检索结果-内蒙古大学图书馆

2001—2015年间我国陆地植被覆盖度时空变化及驱动力分析

干旱区地理 2019年第2期42卷 324-331页

作者：赵明伟王妮施慧慧江岭王春滁州学院地理信息与旅游学院安徽滁州239000 安徽省地理信息集成应用协同创新中心安徽滁州239000 安徽省地理信息智能感知与服务工程实验室安徽滁州239000

基于MODIS-NDVI遥感数据反演计算了我国陆地2001—2015年地表植被覆盖度的空间分布,讨论了植被覆盖度的时空变化规律,分析了影响植被覆盖度近十几年来动态变化的主要驱动因素。研究结果表明:我国陆地植被覆盖度从2001—2015年,植被覆盖... 详细信息

基于MODIS-NDVI遥感数据反演计算了我国陆地2001—2015年地表植被覆盖度的空间分布,讨论了植被覆盖度的时空变化规律,分析了影响植被覆盖度近十几年来动态变化的主要驱动因素。研究结果表明:我国陆地植被覆盖度从2001—2015年,植被覆盖度总体上呈增加趋势,其中淮河流域、华北平原地区、以及黄土高原地区增加趋势显著。根据植被覆盖度在时间序列上的变化特征,可将其变化类型分为持续增长型、先减小后增长等六种类型,其中农业种植区基本为一直增长型,而主要森林覆盖区,特别是西南地区的植被覆盖度在研究时段内表现出波动性的变化特征。降水是驱动华北平原北部、内蒙古、以及西北大部分区域植被覆盖度动态变化的重要因素,东北、青藏高原等地区植被覆盖度受温度的影响较大,而在中国东南沿海地区,光照条件是影响该区域植被覆盖度的主要因素。

关键词：植被覆盖度时空变化变化速率驱动力

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结合Gabor小波和形态学的高分辨率图像树冠提取方法

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地球信息科学学报 2019年第2期21卷 249-258页

作者：施慧慧王妮滕文秀刘玉婵滁州学院地理信息与旅游学院滁州239000 安徽省地理信息智能感知与服务工程实验室滁州239000 南京林业大学林学院南京210037

树冠信息的遥感提取能有效辅助森林参数反演、林分长势监测、树种识别等森林调查活动。随着遥感信息自动化提取的需求不断加强,本文基于高空间分辨率遥感数据,以滁州市皇甫山林场为研究区域,设计了一种结合Gabor小波和形态学的树冠提取... 详细信息

树冠信息的遥感提取能有效辅助森林参数反演、林分长势监测、树种识别等森林调查活动。随着遥感信息自动化提取的需求不断加强,本文基于高空间分辨率遥感数据,以滁州市皇甫山林场为研究区域,设计了一种结合Gabor小波和形态学的树冠提取方法。该方法首先采用Gabor小波提取出纹理特征,其次结合K-means聚类分析方法,对PCA降维后的纹理特征向量提取出阔叶林区,最后基于形态学理论降低影像噪声,并利用前景后景标记的分水岭方法进行单木树冠提取。经过与人工解译的树冠信息结果对比发现,在郁闭度较高的阔叶林区,该自动化方法提取树冠精度较高,分割准确率Ad为79.59%,F测度达到了79.00%能有效提供精确的单木树冠信息,为林业经济调查技术的发展具有一定的实践意义。

关键词：单木树冠提取 Gabor小波 PCA K-means聚类标记分水岭

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缓冲区分析综合模型构建研究

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测绘科学 2019年第9期44卷 47-53页

作者：凌德泉毕硕本左颖李婧晗江岭南京信息工程大学地理与遥感学院南京210044 滁州学院安徽地理信息集成应用协同创新中心安徽滁州239000 安徽省地理信息智能感知与服务工程实验室安徽滁州239000

针对现有缓冲区分析常重影响范围轻影响力值、重静态缓冲轻动态缓冲、重缓冲半径轻约束条件,缺乏顾及多方要素的缓冲区分析综合模型的问题,该文基于分析对象、距离属性及约束条件3个基本要素构建了缓冲区分析综合模型,设计了缓冲区分析... 详细信息

针对现有缓冲区分析常重影响范围轻影响力值、重静态缓冲轻动态缓冲、重缓冲半径轻约束条件,缺乏顾及多方要素的缓冲区分析综合模型的问题,该文基于分析对象、距离属性及约束条件3个基本要素构建了缓冲区分析综合模型,设计了缓冲区分析综合模型的实现方法,并从河面宽度、哨岗监控以及噪音扩散不同应用视角验证了综合模型的可行性。实验结果表明,缓冲区分析综合模型可有效综合多种缓冲要素的复合作用,适用于多样化的缓冲区分析应用需求。

关键词：缓冲区分析综合模型分析对象距离属性约束条件

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基于深度对抗域适应的高分辨率遥感影像跨域分类

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激光与光电子学进展 2019年第11期56卷 228-238页

作者：滕文秀王妮陈泰生王本林陈梦琳施慧慧南京林业大学林学院江苏南京210037 滁州学院地理信息与旅游学院安徽滁州239000 安徽省地理信息智能感知与服务工程实验室安徽滁州239000 河海大学地球科学与工程学院江苏南京210098

提出一种基于深度对抗域适应的高分辨率遥感影像跨域分类方法。利用深度卷积神经网络VGG16(Visual Geometry Group)学习场景影像的深度特征,然后利用对抗学习方法最小化源域和目标域特征分布差异。利用RSI-CB256(Remote Sensing Image C... 详细信息

提出一种基于深度对抗域适应的高分辨率遥感影像跨域分类方法。利用深度卷积神经网络VGG16(Visual Geometry Group)学习场景影像的深度特征,然后利用对抗学习方法最小化源域和目标域特征分布差异。利用RSI-CB256(Remote Sensing Image Classification Benchmark)、NWPU-RESISC45(Northwestern Polytechnical University Remote Sensing Image Scene Classification)和AID(Aerial Image data set)数据集构建源域数据集,并将UC-Merced(University of California,Merced)和WHU-RS 19(Wuhan University Remote Sensing)两个数据集作为目标域数据集进行实验,实验结果表明,所提方法在目标域数据集没有标签的情况下,能够提高模型对目标域数据集的泛化能力。

关键词：遥感场景分类无监督域适应卷积神经网络生成对抗网络

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一种优化高精度曲面建模的DEM构建方法

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测绘科学 2019年第3期44卷 122-126页

作者：赵明伟张扬江岭王春孙京禄滁州学院地理信息与旅游学院安徽滁州239000 安徽省地理信息集成应用协同创新中心安徽滁州239000 滁州学院安徽省地理信息智能感知与服务工程实验室安徽滁州239000 安徽省经济研究院合肥230051

针对当前高精度曲面建模方法在基于高程散点构建DEM过程中存在形态失真的问题,提出一种顾及地表形态变化特征的模型优化方法。通过局部计算区域的坐标系旋转,重新构建了计算格网点周围点的高程之间的约束方程关系。该研究采用理论数学... 详细信息

针对当前高精度曲面建模方法在基于高程散点构建DEM过程中存在形态失真的问题,提出一种顾及地表形态变化特征的模型优化方法。通过局部计算区域的坐标系旋转,重新构建了计算格网点周围点的高程之间的约束方程关系。该研究采用理论数学曲面和实地高程采样数据进行精度验证实验,结果表明,基于优化后的高精度曲面建模方法构建的DEM在平均绝对值误差、误差最大值、均方根误差等误差指标上相对反距离加权、普通克里格和样条插值等经典插值方法均有明显改善。此外通过山体阴影等方式进行比较分析,表明优化后的方法构建的DEM具有更高的形态精度。

关键词： HASM DEM 精度空间内插

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结合面向对象和深度特征的高分影像树种分类

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测绘通报 2019年第4期 38-42页

作者：滕文秀王妮施慧慧许振宇南京林业大学林学院江苏南京210037 滁州学院地理信息与旅游学院安徽滁州239000 安徽省地理信息智能感知与服务工程实验室安徽滁州239000

针对传统手工提取特征方法需要专业领域知识,提取高质量特征困难的问题,将深度迁移学习技术引入到高分影像树种分类中,提出一种结合面向对象和深度特征的高分影像树种分类方法。为了获取树种的精确边界,该方法首先利用多尺度分割技术分... 详细信息

针对传统手工提取特征方法需要专业领域知识,提取高质量特征困难的问题,将深度迁移学习技术引入到高分影像树种分类中,提出一种结合面向对象和深度特征的高分影像树种分类方法。为了获取树种的精确边界,该方法首先利用多尺度分割技术分割整幅遥感影像,并选择训练样本作为深度卷积神经网络的输入。为了避免样本数量少导致过拟合问题,采用迁移学习方法,使用ImageNet上训练的VGG16模型参数初始化深度卷积神经网络,并利用全局平局池化压缩参数,在网络最后添加1024个节点的全连接层和7个节点的Softmax分类器,利用反向传播和Adam优化算法训练网络。最后分类整幅遥感影像,生成树种专题地图。以安徽省滁州市的皇甫山国家森林公园为研究区,QuickBird高分影像作为数据源,采用本文方法进行树种分类。试验结果表明,本文方法树种分类总体精度和Kappa系数分别为78.98%和0.685 0,在保证树种精度的同时实现了端到端的树种分类。

关键词：高分影像树种分类卷积神经网络迁移学习多尺度分割

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基于深度迁移学习的无人机高分影像树种分类与制图

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激光与光电子学进展 2019年第7期56卷 269-278页

作者：滕文秀温小荣王妮施慧慧南京林业大学南方现代林业协同创新中心江苏南京210037 南京林业大学林学院江苏南京210037 滁州学院地理信息与旅游学院安徽滁州239000 安徽省地理信息智能感知与服务工程实验室安徽滁州239000

提出一种基于深度迁移学习的无人机高分影像树种分类与制图方法。利用ImageNet上训练的大型卷积神经网络提取树种影像特征,采用全局平均池化压缩树种影像特征,使用简单线性迭代聚类生成超像素,以超像素为最小分类单元,生成树种专题地图... 详细信息

提出一种基于深度迁移学习的无人机高分影像树种分类与制图方法。利用ImageNet上训练的大型卷积神经网络提取树种影像特征,采用全局平均池化压缩树种影像特征,使用简单线性迭代聚类生成超像素,以超像素为最小分类单元,生成树种专题地图。实验结果表明,在类间差距小、类内差距大的情况下,与小型卷积神经网络相比,本文方法收敛更快,总体精度和Kappa系数分别提高了9.04%和0.1547,超像素树种制图边界更加精确。

关键词：遥感树种分类深度迁移学习卷积神经网络超像素分割

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基于虚拟仿真技术的遥感技术应用课程教学方法研究

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测绘与空间地理信息 2019年第5期42卷 4-7页

作者：王妮刘玉婵陈泰生陈梦琳王本林滁州学院地理信息与旅游学院安徽滁州239000 安徽省地理信息智能感知与服务工程实验室安徽滁州239000

探讨了在遥感技术应用课程教学中引入虚拟仿真技术,并对课程的理论进行实际应用仿真。实践证明,这一教学改革注重将仿真技术与专业课程教学相结合,提高了学生在遥感解译方面的实践创新能力,取得了良好的教学效果。

关键词：遥感技术虚拟仿真技术实践教学数据处理

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皖南国际旅游文化示范区旅游资源结构分析

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地域研究与开发 2018年第4期37卷 114-120页

作者：王钦安郭爽滁州学院地理信息与旅游学院安徽滁州239000 滁州学院安徽省地理信息智能感知与服务工程实验室安徽滁州239000

旅游资源的质量与空间结构直接影响区域旅游的空间布局和发展态势。以皖南国际旅游文化示范区为研究对象,采用类型强度结构、最近邻比R、α指数、β指数、γ指数、通达度指数、紧密度指数分析其旅游资源的空间结构。研究发现:整体旅游... 详细信息

旅游资源的质量与空间结构直接影响区域旅游的空间布局和发展态势。以皖南国际旅游文化示范区为研究对象,采用类型强度结构、最近邻比R、α指数、β指数、γ指数、通达度指数、紧密度指数分析其旅游资源的空间结构。研究发现:整体旅游资源类型齐全,旅游资源数量多、等级高、集聚性强,以黄山市为核心聚集区;整体连接度及环路结构较好,交通网络覆盖广且区域中心密集性较强,呈现东强西弱的差异;总体通达度处于中等水平,呈现从市级城区中心到周边区县逐渐下降的格局,节点间移动较通畅,平均通达度为199.78,总体平均径路长为3.61;区域形态较紧凑,连接性、通达性及发展位势相互叠加。提出了优化资源空间结构与提升通道网络水平的建议。

关键词：旅游资源空间结构皖南国际旅游文化示范区

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顾及多分析尺度的地形部位面向对象分类方法

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地球信息科学学报 2018年第3期20卷 281-290页

作者：江岭凌德泉赵明伟王春曾微波滁州学院安徽地理信息集成应用协同创新中心滁州239000 安徽省地理信息智能感知与服务工程实验室滁州239000 南京信息工程大学地理与遥感学院南京210044

地形部位是地表形态的基本单元,其分类和提取在地貌发育、数字土壤制图、景观生态制图等领域有着重要的应用。康鑫等提出的多尺度Geomorphons地形部位分类法(简称多尺度Geomorphons法)利用高程相对差异信息和地形部位多尺度特征,可避免... 详细信息

地形部位是地表形态的基本单元,其分类和提取在地貌发育、数字土壤制图、景观生态制图等领域有着重要的应用。康鑫等提出的多尺度Geomorphons地形部位分类法(简称多尺度Geomorphons法)利用高程相对差异信息和地形部位多尺度特征,可避免受地形属性计算及单一分析尺度约束而误分类,然而其存在分类破碎及分析尺度域难以确定的问题。基于此,本文以多尺度Geomorphons法为基础,提出了其适宜分析尺度域确定方法,建立了以初始地形部位数据层组合的对象多尺度分割和分类方法,进而构建了顾及多分析尺度的地形部位面向对象分类方法。以陕北黄土高原区域5 m分辨率DEM为实验数据,对面向对象分类方法进行了验证与评价。实验结果表明:(1)均值变点法可有效解决分析尺度域难以确定的问题,实验样区适宜分析尺度域为[5×5,33×33]栅格单元;(2)以0,255为二值化的地形部位数据层组合适用于多尺度分割,尺度、形状及紧致度参数组合影响分割结果,且对于实验样区存在最优分割参数;(3)与多尺度Geomorphons法相比,本文方法得到的地形部位分类结果完整性较好,在地表形态对应和地理认知等方面更具合理性。

关键词：地形部位 DEM 面向对象多尺度分析数字地形分析

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