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基于电磁感应的干旱区土壤盐渍化定量遥感研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以南疆典型干旱区Landsat 7 ETM+遥感图像为数据源,利用决策树分类法提取农业用地,并对农业用地进行移动式电磁感应调查(简称磁感调查)和光谱特征提取,同时分析磁感数据和图像光谱特征与土壤盐分含量的相关性,从而建立土壤盐分的定量反演模型。研究结果表明:土地利用类型决策树的分类精度达到93.75%,Kappa系数达0.915 4;经多元逐步回归分析,磁感调查获得的土壤盐分含量与差值植被指数(DVI)、ETM+图像第二波段像元值(B2)以及比值植被指数(RVI)间具有显著相关性,由此建立的遥感反演模型可用于土壤盐分含量的定量反演。经89个样点检验,基于磁感调查的土壤盐分遥感反演精度虽低于基于磁感调查的地统计空间分析的精度,但遥感定量反演值与磁感调查实测值仍具有良好的相关性,而且精度较高,因此利用本文方法进行土壤盐渍化大面积监测是快速有效的途径。 相似文献
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基于PLSR的陕北土壤盐分高光谱反演 总被引：3，自引：0，他引：3
选取陕北盐渍土为研究对象,通过采集高光谱数据及土壤样品测定,研究土壤盐分含量与反射率之间相关性,遴选盐分特征波段,利用常规回归分析及偏最小二乘回归分析建立土壤盐分的定量反演模型,并利用检验样点进行对比分析和精度检验。研究结果表明,482 nm,1 365 nm,1 384 nm,2 202 nm及2 353 nm为土壤盐分含量的特征波段,利用高光谱数据进行盐分定量反演具有良好的精度;精度检验结果表明,通过Matlab进行偏最小二乘回归计算的反演模型,实测值与预测值相关性更好,精度较高。 相似文献
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以新疆于田绿洲为例,基于PolSAR与Landsat OLI的多源数据集,采用随机森林、决策树等机器学习算法进行了干旱区土地利用/覆被分类精度对比研究.结果表明:①全极化PALSAR-2数据与目标极化分解特征分量、光谱特征数据的融合使分类总精度从单幅PALSAR-2图像分类的71.11％提高到93.24％,Kappa系数从0.65提高到0.92.②针对PALSAR-2数据,贡献率最大的特征变量来自Pauli分解的3种特征分量K1、K2、K3和Krogager分解的KD、KH;其次,植被指数、水体指数、盐分指数以及光谱主成分分析第一波段等光谱特征数据对地物分类有一定的贡献.③随机森林对多源数据集的土地利用分类性能优于SVM与决策树分类,该算法在精确提取干旱区土地覆被信息上有较好的可行性. 相似文献
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含盐土壤盐渍化雷达反演模拟研究 总被引：2，自引：0，他引：2
准确、快速提取大范围地表土壤盐渍化空间分布是一个迫切急需解决的科学难题。本文以河套灌区解放闸灌域土壤盐分雷达监测为例,研究基于RADARSAT-2数据的盐渍化信息提取。利用成熟的BP神经网络技术,建立了四极化雷达影像灰度值反演土壤盐分的人工智能模型,经实测数据检验能够在一定程度上满足盐渍化监测的需要,优于传统盐渍土分类方法,可促进微波遥感在土壤盐渍化监测中的开拓应用。 相似文献
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煤炭开采产生的拉张裂隙破坏土壤结构,影响土壤质量。利用高光谱技术对裂隙区土壤的重要成分进行监测,对精确恢复裂隙区土壤质量及改善农业产量具有重要意义。本文首先在淮北朱庄煤矿采煤拉张裂隙区采集了90组土壤样品,并在室内测定了土壤样本光谱;然后将反射率值与测定的有机质含量进行相关分析,选取对有机质敏感的特征波段;最后利用偏最小二乘、BP神经网络进行建模,并评价各模型的精度。研究表明,本文反演效果较理想,比较所建模型精度,一阶微分与偏最小二乘模型(FDPLSR)建模效果最佳。FD-PLSR模型建模集和验证集的R2分别为0.876 1、0.845 9,RMSE分别为0.497 2、0.680 6。该研究可为采煤拉张裂隙区土壤有机质含量监测提供一定的技术支持。 相似文献
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基于Aster数据的新疆渭——库绿洲及其周边地区土地沙化信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
以新疆渭干河——库车河绿洲及其周边地区为研究区,在野外调查的基础上,基于Aster数据,利用NDVI、植被盖度作为特征变量,结合偏最小二乘回归法模型反演得到的盐分含量(SSC)指标作为决策树分类的各节点的判别函数,通过决策树分类方法实现了沙化土地信息的提取与制图。结果表明结合植被覆盖信息与土壤特性能够在提取沙化信息的同时区分出盐渍化土壤,结果与野外调查较为一致。该研究为大区域土壤沙化信息提取与制图提供了较好的方法。 相似文献
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机载激光雷达技术凭借着对森林冠层的穿透能力,在森林资源调查中显露出无可比拟的优势。针对林业雷达领域中的单木结构参数提取问题,本文基于局部最大值滤波算法和标记控制分水岭分割算法(Marked-Controlled Watered Segmentation, MCWS)提出了一种单木分割方法,并评价该方法在样地尺度上的单木分割效果,分析结果表明样地区域总体分割精度F为0.736;结合实测树高对反演树高进行相关性分析,拟合精度R2为0.907,表明本文方法能够较准确地提取单木树冠信息。 相似文献
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社会感知数据的多样性,为人口估算方法的研究引入了新数据和视角。本文利用腾讯位置大数据进行多尺度人口空间化估算研究,以建设用地和住宅小区体积数据作为相关因子,将5 km格网精细化到1 km及住宅小区级尺度,通过广西壮族自治区、桂林市、临桂区3个不同尺度分析腾讯位置大数据与人口统计数据的相关关系,利用多项式回归模型分析得到3种尺度的人口空间化模型,并对模型的正确性进行验证。结果表明,省级尺度的人口估算模型验证精度R2达0.984 5,市级尺度的模型验证精度R2达0.977 0;小区精细尺度的模型验证精度R2达0.979 9,估算结果可信度高。 相似文献
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基于地貌类型的土壤有机质多光谱遥感反演 总被引：2，自引：0，他引：2
基于地貌类型分析土壤有机质含量与多光谱遥感影像光谱波段之间相关关系,构建不同地貌类型区有机质含量反演模型。结果表明,各波段光谱反射率与土壤有机质含量均呈负相关关系。利用SPSS软件对所有波段进行剔除变量(remove)线性回归分析,当全部波段参与构建反演模型时,一次反演模型拟合效果较好。分地貌类型区构建土壤有机质反演模型精度高于整个区域反演模型精度,与实际值对比,当允许误差为7%时,土壤有机质含量识别度为91.65%。基于地貌类型构建土壤有机质含量反演模型提取研究区土壤有机质含量切实可行,且精度较高。 相似文献
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针对高光谱定量反演土壤重金属含量的模型精度不足的问题,本文从时频空间的角度引入时频分析法——集合经验模态分解（EEMD）。采用EEMD法分解土壤高光谱,获得不同频率的本征模态（IMF）分量,通过分析IMF分量与重金属含量的相关性,提取特征光谱,构建EEMD-SVM定量反演模型。研究结果表明,通过EEMD法分解土壤光谱,可有效地提取土壤光谱中的微弱信息;构建EEMD-SVM模型可较好地反演土壤重金属Cd含量,模型的决定系数R2为0.920 3,明显高于基于一阶微分处理光谱数据后构建的SVM模型的R2（0.786 6）。即说明在土壤重金属定量反演领域,EEMD可作为一种新的光谱处理方法。 相似文献
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总磷(TP)、总氮(TN)是水质富营养化的重要指标，亦是水质监测的主要参数。具有快速高效、无二次污染等特点光谱法水质监测是当今水环境遥感分析研究的热点。针对水体TP、TN反演模型采用实验室标准液或野外全样本进行建模时，各种水质参数的相互影响及预测值超出建模样本值域的可能，使得实际的预测效果并不理想的情况。本文以白洋淀实验区的实际水体样本为反演模型的输入值，在确定最优相关波段和最佳反演模型的基础上，讨论了5种不同浓度范围场景下的样本建模对反演模型的影响，同时剖析了模型对超出建模浓度值样本的预测能力。结果表明：建模样本浓度覆盖预测样本时，反演模型决定系数R2>0.6,TP、TN浓度预测值的平均偏离度ARE<20%；建模浓度高于预测样本时，R2在0.6左右，对超过建模浓度范围12%以内的预测值，其ARE<25%；建模浓度低于预测值时，R2介于0.4—0.5，预测值超过建模样本浓度一倍时，ARE≤30%；建模样本浓度位于预测值两侧时，R2可达0.8,ARE<25%；建模样本浓度值介于... 相似文献
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针对艾比湖流域盐渍化土壤盐分定量监测的需要,利用Landsat8 OLI多光谱影像进行土壤盐分估算模型研究,以提高土壤盐分反演的精度。通过分析不同含盐量土壤的影像光谱反射率特征和不同变换形式的光谱反射率与盐分的相关性,寻求对盐分含量敏感的光谱波段;采用多元逐步回归算法,分别建立基于OLI影像光谱与ASD光谱仪重采样光谱的土壤盐分估算模型,并对影像光谱模型进行校正。结果表明:ASD重采样光谱数据的对数倒数一阶微分变换的土壤盐分估算模型精度较高,模型的决定系数(R2)为0.779;校正后的OLI影像光谱土壤盐分估算模型的R2从0.28提高到0.777 6,且均方根误差值仅为0.281。本研究实现了从实地测量光谱尺度向遥感多光谱尺度的转换,为土壤盐渍化的遥感定量监测提供了科学参考。 相似文献
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水稻冠层氮素含量光谱反演的随机森林算法及区域应用 总被引：5，自引：0，他引：5
利用地面实测数据构建高精度的水稻冠层氮素含量光谱反演点模型并将其进行尺度转换,实现了水稻冠层氮素含量准实时、大区域监测。以氮素光谱敏感指数作为输入变量,冠层氮素含量数据为输出变量,利用随机森林算法构建水稻冠层氮素含量高光谱反演模型,并用苏州市水稻农田验证区数据,检验模型的普适性和有效性;利用准同步的Hyperion数据,采用对输入、输出变量进行线性变换的简单尺度转换方法实现了点模型的区域应用。结果表明:基于随机森林算法的水稻冠层氮素含量高光谱反演模型可解释、所需样本少、不会过拟合、精度高(模型在实验区的预测精度为R2=0.82,验证区检验精度为R2=0.73)且具有普适性;点模型基于高光谱遥感卫星影像和尺度转换进行区域应用,精度较高(R2=0.81)。 相似文献
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森林生态系统在调节生态气候与碳循环方面发挥着重要作用,森林高度是衡量森林生态系统功能的重要参数。利用单一遥感数据获取森林冠层高度会受到多种制约。因此,本文使用星载激光雷达ICESat-2提供的高质量离散森林冠层高度点,结合Sentinel-1、Landsat 8及地形数据,采用随机森林方法建立不同影像特征组合森林冠层高度的回归模型,并分析各特征对森林高度反演的影响,最后将模型应用于广西森林冠层高度制图。试验结果表明,多源遥感数据可有效提高森林冠层高度反演精度,在所利用遥感数据中,特征重要性从大到小依次为光学特征、地形特征、SAR特征,“L8+SRTM+Sentinel-1+邻域均值”特征组合的反演精度最高,加入邻域均值特征进行森林冠层高度反演效果最佳,随机森林模型能精确绘制森林冠层高度。 相似文献
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估算森林地上生物量(AGB)对于全球实现碳中和目标至关重要。本文以美国缅因州Howland森林为研究区域,借助地面实测样地数据,对比分析协同不同数据源(高光谱和LiDAR)和机器学习算法(随机森林、支持向量机、梯度提升决策树和K最邻近回归)的研究,以改善Howland森林的生物量估计精度。结果表明,采用LiDAR和高光谱植被指数变量模型的最佳精度分别为0.874和0.868,协同高光谱和LiDAR变量并采用梯度提升决策树回归模型的精度为0.927,即多源遥感数据要优于单一数据源。高光谱和LiDAR数据的协同使用对于提高类似于Howland地区或更广泛区域的生物量估计的准确性,具有普遍的适用性与一定的应用前景。 相似文献
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全极化合成孔径雷达影像能够提供地物丰富的极化信息，挖掘这些信息在地表参数反演中的作用是目前相关领域的研究趋势之一。针对冬小麦区域的不同植被覆盖情况，利用随机森林回归对常用极化特征在土壤水分反演中的重要性进行评估，并在此基础上进行特征选择，挑选优化的极化特征组合，构建了高精度的土壤水分反演模型。实验结果显示，由重要性评分较高的极化特征所组成的反演模型能得到均方根误差（root mean square error，RMSE）小于6%的反演精度，比只输入传统线极化后向散射系数的模型在不同时相、不同数据集的精度都有所提高。与支持向量回归和人工神经网络模型进行比较，利用随机森林回归进行重要性评分与土壤水分反演的效果更好。 相似文献
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《测绘科学》2020,(3)
针对水上发生化学品泄露时传统监测手段不能及时准确地获取泄露污染物的厚度问题,提出了以高光谱数据为基础数据,提取出与污染物厚度相关性较好的特征变量作为预测变量,结合python中的机器学习,通过4种预测模型进行污染物厚度反演。本文以水上泄露常见的化学品苯乙烯为例,测定不同厚度的水上苯乙烯及其对应的高光谱数据集,通过相关系数以及p值极值提取法,筛选出的11个特征变量,分别建立了多元线性回归(MLR)、偏最小二乘(PLSR)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)4种苯乙烯厚度反演模型。结果显示,4种反演模型都可以达到相对较好的反演效果,其中随机森林模型反演效果相对较好,其相关系数(R~2)为0.938 6,均方根误差(RMSE)为20.94,完全可以用于水上苯乙烯厚度反演。 相似文献
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WOFOST模型与遥感数据同化的土壤速效养分反演 总被引：1，自引：1，他引：1
土壤速效养分是作物生长的必要条件,合理控制土壤速效养分含量对粮食增产、农民增收以及环境保护都有重要意义。随着现代农业技术的发展,可以通过变量施肥将土壤速效养分含量控制在最佳状态,这也对土壤养分的获取精度提出了更高的要求。当前的主要土壤速效养分遥感监测方法在监测精度、稳定性、成本控制和可推广性依然存在一定不足,甚至限制对变量施肥的指导作用。本文针对传统土壤速效养分估算方法的不足,提出了利用作物模型与时间序列遥感数据相结合实现耕层土壤速效养分反演的新思路,该思路以养分缺失引起的作物长势参数的变化为切入点,在数据同化算法设计和养分模块优化改造的基础上,利用作物长势参数遥感监测结果与模型模拟结果的差异设计了土壤速效养分反演算法,实现速效养分含量信息的有效获取。设计地面观测实验并利用地面观测数据对反演精度进行评价,结果表明该方法可以对土壤中的速效养分进行实时、高精度的稳定反演,3种主要的速效养分速效氮、有效磷和速效钾的R2分别达到了0.68、0.74和0.52,平均相对误差分别为7.45%、6.17%和9.97%。 相似文献