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东北黑土区侵蚀沟遥感影像特征提取与识别 总被引：3，自引：0，他引：3
东北黑土区是中国重要的粮食生产区,而长期的开垦造成了严重的水土流失现象,坡耕地表面出现大量的侵蚀沟。侵蚀沟的识别是土壤侵蚀监测的重要手段之一,目前遥感技术在侵蚀沟的识别中应用广泛,但自动化程度不高。针对特定地物影像的识别,如何选取最能够有效描述该地物的特征是解决问题的关键。本文构建了耕地和侵蚀沟遥感影像的训练样本集,基于样本集分别提取了由光谱特征和纹理特征组成的浅层特征、SIFT特征经编码后得到的中层特征,以及利用卷积神经网络提取的深层特征;再基于不同层次的特征选用合适的分类器对遥感影像进行分类,识别出含有侵蚀沟的遥感影像,形成了一套针对侵蚀沟的特征提取与识别方法,为东北黑土区的耕地保护提供有力支持。测试结果表明:基于中层特征的识别精度最高,为98.5%,但该特征需要人工设计,自动化程度有限;而利用卷积神经网络可自动提取深层特征,其识别精度达到了95.5%,同时大大提高了自动化程度,满足侵蚀沟影像的识别的需求。 相似文献
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土壤有机碳对区域碳平衡起着关键性的作用,量化其空间格局及动态变化是准确评估生态系统碳汇潜力的基础。然而,不同土壤有机碳估算方法和不同样本得出的结果存在非常大的差异和不确定性,尤其是地形复杂、对气候变化敏感的青藏高原地区。为定量评估不同方法估算的土壤有机碳密度空间分布格局在青藏高原地区的差异,论文以青海省为研究区,收集整理了青海省806个土壤有机碳密度采样点数据,基于气候、植被、地形和土壤等多种解释变量,采用逐步回归、反距离权重插值、普通克里格插值和随机森林模型4种不同的方法,对青海省表层(0~30 cm)土壤有机碳密度空间分布及其影响因素进行了探究。结果表明,归一化植被指数、光合有效辐射、总氮、年均温、海拔、年降水量和净初级生产力是土壤有机碳密度估算的重要变量;尽管4种方法所估算的青海省土壤有机碳密度的均值较为接近,处于5.14~5.62 kg C·m-2之间,但其变化范围存在较大差异,分别为0.17~23.25、0.34~46.61、0.56~35.08和0.62~24.85 kg C·m-2;4种方法模拟结果的均方根误差分别为3.93、3.37、3.48和3.19 kg C·m-2,平均标准差分别为0.12、0.51、0.61和0.27 kg C·m-2,其中随机森林模型的结果较为稳定且精度较高,也更能准确反映青海省土壤有机碳的空间分布格局。比较发现,现有的土壤有机碳产品(SoilGrids250m 2.0和HWSD v1.2)在反映青海省土壤有机碳的分布方面还存在较大差异,相对而言,SoilGrids250m 2.0产品的土壤有机碳和随机森林模拟结果比较接近。 相似文献
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