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基于随机森林算法的草原地上生物量遥感估算方法研究
被引量:
34
1
作者
邢晓语
杨秀春
+6 位作者
徐斌
金云翔
郭剑
陈昂
杨东
王平
朱立博
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2021年第7期1312-1324,共13页
草原是我国面积最大的陆地生态系统,生物量是反映生态系统质量和功能的关键指标,准确地掌握草原生物量对草原资源合理利用、生态修复、畜牧业高质量发展都具有重要的意义和作用。本研究以内蒙古锡林郭勒盟为研究区,利用高分一号遥感卫...
草原是我国面积最大的陆地生态系统,生物量是反映生态系统质量和功能的关键指标,准确地掌握草原生物量对草原资源合理利用、生态修复、畜牧业高质量发展都具有重要的意义和作用。本研究以内蒙古锡林郭勒盟为研究区,利用高分一号遥感卫星影像,结合216个野外样本数据,采用随机森林算法(Random Forest,RF)对草原地上生物量(Aboveground Biomass,AGB)遥感估算进行了适用性分析与应用。在运用随机森林算法的过程中,进行了K-折交叉验证、多元共线性诊断、偏效应等一系列分析,完成了随机森林模型的构建,同时,将建模结果与其它模型进行了对比,最终实现了锡林郭勒盟草原AGB的反演估算。结果表明:①随机森林算法能够较好地规避生物量建模中自变量多元共线性的问题;②随机森林模型在草原AGB估算中较其它模型具有更好的适用性,模型精度达85%,RMSE为202.13 kg/hm^(2);③应用构建的随机森林算法估算了研究区2017年草原AGB,从结果来看,其空间分布上呈现为自东向西逐渐递减的趋势;从草地类型上看,山地草甸类AGB单产最高,温性草原类总产量最高。研究结果将对草原生态系统监测评估和草原宏观管理具有一定的参考价值。
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关键词
草原地上生物量
随机森林
支持向量机
高分一号
多元共线性
偏效应
机器学习
回归模型
原文传递
基于面向对象与深度学习的榆树疏林识别方法研究
被引量:
11
2
作者
陈昂
杨秀春
+5 位作者
徐斌
金云翔
张文博
郭剑
邢晓语
杨东
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2020年第9期1897-1909,共13页
榆树疏林是浑善达克沙地中一种特殊的植被类型,它对于维持区域生态系统稳定具有重要意义,在防风固沙、涵养水源、调节气候等方面发挥着重要的作用。本文利用无人机影像与GF-2影像,对高分辨率数据源中榆树疏林的两种自动识别方法进行了...
榆树疏林是浑善达克沙地中一种特殊的植被类型,它对于维持区域生态系统稳定具有重要意义,在防风固沙、涵养水源、调节气候等方面发挥着重要的作用。本文利用无人机影像与GF-2影像,对高分辨率数据源中榆树疏林的两种自动识别方法进行了研究。在面向对象方法中,首先通过计算影像对象的局部方差变化率得到了最佳分割尺度;其次采用随机森林算法对初选特征的重要性进行排序,并删除无关特征;最后分别对支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、深度神经网络(DNN)3种分类器进行参数寻优与榆树疏林提取。此外,在ENVI5.5中基于TensorFlow框架,利用U-Net构建深度学习模型对榆树疏林进行了提取,并与面向对象方法进行对比。结果显示:①通过面向对象方法过程的优化,最终的识别精度较以往研究有所提升,GF-2影像中SVM总体精度为90.14%,RF总体精度为90.57%,DNN总体精度为91.14%;无人机影像中SVM总体精度为97.70%,RF与DNN总体精度为97.42%。②深度学习方法中,GF-2影像的总体精度为91.00%,无人机影像的总体精度达到了98.43%。研究结果说明在榆树疏林提取中,无人机影像具有更高的空间分辨率,更丰富的纹理、形状等信息,能达到比GF-2影像更高的精度。面向对象方法对于2种影像都有较高的适用性;深度学习的方法在本文中更适用于无人机影像,它可以有效地减少无人机影像中的错分现象。
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关键词
榆树疏林
无人机
面向对象
机器学习
深度学习
浑善达克沙地
原文传递
题名
基于随机森林算法的草原地上生物量遥感估算方法研究
被引量:
34
1
作者
邢晓语
杨秀春
徐斌
金云翔
郭剑
陈昂
杨东
王平
朱立博
机构
农业部农业信息技术重点实验室中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
北京林业大学草业与草原学院草地资源与生态研究中心
遥感科学国家重点实验室北京师范大学地理科学学部
环境遥感与数字城市北京市重点实验室北京师范大学地理科学学部
内蒙古呼伦贝尔市畜牧科学研究所
出处
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2021年第7期1312-1324,共13页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFC0506504)
国家自然科学基金项目(41571105)。
文摘
草原是我国面积最大的陆地生态系统,生物量是反映生态系统质量和功能的关键指标,准确地掌握草原生物量对草原资源合理利用、生态修复、畜牧业高质量发展都具有重要的意义和作用。本研究以内蒙古锡林郭勒盟为研究区,利用高分一号遥感卫星影像,结合216个野外样本数据,采用随机森林算法(Random Forest,RF)对草原地上生物量(Aboveground Biomass,AGB)遥感估算进行了适用性分析与应用。在运用随机森林算法的过程中,进行了K-折交叉验证、多元共线性诊断、偏效应等一系列分析,完成了随机森林模型的构建,同时,将建模结果与其它模型进行了对比,最终实现了锡林郭勒盟草原AGB的反演估算。结果表明:①随机森林算法能够较好地规避生物量建模中自变量多元共线性的问题;②随机森林模型在草原AGB估算中较其它模型具有更好的适用性,模型精度达85%,RMSE为202.13 kg/hm^(2);③应用构建的随机森林算法估算了研究区2017年草原AGB,从结果来看,其空间分布上呈现为自东向西逐渐递减的趋势;从草地类型上看,山地草甸类AGB单产最高,温性草原类总产量最高。研究结果将对草原生态系统监测评估和草原宏观管理具有一定的参考价值。
关键词
草原地上生物量
随机森林
支持向量机
高分一号
多元共线性
偏效应
机器学习
回归模型
Keywords
grassland aboveground biomass
random forest
support vector machine
GF-1
multicollinearity
partial effect
machine learning
regression model
分类号
S812 [农业科学—草业科学]
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
基于面向对象与深度学习的榆树疏林识别方法研究
被引量:
11
2
作者
陈昂
杨秀春
徐斌
金云翔
张文博
郭剑
邢晓语
杨东
机构
农业部农业信息技术重点实验室中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
北京林业大学草业与草原学院
出处
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2020年第9期1897-1909,共13页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFC0506504)
国家自然科学基金项目(41571105)。
文摘
榆树疏林是浑善达克沙地中一种特殊的植被类型,它对于维持区域生态系统稳定具有重要意义,在防风固沙、涵养水源、调节气候等方面发挥着重要的作用。本文利用无人机影像与GF-2影像,对高分辨率数据源中榆树疏林的两种自动识别方法进行了研究。在面向对象方法中,首先通过计算影像对象的局部方差变化率得到了最佳分割尺度;其次采用随机森林算法对初选特征的重要性进行排序,并删除无关特征;最后分别对支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、深度神经网络(DNN)3种分类器进行参数寻优与榆树疏林提取。此外,在ENVI5.5中基于TensorFlow框架,利用U-Net构建深度学习模型对榆树疏林进行了提取,并与面向对象方法进行对比。结果显示:①通过面向对象方法过程的优化,最终的识别精度较以往研究有所提升,GF-2影像中SVM总体精度为90.14%,RF总体精度为90.57%,DNN总体精度为91.14%;无人机影像中SVM总体精度为97.70%,RF与DNN总体精度为97.42%。②深度学习方法中,GF-2影像的总体精度为91.00%,无人机影像的总体精度达到了98.43%。研究结果说明在榆树疏林提取中,无人机影像具有更高的空间分辨率,更丰富的纹理、形状等信息,能达到比GF-2影像更高的精度。面向对象方法对于2种影像都有较高的适用性;深度学习的方法在本文中更适用于无人机影像,它可以有效地减少无人机影像中的错分现象。
关键词
榆树疏林
无人机
面向对象
机器学习
深度学习
浑善达克沙地
Keywords
Elm sparse forest
UAV
object-based method
machine learning
deep learning
Hunshandake sandy land
分类号
S718.5 [农业科学—林学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于随机森林算法的草原地上生物量遥感估算方法研究
邢晓语
杨秀春
徐斌
金云翔
郭剑
陈昂
杨东
王平
朱立博
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2021
34
原文传递
2
基于面向对象与深度学习的榆树疏林识别方法研究
陈昂
杨秀春
徐斌
金云翔
张文博
郭剑
邢晓语
杨东
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2020
11
原文传递
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