检索结果-内蒙古大学图书馆

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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基于道路缓冲区分析的崖壁植物多样性研究

引用

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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基于高分辨率遥感影像与DSM的典型地物提取

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中南林业调查规划 2019年第2期38卷 41-47页

作者：宋亚斌林辉喻龙华彭检贵江腾宇国家林业和草原局中南调查规划设计院长沙410014 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 中国林业科学研究院亚热带林业实验中心江西新余336600

高分辨率遥感影像和数字地表模型(DSM)结合的地物信息提取,虽可以区分异物同谱中存在高度差异的地物,但相同高度的地物在DSM数据可能会因海拔高度不同而存在明显差异,降低了地物提取精度。从DSM中提取出地物高度信息(nDSM),再以nDSM结... 详细信息

高分辨率遥感影像和数字地表模型(DSM)结合的地物信息提取,虽可以区分异物同谱中存在高度差异的地物,但相同高度的地物在DSM数据可能会因海拔高度不同而存在明显差异,降低了地物提取精度。从DSM中提取出地物高度信息(nDSM),再以nDSM结合高分辨率光学影像进行地物提取。结果表明:仅以高分辨率光学影像为数据源的方法分类效果最差,结合DSM数据的方法居中,而结合nDSM的方法最优,说明在基于光学影像和DSM数据的地物提取中,采用去除地形因素的nDSM替代DSM可以有效提高分类精度。

关键词： DSM 高分辨率影像特征提取

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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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