基于BP神经网络的盐渍土盐分遥感反演模型研究   总被引：3，自引：0，他引：3  

樊彦国  侯春玲  朱浩  武腾腾  孙元芳 《地理与地理信息科学》2010,26(6)

采用遥感技术和BP神经网络技术,结合野外实测的盐渍土光谱特征和实验室化验的土壤含盐数据,对盐渍土盐分的遥感反演进行了模型的设计与编程实现.BP神经网络模型的预测精度在62.5%,明显高于传统统计模型的预测精度,表明BP神经网络能较好地模拟土壤含盐量与光谱数据之间的关系,可用于建立土壤盐分遥感反演模型.  相似文献   

遥感监测墨西哥湾溢油目标识别算法   总被引：4，自引：0，他引：4  

孙元芳  周斌  盖颖颖  周燕 《测绘科学》2015,40(3):63-67,106

为了及时监测溢油事故相关信息,防止污染扩张,该文利用2010年4月29日、5月17日及5月24日3个时相的中分辨率MODIS数据,以2010年发生的墨西哥湾溢油事故为例进行目标提取与识别。提取算法考虑到油膜和背景海水易混分的现象,采用了辅加纹理特征量的光谱角匹配算法进行油膜提取;同时,对比了常用的最小距离和支持向量机分类方法;并基于混淆矩阵对结果进行精度验证。结果显示,改进的光谱角匹配算法可以更准确地提取海面目标,精度高达90%以上,能够较好地监测出大面积溢油,可以用于海面溢油灾害的动态监测。  相似文献   

基于HJ–CCD数据的海面溢油提取方法研究     

盖颖颖  周斌  孙元芳  周燕 《国土资源遥感》2014,(2)

快速、准确地获取溢油污染信息,对海洋的动态监测、保护和可持续利用具有重要意义。环境与灾害监测预报小卫星星座一号(HJ–1)是我国针对生态环境污染和灾害监测发射的新型卫星平台,但HJ–1 CCD多光谱数据的光谱波段较少,仅依赖光谱信息获取海面溢油范围的精度较低。因此,以墨西哥湾溢油事件为研究对象,在分析不同地物光谱特征的基础上,采用灰度共生矩阵,选择合适的纹理结构因子,提取HJ–1 CCD图像中影响溢油识别的地物纹理特征;建立光谱特征和纹理特征相结合的决策树模型,提取海面溢油信息,并与只考虑光谱信息的传统分类方法进行精度对比。结果表明,与最大似然分类法相比,决策树方法的油膜提取用户精度和制图精度分别提高了11.85%和4.28%。  相似文献   

基于多波段分析的无阈值自动光谱角制图分类法   总被引：2，自引：0，他引：2  

樊彦国  李翔宇  张磊  孙元芳 《地理与地理信息科学》2010,26(2)

对光谱角制图分类法进行改进,主要方法是在原影像的6个波段基础上,加入了K-L变换的前3个波段、K-T变换的3个波段(亮度、绿度和湿度)以及NDVI(归一化植被指数)信息将图像波段数增加至13个,增强了地物之间的光谱区分度(即类间方差);得到光谱角度图像后,提出一种无需阈值的地类确定方法,减少了人工参与,提高了判别精度和处理效率。  相似文献