一种正样本单分类框架下的高分辨率遥感影像建筑物变化检测算法     

刘波  燕琴  刘恒飞  马磊 《测绘工程》2019,28(2)

高分辨率遥感影像建筑物变化检测对于城市规划、城市执法等方面具有非常重要的意义。文中提出一种基于正样本单分类器学习框架下的建筑物变化检测算法。首先提取影像形态学建筑物指数特征(MBI),通过卡方变换将其与光谱特征进行融合;然后利用一种单分类器完成建筑物变化初始判定;最后利用改进的长宽比形状特征完成最终建筑物变化判定。通过与现有建筑物变化检测算法、传统的多分类器算法对比,本文算法精度有一定提升并具有更强的鲁棒性。  相似文献   

山区遥感图像的特征选择与检索研究     

王敬  赵红东  朱胜银  杨志明 《测绘工程》2019,28(3)

针对遥感图像特征存在冗余及图像检索效率低的问题,提出一种基于贡献值的有效特征选择及其分类检索方法。对高分一号(GF-1)河北省阳原地区的村落、山脊、水体遥感图像,对比Hu矩、小波分解和灰度共生矩阵特征,发现使用Hu矩较适用于识别村落,而对山脊和水体的识别率低;引入区分山脊和水体的颜色特征,并与Hu矩构成特征空间,实现山区遥感图像分类和检索。实验结果表明,该方法能够选取出图像特征中的主要分量,具有高效、实用、方便的特点,检索查准率达到92%,查全率达到88%。  相似文献   

基于Multi-CNN空间特征提取的高光谱遥感影像分类     

宋海峰  杨巍巍 《测绘工程》2019,28(6)

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应用面向对象的高分辨率遥感数据提取城市绿地     

李梦雅  朱小平  贾小凤 《北京测绘》2019,(2)

绿化建设是一个城市建设的重要工作,城市绿地覆盖率是衡量一个城市绿化程度最主要的指标,高分辨率遥感影像给城市绿地覆盖率计算提供了更为有效、便捷的手段。本文以南京市某区域为研究对象,基于RS和GIS等技术手段,采用面向对象的方法,在不同的尺度利用光谱特征并采用针对性的算法提取出了精度较高的QuickBird和IKONOS高分辨率遥感影像的城市绿地。最后通过对比和分析两者的精度,证明面向对象的方法是有效的。  相似文献   

基于时间序列遥感数据的嵯岗国家沙化土地封禁保护成效评估     

田海静  孙涛  刘旭升  孔祥吉 《中国沙漠》2019,39(3):155-162

2013年中国启动实施了内蒙古自治区新巴尔虎左旗嵯岗国家沙化土地封禁保护区试点。本研究利用2001—2017年生长季NDVI数据分析了嵯岗封禁保护区及周边区域植被长势时空演变特征，分析了多年的生长季降水量和历年旱情，之后利用植被降水利用效率和NDVI残差趋势分析对保护成效进行了评估。结果表明：（1）封禁项目实施之前，封禁区内外植被长势变化趋势基本一致，而在项目实施后的2016、2017年，封禁区内NDVI距平明显高于封禁区外；（2）降水为影响该区域植被长势的主导气候因素，在封禁实施后的2015—2017年该区域连续3 a干旱，极大地限制了区域植被生长；（3）封禁区内植被降水利用效率和NDVI残差均呈现明显的增加趋势，而封禁区外变化不明显，说明封禁提升了植被的自我修复能力；（4）嵯岗封禁保护区由3个地块组成，其中嵯岗林场封禁效果比牧场八队和牧场十一队明显。国家沙化土地封禁保护措施有效促进了植被自我修复，提高了沙漠生态系统应对气候变化的能力。  相似文献   

基于光谱指数的枸杞叶片水分含量遥感监测研究     

李永梅  张学俭 《地理与地理信息科学》2019,35(5)

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《现代地质》投稿须知及稿约公告     

《现代地质》2020,(2):288-288

《现代地质》是中国地质大学(北京)主办的地学领域的综合性学术刊物,是中文核心期刊和中国科技核心期刊,其影响因子近7年来一直保持在1.0以上,并荣获“中国高校百佳科技期刊”奖和“中国科技论文在线优秀期刊”一等奖。本刊广泛征集地学领域各学科及其边缘学科的学术论文和最新研究成果的稿件,内容包括:地层、古生物、构造、岩石、矿物、矿床、地球化学、地球物理、找矿勘探、能源地质、水文地质与工程地质、数学地质、遥感地质、海洋地质、灾害地质以及探矿工程等。欢迎广大作者踊跃投稿。  相似文献   

基于卷积神经网络与条件随机场方法提取乡镇非正规固体废弃物     

刘懿兰  黄晓霞  李红旮  柳泽  陈崇  王新歌 《地球信息科学学报》2019,21(2):259-268

随着村镇经济建设发展,生活垃圾和工业固体废弃物造成的污染问题日益突出,已经成为制约新农村建设发展和生态文明建设的关键问题,而目前针对乡镇非正规固体废弃物的调查与统计主要依赖全国各乡镇相关部门逐级调查上报,工作量较大。本文基于高分辨率遥感影像,将深度学习模型和条件随机场模型相结合引入到乡镇固体废弃物的提取研究中,探索一种基于深度卷积神经网络的乡镇固体废弃物提取模型。由于固体废弃物在影像上表现为面积小,分布破碎等特点,为了提高工作效率,将模型特分为识别和提取2个部分：① 通过全连接卷积网络（CNN）对固体废弃物进行快速识别判断,筛选感兴趣区域影像块;② 在传统的全卷积神经网络(FCN)的基础上加入条件随机场模型(CRF)提取固体废弃物边界,提高整体分割精度。根据安徽、山西等地区相关部门上报固体废弃物堆放点以及住房与城乡建设部城乡规划管理中心进行野外检查的结果,实验最终识别精度达到86.87%以上;形状提取精度为89.84%,Kappa系数为0.7851,识别与提取精度均优于传统分类方法。同时,该方法已经逐步应用于住房和城乡建设部有关成都、兰州、河北等部分乡镇非正规固体废弃物的核查工作,取得了较为满意的结果。  相似文献   

“海上丝绸之路”超大城市环境变化遥感分析     

冯素云  张凯选  鹿琳琳 《地球信息科学学报》2018,20(5):602-612

随着城市化进程的加快,如何及时、精确地对城市环境的变化做出评价,进而制定出合理的发展方案,对城市可持续发展至关重要。本文综合利用卫星遥感获取的PM_2.5浓度数据、地表温度数据（Land Surface Temperature,LST）、植被指数数据（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）及城市用地辅助信息数据,基于综合评价指标,分析海上丝绸之路沿线12个超大城市地区2000-2013年环境质量的动态变化。研究结果表明,2000-2013年,海上丝绸之路沿线约75%的超大城市呈现出不同程度的环境恶化现象。12个超大城市用地环境恶化及逐步恶化面积占研究区域总面积的31.33%（4732.39 km²）。2000-2013年,城市扩张用地恶化和逐步恶化面积约占总扩张用地的29.48%（3765.83 km²）。平均地表温度的上升、植被覆盖度的急剧下降及PM_2.5浓度的增加均对海上丝绸之路沿线超大城市环境质量变化产生影响。其中,空气中PM_2.5浓度的大幅度增加是2000-2013年海上丝绸之路沿线超大城市扩张用地环境退化的主要原因。  相似文献   

基于神经网络模型的湛江湾水体有色溶解有机物的遥感估算     

余果  付东洋  刘大召  刘贝  廖珊  王立安  张小龙 《海洋科学》2018,42(9):73-80

有色溶解有机物(Colored Dissolved Organic Matter, CDOM)是水体中重要的水质参数之一,是水色遥感的重要研究对象,如何构建适合特定区域的近海二类水体CDOM反演模型一直是国内外研究难点。本文利用2017年5月26～29日对南海西北部海域湛江湾20个站位采集的水样和测量的光谱资料,分析归一化遥感反射率与CDOM浓度a_g(400)的相关性,发现最大负相关系数出现在586nm处,选择580、585、590、595nm这四个波段处的归一化遥感反射率与a_g(400)建立了多元线性回归模型、BP(Back-Propagation)神经网络模型和RBF(Radial-Basis Function)神经网络模型,并与其他算法模型进行对比分析。结果发现, BP和RBF神经网络模型的平均相对误差和均方根误差均远小于多元线性回归模型和其他算法模型,神经网络模型的预测值与实测值拟合效果要优于多元线性回归模型。研究表明,神经网络模型更适合于湛江湾有色溶解有机物的遥感估算。  相似文献