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不同湿度指数在湿地分类中的对比研究
被引量:
17
1
作者
邢丽玮
牛振国
张海英
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2015年第6期35-40,46,共7页
为探讨不同湿度指数用于湿地信息提取的能力,选取7个常用的湿度指数(包括NDWI、MNDWI、RNDWI、EWI和缨帽变换的湿度分量等)作为指标,以达赉湖国家级自然保护区为研究区,利用2013年9月6日MODIS(MOD09Q1和MOD09A1)数据,采用支持向量机分...
为探讨不同湿度指数用于湿地信息提取的能力,选取7个常用的湿度指数(包括NDWI、MNDWI、RNDWI、EWI和缨帽变换的湿度分量等)作为指标,以达赉湖国家级自然保护区为研究区,利用2013年9月6日MODIS(MOD09Q1和MOD09A1)数据,采用支持向量机分类的方法,对研究区进行湿地与非湿地区分研究,并进行湿地亚类(沼泽、水体)的分类试验。分类结果的精度评价表明:1)湿地与非湿地区分能力最好的指数为基于缨帽变换的湿度分量TC-Wetness,制图精度达97%以上,用户精度达96%;2)对湿地亚类的分类结果表明,提取水体最好的指数为第一类湿度指数,以NDWIB4,B2为最优,提取沼泽最优的指数为缨帽变换的湿度分量(TC-Wetness),可以有效排除草地对沼泽提取的干扰。研究区分类结果总体精度最高为88.7%,但沼泽的提取精度仅为48%,说明利用遥感湿度指数一种指标难以满足湿地分类的需要,多指数结合以及地形和其他相关辅助数据的加入对提高湿地分类精度具有重要帮助。
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关键词
MODIS
湿地提取
湿度指数
湿地遥感
达赉湖国家级自然保护区
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职称材料
基于优选特征及月合成Landsat数据湿地提取研究
被引量:
5
2
作者
邢丽玮
牛振国
+2 位作者
王华斌
唐新明
王光辉
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2018年第3期80-86,共7页
针对Landsat卫星完整时间序列数据难以获取导致的湿地提取准确性较低和湿地提取最优特征不明确的问题,该文提出一种基于优选特征和月合成时间序列Landsat数据提取湿地的方法。通过月合成方法,利用Landsat7ETM+和Landsat8OLI数据构建Land...
针对Landsat卫星完整时间序列数据难以获取导致的湿地提取准确性较低和湿地提取最优特征不明确的问题,该文提出一种基于优选特征和月合成时间序列Landsat数据提取湿地的方法。通过月合成方法,利用Landsat7ETM+和Landsat8OLI数据构建Landsat 30m地表反射率、NDVI、NDWI和缨帽变换湿度分量的时间序列;利用随机森林算法和扩展的Jeffries-Matusita距离(JBh)优选对湿地提取贡献较大的特征,并基于优选特征提取湿地。结果显示:1)月合成方法有效地改善了条带和云覆盖造成的Landsat单景影像数据缺失问题;2)5月NDVI和6、8月NDWI以及5月TC-Wetness是区分永久性草本沼泽、水稻田、草地和旱地的最优特征;3)基于优选特征的湿地分类结果总体精度达到0.91,Kappa系数为0.89。特征优选减少了数据冗余,提高了运算效率,为提高湿地分类精度提供了理论基础。
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关键词
优选特征
Landsat时间序列数据
随机森林
JM距离
湿地分类
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职称材料
题名
不同湿度指数在湿地分类中的对比研究
被引量:
17
1
作者
邢丽玮
牛振国
张海英
机构
首都师范大学/城市环境过程与数字模拟国家重点实验室培育基地
中国科学院遥感与
数字
地球研究所/遥感科学
国家
重点
实验室
出处
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2015年第6期35-40,46,共7页
基金
科技部"十二五"科技支撑项目"村镇环境监测适宜关键技术研究"(2012BAJ24B01)
国家自然科学基金项目"中国湿地分布的时空变化模拟研究"(41271423)
文摘
为探讨不同湿度指数用于湿地信息提取的能力,选取7个常用的湿度指数(包括NDWI、MNDWI、RNDWI、EWI和缨帽变换的湿度分量等)作为指标,以达赉湖国家级自然保护区为研究区,利用2013年9月6日MODIS(MOD09Q1和MOD09A1)数据,采用支持向量机分类的方法,对研究区进行湿地与非湿地区分研究,并进行湿地亚类(沼泽、水体)的分类试验。分类结果的精度评价表明:1)湿地与非湿地区分能力最好的指数为基于缨帽变换的湿度分量TC-Wetness,制图精度达97%以上,用户精度达96%;2)对湿地亚类的分类结果表明,提取水体最好的指数为第一类湿度指数,以NDWIB4,B2为最优,提取沼泽最优的指数为缨帽变换的湿度分量(TC-Wetness),可以有效排除草地对沼泽提取的干扰。研究区分类结果总体精度最高为88.7%,但沼泽的提取精度仅为48%,说明利用遥感湿度指数一种指标难以满足湿地分类的需要,多指数结合以及地形和其他相关辅助数据的加入对提高湿地分类精度具有重要帮助。
关键词
MODIS
湿地提取
湿度指数
湿地遥感
达赉湖国家级自然保护区
Keywords
MODIS
wetlands extraction
wetness index
wetlands remote sensing
Dalaihu National Nature Reserve
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
X87 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
基于优选特征及月合成Landsat数据湿地提取研究
被引量:
5
2
作者
邢丽玮
牛振国
王华斌
唐新明
王光辉
机构
国家
测绘地理信息局卫星测绘应用中心
首都师范大学/城市环境过程与数字模拟国家重点实验室培育基地
中国科学院遥感与
数字
地球研究所/遥感科学
国家
重点
实验室
出处
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2018年第3期80-86,共7页
基金
国家重点研发计划课题(2016YFB0501403)
高分辨率对地观测系统重大专项项目(AH1601)
文摘
针对Landsat卫星完整时间序列数据难以获取导致的湿地提取准确性较低和湿地提取最优特征不明确的问题,该文提出一种基于优选特征和月合成时间序列Landsat数据提取湿地的方法。通过月合成方法,利用Landsat7ETM+和Landsat8OLI数据构建Landsat 30m地表反射率、NDVI、NDWI和缨帽变换湿度分量的时间序列;利用随机森林算法和扩展的Jeffries-Matusita距离(JBh)优选对湿地提取贡献较大的特征,并基于优选特征提取湿地。结果显示:1)月合成方法有效地改善了条带和云覆盖造成的Landsat单景影像数据缺失问题;2)5月NDVI和6、8月NDWI以及5月TC-Wetness是区分永久性草本沼泽、水稻田、草地和旱地的最优特征;3)基于优选特征的湿地分类结果总体精度达到0.91,Kappa系数为0.89。特征优选减少了数据冗余,提高了运算效率,为提高湿地分类精度提供了理论基础。
关键词
优选特征
Landsat时间序列数据
随机森林
JM距离
湿地分类
Keywords
optimal feature
Landsat time series data
random forest
Jeffries-Matusita distance
wetland classification
分类号
TP79 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
不同湿度指数在湿地分类中的对比研究
邢丽玮
牛振国
张海英
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2015
17
下载PDF
职称材料
2
基于优选特征及月合成Landsat数据湿地提取研究
邢丽玮
牛振国
王华斌
唐新明
王光辉
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2018
5
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
统计分析
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