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协同Sentinel-2和GF-3多特征优选的农作物识别 被引量：2
1
作者 张青松 王金鑫 赫晓慧 《农业工程学报》 北大核心 2025年第4期153-163,共11页
农作物识别是精准农业的重要研究领域。在时空大数据和智能计算时代,如何充分挖掘和综合应用各种数据、方法和模型的优势是提高遥感农作物识别精度的有效途径。该研究以安徽省颍上县为例,采用Sentinel-2和GF-3卫星影像数据,提取了包括... 农作物识别是精准农业的重要研究领域。在时空大数据和智能计算时代,如何充分挖掘和综合应用各种数据、方法和模型的优势是提高遥感农作物识别精度的有效途径。该研究以安徽省颍上县为例,采用Sentinel-2和GF-3卫星影像数据,提取了包括光谱、指数、纹理和极化等在内的58个特征指标;随后分别选取3种特征优选算法和3种机器学习方法进行组合,设计了3种试验方案,探索特征选择和机器学习方法对农作物分类的影响;通过对比特征维度和分类精度,对各种分类方案进行评价。研究结果显示:红边特征在农作物识别中具有重要作用,同时纹理特征的加入也适当提高了分类精度;3种特征优选算法分别和随机森林方法组合时,分类精度均为最优;其中Relief F与随机森林组合在遥感农作物识别分类中效果最好,总体精度达到了93.39%,Kappa系数为0.893 3,F1得分为93.31%;比Relief F结合极限梯度提升和支持向量机分类方法的总体精度、Kappa系数、F1得分分别提高1.36个百分点、0.021和1.31个百分点,8.81个百分点、0.131 2和8.78个百分点;在随机森林分类方法下,Relief F特征选择维度为28维,比随机森林的递归特征消除和卡方检验特征优选算法分别低4和22维,证明了Relief F结合随机森林分类方法的有效性和先进性。该研究为精准农作物识别提供了新的技术思路。 展开更多
关键词 农作物 分类 特征 优选 随机森林 Sentinel-2 gf-3
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响应面法多目标优化FDM工艺ABS-GF参数与力学性能
2
作者 李华雄 王晖 +1 位作者 刘璇 陈开源 《塑料科技》 北大核心 2025年第4期145-150,共6页
采用响应面法(RSM)对熔融沉积成型(FDM)工艺中丙烯腈-丁二烯-苯乙烯共聚物-玻璃纤维(ABS-GF)复合材料的层厚、喷嘴温度、填充率等关键参数进行多目标优化,以提升其拉伸强度与弯曲强度。通过L_(16)(4^(5))正交试验筛选主要影响因素,结合B... 采用响应面法(RSM)对熔融沉积成型(FDM)工艺中丙烯腈-丁二烯-苯乙烯共聚物-玻璃纤维(ABS-GF)复合材料的层厚、喷嘴温度、填充率等关键参数进行多目标优化,以提升其拉伸强度与弯曲强度。通过L_(16)(4^(5))正交试验筛选主要影响因素,结合Box-Behnken设计建立二次回归模型,分析主效应及交互作用。结果表明:层厚、填充率和喷嘴温度对力学性能影响显著;最优参数组合为层厚0.15 mm、喷嘴温度270℃、填充率70%,此时拉伸强度为32.86 MPa(误差2.13%),弯曲强度为62.94 MPa(误差3.35%)。验证试验证实模型可靠性,研究为ABS-GF复合材料FDM工艺的优化提供依据。 展开更多
关键词 响应面法 熔融沉积成型 ABS-gf复合材料 多目标优化 力学性能
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GF-3与Sentinel-1影像对山区小水体提取能力评估
3
作者 陆建忠 张盛 +3 位作者 刘新波 翟少军 曹辉 鲍正风 《人民长江》 北大核心 2025年第6期56-63,共8页
为解决山区小水体监测中的实时跟踪难题,提高监测精度,评估GF-3和Sentinel-1雷达卫星影像的水体提取能力。在香溪河流域内选取多个水库,采用局部阈值法对两种雷达影像进行水体提取,并将结果与Sentinel-2 MSI影像使用归一化差分水体指数(... 为解决山区小水体监测中的实时跟踪难题,提高监测精度,评估GF-3和Sentinel-1雷达卫星影像的水体提取能力。在香溪河流域内选取多个水库,采用局部阈值法对两种雷达影像进行水体提取,并将结果与Sentinel-2 MSI影像使用归一化差分水体指数(NDWI)的提取结果进行比较,再通过精度指标进行定量分析。结果表明:GF-3在捕捉水体变化方面具有优势,召回率最高可达0.952,但在复杂地形下容易受到噪声影响而产生错误提取;相较之下,Sentinel-1展现出更好的精确度和一致性,精准率最高达到0.913,交并比(IoU)最高为0.830;在淹没频率分析中,GF-3对比Sentinel-1展现了更丰富的时空变化特征。研究成果可为云雨天气条件下水库群水体提取和水资源管理提供科学依据。 展开更多
关键词 水体提取 卫星遥感 gf-3 Sentinel-1 淹没频率 局部阈值法 香溪河流域
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汽油发动机油规格ILSAC GF-7与ILSAC GF-6对比分析
4
作者 石顺友 《润滑油》 2025年第5期39-48,共10页
2025年3月31日,国际润滑剂标准化及认证委员会(ILSAC)推出最新一代的ILSACCF-7汽油发动机油规格,以满足最新的环保法规和燃油经济性法规要求。文章对ILSAC GF-7规格的技术要求及其与ILSAC GF-6规格的性能差异进行对比分析。与ILSAC GF-... 2025年3月31日,国际润滑剂标准化及认证委员会(ILSAC)推出最新一代的ILSACCF-7汽油发动机油规格,以满足最新的环保法规和燃油经济性法规要求。文章对ILSAC GF-7规格的技术要求及其与ILSAC GF-6规格的性能差异进行对比分析。与ILSAC GF-6规格相比,ILSAC CF-7规格对发动机油的低温泵送黏度、橡胶相容性、抗氧化性能、正时链条磨损保护性能和燃油经济性提出了更高要求,并新增了硫酸盐灰分和凝胶测试理化指标和老化油的抗低速早燃(LSPI)台架测试要求。满足ILSAC GF-7规格的发动机油具有优异的综合产品性能,能够助力汽车OEM应对现代发动机设计所带来的诸多挑战,确保发动机长效稳定运行。 展开更多
关键词 ILSAC gf-7 汽油机油 规格
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基于GF-2遥感影像的澳洲坚果林空间分布信息提取 被引量：2
5
作者 王耀磊 郑毅 +5 位作者 张成程 荣渝虹 梁启斌 王艳霞 侯磊 李晓琳 《南方农业学报》 北大核心 2025年第1期74-86,共13页
【目的】基于GF-2遥感影像快速准确获取澳洲坚果林的空间分布信息,为有效利用GF-2遥感影像研究西南山区澳洲坚果林分布及为山地丘陵区其他地物类型信息的提取提供参考依据。【方法】以云南省临沧市镇康县南伞镇为研究区,GF-2影像和数字... 【目的】基于GF-2遥感影像快速准确获取澳洲坚果林的空间分布信息,为有效利用GF-2遥感影像研究西南山区澳洲坚果林分布及为山地丘陵区其他地物类型信息的提取提供参考依据。【方法】以云南省临沧市镇康县南伞镇为研究区,GF-2影像和数字高程模型(DEM)为数据源。通过面向对象的方法,提取影像对象的光谱特征、纹理特征、形状特征和地形特征共90维特征变量,设计8种组合方案(方案A1~方案A8),使用平均不纯度减少的方法对特征重要性进行度量,选取最佳特征组合,采用随机森林、支持向量机和决策树算法对澳洲坚果林进行提取,探讨不同特征类型和分类算法对澳洲坚果林提取精度的影响。【结果】相比遍历分割参数法,尺度参数估算(ESP)工具和邻域差分绝对值与标准差比(RMAS)结合的方法能够更高效、客观地确定特定地物的最佳分割尺度;通过对比方案A8和方案A7可知,方案A8中加入地形特征后,整体特征维度有所降低,主要表现为纹理特征数量减少,仅保留4个纹理特征。不同类型特征对澳洲坚果林识别的贡献排序为光谱特征>地形特征>纹理特征>形状特征。在分类算法角度方面,随机森林在总体精度(OA)、用户精度(UA)、生产者精度(PA)和Kappa系数等精度指标上均优于支持向量机和决策树,方案A8融合了所有特征取得最佳的分类效果,4个指标均高于其他方案。光谱特征、纹理特征、形状特征和地形特征组合的随机森林分类方法精度最佳,OA达95.8%,澳洲坚果林的PA为87.7%,UA为94.3%。澳洲坚果林空间分布特征结果显示,澳洲坚果在15°~20°坡度范围的种植面积最大,为2.9 km^(2);澳洲坚果林面积主要分布在东南坡向和900~1200 m的海拔范围内。【结论】地形+纹理+形状+地形组合方案经特征优选后结合随机森林算法,能够有效识别澳洲坚果林的分布。GF-2遥感数据与面向对象法在南方山地丘陵区澳洲坚果林制图与资源监测具有应用潜力,可用于该地区其他地物类型信息的识别。 展开更多
关键词 澳洲坚果 gf-2遥感影像 面向对象 特征优选 随机森林
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基于GF影像的区域山水林田湖草生态系统多要素综合评价 被引量：1
6
作者 郑凯恺 王继华 +3 位作者 莫德国 李华 关健 向中林 《环境监测管理与技术》 北大核心 2025年第3期43-51,共9页
基于山水林田湖草生态系统理论,分层次构建黄河流域济源段山水林田湖草生命共同体健康评价指标体系,通过对NDVI、NDWI、TGSI、SWI等多指数和地形Slope参数合成影像,应用随机森林机器学习分类算法提取研究区主要生态参数,采用熵值法多要... 基于山水林田湖草生态系统理论,分层次构建黄河流域济源段山水林田湖草生命共同体健康评价指标体系,通过对NDVI、NDWI、TGSI、SWI等多指数和地形Slope参数合成影像,应用随机森林机器学习分类算法提取研究区主要生态参数,采用熵值法多要素综合评价研究区的生态健康状态。结果表明,2020年、2021年、2022年、2023年综合健康指数分别为0.313、0.540、0.575、0.557,研究区处于不健康、亚健康、健康、健康状态,整体呈变好趋势,指标权重贡献表现为灌木及草地指标>乔木林地指标>不透水面指标>植被覆盖度指标>种植耕地指标>裸地指标>水体指标,建议开展林草地绿化以提升城市生态系统健康水平。 展开更多
关键词 山水林田湖草生态系统 gf影像 熵值法 机器学习 综合评价
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基于GF-1数据的二阶段遥感特征优选与森林地上生物量反演模型 被引量：1
7
作者 杨菲菲 张王菲 +3 位作者 赵磊 赵含 姬永杰 王梦金 《林业科学》 北大核心 2025年第4期9-19,共11页
【目的】提出二阶段遥感特征选择方法与多机器学习模型结合的思路,探索适用于国产高分一号(GF-1)数据估测森林地上生物量(AGB)的有效模式,为高分系列卫星数据在林业监测中的应用提供参考。【方法】首先,从GF-1数据中提取波段光谱特征、... 【目的】提出二阶段遥感特征选择方法与多机器学习模型结合的思路,探索适用于国产高分一号(GF-1)数据估测森林地上生物量(AGB)的有效模式,为高分系列卫星数据在林业监测中的应用提供参考。【方法】首先,从GF-1数据中提取波段光谱特征、纹理特征、植被指数等44个特征变量;然后,基于二阶段特征优选策略优选特征,第一阶段采用过滤式法(Relief)、嵌入式法(Lasso、RF)进行初步筛选,第二阶段通过包装式法(RFE)进一步优化特征子集,提升模型估测能力;最后,利用以往森林AGB估测研究中表现较好的K最近邻(KNN)、支持向量回归(SVR)、随机森林(RF)、梯度提升回归树(GBRT)和极限梯度提升树(XGBoost)机器学习模型进行森林AGB估测,并评估不同特征选择方法与模型之间的匹配度及其对森林AGB估测精度的影响,探寻最优的基于GF-1数据估测森林AGB的策略。【结果】1)Relief-RFE方法在XGBoost模型森林AGB反演中取得较优效果(R²=0.811,RMSE=8.45 t·hm^(−2),rRMSE=23.39%)。2)绿光波段纹理特征(mea_b2)能够捕捉到森林地表覆盖物的空间分布信息,如森林的冠层密度、树木分布等空间结构变化信息;蓝光波段光谱特征(b1)对叶绿素和叶色素浓度变化反应敏感,可表征植被健康状况和生长阶段信息,在多种方法的二阶段特征选择中上述2种特征均被选为核心特征用于森林AGB估测。3)特征优选可显著提升模型性能,XGBoost模型的提升效果明显大于KNN、SVR、RF和GBRT模型。【结论】通过对比不同特征选择方法与机器学习模型结合估测森林AGB的效果,验证了二阶段特征优选策略在基于GF-1数据估测森林AGB中的有效性,尤其是将该策略与XGBoost模型结合,能够构建出高精度、高稳健性的森林AGB估测策略。 展开更多
关键词 gf-1数据 森林地上生物量 混合特征选择 机器学习 二阶段优化策略
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结合时序Sentinel-2和GF-2影像的耕地撂荒识别 被引量：1
8
作者 朱曼 方剑 +4 位作者 朱兆明 张建新 丁慧 董斌 杨春明 《测绘技术装备》 2025年第1期140-147,共8页
针对单一类型遥感影像难以高精度监测耕地撂荒问题,本文提出一种结合时序Sentinel-2和GF-2影像的耕地撂荒识别方法。首先,基于Sentinel-2影像时间序列数据集,构建作物生长物候变化特征;其次,加入GF-2影像计算纹理特征,构建完善的耕地撂... 针对单一类型遥感影像难以高精度监测耕地撂荒问题,本文提出一种结合时序Sentinel-2和GF-2影像的耕地撂荒识别方法。首先,基于Sentinel-2影像时间序列数据集,构建作物生长物候变化特征;其次,加入GF-2影像计算纹理特征,构建完善的耕地撂荒识别特征;最后,使用随机森林分类器识别撂荒的耕地,并以合肥市肥西县某镇为研究区对所提方法进行验证。结果表明,本文方法总体撂荒地制图精度达到82.61%,用户精度达到90.48%,比单独使用作物生长物候变化特征提取撂荒地制图精度和用户精度分别提升了14.43%和19.05%,因此,使用该方法可以更加快速、准确地获取耕地撂荒的分布范围和面积等信息,为耕地资源保护与自然资源管理提供精准且可靠的数据支撑。 展开更多
关键词 Sentinel-2 gf-2 时间序列指数 纹理特征 耕地撂荒
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基于GF-2遥感影像的三峡水库消落区岸坡分类
9
作者 朱振亚 李红清 +3 位作者 闫峰陵 王剑 李志军 邓志民 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第17期7092-7100,共9页
三峡水库的运行产生高变幅的消落区,围绕消落区的保护和修复成为蓄水后的重大科学问题。消落区岸坡分类是开展消落区保护和修复的基础。以三峡水库4个典型饮用水水源地为研究对象,首先,基于覆盖研究区域的GF-2遥感影像,在辐射定标、正... 三峡水库的运行产生高变幅的消落区,围绕消落区的保护和修复成为蓄水后的重大科学问题。消落区岸坡分类是开展消落区保护和修复的基础。以三峡水库4个典型饮用水水源地为研究对象,首先,基于覆盖研究区域的GF-2遥感影像,在辐射定标、正射校正、大气校正等预处理的基础上,结合无人机拍摄和目视解译获取消落区不同岸坡类型样本,构建基于面向对象的消落区岸坡类型识别方法;其次,结合随机森林、支持向量机和神经网络等方法,对典型水源地的岸坡类型进行了分类,并比较了不同机器学习方法的分类效果,以实现典型水源地消落区岸坡类型的精准识别;最后,分析了面向像元与面向对象策略对消落区岸坡分类精度的影响。结果表明,基于多分辨率分割-面向对象的消落区岸坡分类操作方便、成本较低且精度较高,能用于三峡库区大范围消落区岸坡分类。该方法能解决高分辨率遥感影像对象内部光谱异质性和对象之间同质性增加问题,有效提高三峡水库消落区岸坡分类精度。研究对促进三峡水库消落区生态保护、修复和治理,维护长江上游重要生态安全屏障具有重要意义。 展开更多
关键词 三峡水库 消落区 岸坡类型 gf-2影像
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GF5A-WTI超大幅宽摆扫序列影像物方几何拼接处理研究
10
作者 戴荣凡 王密 +1 位作者 陈儒 金淑英 《武汉大学学报(信息科学版)》 北大核心 2025年第4期767-781,共15页
高分五号01A卫星(GF5A)宽幅热红外成像仪(wide-swath thermal infrared imager,WTI)通过对地线阵摆扫进行大范围观测成像,分辨率为100 m,幅宽达1500 km。GF5A-WTI在大范围摆扫过程中依次经历大倾角侧视成像-垂直对地成像-大倾角侧视成像... 高分五号01A卫星(GF5A)宽幅热红外成像仪(wide-swath thermal infrared imager,WTI)通过对地线阵摆扫进行大范围观测成像,分辨率为100 m,幅宽达1500 km。GF5A-WTI在大范围摆扫过程中依次经历大倾角侧视成像-垂直对地成像-大倾角侧视成像,造成不同扫描行成像时的观测视角与成像物距均不相同且变化范围较大,使得原始影像存在变分辨率与大畸变的特点,导致了相邻帧影像存在复杂的重叠关系,在影像边缘两侧重叠大、中心区域重叠小甚至无重叠,这使得传统有理函数模型和图像拼接方法难以适用于GF5A-WTI超大幅宽摆扫影像处理。因此,提出了一种适用于超大幅宽摆扫序列影像的物方几何拼接方法。该方法通过像点加密地理查找表的直接法校正过程精准恢复了原始影像与目标影像的像点准确对应关系。对于序列影像的拼接处理,建立了物方拼接虚拟面模型,逐帧计算原始影像空间范围、星下点空间分辨率和起始地理空间坐标,并通过灰度重采样将多帧原始影像直接投影至虚拟拼接平面上,从而实现了超大幅宽摆扫影像的物方几何拼接处理。实验结果表明,所提方法处理的GF5A-WTI影像产品帧间拼接精度优于0.6个像素,内部几何精度优于1.5个像素,满足了高质量大区域成图需要,并被成功应用于GF5A-WTI业务化处理系统。 展开更多
关键词 gf5A-WTI 超大幅宽摆扫成像 严格几何成像模型 像点加密处理 物方几何拼接
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融合激光测高数据的无控GF-7卫星影像矿区DSM改进方法
11
作者 张云龙 胡文敏 +3 位作者 魏伟 秦凯 徐嘉兴 张炜 《遥感学报》 北大核心 2025年第9期2700-2713,共14页
针对沟壑发育地表无地面控制点GCPs(Ground Control Points)条件下卫星遥感立体影像地形三维重建精度较低、大面积GCPs采集困难或成本高等问题,本文提出融合卫星激光测高数据的高分七号(GF-7)卫星影像数字表面模型DSM(Digital Surface M... 针对沟壑发育地表无地面控制点GCPs(Ground Control Points)条件下卫星遥感立体影像地形三维重建精度较低、大面积GCPs采集困难或成本高等问题,本文提出融合卫星激光测高数据的高分七号(GF-7)卫星影像数字表面模型DSM(Digital Surface Model)BP神经网络方法。该方法通过建立无控条件下GF-7卫星立体影像生成的DSM、地理位置经度与纬度、地形坡度、地形误差等多因子与激光测高点GEDI(Global Ecosystem Dynamics Investigation)之间的关系,获取融合结果以改进无控条件下地形DSM精度。实验结果表明,沟壑发育地表矿区无控条件下GF-7卫星立体影像生成的DSM高程精度可高达20.49 m,而本文融合生成的DSM平均高程精度为1.63 m,与有控制点条件下地形DSM 1.44 m的高程精度基本相当。本文方法有效改善了沟壑发育地表矿区无控条件下卫星立体影像生成DSM高程精度质量低的问题,为国产高分影像推广应用与高精度地形建模提供新思路。 展开更多
关键词 数字表面模型 地面控制点 神经网络 沟壑发育地表 gf-7卫星立体影像 GEDI(Global Ecosystem Dynamics Investigation)
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基于GF-5高光谱影像的滇中高原灌区土壤有机碳含量反演研究
12
作者 严正飞 杨明龙 +3 位作者 唐秀娟 夏永华 杨赈 李万涛 《南方农业学报》 北大核心 2025年第1期124-134,共11页
【目的】基于GF-5高光谱影像构建针对滇中高原灌区土壤有机碳(SOC)含量反演模型,为后续开展滇中高原灌区SOC含量反演研究提供参考依据。【方法】选取云南省楚雄州姚安县为研究区,以GF-5高光谱影像为基础数据源,筛选出与SOC含量相关性较... 【目的】基于GF-5高光谱影像构建针对滇中高原灌区土壤有机碳(SOC)含量反演模型,为后续开展滇中高原灌区SOC含量反演研究提供参考依据。【方法】选取云南省楚雄州姚安县为研究区,以GF-5高光谱影像为基础数据源,筛选出与SOC含量相关性较高的预处理方法并构建光谱指数,基于连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权算法(CARS)筛选特征波段组合,以筛选的特征波段、光谱指数、地形因子及Sentinel-1后向散射系数为辅助变量进行组合,结合实地采样的SOC含量数据,运用XGBoost模型进行SOC含量反演。【结果】在21种数据预处理方法中以AM-Normalize的预处理效果最优,与实测SOC含量的相关系数为0.7544;其次是SG-FD、SD和FD的预处理效果,与实测SOC含量的相关系数分别为0.6791、0.6671和0.6202。SPA筛选的波段反演效果最优,其决定系数(R^(2))较CARS和全波段数据分别提升了0.0739和0.1524,均方根误差(RMSE)分别降低了0.9279和1.2793。引入地形因子的变量模型G2,其R^(2)较变量模型G1(特征波段+光谱指数)提升了0.0398,RMSE降低了0.1685;进一步加入Sentinel-1后向散射系数,变量模型G3的R^(2)较变量模型G2提升了0.0255,RMSE降低了0.1385。基于GF-5高光谱影像的SOC含量反演结果显示,滇中高原姚安灌区的SOC含量范围为9.8443~29.2514 g/kg,平均为19.4447 g/kg,与土壤样本SOC含量实测值的范围(10.47~30.11 g/kg)及平均值(20.6307 g/kg)较接近。【结论】基于GF-5高光谱影像构建的XGBoost模型,经AM-Normalize预处理降低噪声干扰、SPA筛选特征波段及引入光谱指数、地形因子和Sentinel-1后向散射系数后,能有效提升SOC含量反演的精度和适用性,为滇中高原地区SOC含量预测提供技术支撑。 展开更多
关键词 土壤有机碳(SOC) gf-5高光谱影像 光谱指数 XGBoost模型 滇中高原
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基于GF-GPR的地铁车站基坑变形预测与应用研究
13
作者 张凤明 苏谦 +3 位作者 邓志兴 王呈金 程梦凡 周辰泠 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期563-569,共7页
为解决受噪声影响地铁车站基坑变形预测精度受到限制的问题,文章首先使用高斯滤波(Gaussian filter,GF)算法对监测数据进行降噪处理,再采用高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)算法预测基坑变形,构建一种GF-GPR基坑变形预测... 为解决受噪声影响地铁车站基坑变形预测精度受到限制的问题,文章首先使用高斯滤波(Gaussian filter,GF)算法对监测数据进行降噪处理,再采用高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)算法预测基坑变形,构建一种GF-GPR基坑变形预测模型,并将GF-GPR模型应用于成都某车站地铁基坑的变形预测。结果表明:原始监测数据存在大量噪声,变形不连续,经过GF算法降噪后基坑变形序列变得平稳,同时有用的突变信息仍然被保留。降噪后数据的信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)为12.884~17.139,均方误差(mean square error,MSE)为0.430~0.875 mm;所提出的GF-GPR模型的变形预测结果与基坑实际变形趋势一致,GF-GPR模型的预测精度相较于单一GPR算法提高了31%~81%,最大均方根误差降低了0.4367~1.2881 mm。该研究成果可为基坑变形智能预测、施工事故防范提供参考。 展开更多
关键词 地铁车站 组合预测模型 变形预测 基坑水平位移 高斯滤波(gf) 高斯过程回归(GPR)
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基于GF-6 WFV的森林冻害遥感监测
14
作者 高影 武红敢 +3 位作者 李世明 曾庆伟 马宇龙 米国兵 《北京林业大学学报》 北大核心 2025年第9期122-128,共7页
【目的】近年来我国森林冻害频发,给森林生长和生态系统造成很大影响。本文旨在探讨GF-6 WFV数据在森林冻害监测中的应用,为森林精准监管提供科学依据。【方法】以山西省关帝山国有林管理局二道川林场为研究区,基于2019年森林植被生长季... 【目的】近年来我国森林冻害频发,给森林生长和生态系统造成很大影响。本文旨在探讨GF-6 WFV数据在森林冻害监测中的应用,为森林精准监管提供科学依据。【方法】以山西省关帝山国有林管理局二道川林场为研究区,基于2019年森林植被生长季的GF-6 WFV时序数据,分析NDVI时空变化对倒春寒引起的森林冻害发展过程的响应。通过ENVI软件的Net5深度学习模型,筛选最优模型,对冻害进行评估。【结果】海岸蓝波段对森林植被黄化信息较为敏感,有助于提高亚健康森林植被的遥感监测精度。其构成的深度学习模型训练的用户精度为81.0%,冻害遥感分类空间分布验证的准确性为90.7%。基于Landsat-8 OLI和样地调查数据的验证结果表明,GF-6 WFV的NDVI时序数据能够有效监测研究区的冻害发生、发展情况。研究期间重度受损、中度受损、轻度受损以及健康林分的面积占比分别为17.4%、36.3%、30.9%和15.4%。冻害主要分布在1600 m以下的低海拔区域。【结论】研究揭示了GF-6 WFV时序数据在冻害所致树冠黄化或生长胁迫预警监测中的应用潜力,为森林健康监测和森林精准经营提供技术手段。 展开更多
关键词 gf-6 WFV数据 时序NDVI 倒春寒 深度学习 遥感监测
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CMA-GFS驱动长三角主要大气污染物数值预报 被引量：1
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作者 周广强 许建明 +3 位作者 殷长秦 毛卓成 余钟奇 瞿元昊 《中国环境科学》 北大核心 2025年第7期3593-3603,共11页
为强化区域大气环境数值预报的自主可控和对空气质量预报预警业务的支撑能力,基于华东区域大气环境数值预报系统研制了CMA-GFS驱动数值预报系统,分析了2023年7月4日~2024年7月3日长三角地区主要大气污染物的预报效果及其与NCEP-GFS和EC... 为强化区域大气环境数值预报的自主可控和对空气质量预报预警业务的支撑能力,基于华东区域大气环境数值预报系统研制了CMA-GFS驱动数值预报系统,分析了2023年7月4日~2024年7月3日长三角地区主要大气污染物的预报效果及其与NCEP-GFS和ECMWF驱动预报效果的差异.结果显示,CMA-GFS驱动预报对主要污染物具有良好的预报效果,相关系数一般超过0.7、均方根误差约为观测均值的30%~70%,不同时效的预报能力接近;不同污染物的预报效果之间存在性能差异和空间不同,北部优于南部,PM_(2.5)和O_(3)预报效果较好,PM10系统性低报而其他要素不同程度高报.CMA-GFS驱动的预报效果略优于ECMWF驱动而与NCEP-GFS驱动相当,但相互之间的差异一般不超过5%.评估结果证实了CMA-GFS应用于长三角地区空气质量数值预报的适用性,但不同表现的预报偏差表明还需要开展针对性的数值预报技术改进和应用方法研究. 展开更多
关键词 CMA-gfS 数值预报 空气质量 大气污染 WRF-Chem
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基于激光雷达与GF-2数据优选特征的中亚热带山地竹林树种识别
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作者 谭艳 郭孝玉 杨可乐 《西北林学院学报》 北大核心 2025年第4期106-116,126,共12页
树种分类及其空间位置展现是森林生态调查的核心内容之一,对森林资源的精准管理及生物多样性的保护与研究具有重要意义。本研究旨在探讨高分二号多光谱影像数据(GF-2)与无人机激光雷达点云数据(LiDAR)联合在山地竹林树种分类中的应用价... 树种分类及其空间位置展现是森林生态调查的核心内容之一,对森林资源的精准管理及生物多样性的保护与研究具有重要意义。本研究旨在探讨高分二号多光谱影像数据(GF-2)与无人机激光雷达点云数据(LiDAR)联合在山地竹林树种分类中的应用价值。以福建闽中山地为例,分别提取GF-2的光谱特征和纹理特征,LiDAR的高度特征、强度特征、地形因子和冠层高度特征(CHM),采用随机森林(RF)优选特征变量,比较单一GF-2影像、单一LiDAR数据、GF-2影像与LiDAR数据联合在树种分类中的应用潜力,设计3类特征组合,并运用2种机器学习分类器(RF、SVM)对竹林进行精细分类识别提取。结果表明:优选特征集LiDAR特征中回波强度的25%(I_25%)重要性最高,GF-2纹理特征中窗口11×11的蓝光波段均值(11_B1_Mean)和绿色归一化植被指数(GNDVI)表现较好;不同数据源比较,GF-2结合LiDAR数据在分类精度上优于单源数据;随机森林分类器方法结合GF-2、LiDAR数据集优选特征方案(F3)增加地形因子冠层高度等辅助特征后,树种分类的精度由78.47%提升到92.55%,总体精度达92.55%,kappa系数为0.91,表明增加辅助特征后,竹林树种识别精度明显提高。 展开更多
关键词 竹林 gf-2卫星影像 LIDAR数据 特征优选 树种分类
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基于GF-2影像的农村黑臭水体遥感识别与动态监测
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作者 刘甜甜 张明 +2 位作者 冯继锋 李倩楠 朱雨芯 《测绘通报》 北大核心 2025年第5期8-14,共7页
农村黑臭水体治理是实施乡村振兴战略的重要任务,而其面广、量大,且存在季节性变化,导致底数不清、周期性反臭,成为治理监管的难点。遥感监测时效性强、覆盖面广,可提高农村黑臭水体监测效率。本文以国产高分辨率卫星GF-2为数据源,首先... 农村黑臭水体治理是实施乡村振兴战略的重要任务,而其面广、量大,且存在季节性变化,导致底数不清、周期性反臭,成为治理监管的难点。遥感监测时效性强、覆盖面广,可提高农村黑臭水体监测效率。本文以国产高分辨率卫星GF-2为数据源,首先采用DeepLabV3+语义分割方法提取农村坑塘、沟渠等细小水体,然后基于黑臭水体与正常水体的光谱曲线差异,构建多种黑臭水体识别模型,最后在新乡县、漯河市、项城市进行农村黑臭水体识别和精度验证。结果显示,基于红波段、绿波段建立的NDBWI模型具有较高的准确性和普适性。利用该模型对新乡县2022—2024年的农村黑臭水体进行的动态监测发现,2023年黑臭水体数量较上年减少60%,2024年有6.8%的轻微反弹,表明近3年新乡县农村黑臭水体治理成效显著。本文研究成果可为精准治理农村黑臭水体,推进农村人居环境整治提供有效支撑。 展开更多
关键词 gf-2影像 水体提取 农村黑臭水体 遥感识别 动态监测
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基于GF-1的小微湿地信息提取研究——以重庆市梁平区为例
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作者 王婷韵 崔林林 +2 位作者 王永前 杨世琦 叶勤玉 《成都信息工程大学学报》 2025年第5期731-738,共8页
湿地对人们的生活有重要意义,湿地变化监测对保护生态系统起着重要作用。为研究小微湿地的监测,以重庆市梁平区为研究区,基于两期GF-1数据采用分层分类法进行湿地信息提取,包括湖泊、河流、库塘、水田、泥滩地、草滩地等6种湿地类型。... 湿地对人们的生活有重要意义,湿地变化监测对保护生态系统起着重要作用。为研究小微湿地的监测,以重庆市梁平区为研究区,基于两期GF-1数据采用分层分类法进行湿地信息提取,包括湖泊、河流、库塘、水田、泥滩地、草滩地等6种湿地类型。利用最佳指数OIF指标确定最佳波段组合方式为4(R)3(G)2(B),采用最大似然法进行对比和无人机实地影像进行检验。结果表明分层分类法比最大似然法分类的精度高,总分类精度达89.27%,Kappa系数为0.8017,比最大似然法精度高7.72个百分点,Kappa系数高0.0756,取得较好的分类效果,GF-1各波段可以为湿地变化检测提供有效的信息。研究结果可为了解以小微湿地为代表的湿地系统提供参考,促进生态平衡,对维护湿地生态系统平衡有重要意义。 展开更多
关键词 湿地 gf-1 分层分类 信息提取 梁平区
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基于国产GF-6 WFV多光谱图像的黑土区玉米秸秆覆盖度估算方法研究 被引量：1
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作者 孙中平 郑晓雄 +4 位作者 徐丹 孙建欣 刘素红 曹飞 白爽 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第3期726-734,共9页
黑土地是地球上极为珍贵的土壤资源,但长期高强度的利用加之土壤侵蚀,黑土层逐渐变薄、变瘦、变硬。作物秸秆覆盖是对黑土地实施保护的一种保护性措施,因此,秸秆覆盖度监测是保护性耕作措施实施程度的关键指标之一。国产高分六号(GF-6)... 黑土地是地球上极为珍贵的土壤资源,但长期高强度的利用加之土壤侵蚀,黑土层逐渐变薄、变瘦、变硬。作物秸秆覆盖是对黑土地实施保护的一种保护性措施,因此,秸秆覆盖度监测是保护性耕作措施实施程度的关键指标之一。国产高分六号(GF-6)卫星是中国首颗精准农业观测的高分卫星,相较于前几颗高分卫星,GF-6 WFV多光谱图像新增紫外波段、黄波段和两个对植被变化响应敏感的红边波段,新增光谱波段是否在黑土区作物秸秆覆盖度估算中具有应用潜力是本研究的探索目标。以保护性耕作“梨树模式”创建地的梨树县为研究区,选取2020年11月5日的GF-6 WFV多光谱图像,探索基于GF-6 WFV多光谱图像的秸秆光谱指数构建方法、基于像元二分法的秸秆覆盖度估算方法。研究结果表明:(1)由绿、红、近红外、紫外和黄波段组合的5种秸秆光谱指数与实测秸秆覆盖度的相关性较大,R^(2)大于0.5,能够解释超过50%的玉米秸秆覆盖度信息;(2)GF-6 WFV秸秆覆盖度估算结果与Sentinel-2 MSI、Landsat8 OLI估算结果之间存在较好的线性关系,决定系数R 2分别为0.833、0.732,进一步说明了国产GF-6 WFV多光谱图像用于秸秆覆盖度估算的可靠性和有效性;(3)利用像元二分法模型和考虑土壤背景差异可提高玉米秸秆覆盖度估算精度,与线性回归模型相比,像元二分法模型的估算精度R 2由0.740提高到0.769;考虑土壤质地分区后,像元二分法模型估算精度得到整体提升,R^(2)达到0.822。研究结果可为大区域范围内的作物秸秆覆盖度精确估算提供参考。 展开更多
关键词 国产卫星 gf-6 WFV多光谱图像 秸秆光谱指数 玉米秸秆覆盖度 黑土区 像元二分法
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基于GF-2影像数据的马尾松地上生物量反演研究
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作者 赵伟丽 任畑 +3 位作者 陈盼芳 蒙颖 罗德洪 罗志富 《林业调查规划》 2025年第5期10-16,共7页
基于GF-2影像对贵州省长顺国营林场马尾松林进行遥感生物量反演,提取多光谱波段、纹理因子和植被指数因子,构建马尾松生物量一元回归模型、多元线性回归模型和随机森林模型。结果表明,可见光抗大气植被指数(VARI)、红绿植被指数(RGVI)... 基于GF-2影像对贵州省长顺国营林场马尾松林进行遥感生物量反演,提取多光谱波段、纹理因子和植被指数因子,构建马尾松生物量一元回归模型、多元线性回归模型和随机森林模型。结果表明,可见光抗大气植被指数(VARI)、红绿植被指数(RGVI)、比值植被指数(RVI)、大气阻抗植被指数(ARVI)是影响生物量的主要因子;经过对比发现,随机森林模型整体上具有最好的表现,回归模型拟合度较高,R 2为0.71,绝对误差为-0.45 hm^(2),相对误差为-0.40%;基于随机森林反演马尾松生物量平均值为112.86 t/hm^(2),空间上分布破碎,与实际情况相符。本研究构建的反演方法能够有效处理大面积特征植被的生物量遥感反演,提升整体精度,为合理调节林业资源分布和提升生态环境生产力提供了重要的参考方法。 展开更多
关键词 马尾松 生物量 随机森林模型 gf-2影像 遥感反演 植被因子
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