检索结果-内蒙古大学图书馆

华侨大学学报（自然科学版） 2019年第3期40卷 376-383页

作者：刘恺周小成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350108 福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建福州350108

以福建省龙岩市新罗区为例,选取单期国产高分一号(GF-1)PMS影像,采用面向对象决策树模型进行森林覆盖提取.针对山区地形因素引起的阴坡森林区域光谱值异常现象,灵活运用坡度因子、红绿比值植被指数、比值植被指数、归一化水体指数特征... 详细信息

以福建省龙岩市新罗区为例,选取单期国产高分一号(GF-1)PMS影像,采用面向对象决策树模型进行森林覆盖提取.针对山区地形因素引起的阴坡森林区域光谱值异常现象,灵活运用坡度因子、红绿比值植被指数、比值植被指数、归一化水体指数特征进行森林覆盖提取,并将该方法与其他分类器算法进行对比.结果表明:决策树模型的森林制图精度为96.1%,Kappa系数为0.84;该模型可提取高精度的山区森林覆盖信息,且具有可靠性.

关键词：山区森林覆盖决策树模型面向对象高分一号

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福建省地表温度与植被覆盖度的相关性分析

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地球信息科学学报 2019年第3期21卷 445-454页

作者：李娅丽汪小钦陈芸芝王苗苗福州大学空间数据挖掘和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 中国科学院地理科学与资源研究所北京100101

地表温度(Land surface Tenperature, LST)和植被覆盖度(Fractional Vegetation Coverage,FVC)是生态环境变化的重要指标因子,研究两者的时空变化及相互关系对评价区域生态环境建设、改善区域生态环境具有重要意义。本文以福建省为研究... 详细信息

地表温度(Land surface Tenperature, LST)和植被覆盖度(Fractional Vegetation Coverage,FVC)是生态环境变化的重要指标因子,研究两者的时空变化及相互关系对评价区域生态环境建设、改善区域生态环境具有重要意义。本文以福建省为研究区域,利用2001-2015年MODIS 11A2 LST和13Q1 NDVI数据,在时序数据重构的基础上对福建省LST时空变化及LST与FVC的相互关系进行分析。结果表明:①2001-2015年福建省LST总体呈轻微下降趋势,尤其是2010年之后其LST明显降低。LST与FVC的空间分布具有较好的负相关一致性:在FVC较高的区域,LST值较低;在FVC较低的区域,LST较高。②LST与FVC、DEM和纬度均成负相关关系,且负相关性在一年之中随着月份的变化而呈规律性增加或降低。夏季FVC对LST的负相关性最大为0.7,冬季FVC对LST的负相关性降低为0.4。③LST随着FVC增加而降低的趋势呈现分段线性关系,存在"FVC拐点"。"FVC拐点"前后随着FVC增加LST的降低速率在夏季"先慢后快",而在冬季则"先快后慢"。春秋两季,LST随着FVC增加而降低的速率在"FVC拐点"前后差异变小。在夏季,当FVC大于0.4时,FVC每增加0.1可降低LST约0.77°C,降温效果大约是FVC小于0.4时的2倍。因此如果要有效地降低夏季地表高温,要使地表植被覆盖大于40%,才能较好的发挥植被的降温的作用。④在1-8月份,FVC对LST的负相关作用存在滞后性,FVC变化对滞后一个月的LST时空分布影响更大。研究成果对福建省生态环境建设与评估具有一定的意义,对于发挥植被对区域高温抑制作用提供了重要的参考依据。

关键词：地表温度(LST) 植被覆盖度(FVC) 时空变化 LST与FVC相互关系福建省

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GPM与TRMM卫星降雨数据在福建省的适用性对比分析

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水土保持研究 2019年第6期26卷 311-316页

作者：刘益锋汪小钦吴思颖林梦婧福州大学空间数据挖掘和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

降雨是引起土壤侵蚀的外部动力因素,卫星降雨产品能够有效地克服常规降雨观测数据在空间上的不连续性,具有明显空间分布优势。为了探究卫星降雨产品在福建地区的适应性,利用福建省22个全国气象站点的观测数据,分别对全球降雨测量GPM和... 详细信息

降雨是引起土壤侵蚀的外部动力因素,卫星降雨产品能够有效地克服常规降雨观测数据在空间上的不连续性,具有明显空间分布优势。为了探究卫星降雨产品在福建地区的适应性,利用福建省22个全国气象站点的观测数据,分别对全球降雨测量GPM和热带降雨测量TRMM两种卫星降水数据在日、旬、月、季度几个不同时间尺度上进行了对比分析。结果表明:随着时间尺度增加,GPM和TRMM与地面实测数据的相关性都呈现出依次递增的现象,日均均方根误差RMSE~*逐渐降低,特别是由日到旬尺度变化时RMSE~*出现陡降,而旬和月的差异不大;卫星产品与站点实测数据拟合直线的斜率逐渐趋向于1。在日尺度上,相关性都小于0.5,RMSE~*均大于13 mm/d;在旬尺度上,相关性介于0.7~0.8,RMSE~*均小于5 mm/d;在月尺度上,两者与观测数据的相关性都大于0.9,GPM数据整体上精度优于TRMM数据,但是在福建东南沿海TRMM精度要高于GPM。在季度尺度上两种卫星产品的精度与季节总降雨量呈负相关,季节差异较大;夏季多雨时r值和K值低而RMSE最高,冬季少雨时与地面实测数据一致性高,r和K值最高而RMSE最低,春秋两季也有较好的精度;在不同的季节GPM各项指标均优于TRMM。综合不同时间尺度的结果,总体上,两种卫星降雨数据都具有较高的精度,其中GPM卫星降水数据在福建省的适用性较高,数据的空间分辨率更高,数据精度也略高,更适合于区域应用。

关键词：福建省 GPM TRMM 降水量时间尺度

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基于集成地形校正的长汀县竹林提取与时空变化分析

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海南大学学报(自然科学版) 2024年第4期42卷 372-382页

作者：徐加其江洪林根根金时来阮靖怡于欣空间数据挖掘和信息共享教育部重点实验室福建福州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建福州350108 福州大学数字中国研究院(福建) 福建福州350108 长汀县水土保持中心福建长汀366300 福建省水土保持试验站福建福州350002

竹林是南方山地丘陵区的重要森林资源,而该区域的地形阴影效应是影响竹林遥感提取精度的重要因素.为消除地形阴影影响,本研究使用新近提出的集成地形校正模型对福建省长汀县2010年和2022年的Landsat影像进行了地形校正,同时运用随机森... 详细信息

竹林是南方山地丘陵区的重要森林资源,而该区域的地形阴影效应是影响竹林遥感提取精度的重要因素.为消除地形阴影影响,本研究使用新近提出的集成地形校正模型对福建省长汀县2010年和2022年的Landsat影像进行了地形校正,同时运用随机森林方法提取竹林数据,并采用变化幅度与变化率2个指标分析了2010—2022年竹林的时空变化规律,揭示了竹林在高程和坡度上的地形分异效应.结果表明:集成地形校正有效恢复了本影和落影的光谱信息,使得校正后提取的竹林数据在总体分类精度、制图精度与用户精度上超过0.8.2010—2022年长汀县竹林面积变化幅度为34.79%,年均变化幅度为2.89%,呈现出明显的增长趋势.竹林分布具有明显的地形分异效应,主要分布于高程400~700 m,坡度8°~25°范围内.

关键词：地形校正竹林遥感提取时空变化

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基于LightGBM的车载激光点云电力线快速提取方法

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测绘科学技术学报 2019年第5期36卷 494-499页

作者：蒋鑫吴赵志远方莉娜沈贵熙福州大学数字中国研究院(福建) 福建福州350002 福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心福建福州350002 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建福州350002

以车载激光点云数据为对象,提出一种基于轻型梯度增强学习器LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)的电力线快速提取方法。该方法首先分析车载激光点云邻域范围内电力线和其他地物类型的基本特征,构建描述电力线点云的特征向量;其... 详细信息

以车载激光点云数据为对象,提出一种基于轻型梯度增强学习器LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)的电力线快速提取方法。该方法首先分析车载激光点云邻域范围内电力线和其他地物类型的基本特征,构建描述电力线点云的特征向量;其次训练基于LightGBM模型的电力线点云分类器,用于提取车载激光点云中的电力线;最后选择3个车载激光点云数据集对该方法的有效性进行了测试。实验结果表明:所提方法的分类效果与最优的梯度提升决策树GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)算法持平,但时间效率上有显著提升,仅为GBDT方法的27.29%。同时,所提出的算法能够从海量的车载激光点云中快速提取电力线,可以用于支撑城市中电力线巡查与改造应用需求,具有重要的实践意义。

关键词： LightGBM模型集成学习电力线车载激光点云梯度提升决策树

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基于遗传算法防重叠冲突的地图点标注方法研究

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地理与地理信息科学 2019年第2期35卷 6-11页

作者：梁娟珠许文鑫周玉科福州大学空间信息工程研究中心数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建福州350116 中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟院重点实验室北京100101

高质量地图点要素标注及自动配置问题是地图制图中的难点之一。为了解决地图点要素标注中的重叠问题,提出基于遗传算法的局部优化功能实现防重叠冲突的地图点要素标注。该文首先通过地图点要素标注的位置分配问题,建立基于点要素的八位... 详细信息

高质量地图点要素标注及自动配置问题是地图制图中的难点之一。为了解决地图点要素标注中的重叠问题,提出基于遗传算法的局部优化功能实现防重叠冲突的地图点要素标注。该文首先通过地图点要素标注的位置分配问题,建立基于点要素的八位置候选模型。其次,针对地图点的防重叠冲突问题,提出地图点标注的重叠数量评价函数和重叠面积评价函数,记录每一次迭代过程中点要素标注的重叠个数和重叠面积,得到标注重叠质量得分,进而得到适应度评分。最后基于3种评分结果建立新的终止条件,将数次迭代后满足该条件的标注设置为最终的配置方案。实验采用随机模拟数据和福州大学城实际数据进行验证,结果表明基于遗传算法和防重叠冲突的点标注配置与一般的标注配置相比,其重叠个数减少了89%。在迭代过程中最后一代相较于第一代的重叠面积减少了75%,标注的适应度提升54.5%。该算法能够有效地计算出群体点标注的近似最优解,显著提升地图标注的美观性和位置平衡性,适用于网络地图和专题地图点要素的自动化标注和配置。

关键词：点要素标注遗传算法布局优化重叠避让

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基于DBN的车载激光点云路侧多目标提取

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测绘学报 2018年第2期47卷 234-246页

作者：罗海峰方莉娜陈崇成黄志文福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心福建福州350002 福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建福州350002 福州大学福建省空间信息工程研究中心福建福州350002

提出一种基于深度信念网络(DBN)的车载激光点云路侧多目标提取方法。首先通过预处理对原始数据进行分段,并将地面和建筑物点云与路侧目标进行分离;然后利用连通分支聚类分析算法进行路侧点云聚类,并采用基于体素的归一化分割方法分割重... 详细信息

提出一种基于深度信念网络(DBN)的车载激光点云路侧多目标提取方法。首先通过预处理对原始数据进行分段,并将地面和建筑物点云与路侧目标进行分离;然后利用连通分支聚类分析算法进行路侧点云聚类,并采用基于体素的归一化分割方法分割重叠点云,从而生成独立目标点云;在此基础上,生成基于多方向目标对象的二值图像并展开成二值向量作为独立目标点云的描述特征;最后构建并训练DBN,利用训练好的DBN提取行道树、车辆及杆状目标等3类路侧目标。试验采用两份不同城市道路场景的点云数据,行道树、车辆及杆状目标提取结果的准确率分别达97.31%、97.79%、92.78%,召回率分别达98.30%、98.75%和96.77%,精度分别达95.70%、93.81%和90.00%,F1值分别达97.80%、96.81%和94.73%。试验结果验证了本文的有效性。

关键词：车载激光点云深度信念网络深度学习点云分割路侧目标提取

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基于变化点的青藏高原植被时空动态变化研究

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遥感技术与应用 2019年第3期34卷 667-676页

作者：许文鑫周玉科梁娟珠福州大学空间信息工程研究中心数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建福州350116 中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟院重点实验室北京100101

青藏高原脆弱的生态圈和独特的高寒地理环境,使得高原植被对气候变化反应敏感,因此探讨青藏高原植被变化趋势在认识植被对气候变化响应和区域生态保护方面具有重要意义。基于1982~2012年GIMMS NDVI3g植被指数数据集,通过季节趋势分析和... 详细信息

青藏高原脆弱的生态圈和独特的高寒地理环境,使得高原植被对气候变化反应敏感,因此探讨青藏高原植被变化趋势在认识植被对气候变化响应和区域生态保护方面具有重要意义。基于1982~2012年GIMMS NDVI3g植被指数数据集,通过季节趋势分析和变化点检测方法建立季节趋势模型对变化趋势进行分类研究,并结合土地覆被分类情况明确了高原植被在时间序列变化点前后变化趋势的时空格局。结果表明:①季节趋势模型能够有效地识别植被时间序列的变化点,发现青藏高原植被变化点时间分布跨度大,空间异质性强;②高原植被的改善区域面积大于退化区域面积,西部植被略呈退化趋势,南部和东北部植被退化趋势明显,中东部植被情况有所改善。此外,有58.93%的区域中植被状态趋于稳定,32.3%的区域中植被状态变化显著;③在高原植被状态发生一般或显著变化的区域中,单调趋势和中断趋势的植被改善情况多于退化情况,逆趋势中退化情况多于改善情况;3.14%的区域发生单调趋势变化,58.36%的区域发生中断趋势变化,38.50%的区域发生逆趋势变化;单调趋势和中断趋势的时间分布较为集中,逆趋势则布满整个时间序列;④高原不同的土地覆被类型中植被改善和退化的情况有所差异,其中改善率最高的类型是沙漠(53.30%),稀疏植被的退化率最高(60.14%)。总体而言,青藏高原植被趋于改善,但空间异质性比较显著。

关键词：青藏高原植被指数时间序列变化点季节趋势模型趋势变化

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日本“3·11”海啸引起的乐清湾共振研究

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海洋学研究 2019年第3期37卷 31-39页

作者：刘勇卢文芳应超李新文姚文伟浙江省水利河口研究院浙江杭州310020 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

本文基于TELEMAC-2D模型建立太平洋区域海啸传播模型,模拟2011年日本"3·11"海啸事件下海啸波的传播。使用实测数据对该模型进行验证,在模型验证良好的基础上分析日本"3·11"海啸事件对乐清湾的影响。通过... 详细信息

本文基于TELEMAC-2D模型建立太平洋区域海啸传播模型,模拟2011年日本"3·11"海啸事件下海啸波的传播。使用实测数据对该模型进行验证,在模型验证良好的基础上分析日本"3·11"海啸事件对乐清湾的影响。通过频谱分析得到"3·11"海啸激发的乐清湾内240、180和103 min这3个主导模态的幅值及其相位。通过白噪声实验对乐清湾的固有共振特征进行估算,进一步支持了乐清湾在上述3个模态发生共振这一结论。白噪声实验还表明,海啸等海洋灾害发生时会在乐清湾湾顶及湾口处产生较大的增水,该结论对乐清湾内海洋灾害风险防范具有指导意义。

关键词：日本地震海啸港湾共振乐清湾白噪声实验 TELEMAC-2D

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面向对象最优分割尺度下的茶园提取

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测绘与空间地理信息 2020年第12期43卷 17-20页

作者：陈慧江洪蒋世豪福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建福州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建福州350108 数字中国研究院(福建) 福建福州350108

针对现有的高分辨率遥感影像面向对象分类确定最优分割尺度研究中,大多仅考虑了对象光谱特征而忽略了对象空间特征的局限性,采用RMNE(the ratio of mean difference to neighbors(Abs)to entropy)方法,以高分二号(GF-2)影像为数据源,利... 详细信息

针对现有的高分辨率遥感影像面向对象分类确定最优分割尺度研究中,大多仅考虑了对象光谱特征而忽略了对象空间特征的局限性,采用RMNE(the ratio of mean difference to neighbors(Abs)to entropy)方法,以高分二号(GF-2)影像为数据源,利用影像纹理信息熵作为对象内部同质性指标,对象光谱均值与邻域光谱均值差分绝对值作为对象之间异质性指标,并结合目视确定茶园最优分割尺度为170,进而利用面向对象分类方法实现了茶园提取。结果表明,基于RMNE方法确定最优分割尺度获取的分割结果,较为符合真实的茶园对象边界,并且该分割尺度下的茶园提取生产者精度达到96.76%,用户精度达到83.60%。

关键词：面向对象 RMNE 最优分割尺度茶园

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