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1.
基于特征选择和GA-BP神经网络的多源遥感农田土壤水分反演 总被引:6,自引:5,他引:1
土壤水分是影响水文、生态和气候等环境过程的重要参数,而微波遥感是农田地表土壤水分测量的重要手段之一。针对微波遥感反演农田地表土壤水分受植被覆盖影响较大的问题,该研究提出了一种基于特征选择和GA-BP神经网络(Genetic Algorithm-Back Propagation neural network)的多源遥感农田地表土壤水分反演方法。首先对Sentinel-1微波遥感数据和Sentinel-2光学遥感数据进行预处理并提取21个特征参数;然后采用差分进化特征选择(Differential Evolution Feature Selection,DEFS)算法从21个特征中选出包含10个参数的最优特征子集,并利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)法将特征子集进行降维;之后建立BP神经网络,采用遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)对BP网络的节点权值进行优化,使用降维后的特征矩阵和部分实测土壤含水量数据对BP网络进行训练;最后利用训练好的GA-BP网络对研究区土壤水分进行反演,并利用实测数据对反演结果精度进行对比验证。试验结果表明,该研究反演结果的决定系数为0.789 3,均方根误差为0.028 7 cm~3/cm~3,相比单纯使用GA-BP神经网络,加入DEFS和PCA之后决定系数提高了0.215 7,同时均方根误差降低了0.029 5 cm~3/cm~3。该结果展示了DEFS和PCA算法在土壤水分反演最优特征集选择的有效性,为多源遥感农田地表土壤水分反演提供了新思路。 相似文献
2.
基于机器学习融合多源遥感数据模拟SPEI监测山东干旱 总被引:1,自引:0,他引:1
以山东省为研究区,选择偏差校正随机森林BRF(Bias-corrected random forest),支持向量回归SVR(Support vector regression)和Cubist模型三种机器学习方法融合多影响因子模拟3个月时间尺度的标准化降水蒸散指数SPEI-3,以期为精确监测山东地区干旱提供一种方法。将2001−2017年23个站点的SPEI-3值作为因变量,多源遥感数据包括降水量、地表温度、蒸散发、潜在蒸散发、归一化植被指数以及土壤湿度六类7个影响因子作为自变量,自变量和因变量构成数据集的80%作为训练集,20%作为测试集。根据BRF模型得到研究区各个站点的模拟值以及各影响因子的相对重要性,绘制SPEI-3的空间分布图,并进行验证。结果表明,综合因子比单一因子模拟效果好,BRF模型测试集中的模拟值和观测值的决定系数R2达到了0.856,均方根误差RMSE为0.359,BRF模型能较好模拟站点SPEI-3值。大部分站点模拟值与观测值反映的干旱趋势一致,反映站点不同程度旱情的月份个数基本相同。此外,BRF模型模拟的SPEI-3的空间分布与站点SPEI-3观测值表现的干旱程度基本一致,且SPEI-3空间分布站点之外栅格数据也可以较准确地反映旱情,说明根据BRF模型可在站点和空间尺度上较精确地监测山东地区干旱情况。 相似文献
3.
日光诱导叶绿素荧光(solar-induced chlorophyll fluorescence,SIF)作为光合作用的直接探针,能对植物的生理状态作出快速、灵敏的响应,与传统监测方法相比具备早期监测植被环境胁迫的能力,弥补了当前植被遥感监测的不足.因此,SIF在植被环境胁迫监测中具有良好的应用前景.然而,有很多因素会对SIF产生影响,使得SIF对植被环境胁迫监测的应用变得更为复杂.本文首先介绍了SIF的来源和反演方法,对比分析了各种反演方法的优缺点,剖析了SIF的影响因素,总结了目前SIF在植被环境胁迫监测中的应用研究,在此基础上指出目前SIF在植被环境胁迫监测应用领域中的不足,最终提出今后可以从SIF的影响因素、反演过程及SIF与植被环境胁迫之间的机制关系等方面开展进一步的研究,旨在为陆地生态系统碳循环及植被胁迫监测等提供理论支持. 相似文献
4.
典型旱年农业干旱遥感监测指标在东北地区生长季的表现 总被引:1,自引:0,他引:1
以8d为时间尺度,以土壤相对湿度(RSM)为参考指标,采用相关分析方法,分析评估典型旱年2009年作物生长季内分别表征降水、土壤和作物的3个类别10种农业干旱遥感监测指数在东北地区的适用性。结果表明:(1)生长季中、后期,综合考虑冠层温度和植被特征的温度植被干旱指数(TVDI)与RSM的相关系数绝对值在0.5左右,对土壤湿度变化较敏感,可用于该生长阶段的农业干旱监测;(2)考虑作物前期缺水的累积作物缺水指数(ACWSI)是与RSM相关性较好的指数之一,在生长季前期和后期与RSM的相关系数绝对值在0.47以上,表现良好,但应用过程中需注意累积效应的时间尺度;(3)表观热惯量(ATI)更适于生长季前期干旱监测,改进型能量指数(MEI)适用于各种植被覆盖条件,但存在一定不稳定性;(4)考虑前期累积降水的APCI指数比仅考虑8d降水的条件降水指数PCI更能反映土壤湿度状况,特别是在生长季中、后期,可作为其它监测指数的补充;(5)条件植被指数(VCI)、归一化差异水分指数(NDWI)与RSM相关性较低,对现时土壤湿度的反映不敏感,不适于研究区内短时间尺度的农业干旱监测。研究结果可为东北地区开展农业干旱监测选取合适指标提供参考,也可为农业干旱指数的广泛应用构建可行性框架。 相似文献
5.
研究沙丘移动规律与空间分异特征有助于准确了解风沙活动的危害程度,为区域城镇规划和青藏高原国家生态安全屏障保护与建设提供参考。该研究基于GoogleEarth软件测量横向沙丘的形态参数与移动速度,分析了移动速度与方向的空间分异特征,以及移动速度对形态参数的响应。结果表明,1)柴达木盆地内沙丘移动速度介于0~23.53 m/a之间,平均4.66 m/a,以中速(1~5 m/a)为主(53.73%),中部移动最快(5.22±4.27 m/a),东南部最慢(3.27±3.08 m/a),移动方向与主风向一致;2)沙丘移动速度与宽度的相关性最好(R~2=0.988),以后的研究中需多关注沙丘宽度这一参数;3)从柴达木盆地整体看,降水量越大、风速越低,沙丘移动越慢;从局部看,植被覆盖度越大,沙丘移动越慢;4)密集的河流可阻挡沙丘移动,保护格尔木市区,但不能消除沙丘移动的威胁。 相似文献
6.
不同覆膜处理下春玉米叶面积指数高光谱估算 总被引:1,自引:0,他引:1
为实现快速、无损、实时监测不同覆膜处理下春玉米的叶面积指数(Leaf area index,LAI),研究覆膜因子对LAI及冠层反射率的影响,借助高光谱遥感技术获取了各生育期春玉米的冠层反射率,在对光谱数据进行预处理后,经相关性分析提取各覆膜处理LAI的敏感单波段、敏感植被指数和特征指数,据此构建了全生育期各覆膜处理下LAI的高光谱估算模型。结果表明,覆膜对LAI的影响主要在抽雄期之前,相同施肥水平下覆膜与无覆膜处理之间LAI的差异随生育期的推进呈先减小、后增大的趋势,其中苗期差异最大,覆膜比无覆膜处理LAI增加78%以上;各覆膜处理冠层反射率之间的差异由大到小为生育中期、生育末期、生育初期,覆膜主要影响玉米对绿光和红光的吸收。基于3个指标构建各覆膜处理下LAI的估算模型,以特征指数为因变量建立的模型对LAI的反演结果精度较高,其拟合和验证决定系数R2均在0.8以上,均方根误差RMSE为0.45~0.65cm2/cm2,剩余预测偏差RPD均大于2,由于覆膜的影响,无覆膜处理LAI反演精度高于覆膜处理。以特征指数NI(722,731)为自变量建立的所有处理的混合LAI估算模型表现了反演的优越性,能降低覆膜对LAI反演的影响。 相似文献
7.
8.
受经济和气候驱动,长江经济带水田空间格局发生了显著变化,影响区域粮食安全与生态安全。本研究基于1990-2015年土地利用遥感监测数据,利用GIS的空间分析功能,探究长江经济带水田空间格局动态变化特征,采用当量因子法计算生态系统服务价值(ESV),分析了水田变化的综合影响。结果表明:1)1990-2015年长江经济带水田规模持续缩减,共减少了17390km2,减幅呈增长态势具有显著地域差异,长江中上游与下游的水田减幅相差约为9.56%。其中下游减幅较大,水田占区域比例随之降低,中上游恰好相反。2)由于经济建设及水产养殖的发展,水田主要转化为建设用地和水系,水田主要由水系、旱地和湿地等转化而来。长江三角洲城市群、长江中游及成渝城市群的水田变化最为剧烈,建设用地侵占水田扩张的现象分布广泛,水田转为水系主要在两湖平原局部地区。3)水田与其他生态系统的转化对ESV是正影响,水田转为水系对此贡献最大,其转化规模决定了不同时期ESV净增量的大小,水系转化为水田损失的价值最多,建设用地侵占水田次之。不同市域的水田变化情况不一致,因此ESV增减情况具有明显差异。4)生态系统服务中水文调节、水资源供给增强的同时,食物生产、气体调节受到严重损害,与水资源规模扩大和水田资源大量流失有直接关系。研究结果有助于揭示长江流域水田的时空变化过程及其对各项生态系统服务的影响,可为区域土地利用规划、农业政策与生态可持续发展提供理论支持。 相似文献
9.
基于改进最大值法合成NDVI的夏玉米物候期遥感监测 总被引:6,自引:2,他引:4
利用遥感技术监测农作物物候期,能够及时有效地评估作物生长趋势、提高农情信息化管理水平。本研究利用2016年MODIS 8天合成数据,提出改进的最大值合成法,结合S-G滤波和Logistic函数拟合重构夏玉米生长曲线,最后利用曲率法提取夏玉米的拔节期和成熟期,利用动态阈值法提取夏玉米的出苗期和抽雄期。结果表明:采用本文提取的夏玉米物候期与实测物候期相比,平均误差为2.76 d,其中在抽雄期的绝对误差为1.06 d,运用改进的最大值合成提取作物NDVI时序数据可有效去除连续云雾对植被指数的影响,提高监测作物物候期的准确性,为精准农业提供技术支撑。 相似文献
10.
基于极化分解和集成学习的PolSAR影像分类 总被引:1,自引:1,他引:0
为实现Pol SAR数据极化信息的充分利用,以进一步改善分类效果,该研究提出了一种基于极化分解和集成学习的Pol SAR影像分类方法。该方法首先利用多种极化分解方法从Pol SAR影像中提取极化参数;将提取的极化参数组合成一幅多通道影像;然后对多通道影像进行分割和特征提取,分别提取出各目标极化分解方法所对应的特征;并进行特征选择和分类,得到各目标极化分解方法的分类结果;最后利用集成学习技术对各分类结果进行集成。该研究以吉林省长春市部分区域为研究区,Radarsat2影像为数据源,将提出的方法应用于土地覆被分类中,取得了较好的分类效果,总体精度和Kappa系数分别达到了92.49%和0.90。此外,该研究还将提出方法与其他基于多种极化分解的分类方法进行比较,对比方法的总体精度和Kappa系数分别为90.74%和0.88,比提出方法分别低1.75%和0.02,对比结果进一步证明了提出方法的优越性。 相似文献