应用MODIS地表温度产品估计新疆典型区气温 被引量：9

1

作者 袁敏 肖鹏峰 +1 位作者 冯学智 朱榴骏 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2015年第1期81-89,共9页

根据遥感获取的地表温度估计气温在时空上的连续分布有重要意义。利用MODIS传感器反演的地表温度产品分别建立新疆克拉玛依气象站生长季节、非生长季节的地表温度和气温的线性回归模型以估计气温,并利用相同气象站不同时段、相同时段不... 根据遥感获取的地表温度估计气温在时空上的连续分布有重要意义。利用MODIS传感器反演的地表温度产品分别建立新疆克拉玛依气象站生长季节、非生长季节的地表温度和气温的线性回归模型以估计气温,并利用相同气象站不同时段、相同时段不同气象站的数据对该模型进行验证,最后得到新疆典型区内非生长季节的日最低、最高气温分布。结果表明:相对于MYD11A1产品,MOD11A1产品的地表温度数据能更好地估计气温;气温估计模型在生长季节效果欠佳,但在非生长季节结果较好,MOD11A1产品估计日最低气温的均方根误差和平均绝对误差分别为2.4℃~3.2℃、1.9℃~2.8℃,估计日最高气温的均方根误差和平均绝对误差分别为2.9℃~3.1℃、2.2℃~2.6℃,R2为0.91~0.96。 展开更多

关键词 地表温度 气温 新疆 线性回归 生长季节 非生长季节

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用高分一号卫星数据识别多时相山区积雪 被引量：6

2

作者 李成蹊 肖鹏峰 +2 位作者 冯学智 朱榴骏 宋明明 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2017年第2期71-78,共8页

针对目前从高分辨率遥感图像中提取多时相山区积雪信息精度较低、效率不高的问题,基于高分一号卫星数据,提出了一种基于多视图的多时相山区积雪提取方法。该方法基于GF-1卫星3个时相的图像数据,将多时相遥感图像视为多个视图,通过空间... 针对目前从高分辨率遥感图像中提取多时相山区积雪信息精度较低、效率不高的问题,基于高分一号卫星数据,提出了一种基于多视图的多时相山区积雪提取方法。该方法基于GF-1卫星3个时相的图像数据,将多时相遥感图像视为多个视图,通过空间约束构建积雪识别多视图。针对山区阴影的巨大影响的问题,提出了将积雪分为非阴影区积雪和阴影区积雪2个类别,分别进行训练样本的选取。仅通过一次样本选取,运用旋转森林算法,基于多视图构建面向多时相的识别模型,实现多时相遥感图像的积雪识别。实验结果表明,3个时相识别结果的F值分别达到0.941、0.951和0.945,精度较高,且具有较高的效率,具有实际应用价值。 展开更多

关键词 高分一号 多视图 多时相 积雪识别 旋转森林

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环境星归一化植被指数时间序列滤波算法比较 被引量：6

3

作者 刘寒 冯莉 +1 位作者 朱榴骏 黄银友 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2015年第5期69-76,共8页

由于环境卫星成像条件和卫星平台的限制,针对环境卫星归一化植被指数(HJ NDVI)时间序列中存在较多噪音的现象,该文比较分析了Savitzky-Golay(S-G)滤波法、非对称高斯函数拟合法(AG)、双逻辑曲线拟合法(DL)和时间序列谐波分析法(Hants)4... 由于环境卫星成像条件和卫星平台的限制,针对环境卫星归一化植被指数(HJ NDVI)时间序列中存在较多噪音的现象,该文比较分析了Savitzky-Golay(S-G)滤波法、非对称高斯函数拟合法(AG)、双逻辑曲线拟合法(DL)和时间序列谐波分析法(Hants)4种滤波算法。建立了南京市典型植被类型区域的HJ NDVI时间序列,对4种滤波方法进行实验。对比纯像元样点、样区的滤波结果以及滤波后5类典型植被的分类精度,评价4种滤波方法的滤波效果,并利用MODIS NDVI时序数据验证结果可靠性。结果表明:滑动窗口大小为5的S-G滤波的滤波效果最佳。该研究结论为基于HJ NDVI时间序列的应用研究滤波方法选择提供参考。 展开更多

关键词 城市植被 时空分辨率 HJ NDVI时间序列 滤波 南京市

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玛纳斯河流域山区雪粒径HJ-1卫星反演 被引量：2

4

作者 王剑庚 冯学智 +4 位作者 肖鹏峰 张学良 朱榴骏 耶楠 李云 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期987-995,共9页

雪粒径是影响雪面能量收支和表征积雪状态的重要参数,利用遥感手段定量反演雪粒径信息对雪水当量估算、流域水资源管理和局地气候变化研究等具有重要意义.针对新疆玛纳斯河流域山区积雪表层粒径地遥感反演,以渐近式辐射传输模型为基础... 雪粒径是影响雪面能量收支和表征积雪状态的重要参数,利用遥感手段定量反演雪粒径信息对雪水当量估算、流域水资源管理和局地气候变化研究等具有重要意义.针对新疆玛纳斯河流域山区积雪表层粒径地遥感反演,以渐近式辐射传输模型为基础建立雪粒径反演模型,利用HJ-1卫星多光谱数据得到玛纳斯河流域山区冬季积雪期和春季融雪期的雪粒径反演结果,并利用地面实测数据对反演结果进行验证,最后分析雪粒径随海拔的分布特征.结果表明:建立的雪粒径反演模型能够较好地描述雪粒径与卫星遥感信号间的定量关系;雪粒形状对反演结果影响较大,当选择适当的雪粒形状时,雪面粒径反演值与实测值较为吻合;海拔对雪面粒径的分布影响较大. 展开更多

关键词 玛纳斯河流域 HJ-1 渐近式辐射传输模型 雪粒径反演

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基于极化SAR图像的玛纳斯河流域典型区积雪识别 被引量：4

5

作者 郭金金 肖鹏峰 +2 位作者 冯学智 朱榴骏 周淑媛 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期966-975,共10页

极化合成孔径雷达具备全天候的积雪观测能力,而且能提供丰富的极化特征用于积雪识别.选取2014年3月19日新疆玛纳斯河流域典型区Radarsat-2数据,首先对全极化SAR(Synthetic Aperture Radar)数据进行目标分解提取积雪极化特征,再利用J-M距... 极化合成孔径雷达具备全天候的积雪观测能力,而且能提供丰富的极化特征用于积雪识别.选取2014年3月19日新疆玛纳斯河流域典型区Radarsat-2数据,首先对全极化SAR(Synthetic Aperture Radar)数据进行目标分解提取积雪极化特征,再利用J-M距离(Jeffreys-Matusita)进行特征选择,分析不同极化特征对积雪的可分性,最后利用最优特征集和支持向量机(Support vector machine,SVM)进行积雪识别.结果表明:Yamaguchi分解和Freeman分解的体散射分量、相干矩阵特征值和香农熵四种极化特征对积雪有较强的识别能力;多种极化特征联合识别相对于单一特征识别积雪具有较大优势,基于四种极化特征的积雪识别精度达到84%.利用极化特征进行积雪识别可获得较好效果,能够弥补可见光遥感难以识别云下积雪的不足. 展开更多

关键词 RADARSAT-2 玛纳斯河流域 目标分解 极化特征 积雪识别

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玛纳斯河流域积雪遥感地面同步观测 被引量：3

6

作者 耶楠 冯学智 +7 位作者 肖鹏峰 贺广均 陈妮 张学良 朱榴骏 汪左 李敏 蒋璐媛 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期921-928,共8页

积雪作为冰冻圈主要组成部分,是全球能量和水循环的重要环节.利用卫星遥感技术获取的高时空分辨率的积雪分布和状态信息对寒区水资源管理、经济发展和社会稳定具有重要意义.目前,利用高分辨率光学和合成孔径雷达(Synthetic Aperture Rad... 积雪作为冰冻圈主要组成部分,是全球能量和水循环的重要环节.利用卫星遥感技术获取的高时空分辨率的积雪分布和状态信息对寒区水资源管理、经济发展和社会稳定具有重要意义.目前,利用高分辨率光学和合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)卫星数据能够实现积雪覆盖范围的识别和雪层物化参数的反演,但识别和反演的精度在高寒山区条件下受地形影响严重.为改进现有识别和反演模型在山区条件下的适应性,以新疆天山北坡玛纳斯河流域为研究区,分别在2013年冬季积雪期和2014年春季融雪期进行了两次与SAR卫星同步的野外积雪观测,为山区积雪识别和积雪参数反演获取了地面实测光谱和积雪参数数据.对两次积雪观测的目的、方法和初步结果进行介绍.观测初步结果显示了积雪在研究区内空间分布不均一,季节性差异性明显,为后续通过高分辨率遥感手段获取山区积雪参数时间和空间变异性提供了基础. 展开更多

关键词 积雪遥感 高分辨率光学遥感 合成孔径雷达 野外观测 玛纳斯河流域

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基于混合像元分解的HJ-1卫星时间序列影像城市植被信息提取 被引量：4

7

作者 黄银友 冯莉 +2 位作者 朱榴骏 刘寒 李成蹊 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期1058-1067,共10页

针对城市植被信息提取中单时相遥感影像无法获得物候特征及影像中的混合像元问题,本研究以南京市区及近郊作为研究区,将2013年77景环境星(HJ-1)归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)时间序列数据看成"类... 针对城市植被信息提取中单时相遥感影像无法获得物候特征及影像中的混合像元问题,本研究以南京市区及近郊作为研究区,将2013年77景环境星(HJ-1)归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)时间序列数据看成"类高光谱"数据,利用非限定性分解法、半限定性分解法和全限定性分解法对滤波后的数据进行分解,结果表明:使用非限定的线性光谱混合模型分解算法对研究区草地、灌木丛、针叶林、落叶阔叶林、常绿与落叶阔叶混交林5种植被信息提取的均方根误差(Root Mean Square,RMS)最小,此方法效果最好. 展开更多

关键词 类高光谱 线性混合像元分解 城市植被 南京市

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基于马尔可夫随机场模型的SAR图像积雪识别 被引量：2

8

作者 周淑媛 肖鹏峰 +2 位作者 冯学智 朱榴骏 郭金金 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期976-986,共11页

以新疆玛纳斯河流域2014年3月19日RADASAT-2影像为研究数据,采用马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)模型分割方法进行积雪识别.MRF模型分割方法能够充分利用图像上下文信息,降低相干斑噪声对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Rada... 以新疆玛纳斯河流域2014年3月19日RADASAT-2影像为研究数据,采用马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)模型分割方法进行积雪识别.MRF模型分割方法能够充分利用图像上下文信息,降低相干斑噪声对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)数据的影响.通过初始k-means分割估算出MRF参数,建立先验模型和概率密度函数,利用迭代条件模式(Iterated Conditional Model,ICM)算法进行最大后验概率求解得到最优标记,从而识别出积雪.通过实测数据进行验证,该方法积雪识别精度达86.67%.结果表明:MRF模型分割方法的能够有效识别积雪;在地势较为平坦的地区,交叉极化(HV)方式下的后向散射系数与极化总功率Span的识别效果较好;在地形起伏较大的地区,HV后向散射系数的识别效果随着高程和坡度的增加而降低,极化总功率Span能够综合三种极化特征,较好地克服地形影响,提高积雪的识别精度. 展开更多

关键词 马尔可夫随机场 合成孔径雷达 图像分割 积雪识别 玛纳斯河流域

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不同形态学剖面线遥感影像分类精度比较 被引量：2

9

作者 苏志鹄 梁勤欧 朱榴骏 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2015年第2期36-42,共7页

针对不同形态学方法和结构元对于形态学剖面线遥感影像分类精度的影响存在较大差异,而国内外在这方面缺乏深入研究的不足,该文选取了武汉市两个实验区,构造了32个形态学剖面线,对研究区的QuickBird影像进行了分类。通过总体精度、Kappa... 针对不同形态学方法和结构元对于形态学剖面线遥感影像分类精度的影响存在较大差异,而国内外在这方面缺乏深入研究的不足,该文选取了武汉市两个实验区,构造了32个形态学剖面线,对研究区的QuickBird影像进行了分类。通过总体精度、Kappa系数和剖面线分类结果图,比较了不同形态学剖面线对于分类结果的影响。结果表明:在结构元形状相同的情况下,先开运算后闭运算和先闭运算后开运算在分类精度方面明显优于一般方法和其他两种形态学方法,能够比较清晰地提取出小斑块地物特征;当形态学方法为闭运算和开运算的时候,八边形结构元对应的结果精度最高;当形态学方法为先开运算后闭运算和先闭运算后开运算时,除了方形结构元,其他结构元得到结果精度都较高。 展开更多

关键词 形态学方法 结构元 形态学剖面线 遥感影像 分类精度

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臭氧胁迫冬小麦叶片高光谱特征和叶绿素含量估算 被引量：7

10

作者 杨熙来 朱榴骏 冯兆忠 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第8期3213-3223,共11页

为无损、快速监测臭氧胁迫下冬小麦叶片叶绿素含量,建立叶绿素含量与光谱指标的定量关系,基于自由式臭氧浓度增加系统平台观测了臭氧浓度升高下拔节期、开花期及灌浆期冬小麦叶片的叶绿素含量和光谱特征。通过线性回归、人工神经网络(A... 为无损、快速监测臭氧胁迫下冬小麦叶片叶绿素含量,建立叶绿素含量与光谱指标的定量关系,基于自由式臭氧浓度增加系统平台观测了臭氧浓度升高下拔节期、开花期及灌浆期冬小麦叶片的叶绿素含量和光谱特征。通过线性回归、人工神经网络(ANN)以及偏最小二乘回归(PLSR)模型对臭氧胁迫下叶片高光谱特征进行了叶绿素含量的估算。结果表明:臭氧胁迫冬小麦叶片的光谱曲线特征出现绿峰“红移”和红边位置“蓝移”现象。相比于拔节期和开花期,小麦叶片在灌浆期受到臭氧的影响更大。臭氧胁迫下叶绿素含量与部分光谱特征参数及遥感植被指数存在显著相关关系,所有模型均取得了较高的估算精度(R^(2)>0.8),其中以光谱特征参数为建模参量的偏最小二乘回归模型精度最高。该方法可用于臭氧胁迫下冬小麦叶片叶绿素含量的估测,动态监测作物的臭氧胁迫。 展开更多

关键词 高光谱遥感 估算模型 臭氧胁迫 叶绿素 植被指数 光谱特征参数 冬小麦

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基于无人机正射影像的城市居民区植被分类DeepLabV3+模型改进实验 被引量：1

11

作者 张枭 冯莉 +1 位作者 朱榴骏 帅林茹 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2023年第3期40-47,共8页

针对目前利用无人机可见光影像进行城市居民区植被分类存在精度不高、效率较低的问题,该文构建一种改进的DeepLabV3+模型,选取南京市江宁A、B两处居民区无人机正射影像进行对比实验和模型迁移性能测试。实验结果表明:①基于改进DeepLab... 针对目前利用无人机可见光影像进行城市居民区植被分类存在精度不高、效率较低的问题,该文构建一种改进的DeepLabV3+模型,选取南京市江宁A、B两处居民区无人机正射影像进行对比实验和模型迁移性能测试。实验结果表明:①基于改进DeepLabV3+模型的植被总体分类准确度、精确度、召回率、F 1得分、平均交并比在验证集上达到95.27%、94.03%、93.55%、93.79%、84.94%,较原模型分别提高了2.36%、1.01%、2.09%、1.56%、8.71%,且参数量降低92.7%,训练用时减少25.7%;②在迁移性能测试中,乔木、灌木、草本分类精确度分别提高了2.88%、6.54%、2.29%。改进DeepLabV3+模型可提高城市居民区植被分类精度与效率,分类结果可为城市微尺度热环境研究提供基础数据。 展开更多

关键词 无人机正射影像 城市居民区植被 改进DeepLabV3+模型 植被分类

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基于直方变差图的土地覆盖数据集多尺度精度评价 被引量：2

12

作者 朱榴骏 肖鹏峰 +2 位作者 冯学智 汪左 蒋璐媛 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期1459-1474,共16页

针对目前精度评价尺度单一的问题,提出基于直方变差图的多尺度精度评价方法,分别在像元尺度和亚像元尺度进行土地覆盖数据集精度评价。在像元尺度利用驻点作为采样工具直接评价数据集精度;亚像元尺度上,则利用非严格定义的驻点和驻点直... 针对目前精度评价尺度单一的问题,提出基于直方变差图的多尺度精度评价方法,分别在像元尺度和亚像元尺度进行土地覆盖数据集精度评价。在像元尺度利用驻点作为采样工具直接评价数据集精度;亚像元尺度上,则利用非严格定义的驻点和驻点直方变差图对不同面积和空间结构的优势类进行精度评价。并以浙江北部典型区域为实验区,Landsat TM/ETM+为参考数据,对UMD、IGBP DISCover、MOD12Q1-2001、GLC2000、GlobCover2009等5种大尺度土地覆盖数据集进行多尺度精度评价实验。结果表明,多尺度精度评价方法能够全面地评价土地覆盖数据集的精度,提供更加丰富的多尺度精度信息。像元尺度精度评价可在一定程度上消除由于参考数据与数据集间的空间匹配造成的误差,评价结果更加客观;亚像元尺度精度评价能有效反映亚像元尺度优势地物面积及空间结构与精度的关系。 展开更多

关键词 精度评价 直方变差图 大尺度土地覆盖数据集 多尺度 浙江北部

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优化子空间SVM集成的高光谱图像分类 被引量：19

13

作者 杨凯歌 冯学智 +1 位作者 肖鹏峰 朱榴骏 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期409-419,共11页

随机子空间集成是很有前景的高光谱图像分类技术,子空间的多样性和单个子空间的性能与集成后的分类精度密切相关。传统方法在增强单个子空间性能的同时,往往会获得大量最优但相似的子空间,因而减小它们之间的多样性,限制集成系统的分类... 随机子空间集成是很有前景的高光谱图像分类技术,子空间的多样性和单个子空间的性能与集成后的分类精度密切相关。传统方法在增强单个子空间性能的同时,往往会获得大量最优但相似的子空间,因而减小它们之间的多样性,限制集成系统的分类精度。为此,提出优化子空间SVM集成的高光谱图像分类方法。该方法采用支持向量机(SVM)作为基分类器,并通过SVM之间的模式差别对随机子空间进行k-means聚类,最后选择每类中J-M距离最大的子空间进行集成,从而实现高光谱图像分类。实验结果显示,优化子空间SVM集成的高光谱图像分类方法能够有效解决小样本情况下的Hughes效应问题;总体精度达到75%–80%,Kappa系数达到0.61–0.74;比随机子空间集成方法和随机森林方法分类精度更高、更稳定,适合高光谱图像分类。 展开更多

关键词 高光谱图像分类 随机子空间 优化子空间 支持向量机

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基于亚分数混淆矩阵的中国典型区大尺度土地覆盖数据集评价 被引量：6

14

作者 蒋璐媛 肖鹏峰 +2 位作者 冯学智 李云 朱榴骏 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2015年第2期353-363,共11页

在中国东北、华北、华中、华南、西北、青藏、内蒙古7个自然地区分别选择典型区A、B、C、D、E、F、G,以Landsat TM/ETM+影像分类结果为参考数据,采用亚分数混淆矩阵对5种大尺度土地覆盖数据集的精度进行定量评价,为数据集的使用提供科... 在中国东北、华北、华中、华南、西北、青藏、内蒙古7个自然地区分别选择典型区A、B、C、D、E、F、G,以Landsat TM/ETM+影像分类结果为参考数据,采用亚分数混淆矩阵对5种大尺度土地覆盖数据集的精度进行定量评价,为数据集的使用提供科学依据。亚分数混淆矩阵可避免参考数据与待评价数据尺度转换时引入的误差,能反映不同优势类比重情况下数据集的总体精度和分类方法误差。结果表明:GLC2000在全部典型区的总体精度最高,为65.64%;UMD总体精度最低,为43.06%。GLC2000在主要土地覆盖类型为林地和耕地以及草地区域具有较高的分类精度;UMD在各区域的分类精度均最低或较低。5种土地覆盖数据集对于城镇、其他的分类精度在各典型区均较低;对于草地和水体的分类精度则是在西北干旱区和青藏高原区的典型区较高。 展开更多

关键词 亚分数混淆矩阵 大尺度 土地覆盖数据集 精度评价

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