检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

基于选权迭代估计与非监督分类的多光谱图像变化检测被引量：5: 1; 作者李莎倪维平 +2 位作者严卫东吴俊政张晗《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2014年第4期34-40,共7页; 针对多光谱图像的变化检测问题,提出了一种基于选权迭代估计(iterative estimation with weight selection,IEWS)与非监督分类(unsupervised classification,UC)的多光谱图像变化检测方法。借鉴IEWS的思想,并以类似于迭代加权多元变化检... 展开更多; 关键词多光谱图像变化检测选权迭代估计(IEWS) 迭代加权多元变化检测(IRMAD); 在线阅读下载PDF 职称材料

迭代加权多元变化检测算法在高分辨率遥感影像变化检测中应用被引量：7: 2; 作者张续江涛 +1 位作者胡世明焦帅《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第A01期177-181,共5页; 针对传统变化检测算法在高分辨率遥感影像变化检测中精度低的问题,探讨了迭代加权多元变化检测(IR-MAD)算法在高分辨率遥感影像变化检测中的有效性。首先通过多元变化检测(MAD)算法计算原始影像的特征值和特征向量,获得典型变量;然后利... 展开更多; 关键词变化检测像元级高分辨率迭代加权多元变化检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

利用KPCA法检测高分一号影像中的森林覆盖变化被引量：11: 3; 作者尹凌宇覃先林 +3 位作者孙桂芬刘树超祖笑锋陈小中《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2018年第1期95-101,共7页; 为了研究利用高分一号宽幅影像(GF-1 WFV)监测森林覆盖变化的方法,选取四川省甘孜州雅江县为研究区,利用2014年和2016年2期GF-1WFV数据,采用迭代加权多元变化检测(iteration re-weight multivariate alteration detection,IR-MAD)法对... 展开更多; 关键词高分一号(GF-1) 迭代加权多元变化检测(ir-mad) 核主成分分析(KPCA) 最大类间方差法(OT-SU); 在线阅读下载PDF 职称材料

应用植被变化与火烧迹地对森林火灾反演: 4; 作者王金鑫桑学锋 +3 位作者刘鑫常家轩郑阳李子恒《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期71-75,共5页; 火灾后的植被变化与火烧迹地面积是森林火灾反演的重要指标。以2020年3月28日四川省凉山州木里藏族自治县项脚乡火烧迹地为研究对象,依据Sentinel-2卫星影像数据,采用归一化差分植被指数、差分归一化燃烧比、迭代加权多元变化检测算法... 展开更多; 关键词森林火灾归一化差分植被指数迭代加权多元变化检测算法差分归一化燃烧比追踪识别提取算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于选权迭代估计与非监督分类的多光谱图像变化检测被引量：5: 1; 作者李莎倪维平严卫东吴俊政张晗; 机构西北核技术研究所; 出处《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2014年第4期34-40,共7页; 文摘针对多光谱图像的变化检测问题,提出了一种基于选权迭代估计(iterative estimation with weight selection,IEWS)与非监督分类(unsupervised classification,UC)的多光谱图像变化检测方法。借鉴IEWS的思想,并以类似于迭代加权多元变化检测(iteratively reweighted multivariate alteration detection,IRMAD)的迭代模式进行回归估计,得到初步的变化检测结果;并通过对初始变化信息的UC处理,以及对不同类别的IEWS,得到最终的变化检测结果。利用该方法对TM图像进行了实验,结果表明:所得到的变化信息在空间位置上同该区域相应时间段内土地利用/覆盖的变化情况具有很好的一致性;同时与多元变化检测及IRMAD方法变化检测的结果相比较,表明该方法对相对较小的变化信息具有更好的变化检测能力。; 关键词多光谱图像变化检测选权迭代估计(IEWS) 迭代加权多元变化检测(IRMAD); Keywords multi -spectral image change detection iterative estimation with weight selection （IEWS） iteratively reweighted multivariate alteration detection（IRMAD）; 分类号 TP751.1 [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

题名迭代加权多元变化检测算法在高分辨率遥感影像变化检测中应用被引量：7: 2; 作者张续江涛胡世明焦帅; 机构首都师范大学资源环境与旅游学院山东科技大学测绘科学与工程学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第A01期177-181,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(41706194) 山东省自然科学基金资助项目(ZR2016DB23) 科技创新服务能力建设-基本科研业务费(科研类)资助项目(025185305000/191); 文摘针对传统变化检测算法在高分辨率遥感影像变化检测中精度低的问题,探讨了迭代加权多元变化检测(IR-MAD)算法在高分辨率遥感影像变化检测中的有效性。首先通过多元变化检测(MAD)算法计算原始影像的特征值和特征向量,获得典型变量;然后利用最大期望算法(EM)计算典型变量的先验概率、均值和标准差;最后通过迭代加权获得每个像元稳定不变的权重,通过权重与阈值的比较判断像元是否发生变化,提取变化区域。使用高分辨率遥感影像WorldView和QuickBird数据作为实验数据,并与传统的变化向量分析法和主成分分析K均值法进行对比分析,结果表明,IR-MAD算法在高分辨率遥感影的变化检测中具有优势。; 关键词变化检测像元级高分辨率迭代加权多元变化检测; Keywords change detection pixel-level high-resolution iteratively re-weighted multivariate alteration detection (ir-mad); 分类号 TP237 [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

题名利用KPCA法检测高分一号影像中的森林覆盖变化被引量：11: 3; 作者尹凌宇覃先林孙桂芬刘树超祖笑锋陈小中; 机构中国林业科学研究院资源信息所四川省林业信息中心; 出处《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2018年第1期95-101,共7页; 基金国防科工局重大专项项目"高分林业遥感应用示范系统"(编号:21-Y30B05-9001-13/15) 民用航天预研项目"基于多源空间数据的森林火灾综合监测技术与应用示范"共同资助; 文摘为了研究利用高分一号宽幅影像(GF-1 WFV)监测森林覆盖变化的方法,选取四川省甘孜州雅江县为研究区,利用2014年和2016年2期GF-1WFV数据,采用迭代加权多元变化检测(iteration re-weight multivariate alteration detection,IR-MAD)法对数据进行辐射归一化;分别对2期影像进行核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)方法变换,采用最大类间方差法(OTSU)确定自动识别阈值,对2期GF-1WFV影像中的森林覆盖变化区域进行检测和精度验证;并与变化矢量分析(change vector analysis,CVA)法检测结果进行对比分析。研究结果表明:所用2种变化检测算法的总体检测精度都超过了80%,其中,KPCA法的总体精度为89.27%,未变化区用户精度达93.88%,变化区用户精度为80.28%;基于KPCA法的精度均较优于传统CVA检测算法,说明KPCA算法通过数据变换后,可减少变量间的相关性、增强影像信噪比,从而提高了对变化区域的识别精度。; 关键词高分一号(GF-1) 迭代加权多元变化检测(ir-mad) 核主成分分析(KPCA) 最大类间方差法(OT-SU); Keywords GF-1 iteration re-weight multivariate alteration detection(ir-mad) kernel principal component analysis(KPCA) method of maximum between class variance(OTSU); 分类号 TP79 [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

题名应用植被变化与火烧迹地对森林火灾反演: 4; 作者王金鑫桑学锋刘鑫常家轩郑阳李子恒; 机构中国水利水电科学研究院水资源所; 出处《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期71-75,共5页; 基金国家自然科学基金项目(51679253) 中国长江三峡集团有限公司科研项目(20210344)。; 文摘火灾后的植被变化与火烧迹地面积是森林火灾反演的重要指标。以2020年3月28日四川省凉山州木里藏族自治县项脚乡火烧迹地为研究对象,依据Sentinel-2卫星影像数据,采用归一化差分植被指数、差分归一化燃烧比、迭代加权多元变化检测算法和追踪识别提取算法,分析该地区火灾前后的植被变化和受灾面积。结果表明:实验检测的植被变化判别精度为91.95%;提取火烧迹地像元面积精度为90.77%,Kappa系数为0.87。; 关键词森林火灾归一化差分植被指数迭代加权多元变化检测算法差分归一化燃烧比追踪识别提取算法; Keywords Forest fire inversion Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) iteratively regularized multivariate alteration detection(ir-mad) Differenced normalized burn ratio(dNBR) Tracking area extraction recognition algorithm; 分类号 S762.1 [农业科学—森林保护学]; 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	基于选权迭代估计与非监督分类的多光谱图像变化检测	李莎倪维平严卫东吴俊政张晗	《国土资源遥感》 CSCD 北大核心	2014	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	迭代加权多元变化检测算法在高分辨率遥感影像变化检测中应用	张续江涛胡世明焦帅	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2019	7	在线阅读下载PDF 职称材料
3	利用KPCA法检测高分一号影像中的森林覆盖变化	尹凌宇覃先林孙桂芬刘树超祖笑锋陈小中	《国土资源遥感》 CSCD 北大核心	2018	11	在线阅读下载PDF 职称材料
4	应用植被变化与火烧迹地对森林火灾反演	王金鑫桑学锋刘鑫常家轩郑阳李子恒	《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2021	0	在线阅读下载PDF 职称材料