CNN-ISS遥感影像分类的瓦片边缘效应及消除方案

应用卷积神经网络语义分割模型(Image Semantic Segmentation based on Convolutional Neural Network,CNN-ISS)进行遥感影像分类时,需将大幅影像分解为特定大小瓦片影像,并将其作为CNN-ISS处理对象,这一过程破坏了位于瓦片边缘处地物的完整几何及纹理特征,从而影响瓦片边缘处地物的识别效果,即瓦片边缘效应。该研究以DeepLab V3为CNN-ISS核心模型,对唐山农村地物进行语义分割,定量分析了分类结果的瓦片边缘效应,并提出了5个消除此效应的后处理方案。结果表明:像素分类精度与像素到瓦片边缘距离正相关,瓦片边缘处错误率最高达6.93%,中央处错误率最低为3.52%,存在瓦片边缘效应;采用该研究提出的瓦片边缘效应消除方案后,整幅影像的总精度(Pixel Accuracy,PA)、均交并比(Mean Intersection over Union,mIoU)和Kappa系数均有提升,最高分别提升0.40、1.97个百分点和0.0122。在不改变CNN-ISS核心模型条件下,通过该研究的瓦片边缘效应消除后处理方案,可有效提升遥感影像分类精度,尤其针对复杂异构体和线状地物精度提升效果更好。     

基于多时相无人机影像的高郁闭度森林采伐生物量估算

为准确估算森林采伐生物量实现森林碳汇的精准计量，针对采用单一时相可见光无人机影像估算高郁闭度森林采伐生物量较困难的问题，基于伐区采伐前后多时相可见光无人机影像，研究森林采伐生物量高精度的估算方法。以福建省闽侯白沙国有林场一个针叶林采伐小班为试验区，采集分辨率优于10 cm的采伐前后多时相可见光无人机影像，采用动态窗口局部最大值法得到高精度的采伐株数与单木树高信息，再基于采伐后无人机影像，运用YOLO v5方法检测并提取伐桩直径信息，根据胸径-伐桩直径模型来估算采伐木胸径信息，再利用树高和胸径二元生物量公式估算采伐生物量，以实测数据进行验证。根据动态窗口局部最大值法获取株数与平均树高精度分别为96.35%、99.01%,运用YOLO v5方法对伐桩目标检测的总体精度为77.05%,根据伐桩直径估算的平均胸径精度为90.14%,最后得到森林采伐生物量精度为83.08%,结果表明这一新方法具备较大的应用潜力。采用采伐前后多时相无人机可见光遥感，可实现森林采伐生物量的有效估算，有助于降低人工调查成本，为政府及有关部门进行碳汇精准计量提供有效的技术支持。     

基于多光谱图像及组合特征分析的茶叶等级区

提出了一种采用多光谱成像的机器视觉技术对4个等级的西湖龙井茶进行区分的方法.首先采用3CCD多光谱摄像机同时获取茶叶在540、670和800nm波谱处的波长图像,然后对预处理后的图像进行图像特征提取,选取了18个形状特征和15个纹理特征.基于这2组特征分别对4个等级的茶叶进行主成分聚类分析,得到的两幅主成分空间的聚类图都不能对4个等级茶叶进行有效的区分.为了得到高效的区分模型,本研究对形状特征和纹理特征进行组合,聚类分析的结果优于原先的分析结果.随后,采用多类逐步判别分析法对形状特征、纹理特征和组合特征(形状+纹理)这3组特征分别进行特征优化,并建立了对应各组特征的等级区分模型,经过比较发现基于组合特征的区分模型的效果仍为最佳,对于预测集样本的区分正确率为85%.本研究还发现对于等级区分最重要的两个特征依次为波长800nm通道图像的相关性、波长800nm通道图像的二阶角矩.     

基于多时相遥感影像和随机森林算法的土壤制图

获取准确的土壤-环境关系是数字土壤制图的关键,目前遥感影像已作为环境因子应用于土壤-环境知识的建立过程,但单幅遥感影像所包含的光谱信息差异难以将不同土壤类型区分开来。因此本文提出了一种基于多时相遥感影像的土壤制图方法：选取红安县滠水河流域为研究区,以母质类型图、等高线数据和多时相哨兵二号遥感影像为基础,提取与土壤形成有关的环境因子,通过随机森林算法获取土壤-环境关系,预测研究区各土壤类型的空间分布并成图,利用野外实地分层采样点验证推理图的精度。结果表明：推理土壤图总体分类精度高达86%,与原始土壤图对比,各土壤类型的空间分布具有一定相似性,展现了更为详细的空间细节信息,该研究成果可为更新土壤图工作提供新方法。     

基于骨架模型的玉米生长运动仿真与动画生成技

为了实现作物生长过程的定量化、可视化表达,提出了一种由作物形态结构特征参数驱动的作物骨架模型生长运动仿真和动画生成方法.基于对作物器官及个体精确定义的几何模型提取作物骨架,利用几何模型参数控制骨架上关节点的运动,结合参数关键帧插值技术确定整个骨架模型的生长运动,实现对作物生长运动的可视化模拟.从而构建一个虚拟作物骨架模型的三维生长动画系统,并以玉米为例进行了模拟.实验结果表明该方法能够较准确地模拟玉米植株的形态建成和运动特征,为真实、自然地模拟作物生长提供了一种可控、通用的方法.     

中美报纸时尚消费报道中女性形象的跨文化解读

在媒介领域中，报纸等新闻媒体由于它所具有的真实性和严肃性特征，已成为当今社会主要的获取信息的渠道，成为某种权威的象征。文章选取了《人民日报》、《新民晚报》和《纽约时报》三家主流报纸，对其中时尚消费新闻中的女性形象采用量化、内容分析和质化研究相结合的方法，分析两国主导报纸中与女性有关的时尚消费报道的现状，了解不同社会文化环境下新闻报道的共性与差异，并从跨文化的角度分析与女性有关的时尚消费新闻报道与传统性别文化、社会发展以及大众传媒的不可分割的联系。     

基于无人机数码影像的大豆育种材料叶面积指数估测

利用低成本的无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)高清数码影像获取系统,于2016年7—9月在山东省济宁市嘉祥县圣丰大豆育种基地,获取大豆育种材料试验区的R1-R2、R3、R5-R6共3个关键生育期的高清数码影像,首先利用高清数码影像中的黑白定标布,对数码影像的DN(Digital number,DN)值进行归一化标定,并构建标定的18个数码影像变量,然后基于900个育种小区的叶面积指数实测数据构建大豆育种材料叶面积指数的一元线性回归、逐步回归、全子集回归、偏最小二乘回归、支持向量机回归和随机森林回归模型,最后基于模型建立和验证的决定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)和归一化的均方根误差(nRMSE)3个指标,筛选估测叶面积指数的最佳模型。研究表明,全子集回归模型中采用4个数码影像变量B、RGBVI、GLA和B/(R+G+B)的多元线性回归模型对大豆育种材料叶面积指数的解析精度最优,模型建立的R~2、RMSE和nRMSE分别为0.69、0.99和17.90%,验证模型的R~2、RMSE和nRMSE分别为0.68、1.00和18.10%。结果表明,以无人机为遥感平台,搭载低成本的高清数码相机,利用高清数码影像进行大豆育种材料LAI估测是可行的,可以快速、有效、无损地获取大豆育种材料的长势信息,为筛选高产大豆品种提供一种低成本的可行方法。     

基于Sentinel-2遥感影像的黄土高原覆膜农田识别

及时、准确地获取覆膜农田的空间分布信息是防治地膜微塑料污染的基础。为准确地识别黄土高原地区的覆膜农田，本研究构建了基于Sentinel-2遥感影像和随机森林算法的适用于黄土高原覆膜农田遥感识别的特征集组合与多时相组合方案。以甘肃省临夏县、宁夏回族自治区彭阳县和山西省山阴县作为测试区，陕西省旬邑县作为验证区开展识别研究。首先，基于随机森林算法，针对3个不同的作物生育期(播期、生长旺盛期和收获期),在7种不同的特征集组合方案中优选出各时期识别精度最高的方案。然后，基于不同作物生育期的遥感影像及其对应的最优特征集组合方案，构建不同的多时相组合来进行覆膜农田识别并优选多时相组合。最后，利用旬邑县来验证构建的优选特征集组合与多时相组合识别覆膜农田的有效性，并绘制各研究区的覆膜农田空间分布图。结果表明：相比于其他遥感识别特征因子，Sentinel-2遥感影像光谱特征集中的可见光波段(B2、B3和B4)和短波红外波段(B11和B12),指数特征集中的归一化差值裸地与建筑用地指数(NDBBI)、归一化水体指数(NDWI)、裸土指数(BSI)、归一化建筑物指数(NDBI)和改进的归一化水体指数(MNDW...