基于非负特征值分解和SVM的极化SAR图像分类

非负特征值约束的优势在于它可以判定一个极化矩阵能否对目标的散射机制进行表征。若一个矩阵不能满足非负特征值约束条件,则不能表征目标的散射机制,也就没有地物目标散射的极化信息。在非负特征值约束理论之前的极化分解中忽略了这个条件,导致分解的极化特征没有意义。根据满足非负特征值约束的非负特征值分解方法,提取出平面散射、偶次散射、体散射分量,结合支持向量机分类器,提出了一种SAR图像分类方法,并以AIRSAR_SanFrancisco数据进行分类实验,且将分类结果与H/A/α-Wishart分类结果进行对比分析。结果表明,基于非负特征值分解和支持向量机分类器结合的分类方法可行有效,且具有很好的分类精度。     

基于ALS数据和哑变量技术森林蓄积量估测

基于机载LiDAR数据,分析哑变量对林分蓄积量估测精度的影响。以广西高峰林场为研究对象,借助机载激光雷达点云数据和96个样地数据,将样地数据按7∶3的比例随机划分为建模样本和测试样本,采用随机森林模型(RFR)和支持向量机模型(SVR)对建模样本与对应的点云特征回归建模,将树种组(针叶林和阔叶林)和龄组分别作为哑变量引入到回归模型。利用测试样本的估测精度评价模型的估测精度,引入树种组哑变量,随机森林模型决定系数R2从0.59提高到0.64,支持向量机模型决定系数R2从0.49提高到0.50。引入龄组哑变量,随机森林模型决定系数R2从0.59提高到0.65,支持向量机模型决定系数R2从0.45提高到0.55。根据模型的建模精度和验证精度结果得出,引入哑变量对蓄积量估测模型的精度提升是相对有效的。龄组哑变量对模型精度提升效果优于树种组哑变量。     

景谷县森林蓄积量遥感估测及其动态变化分析

以云南省景谷县为研究区,基于Landsat5和Landsat8遥感数据,利用2012年和2017年两期全国森林资源连续清查实地调查数据,建立多元逐步回归和随机森林模型对景谷县森林蓄积量进行遥感估测对比研究.结果显示:综合建模精度来看,随机森林法在相同样地数量条件下具有更好的估测效果;从估测结果与林地保护利用规划和林地变...     

基于地相位优化估计的RVoG三阶段森林冠层高度反演

极化干涉合成孔径雷达（PolInSAR）估测森林结构参数中,数据受基线长度、信噪比、环境地形以及雷达波长的影响,尤其在复杂森林环境条件下,会导致观测到的复相干存在误差,从而影响最终的反演结果。为解决此问题,首先探讨了体相干选择对RVoG三阶段森林冠层高度反演的影响,以地相位为参考逐像素选择距离地相位最远的相干性作为体相干。其次改进了地相位估计方法,采用戴明回归（DMR）和正交回归（OGR）2种相干直线拟合方法来改进地相位的估计,并在DMR拟合方法中设置了不同的误差比（0.3和0.6）来比较地相位估计方法对RVoG三阶段森林冠层高度反演的影响。研究结果表明：以地相位为参考逐像素选择体相干的反演结果相较于直接使用HV极化通道的复相干γ_HV为体相干的反演精度有明显提升,决定系数（R²）由0.349增加到0.383,均方误差由7.097 m²降低到5.755 m²。在体相干优化选择的基础上,采用了戴明回归和正交回归对地相位估计方法进行了改进。表明基于最小二乘回归（LSR）地相位估计的RVoG三阶段反演精度最...     

3“S”集成技术研究现状及其在林业上的应用与展望

集成的３“Ｓ”应用技术系统由于其具有快速,实时的空间信息获取与分析能力,在全球变化研究,资源与环境动态监测,灾害监测与防治等国际关注的热点问题研究中越来越受到重视,为此,介绍了３“Ｓ”集成技术在我国的发展情况及存在的问题,并对今后３“Ｓ”技术在林业上的应用前景作了初步分析。     

基于Google Earth Engine平台的大湄公河次区域2001—2019年植被NPP时空变化分析

为探明大湄公河次区域植被净初级生产力(NPP)时空变化特征,基于Google Earth Engine(GEE)云计算平台,利用MOD17A3HGF NPP时序数据,采用线性趋势分析方法,分析了2001—2019年大湄公河次区域植被NPP的时空变化特征。结果显示:(1)2001—2019年间大湄公河次区域植被NPP总体较高,植被NPP年均值整体上变化趋势不显著,变化波动较大,且与年均温度有显著的负相关性;(2)大湄公河次区域植被NPP年均值具有较明显的空间分异性规律,大体呈中部高,南、西南部略低的状态,与其主要河流流域有着重要的联系;(3)植被NPP变化趋势呈现基本不变、轻微改善的特征,改善区域主要位于中国云南省与广西,轻微退化区域主要位于老挝中部和缅甸北部;(4)GEE云平台解决了本地平台数据下载与存储不便等问题,整个大湄公河次区域植被NPP时空变化的数据处理在10 min内完成,GEE云平台在大范围、长时间尺度的研究中体现出了强大的优势。     

基于随机森林的大姚县TM遥感影像分类研究

随机森林(Random Forest)是一种组合多棵决策树分类器的新的分类算法。以楚雄州大姚县为例,采用Landsat-TM数据,通过最大似然、支持向量机、随机森林3种分类器进行分类对比研究。结果表明,支持向量机和随机森林的分类精度明显优于最大似然法,两者分类精度相差不大;在分类时间上,最大似然法明显比随机森林和支持向量机快,支持向量机最慢。综合分析,随机森林算法表现更优,它在保证分类精度的前提下,也能保证一定的时间效率,更适宜实际生产应用。     

基于TM卫星图像的水体边缘检测研究

图像的边缘检测是图像特征提取和图像分析理解的基础.运用Roberts,Sobel,Prewitt,Laplacian 4种经典边缘检测算子对TM遥感影像进行水体边缘检测研究,然后对各种算子获得的结果进行比较.结果认为:采用Roberts算子获得的水体边缘不清晰,而且边缘不连续,边缘检测效果比较差;采用Sobel算子获得的水体边缘局部效果不佳,边缘定位精度不高;采用Laplacian算子获得的水体边缘不具有方向性,定位精度高,检测出了绝大部分的边缘;采用Prewitt算子方法二获得的水体边缘明显,效果最佳.因此,Prewitt算子方法二是最佳的基于TM遥感影像提取水体边缘的方法.     

宜良县云南松林生物量遥感估测方法研究

利用landsat5影像和通过蓄积量-生物量转换方法获得的样地生物量数据,从宜良县云南松林遥感特征、地形特征、郁闭度等方面选取自变量,采用随机森林回归和偏最小二乘法进行生物量遥感估测建模。结果表明:随机森林回归估测模型调整决定系数R2为0.881,模型估测精度为82.3%;偏最小二乘模型的调整决定系数R2为0.753,模型估测精度为78.43%。随机森林回归在模型拟合效果和检验精度上均优于偏最小二乘模型。     

森林扰动遥感影像检测方法研究进展

将碳达峰、碳中和纳入我国生态文明建设整体布局是中共中央作出的重大战略选择。森林是陆地生态系统最重要的贮碳库,对实现碳中和具有重要作用。森林的扰动与碳储量和碳汇关系密切,目前由于森林扰动资料的缺乏,导致区域森林碳汇与碳源的估算精度不准确,建立和完善适用于中国森林的扰动检测方法具有重要的理论意义和应用价值。文中在分析国内外森林扰动遥感检测文献的基础上对分类后比较法、直接分析法、时间序列分析法与深度学习法进行对比,分析每一类方法的技术特点和应用效果,指出森林扰动检测方法存在的问题,展望今后发展方向,以期能够为森林扰动检测相关研究提供参考。