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2013–2017年海南岛陆域水体遥感提取数据集 被引量：2
1
作者 许芬 孟庆岩 张琳琳 《中国科学数据（中英文网络版）》 CSCD 2019年第2期53-64,共12页
陆域水体分布是全球水资源安全和管理、气候变化研究、生态环境动态监测等不可或缺的重要基础信息。本文基于高分1号数据与Landsat 8 OLI数据,通过最小冗余最大相关性特征选择(mRMR)算法,采用面向对象知识规则集自动化提取海南岛2013–2... 陆域水体分布是全球水资源安全和管理、气候变化研究、生态环境动态监测等不可或缺的重要基础信息。本文基于高分1号数据与Landsat 8 OLI数据,通过最小冗余最大相关性特征选择(mRMR)算法,采用面向对象知识规则集自动化提取海南岛2013–2017年连续5a的陆域水体分布信息,结合高空间分辨率遥感影像与Google Earth对分类结果进行精度验证,得到Kappa系数分别为84.67%,85.98%,80.61%,88.66%,90.66%,分类结果精度较高。本数据集可直接用于陆域地表水体时空分布研究,也可为水环境如水体水质研究、水资源安全评估等提供数据基础。 展开更多
关键词 陆域水体 面向对象知识规则集 海南岛 中高分辨率遥感
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基于波段比模型的地形调节植被指数组合算法构建与验证 被引量：11
2
作者 江洪 何国金 +3 位作者 黄海明 曹小杰 汪小钦 张兆明 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期156-161,共6页
为消除山区植被遥感监测中的地形影响,该文根据山区主要地物波谱曲线特征和波段比模型等基本原理,构建地形调节植被指数(topography-adjusted vegetation index,TAVI)组合算法。首先,提出TAVI研究思路。其次,利用山区Landsat8多光谱遥... 为消除山区植被遥感监测中的地形影响,该文根据山区主要地物波谱曲线特征和波段比模型等基本原理,构建地形调节植被指数(topography-adjusted vegetation index,TAVI)组合算法。首先,提出TAVI研究思路。其次,利用山区Landsat8多光谱遥感影像分析山区主要地物波谱曲线特征,阐释TAVI光谱原理。接着,用红光波段数据构建新的阴影植被指数(shady vegetation index,SVI),并优选比值植被指数(ratio vegetation index,RVI)与SVI形成TAVI组合算法,再结合地形调节因子"极值优化"算法计算TAVI结果。最后,采用目视比较、统计分析和差值分析证明TAVI组合算法达到经大气加地形校正后遥感影像计算的NDVI的削减地形影响的效果,其与太阳入射角余弦值一元线性回归方程斜率降至0.035,相关系数降至0.075。TAVI组合算法可应用于山区植被信息和有关参数的遥感监测与估算。 展开更多
关键词 地形 植被 光谱分析 地形影响 植被指数 组合算法
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基于多特征优选的无人机可见光遥感林分类型分类 被引量：24
3
作者 周小成 郑磊 黄洪宇 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期24-36,共13页
【目的】以无人机可见光遥感影像为数据源实现竹林、针叶林和阔叶林的分类识别,扩展无人机可见光遥感数据在森林资源调查中的应用范围。【方法】利用无人机获取仅包含红、绿、蓝3个波段光谱信息的航拍影像,经预处理生成空间分辨率为0.1 ... 【目的】以无人机可见光遥感影像为数据源实现竹林、针叶林和阔叶林的分类识别,扩展无人机可见光遥感数据在森林资源调查中的应用范围。【方法】利用无人机获取仅包含红、绿、蓝3个波段光谱信息的航拍影像,经预处理生成空间分辨率为0.1 m的数字正射影像图(DOM)和数字表面模型(DSM),从DSM和DOM中提取包括高度特征、光谱特征、常见的可见光植被指数、HSV颜色分量、HSV颜色分量基础上提取的纹理特征以及扩展的形态学多属性剖面(EMAPs)6类特征;采用递归特征消除随机森林算法(RF_RFE)优选特征子集,根据不同类型特征和优选特征子集设置8组试验,使用随机森林分类器(RFC)进行林分类型分类,运用目视解译获得的地面真实影像建立混淆矩阵评价分类结果。【结果】1)单独利用光谱特征进行林分类型分类效果不理想,总体精度为65.68%,Kappa系数为0.53;以光谱特征为基础单独引入其他特征进行林分类型分类,除植被指数外,其他特征均可提高总体分类精度;2)采用递归特征消除随机森林算法优选出11个特征,包括5个EMAPs特征、3个HSV纹理特征、1个高度特征、1个植被指数和1个HSV颜色分量,11个特征组合获得8组试验中最高分类精度,总体精度为81.05%,Kappa系数为0.73;3)将多特征优选方法应用于不同分辨率的可见光无人机影像上均取得较好分类结果,其中分辨率为0.3 m时分类精度最高,总体精度为82.46%,Kappa系数为0.75。【结论】递归特征消除随机森林算法综合多类型特征中最有利于林分类型分类的特征,从而提高分类精度,研究结果可为无人机可见光遥感数据在森林资源调查中林分类型信息的提取提供参考。 展开更多
关键词 林分类型 可见光遥感 无人机 特征提取 特征优选 分类
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基于森林群落和光谱曲线特征分异的福建省森林生物量遥感反演 被引量：5
4
作者 苏华 李静 +2 位作者 陈修治 廖吉善 温达志 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第17期5742-5755,共14页
基于福建省Landsat8 OLI影像,利用混合像元分解模型筛选出"纯净"的植被像元,提取296个调查样地对应植被像元的红光和近红外波段的中心波长(分别CWR和CWNIR)及其对应的反射率(分别R和NIR),构建以(NIR-R)/(CWNIR-CWR)为特征指... 基于福建省Landsat8 OLI影像,利用混合像元分解模型筛选出"纯净"的植被像元,提取296个调查样地对应植被像元的红光和近红外波段的中心波长(分别CWR和CWNIR)及其对应的反射率(分别R和NIR),构建以(NIR-R)/(CWNIR-CWR)为特征指数的叶生物量回归模型。然后根据针叶林、阔叶林及针阔混交林叶生物量与干、枝、叶所组成的地上生物量的关系方程,结合福建省植被覆盖分类数据,估测了整个福建省针叶林、阔叶林、混交林的地上生物量,并绘制了福建省地上生物量分布图。结果表明:红光和近红外两个波段反射率和其中心波长所组成的斜率与叶生物量相关性显著,与针叶林、阔叶林、混交林叶生物量的精度分别达到70.55%、68.89%、51.75%,采用这种方法对福建省叶生物量和地上总生物量进行估算,并进行精度验证,其中,针叶林、阔叶林、混交林叶物量的模型误差(RMSE)分别达到29.2467 t/hm^2(R^2=66.64%)、14.0258 t/hm^2(R^2=61.13%)、10.1788 t/hm^2(R^2=55.43%),地上总生物量的模型精度分别达到49.8315 t/hm^2(R^2=54.65%)、45.1820 t/hm^2(R^2=49.01%)、41.5131 t/hm^2(R^2=38.79%),这说明,采用红光波段和近红外波段与其中心波长所组成的斜率估测森林叶生物量,进而估算其地上总生物量的方法是可行的。 展开更多
关键词 地上生物量 叶生物量 光谱斜率 Landsat8 OLI 遥感反演模型
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基于亚米级遥感影像的土壤侵蚀治理成效监测评估——以福建长汀县朱溪小流域为例 被引量：5
5
作者 周小成 余治忠 +1 位作者 汪小钦 鲁林 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2017年第3期7-12,共6页
以福建长汀县朱溪小流域为示范区,选取2011年和2014年两期亚米级高分辨率遥感影像为主要数据源,辅助降雨数据、1∶1万DEM、土壤数据等开展土壤侵蚀治理成效监测评估。通过高分辨遥感影像有效提取了小流域梯田、植被覆盖度、详细土地利... 以福建长汀县朱溪小流域为示范区,选取2011年和2014年两期亚米级高分辨率遥感影像为主要数据源,辅助降雨数据、1∶1万DEM、土壤数据等开展土壤侵蚀治理成效监测评估。通过高分辨遥感影像有效提取了小流域梯田、植被覆盖度、详细土地利用分布等结果,最后利用CSLE模型对朱溪小流域土壤侵蚀变化进行了定量评价。结果表明:朱溪小流域强度到剧烈土壤侵蚀面积从2011年的4.55%减少到2014年的1.93%。其中剧烈侵蚀从占流域面积0.44%减少到2014年的0.15%。2011—2014年3年间强度以上土壤侵蚀明显减少,土壤侵蚀治理措施取得了明显成效。研究认为,亚米级高分辨率遥感影像是土壤侵蚀治理成效监测评估的有效手段。 展开更多
关键词 高分辨率遥感 CSLE 傅里叶变换 土壤侵蚀 朱溪小流域
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基于单木位置特征的多源树木三维点云配准方法 被引量：5
6
作者 黄洪宇 骆钰波 +3 位作者 唐丽玉 李肖肖 彭巍 陈崇成 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期96-107,共12页
【目的】针对不同观测平台获得的树木三维点云特征少、重叠率低、配准较难的问题,以不同视角不同平台的森林点云数据为输入,根据单木平面位置分布一致性原则,提出一种适用于多类型数据的无标记森林点云自动配准方法,实现以单木对象为语... 【目的】针对不同观测平台获得的树木三维点云特征少、重叠率低、配准较难的问题,以不同视角不同平台的森林点云数据为输入,根据单木平面位置分布一致性原则,提出一种适用于多类型数据的无标记森林点云自动配准方法,实现以单木对象为语义特征的点对匹配。【方法】首先从不同类型点云数据中分别提取单木平面位置:对于侧视型点云,基于点云主方向离散度与主方向竖直角度偏差剔除部分非主干点云,采用体素点云剖分的连通分量分割方法识别单木主干,统计单木主干点云体素垂直分布最大值点作为单木平面位置;对于俯视型点云,采用标记分水岭算法分割冠层高度模型,提取单木并识别冠层顶点作为单木平面位置。然后以提取的单木平面位置为特征点,基于Laplace谱图匹配理论获取配准矩阵,完成4自由度点云粗配准。最后,采用主干点云匹配完成侧视与侧视点云的精配准,采用全局点云最近点迭代法与主干点云匹配完成侧视与俯视点云的精配准。【结果】侧视-侧视点云配准精度优于侧视-俯视点云,侧视-侧视点云粗配准平均误差为0.24 m,精配准平均误差为0.08 m;侧视-俯视点云粗配准平均误差为1.07 m,全局点云最近点迭代法平均误差为0.44 m,机载激光点云与侧视点云经主干点云匹配后,平均误差为0.36 m。【结论】本研究立足于森林环境,借鉴由粗到精的配准思路,综合多种算法,提出一种适用于多源点云数据类型的配准方法,并通过试验证明了方法的可行性。基于单木位置特征的多源树木三维点云配准方法适用于森林、城市园林绿地等垂直生长结构较为明显的树木配准,可为森林资源调查与评估提供坐标统一、较为完整的高精度三维测量数据。 展开更多
关键词 点云 配准 单木分割 特征提取 图匹配
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高分二号卫星影像融合方法与效果评价 被引量：9
7
作者 江威 何国金 +2 位作者 倪愿 郑守住 马瑞琪 《科学技术与工程》 北大核心 2017年第15期120-125,共6页
高分二号(GF-2)是我国高分辨率对地观测系统重大专项中的首颗"亚米级"卫星,极大地提高了我国高空间分辨卫星影像的自给率。遥感影像融合是高分辨遥感处理和应用的关键流程,选择北京、大连和福州地区GF-2影像,采用彩色标准化变... 高分二号(GF-2)是我国高分辨率对地观测系统重大专项中的首颗"亚米级"卫星,极大地提高了我国高空间分辨卫星影像的自给率。遥感影像融合是高分辨遥感处理和应用的关键流程,选择北京、大连和福州地区GF-2影像,采用彩色标准化变换(Brovey)法、相位恢复(Gram-Schmidt)法、色度空间变换(HSV)法、主成分变换(PCA)法和超分辨率贝叶斯(Pansharp)法共5种融合方法对实验区影像进行融合实验。首先对5种融合结果进行目视效果评价,然后构建了标准差、信息熵、平均梯度、相关系数和扭曲程度5个指标对融合结果进行定量评价。结果表明:Pansharp法在图像信息、细节以及光谱都具有较好的保持效果,Gram-Schmidt和PCA次之,HSV和Brovey色彩失真较明显,该结论可为GF-2卫星影像科研和工程应用提供参考。 展开更多
关键词 高分二号卫星 影像融合 效果评价 图像处理
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基于多源遥感的森林地上生物量KNN-FIFS估测 被引量：28
8
作者 韩宗涛 江洪 +4 位作者 王威 李增元 陈尔学 闫敏 田昕 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第9期70-79,共10页
【目的】针对多源遥感数据及其派生特征因子数据维度高、信息冗余、易造成估测模型过拟合等问题,从高维度遥感特征因子中高效优化特征组合,优化区域森林地上生物量(AGB)的k最近邻(k-NN)估测模型。【方法】提出基于快速迭代特征选择的k... 【目的】针对多源遥感数据及其派生特征因子数据维度高、信息冗余、易造成估测模型过拟合等问题,从高维度遥感特征因子中高效优化特征组合,优化区域森林地上生物量(AGB)的k最近邻(k-NN)估测模型。【方法】提出基于快速迭代特征选择的k最近邻法(KNN-FIFS),以森林资源样地调查数据计算的森林AGB为参考,以留一法交叉验证(LOO)相应的k-NN模型反演的森林AGB均方根误差(RMSE)最小为原则,依次迭代选取遥感特征,优化区域森林AGB的k-NN估测模型。以大兴安岭根河森林保护区为研究区,结合Landsat-8 OLI各波段光谱信息、植被指数、纹理、地形因子、机载合成孔径雷达(SAR)P-波段HV极化后向散射强度信息(PHV)以及森林资源样地调查数据,利用KNN-FIFS方法估测研究区森林AGB,并与多元线性逐步回归法(SMLR)进行对比分析。【结果】利用KNN-FIFS方法,得到当k为3,特征组合为PHV、短波红外波段一均一性(H6)、短波红外波段一二阶矩(S6)、短波红外波段二二阶矩(S7)、海蓝波段相关性(Cr1)、近红外波段相关性(Cr5)、海蓝波段相异性(D1)、增强型植被指数(EVI)时,研究区森林AGB估测结果最优,其精度(R^2=0.77,RMSE=22.74 t·hm^(-2))显著优于SMLR估测精度(R^2=0.53,RMSE=32.37 t·hm^(-2))。【结论】KNN-FIFS方法相比SMLR更适用于森林AGB多源遥感估测;KNN-FIFS方法可以从高维度遥感特征因子中高效选取相关特征进行森林AGB估测。 展开更多
关键词 KNN-FIFS 特征选择 地上生物量
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