检索结果-南通市图书馆

UAV高光谱影像联合SULOV_XGBoost算法的柑橘果树精细分类方法

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光谱学与光谱分析 2024年第2期44卷 548-557页

作者：肖斌何宏昌窦世卿范冬林付波霖张洁熊远康史今科桂林理工大学测绘地理信息学院广西桂林541006 珠江水利委员会珠江水利科学研究院广东广州510610

精准、动态监测经济作物种植信息是农业精细化管理面临的迫切需求。为实现不同果树品种的精细分类,以桂林市六塘默科特柑橘试验基地为研究区,获取机载高光谱影像数据,深度挖掘不同柑橘果树品种的光谱信息,构建多维数据集,提出一种利用SU... 详细信息

精准、动态监测经济作物种植信息是农业精细化管理面临的迫切需求。为实现不同果树品种的精细分类,以桂林市六塘默科特柑橘试验基地为研究区,获取机载高光谱影像数据,深度挖掘不同柑橘果树品种的光谱信息,构建多维数据集,提出一种利用SULOV结合极端梯度提升(eXtreme gradient boosting,XGBoost)算法进行优选特征,并采用XGBoost分类算法进行柑橘果树品种精细分类的方法,最后,与随机森林(random forest,RF)和支持向量机(support vector machine,SVM)的分类结果的精度进行对比分析。结果发现:(1)所提的SULOV结合XGBoost算法(SULOV_XGBoost)柑橘果树精细分类算法能够有效进行特征差距较小场景的果树作物不同品种间的精细分类,算法整体分类效果优于传统的常用机器学习方法(RF与SVM);(2)一阶微分拐点处值与原始波段值的融合特征对提升精细分类精度具有极大作用;另外加入不同波长范围波段组合也能够显著提高柑橘果树精细分类结果;(3)SVM在地物可辨性较高的条件下其分类性能更佳,且抗干扰能力强。研究成果可为同一物种不同品种作物的精细分类提供新的思路和方法,亦可为作物种植信息精准普查、精细化管理以及农业产业结构布局、调整和动态监测等提供参考。

关键词：柑橘果树无人机高光谱 SULOV_XGBoost 精细分类

1982—2019年中国西南地区植被变化归因研究

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地理学报 2023年第3期78卷 714-728页

作者：马炳鑫和彩霞靖娟利王永锋刘兵何宏昌桂林理工大学测绘地理信息学院桂林541006 广西空间信息与测绘重点实验室桂林541006

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... 详细信息

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。

关键词：西南地区 NDVI 人类活动气候变化退耕还林

基于Landsat 8影像的Himawari-8叶绿素a空间降尺度研究

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中国环境科学 2022年第11期42卷 5341-5350页

作者：熊远康范冬林何宏昌史今科张洁肖斌付波霖桂林理工大学测绘地理信息学院广西桂林541000

新型地球静止气象卫星Himawari-8由于空间分辨率较低,其叶绿素a产品难以满足空间异质性高的近岸海域水质监测要求.为了克服这个限制,基于非线性的随机森林算法,利用陆地资源卫星Landsat8的波段反射率数据和Himawari-8的叶绿素a产品,通... 详细信息

新型地球静止气象卫星Himawari-8由于空间分辨率较低,其叶绿素a产品难以满足空间异质性高的近岸海域水质监测要求.为了克服这个限制,基于非线性的随机森林算法,利用陆地资源卫星Landsat8的波段反射率数据和Himawari-8的叶绿素a产品,通过构建降尺度模型,以提高Himawari-8的叶绿素a数据的空间分辨率.结果表明,2个秋季模型和2个冬季模型的模型决定系数(R^(2))分别达到0.6、0.72、0.71和0.85;均方根误差(RMSE)为别为1.47,1.05,1.89,0.76mg/m^(3).通过实测站点数据对比分析表明,降尺度模型生成的叶绿素a与葵花叶绿素a数据具有较高的一致性,R 2达到了0.81,能较好的反映近岸海域叶绿素a浓度的空间变化特征.

关键词：降尺度叶绿素a 随机森林 Himawari-8 Landsat 8

Himawari-8卫星云下海表温度反演的机器学习方法比较研究

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遥感信息 2023年第5期38卷 39-48页

作者：范冬林杨鑫曾优何宏昌付波霖桂林理工大学测绘地理信息学院广西桂林541006 桂林理工大学生态时空大数据感知服务重点实验室广西桂林541006

针对Himawari-8卫星因云层覆盖导致云下位置海表温度缺失或者反演精度下降的问题,利用近红外波段瑞利校正后阈值递增方法,建立6种无云-有云混合的遥感-实测样本数据集,评估了3种机器学习算法多层感知机(multi-layer perceptron,MLP)、... 详细信息

针对Himawari-8卫星因云层覆盖导致云下位置海表温度缺失或者反演精度下降的问题,利用近红外波段瑞利校正后阈值递增方法,建立6种无云-有云混合的遥感-实测样本数据集,评估了3种机器学习算法多层感知机(multi-layer perceptron,MLP)、随机森林回归(random forest regression,RFR)和支持向量回归(support vector regression,SVR)的云下海表温度反演的性能。实验结果表明,当阈值为0.125(无云)时,R^(2)都超过了0.98;当阈值为0.4时,性能指标趋于平稳,MLP、RFR和SVR算法的R^(2)分别为0.80、0.81和0.76。通过阈值递增方式构建的阈值模型对无云区域的海表温度影响较小,能够确保无云区域的反演精度。随着阈值的递增,模型对有云区域出现不同程度的低估和反演精度的下降,但在无云区域的制图效果与葵花卫星海表温度产品一致性较高。该方法可以显著提高海表温度反演结果的空间覆盖率,使得研究区空间覆盖率从75%提高到99%。

关键词：卫星遥感海表温度云下海表温度机器学习 Himawari-8卫星瑞利校正

近20年西南喀斯特地区植被NPP时空变化及自然因素地理探测

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水土保持研究 2022年第3期29卷 172-178,188页

作者：何宏昌马炳鑫靖娟利徐勇窦世卿刘兵桂林理工大学测绘地理信息学院广西桂林541006 广西空间信息与测绘重点实验室广西桂林541006

植被净初级生产力(Net Primary Production,NPP)是表征植物活动的重要变量,分析植被NPP时空变化及驱动力对生态保护及植被恢复建设具有重要意义。基于2000—2019年MOD17A3的NPP数据,结合基于站点的气象数据、DEM等数据,运用趋势分析、Ma... 详细信息

植被净初级生产力(Net Primary Production,NPP)是表征植物活动的重要变量,分析植被NPP时空变化及驱动力对生态保护及植被恢复建设具有重要意义。基于2000—2019年MOD17A3的NPP数据,结合基于站点的气象数据、DEM等数据,运用趋势分析、Mann-Kendall检验、R/S分析及地理探测器等方法,定量分析了西南喀斯特地区植被NPP空间分布、时空变化及未来趋势,进一步探讨了自然因子对西南地区植被NPP的驱动作用。结果表明:(1)2000—2019年西南喀斯特地区植被NPP空间分布上呈南高北低的空间分布格局,总体均值为751.37 gC/(m^(2)·a)。(2)从时间尺度看,20 a间研究区植被NPP总体呈上升趋势,上升速度为3.67 gC/(m^(2)·a);从空间尺度看,20 a间西南喀斯特地区植被NPP呈上升趋势的面积占总面积的78.10%,呈显著上升的区域占42.14%,主要分布在四川盆地、乌蒙山一带。(3)未来研究区内植被NPP以上升趋势为主,呈持续上升趋势的面积占比为76.97%,呈强持续显著上升的面积占30.67%,主要分布在四川盆地及乌蒙山一带。(4)地理探测显示,影响西南喀斯特地区NPP变化的主导因子为湿度、生物温暖指数、日照时数和气温,其q均值均超过0.3;各因子交互作用表现为双因子增强或非线性增强,其中高程∩生物温暖指数的q值最高,为0.498。综上,研究结果表明高程和生物温暖指数的共同作用对西南喀斯特地区的NPP影响最大。

关键词：西南喀斯特地区 NPP 趋势分析 Mann-Kendall检验 R/S分析地理探测器

基于多光谱影像和机器学习算法的红树林树种LAI估算

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农业工程学报 2022年第7期38卷 218-228页

作者：付波霖孙军李雨阳左萍萍邓腾芳何宏昌范冬林高二涛桂林理工大学测绘地理信息学院桂林541000

针对红树林叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)实地测量难度大、无法快速大范围LAI估算的问题。该研究以广西北部湾红树林为研究对象,以无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)和哨兵二号(Sentinel-2A,S2)多光谱影像为数据源,整合原始光谱... 详细信息

针对红树林叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)实地测量难度大、无法快速大范围LAI估算的问题。该研究以广西北部湾红树林为研究对象,以无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)和哨兵二号(Sentinel-2A,S2)多光谱影像为数据源,整合原始光谱波段、植被指数和组合植被指数构建高维数据集,并进行数据降维和特征优选。定量评估6种机器学习算法(XGBoost、前馈反向传播神经网络(Back Propagation,BP)、支持向量机(SVM)、岭回归(Ridge)、Lasso和弹性网络(ElasticNet))对不同红树林树种LAI的估算能力;探究UAV和Sentinel-2A影像对红树林树种LAI估算的精度差异。研究结果表明:1)基于XGBoost算法构建的模型实现了红树林LAI高精度估算,R^(2)均高于0.70,RMSE均低于0.349;2)在UAV和Sentinel-2A影像下,XGBoost模型对不同红树林树种LAI的估算精度(R^(2))比其他5种模型分别提高了0.105~0.365和0.283~0.540,RMSE降低了0.100~0.392和0.102~0.518;3)UAV影像数据与XGBoost算法构建的模型对海榄雌LAI的估算精度优于其他组合(R^(2)=0.821、RMSE=0.288),Sentinel-2A影像数据与XGBoost算法构建的模型对秋茄和桐花树LAI的估算精度优于其他组合(R^(2)=0.940~0.979、RMSE=0.142~0.104),不同红树林树种LAI的估算精度依次为桐花树>秋茄>海榄雌;4)SNAP-SL2P算法整体性低估红树林LAI值,UAV影像红树林树种LAI的平均估算精度(R^(2)=0.677~0.713)均优于Sentinel-2A影像,实现了不同红树林树种LAI的高精度估算。

关键词：遥感多光谱影像红树林叶面积指数数据降维和特征优选模型参数调优机器学习算法

基于MODIS数据的杭州地区气溶胶光学厚度反演

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光学学报 2015年第1期35卷 1-9页

作者：范娇郭宝峰何宏昌杭州电子科技大学自动化学院浙江杭州310018

气溶胶类型在反演光学厚度时非常重要,采用待反演地区最合理的气溶胶类型可以极大地提高反演精度。结合中分辨率成像光谱仪(MODIS)的数据,提出一种确定气溶胶各组分体积百分比的数学模型,利用这种数学模型得到自定义的杭州地区气溶胶类... 详细信息

气溶胶类型在反演光学厚度时非常重要,采用待反演地区最合理的气溶胶类型可以极大地提高反演精度。结合中分辨率成像光谱仪(MODIS)的数据,提出一种确定气溶胶各组分体积百分比的数学模型,利用这种数学模型得到自定义的杭州地区气溶胶类型,结合改进的暗像元法并基于6S大气辐射传输模式可以反演得到气溶胶光学厚度。将反演结果与AERONET太阳光度计的气溶胶观测值进行对比,结果显示反演的相对误差绝对值在20%以内。采用6S大气辐射传输模式给出的标准气溶胶类型对杭州地区大气进行光学厚度反演,将反演结果和采用自定义气溶胶类型时的反演结果分别与太阳光度计的观测值进行对比,结果表明采用自定义的气溶胶类型时反演值的相对误差绝对值比采用标准气溶胶类型时反演值的相对误差绝对值要低3%以上。

关键词：大气光学气溶胶光学厚度暗像元法太阳光度计

基于GEE的2011—2021年广西林火碳排放格局时空变化

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无线电工程 2023年第11期53卷 2529-2539页

作者：梁天龙何宏昌范冬林曾优付波霖桂林理工大学测绘地理信息学院广西桂林541006 生态时空大数据感知服务重点实验室广西桂林541006

森林火灾对中国碳循环及“碳达峰”进程造成的影响重大。利用2011—2021年广西MCD64A1、MCD12Q1和MOD17A3数据集,基于GEE平台,通过可燃物载量模型和碳排放因子法,估算了广西林火的可燃物载量、碳排放量和主要含碳气体排放量(CO_(2)、CO... 详细信息

森林火灾对中国碳循环及“碳达峰”进程造成的影响重大。利用2011—2021年广西MCD64A1、MCD12Q1和MOD17A3数据集,基于GEE平台,通过可燃物载量模型和碳排放因子法,估算了广西林火的可燃物载量、碳排放量和主要含碳气体排放量(CO_(2)、CO和CH_(4)),利用线性回归法和归一化手段等,从年尺度和月尺度上分析了广西森林过火因子及其NPP总量的时间统计量以及空间分布,以及林火碳排放量和林火主要含碳气体排放量的时空变化特征,结果表明:①2011—2021年广西森林总可燃物载量为2.78×10^(5)t,其中林草地和混交林可燃物载量最高,分别为2.71×10^(5)、4.31×10^(3)t,稀树草原和落叶阔叶林最少,分别为146、74 t;②2011—2021年广西碳排放量密度与林火点密度的空间分布基本一致,呈现不均匀分布,且主要集中在百色、河池及百色与贵州的交界区域,表明上述区域需要重点防控;③2011—2021年广西主要含碳气体总排放量为3.59×10^(5)t,其中CO_(2)排放总量为3.27×10^(5)t,CO排放总量为3.08×10^(4)t,CH_(4)为1.55×10^(3)t,占比分别为90.98%、8.59%和0.43%,总体分布规律与碳排放量一致,但与过火面积分布规律存在差异,主要原因是构成林火的植被类型不同;④2011—2021年广西主要含碳气体排放呈下降趋势的城市有百色、南宁、柳州和桂林,呈上升趋势的有梧州、北海、防城港、钦州、贵港、玉林、贺州、河池、来宾和崇左,表明百色、南宁、柳州和桂林这4个城市林火防控有所改善,其余10个城市应对林火防控工作提高重视。

关键词：森林火灾碳排放时空变化 MODIS数据

“分形-视距”(FVD)多分辨率纹理生成及组织方法

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地球信息科学学报 2021年第4期23卷 551-563页

作者：包馨周国清何宏昌桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室桂林541006 桂林理工大学测绘地理信息学院桂林541006

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... 详细信息

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。

关键词：三维建筑模型多分辨率纹理纹理组织分形压缩纹理分割算法视距颜色纹理树动态可视化