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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
1
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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结合时序Sentinel-2和GF-2影像的耕地撂荒识别 被引量：1
2
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
3
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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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
4
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
5
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-2影像数据的马尾松地上生物量反演研究
6
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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基于Sentinel-2和GF-2的草地地上生物量遥感反演
7
作者 周杨 王春林 +2 位作者 李昌柯 韩金龙 郭锐 《地理空间信息》 2025年第10期63-67,77,共6页
针对传统的野外实测草地地上生物量耗时耗力、测量难度大、空间和时间上的局限性等问题,提出了一种基于Sentinel-2和GF-2的遥感反演方法。分析了草地地上生物量和归一化植被指数等5种植被指数的相关性,基于Sentinel-2、GF-2遥感影像数... 针对传统的野外实测草地地上生物量耗时耗力、测量难度大、空间和时间上的局限性等问题,提出了一种基于Sentinel-2和GF-2的遥感反演方法。分析了草地地上生物量和归一化植被指数等5种植被指数的相关性,基于Sentinel-2、GF-2遥感影像数据和野外实测样方数据构建遥感反演模型,选取最优反演模型进行精度验证和大尺度遥感反演。研究结果表明:Sentinel-2的反演效果优于GF-2,Sentinel-2的多元线性回归模型拟合效果最优,决定系数达到0.897,均方根误差为10.93 g/m^(2),平均相对误差为13.62%,研究结果可为草地资源监测、生物量估算等提供参考依据。 展开更多
关键词 地上生物量 遥感反演 Sentinel-2 gf-2 植被指数
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基于OBIA-DeepLabv3的GF-2遥感影像城市水体提取
8
作者 孙盈盈 《测绘与空间地理信息》 2025年第4期151-154,共4页
针对利用遥感影像进行城市水体提取时,其提取精度易受阴影、建筑物等因素干扰的问题,本文基于OBIA和DeepLabv3网络构建了OBIA-DeepLabv3城市水体提取方法。该方法利用面向对象多尺度分割辅助构建DeepLabv3网络样本数据集,并将光谱、纹... 针对利用遥感影像进行城市水体提取时,其提取精度易受阴影、建筑物等因素干扰的问题,本文基于OBIA和DeepLabv3网络构建了OBIA-DeepLabv3城市水体提取方法。该方法利用面向对象多尺度分割辅助构建DeepLabv3网络样本数据集,并将光谱、纹理、形状等多种特征信息作为DeepLabv3网络的输入。本文以GF-2遥感影像为数据源,将OBIA-DeepLabv3与DT、RF、SVM、U-Net等6种方法进行对比实验,研究表明:1)DeepLabv3网络的总体精度大于U-Net网络的93.13%和PSPNet网络的92.01%,达到了最高总体精度94.09%;2)OBIA-DeepLabv3方法提取城市水体的总体精度为96.01%,比未结合面向对象的DeepLabv3方法的总体精度提高了1.92%。由此表明,基于OBIA-DeepLabv3的城市水体提取方法可以有效地避免建筑、阴影的影响,且在分类效率和分类精度方面均具有一定的优势。 展开更多
关键词 城市水体提取 gf-2 面向对象 深度学习 DeepLabv3
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基于面向对象的GF-2卫星影像湿地信息提取
9
作者 孙祥龙 李卫萍 +2 位作者 丁明君 王玉明 孙鹏 《测绘标准化》 2025年第1期139-143,共5页
传统的湿地信息提取主要采用外业调查和目视解译方法,存在耗时、费力且成本高的问题。近年来,利用遥感影像进行湿地信息提取成为研究的热点,但低分辨率遥感影像精度难以满足实际需求,高分辨率影像往往成本较高。本文基于高分二号(GF-2)... 传统的湿地信息提取主要采用外业调查和目视解译方法,存在耗时、费力且成本高的问题。近年来,利用遥感影像进行湿地信息提取成为研究的热点,但低分辨率遥感影像精度难以满足实际需求,高分辨率影像往往成本较高。本文基于高分二号(GF-2)卫星影像数据,建立湿地类型分类体系,采用面向对象分类方法提取南京市长江区域的湿地信息。结果表明,面向对象分类方法对研究区GF-2影像进行湿地信息提取的总体精度为90.86%,Kappa系数为0.904,分类精度较高,能够满足变化监测的要求,该研究结果可为利用GF-2卫星影像精准监测湿地变化提供支持。 展开更多
关键词 gf-2卫星影像 湿地 面向对象 信息提取
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基于极限学习机的GF-2影像分类 被引量：14
10
作者 王明常 张馨月 +3 位作者 张旭晴 王凤艳 牛雪峰 王红 《吉林大学学报（地球科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期373-378,共6页
遥感图像分类是提取图像有效信息过程中重要的一部分,为了探寻最优的分类方法,许多机器学习算法逐步应用于遥感分类中。极限学习机(extreme learning machine,ELM)以其高效、快速和良好的泛化性能在模式识别领域得到广泛应用。本文采用... 遥感图像分类是提取图像有效信息过程中重要的一部分,为了探寻最优的分类方法,许多机器学习算法逐步应用于遥感分类中。极限学习机(extreme learning machine,ELM)以其高效、快速和良好的泛化性能在模式识别领域得到广泛应用。本文采用训练速度快、运算量小的极限学习机算法与支持向量机(support vector machines,SVM)算法和最大似然法进行分类对比,对高分辨率遥感图像进行分类,分析极限学习机算法对于遥感图像分类的准确度等性能。选取吉林省长春市部分区域的GF-2遥感数据,将融合后的影像设置为原始数据,利用3种方法进行分类。研究结果表明,极限学习机算法分类图像总体分类精度达到85%以上,kappa系数达到0.718,与其他分类方法相比分类准确度较高,且极限学习机运行时间比支持向量机运行时间约短2 480s,约为支持向量机运行时间的1/8,因此具有良好的性能和实用价值。 展开更多
关键词 极限学习机 遥感图像分类 gf-2影像 监督分类 支持向量机
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基于GF-2影像对恰西国家森林公园的遥感分类 被引量：6
11
作者 师玉霞 王振锡 +2 位作者 杨勇强 连玲 高亚利 《新疆农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2020年第7期1321-1329,共9页
【目的】选用面向对象的监督分类法,对研究区域的天山云杉林进行遥感分类,选取一种分类效果最佳的方法,为该区域的林地资源调查、动态监测评价提供依据。【方法】基于高分二号(GF-2)遥感影像数据,借助ESP尺度评价工具和目视解译相结合,... 【目的】选用面向对象的监督分类法,对研究区域的天山云杉林进行遥感分类,选取一种分类效果最佳的方法,为该区域的林地资源调查、动态监测评价提供依据。【方法】基于高分二号(GF-2)遥感影像数据,借助ESP尺度评价工具和目视解译相结合,筛选研究区各地物最优分割尺度,利用3种不同分类方法在此基础上进行遥感分类。【结果】研究区内的水体、道路、其他用地、林地和草地的最优分割尺度,分别为390、372、316、296、246;其次在各地物最优分割尺度下,比较最邻近分类、结合矢量数据分类和阈值分类3种方法,经过精度评估发现,3种分类方法的Kappa系数和总体精度值分别为0.7607、0.7820、0.8406和0.8148、0.8305、0.8765。【结论】阈值分类方法优于其他2种方法,选用更为优良的阈值分类方法引入解决该地区林地资源调查是可行的。 展开更多
关键词 gf-2影像 面向对象 多尺度分割 分类
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基于国产GF-2卫星影像的遥感地质解译:以阿吾拉勒地区为例 被引量：9
12
作者 张亮 那晓东 +1 位作者 刘知 臧淑英 《地质科技情报》 CSCD 北大核心 2018年第2期233-240,共8页
"高分二号"(GF-2)卫星的成功发射标志着我国民用卫星进入亚米级的"高分时代",多光谱数据与全色数据的融合不仅保留了多光谱的色彩优势,也提高了多光谱影像的空间分辨率,GF-2卫星提供的海量遥感影像在促进我国地理... "高分二号"(GF-2)卫星的成功发射标志着我国民用卫星进入亚米级的"高分时代",多光谱数据与全色数据的融合不仅保留了多光谱的色彩优势,也提高了多光谱影像的空间分辨率,GF-2卫星提供的海量遥感影像在促进我国地理信息产业快速发展的同时,也在地质领域发挥着越来越重要的作用。在简述GF-2 1A级数据处理的基础上,详细判读了断裂、褶皱、环形构造等构造特征和地层岩性信息,以及岩脉等细微构造。结果表明GF-2数据可以有效应用于地质调查,对于地质构造识别及地质体空间属性确定有较强的实用价值和广泛的应用前景。 展开更多
关键词 gf-2卫星 阿吾拉勒 遥感解译 信息提取 应用评价
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面向对象的GF-2影像水体信息提取研究 被引量：3
13
作者 王冬梅 陈琳 冯峰 《人民黄河》 CAS 北大核心 2021年第5期80-83,90,共5页
高分辨率遥感影像面向对象信息提取的前提和关键步骤是影像分割。在分析水体信息提取方法的基础上,提出多尺度-光谱差异分割的方法。首先,以河南省开封市某区域为例,采用多尺度分割的方法对GF-2影像进行分割,确定最优分割尺度;然后,在... 高分辨率遥感影像面向对象信息提取的前提和关键步骤是影像分割。在分析水体信息提取方法的基础上,提出多尺度-光谱差异分割的方法。首先,以河南省开封市某区域为例,采用多尺度分割的方法对GF-2影像进行分割,确定最优分割尺度;然后,在保证地类分割纯度的基础上,对分割的影像进行光谱差异分割,得到研究区域水体分割最佳效果;最后,利用水体在近红外波段均值的特征,设置阈值提取到满意的水体信息结果。根据目视评价和定量评价结果,证明该方法在研究区域是可行的。 展开更多
关键词 面向对象 gf-2影像 多尺度-光谱差异分割 水体信息提取
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基于GF-2民勤县白刺包提取技术 被引量：1
14
作者 滑永春 李增元 +1 位作者 高志海 郭中 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2017年第1期71-77,共7页
以甘肃民勤县的白刺包为主要研究对象,采用冬季过境的高分二号(GF-2)数据,结合影像的最小值差值+最大值差值纹理信息、白刺包长宽比与面积等几何特性,利用多尺度分割、面向对象分类和阈值提取等方法进行白刺包的定量提取。研究结果表明... 以甘肃民勤县的白刺包为主要研究对象,采用冬季过境的高分二号(GF-2)数据,结合影像的最小值差值+最大值差值纹理信息、白刺包长宽比与面积等几何特性,利用多尺度分割、面向对象分类和阈值提取等方法进行白刺包的定量提取。研究结果表明:在白刺包的空间位置提取方面,精度达到94%,满足研究要求;而在提取面积方面,与实际面积的线性回归系数(R2)为0.77,均方根误差(RMSE)为5.77,虽然精度尚可,但仍然有进一步提高的必要。 展开更多
关键词 白刺包 gf-2数据 纹理几何信息 图像分割 面向对象分类
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基于GF-2影像恰西国家森林公园郁闭度反演研究 被引量：2
15
作者 师玉霞 王振锡 《新疆农业大学学报》 CAS 2019年第5期372-377,共6页
为提高恰西国家森林公园的郁闭度估测模型精度,对单变量和多变量建模进行对比研究,选取出最优的建模因子用于郁闭度反演。先对地形因子和遥感影像的纹理特征因子、植被指数因子进行获取和提取,接着采用偏最小二乘回归法,分别以4种不同... 为提高恰西国家森林公园的郁闭度估测模型精度,对单变量和多变量建模进行对比研究,选取出最优的建模因子用于郁闭度反演。先对地形因子和遥感影像的纹理特征因子、植被指数因子进行获取和提取,接着采用偏最小二乘回归法,分别以4种不同建模因子构建郁闭度估测模型,最后用检验样本对4种模型进行精度评价和分析。结果表明,多变量的估测模型结果最好,其校正R 2为0.842,均方误差为0.0695,估测精度达到了89.93%。采用多变量比只采用一种变量模型的估测精度要高,更适用于该研究区域的郁闭度反演。 展开更多
关键词 gf-2 郁闭度 偏最小二乘回归 估测模型 拟合度
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基于GF-2影像山地森林有林地小班区划 被引量：1
16
作者 师玉霞 袁民 +3 位作者 杨勇强 连玲 高亚利 王振锡 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期82-90,共9页
【目的】选用面向对象的分层分类法对研究区域的天山云杉林进行遥感分类,提出高分辨率遥感数据进行有林地小班区划的规则集,检测主流遥感数据源的提取效果,以期为森林资源监测和山区天然林更新恢复评价等方面提供技术参考,进一步推进国... 【目的】选用面向对象的分层分类法对研究区域的天山云杉林进行遥感分类,提出高分辨率遥感数据进行有林地小班区划的规则集,检测主流遥感数据源的提取效果,以期为森林资源监测和山区天然林更新恢复评价等方面提供技术参考,进一步推进国产高分辨率遥感数据在山区林地分类方面的应用。【方法】以天山西部山地云杉林为研究对象,以新疆天山西部国有林管理局巩留分局的恰西国家森林公园为研究区,以高分二号(GF-2)影像为基础数据,对其进行多尺度分割和郁闭度估测模型的研究,并结合野外实地测量以及遥感数据的光谱信息、纹理信息、植被指数因子等特征值,建立地物分类规则集,利用面向对象的分层分类方法,开展基于郁闭度的山地森林有林地小班区划研究。【结果】选用地形因子+植被指数+纹理特征因子构建的郁闭度估测模型,估测精度达到了89.93%,能够有效地反映研究区郁闭度的真实情况,而基于郁闭度估测模型的山地森林有林地小班区划的结果较好,根据森林资源二类实地调查结果显示研究区内有林地面积为4264.62 hm^(2),GF-2影像提取出来的有林地面积为4129.82 hm^(2),相对误差只有5.53%,总体吻合度达到了94.47%。【结论】选用国产高分辨率影像进行有林地的提取和郁闭度等级的划分是可行的,可为研究区域内的小班区划提供一定的数据支撑。 展开更多
关键词 gf-2影像 面向对象 多层分类 小班区划
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基于GF-2卫星遥感影像的界河水体信息提取方法 被引量：9
17
作者 龚文峰 王鹏 +2 位作者 王双宇 周莹 曹凯华 《黑龙江大学工程学报》 2018年第4期1-7,共7页
快速准确地从遥感影像提取界河地表水体信息,是研究跨国水资源利用、水体监测与应急监测的核心热点问题。以GF-2卫星遥感影像为主要数据源,采用归一化差分水体指数(Nomalized Difference Water Index,NDWI)、改进阴影水体指数(Modified ... 快速准确地从遥感影像提取界河地表水体信息,是研究跨国水资源利用、水体监测与应急监测的核心热点问题。以GF-2卫星遥感影像为主要数据源,采用归一化差分水体指数(Nomalized Difference Water Index,NDWI)、改进阴影水体指数(Modified Shadow Water Index,MSWI)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和面向对象方法 (Object-Oriented Method,OOM)完成中俄界河区域水体信息定量提取,并探究各个提取方法优势与不足。结果表明:SVM法总体精度和Kappa系数最高,NDWI法总体精度和Kappa系数最低; NDWI法易受建筑区和阴影影响,OOM法受阴影和建筑区影响最小; SVM法和MSWI法可应用于GF-2地表水体提取,能够满足界河水体监测与应急监测需求,但SVM法最适宜GF-2影像的水体信息快速、准确提取。 展开更多
关键词 gf-2 界河 高分辨率影像 水体信息提取
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基于RFM模型的GF-2卫星数据几何校正精度探讨 被引量：3
18
作者 马世斌 杨文芳 +2 位作者 皮英楠 李生辉 辛荣芳 《自动化技术与应用》 2020年第9期57-60,共4页
本文以GF-2国产卫星原始数据为研究对象,在基于RFM下分别采用不同精度DEM数据和不同数量的GCP的参与下来探讨对GF-2卫星全色波段原始数据的几何纠正精度的影响。结果表明:在一定数量GCP参与下采用10m分辨率DEM纠正的全色波段影像精度要... 本文以GF-2国产卫星原始数据为研究对象,在基于RFM下分别采用不同精度DEM数据和不同数量的GCP的参与下来探讨对GF-2卫星全色波段原始数据的几何纠正精度的影响。结果表明:在一定数量GCP参与下采用10m分辨率DEM纠正的全色波段影像精度要明显高于30m分辨率DEM,通过分析在8个GCP参与下采用30m分辨率DEM纠正的全色波段影像最大中误差为4.74m,达到1:10000尺度精度要求;此外,并不是参与纠正的GCP数量越多其图像纠正的精度就越高,GCP参与的数量在6-8个时纠正的图像精度相差不大,在30m分辨率DEM参与下GCP数量最少为6个所纠正的全色波段影像才能满足1:10000工作的精度要求。 展开更多
关键词 RFM模型 gf-2卫星数据 几何纠正精度
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基于GF-2影像的离子吸附型稀土矿区地表覆盖分层分类提取方法研究 被引量：5
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作者 李恒凯 瓮旭阳 《稀土》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期108-119,共12页
离子吸附型稀土矿矿点小而分散,其开采与复垦带来地表覆盖的急剧变化,矿区地表覆盖信息对于矿区生态环境监测具有重要意义。GF-2号数据具有1米空间分辨率和仅5天的重访周期,在稀土矿区地表覆盖监测方面具有较大应用潜力。针对GF-2号影... 离子吸附型稀土矿矿点小而分散,其开采与复垦带来地表覆盖的急剧变化,矿区地表覆盖信息对于矿区生态环境监测具有重要意义。GF-2号数据具有1米空间分辨率和仅5天的重访周期,在稀土矿区地表覆盖监测方面具有较大应用潜力。针对GF-2号影像的数据特点,结合稀土矿的开采与复垦过程,构建了面向对象的稀土矿区分层分类地表覆盖信息提取方法。实验针对稀土矿在GF-2影像空间信息丰富的优势,采用融合纹理特征的方法提高分类精度;针对稀土矿区地物众多的特点,进行了矿区地物分割尺度选择和5次分割,实现了分层选择;针对矿区地物类别共同特征,利用光谱规则、纹理规则和空间规则,构建了稀土矿地物区分的隶属度函数。最后,将构建的融合纹理特征的面向对象分层分类方法与最大似然值方法和无纹理特征面向对象方法进行比较,通过与目视解译矢量化结果进行对比检验。结果表明,融合纹理特征分层分类效果最好,矿区地表各地物分类精度分别为复垦地83.71%、尾砂地83.53%、林地95.67%、厂矿复垦92.51%、果园84.03%和未分类地物81.85%,分类效果良好,完全能够适用于对稀土矿区监测。 展开更多
关键词 gf-2 离子吸附型稀土 土地覆盖 纹理特征 多层分割分类
原文传递
特征优选的GF-2影像湿地地表覆盖要素提取 被引量：6
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作者 李冰 卢小平 +1 位作者 李新社 杜晓贝 《测绘与空间地理信息》 2018年第9期49-52,共4页
为满足地理国情普查及监测对湿地地表覆盖要素自动分类需求,本文以GF-2影像为数据源,采用Relief F算法优选特征,根据选取不同特征数量达到的总体分类精度和类间分类精度,对比分析面向对象的随机森林、决策树、支持向量机、最邻近4种分... 为满足地理国情普查及监测对湿地地表覆盖要素自动分类需求,本文以GF-2影像为数据源,采用Relief F算法优选特征,根据选取不同特征数量达到的总体分类精度和类间分类精度,对比分析面向对象的随机森林、决策树、支持向量机、最邻近4种分类方法对湿地覆被自动分类的适用性,通过实例进行对比分析,结果表明经过特征优选上述4种分类方法均可利用较少特征值达到较优的分类结果,验证了Relief F算法的有效性。在分类精度和学习速度方面,随机森林最优,决策树优于支持向量机,除最邻近方法外均可用于湿地信息普查。 展开更多
关键词 gf-2 湿地 特征优选 地理国情普查 面向对象
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