检索结果-内蒙古大学图书馆

激光与光电子学进展 2020年第7期57卷 240-247页

作者：谢婷婷陈芸芝卢文芳福州大学卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心福建福州350116 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建福州350116

叶绿素a可直观反映水体的营养化程度,三波段生物光学模型能削弱二类水体中悬浮物与黄色物质等因素的影响,准确估算叶绿素a的浓度。选用三波段因子法,分析实测水体光谱特征,确定三波段因子的大致位置,并通过穷举法和相关性分析,确定三个... 详细信息

叶绿素a可直观反映水体的营养化程度,三波段生物光学模型能削弱二类水体中悬浮物与黄色物质等因素的影响,准确估算叶绿素a的浓度。选用三波段因子法,分析实测水体光谱特征,确定三波段因子的大致位置,并通过穷举法和相关性分析,确定三个特征波段建立反演模型。结果表明,当λ1=661.63nm、λ2=693.54nm、λ3=757.35nm时,三波段因子[Rr-s1(λ1)-Rr-s1(λ2)]Rrs(λ3)与叶绿素a浓度具有较高的相关系数(r=0.830)。该模型的决定系数、均方根误差和平均绝对误差百分比分别为0.859、2.446mg·m-3和32.169%,其反演精度优于波段比值模型和反射峰模型。为闽江下游叶绿素a反演提供一定的理论依据和技术支持,也为以后使用三波段因子法反演二类水体的叶绿素a浓度提供波段选择。

关键词：遥感叶绿素a 二类水体三波段生物光学模型波段选择

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基于两期无人机影像的针叶林伐区蓄积量估算

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林业科学 2019年第11期55卷 117-125页

作者：周小成何艺黄洪宇许雪琴福州大学卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350108 福建金森林业股份有限公司三明353300

【目的】提出一种基于两期无人机影像的针叶林伐区蓄积量估算方法,为促进无人机数据在多类型林业样地资源调查中的深度应用提供依据。【方法】以福建省三明市将乐县金森林业股份有限公司伐区森林小班为试验区,首先,利用无人机遥感获取... 详细信息

【目的】提出一种基于两期无人机影像的针叶林伐区蓄积量估算方法,为促进无人机数据在多类型林业样地资源调查中的深度应用提供依据。【方法】以福建省三明市将乐县金森林业股份有限公司伐区森林小班为试验区,首先,利用无人机遥感获取分辨率优于10 cm的两期影像,经Pix4D软件处理得到点云数据,在此基础上将小班区域未采伐前的林冠点云匹配到采伐后的小班地形点云上;然后,通过布料模拟滤波算法(CSF)分离匹配后的林冠点云和地形点云,采用自然领域插值法分别将林冠点云数据插值生成数字表面模型(DSM)、地形点云数据插值生成数字高程模型(DEM),二者相减获得冠层高度模型(CHM);接着,基于改进的局域最大值法搜索冠层高度模型中的林冠顶点,提取树高;最后,根据野外采集的400株马尾松和杉木树高、胸径数据,建立5个适用于福建省马尾松和杉木的胸径-树高模型,选择相关系数最高的模型推算胸径,并利用福建省单木材积公式估算小班区域蓄积量。【结果】1)两期无人机数据的点云匹配能较好消除陡峭地形对树高提取的影响;2)改进的局域最大值法可有效减少固定窗口搜索林冠顶点时出现的多提和漏提错误;3)小班区域估算株数为339株,实测株数为366株,估算的平均树高为18 m,实测平均树高为19 m,估算蓄积量为182 m^3,实测蓄积为199 m^3,株数、树高和蓄积量的估算精度均较高。【结论】借助无人机遥感技术,可实现森林蓄积量自动化估算,降低传统野外调查成本,推动森林资源的快速调查和更新。

关键词：针叶林采伐蓄积量局域最大值法无人机遥感胸径

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虫害胁迫下毛竹叶绿素含量高光谱估算方法

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光谱学与光谱分析 2020年第8期40卷 2578-2583页

作者：李凯陈芸芝许章华黄旭影胡新宇汪小钦福州大学卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心福建福州350116 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建福州350116 福州大学环境与资源学院福建福州350116 南京大学国际地球系统科学研究所江苏南京210093

叶绿素作为参与植被光合作用最重要的色素,是监测毛竹虫害的一项重要指标。通过对不同光谱数据集进行波长筛选,建立虫害胁迫下竹叶叶绿素含量的高光谱估算模型,为利用高光谱遥感监测毛竹虫害提供理论依据。试验在福建省毛竹生产基地顺... 详细信息

叶绿素作为参与植被光合作用最重要的色素,是监测毛竹虫害的一项重要指标。通过对不同光谱数据集进行波长筛选,建立虫害胁迫下竹叶叶绿素含量的高光谱估算模型,为利用高光谱遥感监测毛竹虫害提供理论依据。试验在福建省毛竹生产基地顺昌县进行,使用ASD FieldSpec 3光谱仪采集不同虫害程度竹叶光谱102条,并利用SPAD-502叶绿素计测定相应叶片叶绿素含量。通过对比不同虫害程度竹叶的光谱特征,探测利用高光谱数据估算叶绿素含量的机理。对竹叶原始光谱(OS)进行包络线去除(CR)、一阶导数(FD)、包络线去除一阶导数(CR-FD)变换,分析不同光谱数据与叶绿素含量的相关性,并利用连续投影算法(SPA)分别提取4种光谱的特征波长。采用基于x-y距离结合的样本划分法(SPXY)和随机法对4种光谱数据集进行划分,结合多元逐步回归(MSR)建立竹叶叶绿素含量估算模型,分析光谱变换及样本划分对估算叶绿素含量的影响。结果表明,不同虫害程度竹叶光谱反射率差异明显,主要表现为可见光波段范围内的"绿峰"和"红谷"的逐渐消失,"红边"斜率减小,近红外波长反射率降低。通过光谱变换可有效提升光谱与叶绿素含量的相关性,其中CR-FD光谱与叶绿素含量在724 nm处的相关系数最大。经连续投影算法提取的不同光谱数据集的特征波长集中分布在绿光、红光、"红边"位置,多个被选择波长位于与叶绿素含量相关性较高的波长区(600~750 nm)。基于SPXY样本划分法建立的MSR模型相比于随机样本划分法能显著提升叶绿素含量的估算精度,其中R^2和RPD平均提高0.1和0.5, RMSE平均降低0.7。以CR-FD光谱特征波长结合SPXY样本划分法建立的多元逐步回归模型对竹叶叶绿素含量的估算精度最高,R^2, RMSE和RPD分别为0.835, 2.604和2.364,可对虫害胁迫下毛竹叶片叶绿素含量进行准确的估算。

关键词：叶绿素含量高光谱光谱变换波长筛选 SPXY样本划分

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融合卷积、注意力和MLP的出租车目的地预测

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计算机工程与应用 2023年第11期59卷 302-311页

作者：余丹青邬群勇姚江涛邝嘉恒福州大学数字中国研究院(福建) 福州350003 福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350108 福州大学卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心福州350108

出租车目的地预测是基于位置服务的重要内容,对城市交通合理规划具有重要意义。基于出租车历史轨迹数据进行出行目的地预测,存在数据稀疏性问题与轨迹数据的特征单一性问题,影响目的地预测的精度。针对数据稀疏问题,利用出租车原始轨迹... 详细信息

出租车目的地预测是基于位置服务的重要内容,对城市交通合理规划具有重要意义。基于出租车历史轨迹数据进行出行目的地预测,存在数据稀疏性问题与轨迹数据的特征单一性问题,影响目的地预测的精度。针对数据稀疏问题,利用出租车原始轨迹数据(出租车速度、行驶方向角和时间)结合轨迹截断方法确定模型输入特征,克服轨迹稀疏性问题。针对多层感知机具有参数过多、训练困难和大量参数导致较快的过拟合等问题,提出利用卷积的参数共享机制解决参数冗余。进一步提出采用注意力机制使神经网络把更多的计算资源分配给更重要的任务,聚焦重要信息提升模型预测性能。基于此构建了一种融合卷积、注意力模块和多层感知机的出租车目的地预测方法(CCMLP),在克服MLP和卷积各自结构不足的同时,对目的地实现了更为准确的预测,通过不同数据与实验验证CCMLP模型的可靠性。实验结果表明,选取轨迹前m点与末n点及其对应行驶方向角、速度、车牌号和时间特征作为模型输入特征有效提高目的地预测精度;提出的CCMLP方法具有较好特征学习能力,相比于基于MLP预测模型的距离误差下降了10%,相比于基于集成学习算法的距离误差下降了19.6%;基于工作日与非工作日不同数据分布数据集划分,基于CCMLP目的地预测模型距离损失分别为2.25 km与2.23 km,验证了CCMLP对于不同数据分布的泛化能力;基于轨迹前十点,40%、60%、80%不同完整度轨迹得到的距离损失分别为2.23 km、1.80 km、0.97 km、0.68 km,验证给定不同轨迹完整度对目的地预测的影响。

关键词：出租车轨迹目的地预测厦门岛神经网络注意力模块多层感知机

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刚竹毒蛾危害下的毛竹叶片光谱特征及虫害等级检测研究

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光谱学与光谱分析 2021年第4期41卷 1253-1259页

作者：黄旭影许章华王小平杨旭居为民胡新宇李凯陈芸芝南京大学国际地球系统科学研究所江苏南京210022 .福州大学环境与资源学院福建福州350116 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建福州350116 福州大学卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心福建福州350116

探讨刚竹毒蛾危害下的毛竹叶片光谱特征可为建立竹林生态安全监测体系提供重要的理论指导。相比于传统的多光谱数据,高光谱遥感能够准确探测不同刚竹毒蛾危害等级间寄主光谱的细微变化。然而,当前有关此方面的研究甚少,其寄主的光谱变... 详细信息

探讨刚竹毒蛾危害下的毛竹叶片光谱特征可为建立竹林生态安全监测体系提供重要的理论指导。相比于传统的多光谱数据,高光谱遥感能够准确探测不同刚竹毒蛾危害等级间寄主光谱的细微变化。然而,当前有关此方面的研究甚少,其寄主的光谱变化机理还有待进一步总结。为此,基于实测的552条竹叶光谱,分析了健康、受刚竹毒蛾危害、小年叶片之间的光谱差异,选择可反映其健康状况的特征变量,并利用XGBoost模型建立了叶片尺度的刚竹毒蛾危害检测模型。研究结果显示:(1)随着虫害等级的上升,受害叶片在可见光范围内的反射率逐渐出现“绿低红高”的特征,其近红外波段的反射率则不断降低,而短波红外的反射率则明显高于健康叶片,尤其在两个水汽吸收波段(1450和1940 nm)的差异最为明显;(2)小年叶片于可见光-近红外波段的反射率显著高于健康、受害叶片;(3)根据不同受害类型叶片的光谱特征可知,较之健康叶片,缺刻型叶片的光谱并未出现太大的变化,红褐色病斑型叶片在红光波段的反射率出现了一定程度的上升,灰白色病斑型叶片则已经完全失去了植被的基本光谱特征;(4)根据XGBoost模型给出的变量重要性排序可知,各特征变量的贡献度依次为PRI(光化学反射率指数)>FDVI 576,717(植被健康程度评估指数)>NPCI(归一化色素叶绿素指数)>DSWI(疾病水胁迫指数)>VOG 1(红边指数1)>RVSI(红边植被胁迫指数)>NDWI(归一化差值水分指数);(5)模型对刚竹毒蛾危害识别的总平均精度为74.39%,其中健康叶片的识别精度达到了94.55%,轻度危害叶片为74.93%,重度危害为84.12%,小年叶片则为71.10%,而中度危害叶片的识别精度较差,仅为33.48%。

关键词：森林虫害遥感光谱特征刚竹毒蛾

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基于TWDTW的时间序列GF-1 WFV农作物分类

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中国农业科学 2019年第17期52卷 2951-2961页

作者：邱鹏勋汪小钦茶明星李娅丽福州大学/空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室/卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心/数字中国研究院(福建)

【目的】焉耆盆地是新疆重要的特色农产品生产基地,农作物种植结构较为复杂。利用时间序列的遥感数据对研究区内的农作物进行分类识别,获得不同农作物的空间分布、种植面积等信息,为政府部门制定粮食政策、经济计划提供重要依据。同时... 详细信息

【目的】焉耆盆地是新疆重要的特色农产品生产基地,农作物种植结构较为复杂。利用时间序列的遥感数据对研究区内的农作物进行分类识别,获得不同农作物的空间分布、种植面积等信息,为政府部门制定粮食政策、经济计划提供重要依据。同时探讨时间加权的动态时间弯曲(time weighted dynamic time warping,TWDTW)方法在农作物分类识别中的适用性以及高分一号(GF-1)WFV在农业领域的应用潜力。【方法】以新疆焉耆盆地为研究区域,利用2018年作物生长季的GF-1 WFV时间序列数据集计算归一化植被指数(NDVI),基于TWDTW方法开展农作物分类识别研究。分别采集不同作物的样本点,形成各作物NDVI的标准序列。利用TWDTW相似性匹配算法计算每个待分类像元与不同作物标准序列间的相似度距离,距离值越小则相似性越高,通过对比确定像元的农作物类型,得到最终的分类结果,同时根据时间序列NDVI曲线建立决策树(decision trees,DTs)分类规则,人工设置分类阈值得到分类结果,并与TWDTW方法的结果进行对比分析。【结果】2种方法的分类结果较为一致,辣椒的种植范围最广,小麦主要分布在焉耆盆地北部和西部的农二师二十一团,番茄和甜菜的种植分布较为零星。在种植面积统计中,辣椒的种植面积最大,其后依次为番茄、小麦和甜菜。利用野外样本点对决策树和TWDTW两种方法的分类结果进行精度验证,总体精度分别为89.58%和90.97%,kappa系数为0.804和0.830,TWDTW方法的分类精度相比于决策树法略有提高。【结论】相比于决策树分类方法,TWDTW方法的分类精度略有提高的同时,分类结果客观可靠,而且算法不受地域因素限制,具有较强的灵活性和适用性。基于密集时相的GF-1 WFV数据集,采用TWDTW算法对农作物进行分类,得到较好的分类结果,能够满足农业部门的管理决策需求,该方法在农业领域具有较大的应用和推广价值。

关键词： TWDTW 时间序列高分一号农作物分类决策树

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基于SEVI的复杂地形山区植被FPAR遥感反演与地形效应评估

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地球信息科学学报 2020年第8期22卷 1725-1734页

作者：蒋世豪江洪陈慧福州大学数字中国研究院(福建) 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心福州350108

植物吸收性光合有效辐射分量(FPAR)的遥感反演是生态环境领域的核心研究内容之一,但在复杂地形山区,其估算精度严重受到地形效应的影响(包括本影与落影)。本文利用能够消除地形阴影影响的阴影消除植被指数(SEVI)对山区遥感影像进行FPAR... 详细信息

植物吸收性光合有效辐射分量(FPAR)的遥感反演是生态环境领域的核心研究内容之一,但在复杂地形山区,其估算精度严重受到地形效应的影响(包括本影与落影)。本文利用能够消除地形阴影影响的阴影消除植被指数(SEVI)对山区遥感影像进行FPAR反演,并分别与基于不同影像预处理程度计算的归一化植被指数(NDVI)、比值型植被指数(RVI)反演的FPAR做对比分析,以评估复杂山区反演FPAR存在的地形效应。结果表明:在不做地形校正的情况下,基于NDVI与RVI反演FPAR会使得本影及落影区域的值远小于非阴影区域的值,它们的相对误差均大于70%;基于C校正后的NDVI与RVI反演FPAR可以较好地校正本影区域,相对误差降至约6.974%,但落影处的校正效果不明显,相对误差约为48.133%;而基于SEVI反演FPAR无需DEM数据的支持,可以达到经FLAASH+C组合校正后NDVI与RVI反演FPAR相似的结果,且能改善落影区域的地形校正效果,相对误差降至约2.730%。

关键词： FPAR 植被指数 SEVI 地形校正本影落影复杂地形山区

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荒漠森林生态系统健康评价与分析——以塔里木河下游为例

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遥感信息 2021年第2期36卷 72-80页

作者：曹美芹陈芸芝汪小钦丁金晨福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350108 卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心福州350108

针对传统森林生态系统健康评价指标过多、评价周期较长和空间信息不够精确等问题,协同多源遥感和基础地理数据,采用“驱动力-压力-状态-响应-影响”模型选取23个指标,确定了适用于塔里木河下游的荒漠森林生态系统健康评价方法,并分析生... 详细信息

针对传统森林生态系统健康评价指标过多、评价周期较长和空间信息不够精确等问题,协同多源遥感和基础地理数据,采用“驱动力-压力-状态-响应-影响”模型选取23个指标,确定了适用于塔里木河下游的荒漠森林生态系统健康评价方法,并分析生态输水前后其健康时空变化特征及趋势。结果表明:1)1989—2018年,森林生态系统健康等级Ⅰ和Ⅱ的比例从1989年的19.61%迅速降低到2000年的0.29%;生态输水后,这一比例又波动性增长到2018年的40.96%,呈整体改善、局部退化、恢复与受损并存的时空分布格局;2)热点由强聚集组团式向弱聚集条带式转变,平均中心由兵团农垦区向生态保护区移动,其健康恢复速度高于受损速度;3)当生态输水量大于5×10^(8)m^(3)时,即可保证25%左右的荒漠森林生态系统处于较健康水平,这可有效降低其健康对间断性输水的敏感性。

关键词：荒漠森林生态系统遥感健康评价生态输水变化分析 DPSIR模型冷热点

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融合SSAE深度特征学习和LSTM网络的PM2.5小时浓度预测

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环境科学学报 2020年第9期40卷 3422-3434页

作者：邓丽邬群勇杨水荣数字中国研究院(福建) 福州350003 福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350108 卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心福州350108

精准的PM2.5小时浓度短期预测,可以有效地提高空气污染的预报预警能力.针对传统的PM2.5预测模型中存在的影响因素考虑不全面且影响因素选择方法适用性不强等问题,本文提出一种融合栈式稀疏自编码器(Stack Sparse Auto-Encoder,SSAE)和... 详细信息

精准的PM2.5小时浓度短期预测,可以有效地提高空气污染的预报预警能力.针对传统的PM2.5预测模型中存在的影响因素考虑不全面且影响因素选择方法适用性不强等问题,本文提出一种融合栈式稀疏自编码器(Stack Sparse Auto-Encoder,SSAE)和长短期记忆神经网络(Long-Short Term Memory,LSTM)的PM2.5小时浓度预测模型.SSAE-LSTM模型综合考虑了时间因素、空间因素、气象因素和空气污染物因素等多种因素对PM2.5的影响,采用SSAE以无监督方式自动提取PM2.5抽象影响特征,实现特征的压缩和降维;然后以提取的抽象特征作为LSTM模型的输入,建立PM2.5时间序列预测模型,挖掘PM2.5历史序列中的长期依赖特征.为了验证方法的有效性,本文基于2016—2018年京津冀城市群71个空气监测站点的空气数据和气象数据,建立SSAE-LSTM模型对各个站点的PM2.5浓度进行离线训练和预测实验.预测结果表明,SSAE-LSTM模型预测精度高于其它预测模型,在所有测试集上的一致性指数(IA)高达0.99,均方根误差RMSE与平均绝对误差MAE降到了13.98和7.90.此外,分析了SSAE-LSTM模型在不同季节的适用性,71个空气监测站点在春、夏、秋、冬4个季节测试集的预测值和实测值均有很好的线性关系,决定系数分别是0.86、0.92、0.96、0.93.对北京市万寿西宫站点的预测结果表明,SSAE-LSTM模型可以用于不同空气质量情况下的PM2.5小时浓度预报,且具有应用上的可行性和可靠性.

关键词： PM2.5小时浓度预测无监督特征学习时间序列建模 SSAE LSTM

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基于多传感器融合的时空连续AOD重构模型

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环境科学学报 2023年第5期43卷 353-365页

作者：张晨汪小钦邬群勇郑汉捷王涵菁尹延中福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350108 福州大学数字中国研究院(福建) 福州350108 卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心福州350108

气溶胶光学厚度(AOD)是气溶胶最重要的参数之一,现有的遥感AOD产品受云、积雪等因素的影响空间缺失严重,因此,生成空间覆盖完整的AOD具有重要意义.本文融合MODIS的MAIAC AOD和Himawari-8的AHI AOD,结合气象数据和高程数据,提出一种集成... 详细信息

气溶胶光学厚度(AOD)是气溶胶最重要的参数之一,现有的遥感AOD产品受云、积雪等因素的影响空间缺失严重,因此,生成空间覆盖完整的AOD具有重要意义.本文融合MODIS的MAIAC AOD和Himawari-8的AHI AOD,结合气象数据和高程数据,提出一种集成反距离权重插值(IDW)和CatBoost模型的时空连续AOD重构方法(命名为IDW-CatBoost).将此方法应用于京津冀和台湾岛的AOD重构,并与IDW、CatBoost方法对比,重构结果利用地基监测AERONET AOD进行验证,其中,京津冀的验证数为352个,台湾岛的验证数为641个.结果表明:在空间分布上,IDW AOD存在星点状特征,CatBoost、IDW-CatBoost的AOD具有空间连续分布的纹理特征;精度上,经地基监测AERONET AOD验证,京津冀地区IDW AOD与IDW-CatBoost AOD接近;台湾岛IDW-CatBoost AOD相比于IDW、CatBoost结果,R^(2)分别提高了10%和5%.经过多传感器AOD融合,与单传感器AHI L2、L3、MAIAC AOD相比,IDW-CatBoost重构AOD精度显著提升,在京津冀地区,R^(2)分别提高了15%、35%和12%,RMSE分别下降了25%、38%和22%;在台湾岛,R^(2)分别提高了14%、76%和76%,RMSE分别下降了6%、24%和24%.因此,基于多传感器AOD融合的IDW-CatBoost模型用于重构AOD产品,不仅空间覆盖完整,而且具有更高的精度.

关键词：气溶胶光学厚度(AOD) 多传感器融合 AOD重构 CatBoost 时空连续分布

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