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一种新的空谱联合高光谱图像分类方法
被引量：
7
1
作者
段小川
王广军
+2 位作者
梁四海
杜海波
吴萍
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2021年第3期76-84,共9页
为了充分利用高光谱遥感图像的空间信息和光谱信息,以提高分类精度,文章研究了分别采用二维和三维Gabor滤波对高光谱遥感图像进行特征提取,然后与高光谱遥感图像的光谱信息进行融合,并基于堆栈式稀疏自编码器的深度学习网络对融合图像...
为了充分利用高光谱遥感图像的空间信息和光谱信息,以提高分类精度,文章研究了分别采用二维和三维Gabor滤波对高光谱遥感图像进行特征提取,然后与高光谱遥感图像的光谱信息进行融合,并基于堆栈式稀疏自编码器的深度学习网络对融合图像进行分类的方法。研究结果表明,所提出的空谱联合分类器与传统的光谱信息分类器相比,分类性能得到了显著提高,且三维Gabor滤波的空谱联合分类器的分类性能优于二维Gabor滤波的空谱联合分类器,并具有较强的鲁棒性。
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关键词
深度学习
堆栈式稀疏自编码
二维Gabor滤波
三维Gabor滤波
分类
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职称材料
融合MODIS和Landsat数据的青海湖流域典型区NDVI重构与年内最大值变化分析
被引量：
1
2
作者
李芳
王广军
+3 位作者
杜海波
李萌
梁四海
彭红明
《草业学报》
CSCD
北大核心
2023年第8期28-39,共12页
归一化植被指数(NDVI)能够较准确表达出植被覆盖和生长状况,对其进行时间序列分析已成为研究全球、国家或区域植被生长的重要方式。针对当前NDVI时序产品空间分辨率不高,难以应用于小尺度的精细研究,以及利用Landsat不同时相NDVI评估生...
归一化植被指数(NDVI)能够较准确表达出植被覆盖和生长状况,对其进行时间序列分析已成为研究全球、国家或区域植被生长的重要方式。针对当前NDVI时序产品空间分辨率不高,难以应用于小尺度的精细研究,以及利用Landsat不同时相NDVI评估生态环境质量受植被季相和年际变化影响较大等问题,首先基于增强型时空自适应反射率融合模型(ESTARFM)融合MOD09Q1和Landsat数据,对植被年内生长季NDVI数据进行预测插补,之后利用Logistic模型重构2001-2020年植被生长季NDVI曲线,通过引入MODIS逐日NDVI数据确定NDVI年内最大值日期,逐像素求解出最优的Landsat NDVI年内最大值,并将其应用于青海湖流域布哈河附近局部典型区域植被生长状况评估。结果表明:1)融合MODIS和Landsat数据的Landsat NDVI年内最大值求解结果在3倍中误差以内的占98.5%,求解结果具有较高的精度;2)利用Landsat NDVI年内最大值进行植被生长状况评估,能弱化Landsat数据因时相差异引起的误差;3)研究区植被NDVI年内最大值呈南北高中间低的空间分布特点,年际变化整体先降低再增加,植被生长状况呈向好趋势;高寒嵩草、杂类草草甸NDVI年内最大值呈减少趋势且波动剧烈,应是青海湖流域监测的重点植被类型。
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关键词
青海湖流域
LANDSAT
NDVI年内最大值
时空融合算法
LOGISTIC模型
时空变化
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职称材料
题名
一种新的空谱联合高光谱图像分类方法
被引量：
7
1
作者
段小川
王广军
梁四海
杜海波
吴萍
机构
中国
地质
大学(北京)土地科学技术学院
天津市勘察设计院集团有限公司
中国
地质
大学(北京)水资源与环境学院
内蒙古煤田地质局勘测队
青海省环境
地质
勘查局
出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2021年第3期76-84,共9页
基金
中国科学院战略性先导科技专项(A类)子课题(XDA20100103)
青海省应用基础研究项目(2017-ZJ-743)
中国地调局地调项目(20191006)。
文摘
为了充分利用高光谱遥感图像的空间信息和光谱信息,以提高分类精度,文章研究了分别采用二维和三维Gabor滤波对高光谱遥感图像进行特征提取,然后与高光谱遥感图像的光谱信息进行融合,并基于堆栈式稀疏自编码器的深度学习网络对融合图像进行分类的方法。研究结果表明,所提出的空谱联合分类器与传统的光谱信息分类器相比,分类性能得到了显著提高,且三维Gabor滤波的空谱联合分类器的分类性能优于二维Gabor滤波的空谱联合分类器,并具有较强的鲁棒性。
关键词
深度学习
堆栈式稀疏自编码
二维Gabor滤波
三维Gabor滤波
分类
Keywords
deep learning
stack sparse auto-encoder
two-dimensional Gabor filter
three-dimensional Gabor filter
classification
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
融合MODIS和Landsat数据的青海湖流域典型区NDVI重构与年内最大值变化分析
被引量：
1
2
作者
李芳
王广军
杜海波
李萌
梁四海
彭红明
机构
中国
地质
大学(北京)土地科学技术学院
内蒙古煤田地质局勘测队
中国
地质
大学(北京)水资源与环境学院
青海省环境
地质
勘查局
青海省环境
地质
重点实验室
出处
《草业学报》
CSCD
北大核心
2023年第8期28-39,共12页
基金
中国科学院战略性先导科技专项(XDA20100103)
青海省应用基础研究项目(2017-ZJ-743)资助
文摘
归一化植被指数(NDVI)能够较准确表达出植被覆盖和生长状况,对其进行时间序列分析已成为研究全球、国家或区域植被生长的重要方式。针对当前NDVI时序产品空间分辨率不高,难以应用于小尺度的精细研究,以及利用Landsat不同时相NDVI评估生态环境质量受植被季相和年际变化影响较大等问题,首先基于增强型时空自适应反射率融合模型(ESTARFM)融合MOD09Q1和Landsat数据,对植被年内生长季NDVI数据进行预测插补,之后利用Logistic模型重构2001-2020年植被生长季NDVI曲线,通过引入MODIS逐日NDVI数据确定NDVI年内最大值日期,逐像素求解出最优的Landsat NDVI年内最大值,并将其应用于青海湖流域布哈河附近局部典型区域植被生长状况评估。结果表明:1)融合MODIS和Landsat数据的Landsat NDVI年内最大值求解结果在3倍中误差以内的占98.5%,求解结果具有较高的精度;2)利用Landsat NDVI年内最大值进行植被生长状况评估,能弱化Landsat数据因时相差异引起的误差;3)研究区植被NDVI年内最大值呈南北高中间低的空间分布特点,年际变化整体先降低再增加,植被生长状况呈向好趋势;高寒嵩草、杂类草草甸NDVI年内最大值呈减少趋势且波动剧烈,应是青海湖流域监测的重点植被类型。
关键词
青海湖流域
LANDSAT
NDVI年内最大值
时空融合算法
LOGISTIC模型
时空变化
Keywords
Qinghai Lake basin
Landsat NDVI intra-annual maximum value
spatio-temporal fusion algorithm
Logistic model
spatio-temporal variation
分类号
Q948 [生物学—植物学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种新的空谱联合高光谱图像分类方法
段小川
王广军
梁四海
杜海波
吴萍
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2021
7
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职称材料
2
融合MODIS和Landsat数据的青海湖流域典型区NDVI重构与年内最大值变化分析
李芳
王广军
杜海波
李萌
梁四海
彭红明
《草业学报》
CSCD
北大核心
2023
1
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职称材料
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引证文献
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