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针对无法直接获取训练样本的遥感影像分类问题,从满足条件的其他影像中选择替代训练样本是最直接的方法,但由于地物类型在不同影像中的辐射环境不同,导致替代训练样本对待分类影像的代表性较差,无法保证分类精度.以直推式支持向量机(transductive support vector machine,TSVM)分类为例,发展了一种基于半监督学习的遥感影像训练样本时空拓展方法.该方法采用非监督方法从待分类影像中选择大量未标记样本,挖掘各类地物在特征空间中的结构信息;以替代训练样本所拟合的分类面为初始面,通过自适应渐进式的优化,实现对待分类影像的高精度分类.该方法要求训练样本的来源影像与待分类影像具有相似的地物分布和相近的时相.以SPOT5和QuickBird影像分类为例,分别通过基于像元的和基于分割对象的分类实验证实,该文提出的方法可有效地实现训练样本的时空拓展应用. 相似文献
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在海洋环境变化和人类活动的双重影响下,我国珊瑚礁白化现象日趋严重,珊瑚礁健康状况、珊瑚种群数量和丰富度呈逐年下降的趋势。本文基于2005-2007年QuickBird卫星影像、2011-2012年QuickBird/WorldView-2卫星影像和2016-2018年GF-1/2卫星影像等3期高分辨率遥感数据,以西沙永乐群岛羚羊礁、中建岛等14个岛礁为研究区（以下统称永乐群岛）,利用支持向量机（support vector machine,SVM）分类方法结合人机交互信息提取方法完成了3期永乐群岛的珊瑚礁底质类型分类,并通过珊瑚礁底质类型变化分析了永乐群岛珊瑚礁白化特征。主要结论包括：（1）提出了一种珊瑚礁白化程度分级的方法,将永乐群岛白化状况分为轻度、中度、重度和严重白化4个等级,通过分析发现在监测时段内14个岛礁中有13个发生了不同程度的白化,其中10个发生了重度白化（白化率20%以上）,1个严重白化（羚羊礁,白化率为33.36%）;（2）根据监测数据统计,上述珊瑚岛礁的白化主要是由珊瑚丛生区白化引起的,2005-2018年永乐群岛珊瑚丛生区白化面积占总的发生白化区域面积的70.55%;（3）14个岛礁中只有甘泉岛的活珊瑚覆盖在逐渐增加,活珊瑚覆盖面积由2006年5月10日的87.13 hm2增加到2018年3月7日的107.80 hm2。 相似文献
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基于WorldView-2和GF-2遥感影像的赵述岛礁坪底质变化研究 总被引：1，自引：1，他引：0
以西沙群岛海域赵述岛礁坪为研究区域,应用2010年的WorldView-2和2015年的GF-2两期高分辨率卫星遥感影像数据,结合现场水下珊瑚礁照片和视频资料,建立了赵述岛礁坪底质类型遥感分类体系,分别构建了针对WorldView-2遥感影像和GF-2遥感影像的珊瑚礁底质分类决策树模型,并通过对两期遥感影像的底质类型提取结果的变化分析,完成了赵述岛礁坪退化区域的提取。结果表明:(1)WorldView-2影像的分类决策树具有91%的总体分类精度和0.89的Kappa系数,GF-2影像的分类决策树具有更高的分类精度;(2)6年期间研究区大约1/4的珊瑚礁分布区发生了退化;(3)最突出的自然变化是礁前区大面积的珊瑚丛生区转变成藻脊,结合相关资料认为东北季风、热带气旋和温度上升的综合影响是驱动因素;(4)赵述岛西侧的藻脊、珊瑚沉积区大面积转化为珊瑚砂和深水区域,原因是航道和码头的开发活动。研究分析了6年间赵述岛礁坪底质的退化状况,并分析原因,为珊瑚礁底质分类提供方法,并为西沙群岛的珊瑚礁监测和保护提供了有效资料和手段。 相似文献
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基于2018年10月份黄河口入海两侧的LANDSAT8 OLI影像,提取植被指数和缨帽变换分量共9维光谱特征,构建融合浅层特征的8层深度卷积神经网络(deepconvolutionalneuralnetwork,DCNN)分类模型,开展互花米草(SpartinaalternifloraLoisel)遥感监测的方法研究,并从不同的浅层特征来具体分析互花米草的监测结果。结果表明:(1)在分类方法上,DCNN模型的总体分类精度最高,达到90.33%,与支持向量机(support vector machine, SVM)、随机森林(random forest, RF)分类器相比,精度分别提高4.78%、2.7%,互花米草的生产者精度分别提高了2.56%、0.47%,说明在滨海湿地遥感影像分类中, DCNN有着更好的应用潜力;(2)融合浅层特征后, DCNN的总体分类精度和互花米草的识别精度分别提高了0.34%和3.25%,有效提高了对互花米草的监测能力。其中,融合归一化植被水分指数(NDII)浅层特征的DCNN分类方法中,互花米草的识别精度提高最多,为2.56%,比值植被指数(RVI)次之,为2.32%。研究结果可为互花米草的监测与管理提供技术与数据支撑。 相似文献
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珊瑚礁生态系统是全球初级生产力最高的生态系统之一, 在维持海洋生物多样性、防浪固滩、资源供给等方面发挥着巨大作用。珊瑚礁遥感地貌分类体系是珊瑚礁保护、管理及可持续发展的必要基础, 但目前还未有结合珊瑚覆盖度进行分类的体系。本文基于WorldView-2高分辨率遥感影像, 以中国南海西沙群岛七连屿北部赵述岛和西沙洲所在礁盘作为研究区, 结合珊瑚覆盖度、区域地貌成分和水动力条件等指标, 建立了既适用于遥感监测又与珊瑚生存状况相关联的珊瑚礁地貌单元分类体系。同时, 利用面向对象的支持向量机(Support Vector Machine, SVM)和随机森林(Random Forest, RF)分类方法进行珊瑚礁地貌单元的信息提取, 并对分类结果进行精度评价。结果表明, SVM和RF两种分类方法均能较好地提取出珊瑚礁地貌单元, 分类精度分别为87.59%和79.81%。针对分类过程中出现的错分、漏分问题, 结合珊瑚礁成因和分布规律对分类结果进行修正, 修正后分类提取的精度达到91.3%, Kappa系数为0.9041, 表明本文构建的珊瑚礁地貌单元分类体系在一定程度上能满足当前珊瑚岛礁信息提取的需要。 相似文献
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基于GF-1 WFV影像的黄河口湿地植被盖度估测及分析 总被引：2，自引：0，他引：2
植被盖度是植被生长状况的重要定量指标，而目前开展的植被盖度遥感估测工作主要集中在陆地区域，对河口湿地植被盖度遥感估测工作比较少见。本文基于国产GF-1 WFV遥感影像开展了黄河口湿地植被盖度估算，并结合植被类型、土壤盐度和植被指数分布状况开展了植被盖度分布特征分析，得到如下结论:（1）基于GF-1 WFV卫星影像的NDVI、SRI、SAVI、MSAVI和DVI 5种植被指数，分别建立植被盖度估测模型，其中基于NDVI、SRI、MSAVI和DVI 4种植被指数建立的多变量线性回归模型估测精度最好，其决定系数（R2）最大，为0.904，均方根误差RMSE最小，为0.14；（2）植被盖度估算模型的精度与植被盖度本身有一定的关系，其中各植被盖度回归模型中，盖度大于0.8时估算精度要优于盖度小于0.6的区域，RMSE最大相差0.04；（3）以潮滩碱蓬和潮滩芦苇为主的植被覆盖区属于低植被盖度区，盖度位于0.03~0.5，盐度在1.5 g/L左右；芦苇草甸、互花米草和柽柳灌丛植被覆盖区属于高植被盖度区，盖度位于0.8~1.0，其中芦苇草甸土壤盐度小于1.2 g/L，柽柳灌丛土壤盐度在1.4~2.0 g/L，在高盖度植被区混生有中等盖度的植被，盖度在0.5~0.8，土壤盐度在1.8 g/L左右。 相似文献
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基于多时相GF-1和Landsat影像的连云港市44年海岸线遥感监测与演变分析 总被引：1，自引：0，他引：1
海岸线的动态变化监测可为海岸带防护、海岸带资源开发利用和可持续发展过程中的决策支持提供理论支撑。文中基于1973-2017年覆盖连云港市的Landsat系列和GF系列卫星影像数据,结合海岸线分类体系,提取了连云港市10期海岸线信息,并分析了海岸线演变特征及其成因。结果表明:(1) 2017年连云港市海岸线总长度为205.90 km,主要岸线类型为建设围堤和港口岸线,两类岸线总长为120.52 km,占总岸线长度的58.53%;(2) 1973-2017年连云港市海岸线长度整体呈现增长态势,44年间海岸线长度共增长了57.17 km,年增长率约为1.3 km/a。连云港市海岸线主要增长的岸线类型为建设围堤、港口岸线和生物岸线;(3) 44年间,连云港市海岸变化主要的海岸线类型为粉砂淤泥质岸线、生物岸线、港口岸线、建设围堤和盐田围堤;(4) 2017年连云港市自然岸线长度为69.15 km,占总岸线长度的33.6%,44年间,自然岸线长度减少了28.8km,年减少率为0.65 km/a。自然岸线减少的原因主要为养殖业发展、城市扩张建设和港口建设。 相似文献
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以黄河口典型滨海湿地为实验区,采用主客观评价相结合的方法,在与SPOT-6卫星影像对比的基础上进行了GF-2卫星全色影像、多光谱影像以及融合影像的质量评价。目视主观评价表明,GF-2影像在滨海湿地地区整体表现能力上与SPOT-6影像相近,地物边界、纹理等细节信息方面优于SPOT-6影像;基于统计指标的客观评价结果显示,GF-2影像受噪声干扰的程度小于SPOT-6影像,承载的信息量与SPOT-6影像接近,多光谱影像以及融合影像各波段间的独立性也与SPOT-6影像相当,但在灰度、离散程度和地物可分性上与SPOT-6影像还存在一定的差距。 相似文献
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为分析资源一号02C卫星在海岸带地区的应用潜力,对其遥感数据成像质量进行评价。采用主观评价和客观评价相结合的评价方法,对资源一号02C卫星P/MS影像二级产品进行质量评价,并与应用广泛且波段设置、空间分辨率相近的SPOT-5影像数据进行对比,分析其在海岸带遥感应用方面的潜力。结果表明:采用目视解译的主观评价显示,资源一号02C全色、多光谱以及融合影像在海岸带典型地物表现能力方面接近SPOT-5影像,而SPOT-5影像颜色过渡更自然,影像纹理和细节信息更丰富。采用统计分析量的客观评价显示,资源一号02C与SPOT-5影像的各统计参数互有高低。就全色影像而言,资源一号02C的信息量较高,而SOPT-5的亮度、灰度离散程度和空间分辨率较高;就多光谱影像而言,SPOT-5的灰度离散程度较高,其他指标无明显规律,不易比较;就融合影像而言,SOPT-5的空间分辨率较高,而资源一号02C的信息量、灰度离散程度和波段间独立性较高。因此,资源一号02C影像数据在一定程度上可以替代SPOT-5影像,在海岸带遥感研究与应用领域具有相当潜力。 相似文献
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