基于GF-1影像面向对象分类方法的水稻种植信息提取研究

应用遥感技术提取水稻种植信息是农业遥感的重要内容。GF-1卫星WFV数据为农业信息提取提供了新的途径,面向对象的分类方法是遥感解译的重要方法。本研究以扬州市为研究区域,基于GF-1影像WFV数据,采用面向对象的分类方法,提取水稻种植信息,并实地调查验证试验结果,试图探讨GF-1数据面向对象分类方法在水稻种植信息提取中的可行性与影响提取精度的因素。结果表明,应用GF-1数据,采用面向对象的分类方法能够很好地完成扬州市水稻种植信息的提取,2016年扬州市有水稻种植面积214 524 hm~2,总体精度达到98.5%,Kappa系数0.95,面积精度达97.5%;实地考察能够提高提取精度,地形破碎程度越低,提取精度越高。     

基于5种植被指数的荒漠区植被生物量提取研究

荒漠区植被地上生物量是土地荒漠化监测和荒漠植被遥感信息提取的重要指标。本研究以甘肃民勤县为试验区,以哨兵2号(Sentinel-2)影像为数据源,构建了比值植被指数RVI、归一化植被指数NDVI、差值植被指数DVI、土壤调节植被指数SAVI及优化型土壤调节植被指数OSAVI 5种植被指数与植被实测地上生物量的估算模型(一元线性、指数、对数和二项式模型),并利用所选的最优模型,估算了研究区的地上生物量。结果表明:SAVI相较于RVI、NDVI、DVI和OSAVI指数同地上生物量之间的相关性最高(r=0.79),基于SAVI指数的二项式模型是研究区地上生物量估算的最优模型(R²=0.76),且精度较高(R²=0.73,RMSE=0.12)。民勤县的植被相对密集区主要分布于四大灌区(红崖山、环河、昌宁、南湖)、青土湖周边以及红沙岗镇西北区域,其他地域植被较为稀疏,无植被区[<0.005 kg·(100m²)^-1]、低植被区[0.005～0.2 kg·(100m²)^-1...     

图书馆服务机器人语音指令深层信息识别系统

对图书馆服务机器人的自然人机交互问题进行研究,首先介绍了图书馆机器人存取的研究现状和机器人语义解析存在的问题,提出一种基于混合模型的语音深层信息解析方法,然后对该方法进行公式化描述,并进行了仿真实验,说明了该方法的可行性,最后指出了未来的工作重点.     

基于迁移学习的无人机影像耕地信息提取方法

随着精准农业技术的发展,对农作物用地信息快速、准确提取的需求越来越高。同时,无人机技术以其方便、高效、具有低空云下飞行能力等优势被广泛应用于自然资源的调查中。但无人机影像普遍光谱信息较为匮乏,因此很难准确、快速地提取出耕地信息。基于此,提出了一种利用迁移学习机制的耕地提取方法(TLCLE)。首先,利用深度卷积神经网络(DCNN)剔除线状地物(道路、田埂等),然后,通过引入迁移学习机制将DCNN特征训练过程中得到的特征提取方法迁移到耕地提取中,最后,将所提方法与利用易康(e Cognition)软件进行耕地提取(ECLE)结果进行对比。研究结果表明:对于实验影像1、2,TLCLE方法耕地提取总体精度分别为91.9%、88.1%,ECLE方法总体精度分别为90.3%、88.3%,2种方法提取精度相当,在保证耕地地块完整、连续性上TLCLE方法优于ECLE方法。     

基于分幅房产图的土地利用现状信息提取

以《房产测量规范》（GB/T17986.1-2000）标准绘制的分幅房产图为土地调查底图,依《土地利用现状分类》（GB/T21010-2007）标准对房产图上的土地利用现状信息进行提取。详细探讨从分幅房产图上的商业金融业用地、市政用地、公共建筑用地、交通等用地中提取地类信息的归并情况,指出从分幅房产图上提取土地利用现状信息存在的问题为：概念范围界定不统一、相同地类名称不相同、表示信息侧重点不同和精度差异等。为共享资源,节约社会成本,建议统一地类划定标准,多种地图一体化综合测绘等。     

35技术在城市森林研究中的应用

总结国内外3s技术在城市森林研究领域应用现状，分析其不足，即遥感学家与植物生态学家缺乏沟通、被动遥感优势尚未挖掘、生态系统服务制图滞后、生态系统管理中忽视信息系统建设，以及景观规划的精确性与客观性有待提高等，在此基础上提出相应改进建议，以期为我国城市森林的3S技术应用和城市森林建设工作提供借鉴。     

基于语义相关的面向对象林地信息提取

基于地物间的语义相关关系,结合面向对象的影像分析技术,提出了适用于高分辨率影像的林地信息提取方法,包括影像分割和林地信息提取2大步骤;并以福州市2003年6月成像的IKONOS卫星影像数据为例进行了林地信息提取实验。结果表明:①通过模糊和最近邻2种分类技术分别完成植被、林地信息的提取,提高了提取过程的合理性;②以面向对象的方式进行信息提取,不仅能避免细节信息的干扰,还能利用影像的纹理信息,这相当于对影像数据进行了优化,提取结果的精度和完整性均得到了提高。     

气象条件对蓝莓品质影响研究

研究蓝莓不同生育期气象条件对其品质形成的影响,可提升蓝莓引种、扩种和种植管理的科学性。笔者利用2012年和2013年不同海拔、不同坡向14个试验点的蓝莓品质资料,采用相关分析法分析各气象要素对蓝莓品质的影响。结果表明,热量条件是影响蓝莓品质最重要的因素。叶芽萌动期—盛果期的热量条件直接影响果实糖分的积累,对蓝莓的口感影响较大;初果期—盛果期的温度、降雨量及日照时数对蓝莓果实品质的影响较大。开花期低温阴雨和成熟期的降雨过多,是影响贵州蓝莓品质的主要不利气象因素。