检索结果-内蒙古大学图书馆

中南林业科技大学学报 2024年第8期44卷 94-103页

作者：谢天飞蒋馥根王霞龙依孙华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 河北省林业和草原调查规划设计院河北石家庄050011

【目的】为了快速准确地监测城市群核心区内的森林扰动,研究利用Landsat时间序列数据在谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)平台运用LandTrendr算法进行森林扰动监测研究。【方法】基于2000—2020年植被生长季的Landsat时序数据,分... 详细信息

【目的】为了快速准确地监测城市群核心区内的森林扰动,研究利用Landsat时间序列数据在谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)平台运用LandTrendr算法进行森林扰动监测研究。【方法】基于2000—2020年植被生长季的Landsat时序数据,分别在归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、归一化燃烧率指数(Normalized Burn Ratio,NBR)、缨帽变换角(Tasseled Cap Arctangent,TCA)三种指数作为阈值限制下,采用LandTrendr算法对时间序列轨迹进行处理,以获取长株潭核心区森林扰动的发生区域及规模大小的信息。运用森林资源连续清查数据和Google Earth历史影像分别对3种不同指数的森林扰动监测结果进行精度评估和验证,并利用研究区内土地利用数据中的森林覆盖数据对扰动信息进行分析。【结果】2000—2020年长株潭核心区森林扰动总面积为264.35 km^(2),平均每年的扰动面积为13.22 km^(2),其中2002年扰动最少,为1.91 km^(2),扰动面积最大的为2011年,为25.52 km^(2)。运用森林资源连续清查数据对三种指数阈值限制下的森林扰动信息结果验证的精度分别为90.91%、81.72%和65.08%;在谷歌地球历史影像中随机布点下精度分别为86.00%、77.88%和78.36%。2009年和2011—2013年间森林扰动较为严重。对全国范围内的土地利用数据进行处理分析可知,森林面积在20年间随时间增长而缓慢减少,所占总面积的百分比由原来的27.10%减少到22.00%。【结论】NBR是最适合长株潭核心区的森林扰动指数,森林扰动检测结果与实地调查和谷歌地球历史影像目视解译的结果一致。森林扰动斑块的分布边界可被完整提取,扰动面积大小变化趋势与全国区域内土地利用数据森林面积变化趋势相同,主要由城市化进程、森林火灾和人工砍伐引起。2000—2020年研究区森林扰动面积呈现波动式缓慢增加的趋势,其中2001年、2011年和2013年存在扰动面积浮动较大。

关键词：森林扰动 LandTrendr 归一化燃烧率指数城市森林长株潭城市群核心区

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基于方差优化k最近邻法的森林蓄积量估测

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森林与环境学报 2019年第5期39卷 497-504页

作者：蒋馥根孙华 ZHAO Feng 林辉龙江平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 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 美国大气与海洋局卫星应用研究中心美国马里兰20740 北京师范大学遥感科学国家重点实验室北京100875 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

森林资源调查是数字森林资源监测的基础,遥感技术可以克服传统方法如抽样调查的局限性,有效地缩短作业时间,提高效率。虽然目前森林蓄积量遥感估测方法很多,但随着样本数量的增加,这些方法无法保证估算的准确性。本研究拟提出一种基于... 详细信息

森林资源调查是数字森林资源监测的基础,遥感技术可以克服传统方法如抽样调查的局限性,有效地缩短作业时间,提高效率。虽然目前森林蓄积量遥感估测方法很多,但随着样本数量的增加,这些方法无法保证估算的准确性。本研究拟提出一种基于方差速率优化的k最近邻法(k NN),以2017年10月Planet Labs影像为数据源,结合赤峰市旺业甸林场蓄积量实测数据建立反演模型,并与地理加权回归(GWR)模型、随机森林(RF)模型、普通k NN模型和距离加权k NN模型进行对比分析。在建立的森林蓄积量反演模型中,方差优化k NN模型得到最优精度[决定系数(R^2)为0.69,均方根误差(RMSE)为67.6 m^3·hm^-2,相对均方根误差(RRMSE)为32.04%],显著优于其他模型。结果表明,方差优化k NN模型相比其他模型更适用于森林蓄积量遥感估测,森林蓄积量遥感反演空间分布符合实际分布情况,可以满足建立反演模型的需求。同时,由于Planet Labs影像的鲜明特征(即具有高时间分辨率),该数据的时间序列数据对于森林季节变化有丰富的记录,在反演森林蓄积量方面有着很大潜力。

关键词：蓄积量遥感反演优化k NN Planet Labs影像

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面向对象结合卷积神经网络的GF-1影像遥感分类

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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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基于Sentinel数据的沅陵县针叶林可燃物载量估测研究

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绿色科技 2024年第14期26卷 240-246页

作者：郑龙兵郑欢娜林辉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 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

森林可燃物是引发森林火灾的重要因素之一,准确估测森林可燃物载量对于制定火灾防控策略、提高火灾预警能力以及保护生态环境具有重要意义。以湖南省沅陵县Senitnel-1A和Sentinel-2A影像为数据源,通过提取多源数据的不同类型遥感因子,... 详细信息

森林可燃物是引发森林火灾的重要因素之一,准确估测森林可燃物载量对于制定火灾防控策略、提高火灾预警能力以及保护生态环境具有重要意义。以湖南省沅陵县Senitnel-1A和Sentinel-2A影像为数据源,通过提取多源数据的不同类型遥感因子,结合地面调查获取的样地可燃物载量信息,采用前向特征筛选法和4种机器学习模型[多元线性回归(multiple linear regression,MLR)、k最近邻(k-nearest neighbor,kNN)、支持向量机回归(support vector regression,SVR)、随机森林(random forest,RF)]构建了针叶林可燃物载量反演模型,并对研究区内针叶林可燃物载量进行反演。结果表明:①基于Sentinel-1A数据提取的VH极化后向散射系数与针叶林可燃物载量有较高的相关性;②相比于单一数据源,联合Sentinel-1A和Sentinel-2A数据可显著提高针叶林可燃物载量估测精度,最优模型R^(2)分别提高了0.19、0.29,rRMSE分别降低4.66、6.94个百分点,RMSE分别降低了6.13、9.13 t/hm^(2),平均rRMSE分别降低了5.17、5.75个百分点,最优模型为SVR模型,其R^(2)=0.5,rRMSE=27.71,RMSE=36.47 t/hm^(2)。Sentinel-1A数据的加入有利于针叶林可燃物载量估测精度的提升。

关键词：林业遥感森林可燃物 Sentinel数据遥感特征机器学习

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城市绿地资源多尺度监测与评价方法探讨

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国土资源遥感 2021年第1期33卷 54-62页

作者：熊育久赵少华鄢春华邱国玉孙华王艳林秦龙君中山大学土木工程学院广州510275 广东省华南地区水安全调控工程技术研究中心广州510275 生态环境保护部卫星环境应用中心/国家环境保护卫星遥感重点实验室北京100094 北京大学深圳研究生院环境与能源学院深圳518055 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 广州市规划和自然资源局广州510000

绿地是城市生态资源的重要组成部分,定量评估其时空分布、构建多尺度监测方法体系,是自然资源管理、生态文明城市建设等领域的迫切需求。以城市植被和城市水体为例,从资源的数量、质量与生态价值3个层次,梳理对比主流的监测评价方法,探... 详细信息

绿地是城市生态资源的重要组成部分,定量评估其时空分布、构建多尺度监测方法体系,是自然资源管理、生态文明城市建设等领域的迫切需求。以城市植被和城市水体为例,从资源的数量、质量与生态价值3个层次,梳理对比主流的监测评价方法,探讨这些方法的优势与存在的问题,为我国新时期城市自然资源评估与监测提供方法参考。结果表明:①尽管基于样方的传统抽样方法可获得城市绿地的数量信息,但城市绿地高度斑块化特征限制了样方结果尺度推绎;②卫星遥感是监测城市绿地的有效手段,可准确获取绿地空间分布、面积、种类、质量变化等信息,但生物量(或蓄积量)、体积等信息需要米级(<5 m)遥感数据和其他新技术支持精细化研究;③无人机可获得亚米级(如<5 cm)数据,满足精细化监测需求,但受飞行管制、电池续航能力等限制,数据覆盖范围有限,且数据拼接等后处理复杂、传统的数据处理或反演算法可能不适用于亚米级空间分辨率数据;④城市绿地对城市热环境调节功能研究较多,但当前100 m(及更粗空间分辨率)的热红外地表温度数据难以支持绿地蒸腾降温机理等精细化研究。可见,城市绿地的精细化资源评估与监测仍面临诸多挑战。

关键词：自然资源城市绿地评估与监测遥感无人机

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基于混合像元分解方法的康保县植被覆盖度估测

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中南林业调查规划 2019年第1期38卷 39-44页

作者：陈松孙华陈振雄吴童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局重点实验室长沙410004 国家林业与草原局中南调查规划设计院长沙410014

以康保县为研究区,使用Landsat8 OLI数据,结合134个野外样地调查数据,通过像元二分法、完全约束最小二乘法和随机森林三种方法来进行混合像元的分解,探讨混合像元分解方法对提取地表植被覆盖度的可行性。结果显示:基于随机森林的混合像... 详细信息

以康保县为研究区,使用Landsat8 OLI数据,结合134个野外样地调查数据,通过像元二分法、完全约束最小二乘法和随机森林三种方法来进行混合像元的分解,探讨混合像元分解方法对提取地表植被覆盖度的可行性。结果显示:基于随机森林的混合像元分解方法结果最优,F为0.664,RMSE为0.127;三种方法都能较为精确地估测出康保县的植被覆盖情况,且与实测数据较为拟合,因此采用混合像元分解的方法进行植被覆盖度估测是完全可行的。

关键词：植被覆盖度混合像元分解随机森林完全约束最小二乘法像元二分法

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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

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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第十九届中国生态学大会

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GF-6... 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/hm2,樟子松RMSE=54.77 t/hm2).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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基于多分类器集成的沅陵县天然林类型信息提取研究

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湖南林业科技 2023年第3期50卷 28-36页

作者：张颖肖越鲁宏旺龙江平林辉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 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 长沙市长长林业技术咨询有限责任公司湖南长沙410004

对天然林进行分类能够掌握天然林的林分组成与生长状况,是对天然林进行保护的前提,然而由于天然林林内林分组成复杂、龄组不一致等原因,使得如何使用遥感技术准确且有效地提取天然林信息成为了亟待解决的问题。针对于此,本研究以Sentine... 详细信息

对天然林进行分类能够掌握天然林的林分组成与生长状况,是对天然林进行保护的前提,然而由于天然林林内林分组成复杂、龄组不一致等原因,使得如何使用遥感技术准确且有效地提取天然林信息成为了亟待解决的问题。针对于此,本研究以Sentinel-2影像为数据源,提取光谱特征、植被指数以及纹理特征等31个分类特征,采用随机森林算法进行了特征筛选。结合分层分类的思想,将最大似然算法(ML)、神经网络算法(ANN)、支持向量机算法(SVM)以及随机森林算法(RF)4种单分类器以加权投票的策略进行了集成(EL),以期提高天然林信息提取精度。结果表明:RF为4种单分类算法中的最佳算法,但EL的表现更为优秀,其总体精度达到了87.18%,相较于RF、SVM、ANN和ML分别提高了4.13、7.94、8.86、9.01个百分点;EL的Kappa系数达到了0.82,展现出了极佳的分类性能,表明EL能够有效提高天然林分类的精度。

关键词：遥感信息提取天然林分类集成学习分层分类 Sentinel-2

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基于高分辨率遥感影像和改进U-Net的城市绿地提取

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湖南林业科技 2024年第3期51卷 10-18页

作者：张国珍雷昌龙严恩萍杨明刘丽娜钟雅婷湖南省建筑科学研究院有限责任公司湖南长沙410022 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 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和草原局重点实验室湖南长沙410004 湖南省林业科学院湖南长沙410004

准确掌握城市绿地的面积和空间分布对于城市园林绿化规划和管理具有重要意义。针对U-Net网络提取城市绿地存在的参数冗余和边界特征丢失等问题,本研究提出一种基于改进U-Net网络的城市绿地信息自动提取方法。该方法采用MobileNetv2作为... 详细信息

准确掌握城市绿地的面积和空间分布对于城市园林绿化规划和管理具有重要意义。针对U-Net网络提取城市绿地存在的参数冗余和边界特征丢失等问题,本研究提出一种基于改进U-Net网络的城市绿地信息自动提取方法。该方法采用MobileNetv2作为编码部分,结合交叉熵损失函数和Dice损失函数以提高模型的泛化性并解决样本不平衡的问题。同时,引入空间通道压缩与激励模块以解决边界特征提取不准确的问题,在提高模型精度和速度的同时,降低参数量。结果表明:(1)改进的U-Net模型在城市绿地提取的精度和速度方面优于其他4种经典模型,参数量仅为6.9M;相较于原始的U-Net模型,改进后U-Net模型的mIoU提高0.63%,参数量减少77.77%,平均帧数提高2.77倍,表明该方法在显著减少模型参数的同时,仍能保持较高的精确性。(2)实际应用方面,研究部署最优模型对长沙市区的绿地进行自动提取,共提取75549个绿地图斑,面积范围从0.0001hm^(2)到706.39hm^(2)不等;分区统计结果显示,岳麓区绿地面积最大,芙蓉区最小,与目视解译结果基本一致。本研究不仅提供了一种改进城市绿地提取精度和速度的方法,而且具有一定的实用价值,为城市绿化规划和管理提供有力的数据支持。

关键词：信息提取高分辨率遥感影像 MobileNetv2 U-Net网络城市绿地

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基于道路缓冲区分析的崖壁植物多样性研究

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湖南林业科技 2024年第4期51卷 10-18页

作者：张国珍谭鑫羽张婧严恩萍钟雅婷刘丽娜湖南省建筑科学研究院有限责任公司湖南长沙410022 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 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和草原局重点实验室湖南长沙410004 湖南涉外经济学院湖南长沙410205

武陵源区是张家界独特的崖壁地貌所在地,该地区生长的植物具有耐贫瘠、抗逆性强的特点,对维持生态系统稳定性至关重要。本研究旨在探讨道路对崖壁植物多样性的影响,首先利用无人机获取崖壁植物的近景影像,并通过ArcGIS 10.7软件提取遥... 详细信息

武陵源区是张家界独特的崖壁地貌所在地,该地区生长的植物具有耐贫瘠、抗逆性强的特点,对维持生态系统稳定性至关重要。本研究旨在探讨道路对崖壁植物多样性的影响,首先利用无人机获取崖壁植物的近景影像,并通过ArcGIS 10.7软件提取遥感影像中的道路元素,然后根据研究区道路分布情况建立不同距离梯度的缓冲区,采用α多样性指数表示研究区的植物多样性,分析不同缓冲区的植物变化以及各指数之间的关系。结果显示:(1)研究区共有54科142属276种取样物种,其中绝对优势种为乌冈栎、巴山松与满山红,在全部样本中占比分别为13.37%、11.18%和9.52%;灌木类植物更显优势,占比达到56.65%。(2)各缓冲区植物群落的α多样性、均匀度和丰富度表现为灌木类>乔木类>藤本类>草本类,道路对乔木类植物的影响较大。(3)灌木类植物的Shannon多样性指数(H′)与乔木类植物的Pielou均匀度指数(J′),乔木类植物的Shannon多样性指数(H′)与灌木类植物的Pielou均匀度指数(J′)呈极显著负相关。藤本类植物的Margalef丰富度指数(D MG)与灌木类、乔木类植物的Margalef丰富度指数(D MG)呈极显著正相关(P<0.01),各类植物在群落中存在不同的竞争和共生关系。研究表明,道路缓冲区对崖壁植物的多样性具有显著影响,这为进一步保护和管理崖壁植物资源提供了重要参考。

关键词：无人机遥感崖壁植物植物多样性道路缓冲区武陵源区

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