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Retrieval of Antarctic sea ice freeboard and thickness from HY-2B satellite altimeter data
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作者 Yizhuo Chen Xiaoping Pang +3 位作者 Qing Ji Zhongnan Yan Zeyu Liang Chenlei Zhang 《Acta Oceanologica Sinica》 SCIE CAS CSCD 2024年第3期87-101,共15页
Antarctic sea ice is an important part of the Earth’s atmospheric system,and satellite remote sensing is an important technology for observing Antarctic sea ice.Whether Chinese Haiyang-2B(HY-2B)satellite altimeter da... Antarctic sea ice is an important part of the Earth’s atmospheric system,and satellite remote sensing is an important technology for observing Antarctic sea ice.Whether Chinese Haiyang-2B(HY-2B)satellite altimeter data could be used to estimate sea ice freeboard and provide alternative Antarctic sea ice thickness information with a high precision and long time series,as other radar altimetry satellites can,needs further investigation.This paper proposed an algorithm to discriminate leads and then retrieve sea ice freeboard and thickness from HY-2B radar altimeter data.We first collected the Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer ice surface temperature(IST)product from the National Aeronautics and Space Administration to extract leads from the Antarctic waters and verified their accuracy through Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar images.Second,a surface classification decision tree was generated for HY-2B satellite altimeter measurements of the Antarctic waters to extract leads and calculate local sea surface heights.We then estimated the Antarctic sea ice freeboard and thickness based on local sea surface heights and the static equilibrium equation.Finally,the retrieved HY-2B Antarctic sea ice thickness was compared with the CryoSat-2 sea ice thickness and the Antarctic Sea Ice Processes and Climate(ASPeCt)ship-based observed sea ice thickness.The results indicate that our classification decision tree constructed for HY-2B satellite altimeter measurements was reasonable,and the root mean square error of the obtained sea ice thickness compared to the ship measurements was 0.62 m.The proposed sea ice thickness algorithm for the HY-2B radar satellite fills a gap in this application domain for the HY-series satellites and can be a complement to existing Antarctic sea ice thickness products;this algorithm could provide long-time-series and large-scale sea ice thickness data that contribute to research on global climate change. 展开更多
关键词 HY-2B satellite altimeter classification decision tree sea ice freeboard and thickness Antarctic waters
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基于多时相Sentinel-2卫星影像的冬小麦面积提取
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作者 陈雨琪 席瑞 +6 位作者 陈佳麒 章健 高国军 刘海威 盛莉 王福民 刘占宇 《杭州师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第2期209-216,共8页
及时准确地提取冬小麦种植信息,对开展冬小麦农情遥感监测具有重要的意义.以杭州市余杭区冬小麦越冬期(2021-12-04)、扬花期(2022-04-08)和乳熟期(2022-05-03)Sentinel-2遥感影像为数据源,分别采用最大似然法、支持向量机、归一化差值... 及时准确地提取冬小麦种植信息,对开展冬小麦农情遥感监测具有重要的意义.以杭州市余杭区冬小麦越冬期(2021-12-04)、扬花期(2022-04-08)和乳熟期(2022-05-03)Sentinel-2遥感影像为数据源,分别采用最大似然法、支持向量机、归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)相加和相减合成运算提取冬小麦种植面积.结合冬小麦地面调查数据与实测种植面积,对不同方法的提取结果进行精度评价.结果显示,利用越冬期影像NDVI阈值将常绿植被区(茶园、林地)掩膜处理,对非常绿植被区(建筑、水体、冬小麦)扬花期与乳熟期影像NDVI值进行和值运算,是提取余杭区冬小麦种植面积的最佳方法,面积精度为91.96%,说明基于多时相遥感影像结合植被物候特征与典型地物类型,能够实现冬小麦种植面积的高精度提取. 展开更多
关键词 冬小麦 Sentinel-2卫星 多时相遥感影像 植被分类 种植面积提取
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CryoSat-2卫星海冰区域波形识别及海冰干舷高确定 被引量:10
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作者 王立伟 金涛勇 +1 位作者 张胜军 李大炜 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2015年第4期722-725,共4页
利用40%阈值法对CryoSat-2卫星波形数据进行重跟踪,将波形特征参数和海冰浓度相结合,对海冰和Lead(浮冰之间的开阔水域)进行有效识别。利用沿轨前后搜索算法计算海冰干舷高,并引用AWI结果,绘制2011~2013年北冰洋多年冰区域和一年冰... 利用40%阈值法对CryoSat-2卫星波形数据进行重跟踪,将波形特征参数和海冰浓度相结合,对海冰和Lead(浮冰之间的开阔水域)进行有效识别。利用沿轨前后搜索算法计算海冰干舷高,并引用AWI结果,绘制2011~2013年北冰洋多年冰区域和一年冰区域平均海冰干舷高变化趋势图。比较本文结果与AWI结果的各年同期数据,验证本文结果的可靠性。 展开更多
关键词 卫星测高 CryoSat-2 波形重跟踪 海冰干舷高 波形分类
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Combining WV-2 images and tree physiological factors to detect damage stages of Populus gansuensis by Asian longhorned beetle (Anoplophora glabripennis) at the tree level 被引量:3
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作者 Quan Zhou Xudong Zhang +2 位作者 Linfeng Yu Lili Ren Youqing Luo 《Forest Ecosystems》 SCIE CSCD 2021年第3期479-490,共12页
Background:Anoplophora glabripennis(Motschulsky),commonly known as Asian longhorned beetle(ALB),is a wood-boring insect that can cause lethal infestation to multiple borer leaf trees.In Gansu Province,northwest China,... Background:Anoplophora glabripennis(Motschulsky),commonly known as Asian longhorned beetle(ALB),is a wood-boring insect that can cause lethal infestation to multiple borer leaf trees.In Gansu Province,northwest China,ALB has caused a large number of deaths of a local tree species Populus gansuensis.The damaged area belongs to Gobi desert where every single tree is artificially planted and is extremely difficult to cultivate.Therefore,the monitoring of the ALB infestation at the individual tree level in the landscape is necessary.Moreover,the determination of an abnormal phenotype that can be obtained directly from remote-sensing images to predict the damage degree can greatly reduce the cost of field investigation and management.Methods:Multispectral WorldView-2(WV-2)images and 5 tree physiological factors were collected as experimental materials.One-way ANOVA of the tree’s physiological factors helped in determining the phenotype to predict damage degrees.The original bands of WV-2 and derived vegetation indices were used as reference data to construct the dataset of a prediction model.Variance inflation factor and stepwise regression analyses were used to eliminate collinearity and redundancy.Finally,three machine learning algorithms,i.e.,Random Forest(RF),Support Vector Machine(SVM),Classification And Regression Tree(CART),were applied and compared to find the best classifier for predicting the damage stage of individual P.gansuensis.Results:The confusion matrix of RF achieved the highest overall classification accuracy(86.2%)and the highest Kappa index value(0.804),indicating the potential of using WV-2 imaging to accurately detect damage stages of individual trees.In addition,the canopy color was found to be positively correlated with P.gansuensis’damage stages.Conclusions:A novel method was developed by combining WV-2 and tree physiological index for semi-automatic classification of three damage stages of P.gansuensis infested with ALB.The canopy color was determined as an abnormal phenotype that could be directly assessed using remote-sensing images at the tree level to predict the damage degree.These tools are highly applicable for driving quick and effective measures to reduce damage to pure poplar forests in Gansu Province,China. 展开更多
关键词 worldview-2 Anoplophora glabripennis Populus gansuensis INFESTATION Degree of damage Canopy color classification
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基于高分二号的城市绿地提取方法研究
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作者 裴建 《测绘与空间地理信息》 2024年第1期110-112,116,共4页
绿地对城市生态系统具有重要的调节作用。利用遥感技术来辅助绿地信息的提取,能够获取绿地空间结构,动态掌握绿地覆盖面积,从而达到调控和监测城市绿地变化的目的。本文分别采用最小距离分类和面向对象的最邻近分类2种方法进行城市绿地... 绿地对城市生态系统具有重要的调节作用。利用遥感技术来辅助绿地信息的提取,能够获取绿地空间结构,动态掌握绿地覆盖面积,从而达到调控和监测城市绿地变化的目的。本文分别采用最小距离分类和面向对象的最邻近分类2种方法进行城市绿地提取,实验结果表明,利用高分二号这种空间分辨率较高的遥感影像进行绿地信息提取,面向对象的分类方法要比传统的最小距离分类方法更为适合。 展开更多
关键词 绿地提取 高分二号 面向对象分类 最小距离分类
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基于OIF和最优尺度分割的GF-2影像分类适用性研究 被引量:6
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作者 任金铜 杨武年 +2 位作者 邓晓宇 王蕾 王芳 《现代电子技术》 北大核心 2018年第8期72-77,82,共7页
高分二号作为国产高分辨率遥感的代表,其影像数据对提高地物信息提取的质量和精度的作用值得研究和探索。通过分析高分二号多光谱数据特点,利用OIF指数选取最佳波段组合,选用ESP最优尺度分析算法获得研究区最优分割尺度,最后在最佳波段... 高分二号作为国产高分辨率遥感的代表,其影像数据对提高地物信息提取的质量和精度的作用值得研究和探索。通过分析高分二号多光谱数据特点,利用OIF指数选取最佳波段组合,选用ESP最优尺度分析算法获得研究区最优分割尺度,最后在最佳波段组合和最优分割尺度的基础上提取典型地物,并对分类结果进行精度验证。研究发现,高分二号多光谱数据最佳波段组合为134;利用最佳波段组合和最优分割尺度提取地物信息的总体分类精度均大于85%,Kappa系数均大于0.8,分类结果精度较高;从总体来看,当选用最优分割尺度为82时,分类结果精度最高,其总体精度为93%,Kappa系数为0.910;其次是最优分割尺度为31,其总体精度为89%,Kappa系数为0.859;最优分割尺度为42的分类结果精度表现最差,其总体精度为85%,Kappa系数为0.808。 展开更多
关键词 高分二号 OIF 多尺度分割 面向对象分类 KNN 遥感卫星 地物信息提取
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基于特征优选随机森林算法的GF-2影像分类 被引量:14
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作者 杨迎港 刘培 +1 位作者 张合兵 张文志 《航天返回与遥感》 CSCD 北大核心 2022年第2期115-126,共12页
基于随机森林算法(RF,RandomForest)对“高分二号”(GF-2)卫星遥感数据进行面向对象地表信息提取时存在如下不足:1)有限的光谱波段导致随机森林可选特征变量受限,影响分类器性能;2)面向对象影像分割尺度以经验判别为主,缺少定量化的判... 基于随机森林算法(RF,RandomForest)对“高分二号”(GF-2)卫星遥感数据进行面向对象地表信息提取时存在如下不足:1)有限的光谱波段导致随机森林可选特征变量受限,影响分类器性能;2)面向对象影像分割尺度以经验判别为主,缺少定量化的判定标准。为了克服上述问题,文章提出了一种优化特征空间的随机森林分类算法。首先根据面向对象分割的理论方法,引入方差变化率,获取研究区影像的最优分割尺度;然后利用随机森林–平均精度减少模型(RF-MDA,Random Forest-Mean Decrease in Accuracy)与K折交叉验证算法(K-CV,K-Cross Validation),进行特征重要性排序并优化特征空间;最后,基于不同特征组合的随机森林分类算法进行面向对象分类,并对分类结果进行对比分析。结果表明,改进的基于特征优选随机森林分类算法的总体精度和Kappa系数分别为93.44%和0.928,优于原始RF算法。该方法能够有效提高GF-2卫星遥感影像在土地利用分类方面的精度,可为国土监测和管理提供技术支持和理论指导。 展开更多
关键词 “高分二号”卫星遥感影像 特征优选 随机森林 面向对象分类 最优分割尺度
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森林资源监测中GF-2卫星影像波段配准误差分析 被引量:3
8
作者 谢士琴 赵天忠 +2 位作者 王威 史京京 夏朝宗 《测绘工程》 CSCD 2017年第2期18-21,共4页
通过对GF-2卫星影像正射校正及波段模拟配准误差试验,分析GF-2卫星正射校正方法的选择以及不同配准误差下对GF-2卫星影像自动分类结果的影响;最后介绍GF-2遥感影像在森林资源监测应用中的初步测试。研究结果表明:正射校正时,当校正精度... 通过对GF-2卫星影像正射校正及波段模拟配准误差试验,分析GF-2卫星正射校正方法的选择以及不同配准误差下对GF-2卫星影像自动分类结果的影响;最后介绍GF-2遥感影像在森林资源监测应用中的初步测试。研究结果表明:正射校正时,当校正精度要求控制在RMS<2时,控制点数量选择范围在85~95间较为合理,且控制点数在90个时,RMS值最小;经有理函数模型与卫片模型比较后,卫片模型校正精度较高;以目视判读为主时,实践中建议使用三次卷积重采样法输出结果最好;波段模拟配准误差试验中,配准误差与各地类面积变化间存在显著的线性关系;对于森林面积监测时,配准误差应小于0.3个像元。此研究可为新型国产卫星数据在森林资源监测中的应用提供参考。 展开更多
关键词 森林资源监测 GF-2卫星影像 正射校正 波段配准 森林分类
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ICESat-2激光卫星光子点云去噪及水深探测 被引量:3
9
作者 孟文君 唐秋华 +2 位作者 李杰 董志鹏 李宁宁 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2022年第6期40-44,50,共6页
ICESat-2(ice,cloud,and land elevation satellite-2)是美国NASA最新发射的激光卫星,其搭载了先进的地形激光测高仪系统,不仅能够有效探测海面高度,而且能探测浅海水深地形;然而,ICESat-2大量的噪声光子给浅海水深地形探测带来巨大挑... ICESat-2(ice,cloud,and land elevation satellite-2)是美国NASA最新发射的激光卫星,其搭载了先进的地形激光测高仪系统,不仅能够有效探测海面高度,而且能探测浅海水深地形;然而,ICESat-2大量的噪声光子给浅海水深地形探测带来巨大挑战。为了解决光子点云去噪问题,提出了两次聚类去噪算法和双向布料模拟滤波算法相结合的方法,有效提取了海底光子,提高了ICESat-2水深探测精度。利用澳大利亚东部某两处岛礁的ICESat-2实验数据,去噪结果表明本文提出的方法优于官方提取的去噪结果,通过与30 m格网实测水深地形数据比较,ICESat-2测深标准差优于0.236 m,获得了较为满意的水深探测结果。 展开更多
关键词 水深探测 ICESat-2激光卫星 光子去噪 光子分类 聚类算法
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旋转森林算法在GF-2卫星影像土地利用分类中的应用 被引量:4
10
作者 彭力恒 刘凯 +1 位作者 朱远辉 柳林 《航天返回与遥感》 CSCD 2019年第1期112-122,共11页
"高分二号"(GF-2)卫星影像中精细的空间信息可用于高精度的土地利用分类研究。为了获取基于GF-2卫星影像土地利用分类的最优特征空间,以及将旋转森林算法应用于提高遥感影像分类精度中,文章利用GF-2卫星影像数据,基于光谱特... "高分二号"(GF-2)卫星影像中精细的空间信息可用于高精度的土地利用分类研究。为了获取基于GF-2卫星影像土地利用分类的最优特征空间,以及将旋转森林算法应用于提高遥感影像分类精度中,文章利用GF-2卫星影像数据,基于光谱特征(4个多光谱波段和1个全色波段)、指数(植被指数、水体指数及简单比值指数)和变换成分(主成分、最小噪声分离成分与独立成分)构建特征空间,应用基于决策树的旋转森林算法构建面向对象的分类规则集,进行土地利用分类,并与最近邻和决策树算法的分类结果对比分析。结果表明,结合光谱特征、几何特征和纹理特征,采用旋转森林算法得到的分类总体精度为84.85%,Kappa系数为0.819;引入指数、变换成分后分类总体精度提高4.90%,Kappa系数提高0.058;相比于最近邻分类器和决策树分类器,结合旋转森林思想的决策树分类器总体精度分别提高11.97%和15.44%,Kappa系数分别提高0.142和0.184。研究结果可为中国高分辨率卫星影像的信息提取及基于旋转森林算法的土地利用分类研究提供参考。 展开更多
关键词 旋转森林算法 土地利用分类 决策树 "高分二号"卫星 遥感应用
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基于WorldView-2卫星影像的红树物种种群识别方法研究 被引量:1
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作者 高常军 甄佳宁 +3 位作者 沈震 王俊杰 徐逸 邬国锋 《湿地科学》 CSCD 北大核心 2023年第5期627-636,共10页
为了准确地识别红树林中的各种红树物种种群分布区,以广东湛江红树林国家级自然保护区核心区的高桥红树林区为研究区,采用决策树算法、随机森林算法、自适应提升算法、梯度提升决策树算法、极端梯度提升算法和轻量级梯度提升机算法,利用... 为了准确地识别红树林中的各种红树物种种群分布区,以广东湛江红树林国家级自然保护区核心区的高桥红树林区为研究区,采用决策树算法、随机森林算法、自适应提升算法、梯度提升决策树算法、极端梯度提升算法和轻量级梯度提升机算法,利用WorldView-2卫星的高分辨率影像数据,构建影像的原始光谱波段、原始光谱波段+植被指数、原始光谱波段+植被指数+纹理特征3种特征组合数据集,识别研究区红树林中的各种红树物种种群分布区,分析各种算法在红树物种识别中的适用性。研究结果表明,5种集成学习算法的分类结果都优于决策树算法,其中,轻量级梯度提升机算法分类结果的分类精度最高,基于WorldView-2影像的8个原始光谱波段+12种植被指数+28种纹理特征,轻量级梯度提升机算法分类结果的总体分类精度值为93.15%,其分配不一致性值为5.07%,数量不一致性值为1.78%;极端梯度提升算法和随机森林算法在红树物种识别中也具有良好的适用性。WorldView-2卫星影像是对红树林中各种红树物种进行遥感分类的理想数据源,其纹理特征能显著提高分类精度,轻量级梯度提升机算法在红树物种识别中具有很大的应用潜力。 展开更多
关键词 红树林 红树物种 分类 worldview-2卫星 纹理特征 集成学习算法
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高分二号卫星影像融合方法比较研究 被引量:8
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作者 谢士琴 赵天忠 +1 位作者 王威 史京京 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第11期2742-2746,2752,共6页
文章通过GF-2卫星全色及多光谱数据融合试验,比较了常用的4种影像融合方法,从主观定性评价和客观定量评价两方面分析融合后的影像质量,最后采用最大似然法对融合影像分类比较,筛选较适合GF-2影像的融合方法。试验结果表明:四种融合方法... 文章通过GF-2卫星全色及多光谱数据融合试验,比较了常用的4种影像融合方法,从主观定性评价和客观定量评价两方面分析融合后的影像质量,最后采用最大似然法对融合影像分类比较,筛选较适合GF-2影像的融合方法。试验结果表明:四种融合方法中,Pansharp变换取得了较好的融合效果,在主观定性和客观定量评价中效果最优,在分类试验中总体分类精度最高。总体而言,Pansharp变换优于其他融合算法,适用于GF-2卫星在林业行业的应用。研究力图为林业中影像大规模的融合应用提供参考。 展开更多
关键词 影像融合 GF-2卫星影像 评价指标 图像质量 影像分类
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面向地质应用的高分二号卫星影像融合方法评价 被引量:7
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作者 田青林 余长发 +1 位作者 潘蔚 陈雪娇 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第29期207-212,共6页
为了探讨不同影像融合方法在地质应用上的适用性,以高分二号(GF-2)影像为数据源,采用彩色标准化变换(Brovey)、超球体色彩空间变换(HCS)、相位恢复(Gram-Schmidt)、最邻近扩散(NNDiffuse)和高通滤波变换(HPF)等5种融合方法对全色和多光... 为了探讨不同影像融合方法在地质应用上的适用性,以高分二号(GF-2)影像为数据源,采用彩色标准化变换(Brovey)、超球体色彩空间变换(HCS)、相位恢复(Gram-Schmidt)、最邻近扩散(NNDiffuse)和高通滤波变换(HPF)等5种融合方法对全色和多光谱数据进行融合实验,并对融合结果进行质量评价。首先从定性和定量两方面进行评价,然后对融合影像进行岩性分类。结果表明:HPF和Gram-Schmidt方法无论是在定性、定量还是岩性分类应用上均具有较好的效果,NNDiffuse和HCS方法融合效果适中,Brovey方法色彩失真明显,该结论可为地质部门提高GF-2卫星的适用性以及对国产卫星数据的推广应用提供参考。 展开更多
关键词 高分二号 影像融合 质量评价 岩性分类
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风云二号卫星资料在雷达降水估测中的应用 被引量:2
14
作者 任靖 黄勇 +2 位作者 官莉 叶金印 倪婷 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2017年第3期39-44,共6页
针对单一的气象卫星或者天气雷达估测降水存在的一些缺陷,介绍了风云二号(FY-2)气象卫星资料的一种应用方法。先根据红外亮温阈值划分降水云系,再选用适合的雷达反射率因子-降水强度(Z-I)模型进行降水估测;雷达未覆盖区域,基于不同红外... 针对单一的气象卫星或者天气雷达估测降水存在的一些缺陷,介绍了风云二号(FY-2)气象卫星资料的一种应用方法。先根据红外亮温阈值划分降水云系,再选用适合的雷达反射率因子-降水强度(Z-I)模型进行降水估测;雷达未覆盖区域,基于不同红外亮温区各等级降水及其对应的亮温差的统计结果,查找最接近的降水强度并用不同云型的平均归一化误差进行修正。以2011年6—8月淮河流域地面站点1h雨量计资料为检验资料,验证卫星资料的应用效果。发现添加卫星资料后,会导致原本偏低的雷达估测1h降水量偏高,但准确估测样本量以及相似系数均有所增加;为雷达未覆盖区域降水量的反演提供资料的同时,对于雷达有效覆盖的区域而言,能够去除雷达定量估测降水中的奇异点。 展开更多
关键词 雷达估测降水 云分类 风云二号卫星 红外亮温阈值 淮河流域
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Improving georeferencing accuracy of Very High Resolution satellite imagery using freely available ancillary data at global coverage 被引量:1
15
作者 Manuel A.Aguilar Abderrahim Nemmaoui +2 位作者 Fernando J.Aguilar Antonio Novelli Andrés García Lorca 《International Journal of Digital Earth》 SCIE EI 2017年第10期1055-1069,共15页
While impressive direct geolocation accuracies better than 5.0 m CE90(90%of circular error)can be achieved from the last DigitalGlobe’s Very High Resolution(VHR)satellites(i.e.GeoEye-1 and WorldView-1/2/3/4),it is in... While impressive direct geolocation accuracies better than 5.0 m CE90(90%of circular error)can be achieved from the last DigitalGlobe’s Very High Resolution(VHR)satellites(i.e.GeoEye-1 and WorldView-1/2/3/4),it is insufficient for many precise geodetic applications.For these sensors,the best horizontal geopositioning accuracies(around 0.55 m CE90)can be attained by using third-order 3D rational functions with vendor’s rational polynomial coefficients data refined by a zero-order polynomial adjustment obtained from a small number of very accurate ground control points(GCPs).However,these high-quality GCPs are not always available.In this work,two different approaches for improving the initial direct geolocation accuracy of VHR satellite imagery are proposed.Both of them are based on the extraction of three-dimensional GCPs from freely available ancillary data at global coverage such as multi-temporal information of Google Earth and the Shuttle Radar Topography Mission 30 m digital elevation model.The application of these approaches on WorldView-2 and GeoEye-1 stereo pairs over two different study sites proved to improve the horizontal direct geolocation accuracy values around of 75%. 展开更多
关键词 Very High Resolution satellite images Google Earth worldview-2 GeoEye-1 geometric accuracy
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基于高分二号数据的自然保护区生态用地遥感分类研究--以衡水湖国家级自然保护区为例 被引量:1
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作者 贾坤 刘端阳 +1 位作者 姚云军 张晓通 《自然保护地》 2021年第2期68-74,共7页
以衡水湖国家级自然保护区为研究区,基于高分二号(GF-2)卫星多光谱数据,采用面向对象的支持向量机分类方法,实现了研究区内生态用地的遥感分类。研究结果表明:GF-2卫星数据可以较好地实现研究区内生态用地的遥感分类,总体分类精度为92.6... 以衡水湖国家级自然保护区为研究区,基于高分二号(GF-2)卫星多光谱数据,采用面向对象的支持向量机分类方法,实现了研究区内生态用地的遥感分类。研究结果表明:GF-2卫星数据可以较好地实现研究区内生态用地的遥感分类,总体分类精度为92.62%,Kappa系数为0.875。因此,GF-2卫星数据采用面向对象的支持向量机分类方法在自然保护区生态用地遥感分类中表现较好,具有应用推广价值。 展开更多
关键词 高分二号卫星 自然保护区 生态用地 遥感 分类 支持向量机
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基于多样性特征协同技术的飓风前后森林破坏遥感监测 被引量:2
17
作者 钟娴 冯伟 +3 位作者 张亚丽 全英汇 黄文江 邢孟道 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期1838-1848,共11页
对被飓风破坏的森林进行变化监测与灾害评估是遥感技术的一个重要应用,遥感影像的特征信息提取对森林遥感监测的效果至关重要。多样性特征结合可以有效提高对森林变化的监测精度。然而,当前的空间信息如纹理特征的获取算法依旧保留着传... 对被飓风破坏的森林进行变化监测与灾害评估是遥感技术的一个重要应用,遥感影像的特征信息提取对森林遥感监测的效果至关重要。多样性特征结合可以有效提高对森林变化的监测精度。然而,当前的空间信息如纹理特征的获取算法依旧保留着传统的固定式计算模式,一直面临着特征数量和邻域参考范围之间难以均衡的问题。为了解决以上问题,本文提出了基于多样性特征协同技术的飓风前后森林破坏遥感监测方法,首先计算出森林遥感影像变化前后的归一化植被指数差值和增强植被指数差值,并提出了基于复合窗口技术的来提取纹理特征,然后建立了多样性特性结合模型;其次提出了一种基于特征分离的旋转森林改进算法,最终,实现了内泽尔森林在暴风前后的高精度变化监测;另外,还测试了新模型在不同训练样本数量下的分类性能。实验结果表明,相对传统的基于光谱特征和单纯的纹理特征的变化监测方法,本文所提出的方法的整体精度、对变化区域和未变化区域的检测精度至多分别提高了3.68%、6.53%和3.46%。本文的研究方法可以有效提高森林变化监测的性能,为森林灾害评估与森林资源保护提供参考依据。 展开更多
关键词 多样性特征 分类 旋转森林 森林监测 植被指数 Formosat-2卫星
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基于自动阈值分类的高分辨率影像海陆分界线自动提取
18
作者 李业钦 王常颖 +2 位作者 隋毅 初佳兰 李劲华 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2021年第6期1379-1387,共9页
海陆分界线的变化对滩涂面积和湿地系统变化具有指示作用并且影响航运活动,因而需提取海陆分界线。视海陆分界线为陆地(包括淤泥质潮滩)和海水(包括河道)的瞬时分界线。首先,构建近红外—绿—蓝波段的假彩色图像,进行色彩、对比度增强... 海陆分界线的变化对滩涂面积和湿地系统变化具有指示作用并且影响航运活动,因而需提取海陆分界线。视海陆分界线为陆地(包括淤泥质潮滩)和海水(包括河道)的瞬时分界线。首先,构建近红外—绿—蓝波段的假彩色图像,进行色彩、对比度增强和双边滤波处理;其次,构建海陆分界线提取指数(Sea-land Boundary Extraction Index,SBEI),并利用自动阈值分析方法,将影像分为海洋和大陆,同时合并陆地碎斑。针对河道伸入陆地的问题,对于宽度为W的河口,采用步长为W+1的膨胀腐蚀的方法消除;最后用Canny算子提取海陆分界线。为验证算法的有效性,选取1m分辨率的高分二号卫星影像,对3种海岸类型进行实验,结果表明此方法的提取精度约为5个像元,相较NDWI和CV模型的提取精度至少提高10个像元。 展开更多
关键词 海陆分界线提取 自动阈值分类 高分辨率影像 高分二号卫星 海陆分界线提取指数
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