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基于多通道Gabor纹理特征的遥感图像检索 被引量:4
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作者 陆丽珍 《浙江大学学报(理学版)》 CAS CSCD 2004年第6期708-711,共4页
遥感图像数据量的急剧增加,给研究者们提出了有效检索和管理图像的难题.为了快速准确地检索海量遥感图像,提出一种基于五叉树分解的多通道Gabor纹理特征图像检索新方法.该方法用五叉树分解法层层分解图像,在利用多通道Gabor滤波器与图... 遥感图像数据量的急剧增加,给研究者们提出了有效检索和管理图像的难题.为了快速准确地检索海量遥感图像,提出一种基于五叉树分解的多通道Gabor纹理特征图像检索新方法.该方法用五叉树分解法层层分解图像,在利用多通道Gabor滤波器与图像做卷积得到滤波能量值基础上,提取各子图像24个滤波能量均值和均方差作为纹理特征,并计算查询图像和与其大小相当的数据库子图像的纹理特征相似性距离,从而获得与查询图像相似的数据库子图像.将该方法用于高分辨率卫星和航空图像数据库的检索,实验结果证明了方法的有效性. 展开更多
关键词 图像检索 CBIR 多通道GABOR滤波 五叉树分解 遥感图像
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基于梯度提升决策树算法的鄱阳湖水环境参数遥感反演 被引量:24
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作者 李怡静 孙晓敏 +4 位作者 郭玉银 刘发根 周冠华 徐崇斌 刘亮 《航天返回与遥感》 CSCD 2020年第6期90-102,共13页
鄱阳湖是中国第一大淡水湖和国际重要湿地,对区域经济发展和生态文明建设都具有非常重要的作用。近年来受气候变化及流域经济发展影响,其水质持续逼近轻度富营养,局部水华发生风险较高。为保护鄱阳湖水生态环境,探索适用于鄱阳湖的大尺... 鄱阳湖是中国第一大淡水湖和国际重要湿地,对区域经济发展和生态文明建设都具有非常重要的作用。近年来受气候变化及流域经济发展影响,其水质持续逼近轻度富营养,局部水华发生风险较高。为保护鄱阳湖水生态环境,探索适用于鄱阳湖的大尺度水质遥感监测方法至关重要。文章以鄱阳湖为实验区域,结合2018年7月和2019年8月两次鄱阳湖丰水期的实测水质数据和"高分一号"卫星影像,基于梯度提升决策树算法构建水质参数反演模型,反演了高锰酸盐指数、总磷、总氮、透明度、叶绿素a、悬浮泥沙等6种水质参数。对反演算法的输入波段和参数配置进行了调试与优化,以均方根误差和决定系数作为精度评价指标,测试了该算法对各水质参数反演的精度和速度,结果表明,梯度提升决策树算法反演各水质参数的精度较高且速度较快,对多数水质参数反演的决定系数在0.8以上,具有实用价值,能够实现对内陆复杂水体水质的高精度遥感监测。 展开更多
关键词 遥感反演 机器学习 梯度提升决策树算法 “高分一号”卫星数据 水环境 鄱阳湖
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基于哑变量非线性联立方程组模型的林木参数遥感反演 被引量:1
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作者 罗朝沁 孙华 +2 位作者 林辉 李际平 陈振雄 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期39-45,共7页
以湖南省攸县黄丰桥林场Worldview-2影像和地面样地调查数据为基础,采用Mean shift算法对影像进行多尺度分割,提取杉木人工林林木冠幅信息,共提取有效林木冠幅227个,并对提取的冠幅边界信息进行平滑处理。分析调查数据中实测冠幅与影像... 以湖南省攸县黄丰桥林场Worldview-2影像和地面样地调查数据为基础,采用Mean shift算法对影像进行多尺度分割,提取杉木人工林林木冠幅信息,共提取有效林木冠幅227个,并对提取的冠幅边界信息进行平滑处理。分析调查数据中实测冠幅与影像提取冠幅之间的相关性,结合实测胸径、树高与冠幅的关系,应用曲线估计、非线性联立方程组以及基于哑变量的非线性联立方程组分别建立树高和胸径的最优估算模型,并进行了精度评价。结果表明:将树高与胸径作为哑变量,并进行数量化分级建立的影像冠幅与胸径、树高的非线性误差变量联立方程组模型的拟合效果要优于其他2种方法,树高和胸径模型决定系数R2H和R2D分别为0.899和0.913。模型的适用性检验表明,模型的变动系数、平均百分标准误差均在10%以内,具有较强的稳健性。 展开更多
关键词 林业遥感 林木参数遥感反演 非线性联立方程组 Mean shift分割算法 黄丰桥林场
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基于决策树分类的济宁市土壤有机碳遥感反演 被引量:2
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作者 孙问娟 李新举 《山东农业科学》 2018年第4期133-137,共5页
本研究利用Landsat 8遥感影像数据以及土壤有机碳实测数据,以研究区表层0~20 cm土壤的有机碳含量为研究对象,通过SPSS的多元线性回归分析,建立预测模型:Ysoc=23.448+65.958b1-67.703b4-21.778b7(R2=0.744,P<0.01);进而采用基于ENVI... 本研究利用Landsat 8遥感影像数据以及土壤有机碳实测数据,以研究区表层0~20 cm土壤的有机碳含量为研究对象,通过SPSS的多元线性回归分析,建立预测模型:Ysoc=23.448+65.958b1-67.703b4-21.778b7(R2=0.744,P<0.01);进而采用基于ENVI的波段运算及决策树分类法,获取了济宁市土壤的有机碳含量与分布状况。结果表明:(1)研究区的土壤有机碳含量平均约为12.45 g/kg,处于中等偏下水平,部分地区有机碳含量接近于零,微山县和任城区含量最高;(2)研究区有机碳含量主要集中在12~18 g/kg,面积约为6 165.13 km^2,占研究区土地总面积的59.99%,分布最为广泛,在各个县区均有分布。 展开更多
关键词 土壤有机碳 遥感反演 多元回归分析 决策树分类 济宁市
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