林农间作模式下和田绿洲特色林果结构遥感信息提取

实时准确地获取林农间作模式下的果树结构信息对推进新疆特色林果业的提质增效，增加农民收入，稳定脱贫攻坚成果，实现乡村振兴具有重要意义。该研究以新疆和田绿洲林农间作区为研究对象，提出一种综合高分遥感数据的纹理和光谱特征以及中分遥感数据的时序物候特征的果树提取方法。基于GF-2遥感数据利用面向对象方法提取高分辨率的林田地块空间信息；基于多时相Sentinel-2遥感数据构建植被归一化指数（Normalized Difference Vegetable Index，NDVI）时间序列产品，并依据果树物候特征建立决策树模型，提取间作核桃、纯核桃、枣树和葡萄4种类型；最后将多时相的分类结果与高分的林田地块叠加，获取和田绿洲特色林果作物分布信息。该方法对2020年和田绿洲核桃、枣树和葡萄提取结果的用户精度和总体分类精度均在90%以上，Kappa系数为0.95，能够满足县市级尺度的林果遥感监测精度需求。基于遥感提取的和田绿洲主要林果作物面积为4.28×105 hm2，以核桃（间作和纯核桃）为主，间作核桃面积占比63.80%，其次为枣树（19.38%）和葡萄（3.30%）。该方法可为林农间作立体种植模式下的果树类型和面积精确信息提取研究提供参考和借鉴。     

基于多时相卫星影像的复杂山区烤烟种植区域提取

为提高卫星影像对复杂山区烤烟种植区的提取精度。以高分六号2m分辨率卫星影像作为遥感数据源，基于多时相卫星遥感影像序列，根据烤烟不同生长期的卫星影像特征，采取面向对象分类方法，分别完成3个不同时相卫星影像的烤烟种植区初步提取，再利用多时相植被指数规则初步提取烤烟种植区，最后通过交叉验证获取烤烟种植区域，并完成精度验证。结果表明：该研究方法能较为准确的提取复杂山区烤烟种植区，能够保持较低的错分率（5.3%），提取精度达94.67%，较基于单一时相卫星影像提取烤烟种植区域精度（90%）明显提升。     

基于无人机多光谱影像的荒漠草原典型物种识别

【目的】准确获取草原植物物种空间分布信息是草原生态系统生物多样性监测、群落重构与生态功能维持的重要基础。及时准确获取植物物种空间分布可以为草原植物物种信息提取提供有效技术手段。【方法】文章以无人机多光谱影像为基础,分别在像元尺度和对象尺度上开展了荒漠草原典型物种的信息提取方法研究。像元尺度上先定义样本计算样本可分离性,在选择不同分类器进行分类。而对象尺度上首先进行遥感影像尺度分割研究,选出最佳分割尺度。在此基础上,提取最优特征变量,并采用阈值分类法提取植被信息。【结果】高分辨率无人机多光谱数据能够为荒漠草原物种信息提取提供有效数据基础。面向对象影像分析技术的表现最好,总体精度85.16%,Kappa系数0.71,其中短花针茅的制图精度和用户精度分别为97.6%和86%;其次是支持向量机机器学习算法,其总体精度80.40%,Kappa系数0.70,短花针茅的制图精度和用户精度分别为90.08%和76.46%;而传统最大似然分类法的识别精度较低,总体精度为74.68%,Kappa系数0.64,短花针茅的制图精度和用户精度分别为72.40和81.96。【结论】无人机多光谱数据对于集中连片分布...     

基于螺旋式教学法的“Java网络应用程序设计”课程改革探索

“Java网络应用程序设计”涉及众多Web技术,知识点多,实践性强,学生掌握困难,传统项目式教学不能将教学内容进行有效衔接。根据该课程的教学现状和存在的问题,课题组提出了针对“Java网络应用程序设计”课程的螺旋式项目教学法。教学实践证明:对该课程的教学方法进行改革,建立起符合学生认知规律的教学体系和能力培养模型,在降低学生学习难度的同时,更好地培养市场需要的高素质应用型人才。     

基于无人机多光谱影像和随机森林的蔬菜识别

实时准确的蔬菜种植信息是实现水肥精准管理和产量准确估算的重要基础。对无人机多光谱影像进行分割，以光谱特征（spectrum features，SPEC）为基础，分别引入指数特征（index features，INDE）、纹理特征（grey-level co-occurrence matrix features，GLCM）和几何特征（geometric features，GEOM）构建8个分类方案（S1～S8），使用随机森林算法进行分类并分析分类效果。结果表明，方案S5（SPEC+GLCM+INDE）的分类效果最好，总体精度和Kappa系数分别为92.75%和0.92。几何特征的引入降低了分类精度，而纹理和指数特征则与其相反；仅依靠光谱、指数和纹理特征仍难以有效区分白菜和包菜，为提高精度后续研究有必要引入植株高度等特征；在4大类特征中，重要性排在首位的是光谱特征，其次为指数特征。基于无人机多光谱影像和随机森林算法能获得较高的蔬菜分类精度，并能确认影响精度的重要特征，可为其他作物的精准识别提供借鉴。     

应用面向对象结合多时相哨兵-2A影像特征优选的毛竹林分布信息提取

提出一种面向对象及随机森林特征优选的分类方法，为毛竹林分布信息提取提供参考。依据多时相哨兵-2A(Sentinel-2A)卫星数据提取光谱特征、植被指数及红边植被指数特征、纹理特征共69个特征；设计8种特征组合方案，方案1～5为多时相方案，其中方案1——光谱特征波段；方案2——光谱特征波段+植被指数特征+红边植被指数特征；方案3——光谱特征波段+纹理特征；方案4——光谱特征波段+植被指数特征+红边植被指数特征+纹理特征；方案5——光谱特征波段+植被指数特征+红边植被指数特征+纹理特征+特征优选；方案6、7和8为3个单时相影像分类，将其分类结果与其他多时相方案进行对比。采用随机森林算法进行特征优选的毛竹林分布信息提取。结果表明：(1)多时相Sentinel-2A数据的短波红外波段特征、红边波段特征及红边植被指数特征在分类时重要性程度高，对毛竹林分布信息提取贡献度大；(2)使用随机森林面向对象的分类方法能够有效的减少“椒盐现象”;(3)所有特征参与并由随机森林算法特征优选的方案5对毛竹林的分布信息提取效果最佳，总体精度为85.94%,Kappa系数为0.785 2,表明随机森林算法能够进行...     

基于面向对象的西双版纳橡胶林提取

面向对象遥感信息提取技术可以综合光谱、空间、纹理等特征,从而提高影像分类的精度。以西双版纳地区为研究对象,利用相关数据,以面向对象方法为核心,通过图像预处理、图像增强、光谱曲线提取与特征提取、分割、图像分类等技术环节,对其土地利用信息进行提取研究,尤其是橡胶林的提取。探索了该地区利用遥感数据为信息源快速获取土地利用的有效方法,并用2期数据研究区内的土地利用变化情况。最后,得出面向对象的方法在该研究区域是可行的,而且也相对提高了分类精度,同时,提取了土地利用变化情况,为该地区综合研究提供基础信息,而且更重要的是从另一个侧面说明了面向对象分类的优越性。