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青海赛什腾地区遥感影像岩石信息提取研究

地质论评 2022年第6期68卷 2319-2335页

作者：林海星程三友王曦陈静辜平阳庄玉军赵欣怡马刚长安大学地球科学与资源学院西安710054 中国地质调查局西安地质调查中心西安710054

赛什腾地区隶属柴北缘构造带,岩性复杂多变,前人对研究区岩性界线的划分较为笼统,笔者等选择Landsat-8 OLI、ASTER和sentinel-2a为数据源,采用最佳波段指数确定各影像的波段组合,凸显不同岩石的边界;将ASTER短波红外波段与Landsat-8 OLI... 详细信息

赛什腾地区隶属柴北缘构造带,岩性复杂多变,前人对研究区岩性界线的划分较为笼统,笔者等选择Landsat-8 OLI、ASTER和sentinel-2a为数据源,采用最佳波段指数确定各影像的波段组合,凸显不同岩石的边界;将ASTER短波红外波段与Landsat-8 OLI、sentinel-2a可见光—近红外波段协同处理,构成Landsat-8+ASTER(LA)数据和sentinel-2a+ASTER(SA)数据,分析重采样岩石标准光谱信息,拟定不同岩石波段运算公式,基于多重分形理论选定不同岩石类型的阈值范围,获取主要岩性的分布;根据重采样的黑云母标准光谱曲线,选取SA数据2262 nm波段和2336 nm波段进行定向主成分分析,采用Crosta法阈值分割第二主成分,划分黑云母异常等级,将其与岩性分布相关联,识别出研究区主要岩性分布。通过岩石实测光谱分析、薄片镜下鉴定与野外地质调查相结合的方法完善解译结果。岩性提取结果显示,小赛什腾山东侧新发现“U”型条带,为辉长岩—英云闪长岩—二长花岗岩,重新圈定达肯大坂群第三岩组和第四岩组,滩间山群一组,花岗岩,二长花岗岩,黑云母花岗岩,流纹岩,似斑状石英闪长岩,石英闪长岩,英云闪长岩,辉长闪长岩和辉长岩等岩石的边界。此次基于多源遥感数据岩性识别方法研究对青海赛什腾地区野外地质调查工作具有指导意义,可为高山峡谷区地质填图提供技术参考。

关键词：赛什腾地区 sentinel-2a OIF指数波段运算主成分分析

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南方地区复杂条件下的耕地面积遥感提取方法

遥感技术与应用 2020年第5期35卷 1127-1135页

作者：牟昱璇邬明权牛铮黄文江杨尽成都理工大学旅游与城乡规划学院四川成都610059 中国科学院空天信息创新研究院遥感科学国家重点实验室北京100101 中国科学院空天信息创新研究院数字地球重点实验室北京100101

针对我国南方地区植被类型复杂、地形复杂和地块破碎等原因导致耕地信息提取精度较低问题,提出了一种面向对象和CART决策树结合的复杂条件下耕地面积提取方法。以广西南宁市隆安县与武鸣县地区为研究区,采用sentinel-2a影像,结合数字高... 详细信息

针对我国南方地区植被类型复杂、地形复杂和地块破碎等原因导致耕地信息提取精度较低问题,提出了一种面向对象和CART决策树结合的复杂条件下耕地面积提取方法。以广西南宁市隆安县与武鸣县地区为研究区,采用sentinel-2a影像,结合数字高程数据(Digital Elevation Model,DEM)及归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)等多源数据,利用面向对象分割技术识别地块信息,然后以地块为单位采用CART(Classification And Regression Tree,CART)决策树分类法,依据不同地类的形状、光谱特征,提取研究区的耕地。结果表明:面向对象的CART决策树分类方法分类总体精度和Kappa系数分别为96.1%和0.94,相比较于未加入面向对象分割的CART决策树耕地信息提取总体精度提高Kappa系数提高0.54,面向对象的分割方法有利于减少复杂背景对耕地提取的影响。基于面向对象的CART决策树分类方法相比较于传统方法对研究区耕地信息的提取有较好的精确性,能够提高耕地信息的提取精度。

关键词： sentinel-2a 面向对象 CART决策树分类耕地提取

山东省滨海湿地景观格局演变及其生态环境效应遥感分析

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湿地科学 2023年第6期21卷 850-859页

作者：郭玉孙天旭董丽洁郑燕凤陈雪张勇侯西勇中国科学院烟台海岸带研究所山东烟台264003 中国科学院大学北京100049 中国科学院海岸带环境过程与生态修复重点实验室山东烟台264003 山东省海岸带环境过程重点实验室中国科学院烟台海岸带研究所山东烟台264003 山东省国土空间规划院山东济南250014 浙江海洋大学浙江舟山316022

湿地是地球表层重要的生态系统,其在水质净化、维持生物多样性、气候调节等方面发挥着不可替代的作用,研究湿地演变及其生态环境效应具有重要意义。基于2015年和2022年的sentinel-2a影像,对山东省滨海湿地进行分类,分析湿地景观格局的... 详细信息

湿地是地球表层重要的生态系统,其在水质净化、维持生物多样性、气候调节等方面发挥着不可替代的作用,研究湿地演变及其生态环境效应具有重要意义。基于2015年和2022年的sentinel-2a影像,对山东省滨海湿地进行分类,分析湿地景观格局的动态变化特征,并利用Google Earth Engine(GEE)平台构建遥感生态指数,评估湿地对周边区域生境质量的“辐射”特征。研究结果表明,与2015年相比,2022年山东省滨海湿地面积略有减少(净减少117.75 km^(2)),各类型湿地中盐田面积减少最为突出,其次是淤泥海滩和河口三角洲;沿海7个地市中,潍坊市、东营市和滨州市湿地面积的减少较为显著;滨海湿地景观破碎化加剧、聚合度降低且形状趋于复杂,优势景观类型对景观整体的控制作用逐渐增强;湿地对周边区域生境质量的“辐射”效应显著,离湿地越近,生境质量越高,在距离湿地0~500 m范围内,遥感生态指数随距离增长而显著衰减,在0~200 m范围内“辐射”效应最为显著。研究结果可以为山东省滨海湿地资源保护与管理提供科学数据和决策支持。

关键词：湿地景观格局生境质量山东省 sentinel-2a

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基于多时相协同变化检测的耕地撂荒遥感监测

遥感技术与应用 2022年第3期37卷 539-549页

作者：韦中晖靳海亮顾晓鹤杨英茹王庚泽潘瑜春河南理工大学测绘与国土信息工程学院河南焦作454000 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 石家庄市农林科学研究院河北石家庄050041

针对地表覆被复杂、地块破碎等原因导致的撂荒地提取精度较低问题,提出一种基于多时相协同变化检测的耕地撂荒信息提取方法。以河北省石家庄市鹿泉区为研究区,采用sentinel-2a和Landsat 7多光谱影像,在野外样本的支持下,分析耕地各种覆... 详细信息

针对地表覆被复杂、地块破碎等原因导致的撂荒地提取精度较低问题,提出一种基于多时相协同变化检测的耕地撂荒信息提取方法。以河北省石家庄市鹿泉区为研究区,采用sentinel-2a和Landsat 7多光谱影像,在野外样本的支持下,分析耕地各种覆盖类型的归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)季相变化规律,以季节性撂荒、常年性撂荒、冬小麦、多年生园地为分类体系,构建多时相协同变化检测模型,开展研究区耕地撂荒状态遥感监测。研究结果表明:基于sentinel-2a影像的季节性撂荒和常年撂荒耕地的分类精度分别为95.83%和96.55%;基于Landsat 7影像的季节性撂荒和常年撂荒耕地的分类精度分别为91.67%和93.10%;2019年鹿泉区季节性撂荒占耕地面积的4.7%,常年撂荒耕地占7.1%。利用该方法能够快速、准确地获取研究区耕地空间分布、面积等信息,对于不同分辨率的影像均具有较好的撂荒地提取精度。

关键词：耕地撂荒 sentinel-2a NDVI 多时相变化检测遥感监测

基于光学-ALS变量组合和非参数模型的天然次生林地上生物量估算

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南京林业大学学报（自然科学版） 2021年第4期45卷 49-57页

作者：赵颖慧郭新龙甄贞东北林业大学林学院黑龙江哈尔滨150040 东北林业大学森林生态系统可持续经营教育部重点实验室黑龙江哈尔滨150040

【目的】通过组合机载激光雷达(airborne laser scanning,ALS)数据和sentinel-2a数据提取特征变量,探讨估算天然次生林地上生物量(aboveground biomass,AGB)最佳的变量组合方式和估算方法。【方法】以2015年ALS数据、2016年sentinel-2a... 详细信息

【目的】通过组合机载激光雷达(airborne laser scanning,ALS)数据和sentinel-2a数据提取特征变量,探讨估算天然次生林地上生物量(aboveground biomass,AGB)最佳的变量组合方式和估算方法。【方法】以2015年ALS数据、2016年sentinel-2a数据和黑龙江帽儿山林场森林资源连续清查固定样地数据为数据源,通过ALS数据提取高度特征变量(all the LiDAR variables,记为A_(L)),sentinel-2a数据提取若干植被指数变量(all the optical variables,记为A_(O)),然后将光学-ALS结合变量(combined optical and LiDAR index,COLI,记为ICOL)结合成为新的变量I_(COL1)和I_(COL2),以6组特征变量组合方式(A_(O)+A_(L)、I_(COL1)、I_(COL2)、I_(COL1)+A_(O)+A_(L)、I_(COL2)+A_(O)+A_(L)、I_(COL1)+I_(COL2)+A_(O)+A_(L))作为输入变量,分别使用多元线性逐步回归(stepwise multiple linear regression,SMLR)、K-最近邻法(K-nearest neighbor,K-NN)、支持向量回归(support vector regression,SVR)、随机森林(random forest,RF)和堆叠稀疏自编码器(stack sparse auto-encoder,SSAE)共5种方法构建了天然次生林AGB估算模型,探讨ICOLs变量以及不同模型对生物量估测精度的影响。【结果】结合变量ICOLs对于森林AGB的估算十分有效,加入ICOLs变量能够很大提高森林AGB模型的估算精度;与其他4种模型相比,无论使用哪些变量作为输入数据,SSAE模型的精度最高;当使用SSAE模型,以光学和ALS变量组合(I_(COL1)+I_(COL2)+A_(O)+A_(L))作为输入特征变量时,模型的准确性最高:R^(2)=0.83,均方根误差为11.06 t/hm^(2),相对均方根误差为8.23%。【结论】结合变量COLIs能够有效地提高天然次生林AGB的估算精度,而且深度学习模型(SSAE)在估算天然次生林AGB方面优于其他预测模型。总体而言,利用ALS和sentinel-2a数据组合变量的SSAE模型可以较准确地估算森林AGB,为天然次生林地上生物量的估算和碳储量评估提供技术支持。

关键词：机载激光雷达 sentinel-2a 光学-ALS结合变量堆叠稀疏自编码器天然次生林地上生物量

杭州西湖风景区植被碳储量估算及空间特征分析

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西北林学院学报 2024年

作者：郑田瑜肖凤虎章银柯王宇郭婷婷邵锋浙江农林大学新昌县自然资源和规划局杭州植物园

准确估算杭州西湖风景区森林植被碳储量,为评估城市森林植被碳汇价值提供科学依据。本研究以sentinel-2a影像为数据源,提取单波段因子、植被指数因子、主成分分析因子、纹理因子和地形因子等相关特征因子,结合样地调查数据,采用多元逐... 详细信息

准确估算杭州西湖风景区森林植被碳储量,为评估城市森林植被碳汇价值提供科学依据。本研究以sentinel-2a影像为数据源,提取单波段因子、植被指数因子、主成分分析因子、纹理因子和地形因子等相关特征因子,结合样地调查数据,采用多元逐步回归的方法,构建研究区森林植被碳储量反演模型,估算植被地上碳储量,总结和分析碳密度空间分布特征。结果表明:(1)样地植被碳密度在累积频率上符合正态分布规律,可进行线性回归分析,构建的模型R2为0.716,RMSE为18.03 t·hm-2。模型满足精度要求,预测结果可靠。(2)西湖风景区森林植被碳储量为275 632.82 t,植被碳密度主要集中在25.00～125.00 t·hm-2,植被平均碳密度为65.50 t·hm-2。碳密度较高区域集中在西湖附近,整体分布呈现四周高、中间低的特征。(3)森林植被碳密度随海拔升高而减小,随坡度增大而降低。阴坡(77.86±23.02 t·hm-2)和半阴坡(73.02±21.86 t·hm-2)碳密度高于半阳坡(68.10±21.47 t·hm-2)和阳坡(67.84±21.28 t·hm-2)。本研究可为评估杭州西湖风景区森林植被碳汇能力、开展森林健康评价提供理论参考。

关键词：西湖风景区 sentinel-2a 森林植被碳储量空间分布

基于高时空分辨率可见光遥感数据的热带山地橡胶林识别

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遥感技术与应用 2018年第6期33卷 1122-1131页

作者：高书鹏史正涛刘晓龙柏延臣云南师范大学旅游与地理科学学院云南昆明650500 北京师范大学地理科学学部北京100875 北京师范大学地理科学学部遥感科学国家重点实验室北京100875

20世纪90年代以来橡胶林种植面积在西双版纳地区迅猛扩大,对该区域橡胶林种植面积、种植结构变化的精确监测是客观评价该地区橡胶林种植与生态环境变化关系的关键。针对西双版纳热带山地地区植被光谱特征的相似性及地形和气候条件的复... 详细信息

20世纪90年代以来橡胶林种植面积在西双版纳地区迅猛扩大,对该区域橡胶林种植面积、种植结构变化的精确监测是客观评价该地区橡胶林种植与生态环境变化关系的关键。针对西双版纳热带山地地区植被光谱特征的相似性及地形和气候条件的复杂性问题,结合该地区橡胶林冬季落叶的物候特征,采用时空数据融合算法,分别选取中分辨率的ETM+、OLI、sentinel-2a数据与高时间分辨率的MODIS数据融合,建立高时空分辨率可见光遥感数据集,并分析不同融合数据源对热带山地环境下橡胶林识别精度的差异。结果表明:(1)基于时空融合数据提取的橡胶林物候变化特征能够实现较高精度的橡胶林识别,识别精度可以达到89%以上,Kappa高于0.83;(2)运用10m分辨率的sentinel-2a数据进行分类时,能够获取比Landsat数据更高精度的分类结果,表明sentinel-2a数据在高时空数据融合及热带植被遥感应用中有较好前景。

关键词：橡胶林识别时空数据融合热带山地 sentinel-2a

基于时序光谱重构的卷积神经网络遥感农作物分类

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中国科学院大学学报（中英文） 2020年第5期37卷 619-628页

作者：冯齐心杨辽王伟胜陈桃黄双燕中国科学院新疆生态与地理研究所乌鲁木齐830011 中国科学院大学北京100049

当前,基于时序特征提取的农作物遥感分类方法需要较多先验知识及人工干预,难以自动化,且易因忽略部分有效特征而导致精度降低。针对这些问题,提出基于时序光谱重构的卷积神经网络农作物分类法。为充分利用时间序列多光谱中丰富的作物物... 详细信息

当前,基于时序特征提取的农作物遥感分类方法需要较多先验知识及人工干预,难以自动化,且易因忽略部分有效特征而导致精度降低。针对这些问题,提出基于时序光谱重构的卷积神经网络农作物分类法。为充分利用时间序列多光谱中丰富的作物物候与多光谱信息,对每个地面像元构造以时间维为纵轴、光谱维为横轴的时序光谱图,采用Adam梯度下降法与Dropout 40%连接率优化后的卷积神经网络对时序光谱图进行分类。对比实验结果表明,该方法可有效减少“椒盐”噪声的产生,且地块边界轮廓线清晰,总体分类精度达到95.12%,高于时间序列多光谱+随机森林(88.58%)、时间序列NDVI+随机森林(90.25%)、时间序列NDVI+卷积神经网络(91.79%)等对照实验组;对于“异物同谱”现象明显的春玉米与番茄,该方法的F 1-score分别达到95.9%与89.9%,相比各对照组均有较大幅度的提高。该研究结果可为遥感农作物的自动化精细制图提供参考。

关键词：农作物分类卷积神经网络遥感 sentinel-2a 时间序列特征提取

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半城市化地区不透水面遥感提取优化方法研究

地理与地理信息科学 2022年第5期38卷 31-39页

作者：崔雯卓林晨陈曦熊俊峰侯渲冯雪娇吴紫静中国科学院流域地理学重点实验室中国科学院南京地理与湖泊研究所江苏南京210008 中国科学院大学北京100049 中山大学地理科学与规划学院广东广州510275 自然资源部海岸带开发与保护重点实验室江苏南京210023 南京工业大学测绘科学与技术学院江苏南京211816

快速、准确获取不透水面的空间分布信息对加快城市化进程及城市规划具有重要意义。目前多数研究注重提取大城市不透水面,忽略了不透水面占比较低的半城市化地区,而传统不透水面提取方法在半城市化地区适用性差,存在大量不透水面与裸土... 详细信息

快速、准确获取不透水面的空间分布信息对加快城市化进程及城市规划具有重要意义。目前多数研究注重提取大城市不透水面,忽略了不透水面占比较低的半城市化地区,而传统不透水面提取方法在半城市化地区适用性差,存在大量不透水面与裸土混分。该文在BAEM(Built-up Area Extraction Method)指数的基础上,针对半城市化地区存在大量裸土以及建筑密度低的特点,选取sentinel-2a作为数据源,分别从指数选取和阈值方法两方面展开优化,提出一种适用于半城市化地区的不透水面提取指数MBAEM(Modified BAEM),并在江苏省淮安市盱眙县和淮阴区开展实证研究。结果表明:1)基于MBAEM指数和OTSU阈值法的优化方法提取效果最好,盱眙县和淮阴区的总体精度分别为89.50%和89.73%,Kappa系数分别为0.7907和0.7950;2)相较于传统BAEM指数提取方法,MBAEM指数较好解决了部分不透水面与水体、裸土混分的问题;3)相较于归一化建筑指数、遥感建筑用地指数、组合建筑区指数,MBAEM指数的总体精度和Kappa系数均有不同程度的提升,且优化方法的提取结果在空间分布上更接近真实结果。

关键词：半城市化地区 sentinel-2a 不透水面指数法 MBAEM