检索结果-内蒙古大学图书馆

中南林业科技大学学报 2021年第8期41卷 45-55,67页

作者：蒋治浩林辉张怀清蒋馥根中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心湖南长沙410004 中南林业科技大学林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室湖南长沙410004 中南林业科技大学南方森林资源经营与监测国家林业与草原局重点实验室湖南长沙410004 中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091

【目的】近年来,越来越多高时间分辨率、高空间分辨率卫星相继出现,为我们的生产生活提供了很大的便利,如何利用好这些数据庞大、信息丰富的遥感影像一直以来都是国内外研究的热点问题。其中遥感影像的分类是将大量的遥感影像应用于各... 详细信息

【目的】近年来,越来越多高时间分辨率、高空间分辨率卫星相继出现,为我们的生产生活提供了很大的便利,如何利用好这些数据庞大、信息丰富的遥感影像一直以来都是国内外研究的热点问题。其中遥感影像的分类是将大量的遥感影像应用于各个领域的基础,针对传统方法对于高分辨率影像分类精度提高难的问题,提出一种面向对象结合卷积神经网络的遥感分类方法。【方法】首先利用构建moran’s I指数与地理探测器q统计量的二维空间的方法,确定最佳分割尺度,以最大面积法确定均质因子权重,对预处理后的GF-1影像进行分割,利用分割后的对象的特征作为分类模型的输入变量,建立一维卷积神经网络(1D-CNN)的分类模型,构建了基于像元的支持向量机,面向对象的支持向量机分类模型,对研究区进行了分类。【结果】利用面向对象的一维卷积神经网络方法进行分类,分类结果总体精度为93.10%,Kappa系数为0.9167,同基于像元支持向量机方法相比,总体精度提高了24.35%,Kappa系数提高了0.2923;同面向对象的支持向量机方法相比,总体精度提高了6.2%,Kappa系数提高了0.0746。【结论】利用构建的moran’s I指数与地理探测器q统计量的二维空间和最大面积法确定最佳分割参数,建立一维卷积神经网络结合面向对象的方法对遥感影像进行分类,与传统模型相比得到的分类结果精度较高,是一种快速有效的分类方法。

关键词：遥感分类面向对象最佳分割参数卷积神经网络

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LA-UNet网络模型在城市绿地遥感分类中的应用

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应用生态学报 2024年第4期35卷 1101-1111页

作者：徐亮亮马开森王霞李东胜孙华中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心长沙410004 林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室长沙410004 南方森林资源经营与监测国家林业与草原局重点实验室长沙410004 湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室湖南湘潭411201 河北省林业和草原调查规划设计院石家庄050011

城市绿地的精准识别和监测在城市规划和生态管理方面具有重要意义。城市绿地背景复杂,使用传统遥感分类技术容易出现错分粘连的问题。本研究以长沙市雨花区为研究区,高分二号(GF-2)遥感影像为数据源,提出一种基于LA-UNet模型的城市绿地... 详细信息

城市绿地的精准识别和监测在城市规划和生态管理方面具有重要意义。城市绿地背景复杂,使用传统遥感分类技术容易出现错分粘连的问题。本研究以长沙市雨花区为研究区,高分二号(GF-2)遥感影像为数据源,提出一种基于LA-UNet模型的城市绿地遥感分类方法,该方法以UNet模型为基础,引入DWTCA通道注意力机制模块提升网络对绿地信息的关注度,并使用CARAFE模块对提取特征进行上采样,实现对城市复杂背景下乔木、灌草等多种地类的精准分类。结果表明:利用标准假彩色遥感影像时,LA-UNet模型的城市绿地分类效果最优,总体准确率和平均交并比分别为96.3%和90.9%,比UNet模型分别提高2.8%和6.1%。在波茨坦公开数据集中,LA-UNet模型的总体准确率和平均交并比也同样优于UNet模型,分别提高0.9%和1.8%,表明LA-UNet模型具有较好的鲁棒性和通用性。本研究提出的LA-UNet模型能有效缓解城市绿地错分粘连问题,在城市绿地遥感分类中具有显著优势。改进后的LA-UNet模型比UNet模型具有更小的参数体积,能有效提升城市绿地分类精度。本研究将为城市绿地的精准分类及其空间分布规律研究提供方法参考。

关键词：遥感分类城市绿地高分二号 LA-UNet 注意力机制

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联合GF-6和Sentinel-2红边波段的森林地上生物量反演

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生态学报 2021年第20期41卷 8222-8236页

作者：蒋馥根孙华李成杰马开森陈松龙江平任蓝翔中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心长沙410004 林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室长沙410004 南方森林资源经营与监测国家林业与草原局重点实验室长沙410004 广西壮族自治区森林资源与生态环境监测中心南宁530000 国家林业和草原局中南调查规划设计院长沙410004

光谱反射率能反映地物差异,是森林地上生物量(Aboveground Biomass, AGB)遥感反演的理论基础。红边波段处于近红外与红光波段交界处快速变化的区域,能对植被冠层结构和叶绿素含量的微小变化做出快速反应,对植被生长状况较敏感。研究以G... 详细信息

光谱反射率能反映地物差异,是森林地上生物量(Aboveground Biomass, AGB)遥感反演的理论基础。红边波段处于近红外与红光波段交界处快速变化的区域,能对植被冠层结构和叶绿素含量的微小变化做出快速反应,对植被生长状况较敏感。研究以GF-6和Sentinel-2多光谱影像作为数据源,结合野外调查AGB数据,构建落叶松和樟子松AGB线性和非线性估测模型,通过比较模型精度选择最优模型进行森林AGB反演和空间分布制图。结果表明:GF-6和Sentinel-2影像红边波段反射率与落叶松、樟子松AGB均呈显著相关(P<0.05),红边波段对AGB估测较敏感。多变量估测模型整体估测效果优于单变量模型,所有模型中多元线性回归模型取得了最优的决定系数(落叶松R2=0.66,樟子松R2=0.65)和最低的均方根误差(落叶松RMSE=31.45 t/hm^(2),樟子松RMSE=54.77 t/hm^(2))。相比单个数据源,联合GF-6和Sentinel-2影像构建的多元线性回归模型估测效果得到了显著提升,模型RMSE对于落叶松和樟子松AGB估测分别最大降低了22.9%和11.2%。增加红边波段进行AGB估测能显著提高模型估测精度,三组数据源分别加入红边波段信息后进行建模,模型RMSE得到了显著降低。GF-6拥有800 km观测幅宽和高效的重访周期,可以快速地提供大尺度时间序列数据,在森林地上生物量反演和动态监测方面有着很大潜力。

关键词：森林地上生物量落叶松樟子松遥感反演 GF-6 Sentinel-2

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笼养白冠长尾雉(Syrmaticus reevesii)夏秋季节行为节律研究

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野生动物学报 2018年第2期39卷 347-352页

作者：王双业赵运林李立段酬苍吴良徐正刚中南林业科技大学林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室长沙410004 湖南省动物物联网工程技术研究中心长沙410000 湖南省野生动物救助繁殖中心长沙410116

2016年的夏季6月和秋季10月采用瞬时扫描法对湖南省野生动物救护繁育中心笼养的4只白冠长尾雉(Syrmaticus reevesii)的行为节律开展研究,其中6月观测期间处于笼养白冠长尾雉繁殖期,与10月的非繁殖时期正好做出对比。研究共记录白冠长尾... 详细信息

2016年的夏季6月和秋季10月采用瞬时扫描法对湖南省野生动物救护繁育中心笼养的4只白冠长尾雉(Syrmaticus reevesii)的行为节律开展研究,其中6月观测期间处于笼养白冠长尾雉繁殖期,与10月的非繁殖时期正好做出对比。研究共记录白冠长尾雉5类14种行为,在夏季和秋季,运动类行为均是5类行为中行为频次百分比最高的(夏季18.8%～59.8%,秋季30.8%～42.2%)。由于适应了笼舍及人类活动,警觉类行为的百分比相对偏低(夏季10.2%～17.1%,秋季5.2%～10.4%),在繁殖后期的夏季中略高于秋季。另外,笼养白冠长尾雉的取食策略与野生个体相比亦出现了不同,生存在人工补给的笼舍中,其能量的补充比较便利,所以在取食行为上,频次的百分比排列在5类行为的中等水平(夏季4.2%～26.4%,秋季12.9%～26.0%)。通过笼养白冠长尾雉的行为节律研究,可为物种的保护和繁育提供科学依据,反映存在的问题,提出保护建议,对白冠长尾雉的物种发展壮大有重要意义。

关键词：白冠长尾雉繁殖期瞬时扫描法行为种数行为节律

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Landsat8时间序列影像支持下的农田防护林提取方法研究

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中南林业科技大学学报 2020年第4期40卷 57-63页

作者：雷思君孙华刘华蒋馥根陈松吴童谢勇中南林业科技大学湖南长沙410004 林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室湖南长沙410004 南方森林资源经营与监测国家林业与草原局重点实验室湖南长沙410004 中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091

【目的】农田防护林空间分布是三北防护林生态工程监测的重要内容之一。传统的人工调查方式获取农田防护林费时耗力,效率较低,遥感技术可以弥补传统人工调查的不足。现有农田防护林空间分布研究中,基于单期高分辨率遥感影像可以较好提... 详细信息

【目的】农田防护林空间分布是三北防护林生态工程监测的重要内容之一。传统的人工调查方式获取农田防护林费时耗力,效率较低,遥感技术可以弥补传统人工调查的不足。现有农田防护林空间分布研究中,基于单期高分辨率遥感影像可以较好提取植被信息,但是不能很好的解决影像中一些地类存在的同谱异物和同物异谱现象。利用中等分辨率遥感影像进行农田防护林信息提取也仅限于利用光谱信息、形状指数等进行决策树分类,且精度受限。鉴于此,依托中低分辨率遥感影像的农田防护林提取方法有待研究。【方法】选择甘肃省张掖市甘州区为研究区,选取2017年4个季度9期Landsat8 OLI时间序列数据为农田防护林信息提取的数据源,在进行辐射定标和大气校正的基础上,基于分层分类的思想,融入植被物候特征、水体和植被指数,利用时间序列遥感影像以及多特征分类指标,逐步提取并掩膜研究区内其他地物,最终实现农田防护林的提取。利用野外样点调查结果和甘州区土地利用数据库对信息提取结果进行精度评价。【结果】该方法分类总体精度为85.93%,kappa系数为0.79,其中野外调查记录的33个农田防护林样点中29个被正确提取,精度达到87.8%。【结论】时间序列遥感数据能有效提取植被的物候参数。基于多时序、多特征分层分类方法能有效提取农田防护林的空间分布信息,降低了同谱异物和同物异谱现象对农田防护林信息提取的干扰。说明利用时间序列遥感影像结合多种特征分类指标的分层分类方法开展甘州区的农田防护林提取是可行的。

关键词：遥感影像分类甘州区农田防护林多时序影像 Landsat8 OLI

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基于全卷积神经网络和低分辨率标签的森林变化检测研究

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南京林业大学学报（自然科学版） 2024年第1期48卷 187-195页

作者：向俊严恩萍姜镓伟宋亚斌韦维莫登奎广西壮族自治区林业科学研究院广西南宁530002 林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室中南林业科技大学林学院湖南长沙410004 中山大学土木工程学院广东珠海519082 国家林业和草原局中南调查规划设计院湖南长沙410014

【目的】针对目前森林变化检测中高精度标签样本缺失或不足的问题,提出一种基于全卷积神经网络和低分辨率标签的森林变化检测方法,旨在实现林地区域内森林变化的简易快速提取。【方法】首先对获取的数据进行去云、筛选、标签融合等预处... 详细信息

【目的】针对目前森林变化检测中高精度标签样本缺失或不足的问题,提出一种基于全卷积神经网络和低分辨率标签的森林变化检测方法,旨在实现林地区域内森林变化的简易快速提取。【方法】首先对获取的数据进行去云、筛选、标签融合等预处理,利用全卷积神经网络模型分别提取2020年和2021年研究区森林高分遥感影像,并评价模型精度;利用分类后比较法获取森林变化区域,得到变化结果并与目视解译结果进行对比,基于像素面积计算森林变化检测的精确率等评价指标。【结果】所用全卷积神经网络(FCN)模型在2020年森林提取结果的精确率和召回率的调和均值(F1分数)为97.09%,2021年森林提取结果的F1分数为95.96%,与分割网络模型(U-Net、FPN、LinkNet)相比更优。比较两期森林提取结果得到变化区域,森林增加与森林减少的合计变化精确率为73.30%,召回率为77.37%,F1分数为75.28%。【结论】该方法实现了基于低分辨率标签对高分遥感影像森林变化区域进行快速、准确的获取。采用少量的低分辨率标签完成森林变化检测任务,同时可为大面积林地变更调查提供参考。

关键词：低分辨率标签全卷积神经网络深度学习森林变化检测

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结合Landsat 8与PALSAR-2影像的龙南县针叶林蓄积量遥感估测研究

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林草资源研究 2021年第1期 69-76页

作者：罗凯健许晓东龙江平徐聪荣林辉和晓风中南林业科技大学林学院林业遥感信息工程研究中心林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室江西省林业调查规划研究院长沙市长长林业技术咨询有限责任公司

林分蓄积量估测是林业遥感的重要研究领域,由于云雾天气和光谱饱和现象等因素限制了光学遥感影像估测林分蓄积量的精度。合成孔径雷达(SAR)具有穿透性强、受云雾影响小等特点,弥补了光学遥感的不足。以江西省龙南县的针叶林为研究对象,... 详细信息

林分蓄积量估测是林业遥感的重要研究领域,由于云雾天气和光谱饱和现象等因素限制了光学遥感影像估测林分蓄积量的精度。合成孔径雷达(SAR)具有穿透性强、受云雾影响小等特点,弥补了光学遥感的不足。以江西省龙南县的针叶林为研究对象,结合Landsat 8与PALSAR-2双极化SAR影像数据,在遥感数据预处理基础上,提取了光谱信息、植被指数、纹理信息和后向散射系数等共245个遥感因子。基于Pearson相关系数法和多元逐步回归法,筛选出65个遥感因子参与林分蓄积量估测。以林分郁闭度作为分层因子,分别采用线性、KNN、支持向量机(SVM)、多重感知机(MLP)和随机森林(RF)5种模型估测林分蓄积量,并对估测结果进行精度检验。实验结果表明:1)相比单独使用Landsat 8的光谱和纹理信息,基于郁闭度分级并融合PALSAR-2的后向散射信息明显提高了蓄积量的反演精度;2)对于低郁闭度林分,线性模型精度最高(rRMSE=21.16%),中郁闭度林分,多重感知机模型估测效果最好(rRMSE=30.61%),高郁闭度林分,多重感知机模型估测效果最好(rRMSE=27.53%)。在结合PALSAR-2的后向散射系数的基础上,郁闭度分层能有效改善中高蓄积量区域的反演精度。

关键词：郁闭度分级 PALSAR-2 林分蓄积量多重感知机模型针叶林

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无人机近景摄影技术在崖壁植物多样性研究中的应用

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生态学报 2021年第16期41卷 6665-6678页

作者：朱佳兴周慧熊育久严恩萍莫登奎中南林业科技大学林学院长沙410004 湖南省林业遥感大数据与生态安全重点实验室长沙410004 国家林业局南方森林资源管理与监测重点实验室长沙410004 中山大学土木工程学院广州510275 中山大学广东省南方水安全调控工程技术研究中心广州510275

崖壁植物具有不可及或不易及的特点,有关崖壁植物的调查一直面临着高成本、高风险和难鉴定的难题。本研究创新性地提出一种采用无人机近景摄影技术对崖壁植物拍照及专家鉴定的调查方法,通过分析崖壁植物群落的Margalef、Simpson与Pielou... 详细信息

崖壁植物具有不可及或不易及的特点,有关崖壁植物的调查一直面临着高成本、高风险和难鉴定的难题。本研究创新性地提出一种采用无人机近景摄影技术对崖壁植物拍照及专家鉴定的调查方法,通过分析崖壁植物群落的Margalef、Simpson与Pielou这3种多样性指数的变化,探究海拔、光照、立地条件与水汽条件这4种因子对崖壁植物多样性的影响。研究结果表明:本次调查共发现崖壁植物267种,分属于58科、140属;崖壁植物物种数目与海拔高度变化服从正态分布,物种数量在中海拔700—800m达到峰值,Simpson指数与Pielou指数在低海拔时达到最高,随海拔的升高而下降,但不表现出明显的变化规律;崖壁植物在不同的立地条件下,植物群落的物种组成、优势种类与出现频率均有所不同;崖壁植物的相关性分析显示,在光照条件出现差异或立地条件不同时,崖壁植物各指数之间存在着不同的显著性关系;近水崖壁植物与对照组的分析结果对比显示,崖壁植物的数量与物种组成受崖壁间水汽条件的影响,崖壁水汽条件越高的地区有着更丰富的植物种类。本研究表明崖壁植物的分布特征是受海拔、光照、立地条件以及水汽条件等多因素的综合作用而成。

关键词：无人机崖壁植物近景摄影植物多样性植物相关关系

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基于Landsat影像的黄丰桥林场森林变化检测研究

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中南林业科技大学学报 2017年第12期37卷 65-71页

作者：罗號孙华胡满罗孝云罗喜华杨政宇中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心湖南长沙410004 广东省岭南综合勘察设计院广东广州510520 林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室湖南长沙410004 攸县黄丰桥国有林场湖南攸县412300

以攸县黄丰桥林场为研究区,选择2001,2009和2013年3期Landsat影像,应用影像代数变化检测、掩膜处理变化检测、写功能存储插入法变化检测和分类后比较变化检测4种算法开展森林变化检测对比研究。结果表明:分类后比较变化检测方法在总体... 详细信息

以攸县黄丰桥林场为研究区,选择2001,2009和2013年3期Landsat影像,应用影像代数变化检测、掩膜处理变化检测、写功能存储插入法变化检测和分类后比较变化检测4种算法开展森林变化检测对比研究。结果表明:分类后比较变化检测方法在总体精度上有较明显的优越性,其2013年与2009年、2009年与2001年总体精度均为96.67%;其次是写功能存储插入法变化检测,其2013年与2009年、及2009年与2001年总体精度分别为94%和95.67%;掩膜处理变化检测精度排名第三,其2013年与2009年、2009年与2001年总体精度分别为93.67%和95.67%;效果最差的是影像代数变化检测方法,其2013年与2009年、2009年与2001年总体精度分别为93.33%和94.33%。通过对上述4种方法优缺点及精度的综合分析,得出分类后比较变化检测算法是最适合黄丰桥林场的变化检测方法。

关键词：遥感变化检测影像代数掩膜处理写功能存储插入法分类后处理

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水位波动对洞庭湖越冬小天鹅家域的影响

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生态学报 2019年第22期39卷 8657-8666页

作者：黄田徐正刚周立波赵运林湖南城市学院信息与电子工程学院益阳413002 湖南农业大学生物科学技术学院长沙410128 中南林业科技大学林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室长沙410004 湖南省动物物联网工程技术研究中心长沙410205

洞庭湖是小天鹅在我国的重要越冬地之一,为探讨洞庭湖水位变动对越冬小天鹅活动的影响,本研究于2014—2015年利用卫星跟踪技术对洞庭湖自然保护区18只越冬小天鹅活动轨迹进行跟踪,采用最小凸多边形(MCP)和核心密度估计(KDE)方法估算了... 详细信息

洞庭湖是小天鹅在我国的重要越冬地之一,为探讨洞庭湖水位变动对越冬小天鹅活动的影响,本研究于2014—2015年利用卫星跟踪技术对洞庭湖自然保护区18只越冬小天鹅活动轨迹进行跟踪,采用最小凸多边形(MCP)和核心密度估计(KDE)方法估算了越冬中、后期不同水位条件下小天鹅的家域。同时,基于MODIS遥感数据提取洞庭湖水体面积、计算水体淹没时间指数(STI),进而开展了水位与家域关系、栖息地选择模式等方面的分析和探讨。结果表明:水位对小天鹅家域起制约作用,随着水位上升小天鹅家域范围会明显减小;越冬期间小天鹅喜好在空间相邻的浅水和草地综合性区域活动,食物资源分布和可获得性是小天鹅活动区发生改变的主要原因。

关键词：水位家域卫星跟踪小天鹅

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