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半椭球形树冠对冠层间隙率与聚集度指数的影响研究

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遥感学报 2021年第10期25卷 2103-2115页

作者：王少腾耿君涂丽丽尹高飞合肥工业大学土木与水利工程学院合肥230009 智能互联系统安徽省实验室合肥230009 安徽农业大学资源与环境学院合肥230036 西南交通大学地球科学与环境工程学院成都611756

作为森林冠层结构的重要组成部分,树冠形状对冠层间隙率与聚集度指数的计算有重要影响。之前的研究通常将树冠假设为圆锥形、圆柱形、圆锥+圆柱形等形状计算了冠层间隙率与聚集度指数。然而,树冠生长受外部环境以及内部顶端优势等因素... 详细信息

作为森林冠层结构的重要组成部分,树冠形状对冠层间隙率与聚集度指数的计算有重要影响。之前的研究通常将树冠假设为圆锥形、圆柱形、圆锥+圆柱形等形状计算了冠层间隙率与聚集度指数。然而,树冠生长受外部环境以及内部顶端优势等因素的影响,相较于上述理想化的树冠形状,半椭球形更符合树冠自然生长规律。事实上,半椭球形是一种十分常见的树冠形状。本文以树冠在空间呈泊松分布为前提,推导出半椭球形树冠的冠层间隙率与聚集度指数计算公式,并进一步扩展到双半椭球形树冠。同时,以半椭球形树冠为计算基准,对比分析了半椭球形树冠与其他树冠形状冠层间隙率与聚集度指数的相对差异。模拟计算中主要输入参数包括树冠密度、树冠高度、树冠半径以及叶面积指数等。最后通过虚拟场景对结果进行验证。结果表明:(1)半椭球形树冠与其他树冠形状的冠层间隙率有较大差异。随着观测天顶角增加,不同树冠形状与半椭球形树冠的冠层间隙率的相对差异也逐渐增大。当观测天顶角为70°时,圆锥形树冠与半椭球形树冠的冠层间隙率相对差异已接近100%。(2)树冠形状对聚集度指数同样有较明显影响。极端情况下,圆锥形树冠与半椭球形树冠的聚集度指数相对差异达到30%。(3)半椭球形树冠与其他树冠形状的半球空间聚集度指数期望值的差异不容忽视。

关键词：遥感树冠形状半椭球形树冠双半椭球形树冠冠层间隙率聚集度指数

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基于形状特征的飞机目标遥感识别与提取研究

基于形状特征的飞机目标遥感识别与提取研究

作者：尹高飞南京大学

学位级别：硕士

随着传感器技术的发展,遥感图像的空间分辨率不断提高,地物目标识别与提取成为本学科研究的热点。飞机作为一种重要的战略目标,其自动识别与提取在民用和军用方面均有重要的意义。相对于中低分辨率图像,高分辨率遥感图像具有更丰富的地... 详细信息

随着传感器技术的发展,遥感图像的空间分辨率不断提高,地物目标识别与提取成为本学科研究的热点。飞机作为一种重要的战略目标,其自动识别与提取在民用和军用方面均有重要的意义。相对于中低分辨率图像,高分辨率遥感图像具有更丰富的地物空间信息,地物的几何结构和纹理信息明显。然而因为高空间分辨率图像中同类地物内部光谱差异增大,像元光谱分类技术已经不能满足实际需求。因此,针对高分辨率遥感图像的特点,有必要发展新的目标识别与提取技术,并挖掘其更多的信息,形状信息便是其中的一种。本文以具有典型形状特征的飞机为研究目标,探索形状信息在高分辨率遥感图像目标识别与提取中的应用。首先设计了一种改进的边缘方向直方图对待识别飞机目标的形状特征进行分析,并据此对高分辨率遥感图像进行形状探测,判断图像中是否存在飞机目标及其位置和数量。由于各种因素的影响,上述识别结果获得的飞机目标轮廓通常会不完整,这将不利于军事上精确打击等应用。因此本文进一步提出了一种形状驱动的主动轮廓模型,通过曲线演化恢复出飞机目标准确的轮廓。全文围绕“形状特征分析—飞机目标识别—飞机目标提取”的技术思路展开,主要研究内容如下：(1)形状特征分析利用边缘方向直方图对目标形状进行描述。针对边缘方向直方图的特点,对其进行了改进：通过归一化使其具有缩放不变性,通过傅里叶变换或循环位移使其具有旋转不变性。将改进后的边缘方向直方图用于目标形状表示和分析发现,该形状描述子可以较好地区分各种目标。进一步分析获得飞机目标对应的形状特征,并基于该特征进行后续飞机目标识别。(2)飞机目标识别具备了识别飞机目标所需形状特征后便可通过一定的策略进行飞机目标识别。本文通过逐窗口遍历的方式,比较各窗口边缘方向直方图与飞机目标特有边缘方向直方图之间的差异,并基于两者之间的欧氏距离判断该窗口中心点是否在飞机目标内部。通过实验发现,上述形状探测结果仅能标识飞机目标出现的大体位置而丢失了其边缘信息。根据飞机目标在光学遥感图像中具有较高亮度的特点,采用阈值分割的方法,获得飞机目标,并通过与形状探测结果取交集,去除阈值分割结果中的多余区域。最后将取交集结果作为种子点,对阈值分割结果进行区域生长,并进行一定的形态学后处理获得飞机目标识别结果。该识别结果可以判断图像中是否存在飞机目标,并可给出飞机目标的数量及位置。(3)飞机目标提取由于在现实3D世界向2D图像空间进行投影时会损失一维信息,加之图像噪声、阴影等的影响,上述飞机目标识别结果的轮廓常会不完整。本文提出一种形状驱动的主动轮轮廓模型,其能量项由三部分组成：区域项、边缘项、形状项。其中形状项限制曲线演化在一定范围内进行,从而可恢复出飞机目标准确的轮廓。为了捕获形状信息,首先通过数字化获得形状样本,对形状样本进行配准后用水平集表示,利用主成分分析的方法对该水平集函数进行分析获得形状变化模式,最后融入到主动轮廓模型。本文提出的主动轮廓模型,既考虑了图像全局灰度信息、局部梯度信息又考虑了先验形状信息,可以获得定位准确、形状规范的结果。针对主动轮廓模型对初始轮廓选取敏感的问题,本文利用飞机目标识别结果作为初始轮廓。具体操作时,以识别结果中各目标质心坐标为中点,并选择恰当的窗口大小将各目标进行裁剪,逐个目标地进行轮廓恢复,最后再重新定位到原图像中,提取出飞机目标。通过对QuickBird图像进行试验证明,利用本文提出的飞机目标识别方法,可以判断图像中是否存在飞机目标、飞机目标的位置及数量;利用本文提出的飞机目标提取方法,借助其先验形状信息,可以恢复出飞机目标准确的轮廓信息。选用定位精度和形状特征分析两类指标进行精度分析发现,轮廓恢复后飞机目标的定位精度得到提高,形状特征更加准确。有待于进一步研究的内容主要是对识别策略进行改进,使得本文提出的基于改进边缘方向直方图的形状描述方法具备大范围内目标快速搜索与探测的能力。另外,因为主动轮廓模型的解算过于复杂,给实际应用带来一定困难,因此有必要对其进行进一步简化,以提高算法的效率。

关键词：飞机目标识别与提取形状特征高分辨率遥感图像边缘方向直方图主动轮廓模型

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青藏高原草地物候的空间尺度效应

测绘学报 2024年第5期53卷 860-868页

作者：马杜娟谢江流陈瑞严欣玉尹高飞西南交通大学地球科学与工程学院四川成都610031

准确的高山植被物候遥感产品是维持生态平衡、正确反映地表能量平衡及冰冻圈稳定的基础性数据。然而,目前常用于提取物候的遥感数据空间分辨率多样,基于不同空间尺度提取的物候可能存在尺度效应,但该问题目前并未受到广泛关注。本文利用... 详细信息

准确的高山植被物候遥感产品是维持生态平衡、正确反映地表能量平衡及冰冻圈稳定的基础性数据。然而,目前常用于提取物候的遥感数据空间分辨率多样,基于不同空间尺度提取的物候可能存在尺度效应,但该问题目前并未受到广泛关注。本文利用10 m分辨率Sentinel-2、500及5600 m分辨率MODIS遥感数据,使用NDGI植被指数,基于GEE云平台提取了2022年青藏高原地区相应空间分辨率的物候产品,探讨了不同空间分辨率物候差异,定量分析了物候产品的空间尺度效应,并阐明了其随地形复杂度的变化。研究发现,相比于高空间分辨率遥感产品(10 m),较粗空间分辨率(500、5600 m)的春季物候存在明显的滞后现象。使用不同空间分辨率遥感产品探测草地物候时,尺度效应普遍存在,其中,秋季物候的尺度效应小于春季物候。另外,植被物候的尺度效应受地形影响,且随地形复杂度增大而增大。

关键词：青藏高原 NDGI 物候尺度效应地形

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树冠形状对孔隙率及叶面积指数估算的影响分析

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遥感学报 2014年第4期18卷 752-759页

作者：尹高飞柳钦火李静曾也鲁徐保东中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室北京100101 中国科学院大学北京100049

叶片在树冠尺度的聚集是森林场景中的重要聚集形式,模型中常假设树冠为规则的几何形体(椭球、圆锥、圆锥+圆柱等)。对树冠形状归属进行判断时界限并不明显,从而具有很强的主观性。本文首先扩展了Nilson的森林孔隙率模型,使其适用于椭球... 详细信息

叶片在树冠尺度的聚集是森林场景中的重要聚集形式,模型中常假设树冠为规则的几何形体(椭球、圆锥、圆锥+圆柱等)。对树冠形状归属进行判断时界限并不明显,从而具有很强的主观性。本文首先扩展了Nilson的森林孔隙率模型,使其适用于椭球、圆锥、圆锥+圆柱等3种常见形状的树冠,并基于该模型分析了孔隙率、聚集指数对树冠形状的敏感性。同时,本文还分析了树冠形状对叶面积指数(LAI)地面间接测量精度的影响。基于不同形状树冠的模拟数据分析发现,树冠的体积、投影面积是树冠形状产生作用的主要因子,在冠层底部椭球形树冠和圆锥+圆柱形树冠的平均孔隙率、聚集指数都非常接近,而圆锥形树冠与两者存在较大差异。树冠形状的错误设置在极端情况下可导致估算的真实LAI误差超过25%。

关键词：树冠形状孔隙率聚集指数叶面积指数

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地面站点观测数据代表性评价方法研究进展

遥感学报 2015年第5期19卷 703-718页

作者：徐保东李静柳钦火辛晓洲曾也鲁尹高飞中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室北京100101 全球变化研究协同创新中心北京100875 中国科学院大学北京100049

在遥感产品真实性检验中,地面站点网络的连续观测数据是进行算法及产品验证的重要数据来源。通常站点观测的空间范围有限,测量数据直接与产品像元值比较会存在尺度误差。因此,分析与评价站点观测在多大尺度上具有代表性,对有效利用观测... 详细信息

在遥感产品真实性检验中,地面站点网络的连续观测数据是进行算法及产品验证的重要数据来源。通常站点观测的空间范围有限,测量数据直接与产品像元值比较会存在尺度误差。因此,分析与评价站点观测在多大尺度上具有代表性,对有效利用观测数据进行算法与产品精度评价具有重要意义。目前全球地面观测站点类型繁多,虽有一定的代表性评价方法,但各类方法的优缺点及适用参数、适用条件各异。因此,为使站点观测代表性评价方法广泛的应用于地面站点观测,进而开展更加有效的遥感产品真实性检验,有必要对当前站点代表性评价方法进行系统的综述及梳理。本文首先阐述遥感产品真实性检验对站点连续观测数据的需求以及站点观测代表性评价的必要性。其次,分析站点观测代表性的评价指标特征,包含点面特征比较以及空间异质性两种评价指标。基于不同评价指标,综述了各种研究方法在站点观测数据代表性评价中的应用,即对点面特征比较评价的物理模型法、站点与区域分布图统计评价法和多站点多时相联合评价法,以及对空间异质性进行评价的一阶统计法和半方差函数法,总结不同代表性评价方法的原理及优缺点。然后,介绍了目前站点数据及代表性评价方法在蒸散、反照率和地表温度等遥感产品真实性检验中的应用,并且以黑河中游农田区观测LAI为例,分析了基于不同评价指标的不同评价方法的特点。最后,针对当前观测代表性评价方法面临的问题提出了下一步的研究方向。

关键词：站点代表性空间异质性真实性检验空间范围遥感产品

地面站点叶面积指数观测的空间代表性评价——以CERN站网观测为例

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遥感学报 2015年第6期19卷 910-927页

作者：徐保东李静柳钦火曾也鲁尹高飞赵静杨乐中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室北京100101 全球变化研究协同创新中心北京100875 中国科学院大学北京100049

在叶面积指数LAI(Leaf Area Index)产品真实性检验中,地面站点的多时相连续观测LAI数据是重要的验证数据来源。当站点观测范围与产品像元尺度不一致时,站点观测LAI直接用于产品验证可能为验证结果带来误差。因此,在验证之前需要分析站... 详细信息

在叶面积指数LAI(Leaf Area Index)产品真实性检验中,地面站点的多时相连续观测LAI数据是重要的验证数据来源。当站点观测范围与产品像元尺度不一致时,站点观测LAI直接用于产品验证可能为验证结果带来误差。因此,在验证之前需要分析站点观测对像元尺度的空间代表性,选择空间代表性好的观测来验证产品,从而减小尺度效应带来的验证误差。以往的研究只是简单的定性说明研究区域,并直接用站点测量数据对产品进行验证,缺少一套系统的站点观测在产品像元尺度内空间代表性评价的方法体系。本文提出了站点LAI观测的空间代表性评价方法,建立了评价指标DVTP(Dominant Vegetation Type Percent)、RSSE(Relative Spatial Sampling Error)和CS(Coefficient of Sill),构建了空间代表性评价分级体系。以中国生态系统研究网络CERN(Chinese Ecosystem Research Network)农田站和森林站LAI观测为例,对站点观测在1 km产品像元尺度内空间代表性进行评价,并分析评价前后站点观测对MODIS LAI产品验证精度的影响。结果显示,本文提出的方法能够有效地对不同站点LAI观测在产品像元尺度内空间代表性进行质量分级,且年际间的站点观测空间代表性较为一致。评价方法能够去掉在特定产品像元尺度下空间代表性不好的观测数据,一定程度上提高验证数据集对产品验证精度的可靠性。

关键词：空间代表性评价产品验证站点观测叶面积指数 CERN站网

联合HJ-1/CCD和Landsat 8/OLI数据反演黑河中游叶面积指数

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遥感学报 2015年第5期19卷 733-749页

作者：赵静李静柳钦火范闻捷曾也鲁徐保东尹高飞中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室北京100101 全球变化研究协同创新中心北京100875 北京大学遥感与地理信息系统研究所北京100871 中国科学院大学资源与环境学院北京100049

目前制约30 m分辨率地表参数遥感提取的主要因素是有限的观测个数,而联合多传感器观测是提高单位时间观测频次的一个有效途径。本文以黑河中游为研究区,利用HJ-1/CCD和Landsat 8/OLI传感器构建多传感器观测数据集。对多传感器观测数据... 详细信息

目前制约30 m分辨率地表参数遥感提取的主要因素是有限的观测个数,而联合多传感器观测是提高单位时间观测频次的一个有效途径。本文以黑河中游为研究区,利用HJ-1/CCD和Landsat 8/OLI传感器构建多传感器观测数据集。对多传感器观测数据集在观测周期内的有效观测个数、观测角度和双向反射分布函数BRDF分布特征、以及经过预处理后的多传感器数据一致性等问题进行分析。不同传感器观测数据质量差异是多传感器联合反演的主要问题,因此本文首先制定了多传感器数据质量控制方案,然后利用统一模型查找表反演单传感器叶面积指数LAI结果,对10天观测周期内经过质量筛选的单传感器反演结果采用平均方法合成LAI产品。结果表明,LAI有效反演像元占总反演像元比例由单传感器的6.4%—49.7%提高到多传感器的75.9%。利用地面测量数据进行验证分析,LAI反演结果与地面实测数据的均方根误差RMSE均值为0.71。利用30 m分辨率的HJ-1/CCD和Landsat 8/OLI传感器数据可以生产精度可信、时间分辨率连续的LAI产品。

关键词：多传感器观测数据黑河中游叶面积指数 HJ-1/CCD Landsat 8/OLI

一种多目标约束下的山地遥感试验空间采样方法

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遥感技术与应用 2016年第1期31卷 23-30页

作者：尹高飞李爱农赵伟曾也鲁徐保东中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室中国科学院大学

相对于平地,山地的空间异质性更强,交通更为不便,开展遥感实验时需要更加高效的地面样点布设方案。以条件拉丁超立方体采样为理论基础,通过构建多目标代价函数,发展了一种专门针对于山区遥感试验的采样方法。以具有复杂地形特征的海螺... 详细信息

相对于平地,山地的空间异质性更强,交通更为不便,开展遥感实验时需要更加高效的地面样点布设方案。以条件拉丁超立方体采样为理论基础,通过构建多目标代价函数,发展了一种专门针对于山区遥感试验的采样方法。以具有复杂地形特征的海螺沟为研究区,与随机采样(SRS)、基于分类图的采样(LCSS)以及无成本约束的条件拉丁超立方体采样(CLH)进行了对比试验。结果表明,CLH和本文方法所得样点的概率直方图和研究区总体概率直方图非常相似,样点代表性明显优于SRS和LCSS方法。同时,本文方法所得样点的平均成本距离(296.78)显著低于SRS(407.84)、LCSS(408.19)和CLH方法(458.78)。

关键词：地面采样遥感试验代表性试验成本条件拉丁方超立方体采样(CLH)

让世界更安全——访ISO/TC 223主席Krister Kumlin

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中国标准化 2011年第12期 33-34页

作者：尹高飞马磊《中国标准化》编辑部

中国标准化：我们知道TC 223成立的时间并不长。您能简要谈谈这一技术委员会的缘起和其必要性吗？

关键词： ISO/TC 安全世界技术委员会标准化