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融合时序Sentinel数据多特征优选的南方丘陵区油茶种植区提取
被引量:
3
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作者
李恒凯
王洁
+1 位作者
周艳兵
龙北平
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期241-251,共11页
油茶作为江西省经济林树种之一,也是江西省特色优势产业,准确获取其空间分布在产量估算、生产管理和政策制定等方面具有重要意义。本研究针对南方多云多雨气候导致光学影像不足,以及丘陵山区地形破碎问题,以江西省宜春市袁州区为研究区...
油茶作为江西省经济林树种之一,也是江西省特色优势产业,准确获取其空间分布在产量估算、生产管理和政策制定等方面具有重要意义。本研究针对南方多云多雨气候导致光学影像不足,以及丘陵山区地形破碎问题,以江西省宜春市袁州区为研究区,采用时序Sentinel系列影像数据和SRTM DEM数据为数据源,构建和优选了光谱特征、植被-水体指数、红边指数、雷达特征、地形特征和纹理特征共125个特征变量,其中,纹理特征采用累计差法(Δf)对比15种不同尺度窗口,计算Sentinel-1和Sentinel-2影像最佳纹理特征。基于ReliefF特征优选算法和随机森林分类算法,设计了8种特征组合方案开展实验,探讨不同特征类型对油茶提取精度的影响。结果表明:利用累计差法计算出的Sentinel-1和Sentinel-2的最佳纹理特征窗口尺寸均为35×35,最佳纹理特征组合为均值(Mean)、方差(Variance)和对比度(Contrast);在光谱特征、植被-水体指数的基础上加入不同特征对油茶进行分类,不同类型特征对油茶提取的有利程度由大到小依次为S2纹理特征、S1纹理特征、地形特征、雷达特征、红边指数,相比于单一光谱和指数特征,纹理特征的加入可大幅度提高分类精度。多特征协同分类结果优于单特征分类结果,基于特征优选的油茶提取精度最高;基于ReliefF算法特征优选后的方案精度最高,总体精度为88.29%,Kappa系数为0.81。本研究利用时序Sentinel系列遥感影像和DEM地形数据,构建了针对多云雨南方丘陵山区的大范围油茶遥感提取方法,可为中国南方丘陵区域油茶资源调查与监测提供参考。
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关键词
油茶
种植区提取
Sentinel-1
Sentinel-2
特征优选
累计差
RELIEFF算法
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职称材料
题名
融合时序Sentinel数据多特征优选的南方丘陵区油茶种植区提取
被引量:
3
1
作者
李恒凯
王洁
周艳兵
龙北平
机构
江西
理工大学土木与测绘
工程
学院
北京市农林科学院
信息
技术研究中心
江西地质局地理信息工程大队
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期241-251,共11页
基金
江西省自然科学基金项目(20232ACB203025)
江西省自然科学基金青年项目(20224BAB213038)
+1 种基金
江西省高校人文社科研究项目(JC21123)
自然资源部重点实验室开放基金项目(MEMI-2021-2022-10)。
文摘
油茶作为江西省经济林树种之一,也是江西省特色优势产业,准确获取其空间分布在产量估算、生产管理和政策制定等方面具有重要意义。本研究针对南方多云多雨气候导致光学影像不足,以及丘陵山区地形破碎问题,以江西省宜春市袁州区为研究区,采用时序Sentinel系列影像数据和SRTM DEM数据为数据源,构建和优选了光谱特征、植被-水体指数、红边指数、雷达特征、地形特征和纹理特征共125个特征变量,其中,纹理特征采用累计差法(Δf)对比15种不同尺度窗口,计算Sentinel-1和Sentinel-2影像最佳纹理特征。基于ReliefF特征优选算法和随机森林分类算法,设计了8种特征组合方案开展实验,探讨不同特征类型对油茶提取精度的影响。结果表明:利用累计差法计算出的Sentinel-1和Sentinel-2的最佳纹理特征窗口尺寸均为35×35,最佳纹理特征组合为均值(Mean)、方差(Variance)和对比度(Contrast);在光谱特征、植被-水体指数的基础上加入不同特征对油茶进行分类,不同类型特征对油茶提取的有利程度由大到小依次为S2纹理特征、S1纹理特征、地形特征、雷达特征、红边指数,相比于单一光谱和指数特征,纹理特征的加入可大幅度提高分类精度。多特征协同分类结果优于单特征分类结果,基于特征优选的油茶提取精度最高;基于ReliefF算法特征优选后的方案精度最高,总体精度为88.29%,Kappa系数为0.81。本研究利用时序Sentinel系列遥感影像和DEM地形数据,构建了针对多云雨南方丘陵山区的大范围油茶遥感提取方法,可为中国南方丘陵区域油茶资源调查与监测提供参考。
关键词
油茶
种植区提取
Sentinel-1
Sentinel-2
特征优选
累计差
RELIEFF算法
Keywords
Camellia oleifera
extraction of planting area
Sentinel-l
Sentinel-2
feature optimization
cumulative difference
ReliefF algorithm
分类号
TP753 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
S127 [农业科学—农业基础科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合时序Sentinel数据多特征优选的南方丘陵区油茶种植区提取
李恒凯
王洁
周艳兵
龙北平
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
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