植被生物量高光谱遥感监测研究进展   总被引：2，自引：0，他引：2  

姚阔  郭旭东  南颖  李坤  江淑芳  孙婷婷 《测绘科学》2016,(8):48-53

植被生物量的评估对于研究全球碳循环具有重大意义,而高光谱遥感技术为精确反演地表属性提供了重要的数据支持。针对如何更好地应用高光谱遥感技术进行植被生物量精确反演的问题,该文详细阐述了国内外应用高光谱技术估测植被生物量的研究进展。对反演植被生物量所涉及的数据源、反演模型的构建方法及其模型特点、反演模型应用对象等内容进行了综合评述,并通过分析认为,高光谱遥感技术较传统的多光谱遥感技术在生物量反演精度上有了显著的提高。同时,对建模方法、多源遥感数据融合以及模型通用性等方面的研究进行了展望,以达到在大尺度范围内对植被生物量进行准确反演的目的。  相似文献   

A support vector machine classifier based on a new kernel function model for hyperspectral data     

Zhilei Lin  Luming Yan 《地理信息系统科学与遥感》2016,53(1):85-101

The kernel function is a key factor to determine the performance of a support vector machine (SVM) classifier. Choosing and constructing appropriate kernel function models has been a hot topic in SVM studies. But so far, its implementation can only rely on the experience and the specific sample characteristics without a unified pattern. Thus, this article explored the related theories and research findings of kernel functions, analyzed the classification characteristics of EO-1 Hyperion hyperspectral imagery, and combined a polynomial kernel function with a radial basis kernel function to form a new kernel function model (PRBF). Then, a hyperspectral remote sensing imagery classifier was constructed based on the PRBF model, and a genetic algorithm (GA) was used to optimize the SVM parameters. On the basis of theoretical analysis, this article completed object classification experiments on the Hyperion hyperspectral imagery of experimental areas and verified the high classification accuracy of the model. The experimental results show that the effect of hyperspectral image classification based on this PRBF model is apparently better than the model established by a single global or local kernel function and thus can greatly improve the accuracy of object identification and classification. The highest overall classification accuracy and kappa coefficient reached 93.246% and 0.907, respectively, in all experiments.  相似文献   

干旱半干旱高寒山区蚀变矿物遥感信息提取效果与找矿预测     

孙永彬  董双发  王瑞军  李存金  李婧玥  汪冰  李名松 《矿产与地质》2016,(5)

新疆阿尔金地区位于阿尔金成矿带,属于干旱半干旱高寒山区景观区,该区成矿条件优越,但自然地理条件较差,基岩裸露利于蚀变矿物准确提取,采用CASI/SASI航空高光谱遥感进行蚀变矿物遥感信息提取及找矿预测,可以克服自然条件影响,降低成本。本文以CASI/SASI航空高光谱遥感数据为数据源,以干旱半干旱高寒山区景观区为研究背景,评价研究该区CASI/SASI航空高光谱蚀变矿物遥感信息提取效果,通过野外地质调查,发现了镍、铁、钴、钒、钛、铜等元素多金属矿化线索,并最终圈定了YC01和YC02等两处找矿预测区。说明CASI/SASI航空高光谱遥感在干旱半干旱高寒山区蚀变矿物遥感信息提取效果显著。  相似文献   

甘肃省明舒井地区高光谱蚀变异常及找矿分析     

王瑞军  张春雷  王诜  孙永彬  王永军 《地质论评》2021,67(Z1):67z1167-67z1168

正明舒井地区位于甘肃省北西侧,敦煌市北侧、瓜州县北西侧。前人在该区及周边区域开展了区调、矿调及相关多金属矿的勘查工作(王瑞军等,2014,2017),在遥感地质方面,仅开展了多光谱遥感的应用工作,而针对高光谱遥感的研究工作还未开展。明舒井地区基岩出露好、地形起伏小、切割弱,地表蚀变发育,矿床、矿点分布较多,具备开展高光谱遥感技术的地质和自然地理条件,有利于发挥高光谱的技术优势。  相似文献   

海面溢油无人机高光谱遥感检测与厚度估算方法   总被引：2，自引：0，他引：2  

任广波  过杰  马毅  罗旭东 《海洋学报》2019,41(5):146-158

海上溢油是海洋国家所面临的共同问题,但至今仍没有一种可靠实用的海上溢油准确识别和油量遥感监测方法。为此,本文以无人机高光谱遥感为手段,开展了海面溢油检测与厚度估算方法研究。实验中,通过搭建室外大型水槽溢油实验装置,获取了模拟真实海洋环境条件下不同溢油量的遥感和现场光谱数据,在此基础上,分析并提取了海上溢油特征光谱波段,给出了海上溢油高光谱检测模型;针对现场实验条件下水面油膜厚度难以测定的问题,设计了3种利用总体溢油量的油膜厚度估算模型。得到如下主要结论:（1）675 nm和699 nm是海上溢油检测的有效特征波段,但对极薄的油膜没有检测能力;（2）提出了归一化溢油指数模型、反比例模型和吸收基线模型等3种海上溢油油膜厚度估算模型,其中对于薄油膜（厚度≤ 5 μm）和厚油膜（厚度>50 μm）,反比例模型是溢油厚度反演的首选也是唯一选择。对于中厚度油膜,晴朗天气条件下,归一化溢油指数模型是油膜厚度反演的首选,同时反比例模型和溢油吸收基线模型也都有较好的反演能力,而在多云天气条件下,反比例模型效果最佳。  相似文献   

加权空-谱联合保持嵌入的高光谱遥感影像降维方法     

黄鸿  石光耀  段宇乐  张丽梅 《测绘学报》2019,48(8):1014-1024

高光谱遥感影像数据量大、波段数多,容易导致“维数灾难”。传统流形学习方法一般仅考虑其光谱特征,忽略了空间信息。为此提出一种非监督的基于加权空-谱联合保持嵌入(WSCPE)的维数约简算法。首先采用加权均值滤波(WMF)方法对高光谱影像进行滤波,以消除噪点和背景点的干扰。然后根据遥感影像地物分布的空间一致性,通过采用加权空-谱联合距离(WSCD)来融合像素点的光谱信息和空间信息,有效选取各像素点的空-谱近邻,并根据像素点与其空-谱近邻点之间的坐标距离来有区别的利用其近邻点进行流形重构,提取低维鉴别特征进行地物分类。在PaviaU和Indian Pines数据集上的分类结果表明,总体分类精度分别达到了98.89%和95.47%。该方法在反映影像内部流形结构的同时,有效融合了影像的空间-光谱信息,故能提高影像特征的鉴别性,并提升分类性能。  相似文献   

一种高光谱遥感图像快速谱聚类算法     

张亚平  张宇  杨楠  罗晓  罗谦 《测绘通报》2019,(12):60-64

为获得分类效果更优良的遥感图像分类方式并解决高光谱遥感图像分类运算速度缓慢的问题,集成Lanczos算法与谱聚类算法,探讨了高光谱遥感图像谱聚类算法应用于遥感图像分类的可行性,提出了一种面向高光谱遥感图像的快速谱聚类算法;通过对比美国圣地亚哥机场高光谱遥感图像K-均值算法与谱聚类算法的分类结果,发现面向高光谱遥感图像的谱聚类算法易于识别线性地物,且分类的速度能得到较大提升。  相似文献   

顾及局部与结构特征的稀疏多项式逻辑回归高光谱图像分类方法     

沈宇臻  官云兰  杨禄  刘承承  严小芳 《测绘通报》2019,(6):24-28

稀疏多项式逻辑回归在分类中仅利用图像光谱信息,导致分类效果不太理想.本文提出了一种顾及局部与结构特征的稀疏多项式逻辑回归高光谱图像分类方法.首先利用加权均值滤波与拓展形态学多属性剖面对原始高光谱图像进行局部与结构特征提取;然后对二者进行加权平均特征级融合以获取更具唯一性的像元特征;最后由稀疏多项式逻辑回归分类器对融合结果进行分类.结果表明,本文方法能有效地提高分类精度,而且具有较强的稳健性.  相似文献   

结合空间信息选取最优端元组合的混合像元分解     

徐君  王彩玲 《测绘通报》2019,(7):6-11

传统的混合像元分解算法认为每个像元都包含图像中所能提取的全部端元组分,但这并不符合实际情况。实际上图像中大多数混合像元仅由少部分端元混合而成。由于端元提取精度及噪声的影响,采用全部端元对混合像元进行分解,会使得混合像元中实际并不存在的端元的丰度估计值不为零,分解结果存在较大误差。由于混合像元大多存在于不同地物的交界处,基于此,本文提出了一种结合图像的空间信息选取混合像元最优端元子集的方法。利用一个空间结构元素,从混合像元的附近邻域开始搜索,将搜索到的纯净像元光谱与所提取的图像端元光谱进行对比,并确定混合像元的端元子集进行分解。根据RMSE大小和变化情况,逐步扩大结构元素的大小,不断调整搜索范围,直至得到最优端元组合。模拟数据和真实数据的试验结果表明,该方法相比传统的全端元光谱分解方法,在总体上获得了更好的分解效果。  相似文献   

高光谱图像波段选择的改进二进制布谷鸟算法     

宋广钦  杜正舜  贺智 《测绘通报》2019,(4):43-48

波段选择是高光谱遥感图像分类的重要前提,本文提出了一种用于高光谱遥感图像波段选择的改进二进制布谷鸟算法,通过使用混合二进制编码算法更新子代鸟巢和使用遗传算法交叉方式更新被发现鸟巢两个方面对二进制布谷鸟算法进行改进,找出在图像中起主要作用且相关性低的波段,实现对高光谱遥感图像降维。将本文算法运用于PaviaU数据集和AVIRIS数据集,并与二进制布谷鸟算法、二进制粒子群算法、最小冗余最大相关算法、Relief算法等进行对比分析。结果表明,改进二进制布谷鸟算法波段特征选择效率更高,且选取的波段更具代表性,能够较好地提高后续分类精度。  相似文献