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研究以中国南海西沙群岛华光礁西部剖面为试验区,采用高分一号（GF-1）遥感影像及“冰、云和陆地高程2号”（ICESat-2）星载激光测高数据,基于珊瑚礁地貌分带建模优选策略构建了试验区25 m以浅水深遥感反演模型,并将模型外推应用至西沙群岛有实地调查水深数据的珊瑚礁剖面研究区。建模结果显示,礁坡和深潟湖地貌采用波段比值二项式回归模型,礁坪、浅潟湖和点礁地貌均采用多波段比值回归模型,可以使得地貌单元内基于GF-1影像的水深遥感反演达到最优效果。模型反演水深数据与实地调查水深数据相关系数为0.95;实地调查水深数据与ICESat-2深水区数据综合验证结果显示,模型均方根误差为1.34 m,平均绝对误差为1.08 m,平均相对误差为17.10%。研究表明,本文提出的基于地貌的主被动遥感水深反演模型显著改进了珊瑚礁区中分辨率遥感水深反演模型的精度,可为大范围珊瑚礁区高精度的水深反演提供方法支持。 相似文献
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以扎龙湿地龙泡子为研究对象,利用58个实测水深数据和季相最接近的Quick Bird数据,建立湖泊水深的反演模型。探索性地建立了单波段和多波段组合的线性(多元)回归模型、指数模型、二次多项式模型、微分模型和对数模型等;通过对比模型的决定系数R2,比较模型精度;线性模型、对数模型、指数模型和幂指数模型的R2小于0.5,而二次多项式模型和多元线性回归模型的R2大于0.5,精度相对较高;筛选出拟合度较高的模型,用20个实测验证样本,采用相对误差和均方根误差进行模型精度评价;最后,利用精度较高的模型,进行龙泡子水深反演计算。水深反演结果表明,用选出的模型反演得到的龙泡子水深基本一致,为170~200 cm,即使有稀疏的水草覆盖,依然可以表现出水深渐变的趋势。以蓝、绿、红和近红外波段多光谱遥感反射率为自变量,建立的线性湖泡水深反演模型y=123.990-3.332B1+183.859B2-237.133B3-37.143B4(y为水深;B1、B2、B3和B4分别为蓝、绿、红和近红外波段的水体反射率),能较好地反演扎龙湿地湖泡的水深。 相似文献
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海岸带浅海水深高光谱遥感反演方法研究 总被引：3，自引：1，他引：2
近红外波段(760~900 nm)反射率对水深最为敏感,通过波段比值方法可以提高与水深的相关性,而711nm处反射率一阶微分值与水深的相关系数高达-0.87。对于近岸混浊度高的样本,单波段和比值模型反演效果不好,平均相对误差均高于30%;而光谱微分模型的精度较好,平均相对误差为17%。研究结果证明:水体反射率的一阶微分可以有效地削弱水质变化给水深反演带来的误差。 相似文献
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该文以提升滑坡危险性评价精度为核心目标,对深度神经网络在滑坡危险性评价中的可行性和适用性进行研究,以期充分发挥深度神经网络强大的非线性学习和拟合能力,取得更加合理的滑坡危险性评价结果。选取滑坡灾害多发的深圳市作为实例,基于深圳市815条历史滑坡数据,开展了深度神经网络建模训练;通过与广义线性模型及分类与回归树模型训练效果的对比,对深度神经网络的建模效果进行了评价,深度神经网络、广义线性模型和分类与回归树模型的AUC值依次是0.908、0.861和0.857。将训练所得的模型应用于深圳市全区,对3种模型输出的滑坡危险性评价成果的合理性和可靠性进行了对比分析,结果表明:深度神经网络建模精度良好,优于常见的广义线性模型和分类与回归树模型,输出的滑坡危险性评价成果具有合理性,适用于滑坡危险性评价工作。 相似文献
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《湿地科学》2017,(3)
以黄河三角洲新生湿地为研究区,选择Landsat-8遥感影像与实测植物生物量和土壤含盐量数据,构建多元线性回归模型,反演新生湿地植物生物量和土壤含盐量,探讨植物生物量与土壤含盐量分布规律。建立的黄河三角洲新生湿地植物生物量最优反演模型中,以1波段~5波段的反射率、比值植被指数(ration vegetation index,RVI)、土壤湿度指数(soil moisture index,SMI)、归一化植被指数(normalized different vegetation index,NDVI)、绿度土壤植被指数(green vegetation index,GVSB)、裸土植被指数(greenness above bare soil,GRABS)、大气阻抗植被指数(atmospherically resistant vegetation index,ARVI)和增强植被指数(enhanced vegetation index,EVI)为自变量,模型最优;在土壤含盐量反演模型中,以1波段~6波段的反射率、比值植被指数、土壤湿度指数、绿度土壤植被指数、裸土植被指数、大气阻抗植被指数和增强植被指数为自变量,建立的模型最优。整体上,黄河三角洲新生湿地土壤含盐量由海向陆递减,由黄河河道向两侧递增;植物生物量由海向陆递增,由黄河河道向两侧递减。在黄河三角洲新生湿地土壤盐分"低"等级区,植物生物量"高"等级区面积所占比例最大;在土壤盐分"中"等级区,植物生物量"中"等级区面积所占比例最大;在土壤盐分"高"等级区,植物生物量"低"等级区面积所占比例最大。随着土壤含盐量增大,黄河三角洲新生湿地植物生物量在减小。河水、地下水和海水的相互作用造成黄河三角洲湿地含盐量的空间分异,水、盐条件决定了黄河三角洲新生湿地植物生物量的空间分异规律。 相似文献
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《湿地科学》2016,(5)
植物生物量是反映湿地生态系统功能与健康状况的重要指标,高光谱技术可以为定量监测挺水植物生物量提供快速、无损的数据采集与分析处理方法。利用Field Spec 3野外高光谱辐射仪,获取了北京市门城湖湿地公园内典型挺水植物芦苇(Phragmites australis)和香蒲(Typha angustifolia)的冠层高光谱数据,同步采集了对应区域两种挺水植物的样品,测定了其地上干生物量;分别采用原始光谱、微分光谱、植被指数、归一化和比值光谱指数、"三边"参数、吸收特征参数6种方法,分析了芦苇和香蒲的冠层高光谱数据与其地上干生物量关系的差异,选择与地上干生物量显著相关的高光谱特征参数,利用一元线性回归、逐步多元回归和偏最小二乘回归方法,建立反演模型;利用交叉检验中的3K-CV(Three K-fold Cross Validation)方法,对反演模型的估测精度进行了检验。结果表明,在通过6种光谱分析方法获得的高光谱特征参数中,与芦苇地上干生物量相关系数最大的高光谱特征参数为550~800 nm波段的吸收深度,相关系数为0.847;与香蒲地上干生物量相关系数最大的高光谱特征参数是由680 nm、735 nm两波段构建的归一化光谱指数,相关系数为0.953。从3种回归模型的反演结果来看,偏最小二乘回归模型的反演结果最好,其次是逐步多元回归模型,而一元线性回归模型的反演结果相对较差。3K-CV法的交叉检验结果显示,反演芦苇和香蒲地上干生物量的3种模型都取得了较理想的估测精度,最小估测精度为90.86%,最大为95.23%。利用挺水植物冠层高光谱信息,可以反演其地上干生物量。 相似文献
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基于高光谱数据的天山北坡积雪孔隙率反演研究 总被引：1，自引：1，他引：0
以新疆天山北坡中段典型流域季节性积雪为研究对象,基于高光谱遥感监测技术,分析了融雪期积雪孔隙率与光谱反射率的相关性。采用偏最小二乘法(PLS)对相关性较高的波段进行压缩,并提取贡献率最高的前四个主成分,以此用来确定神经网络的隐含节点数、输入层、输出层的初始权值,建立PLS-BP模型进行积雪孔隙率反演研究。结果表明:当隐含节点数为3,模型的线性确定相关系数(R2)较高为0.9159,RMSE为0.04,相对误差为0.23。与传统偏最小二乘回归(PLSR)、主成分回归(PCA)建模方法相比,精度较高,所建定量模型可用于高光谱遥感反演积雪孔隙率。 相似文献
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基于TM数据的太湖叶绿素A浓度定量反演 总被引：21，自引：2，他引：19
利用TM(ETM)数据与准实时地面采样数据,建立太湖叶绿素浓度反演模型。结果表明,TM3/(TM1+TM4)与叶绿素A浓度的相关性最好,并以此建立了太湖叶绿素A浓度线性反演模型,但反演精度并不高,因此,建立了一个两层BP神经网络模型反演太湖的叶绿素A浓度,结果表明,神经网络模型的反演精度远高于线性反演模型,16个测试样本表明,神经网络模型反演的相对误差小于30%的有15个点,占总测试样本93.75%,而线性反演模型反演相对误差在30%以下的仅有3个点,这表明对于太湖这样一个光谱特征复杂的二类水体,可以利用神经网络模型反演水质参数。 相似文献
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文章主要根据机器学习算法（随机森林算法和极端梯度提升算法）和遥感水深反演的原理,利用Sentinel_2多光谱卫星数据和无人船实测水深数据,对内陆水体——梅州水库建立了随机森林（RF）、极端梯度提升（XGBoost）和支持向量机（SVM）水深反演模型,并对反演结果进行对比分析。结果表明：1）RF的训练精度为97%,测试精度为0.80;XGBoost模型的训练精度为97%,测试精度为0.79;SVM的训练精度为90%,测试精度为0.78。说明了在水深预测方面RF模型和XGBoost模型比SVM模型表现更好,对各个区段的水深值较为敏感。2）根据运行时间考察各个模型的效率,其中RF模型从读取数据至输出结果耗时3.92 s;XGBoost模型4.26 s;SVM模型6.66 s。因此,在反演精度和效率上RF模型优于XGBoost模型优于SVM模型,且RF模型的预测结果图细节更加丰富,轮廓更加分明;XGBoost模型次之,但总体效果也较好;SVM模型表现最差。由此可知,机器学习水深反演模型获得的水深结果精度明显提高,解决了传统水深反演模型精度不高的问题。 相似文献
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在湿地遥感研究中,大多数的学者都是通过对遥感影中湿地光谱特征分析的方法提取,对于在光谱分析的基础上进行纹理分析并建立模型的方法提取湿地信息这一方面的研究并不多。本文以枣庄市微山湖湿地为研究对象,利用2008年6月19日的Landsat7 ETM图像数据,在对湿地特征及其遥感图像表征综合分析的基础上,对多光谱遥感图像进行光谱分析,从而提取出湿地与水体的相关信息。在对湿地与水体的区分过程中,为了获得比较精确的湿地信息,我们采用纹理分析的方法对光谱分析的结果进行优化,最后用掩膜法降噪处理,从而使提取结果的分类精度有了很大程度的提高。为湿地管理部门制定相应的湿地保护措施提供相对可靠的理论依据。 相似文献
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介绍地质统计学的原理与方法,论述了地质统计学应用于遥感影像描述及纹理提取的有效性,并将地质统计学变差函数得到的遥感影像纹理信息与其光谱信息相结合进行遥感影像分类试验,结果表明,辅以地质统计学纹理特征的遥感影像分类方法能够明显提高分类精度. 相似文献
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土地利用/覆盖变化空间变异特征与遥感影像空间分辨率的选取——以北京地区为例 总被引：1，自引：0，他引：1
遥感数据为土地利用/覆盖变化提供了海量数据来源,如何选择合适空间分辨率的遥感影像进行特定地区的土地利用/覆盖变化研究,成为土地利用/覆盖变化研究的一个重要内容。地统计学方法已经广泛应用与遥感图像处理以及土地覆盖分类研究中,但应用于土地利用/覆盖变化的研究还比较缺乏。北京地区为研究区,运用遥感和地统计分析方法对该区土地利用/覆盖变化的空间结构的变异特征和合理的遥感影像数据源的选取问题做了初步探讨。研究表明地统计学方法能够揭示土地利用/覆盖变化的空间变异特征,有助于选择有效的遥感影像数据进行不同地区的土地利用/覆盖变化分析。 相似文献
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河流水情要素遥感研究进展 总被引：1，自引：1，他引：1
河流是促进地貌形成和演化的重要因素,也是地球上最重要的淡水资源之一。河流的水体范围、水位/水深、流量、水质和冰情等水情要素在水资源动态监测和水文生态环境保护等研究中具有至关重要的作用。通过水文站观测河流可获得站点上的水情信息,但该方式在财力、物力方面均耗费巨大。同时,对于日益增长的河流水情信息需求,迫切需要一种能够快捷、准确补充河流实测数据的方法。遥感凭借全方位、多时相的对地观测能力极大地提升了河流水情信息获取的效率,已广泛应用于多尺度水情监测、无资料流域水文模拟等多个方面,取得了丰硕的研究成果。因此,有必要对近年来遥感应用于河流水情要素反演所取得的进展进行归纳、总结和展望,以期进一步促进遥感数据和方法在该领域的应用。论文以“河流水情要素遥感”为主题,系统归纳了河流水体遥感提取的常用传感器及方法、水位/水深遥感反演方法、河道流量遥感估算、河流水质及河冰遥感监测的研究进展,详细归纳了利用光学/微波遥感等不同类型的遥感手段获取河流水体范围、水位、水深的优势与不足,总结得出了河流水情要素遥感研究的数据、方法及应用方面的主要结论：① 新型遥感数据在河流水情要素监测中的应用愈加广泛,在空间分辨率、时间分辨率或光谱分辨率等方面不断突破,进一步丰富了河流水情要素研究的数据来源;② 多数中低空间分辨率光学影像依旧面临混合像元影响水体提取精度的问题,合成孔径雷达影像也存在数据处理算法开发难度大的问题,细小河流及非开阔水体的提取方法仍需探索;③ 大数据和云计算技术的发展为实现大尺度、长时序的河流水情要素高时空分辨率遥感监测提供了高效手段。 相似文献
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基于高空间分辨率遥感影像的湿地信息提取技术研究 总被引：3，自引：0，他引：3
如何利用遥感技术获取高精度的湿地信息是湿地遥感研究中的重要内容之一.基于高空间分辨率的遥感影像数据,研究利用面向对象的分类方法,综合利用遥感数据的光谱信息、纹理特征、拓扑关系等信息进行多尺度分割,通过对对象的目视解译建立隶属度函数,并结合最邻近分类法,获取湿地信息.并以福建省闽江口湿地为例,采用高分辨率的SPOT5影像数据,研究表明：利用面向对象的方法对SPOT5遥感影像进行湿地信息的提取精度达到90.40%,为湿地信息的提取又提供了一个有效的方法. 相似文献
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基于ASTER影像的近海水产养殖信息自动提取方法 总被引：5，自引：1，他引：5
水产养殖地已经成为海洋环境监测的热点目标之一。采用具有高光谱分辨率和较高空间分辨率(15m)的ASTER遥感影像,以九龙江河口地区为研究示范区,进行近海水产养殖信息的自动提取方法研究。结果表明,利用ASTER影像的光谱信息和水产养殖地的纹理结构信息,可以实现近海水产养殖地的自动提取。先利用监督分类方法提取混淆有其他水体的水产养殖信息,采用邻域分析来增强水产养殖地的空间纹理信息。通过综合监督分类和水产养殖地空间纹理增强的结果,在专家决策分类器中建立决策规则,进行水产养殖地的自动提取,提取的精度达93%。 相似文献
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新疆荒漠地区植被覆盖度遥感估算模型十分缺乏，给荒漠化监测等相关工作带来很大不便，开展植被覆盖度遥感估算经验模型研究，对于促进和完善相关地区的生态监测及研究工作具有积极的现实意义。通过对阜康市北部沙漠南缘和克拉玛依市中部平原荒漠进行无人机航拍，利用无人机遥感提取（光合）植被信息，并将无人机航拍影像的植被覆盖度统计单元与高分辨率卫星影像像元在空间上直接相对应，获取在高分辨率卫星影像像元尺度上的植被盖度，然后通过植被覆盖度和空间上与其相对应的源自高分辨率卫星影像的NDVI数据的拟合关系，建立基于源自高分二号影像的NDVI的阜康北部沙漠植被覆盖度遥感估算线性模型以及基于源自ZY1-02C影像的NDVI的克拉玛依平原荒漠植被覆盖度遥感估算二次多项式模型。研究中所采用的无人机遥感与卫星遥感相结合、植被覆盖度统计单元与卫星像元在空间上直接对应的方法，可避免以往相关工作中常以点位测量数据代表卫星像元数据所带来的不确定性。由于所用卫星影像的NDVI数据稳定性相对不足等原因，所建立的遥感估算模型的估算精度尚相对偏低，有待于今后进一步的工作加以改进。 相似文献