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基于多源遥感数据的遥感影像生态地块划分方法 被引量：2
1
作者 李双营 《现代电子技术》 北大核心 2025年第5期142-146,共5页
为资源合理利用、生态保护与修复提供科学依据,文中提出基于多源遥感数据的遥感影像生态地块划分方法,实现了高精度生态地块划分。采用高频调制融合法逐像素融合处理采集的生态环境多源遥感影像;构建新的卷积神经网络(CNN),以融合后的... 为资源合理利用、生态保护与修复提供科学依据,文中提出基于多源遥感数据的遥感影像生态地块划分方法,实现了高精度生态地块划分。采用高频调制融合法逐像素融合处理采集的生态环境多源遥感影像;构建新的卷积神经网络(CNN),以融合后的高光谱影像为输入,通过在CNN中引入分组卷积和残差学习,实现输入高光谱影像多尺度特征提取,经过全连接层和softmax层的处理后,输出生态地块划分结果,并在softmax层中引入多分类Focal loss损失函数,解决生态地块划分结果产生的类别不平衡问题,提升生态地块划分精度。实验证明,该方法能够准确划分生态地块,划分精度平均值达到95.38%。融合后的多源遥感影像光谱扭曲度数值均低于20,可以确保融合影像在光谱信息上的高保真度,提高生态地块划分的准确性。 展开更多
关键词 多源遥感 遥感影像 生态地块 划分方法 高通滤波融合 高光谱影像 融合影像 特征提取
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基于无人机多源遥感数据和机器学习的高通量棉花估产研究
2
作者 冯美臣 苏悦 +3 位作者 林涛 余汛 宋扬 金秀良 《农业机械学报》 北大核心 2025年第3期169-179,共11页
为综合利用光谱、冠层结构、纹理特征等信息对棉花进行无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)遥感产量估算并系统地分析光谱、冠层结构、纹理特征等信息对估产的贡献程度,本文在构建基于多源UAV数据棉花估产机器学习模型的基础上,进一步... 为综合利用光谱、冠层结构、纹理特征等信息对棉花进行无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)遥感产量估算并系统地分析光谱、冠层结构、纹理特征等信息对估产的贡献程度,本文在构建基于多源UAV数据棉花估产机器学习模型的基础上,进一步确定了估产的最佳生育时期,并对比了多源传感器数据在棉花产量估算中的效果,最后量化了各类输入特征的贡献度。采集棉花冠层RGB(Red green blue)、多光谱(Multispectral,MS)和激光雷达(Light detection and ranging,LiDAR)3种传感器数据,通过对棉花光谱植被指数与产量进行相关性分析,确定了棉花产量估算最佳生育时期,进而构建了基于偏最小二乘法回归(Partial least squares regression,PLSR)、随机森林回归(Random forest regression,RFR)、极致梯度提升(Extreme gradient boost,XGBoost)3种机器学习模型的棉花产量估算方法,并评估了基于2种最常用的传感器(RGB和MS相机)的性能。最终确定了光谱特征、冠层结构、纹理特征这3类特征信息在产量估算中的贡献度。研究结果表明,盛花期是棉花估产的最佳生育时期;基于盛花期的UAV数据,XGBoost模型取得了最高的产量估算精度(R^(2)为0.70,RMSE为611.31 kg/hm^(2),rRMSE为10.60%),在对比基于RGB和MS图像数据提取的特征时,基于MS图像数据提取的特征建模结果更好,同时将RGB和MS相机2种传感器数据提取的特征作为输入时,模型结果高于单一传感器;使用夏普利加性解释(Shapley additive explanations,SHAP)算法分析了机器学习模型中各个输入特征对于估产的贡献度,发现基于3种传感器的3种特征信息在产量估算方面都具有重要意义,其中,纹理特征与冠层结构在产量估算中展现出了较好的潜力。本研究可为棉花智慧化管理中高通量棉花产量估算提供理论和技术支持。 展开更多
关键词 棉花 估产 无人机遥感 多源数据 XGBoost 夏普利加性解释
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基于多源遥感数据的城市道路坍塌易发性预测
3
作者 王明常 于海滨 +6 位作者 曾昭发 王典 韩复兴 张剑 罗修杰 冷亮 刘子维 《吉林大学学报(地球科学版)》 北大核心 2025年第3期1028-1038,共11页
城市道路坍塌是严重的城市安全问题,可能导致人员伤亡和交通中断,对城市运行和社会发展构成威胁。准确预测城市道路坍塌并分析其时空动态变化对城市安全具有重要意义。本研究以广东省深圳市福田区为研究区,利用多源遥感数据,结合随机森... 城市道路坍塌是严重的城市安全问题,可能导致人员伤亡和交通中断,对城市运行和社会发展构成威胁。准确预测城市道路坍塌并分析其时空动态变化对城市安全具有重要意义。本研究以广东省深圳市福田区为研究区,利用多源遥感数据,结合随机森林算法构建了一种城市道路坍塌易发性预测模型,并分析影响模型预测性能的关键指标和城市道路坍塌易发性的关键驱动因素。城市道路坍塌易发性时空预测结果表明:结合光学数据和雷达数据构建的城市道路坍塌易发性预测模型能够比较准确地预测道路坍塌易发性的时空变化,预测决定系数为0.65,预测精度较高;2017—2022年,福田区道路坍塌风险整体呈上升趋势,极低易发区和低易发区面积减少,中易发区和高易发区面积增加。随机森林特征重要性分析结果表明,基于影像数据提取的纹理特征对预测模型贡献度较高。根据地理探测器结果可知,人口、GDP和地下设施是影响城市道路坍塌的三个关键驱动因素。 展开更多
关键词 道路坍塌 随机森林 多源遥感数据 时空变化 广东省深圳市福田区
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联合多源卫星测高数据获取青藏高原湖泊水位变化
4
作者 宋昊天 文汉江 +3 位作者 郭英 刘焕玲 杨熙 骆新伟 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2025年第1期22-28,35,共8页
利用ICESat、Cryosat-2、ICESat-2三颗测高卫星数据提取2003-2022年青藏高原湖泊水位变化序列,并以青海湖为例对比分析Cryosat-2 LRM三种重跟踪算法(Ocean-CFI、UCL Land-ice、OCOG),结果表明,OCOG算法最优。利用青海湖、纳木错、美玛... 利用ICESat、Cryosat-2、ICESat-2三颗测高卫星数据提取2003-2022年青藏高原湖泊水位变化序列,并以青海湖为例对比分析Cryosat-2 LRM三种重跟踪算法(Ocean-CFI、UCL Land-ice、OCOG),结果表明,OCOG算法最优。利用青海湖、纳木错、美玛错、鲁玛江冬错的水文站数据,对通过卫星测高数据提取的湖泊水位变化时间序列精度进行评价,结果发现,本文提取的湖泊水位变化值精度较高,青海湖水位变化时间序列与下社站实测结果差异的均方根仅为0.092 m,纳木错湖水位变化时间序列与实测结果的相关系数达0.989。相同时段内不同测量技术的精度分析表明,Cryosat-2 SARIn测量模式的精度略高于ICESat-2。提取青藏高原106个湖泊2003-2022年水位序列,并分析其变化趋势,结果表明,106个湖泊中19个湖泊水位呈下降趋势,83个湖泊水位呈上升趋势。 展开更多
关键词 多源遥感数据 卫星测高 青藏高原 湖泊水位变化
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面向多源数据的多区域尺度协同高分遥感图像语义分割
5
作者 林易丰 陈光剑 +2 位作者 陈浩 翁谦 林嘉雯 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第1期158-166,共9页
在高分遥感图像语义分割中,为解决如何有效融合光谱信息与高程信息以分割相似光谱的不同地物的问题和通过捕获长距离依赖信息来提升局部地物识别精度,本文提出一种面向多源数据的多区域尺度协同语义分割方法.该方法包括:一种不等长的多... 在高分遥感图像语义分割中,为解决如何有效融合光谱信息与高程信息以分割相似光谱的不同地物的问题和通过捕获长距离依赖信息来提升局部地物识别精度,本文提出一种面向多源数据的多区域尺度协同语义分割方法.该方法包括:一种不等长的多分支语义分割网络,以有效提取多源特征,充分利用多源数据之间的互补信息;一个轻量级的协同注意力特征融合模块,用于在特征融合阶段有效地融合多分支特征;一种多区域尺度协同的数据增强方法,引导网络捕获长距离依赖信息.在ISPRS提供的公开数据集Vaihingen和Potsdam上的实验结果表明,与同类型主流方法对比,本文提出的方法具有更优的分割性能,且得到的地物细节信息更加完整,参数量也更小. 展开更多
关键词 语义分割 高分遥感图像 数字表面模型 多源数据融合 协同注意力
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基于OpenMP的遥感影像并行ISODATA聚类研究 被引量：11
6
作者 刘扬 王鹏 +4 位作者 杨瑞 左宪禹 张周威 吴晓洋 渠涧涛 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第7期238-243,250,共7页
针对传统影像分类算法执行效率较低,无法满足海量高分辨率遥感数据实时处理需求的问题,对资源三号卫星专题产品中遥感影像的迭代自组织数据分析算法进行分析与研究,设计一种基于OpenMP的并行ISODATA聚类算法(PIsodata Omp)。采用OpenMP... 针对传统影像分类算法执行效率较低,无法满足海量高分辨率遥感数据实时处理需求的问题,对资源三号卫星专题产品中遥感影像的迭代自组织数据分析算法进行分析与研究,设计一种基于OpenMP的并行ISODATA聚类算法(PIsodata Omp)。采用OpenMP技术优化ISODATA算法中的样本点聚类、聚类样本中心标准差计算,实现基于共享内存的单机多核并行化处理。实验结果表明,PIsodata Omp算法能在保证分类精度不变的情况下,明显提高资源三号卫星影像数据的处理速度。 展开更多
关键词 并行聚类 迭代自组织数据分析算法 OpenMP技术 遥感影像分类 多核处理
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大兴安岭南段多金属成矿带多源遥感蚀变信息提取研究——以内蒙古赤峰地区为例
7
作者 吴畅宇 代晶晶 +3 位作者 武广 佘宏全 庞绪勇 赵天辰 《地质与勘探》 北大核心 2025年第2期230-242,共13页
内蒙古赤峰北部地区拥有丰富的铅锌银锡钨铜锂铍铌钽钼铁矿产资源,是大兴安岭南段有色金属-稀有金属-银成矿带的重要组成区域。前人对大兴安岭南段,特别是赤峰地区开展了大量的地、物、化、遥和矿产等各方面的调查,但仍缺少有效的浅覆... 内蒙古赤峰北部地区拥有丰富的铅锌银锡钨铜锂铍铌钽钼铁矿产资源,是大兴安岭南段有色金属-稀有金属-银成矿带的重要组成区域。前人对大兴安岭南段,特别是赤峰地区开展了大量的地、物、化、遥和矿产等各方面的调查,但仍缺少有效的浅覆盖区找矿方法。考虑该区成矿地质背景、矿床的空间分布规律等综合因素,本文采用多源遥感技术对赤峰北部的克什克腾旗和林西县开展矿化蚀变信息提取。利用多光谱数据(Landsat-8、ASTER数据)通过主成分分析法提取了不同类别的矿物蚀变信息;针对GF-5数据,采用混合调谐匹配滤波技术对矿化蚀变信息进行提取;再将三种遥感提取结果进行叠加分析,完成成矿靶区的圈定,并开展野外验证,进一步深化遥感在地质矿产资源调查领域的应用。基于Landsat-8、ASTER两种多光谱数据对铁染、羟基类(Mg-OH、Al-OH)矿物信息进行了提取;基于GF-5数据识别出了白云母、绿帘石、高岭石3种蚀变矿物。经过野外验证发现,遥感提取结果与实际蚀变异常对应良好,并在圈定的靶区内发现了锡铜银铅锌矿化。本次研究结合不同数据源的提取与叠加结果,同时通过野外验证,印证了本文使用的矿化蚀变信息遥感提取方法的准确度。多光谱-高光谱遥感数据相结合有助于后续蚀变分带的分析与更精确的成矿预测,从而更好地服务于矿产资源调查等领域。 展开更多
关键词 多源遥感数据 蚀变信息提取 主成分分析 混合调谐匹配滤波 赤峰地区 内蒙古
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联合机载LiDAR和星载多光谱数据的森林地上生物量异速生长模型构建方法
8
作者 丁相元 陈尔学 +3 位作者 赵磊 范亚雄 徐昆鹏 马云梅 《自然资源遥感》 北大核心 2025年第3期123-132,共10页
森林地上生物量(above ground biomass,AGB)是森林资源监测的重要指标之一,是森林碳储量的重要组成部分。形式简单且具有物理意义的森林AGB估测模型对提高森林资源监测效率具有重要的意义。文章在已有研究基础上,提出了一种联合机载LiDA... 森林地上生物量(above ground biomass,AGB)是森林资源监测的重要指标之一,是森林碳储量的重要组成部分。形式简单且具有物理意义的森林AGB估测模型对提高森林资源监测效率具有重要的意义。文章在已有研究基础上,提出了一种联合机载LiDAR提取的高度特征、森林郁闭度以及星载多光谱植被指数的森林AGB异速生长模型估测方法。以内蒙古根河市为试验区,基于2022年获取的LiDAR数据、哨兵2A多光谱数据以及邻近时间获得的样地数据,对比分析了LiDAR高度特征和多种植被指数与森林AGB的相关性,选择最优LiDAR高度特征与植被指数应用于所提出的模型(ModelB_(N)),并与仅利用高度特征(ModelB)、高度特征与植被指数联合(ModelB_(Y))、高度特征与郁闭度联合(ModelB_(HC))3种模型进行对比。结果表明:LiDAR高度特征中,90%高度分位数(H90)与研究区森林AGB的相关性最高;所用植被指数中,核函数植被指数KNDVI_(rel)与森林AGB的相关性最高。4种模型中,ModelB_(N)模型具有最高的R_(adj^(2))值(0.78)和估测精度(83.25%)、最低的均方根误差(root mean squared error,RMSE)(15.87 t/hm^(2));ModelB_(N)模型估测结果精度优于ModelB_(HC)(R_(adj^(2))和EA分别提高0.05和1.75百分点,RMSE降低1.66 t/hm^(2)),ModelB_(Y)模型估测结果精度优于ModelB(R_(adj^(2))和EA分别提高0.03和1.19百分点,RMSE降低1.12 t/hm^(2)),说明植被指数作为指数幂的合理性;虽然ModelB_(N)模型并非所有像元的不确定性最低,但整体最优。总体来看,ModelB_(N)模型精度最高,简单高效,且有一定的物理意义,可作为一种新的森林AGB估测技术手段,为森林资源监测提供技术支撑。 展开更多
关键词 森林AGB 多源数据 异速生长模型 遥感估测
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高轨遥感卫星数传处理器设计与验证
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作者 李永峰 李文东 +2 位作者 阎昆 刘晓飞 郑小松 《航天器工程》 北大核心 2025年第2期66-74,共9页
针对高轨遥感卫星获取信息成本高、成像分辨率低、星地链路带宽小、信号覆盖范围广的特点,提出一种数传处理器设计。采用高可靠数据接口、高保真图像压缩、多文件存储管理、自适应速率控制等多项关键技术,以较低的硬件资源开销实现了多... 针对高轨遥感卫星获取信息成本高、成像分辨率低、星地链路带宽小、信号覆盖范围广的特点,提出一种数传处理器设计。采用高可靠数据接口、高保真图像压缩、多文件存储管理、自适应速率控制等多项关键技术,以较低的硬件资源开销实现了多个设备间高速遥感数据的无误码交换,具有更优的图像压缩性能,在不增加额外硬件资源配置的前提下可支持多个任务的并行开展,并使传输通道的有效帧效率达到100%。文章提出的设计,高效实现了高轨遥感卫星的数据处理与传输需求,显著提升了高轨遥感卫星的应用效能。 展开更多
关键词 高轨遥感卫星 数传处理器 高保真图像压缩 多文件管理
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水稻生育期遥感监测的研究进展、瓶颈问题与技术优化路径
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作者 李瑞杰 王爱冬 +9 位作者 吴华星 李子秋 冯向前 洪卫源 汤学军 覃金华 王丹英 褚光 张运波 陈松 《智慧农业(中英文)》 2025年第3期89-107,共19页
[目的/意义]水稻作为全球主要粮食作物,其生育期精准识别对优化品种选育与生产管理至关重要。传统人工观测效率低、空间覆盖有限,而气象-土壤耦合模型存在参数敏感性与生态适应性瓶颈,难以满足现代农业高效化、精准化需求。遥感技术凭... [目的/意义]水稻作为全球主要粮食作物,其生育期精准识别对优化品种选育与生产管理至关重要。传统人工观测效率低、空间覆盖有限,而气象-土壤耦合模型存在参数敏感性与生态适应性瓶颈,难以满足现代农业高效化、精准化需求。遥感技术凭借高时空分辨率、多源协同和低人工干预优势,为水稻全生育期动态监测提供了革新手段。[进展]近年来,多源遥感数据(卫星、无人机、近地传感)通过光谱-空间-时序三维校正,结合阈值法、机器学习及深度学习模型显著提升了生育期识别精度。光谱指数与农艺参数的协同反演,以及光学-合成孔径雷达数据融合有效增强了生理可解释性。深度学习框架通过冠层纹理、器官形态特征解析,实现了抽穗期至成熟期的高精度识别,而时序模型则捕捉了生育期连续演进的动态规律。[结论/展望]当前技术仍面临多源数据时空异质性、光谱饱和效应、模型泛化能力不足等挑战。未来需构建多源数据同化体系破解时空矛盾,发展跨尺度生理-光谱响应模型揭示生育期驱动机制,并创新机理-数据混合驱动算法提升跨域适应性,最终建立农业大数据支撑的全周期监测体系,为水稻智能管理提供理论及实践支撑。 展开更多
关键词 水稻 生育期识别 遥感 模型 深度学习 多源融合
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基于多源遥感影像的三江平原水域覆盖变化特征
11
作者 曾星雨 曲艺 +4 位作者 张弘强 罗春雨 李海燕 崔玲 周博奇 《安徽农业科学》 2025年第1期76-79,共4页
针对以往研究利用Landsat TM影像进行水域覆盖识别存在的时间分辨率低、信息缺失等问题,结合Landsat TM影像的高空间分辨率和MODIS影像的高时间分辨率优势,通过建立Landsat TM影像提取的水域分布比例与MODIS波段及衍生指标之间的关系,... 针对以往研究利用Landsat TM影像进行水域覆盖识别存在的时间分辨率低、信息缺失等问题,结合Landsat TM影像的高空间分辨率和MODIS影像的高时间分辨率优势,通过建立Landsat TM影像提取的水域分布比例与MODIS波段及衍生指标之间的关系,构建水域分数覆盖模型(FCWM),模拟形成水域覆盖时空序列,分析三江平原水域分数覆盖变化特征。结果表明:2002—2020年三江平原整体上水域分数覆盖呈下降趋势,整体水域分数覆盖平均值下降了23.63百分点,在2020年降水量高于2002年的情况下,许多具有高等、较高、中等水域分数覆盖的区域降级为较低和低等级。 展开更多
关键词 多源遥感 水域覆盖 变化特征 Landsat TM MODIS 三江平原
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鄱阳湖洪泛湿地植被碳利用率时空格局演变及其对干旱的响应
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作者 袁灿煜 李相虎 +4 位作者 张丹 蔺亚玲 谭志强 叶许春 孙童 《水资源与水工程学报》 北大核心 2025年第3期89-98,共10页
为阐明湿地生态系统的碳循环过程、精确评估区域碳收支状况以及生态系统服务功能的稳定性,基于多源遥感影像融合生成的长时序归一化植被指数(NDVI)数据集,并结合CASA(Carnegie-Ames-Stanford approach)模型和光能利用率集成(LUE)模型解... 为阐明湿地生态系统的碳循环过程、精确评估区域碳收支状况以及生态系统服务功能的稳定性,基于多源遥感影像融合生成的长时序归一化植被指数(NDVI)数据集,并结合CASA(Carnegie-Ames-Stanford approach)模型和光能利用率集成(LUE)模型解析了1986-2020年间鄱阳湖洪泛湿地植被碳利用率(CUE)的时空格局演变及其对干旱的响应特征。结果表明:在过去35 a间,鄱阳湖洪泛湿地植被碳利用率平均降低了44.08%,且碳利用率减小的区域面积覆盖了全湖区的63.99%;植被碳利用率的空间分别呈现出西南湖区>东部湖区>北部湖区的趋势,而在季节变化中表现为夏季>秋季>春季>冬季;芦荻、蒌蒿群落及林地的碳利用率整体保持在较高水平,平均为0.35~0.44;相较于正常年份,干旱年份中鄱阳湖洪泛湿地有高达69.11%的区域其植被碳利用率出现下降,尤其是在夏季,所有湿地植被类型的碳利用率均有所减少,其中苔草和蓼子草-虉草群落的平均降幅为0.16;春季和冬季期间,多数湿地植被类型的碳利用率在干旱年份略有增加,特别是蓼子草-虉草群落和林地表现得最为明显。 展开更多
关键词 碳利用率(CUE) 时空格局 干旱效应 遥感数据融合 CASA模型 光能利用率集成模型 洪泛湿地 鄱阳湖
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结合多源遥感数据的青海省碾伯镇黄土滑坡信息提取研究
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作者 裘湧泉 刘丹 杨海明 《东华理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期73-83,共11页
青海省海东市乐都区碾伯镇为浅山黄土丘陵地区,沟壑纵横,滑坡等地质灾害活动频发,对社会经济、人身安全及农业生产等造成了巨大损失。结合多时相高空间分辨率遥感影像、多光谱遥感影像以及DEM地形数据,采用变化检测辅助面向对象方法对... 青海省海东市乐都区碾伯镇为浅山黄土丘陵地区,沟壑纵横,滑坡等地质灾害活动频发,对社会经济、人身安全及农业生产等造成了巨大损失。结合多时相高空间分辨率遥感影像、多光谱遥感影像以及DEM地形数据,采用变化检测辅助面向对象方法对研究区的黄土滑坡信息进行提取。结果表明,区滑坡地质灾害点在近居民地距离约150 m,海拔为2000~2300 m的边坡地带分布较多。结合野外实地调查对提取结果进行精度检验与分析,滑坡提取有效准确率为70.37%,可为研究区的地质防灾减灾工作提供参考。 展开更多
关键词 多源遥感数据 滑坡提取规则 黄土滑坡 青海
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机器学习在量化滨海蓝碳储量研究中的应用进展
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作者 康濒月 李佳旭 +1 位作者 宁园力 李洪远 《生态学报》 北大核心 2025年第10期5075-5089,共15页
科学量化滨海蓝碳生态系统(红树林、盐沼和海草床)碳汇能力是制定基于自然解决方案缓解全球气候变化措施的基础和前提。近年来多源遥感数据与机器学习技术的结合应用领域日益广泛,然而缺乏对滨海蓝碳量化方法和技术体系的比较与系统评... 科学量化滨海蓝碳生态系统(红树林、盐沼和海草床)碳汇能力是制定基于自然解决方案缓解全球气候变化措施的基础和前提。近年来多源遥感数据与机器学习技术的结合应用领域日益广泛,然而缺乏对滨海蓝碳量化方法和技术体系的比较与系统评述。梳理了近五年多源遥感数据结合机器学习在蓝碳储量量化研究中的应用现状,在归纳总结量化蓝碳的分类与预测路径基础上,分析了不同遥感数据和机器学习算法的适用性,聚焦分类与预测路径的模型表现及量化指标。结果表明,分类与预测途径难以完全替代彼此,分类路径适用于缺乏足够碳储量数据情形下快速量化蓝碳实现空间化,而预测路径适用于精确量化碳储量的连续变量值,在未来需发展“先分类、再预测”整合路径以提高结果精度与研究效率;提出考虑气候变化、人类活动干预以及自然生态系统动态等多重因素,发展蓝碳时空动态监测体系,以支持滨海生态系统的可持续管理,为实现可持续发展目标提供科学支撑。 展开更多
关键词 滨海蓝碳 机器学习 多源遥感数据 碳储量
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多源异构遥感影像的半干旱区洪涝水体识别与变化监测
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作者 王燕婷 杨耘 +4 位作者 刘艳 程镕杰 刘文蕾 廖能 陈修全 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2025年第2期45-58,共14页
【目的】针对西北干旱区洪涝遥感监测中影像时相分辨率低、光谱异质性高导致洪涝区域识别精度不高,无法提取更详细的洪灾变化信息的问题,提出了一种基于空-谱特征融合及多源异构遥感影像关联分析的洪涝区域识别及变化监测方法。【方法... 【目的】针对西北干旱区洪涝遥感监测中影像时相分辨率低、光谱异质性高导致洪涝区域识别精度不高,无法提取更详细的洪灾变化信息的问题,提出了一种基于空-谱特征融合及多源异构遥感影像关联分析的洪涝区域识别及变化监测方法。【方法】以新疆阿勒泰地区萨尔胡松乡发生的洪灾事件为例,获取了洪涝事件前后Landsat8、HJ-1A、Sentinel-2A和GF-1七个时相的多光谱影像,并从中提取了水体指数(NDWI、NDMBWI、WI2021)以及影像光谱反射率,熵和同质性纹理特征形成多维特征向量,并采用PCA降维;进而,利用多特征融合的随机森林(RF)分类器分别对不同时期的遥感影像进行水体识别。最后,通过比较相邻时相影像的水体识别结果提取了洪涝区域的信息,实现了洪水淹没区域变化过程的动态监测。【结果】经验证,Landsat影像水体提取结果虚警率分别为0.21%、0.28%和0.32%,漏警率为2.17%、3.37%和0.110%,最大洪涝面积为355.1 km^(2),其中淹没耕地和草地面积分别为134.3 km^(2)、229.2 km^(2)。【结论】结果表明:通过PCA技术实现多特征融合的RF识别算法显著改善了单时相Landsat影像中零散水体识别精度低等问题,水体识别总体精度比NDWI水体指数法提高了13.7%、10.8%和2.03%;采用多源遥感影像数据使监测周期最短可提升至1周,使提取的洪水演变过程信息更详细,弥补了卫星过境时间的不足;此外,洪灾动态变化遥感监测结果与气象、水文观测数据发展趋势基本一致。通过对萨尔胡松乡洪涝水体识别与变化监测,充分展示了在半干旱地区,多源光学遥感影像能够有效地识别水淹区域,为应急救灾提供了重要的数据支持。 展开更多
关键词 多源遥感影像 水体识别 空-谱特征融合 随机森林 时空变化分析 洪灾监测 洪水 气候变化
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基于特征选择和机器学习的森林蓄积量估算
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作者 赵娅冰 彭道黎 +2 位作者 郭发苗 王荫 黄静娴 《北京林业大学学报》 北大核心 2025年第4期155-167,共13页
【目的】基于多源遥感数据,评估不同特征选择方法和机器学习算法组合构建的森林蓄积量估算模型的准确性,挖掘其协同互补潜力,以期有效提高森林蓄积量的估算精度。【方法】以河北省第九次国家森林资源连续清查数据为基础,结合GF-1、Senti... 【目的】基于多源遥感数据,评估不同特征选择方法和机器学习算法组合构建的森林蓄积量估算模型的准确性,挖掘其协同互补潜力,以期有效提高森林蓄积量的估算精度。【方法】以河北省第九次国家森林资源连续清查数据为基础,结合GF-1、Sentinel-2、Sentinel-1和ASTER GDEM 4种遥感数据,采用随机森林变量选择(VSURF)、递归特征消除(RFE)和Boruta 3种特征选择方法,以及支持向量回归(SVR)、K-最近邻(KNN)、随机森林(RF)、分类提升(CatBoost)和极端梯度提升(XGBoost)5种机器学习算法,构建蓄积量模型,并筛选出最优模型。此外,通过方差分析量化数据集、特征选择和机器学习算法这3个因素对森林蓄积量估算的影响。【结果】(1)方差分析结果表明,数据集、特征选择和机器学习算法均对蓄积量估算性能有显著影响。(2)多源遥感数据的结合能有效提高森林蓄积量的估算性能。与其他数据集相比,联合GF-1、Sentinel-2、Sentinel-1和ASTER GDEM数据构建的模型表现出更高的估算精度。从整体来看,Boruta特征选择方法优于VSURF和RFE。CatBoost在建模中的表现优于其他算法(SVR、KNN、RF和XGBoost)。(3)基于GF-1、Sentinel-2、Sentinel-1和ASTER GDEM的组合,使用Boruta特征选择方法和CatBoost机器学习算法构建的估算模型实现了最高的准确性(R^(2)=0.6385,RMSE=13.3053 m^(3)/hm^(2))。【结论】基于多源遥感数据估算保定市森林蓄积量时,结合特征选择和机器学习算法可显著优化模型的估算效果,得到更精准的蓄积量估算结果。研究结果不仅改进了当前应用多源遥感数据估算森林蓄积量的方法,还为大范围森林蓄积量监测提供了新的思路和参考依据。 展开更多
关键词 森林蓄积量 多源遥感数据 特征选择 机器学习算法 集成学习
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基于多源卫星数据的水稻叶片氮含量估算研究
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作者 贾韬 唐立芳 +1 位作者 汪建飞 鲁立江 《安徽农学通报》 2025年第16期1-8,共8页
为研究多源卫星数据的水稻叶片氮浓度含量精度,于2020—2022年在安徽凤阳小岗村开展水稻叶片氮含量估算试验,利用HH2光谱仪获取水稻在不同生长阶段(分蘖期、孕穗期、抽穗期、开花期、灌浆期)的叶片高光谱实测数据,并同步获取了水稻各时... 为研究多源卫星数据的水稻叶片氮浓度含量精度,于2020—2022年在安徽凤阳小岗村开展水稻叶片氮含量估算试验,利用HH2光谱仪获取水稻在不同生长阶段(分蘖期、孕穗期、抽穗期、开花期、灌浆期)的叶片高光谱实测数据,并同步获取了水稻各时期氮素含量数据。选取了两种卫星传感器(Quick Bird和SPOT-6)的波段响应函数,基于ENVI/IDL重采样技术模拟了两种卫星传感器的反射率数据。基于模拟的水稻叶片多光谱反射率数据,以任意两个波段组合的方式构建了12个光谱指数,通过相关性拟合筛选与各生育期氮素含量高度相关的光谱指数,通过决定系数(R^(2))和均方根误差(RMSE)对建立的水稻叶片氮含量估测模型进行验证。结果表明,在整个生育期内,水稻叶片氮素含量(除分蘖期外)呈逐渐降低趋势,与光谱反射率呈负相关。Quick Bird卫星传感器在分蘖期、孕穗期NDSI-BG和RSI-BR与氮含量相关性最高,拟合决定系数(R^(2))分别为0.3518、0.6170和0.3529、0.6281;在抽穗期、开花期、灌浆期NDSI-RN和RSI-RN的R^(2)最高,分别为0.7140、0.5532、0.6372和0.7075、0.5429、0.6395。SPOT-6卫星传感器与Quick Bird一致,在分蘖期、孕穗期NDSI-BG和RSI-BR的R^(2)最高,分别为0.3518、0.6129和0.3554、0.6222;在抽穗期、开花期、灌浆期NDSI-RN和RSI-RN的R^(2)最高,分别为0.7029、0.5436、0.5846和0.6978、0.5379和0.5848。模型验证结果表明,Quick Bird卫星模拟数据的R^(2)=0.56,RMSE=0.42;SPOT-6卫星模型的R^(2)=0.54,RMSE=0.28。说明基于Quick Bird卫星模拟数据建立的氮含量估测模型精度要优于SPOT-6卫星,但其RMSE略大,可以利用该方法进行较为粗略的水稻氮素含量估测。 展开更多
关键词 作物氮素监测 遥感技术 高光谱数据 多源卫星数据
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中国西南森林地上生物量碳密度数据集(2002-2017)
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作者 袁帅 童晓伟 +2 位作者 傅伟 王克林 唐新斋 《中国科学数据(中英文网络版)》 2025年第2期310-318,共9页
随着石漠化综合治理和生态修复等重大工程的实施,我国西南喀斯特地区已成为全球植被覆盖和地上生物量增长最快的地区之一,也是中国率先实现碳中和目标的潜力区域。但由于地质背景复杂,本区域森林地上生物量的估算存在较大的不确定性。因... 随着石漠化综合治理和生态修复等重大工程的实施,我国西南喀斯特地区已成为全球植被覆盖和地上生物量增长最快的地区之一,也是中国率先实现碳中和目标的潜力区域。但由于地质背景复杂,本区域森林地上生物量的估算存在较大的不确定性。因此,对西南森林地上生物量的准确估算和生态恢复下固碳效应的监测评估研究成为迫切需求,以期为优化生态治理工程、实现碳中和及森林管理提供科学指导。本研究使用2015年碳密度静态基准图来训练机器学习算法,应用于年度MODIS图像来估算碳密度变化;辅以分辨率为25 km×25 km的SMOS低频无源微波数据独立评估2010-2017年生物量变化和土壤湿度趋势;生成了2002-2017年覆盖中国西南地区的地上生物量碳密度数据集,空间分辨率为500 m×500 m;并根据分辨率为30 m和5.6 km的独立树木覆盖数据对本数据集进行验证,相关系数达0.9。本数据集量化了造林、采伐和自然再生等不同森林管理策略对碳固存的影响,提供了中国西南地区多种生态系统、植被类型、植被结构在不同时间尺度和空间尺度下的生物量碳密度数据,可为多尺度的生态环境管理和研究提供支持;多源数据提取生物量碳密度信息,与地面调查数据校正、验证相结合的分析方法,可为多尺度的生态环境监测和分析的数据处理提供技术参考;同时本数据集的结果,还可应用于生态环境保护、气候变化、生态系统服务评估、碳排放核算、土地利用规划等专题研究领域,为政府部门、科研机构和环保组织提供重要的决策支持和分析借鉴。 展开更多
关键词 碳密度 西南八省 多源遥感 机器学习
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基于小波变换和平行注意力的多源遥感图像分类
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作者 王嘉毅 高峰 +1 位作者 张天戈 甘言海 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第7期2415-2422,共8页
充分挖掘多源遥感图像数据特征的依赖关系,实现不同模态图像数据间的优势互补,已成为遥感领域的研究热点方向之一。现有的高光谱和合成孔径雷达(SAR)数据联合分类任务存在图像特征提取和特征表达不充分的问题,高频信息容易损失,不利于... 充分挖掘多源遥感图像数据特征的依赖关系,实现不同模态图像数据间的优势互补,已成为遥感领域的研究热点方向之一。现有的高光谱和合成孔径雷达(SAR)数据联合分类任务存在图像特征提取和特征表达不充分的问题,高频信息容易损失,不利于后续的分类任务,以及多源图像特征交互有限,多模态特征关联不紧密的关键难题。针对上述问题,围绕图像特征的鲁棒表达和多源特征的高效关联开展研究,提出了基于小波变换和平行注意力机制的多源遥感图像分类网络(WPANet)。基于小波变换的特征提取器可以充分利用频域分析技术,在可逆下采样的过程中充分捕捉粗/细粒度级别特征;基于平行注意力机制的特征融合器充分综合多模态遥感数据的一致性和差异性,完成强相关性特征的融合和生成,以提升分类准确度。在Augsburg和Berlin这2个真实多源遥感数据集上的实验表明:所提分类方法具有显著优势,总体准确率分别达到90.40%和76.23%,相比于深度特征交互网络(DFINet)等主流方法,在2个数据集上的总体准确率分别至少提升2.66%和12.22%。 展开更多
关键词 高光谱图像 合成孔径雷达 小波变换 多源特征融合 遥感图像
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基于优选多源遥感特征和双分支卷积神经网络的茶园提取方法
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作者 林欣怡 汪小钦 +6 位作者 李蒙蒙 金时来 龙江 冯晓敏 吴瑞姣 林敬兰 李琳 《农业机械学报》 北大核心 2025年第6期446-456,共11页
准确的茶园分布信息可以为土地利用规划、种植布局优化提供科学的决策支撑,有助于推动茶产业可持续发展。本文基于GF-2 PMS影像的RGB波段,Sentinel-2光学影像计算的NDVI,Sentinel-1时序SAR数据构建的物候特征(包括茶树生长幅度(Growth a... 准确的茶园分布信息可以为土地利用规划、种植布局优化提供科学的决策支撑,有助于推动茶产业可持续发展。本文基于GF-2 PMS影像的RGB波段,Sentinel-2光学影像计算的NDVI,Sentinel-1时序SAR数据构建的物候特征(包括茶树生长幅度(Growth amplitude,GA)和生长期长度(Growth length,GL)),以及GF-7立体像对影像计算的坡向、坡度、曲率,构建了茶园多模态遥感特征,并通过随机森林特征优选出最佳组合。利用双分支网络联合学习策略,以AMLNet(Attentional multiscale lightweight encoder-decoder network)为第1分支,Vanilla AMLNet为第2分支,构建耦合多模态信息的双分支网络模型MIPBNet(Multi-modal information parallel branch network);利用特征融合模块(Dual-branch feature fusion block,DBFF)在解码器末端进行特征级融合;利用复合损失函数进行优化训练。研究结果表明:NDVI+GA+坡向+坡度组合最能提高茶园分类精度。基于RGB数据依次加入NDVI、GA、坡向、坡度的组合方案,实验结果表明,融合多模态特征后,茶园提取结果漏提和误提现象明显减少,总体精度提升3.11个百分点。与典型的语义分割模型UNet、UNeXt、Segformer相比,MIPBNet的单分支AMLNet获得了更优的茶园提取结果。 展开更多
关键词 茶园提取 多源遥感 深度学习 语义分割 多模态 双分支卷积神经网络
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