究,拓展了作物信息提取的方向和GF-2数据的应用领域。 展开更多

关键词 作物信息精细提取 gf-2数据 特征提取 特征组合 多分类器集成

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2017-2021年海南省GF-2地表反射率产品数据集

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作者 阎跃观 梁虎军 +4 位作者 张浩 张连翀 张宏伟 崔珍珍 陈善静 《中国科学数据（中英文网络版）》 CSCD 2022年第4期79-87,共9页

GF-2数据具有空间分辨率高、几何定位精度高等特点,单景影像观测幅宽可达45公里,在农业、林业等领域均具有广泛的用途。本数据集收集2017-2021年592景海南省全岛高分二号数据(GF-2 PMS)影像数据,通过可见光近红外迭代算法对数据进行大... GF-2数据具有空间分辨率高、几何定位精度高等特点,单景影像观测幅宽可达45公里,在农业、林业等领域均具有广泛的用途。本数据集收集2017-2021年592景海南省全岛高分二号数据(GF-2 PMS)影像数据,通过可见光近红外迭代算法对数据进行大气校正,完成了2017-2021年海南省GF-2地表反射率数据的生产。并通过SONET(Sun-sky radiometer Observation NETwork)三亚站点收集的气溶胶数据,生成用于验证反演算法产品的参考地表反射率数据。结果显示,GF-2的地表反射率数据与地基实测反射率的准确度、精确度、实际统计偏差统计值检验均在标准参考线之下,本数据集具有较高的精度,可以为海南省生态监测提供了技术支撑。 展开更多

关键词 地表反射率数据 高分二号 可见光近红外迭代算法 SONET数据

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基于GF-2影像的廊坊市中亭河COD遥感监测方法

9

作者 陈旭 曹春香 +6 位作者 徐敏 陈伟 王延仓 赵子辉 杨秀峰 韩洪兵 刘娟娟 《南水北调与水利科技》 CSCD 北大核心 2017年第A02期213-216,共4页

为验证宽波段高空间分辨率遥感卫星数据在小范围尺度水质监测上的可行性,基于GF-2号卫星数据,对中亭河的河水化学需氧量(COD)进行遥感监测,根据实地采样数据与遥感卫星数据的相关性建立经验模型,通过反演模型实现对河水COD的实时监测。... 为验证宽波段高空间分辨率遥感卫星数据在小范围尺度水质监测上的可行性,基于GF-2号卫星数据,对中亭河的河水化学需氧量(COD)进行遥感监测,根据实地采样数据与遥感卫星数据的相关性建立经验模型,通过反演模型实现对河水COD的实时监测。实验结果表明:统计模型R2为0.8274,模型平均误差为4.9%,宽波段高空间分辨率遥感卫星数据在小尺度水质监测上是可行的。 展开更多

关键词 水质监测 化学需氧量(COD) 中亭河 高分二号卫星数据

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基于高分2号遥感数据估测中亚热带天然林木本植物物种多样性 被引量：19

10

作者 刘鲁霞 庞勇 +1 位作者 任海保 李增元 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期61-74,共14页

【目的】探索高分2号遥感数据与中亚热带天然林木本植物物种Shannon-Wiener多样性指数、Simpson多样性指数和Pielou均匀性指数之间的关系,为森林经营管理和保护策略提供参考。【方法】提取高分2号多光谱数据的原始波段、植被指数、纹理... 【目的】探索高分2号遥感数据与中亚热带天然林木本植物物种Shannon-Wiener多样性指数、Simpson多样性指数和Pielou均匀性指数之间的关系,为森林经营管理和保护策略提供参考。【方法】提取高分2号多光谱数据的原始波段、植被指数、纹理特征和全色波段纹理特征,使用随机森林算法筛选变量并对3种多样性指数进行建模,设置不同纹理提取窗口来寻找最优窗口。【结果】基于随机森林算法的RFE冗余变量去除方法可从众多遥感变量中快速选择对模型精度具有显著贡献的少量变量。多光谱数据3×3窗口纹理特征、全色数据7×7窗口纹理特征和植被指数结合的特征集对3种多样性指数具有较好估测结果,其决定系数(R^2)和均方根误差(RMSE)分别为0.47和0.300(Shannon-Wiener多样性指数)、0.53和0.042 (Simpson多样性指数)、0.61和0.051 (Pielou均匀性指数)。植被指数中类胡萝卜素反射率指数与3种多样性指数具有显著相关关系。【结论】高分2号遥感数据中的植被指数和纹理特征可有效估测研究区森林木本植物物种多样性。类胡萝卜素反射率指数可体现森林中类胡萝卜素相对于叶绿素的含量,在秋冬季节作为反映常绿树种和落叶树种分布的指数,对森林木本植物物种多样性估测具有最大贡献。使用星载遥感数据预测的多样性和均匀性指数分布可有效监测森林木本植物物种多样性变化。 展开更多

关键词 物种多样性 高分2号遥感数据 纹理特征 植被指数

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2018-2022年青海省主要湖泊蓄水量时空变化数据集 被引量：1

11

作者 张怀文 曹引 +3 位作者 赵红莉 蒋云钟 严登明 赵慧子 《中国科学数据（中英文网络版）》 CSCD 2024年第1期314-327,共14页

青海省是中国西北部重要的生态功能区,水资源总量丰富,但时空分布极不均匀,且由于气候、地理环境等因素的影响,大部分湖泊长期缺乏监测。而湖泊作为地表水水资源的重要载体,是研究气候变化和人类活动对水循环过程影响的重要指示器。国... 青海省是中国西北部重要的生态功能区,水资源总量丰富,但时空分布极不均匀,且由于气候、地理环境等因素的影响,大部分湖泊长期缺乏监测。而湖泊作为地表水水资源的重要载体,是研究气候变化和人类活动对水循环过程影响的重要指示器。国产高分一号、六号卫星宽幅相机空间分辨率为16 m,组网运行可实现2天重复观测,可以高频次获取地表水体面积;ICESat-2激光测高数据具备厘米级的测高精度,可以获取高精度的地表水体测高水位。本数据集基于GF-1/6WFV水体面积和ICESat-2测高水位构建青海省湖泊蓄水量遥感监测模型,通过遥感手段对青海省湖泊蓄水量进行时空变化监测。经验证,本数据集中湖泊蓄变量监测精度总体优于93%,满足湖泊蓄水量时空变化遥感监测需求。本数据集在时间尺度上涵盖2018-2022年,共计60期月度监测结果;空间尺度上覆盖了青海省面积大于30 km^(2)的33个湖泊,主要集中分布在青海省西部、北部、东南部,可为青海省湖泊、水文与气候变化过程监测、水资源动态评价、优化水资源管理与调度提供基础数据支撑。 展开更多

关键词 湖泊蓄水量 gf-1/6 WFV ICESat-2 青海省 2018-2022年

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高分十四号卫星立体影像与ICESat-2激光测高数据联合平差 被引量：1

12

作者 杨苗苗 尚大帅 +1 位作者 高雪梅 同芙蓉 《地球科学与环境学报》 CAS 北大核心 2024年第6期843-852,共10页

高分十四号是我国目前测绘精度最高卫星之一。为进一步提高高分十四号卫星的高程精度,将其与高程测量精度优势明显的ICESat-2激光测高数据进行联合处理。在利用各类激光属性信息对ICESat-2激光测高数据初步筛选的基础上,引入高程检核点... 高分十四号是我国目前测绘精度最高卫星之一。为进一步提高高分十四号卫星的高程精度,将其与高程测量精度优势明显的ICESat-2激光测高数据进行联合处理。在利用各类激光属性信息对ICESat-2激光测高数据初步筛选的基础上,引入高程检核点设计了一种联合平差策略。在联合平差过程中精化激光高程控制点的筛选、解决立体影像数据与激光测高数据的配准问题,获取目标的高精度三维信息,并建立两个实验区对该联合平差策略处理结果进行分析验证。结果表明:联合平差策略能够较好地解决高程控制点筛选与数据配准问题,两个实验区立体影像的高程中误差均优于1 m,基本满足1∶10000地形图测绘的要求,可为全球1∶10000无地面控制点测图工程提供支撑,促进高分十四号卫星立体影像和ICESat-2激光测高数据在地形测绘领域的应用。 展开更多

关键词 联合平差 立体影像 高分十四号卫星 ICESat-2卫星 高程控制点 数据配准 高程检核点 有理函数模型

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基于高分二号卫星数据的煤矿区地质灾害信息提取研究 被引量：1

13

作者 赵萍 李志辉 +2 位作者 肖瑶 袁峰 李晓晖 《地质科学》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期1361-1374,共14页

随着遥感数据获取技术和能力的全面提高，遥感数据呈现出明显的大数据特征。发展适应于遥感大数据的智能分析和信息挖掘技术，成为当前遥感技术研究的前沿。高分二号（GF－2）卫星数据是我国首颗自主研发的亚米级高分辨率卫星数据，具... 随着遥感数据获取技术和能力的全面提高，遥感数据呈现出明显的大数据特征。发展适应于遥感大数据的智能分析和信息挖掘技术，成为当前遥感技术研究的前沿。高分二号（GF－2）卫星数据是我国首颗自主研发的亚米级高分辨率卫星数据，具有观测幅宽、重访周期短、高辐射精度、高定位精度等优势，为未来我国地质灾害的长期、动态地监测和研究提供了高精度、稳定可靠的数据源。本文选取安徽谢桥煤矿2015年1月8日的GF－2卫星影像为研究数据，在对煤矿区主要地质灾害遥感地学分析的基础上，采用面向对象的影像分析方法对研究区由采煤活动所诱发的地质灾害信息进行自动提取。结果表明：利用GF－2卫星数据能够有效地识别地质灾害体的位置、范围、形态等空间分布特征；面向对象的自动提取方法对于煤矿区大面积的积水塌陷盆地、小规模的塌陷坑和线性的地裂缝都有很高的提取精度，识别精度达90％以上；基于逐层剔除的思路构建的提取规则，为GF－2数据在地质灾害调查和大数据分析中的应用提供了很好的技术支持，也为其它地物目标的提取提供了参考，但在特征的选择和阈值的设定上需要具体分析。 展开更多

关键词 遥感大数据 高分二号 煤矿区 地质灾害 地面塌陷 面向对象信息提取

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高分辨率多光谱遥感影像森林类型分类深度U-net优化方法 被引量：18

14

作者 王雅慧 陈尔学 +4 位作者 郭颖 李增元 金玉栋 赵俊鹏 周瑶 《林业科学研究》 CSCD 北大核心 2020年第1期11-18,共8页

[目的]使用深度学习全卷积神经网络U-net的自动特征提取,有效地改善遥感目标识别及地物分类的效果。[方法]以内蒙古自治区赤峰市旺业甸林场为研究区,主要数据源包括GF-2多光谱数据、ZY-3 DOM数据、ZY-3DEM数据、小班数据以及外业实地调... [目的]使用深度学习全卷积神经网络U-net的自动特征提取,有效地改善遥感目标识别及地物分类的效果。[方法]以内蒙古自治区赤峰市旺业甸林场为研究区,主要数据源包括GF-2多光谱数据、ZY-3 DOM数据、ZY-3DEM数据、小班数据以及外业实地调查数据等。借鉴前人对FCN-8s模型的优化思路,基于Unet网络模型,在模型训练过程中通过在原始波段的基础上加入标准归一化植被指数(NDVI)构建网络,并增加条件随机场后处理过程,得到最终的分类结果。[结果]表明:(1)优化后的U-net模型的总体分类精度达84.89%,Kappa系数为0.82,分别高于未加入标准归一化植被指数特征的U-net模型以及未使用条件随机场进行后处理的U-net模型的分类精度;(2)优化后的U-net模型与使用相同策略的FCN-8s,支持向量机和随机森林的分类结果相比,提高了8.04%-12.54%,分类精度大幅度提高。[结论]通过少量调整相关的遥感特征以及使用条件随机场后处理方法可改善U-net模型的分类效果,适用于基于U-net的森林类型高分辨率多光谱遥感影像分类。 展开更多

关键词 U-net gf-2多光谱数据 NDVI CRF 森林类型分类

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基于港口船舶识别的高分二号卫星遥感影像融合方法比较 被引量：3

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作者 赵益智 朱海天 +2 位作者 李修楠 杨劲松 陈鹏 《海洋学研究》 CSCD 北大核心 2022年第4期90-96,共7页

在卫星遥感影像识别中,相较于海上单一环境的船舶识别,港口船舶识别由于存在集装箱、码头等大量干扰目标,显得更为困难。采用强度-色度-饱和度(Intensity-Hue-Saturation, IHS)变换、Brovey变换(Brovey Transform, BT)、ESRI全色锐化变... 在卫星遥感影像识别中,相较于海上单一环境的船舶识别,港口船舶识别由于存在集装箱、码头等大量干扰目标,显得更为困难。采用强度-色度-饱和度(Intensity-Hue-Saturation, IHS)变换、Brovey变换(Brovey Transform, BT)、ESRI全色锐化变换、简单均值变换和施密特正交变换法(Gram-Schmidt, GS)等5种融合算法,进行高分二号卫星全色和多光谱影像的融合试验,通过定性和定量评价选出适用于港口船舶影像的最优方法。结果显示GS融合方法在增加影像空间信息的同时维持了光谱保真性,其均方根误差、峰值信噪比、结构相似性等指标均优于其他4种融合方法,可用于港口船舶识别。 展开更多

关键词 遥感 影像融合 港口船舶 高分二号卫星影像

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基于高分遥感数据的城市水系廊道生态系统服务价值评估--以北京中心地区水系廊道为例 被引量：12

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作者 薛飞 罗开盛 +2 位作者 李元征 党安荣 张译匀 《中国园林》 北大核心 2018年第10期50-54,共5页

城市内生态系统服务价值的评估是当前生态系统服务研究的热点之一,而城市中心地区的水系廊道所提供的生态系统服务价值的评估并没有引起应有的关注。尝试利用国产高分二号遥感数据,以北京中心地区水系廊道为例进行生态系统服务价值评价... 城市内生态系统服务价值的评估是当前生态系统服务研究的热点之一,而城市中心地区的水系廊道所提供的生态系统服务价值的评估并没有引起应有的关注。尝试利用国产高分二号遥感数据,以北京中心地区水系廊道为例进行生态系统服务价值评价。研究结果表明,北京中心地区水系廊道的生态系统服务总价值约为34.42亿元,其中文化服务价值最高约24.42亿元。当前水系廊道整体的生态系统服务总价值偏低。由蓝绿带状空间组成的生态廊道通过合理的规划设计,具有为城市提供更优质服务的潜力。 展开更多

关键词 风景园林 城市水系廊道 城市生态系统服务 高分二号影像

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全球地表覆盖数据辅助多源影像融合提取城市不透水面 被引量：1

17

作者 霍嘉婷 赵展 朱秀丽 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第2期19-25,共7页

本文提出了一种利用GlobeLand30数据辅助多源数据融合进行城市不透水面自动提取的方法。首先基于波段映射和小波变换的影像融合方法,融合哨兵二号和高分二号影像,获得同时具有较高空间分辨率和光谱分辨率的融合影像,其具有丰富的光谱特... 本文提出了一种利用GlobeLand30数据辅助多源数据融合进行城市不透水面自动提取的方法。首先基于波段映射和小波变换的影像融合方法,融合哨兵二号和高分二号影像,获得同时具有较高空间分辨率和光谱分辨率的融合影像,其具有丰富的光谱特征和空间特征,有利于提升复杂城市区域的不透水面和非不透水面区分能力。然后利用GlobeLand30数据的类别信息自动获取初始分类样本,基于融合影像的丰富光谱信息构建多种植被指数、水体指数和建成区指数,对初始分类样本进行优化。最后利用优化后的训练样本,使用光谱、地物指数等特征训练分类器,实现城市不透水面的自动准确提取。本文以济南市2019年的高分二号和哨兵二号影像为试验数据,在时相、分辨率与影像均不同的GlobeLand30全球地表覆盖数据辅助下获得了总体精度优于92%的不透水面提取结果,验证了本文方法的有效性。 展开更多

关键词 GlobeLand30地表覆盖数据 高分二号卫星 哨兵二号卫星 影像融合 不透水面提取

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“高分二号”卫星数据遥感滑坡灾害识别研究——以云南东川为例 被引量：23

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作者 刘肖姬 梁树能 +1 位作者 吴小娟 甘甫平 《航天返回与遥感》 北大核心 2015年第4期93-100,共8页

标志着中国遥感卫星进入亚米级"高分时代"的"高分二号"(GF-2)卫星在太原成功发射,它将为地质灾害调查提供可靠的数据支持。文章以滑坡灾害频发的云南东川区为研究对象,首先对GF-2卫星采集的研究区数据进行正射校正... 标志着中国遥感卫星进入亚米级"高分时代"的"高分二号"(GF-2)卫星在太原成功发射,它将为地质灾害调查提供可靠的数据支持。文章以滑坡灾害频发的云南东川区为研究对象,首先对GF-2卫星采集的研究区数据进行正射校正、配准、融合和裁剪等预处理;然后采用面向对象的分类方法,通过影像分割、合并分块,并结合滑坡灾害的光谱、纹理和数字高程模型等多种信息特征,建立滑坡灾害识别规则,实现滑坡信息的遥感分类;最后对分类结果进行误分对象剔除,得到研究区滑坡信息。结果显示,利用GF-2卫星数据可以较好地提取滑坡灾害信息,基本满足滑坡的灾害识别要求。文章通过面向对象的滑坡灾害特征提取所输出矢量结果可以方便地计算出滑坡的面积,对滑坡研究提供了极大的便利。 展开更多

关键词 遥感数据 预处理 滑坡灾害 面向对象特征提取 “高分二号”卫星 航天遥感

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基于不同感受野SSD网络的河流水电站检测

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作者 谢俊 张小咏 +1 位作者 卢凯旋 陈正超 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2021年第4期125-132,共8页

准确、高效地提取水电站对水资源调度和生态环境保护具有重要意义,使用效率低的人工目视解译方法不能满足大范围提取水电站的需求。针对遥感影像上水电站尺度多变的特性,制作了分辨率为1 m和2 m的样本数据,保证大尺度目标在样本中的完... 准确、高效地提取水电站对水资源调度和生态环境保护具有重要意义,使用效率低的人工目视解译方法不能满足大范围提取水电站的需求。针对遥感影像上水电站尺度多变的特性,制作了分辨率为1 m和2 m的样本数据,保证大尺度目标在样本中的完整性。在深度学习目标检测SSD(single shot detector)网络的基础上,添加感受野缩放模块,适应不同尺度下的水电站特征学习。同时,通过上采样插值融合不同感受野对应的卷积层,精细化了目标的位置信息,保留了目标的丰富语义信息。最后,基于国产GF-2卫星影像数据,利用两种分辨率下的最优网络实现了云贵川地区水电站提取。实验结果表明,网络的提取精度可以达到84.1%。 展开更多

关键词 深度学习 目标检测 感受野 gf-2卫星影像 水电站提取 云贵川地区

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