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精准农田识别是农作物估产和粮食安全评估的基础。遥感数据作为农田识别的重要数据源,可提供动态、快速的监测结果。高光谱数据在农田识别分类方面具有巨大的应用潜力,但其中的冗余波段影响了分类效率和分类精度。因此,本研究提出了一种适用于高光谱数据农田分类的混合式特征选择算法。首先,基于变量的重要性排序或约束程度,按步长逐步进行降维;其次,寻找分类精度骤减的转折点,并将其对应的变量作为特征子集;最后,利用序列后向选择SBS（Sequential Backward Selection）方法搜索最优分类特征子集。本研究利用GF-5高光谱数据,共研究了3种降维方法（随机森林RF（Random Forest）、互信息MI（Multi-Information）和L1正则化（L1 regularization））和3种分类算法（随机森林、支持向量机SVM（Support Vector Machine）和K近邻KNN（K-Nearest Neighbor））的组合在农田分类中的表现。结果表明,基于L1正则化法得到的特征子集自相关性较低,并且包含的红边和近红外波段有效提高了农田、森林和裸土的区分度。在不同分类模型比较中发现,SVM在高维空间中表现出非常好的抗噪能力,分类精度高于RF和KNN。而RF在低维空间中的泛化能力要高于SVM和KNN。相比于第一步降维得到的特征子集,使用SBS搜索得到的最优特征子集均提高了分类精度。最终,具有23维输入的L1-SVM-SBS分类模型得到了最高的总体分类精度（94.64%）和农田召回率（95.83%）。本研究为高光谱数据特征优选提供了一种新思路,筛选出了更具代表性的特征波段,提高了农田分类精度,对高光谱遥感分类研究具有参考价值。 相似文献
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以地块分类为核心的冬小麦种植面积遥感估算 总被引：5，自引：0，他引：5
以提高冬小麦种植面积估算精度为目标,选取种植结构复杂的都市农业区,采用QuickBird影像数字化农田地块边界,以多时相TM影像为核心数据源,以地块为基本分类单元,进行不同特征向量组合、不同分类器的冬小麦地块分类方法研究,并对比分析了基于地块分类和基于像元分类的冬小麦种植面积估算精度。研究结果表明,基于地块分类的冬小麦种植面积估算方法的总量精度和位置精度均高于像元分类;植被指数和纹理信息的引入有助于进一步提高地块分类精度;支持向量机与最大似然均能得到高达97%的总量精度和90%的位置精度,支持向量机地块分类所需的训练样本量远低于最大似然,因此支持向量机更加适合于冬小麦地块分类;冬小麦错分与漏分情况大多发生在细碎地块,其面积总量较小,而大地块错分和漏分较少,因此相对于像元分类,地块分类能在整个区域能得到较高的冬小麦位置精度和总量精度。 相似文献
3.
为了进一步提高冬小麦产量估测的精度,基于集合卡尔曼滤波算法和粒子滤波（particle filter, PF）算法,对CERES–Wheat模型模拟的冬小麦主要生育期条件植被温度指数（vegetation temperature condition index,VTCI）、叶面积指数（leaf area index, LAI）和中分辨率成像光谱仪（moderate-resolution imaging spectroradiometer, MODIS）数据反演的VTCI、LAI进行同化,利用主成分分析与Copula函数结合的方法构建单变量和双变量的综合长势监测指标,建立冬小麦单产估测模型,并通过对比分析选择最优模型,对2017—2020年关中平原的冬小麦单产进行估测。结果表明,单点尺度的同化VTCI、同化LAI均能综合反映MODIS观测值和模型模拟值的变化特征,且PF算法具有更好的同化效果;区域尺度下利用PF算法得到的同化VTCI和LAI所构建的双变量估产模型精度最高,与未同化VTCI和LAI构建的估产模型精度相比,研究区各县（区）的冬小麦估测单产与实际单产的均方根误差降低了56.25 kg/hm2,平均相对误差降低了1.51%,表明该模型能有效提高产量估测的精度,应用该模型进行大范围的冬小麦产量估测具有较好的适用性。 相似文献
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《国土资源遥感》2020,(1)
为了探究低空无人机遥感技术对喀斯特地貌条件下不同形态农耕区地物类型的识别精度,以桂林市3个200 m×200 m样方的农耕区为研究区,在无人机航拍影像和地面调查数据的支持下,分别将基于像元和面向对象的影像分析技术与支持向量机(support vector machine,SVM)算法相结合,构建不同地貌条件下农耕区地物遥感识别模型,并进行精度对比分析。结果表明,面向对象的SVM分类结果保留了原始地物的大致轮廓,且地块较完整,更为适用于喀斯特地貌条件下的农耕区地物识别,较基于像元的SVM分类方法总体精度高6. 54%,Kappa系数高0. 135;基于像元的SVM分类方法适用于地物分布规则的农耕区地物识别,相比面向对象的SVM分类方法总体精度高2. 92%,Kappa系数高0. 026。 相似文献
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对流层延迟是影响全球卫星导航系统（GNSS）测量精度的重要因素. 针对现有对流层延迟模型稳定性差,精度较低等问题,在无实测气象参数条件下,提出一种基于Keras平台的长短期记忆神经网络（LSTM）的对流层延迟预测模型. 选取全球均匀分布的8个测站,使用其2016年第90-131年积日共42 天的整点对流层延迟数据预测其第132-136年积日的整点数据. 以国际GNSS服务（IGS）中心提供的对流层产品为真值,分析比较LSTM模型和反向传播（BP）神经网络模型的预测效果. 研究表明,LSTM模型预测结果的均方根误差基本达到mm级,其平均绝对误差和平均绝对百分比误差均比BP模型低,LSTM模型在精度和稳定性上较BP模型均有明显提高;LSTM模型在中高纬区域的均方根误差（RMSE）均值达到7.82 mm,中高纬地区更适合使用该模型. 相似文献
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遥感卫星的波段设置、信噪比及传感器观测角度等因素都会影响作物提取精度。为充分挖掘与发挥Sentinel-2卫星多光谱成像仪(MSI)与Landsat 8陆地成像仪(OLI)在冬小麦信息提取方面的优势,本文以商河县为研究区,基于两数据源的光谱特征、纹理特征、植被指数特征组合数据,利用随机森林(RF)与支持向量机(SVM)对冬小麦进行提取。结果表明:基于单一影像的最优Kappa系数与最优OA分别为0.89和95.13%,基于组合数据源的最优Kappa系数为0.92,最优OA为95.28%,两数据源组合的精度优于单一数据源提取精度;数据组合效果与分类器的性能有关,RF的Kappa系数相对于SVM分别提升0.04、0.20和0.11,OA分别提升2.41%、11.31%和6%,RF对冬小麦提取精度优于SVM。本文研究结果对于构建中高分辨率影像组合的典型农作物分类提取体系具有重要意义。 相似文献
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国家公园的土地覆盖分类对于掌握自然资源现状、查明存在的生态安全威胁并快速应对具有基础性数据支撑作用。基于谷歌地球引擎（Google Earth Engine,GEE）平台,结合哨兵（Sentinel）主被动遥感数据及其导出的光谱指数、纹理特征和地形特征,分别采用基于像元的随机森林（random forest,RF）算法和面向对象的简单非迭代聚类（simple noniterative clustering,SNIC）+RF算法实现了钱江源国家公园异质性景观的土地覆盖（耕地、森林、草地、水体、人造地表和裸地）分类。地面实验表明,在多种输入数据组合中,基于像元和面向对象方法分类获得的最高总体精度分别为92.37%和93.98%。合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）数据的纳入能够提高基于像元方法的分类精度,但在面向对象方法中未能体现精度提升效果。通过SNIC+RF算法生成的土地覆盖分类图完整性更好,所需特征数量较少,并且算法能够在GEE环境下快速执行,适用于国家公园管理实践。 相似文献
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利用混合光谱分解与SVM估算不透水面覆盖率 总被引：1，自引：1，他引：0
对比了线性混合光谱分解模型(SMA)与支持向量机(SVM)在TM影像上估算不透水面覆盖率(ISP)的精度,通过SVM模型拟合TM像元光谱特征与样本ISP间的关联而获得对未知像元ISP的估算能力。对于天津市主城区的TM影像,选择学校区、工矿区和住宅区的高分辨率影像分类结果作为训练样本(7020个)和验证样本(1500个),SVM模型的ISP估算均方差(15.4%)优于SMA估算结果(19.4%);在增加缨帽变化“绿度分量”及混合光谱分解“高反射率分量”作为SVM特征变量后,ISP估算精度提高为12%。研究结果表明：SVM模型能够拟合各像元光谱组分间非线性关系且具有较好小样本泛化的性能,适用于地面样本较少的大区域ISP制图;增加与ISP相关性大的光谱特征向量作为SVM输入能提供更多的区域地物空间分布信息,能够调整无样本的地表类型的ISP估算值,提高区域ISP估算的整体精度。 相似文献
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MODIS与TM冬小麦种植面积遥感测量一致性研究——小区域实验研究 总被引：5，自引：1，他引：5
针对大范围冬小麦种植面积遥感测量业务化运行中所存在的不同空间分辨率遥感影像的获取能力、空间分辨率与测量精度之间相互制约的现实问题,选择典型实验区,采取全覆盖的多时相低分辨率MODIS数据与中高分辨率TM样区数据相结合的方法,以支持向量机（SVM）为主要技术手段,通过选取不同比例的TM样本量,对MODIS进行混合像元分解,并对MODIS冬小麦测量结果与TM测量结果进行一致性分析,进而提出了一套可用于大范围冬小麦种植面积遥感测量业务化推广的识别和精度检验方法。研究结果表明：当TM样本量大于5%时,相对于TM识别结果而言,MODIS像元精度可以稳定在82%以上;当TM样本量大于40%时,区域精度可以稳定在97%。因此,从理论上讲,在实际业务化运行中,只要能够获得监测区40%的中高分辨率的影像,采用本研究提出的多尺度冬小麦种植面积测量方法,基本上可以满足业务化运行的精度要求。 相似文献
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高分辨率遥感影像5种面向对象分类方法对比研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对主流的面向对象分类方法在遥感影像处理中的使用范围不明确的问题,以e-Cognition软件平台为基础,处理标准数据集,综合考虑视觉效果、总体精度和用户精度3方面,系统地比较分析了主流的面向对象分类方法在高分辨率影像中的分类效果和精度分析。试验结果表明：使用不同的分类方法均存在混分现象且混分对象不完全一样。在处理同一标准数据集时,隶属度函数分类方法的精度最高但分类速度最慢,Bayes的分类效果最差但操作简单,支持向量机（SVM）、决策树（DT）、随机森林（RF）的分类速度均较快且都有较高的精度,其中SVM分类方法在区分相似性高的对象方面具有明显优势。在选择高分影像分类方法时,要充分考虑分类影像的特征选择从而选择合适的分类方法。 相似文献
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A. M. Wassef 《Journal of Geodesy》1979,53(1):53-60
The estimation of recent crustal movements from repeated geodetic observations is somewhat hampered by an apprehension of
the uncertainties involved in the estimation of the standard errors of the observations and by the lack of correlation between
the actual errors in networks and the theoretical estimates of these errors.
It is here shown that a more reliable evaluation of the quality of the observations may be reached through a factor analysis
of several statistical parameters. The suggested procedure is tentatively applied to some published data and a scheme aiming
at a generalized treatment is proposed. 相似文献
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W. D. Lambert 《Journal of Geodesy》1947,21(1):19-22
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日本是全球定位系统永久性跟踪站网（GEONET ）建立时间早、点位密度高且开发应用广泛的国家。介绍了日本GEONET的发展历史和从全球定位系统（GPS）到全球导航卫星系统（GNSS）现代化的总体发展规划及接收机和天线的更新、数据分发格式和实时数据传输的情况,分析了执行GNSS后不同星座组合观测的基线精度及其在智慧建设方面的应用情况,总结了对日本的GEONET发展的几点认识。 相似文献
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Summary The procedure for computing Earth orientation parameters (EOPs) implemented by the Subbureau for Rapid Service and Prediction of the International Earth Rotational Service (IERS) is described. This scheme involves the use of weighted cubic splines and provides smoothing of observations consistent with the agreement between contributed data sets. 相似文献
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陈楠 《武汉大学学报(信息科学版)》2013,38(5):594-598
分析了坡度提取算法的数学模型,并结合实际数据进行了分析和验证,提出了对误差进行敏感性程度分析的方法,得到了根据DEM分辨率或平均坡度计算坡度误差的公式。 相似文献
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通过合理设计数据库结构,选择有效的数据处理方案,可较好地解决测绘仪器检定多样繁杂数据的记录及管理难题,为繁琐的测绘资料管理等系统设计提供一项借鉴. 相似文献