检索结果-内蒙古大学图书馆

林业科学 2023年第4期59卷 88-99页

作者：周小成黄婷婷李媛肖祥希朱洪如陈芸芝冯芝淸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福州350108 福建省林业科学研究院福州350012 福建省林业调查规划院福州350003 福建金森林业股份有限公司将乐353300

【目的】应用XGBoost算法建立包含林龄的遥感因子-蓄积量模型,评价遥感估算的林龄因子与遥感因子相结合提高森林蓄积量估算精度的有效性,为实现高效、快速、精准的大范围森林蓄积量估算提供一种新的思路和方法。【方法】以福建省将乐县... 详细信息

【目的】应用XGBoost算法建立包含林龄的遥感因子-蓄积量模型,评价遥感估算的林龄因子与遥感因子相结合提高森林蓄积量估算精度的有效性,为实现高效、快速、精准的大范围森林蓄积量估算提供一种新的思路和方法。【方法】以福建省将乐县为研究示范区,首先,基于1987—2016年时序Landsat影像,采用LandTrendr森林干扰与恢复监测算法监测年度林分更替干扰并估算干扰区林龄;然后,基于GF-1号影像光谱、纹理、地形等特征,采用递归特征消除的随机森林算法(RFE-RF)估算非干扰区林龄;在此基础上,结合GF-1影像光谱、纹理因子和森林资源二类调查小班实测蓄积量数据,采用极端梯度提升算法估算研究区森林蓄积量。对比有无林龄因子的森林蓄积量估算精度,进一步验证遥感林龄因子对提高森林蓄积量估算精度的重要性。【结果】采用LandTrendr森林干扰与恢复监测算法获得的干扰区林分林龄误差仅1~2年,林龄估算精度明显优于传统利用遥感因子估算的林龄精度(误差4~12年)。仅采用常规遥感因子估算森林蓄积量时,XGBoost模型决定系数(R^(2))为0.59,平均均方根误差(RMSE)为30.72 m^(3)·hm^(-2),相对均方根误差(rRMSE)为16.46%;加入林龄因子后,模型R^(2)提高至0.73,平均RMSE减少至23.73 m^(3)·hm^(-2),rRMSE为13.26%,森林蓄积量估算平均总体精度约提高10.4%,达84.4%。【结论】相比仅采用常规遥感因子估算森林蓄积量,应用XGBoost算法建立包含林龄的遥感因子-蓄积量模型,其估算精度接近森林资源调查相关规定要求,可为大范围亚热带森林资源快速调查评估提供重要技术支持。

关键词：森林蓄积量林龄时序遥感递归特征消除的随机森林极端梯度提升算法

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基于机载LiDAR数据的福建柏人工林林木参数提取

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应用生态学报 2024年第2期35卷 321-329页

作者：姜泽陈杰唐丽玉虞灿谢汝根黄丹泠苏顺德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 福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心福州350108 数字中国研究院(福建) 福州350108 福建省林业科学研究院福州350012 福建省官庄国有林场福建三明365500

准确高效地提取人工林林木参数可为估算单木材积、林分蓄积量提供关键信息。本文提出基于机载LiDAR数据的高精度单木参数提取方法,其实现过程包括数据预处理、地面滤波、单木分割和参数提取。以福建省沙县官庄国有林场的福建柏大径材人... 详细信息

准确高效地提取人工林林木参数可为估算单木材积、林分蓄积量提供关键信息。本文提出基于机载LiDAR数据的高精度单木参数提取方法,其实现过程包括数据预处理、地面滤波、单木分割和参数提取。以福建省沙县官庄国有林场的福建柏大径材人工林为试验区,采集高密度机载点云数据,对点云进行去噪、重采样等预处理。使用布料滤波算法(CSF)分离出植被点云和地面点云,并采用Delaunay三角网法将植被点云数据插值生成数字表面模型(DSM),采用反距离加权插值法将地面点云数据插值生成数字高程模型(DEM),两者作差运算获得冠层高度模型(CHM)。利用分水岭分割算法分析不同分辨率的CHM对单木分割及参数提取精度的影响。采用点云距离聚类算法对归一化植被点云进行单木分割,分析不同的距离阈值对单木分割及参数提取精度的影响。结果表明:使用分水岭分割算法处理0.3 m分辨率CHM单木分割调和值最高,达到91.1%,提取的树高精度较优,决定系数(R^(2))达到0.967,均方根误差(RMSE)为0.890 m;使用间距阈值为平均冠幅的点云分割算法单木分割调和值最高,达到91.3%,提取的冠幅精度较优,R2为0.937,RMSE为0.418 m。估算该试验区的树高、冠幅、株数和树木的空间分布等信息发现:共有福建柏5994株,平均树高为16.63 m,平均冠幅为3.98 m;树高在15~20 m区间的数量最多,有2661株,其次是10~15 m。本林木参数提取方法可为人工林资源监测和管理提供技术支撑。

关键词：人工林机载LiDAR 单木分割林木参数提取

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融合无人机多光谱和纹理特征的马铃薯LAI估算

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华南农业大学学报 2023年第1期44卷 93-101页

作者：李健江洪罗文彬麻霞张雍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建福州350108 福建省农业科学院作物研究所福建福州350013

【目的】研究融合无人机遥感影像多光谱信息和纹理特征估算马铃薯Solanum tuberosum叶面积指数(Leaf area index,LAI)方法,提高马铃薯LAI反演精度。【方法】利用大疆P4M无人机采集2021年2-4月南方冬种马铃薯幼苗期、现蕾期、块茎膨大期... 详细信息

【目的】研究融合无人机遥感影像多光谱信息和纹理特征估算马铃薯Solanum tuberosum叶面积指数(Leaf area index,LAI)方法,提高马铃薯LAI反演精度。【方法】利用大疆P4M无人机采集2021年2-4月南方冬种马铃薯幼苗期、现蕾期、块茎膨大期多光谱影像,用LAI-2000冠层分析仪实测LAI数据。提取影像光谱、纹理等信息,分析植被指数、纹理特征与LAI的相关性,基于R^(2)_(adj)的全子集分析优选特征变量。采用主成分分析,融合光谱和纹理特征,用PCA-MLR(Principal component analysis-multiple linear regression)模型估算马铃薯LAI。【结果】从幼苗期到块茎膨大期,PCA-MLR估算模型优于T-MLR(Texture multiple linear regression)和VIMLR(Vegetation index multiple linear regression)模型,R2分别为0.73、0.59和0.66。【结论】本研究提出一种估算马铃薯LAI的PCA-MLR方法,为马铃薯的长势监测和田间管理提供数据支持。

关键词：无人机遥感影像 LAI 多光谱纹理特征马铃薯

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基于多源遥感数据的福建省海岸带县域森林生态质量评价

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北京林业大学学报 2024年第5期46卷 12-25页

作者：闫谨周小成黄婷婷乐通潮王永荣吴善群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建福州350108 福建省林业科学研究院福建福州350012 福建省漳平五一国有林场福建龙岩364400 福建省大田县林业局福建三明366100

【目的】森林生态质量是从生态角度反映森林质量的内涵,对森林的生态功能和生态服务、生长状况以及自我调节功能进行综合测度,以期提高森林改善生态环境、维护生态平衡的能力。【方法】利用中、高分辨率多源遥感数据,获取大范围尺度下... 详细信息

【目的】森林生态质量是从生态角度反映森林质量的内涵,对森林的生态功能和生态服务、生长状况以及自我调节功能进行综合测度,以期提高森林改善生态环境、维护生态平衡的能力。【方法】利用中、高分辨率多源遥感数据,获取大范围尺度下能表征森林生态质量的关键指标信息,在此基础上,分析福建省海岸带40个县域的森林生态质量状况。首先,基于2016年2 m分辨率多源遥感数据为主要数据源,利用双层尺度集模型选定最佳分割尺度,多分类器集成算法集,自动选择最优分类算法进行森林类型提取,并结合2020年Sentinel遥感数据及森林分类产品,更新2020年福建省海岸带森林类型精细分布图;其次,利用LandTrendr算法衍生的干扰开始时间特征推算现存森林年龄,通过GEDI冠层高度产品获取海岸带森林冠层高度分布图;在以上关键森林质量指标提取基础上,对遥感手段获取的8项森林生态质量评价指标进行主成分分析,获得福建省海岸带县域森林生态质量综合评价结果。【结果】2020年福建海岸带40个县域约50%的县域森林生态质量处于优良水平,其中仙游县、闽侯县、南安市、霞浦县、柘荣县及厦门海沧区、思明区、集美区、同安区等森林生态质量为优;森林生态质量较差的县域有惠安县、秀屿区、石狮市、福安市、平潭实验区、诏安县。【结论】结合中、高分辨率多源遥感数据,能够发挥遥感大范围监测优点,客观评价福建省海岸带40个县域的森林生态质量;研究结果表明2020年福建沿海县域森林生态质量还存在较大的提升空间,需要针对存在的问题采取相应森林管理措施提升森林生态质量。

关键词：遥感森林类型林龄冠层高度森林生态质量福建海岸带

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结合修正后的全球生态系统动态调查冠层高度的森林地上生物量模型优化——以福建省为例

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生态学报 2024年第16期44卷 7264-7277页

作者：田国帅周小成郝优壮谭芳林王永荣吴善群林华章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 福建省林业科学研究院福州350012 福建省漳平五一国有林场龙岩364400 福建省大田县林业局三明366100 福建省大田桃源国有林场三明366199

森林地上生物量(Above Ground Biomass,AGB)是衡量森林生态系统碳存储、能量流动和生物多样性的关键指标,对于气候变化研究和森林资源管理至关重要。福建省地处多云多雨的亚热带,地形和森林类型复杂,森林地上生物量估算难度大。为提升... 详细信息

森林地上生物量(Above Ground Biomass,AGB)是衡量森林生态系统碳存储、能量流动和生物多样性的关键指标,对于气候变化研究和森林资源管理至关重要。福建省地处多云多雨的亚热带,地形和森林类型复杂,森林地上生物量估算难度大。为提升森林地上生物量估算效果,将最新星载激光雷达数据全球生态系统动态调查(GEDI)、Landsat以及Sentinel系列卫星等多源遥感数据进行集成和综合利用,通过Landsat影像计算的林龄对GEDI_V27冠层高度产品进行优化,结合优化后的MGEDI_V27冠层高度产品,建立传统遥感特征结合冠层高度的极端梯度提升模型(XGBoost)生物量反演模型,实现了福建省森林地上生物量的有效估算与制图。研究结果表明:(1)通过林龄优化后的GEDI冠层高度精度评价结果为R^(2)=0.67,RMSE=2.24m;(2)通过递归特征消除算法对三种森林类型进行特征优选,得到10个遥感特征,其中,三种森林类型最重要的遥感特征均为森林冠层高度,并且对比评价了在包含传统遥感特征因子的情况下有无冠层高度对于模型精度的影响,结果表明,在冠层高度因子参加特征构建时,森林AGB回归分析的精度明显提高,证实了冠层高度在生物量估算中具有显著的重要性;(3)研究得到的福建省森林AGB范围为0.001—363.331Mg/hm^(2),整体精度评价结果为R^(2)=0.75,RMSE=17.34Mg/hm^(2),2020年全省AGB总量为8.22亿Mg,平均值为101.24Mg/hm^(2)。通过优化GEDI中的森林冠层高度,并且结合传统遥感特征,可以实现对福建省森林地上生物量的精确估算和监测,研究成果有助于区域森林碳汇的评估。

关键词：遥感全球生态系统动态调查(GEDI) 冠层高度森林类型极端梯度提升模型(XGBoost)回归森林地上生物量

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福建省2000–2020年10 m分辨率茶园空间分布数据集

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中国科学数据（中英文网络版） 2024年第2期9卷 349-360页

作者：王祎帆周小成熊皓丽吴善群谭芳林郝优壮田国帅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 福建省大田县林业局福建三明366199 福建省林业科学研究院福州350012

福建省作为中国的产茶大省,快速准确地获取茶园的空间分布对于福建省的农业经济发展以及生态环境建设具有重大的决策意义。本研究在GEE云平台调用与处理Sentinel-1(S1)雷达数据和Sentinel-2(S2)多光谱数据,结合地形数据从中提取光谱特... 详细信息

福建省作为中国的产茶大省,快速准确地获取茶园的空间分布对于福建省的农业经济发展以及生态环境建设具有重大的决策意义。本研究在GEE云平台调用与处理Sentinel-1(S1)雷达数据和Sentinel-2(S2)多光谱数据,结合地形数据从中提取光谱特征、纹理特征、地形特征等98个特征,利用递归消除支持向量机算法(SVM_RFE)对特征变量进行筛选,共设计4种特征组合方案,通过支持向量机分类器(SVM)进行茶园提取,并分别对4种分类方案进行精度评价,获得了福建省2020年10 m分辨率茶园空间分布数据。在此基础上,利用GEE云平台获取福建省2000–2020年植被干扰信息,以2020年茶园提取结果掩膜剔除2000–2015年影像中非茶园区域,得到2000–2020年每隔5年的福建省10 m分辨率茶园空间分布数据集。本数据集利用样本点对重点产茶县市进行人工验证,结果表明:2020年茶园提取精度在92%以上,利用干扰数据剔除法获得的2000年、2005年、2010年、2015年茶园提取精度均在80%以上。提取茶园精度较高,可为有关部门进行茶园管理提供支持。

关键词： Google Earth Engine 茶园支持向量机植被干扰福建省

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基于Res_AttentionUnet的高分辨率遥感影像建筑物提取方法

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地球信息科学学报 2021年第12期23卷 2232-2243页

作者：李传林黄风华胡威曾江超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 阳光学院空间数据挖掘与应用福建省高校工程研究中心福州350015 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 福州大学数字中国研究院(福建) 福州350108

针对目前基于深度学习与高分辨率遥感影像的建筑物提取研究现状,本文提出了一种综合ResNet中的ResBlock残差模块和Attention注意力机制的改进型Unet网络(Res;ttentionUnet),并将其应用于高分辨率遥感影像建筑物提取,有效地提高了建筑物... 详细信息

针对目前基于深度学习与高分辨率遥感影像的建筑物提取研究现状,本文提出了一种综合ResNet中的ResBlock残差模块和Attention注意力机制的改进型Unet网络(Res;ttentionUnet),并将其应用于高分辨率遥感影像建筑物提取,有效地提高了建筑物的提取精度。具体优化方法为:在传统的Unet语义分割网络卷积层中加入针对初高级特征加强提取的ResBlock残差模块,并在网络阶跃连接部分加入Attention注意力机制模块。其中,ResBlock残差模块使卷积后的特征图获取更多的底层信息,增强卷积结构的鲁棒性,从而防止欠拟合;Attention注意力机制可增强对建筑物区域像素的特征学习,使特征提取更完善,从而提高建筑物提取的准确率。本研究采用武汉大学季顺平团队提供的开放数据集(WHU Building Dataset)作为实验数据,并从中选取3个具有不同建筑物特征和代表性的实验区域,然后分别对不同实验区域进行预处理(包括滑动裁剪和图像增强等),最后分别使用Unet、ResUnet、AttentionUnet和Res;ttentionUnet 4种不同的网络模型对3个不同实验区进行建筑物提取实验,并对实验结果进行交叉对比分析。实验结果表明,与其他3种网络相比,本文所提出的Res;ttentionUnet在基于高分辨率遥感影像的建筑物提取中具有更高的精度,平均提取精度达到95.81%,相较于原始Unet网络提升17.94%,同时相较于仅加入残差模块的Unet网络(ResUnet)提升2.19%,能够显著地提升高分辨率遥感影像中建筑物提取的效果。

关键词：深度学习高分辨率遥感影像建筑物提取残差模块注意力模块卷积神经网络 Unet网络 Res_AttentionUnet

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土地利用和植被覆盖变化对长汀县30多年土壤侵蚀变化的定量影响

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水土保持学报 2023年第5期37卷 168-177,188页

作者：陈淼汪小钦林敬兰岳辉周伟东江洪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)福州350108 福建省水土保持试验站福州350001 福建省长汀县水土保持中心福建长汀366300 福建省数字经济发展促进中心福州350003

土地利用和植被覆盖是人类活动对大自然改造的直接体现,为研究人类活动对土壤侵蚀的定量影响,以中国南方红壤典型水土流失区——福建省长汀县为研究区,利用每间隔3~4年的11个年份的遥感影像,基于USLE模型评估该县1988—2020年30多年来... 详细信息

土地利用和植被覆盖是人类活动对大自然改造的直接体现,为研究人类活动对土壤侵蚀的定量影响,以中国南方红壤典型水土流失区——福建省长汀县为研究区,利用每间隔3~4年的11个年份的遥感影像,基于USLE模型评估该县1988—2020年30多年来的土壤侵蚀时空变化特征,定量分析不同土地利用和植被覆盖度(fractional vegetation cover,FVC)变化对土壤侵蚀的影响。结果表明:(1)长汀县土壤侵蚀严重区域主要集中于县域中部河田镇、三洲镇和策武镇等地,30多年来,土壤侵蚀强度呈先增后减的趋势,1988—1994年土壤侵蚀状况逐渐严重,1994年的水土流失率高达30.49%,90年代中期后开始逐渐好转,至2020年水土流失率降为6.22%。(2)1988—1994年和1994—2001年2个时期,林地转化成裸地的面积最大,导致土壤侵蚀增加量平均约占每个时期增加量的93%;2001—2010年和2010—2020年2个时期,裸地转化成林地的面积最大,引起的土壤侵蚀减少量平均约占每个时期减少量的73%。(3)30多年来长汀县FVC呈先减少后增加的趋势,1988—1994年平均FVC从44%减少到35%,随后开始增加,至2020年,FVC增加至79%;土壤侵蚀量与FVC呈反比,FVC减少对土壤侵蚀量的影响更大,FVC平均每降低1%,土壤侵蚀量增加7.49万t;而FVC平均每增加1%,土壤侵蚀量减少3.75万t。(4)FVC对土壤侵蚀的敏感性与坡度呈正比,低坡度下土壤侵蚀随FVC变化较均匀,高坡度等级下,FVC低于60%时,对土壤侵蚀的敏感性高,FVC每增加10%,土壤侵蚀模数平均减少262.73 t/(km^(2)·a)。研究结果有助于分析长汀县土壤侵蚀在长时间序列上的时空变化及人类活动对土壤侵蚀的影响,为长汀县未来的土地利用规划和生态保护提供重要的科学支持。

关键词：长汀县土壤侵蚀时空分析土地利用变化植被覆盖变化

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车载激光点云中交通标线自动分类与矢量化

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测绘学报 2021年第9期50卷 1251-1265页

作者：方莉娜王爽赵志远付化胜陈崇成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 福州大学数字中国研究院福建福州350002 福建省水利水电勘测设计研究院福建福州350002

交通标线是重要的交通安全设施,其位置、属性和拓扑关系精细刻画道路交通结构,是智能交通、高精地图、位置与导航等应用的基础数据。本文提出一种融合空间上下文信息的车载激光点云标线分类图注意力模型(graph attention network with s... 详细信息

交通标线是重要的交通安全设施,其位置、属性和拓扑关系精细刻画道路交通结构,是智能交通、高精地图、位置与导航等应用的基础数据。本文提出一种融合空间上下文信息的车载激光点云标线分类图注意力模型(graph attention network with spatial context information,GAT_SCNet)。该模型利用图结构建立标线及其邻接对象的出现和依存关系,基于标线几何、拓扑、空间结构关系构建注意力机制进行节点特征动态更新,通过对节点分类实现标线的精细分类。基于分类后标线,设计不同方案实现对分类后标线提取标线矢量化数据。试验采用4份不同车载激光扫描系统获取的城市与高速场景数据验证本文方法的有效性,试验结果中9类标线分类的准确率分别为100.00%、93.77%、100.00%、100.00%、100.00%、96.73%、97.96%、100.00%、98.39%,召回率分别为100.00%、96.36%、100.00%、100.00%、100.00%、97.26%、85.72%、100.00%、94.16%。结果表明,本文方法能实现道路场景中全尺寸、多类型标线对象的精确识别,并对形状相似标线(如虚线、斑马线和停止线)的区分具有较强稳健性。

关键词：车载激光点云标线分类图结构注意力机制标线矢量化

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基于Sentinel-1和Sentinel-2的河南省冬小麦种植面积提取

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测绘与空间地理信息 2023年第6期46卷 49-52页

作者：叶智燕福州大学福建省空间信息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建福州350116 福州大学数字中国研究院(福建) 福建福州350116

冬小麦是我国主要粮食作物之一,及时准确地获取冬小麦种植面积,对保障粮食安全具有重大意义。本文以河南省为研究区,利用Sentinel-1的后向散射系数VV和Sentinel-2构建的植被指数EVI2,基于冬小麦拔节到成熟期的特征,设计WI指标,提取2020... 详细信息

冬小麦是我国主要粮食作物之一,及时准确地获取冬小麦种植面积,对保障粮食安全具有重大意义。本文以河南省为研究区,利用Sentinel-1的后向散射系数VV和Sentinel-2构建的植被指数EVI2,基于冬小麦拔节到成熟期的特征,设计WI指标,提取2020年河南省冬小麦空间分布。结果表明:河南省冬小麦种植面积为56 130 km~2,总体分类精度为94.70%,Kappa系数为0.89;与单一光学影像数据相比,结合雷达影像数据的冬小麦提取方法,能同时结合作物在光学及微波方面的特征,在光学影像质量较差的区域提高了分类精度。

关键词： Sentinel-1 Sentinel-2 冬小麦

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