检索结果-内蒙古大学图书馆

光谱学与光谱分析 2011年第5期31卷 1379-1383页

作者：李乐张锦水朱文泉胡潭高侯东北京师范大学资源学院地表过程与资源生态国家重点实验室北京100875

在大尺度冬小麦种植面积测量中,MODIS(moderate resolution imaging spectrometer)数据对绝大部分地区可实现全覆盖数据保障,具有很好的时间序列特征,在探测植物季相节律进行作物估产与动态监测上得到很好的应用,但因受到空间分辨率的限... 详细信息

在大尺度冬小麦种植面积测量中,MODIS(moderate resolution imaging spectrometer)数据对绝大部分地区可实现全覆盖数据保障,具有很好的时间序列特征,在探测植物季相节律进行作物估产与动态监测上得到很好的应用,但因受到空间分辨率的限制,其测量结果的可靠性受到较大质疑。地块数据具有明确的位置特征和明显的边界信息,在一定程度上降低了光谱差异和混合像元的复杂程度,在遥感影像上具有很强的相似光谱特征,较像元识别更有优势。以北京市通州为试验区,充分结合冬小麦生长季特征,首次尝试MODIS-NDVI空间地块化,建立其与中分辨率TM耕地地块识别结果的定量关系,进行地块支持下的MO-DIS-NDVI时间序列冬小麦种植面积测量。研究结果表明,当样本量达到15%以上时,MODIS和TM提取结果区域精度一致性稳定达到96%以上。该方法证明,地块数据可有效改善MODIS-NDVI时序数据遥感识别中,因空间分辨率低引起的误差。实现有碎云影响和无全覆盖中分辨影像时,利用部分中分辨影像样本结合低分辨率全覆盖影像实现大尺度的冬小麦种植面积测量,同时,为其他品种农作物种植面积测量进行先期的实验研究。

关键词： MODIS-NDVI 时间序列 TM 地块多元回归

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高分辨率遥感图像耕地地块提取方法研究

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光谱学与光谱分析 2009年第10期29卷 2703-2707页

作者：胡潭高朱文泉阳小琼潘耀忠张锦水北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室北京师范大学资源学院北京100875

利用高分辨率遥感图像的光谱信息提取耕地地块对于土地利用动态监测、精准农业等领域有着非常重要的意义,然而传统的结合GIS软件与手工数字化提取地块的方法费时费力,并且具有很大的主观性,因此利用计算机自动提取地块具有很强的现实意... 详细信息

利用高分辨率遥感图像的光谱信息提取耕地地块对于土地利用动态监测、精准农业等领域有着非常重要的意义,然而传统的结合GIS软件与手工数字化提取地块的方法费时费力,并且具有很大的主观性,因此利用计算机自动提取地块具有很强的现实意义。文章提出了一种基于小波变换和分水岭分割的高分辨率遥感图像耕地地块提取方法,首先结合高分辨率层遥感图像的光谱信息,利用图像分类结果对原始图像中典型地物的灰度值进行对比增强处理,然后进行小波变换和分水岭分割,通过改进的区域合并算法解决过度分割问题,最后利用Canny算子引入边缘信息,得到最终的耕地地块分割结果。通过对北京地区Quick-bird数据的应用,准确快速的提取了耕地地块数据,证明该方法是一种有效、可行的高分辨率遥感图像耕地地块提取方法。

关键词：地块监督分类分水岭分割区域合并可见光遥感

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基于线性光谱模型和支撑向量机的软硬分类方法

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光谱学与光谱分析 2011年第2期31卷 508-511页

作者：胡潭高潘耀忠张锦水李苓苓李乐北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室北京师范大学资源学院北京100875

针对硬分类方法中无法解决的混合像元问题及软分类方法中全图共用一套端元进行混合像元分解所带来的弊端,提出了一种新的软硬分类方法。该方法通过分析目标地物在图像中的分布情况,自动计算判别阈值,将图像分为目标地物纯净区域、目标... 详细信息

针对硬分类方法中无法解决的混合像元问题及软分类方法中全图共用一套端元进行混合像元分解所带来的弊端,提出了一种新的软硬分类方法。该方法通过分析目标地物在图像中的分布情况,自动计算判别阈值,将图像分为目标地物纯净区域、目标地物混合区域和非目标地物区域。对于目标地物纯净区域和非目标地物区域采用硬分类方法(支撑向量机)快速提取分类信息;对于目标地物混合区域采用软分类方法(端元可变的线性混合像元分解)提取目标地物丰度信息,最后得到目标地物软硬分类结果。通过对北京地区ALOS图像的应用试验,并将新方法与支撑向量机、线性光谱混合模型进行比较,新方法的RMSE值为0.203,总量精度达到95.48%,高于支撑向量机和线性光谱混合模型。实验结果表明,新方法能够有效解决混合像元问题,提高图像分类精度。

关键词：软硬分类线性光谱模型支撑向量机自适应阈值

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土地覆盖图斑多时相遥感影像自动配准

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测绘学报 2014年第3期43卷 290-297页

作者：曹森潘耀忠张锦水喻秋艳北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室北京100875

针对点、面方法仅利用了遥感影像几何特征和部分波段的灰度特征进行多时相遥感影像配准的不足,提出一种稳定土地覆盖图斑的多时相遥感影像自动配准方法,充分利用遥感影像多光谱信息和大量存在的稳定土地覆盖图斑信息进行图像配准,并且... 详细信息

针对点、面方法仅利用了遥感影像几何特征和部分波段的灰度特征进行多时相遥感影像配准的不足,提出一种稳定土地覆盖图斑的多时相遥感影像自动配准方法,充分利用遥感影像多光谱信息和大量存在的稳定土地覆盖图斑信息进行图像配准,并且选取了土地覆盖年际变化最为强烈的农业种植区作为试验区,分别利用同一传感器和不同传感器不同时相的遥感数据开展了试验研究。两次试验中,配准精度分别达到了0.57个像元、0.65个像元。试验结果表明,本文提出的方法能够有效地筛选出满足图像配准的同名图斑,具有较高的配准精度和适用性,提高了遥感影像的配准效率。

关键词：多时相遥感影像自动配准稳定土地覆盖图斑图斑提取图像开操作组合边界不变矩

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混合像元分解技术及其进展

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遥感学报 2016年第5期20卷 1102-1109页

作者：陈晋马磊陈学泓饶玉晗北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室北京100875

混合像元分解模型是定量遥感研究的重要组成部分,为各种地学应用提供了更精细的亚像元级地物信息,这一领域受到国内外学者们广泛关注。本文围绕混合像元分解研究的4个核心问题——光谱混合模型、端元提取、模型反演方法以及解混精度评估... 详细信息

混合像元分解模型是定量遥感研究的重要组成部分,为各种地学应用提供了更精细的亚像元级地物信息,这一领域受到国内外学者们广泛关注。本文围绕混合像元分解研究的4个核心问题——光谱混合模型、端元提取、模型反演方法以及解混精度评估,总结了近20年来混合像元分解的重要研究进展,分析和介绍了典型算法模型的原理和思路。进一步阐述了现有研究在一些关键问题上存在的不足,如目前仍缺乏公认的线性和非线性模型的选择判据、已有的混合像元分解模型无法抑制由端元光谱相关造成的共线性问题。最后总结了混合像元分解未来的发展趋势和值得探索的研究方向。如结合辐射传输模型和地面试验,定量分析多次散射的影响机制,以及结合克服共线性的统计回归模型。

关键词：线性混合像元分解非线性混合模型端元光谱变异共线性软分类精度

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支持向量机与分类后验概率空间变化向量分析法相结合的冬小麦种植面积测量方法

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农业工程学报 2010年第9期26卷 210-217页

作者：李苓苓潘耀忠张锦水宋国宝侯东北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室北京100875

利用遥感手段提取农作物种植面积时,需要结合作物物候特征,以提高面积的提取精度。该文以北京市通州区西南部为试验区,以冬小麦为研究对象,利用多时相的环境减灾小卫星遥感影像数据,通过基于支持向量机二分法的分类后验概率空间变化向... 详细信息

利用遥感手段提取农作物种植面积时,需要结合作物物候特征,以提高面积的提取精度。该文以北京市通州区西南部为试验区,以冬小麦为研究对象,利用多时相的环境减灾小卫星遥感影像数据,通过基于支持向量机二分法的分类后验概率空间变化向量分析法进行冬小麦种植面积遥感测量试验研究。研究结果表明:该文提出的方法测量结果总体精度、Kappa系数分别为95%、0.90,远高于支持向量机(SVM)分类后直接比较方法(总体精度91%,Kappa系数0.79);解决了实际应用中的变化阈值选取的主观性问题,该方法的频度直方图两极化现象使得变化阈值取值部分频度被压低摊平,阈值敏感度降低,变化阈值取值更为客观,一定程度上解决了阈值难以设定的问题;SVM二分法和变化向量分析的结合增强了对光谱的敏感性,能够监测不同季相上植被的长势变化,进而提高了农作物种植面积遥感测量的精度,同时对其他农作物种植面积测量提供了途径。

关键词：支持向量机(SVM) 作物遥感混合法二分法分类后验概率空间变化向量分析法(PCVA) 冬小麦

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一种新的基于Fisher判别的混合像元分解算法:室内控制实验结果分析

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红外与毫米波学报 2009年第6期28卷 476-480页

作者：陈学泓王胜强陈晋沈妙根朱孝林北京师范大学资源学院地表过程与资源生态国家重点实验室(筹) 北京100875

混合像元分解技术(Spectral Mixture Analysis,SMA)是遥感图像处理的重要手段之一.传统方法假设每个端元具有稳定的光谱特征,然而端元内光谱差异普遍存在,这将导致混合像元分解精度的降低.针对该问题,提出了基于Fisher判别(Fisher Discr... 详细信息

混合像元分解技术(Spectral Mixture Analysis,SMA)是遥感图像处理的重要手段之一.传统方法假设每个端元具有稳定的光谱特征,然而端元内光谱差异普遍存在,这将导致混合像元分解精度的降低.针对该问题,提出了基于Fisher判别(Fisher Discriminant Analysis,FDA)的混合像元分解算法.Fisher判别对光谱各波段进行线性组合,使得转换后的光谱值分离度最大,即端元内的光谱差异较小而端元间的光谱差异较大.利用转换后的光谱对混合像元进行分解可以最大程度地减少端元内光谱差异对分解结果的影响.利用该方法对室内控制实验的模拟混合像元光谱进行分解,并与过去提出的几种混合像元分解技术进行比较,结果显示新方法相比传统方法在分解精度上有相当程度的提高.

关键词：混合像元分解端元内光谱差异 Fisher判别室内控制实验

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粮食作物面积遥感测量运行系统的设计与实现

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农业工程学报 2010年第3期26卷 163-170页

作者：胡潭高张锦水马卫峰潘耀忠孙冠楠北京师范大学资源学院地表过程与资源生态国家重点实验室北京100875

利用遥感技术及时、准确地掌握主要粮食作物种植面积,对相关部门制定农业生产和农村政策具有重要的意义。针对目前商业软件(ERDAS、ENVI等)存在业务性不强、数据组织管理无序、难以操作等问题,设计并实现了一套适合粮食作物种植面积遥... 详细信息

利用遥感技术及时、准确地掌握主要粮食作物种植面积,对相关部门制定农业生产和农村政策具有重要的意义。针对目前商业软件(ERDAS、ENVI等)存在业务性不强、数据组织管理无序、难以操作等问题,设计并实现了一套适合粮食作物种植面积遥感测量业务软件系统。该系统以遥感技术和空间抽样技术为支撑,采用3层软件架构模式,实现了遥感图像处理、粮食作物面积测量、海量遥感数据管理等功能,具有业务流程明确、数据管理有效、升级快速便捷的特点,能够很好地满足业务化运行需要。通过2009年北京市冬小麦面积遥感测量业务运行,证明该系统能够简单、快速准确地测量出冬小麦的种植面积,达到满足业务化测量精度和时效的要求。

关键词：农作物遥感元数据种植面积组件式开发空间抽样

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构建时空融合模型进行水稻遥感识别

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遥感学报 2016年第2期20卷 328-343页

作者：孙佩军张锦水潘耀忠谢登峰袁周米琪地表过程与资源生态国家重点实验室北京师范大学资源学院北京100875

传统变化检测手段进行水稻遥感识别受"云污染"和影像间配准误差导致的变化检测误差累积及"椒盐"现象的影响,水稻遥感识别精度低。本文提出时空融合模型(Temporal-Spatial-Fusion Model,TSFM)进行水稻遥感识别,旨在... 详细信息

传统变化检测手段进行水稻遥感识别受"云污染"和影像间配准误差导致的变化检测误差累积及"椒盐"现象的影响,水稻遥感识别精度低。本文提出时空融合模型(Temporal-Spatial-Fusion Model,TSFM)进行水稻遥感识别,旨在综合像元在时间、空间维度上的信息定义像元的水稻时空归属度,根据时空归属度划分阈值提取水稻。实验结果表明:在不同窗口尺度下,TSFM在整体和"云污染"区域对水稻提取均达到了较高精度。当窗口尺度为3×3时,水稻提取的用户精度、制图精度和总体精度分别达到93.4%、83.5%和87.9%。在不同窗口尺度下水稻提取的用户精度、制图精度、总体精度均高于分类后比较PCC(Post-Classification Comparison)和多数投票法(Majority Voting,MV);在"云污染"区域,水稻识别总体精度均在92.0%以上,水稻制图精度比PCC、MV分别至少提高了14.0%、7.6%。有效地解决了传统变化检测作物遥感识别存在的误差累积问题,在一定程度上避免了"云污染"和"椒盐"现象对识别结果的影响。另外,初步探讨了TSFM水稻提取精度与景观特征关系,发现在景观规整区域适宜采用较小的窗口,在破碎区域适宜采用较大的窗口。该方法的成功实施,为大范围开展秋粮作物遥感识别,消除"云"影响进行了前期实验探讨。

关键词：遥感识别时空归属度变化检测景观特征分类精度水稻

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MODIS水稻面积提取中独立成分端元丰度校正方法

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农业工程学报 2012年第9期28卷 103-108页

作者：刘建红朱文泉孙冠楠张浚哲姜楠北京师范大学资源学院地表过程与资源生态国家重点实验室北京100875

为了解决独立成分分析中端元丰度校正结果同实际丰度相差较大的问题,该文提出了一种基于回归分析的独立成分端元丰度校正方法。具体是:首先应用ICA对遥感时序数据进行分解,获取目标地物的ICA分解结果;再抽选一定量的样本,将样本目标地... 详细信息

为了解决独立成分分析中端元丰度校正结果同实际丰度相差较大的问题,该文提出了一种基于回归分析的独立成分端元丰度校正方法。具体是:首先应用ICA对遥感时序数据进行分解,获取目标地物的ICA分解结果;再抽选一定量的样本,将样本目标地物的真实丰度与ICA分解结果进行回归;最后根据回归关系推算每个像元的目标地物丰度。基于MODIS时序数据,将该文方法和线性拉伸方法应用于江苏兴化地区的水稻面积提取,并将2种方法的提取结果同水稻准真值图像进行对比。分析结果表明,该文方法得到的水稻丰度图像的均方根误差、偏差在不同的空间尺度下均小于线性拉伸方法,而不同空间尺度下的决定系数(R2)均高于线性拉伸方法。与线性拉伸方法相比,该文方法能获得更接近实际情况的端元丰度校正结果,增强了ICA在农作物面积提取中的应用能力,为大尺度农作物识别和面积提取提供了依据。

关键词：遥感时间序列分析独立成分分析生长曲线回归水稻

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