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以广西桂林会仙国家湿地公园核心区为研究区,结合SegNet和低空无人机影像,构建会仙岩溶湿地地物信息提取模型,探讨多分类SegNet模型与融合单分类和双分类SegNet模型分类结果的差别,分析epoch参数设置对模型分类精度的影响。研究结果表明,多分类SegNet模型对会仙岩溶湿地地物的分类结果的Kappa系数和F1分数分别为0.59和0.67,融合单分类和双分类SegNet模型分类结果的Kappa系数和F1分数分别为0.68和0.79;与多分类SegNet模型分类结果精度相比,融合多个单分类和双分类SegNet模型分类结果的F1分数明显增大。因此,融合多个单分类和双分类的SegNet模型更适用于提取会仙岩溶湿地地物信息;构建更优的会仙岩溶湿地地物提取SegNet模型,设置epoch值为10相对更合适。 相似文献
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水文是沼泽形成、发育和演化的决定性因素。目前,沼泽水位的监测仍然以实地观测为主,需要花费大量的人力和物力。以洪河国家级自然保护区为研究区,利用2007年6~10月星载相控阵L波段合成孔径雷达(phase array type L-band synthetic aperture radar,L-band PALSAR)数据和2015年6~11月C波段Sentinel-1A合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)数据,采用合成孔径雷达差分干涉测量(differential interferometric synthetic aperture radar,DInSAR)技术,提取出研究区沼泽的地表形变相位,计算出研究区沼泽水位相对变化量,构建了研究区沼泽水位相对变化量遥感监测经验估算公式,实现了对研究区沼泽年内水位变化量的遥感监测,研究了不同时相浅水沼泽区和深水沼泽区干涉相干性的差异;采用方差分析和回归分析方法,在水位观测站、浅水沼泽区和深水沼泽区3种尺度上,分别对利用两种数据计算出的沼泽水位相对变化量,进行了精度验证和显著性检验。研究结果表明,植物生长期和植物空间格局都对沼泽干涉相干性产生影响,8~10月研究区干涉相干性要好于6~7月,浅水沼泽区干涉相干性要高于深水沼泽区,前者的干涉相干系数比后者的大10%~35%;计算出的沼泽水位相对变化量与地面实测的水位变化量的变化趋势吻合度较高,2007年6~7月和9~10月浅水沼泽区的水位波动幅度较大,水位变化量超过了0.70 m。 相似文献
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以洪河国家级自然保护区为研究区,选取了多时相的Sentinel-1B和Sentinel-2A影像为数据源,制定出9种多时相主被动遥感数据组合方案,用于沼泽湿地遥感分类;分别对根据9种方案整合的多维数据集,进行基于尺度继承的多尺度分割,得到面向对象的分割影像,建立与不同方案对应的特征数据集;采用随机森林机器学习算法,对多维特征数据集进行特征优化,并进行参数调优,构建沼泽植物的最优遥感识别模型,实现对沼泽湿地中地物的识别与分类。研究结果表明,采用递归特征消除(recursive feature elimination,RFE)算法的变量优选和采样随机森林的参数调优,可以优化随机森林模型,显著减少数据冗余,整合多时相主被动遥感数据方案九的随机森林模型的最佳参数mtry和ntree分别为4和1500,模型训练精度为93.06%,Kappa系数为0.916,其模型训练精度在所有方案中最高;经过变量优选得到最佳特征变量组合,交叉极化方式的后向散射系数(Mean_VH)对于沼泽分类的重要性比同向极化方式的后向散射系数(Mean_VV)高;光谱特征是遥感图像分类的最主要特征,其中,红光和绿光波段(Mean_R和Mean_G)、多光谱红边波段(Mean_REG1和Mean_REG2)、近红外波段1(Mean_NIR1)、红边植被指数(CIgreen和CIreg)都对分类具有较高的重要性;纹理特征熵(GLCM_Entro、GLCM_Ent2)和位置特征像元坐标(X_Min_Pxl和Y_Max_Pxl)对沼泽湿地分类也起到重要作用,相对于其它特征,形状特征对分类的贡献性较小;利用方案九的数据得到的分类结果的总体分类精度为94.42%,主被动遥感数据的特征变量和不同时相的特征变量都对分类做出重要贡献,其中,6月的多光谱特征变量的贡献大于9月的变量;9月的SAR特征变量的贡献大于6月的变量;对分类贡献最大的9月的特征变量为多光谱红边波段2(Mean_REG2),对分类贡献最大的6月的特征变量为绿光波段(Mean_G);融合多时相主被动遥感数据源,可以将不同数据源、不同时相对分类具有较大贡献的特征变量集合在一起,充分利用光谱信息和雷达数据反映的结构信息,构建多维度最佳特征变量组合方案,有效提高沼泽湿地分类精度。 相似文献
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植被是湿地生态系统健康状况的"晴雨表",明晰湿地中植被的时空分布,是湿地修复与重建、保护与合理利用的前提和基础。以洪河国家级保护区为研究区,利用全极化C-band Radarsat-2和L-band PALSAR数据,根据极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)目标分解理论,提取了该保护区不同波长的极化分解参数和特征参量,整合为多源极化SAR数据集,利用多尺度迭代分割算法和Random Forest机器学习算法,构建了研究区中植被的遥感识别模型,实现了对研究区中植被的高精度分类,并对比分析了不同频率SAR数据集在植被识别精度上的差异。研究结果表明,利用整合PALSAR和Radarsat-2极化数据集,获取的植被遥感分类结果的总体分类精度为86.77%,比利用PALSAR极化数据集的分类结果精度提高了15%,但是其与利用Radarsat-2极化数据集的分类结果精度差异不显著;浅水草本沼泽的生产精度达到了90.91%,深水草本沼泽的用户精度为90.63%;C-band PALSAR数据比L-band PALSAR数据更适用于高精度识别洪河国家级自然保护区中的植被。 相似文献
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西南地区是中国重要的碳汇地区,监测植被动态及探究气候变化和人类活动对植被的影响对于深入了解碳循环机制和促进经济可持续发展至关重要。本文通过融合GIMMS NDVI和SPOT NDVI获得1982—2019年1 km NDVI数据,并结合多时相土地利用数据和气象数据,使用趋势分析、偏相关分析和残差趋势分析探究了西南地区人类活动和气候变化对植被动态的相对贡献。结果表明：(1) 1982—2019年间西南地区NDVI整体呈上升趋势,年均增速为0.0020 a-1;实施退耕还林前NDVI呈下降趋势,实施后转为上升趋势。(2)温度和降水整体对NDVI起促进作用,但存在明显的空间异质性。除中心城市外,温度对NDVI主要起促进作用;而降水对西南地区西部NDVI存在抑制作用,对东部NDVI主要起促进作用。(3)随着气候变化和人类活动影响的区域被分离,气候变化对植被恢复的贡献从30.47%增加到60.28%,而人类活动对植被恢复的贡献从69.53%减少至39.72%。本文研究结果表明在人迹稀少的西南地区西部,人类活动对植被的影响可能会进一步下降。 相似文献
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以漓江流域为研究区域,以2016-2020年Landsat 8 OLI、GF-1、Sentinel-2A及Sentinel-1A逐月影像为数据源,选用归一化水指数(NDWI)、改进型归一化水指数(MNDWI)、增强型水体指数(EWI)、归一化差值池指数(NDPI)、后向散射系数(S)与主被动遥感加权指数(JQ)提取漓江水体信息,采用二类水体区域性近岸海域水色算法(C2RCC)、最大叶绿素指数(MCI)、双波段比值法(Double R)及叶绿素反射峰强度(ρchl)4种方式,反演漓江水体叶绿素a(Chl.a)与总悬浮物质(TSM)浓度.将漓江划分为278个基本评价单元,利用水面变化区域差异值(WDr)、河岸线发育系数(SDI)与水体信息变化动态度(K)等指标定量分析漓江上、中、下游枯水期和汛期的水文和水质信息的年内时空动态变化,得出以下结论:(1)主被动遥感加权指数JQ与NDPI指数的提取效果优于NDWI、MNDWI、EWI指数与后向散射系数,但与JQ指数相比,NDPI指数提取精度更高、可信度更强.(2)基于C2RCC算法反演的Chl.a浓度的均方根误差(RMSE)处于0.18~7.88 mg/m3之间,TSM浓度的RMSE为0.17~12.55 g/m3,可较好地反映漓江水质参数变化情况.(3)基本评价单元的划分可清楚地分析出上、中、下游地区水域水面宽度、水域面积、Chl.a与TSM浓度的连续变化情况,实测数据则依靠站点监测,所得结果较分散,无法进行连续性分析.(4)漓江5-10月降水较多、水体流动性强,大部分地区平均水面宽度在100~250 m范围内,水体富营养化程度低,水质较好,但2月水质最差,水体富营养化程度较高地区主要集中于上、中游的兴安县、灵川县等城镇居民区以及下游旅游开发区较多的兴坪镇. 相似文献
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纹理数据是三维建筑模型中的重要组成部分,通常会消耗大量的内存,导致模型较难实现流畅稳定的动态可视化。针对这个问题,本文提出了一种面向三维模型可视化的“分形-视距”（FVD）多分辨率纹理生成及纹理组织方法。该方法首先利用分形对纹理进行压缩并将其存入纹理数据库,然后按照视距及目标立面的可见性情况创建和组织对应纹理：当视距符合纹理调用条件且目标立面可见时,根据不同视距,执行多分辨率纹理创建,按照各类三维模型数据间的属性关系建立索引,存入关系数据库;当视距不符合纹理调用条件但该立面又可见时,利用纹理分割算法创建颜色纹理树,将节点合并表示立面纹理。最后根据变化的视角和距离调用相应纹理,实现三维模型的动态流畅可视化。本文选择山东省济南市历下区作为研究区域,使用的纹理数据共5290幅。实验结果表明,与3ds Max、SketchUp Pro相比,本文提出的方法减少内存占用分别约为36.5%和49.1%,帧速率提高约7%和10.9%,极大地提高了大场景三维模型可视化的渲染效率和速率。本文提出的方法在三维建筑模型渲染效率和视觉质量之间取得了很好的平衡,这一问题的改善将为建立智慧城市提供快速有效的科学支撑。 相似文献