国家自然科学基金(30871962)
- 作品数：33 被引量：301H指数：11
- 相关作者：林辉孙华臧卓严恩萍莫登奎更多>>
- 相关机构：中南林业科技大学中南大学河南科技大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金湖南省自然科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术天文地球生物学更多>>
- 三种线性模型在杉木与马尾松地位指数相关关系研究中的比较被引量：9
- 2010年
- 地位指数法是当前立地质量评价中广泛采用的一种评定方法。在同一立地上,实现不同树种地位指数之间的转换,建立地位指数互导模型有助于立地质量的评定.譬如,在某一立地上现时生长着马尾松,欲知在马尾松被采伐后营造杉木林的生长潜力,这时就可利用上层木树种间地位指数的关系进行立地质量评定。以雪峰山杉木与马尾松地位指数配对样地数据为基础,建立了杉木与马尾松地位指数的常规线性模型、对偶回归模型和度量误差线性模型,从建模精度和模型适用性检验两方面,对3种模型进行了比较分析。结果表明3种模型的精度均比较高,模型效果差异不明显,其中,常规线性模型、度量误差模型和对偶回归模型的相对误差分别为5.39%、5.39%和5.54%。由于杉木地位指数和马尾松地位指数均存在度量误差,因此,线性度量误差模型和对偶回归模型比常规线性模型更适宜,这是因为,前两种模型的自变量和因变量是可以存在度量误差的,而后者的因变量是没有度量误差的。此外,线性度量误差模型的相对误差比对偶回归模型的要小,所以,3种线性模型中,线性度量误差模型最优。研究结果实现了相同立地条件下杉木地位指数和马尾松地位指数的互导,为不同树种间的立地质量评价提供了可行的方法。
- 朱光玉吕勇林辉石军南张江
- 基于改进端元提纯模型的MODIS森林类型识别研究被引量：1
- 2015年
- MODIS遥感数据具有很高的光谱辐射精度,以及成本低、覆盖面积广、获取容易、周期短等数据特征,可以实现全覆盖大尺度区域森林类型信息快速提取,但由于其空间分辨率较低,遥感数据中存在混合像元。利用混合像元分解模型进行分解可得到较好的分类结果,但混合像元分解的端元组分直接影响分类的精度。利用决策树分类模型改进端元提纯,分析各地物的MODIS时间序列植被指数变化规律及物候变化规律,利用决策树模型分类的结果进行端元组分的提纯,最后进行混合像元分解。研究结果表明:分类精度最高的是线性混合像元分解,其次是最大似然分类,最差的是非线性混合像元分解,其中带约束和不带约束的线性分解模型的精度相差不大。
- 陈利林辉陶冀
- 关键词：遥感决策树混合像元MODIS
- 矢量线条概率中值平滑算法设计被引量：3
- 2011年
- 由于栅格数据和矢量数据存在着各自的优势,在地理信息系统中通常要进行栅矢数据间的转换。在栅格数据矢量化过程中,由于数据质量或算法的原因,经常导致结果变形,出现锯齿状和吊葫芦现象。设计一种高效、高精度的平滑算法,对于地理信息系统中的线和面对像的处理具有重要意义。对常用算法的平滑效果进行了总结和分析,在对矢量化过程和数据不确定性分析的基础上,提出了一种概率中值平滑算法,并设计了算法的实现方法,并经过编程和扫描多边形进行试验。结果表明,该方法很好地消除了矢量化过程中易产生的锯齿状和吊葫芦现象,平滑速度快,精度高,可以在地图线条矢量化和遥感图像分割对象边界处理以及栅格文字矢量化过程中应用,为线条的高精度快速矢量化软件编制奠定了基础。
- 石军南刘建聪孙华林辉莫登奎
- 关键词：地理信息系统矢量化
- 成像高光谱数据的大气校正方法研究被引量：3
- 2011年
- 高光谱遥感影像光谱信息丰富,但在成像过程中会产生误差,特别是受大气和光照等因素的影响较大,为获取真实的地表信息,必须对其进行大气校正。以湖南省攸县黄丰桥国有林场为研究区域,2010年12月28日获取的Hyperion高光谱影像为数据源,对其进行了几何校正和大气校正,并比较不同地物大气校正前后光谱特征。结果表明:FLAASH大气校正速度快,可有效复原地物的地表反射率;Hyperion影像经大气校正后,植被呈现出绿峰和红谷的典型植被反射率光谱曲线,在427～712nm反射率比校正之前降低,而大于712nm的结果则相反;FLAASH能有效消除Hyperion影像的大气影响,校正后影像质量明显提高;大气校正后植被类间区分度增加,有利于提高植被的识别精度。
- 林辉严恩萍莫登奎臧卓孙华
- 关键词：高光谱遥感HYPERION大气校正FLAASH
- Hyperion数据大气校正与地面同步观测数据拟合分析被引量：1
- 2011年
- 大气校正的目的是部分消除和减弱大气辐射的影响,提高影像质量,增加地物之间的光谱可分性,是进行定量反演的基础。通过使用大气校正模块FLAASH,选择合适的大气模式、水汽含量、气溶胶模型、波谱分辨率和多散射模型等参数,对黄丰桥林场的Hyperion高光谱遥感影像进行大气校正,比较了校正前后地物的光谱反射曲线,并将它们与地面同步测量的地物光谱曲线进行对比与数据拟合。结果表明,经过大气校正后的地物光谱曲线和地面观测到的光谱曲线具有较好的一致性,数据拟合分析表明二者之间具有很强的线性相关,决定系数为0.943。
- 孙华林辉陈利韩育明
- 关键词：高光谱遥感大气校正FLAASHHYPERION
- ICA与PCA在高光谱数据降维分类中的对比研究被引量：20
- 2011年
- 利用独立主成分算法与主成分分析法分别对原始数据及3种预处理数据进行降维运算,再利用常用的4种分类算法分类,对比分类结果发现,独立主成分算法与主成分分析算法在乔木树种高光谱数据降维中并不具有非常明显的优势,且独立分量分析(ICA)算法提取用于分类的数据不如PCA算法稳定;从计算机的运行成本上来看,PCA算法优于ICA算法,基本上ICA算法平均成本是PCA算法的4到5倍;不同的数据预处理及降维方法组合对分类结果影响明显,d(log(R))结合PCA算法,log(R)结合ICA算法降维结果最理想;通过比较乔木树种高光谱数据的分类结果发现,Fisher判别法最适合对PCA和ICA降维结果进行分类。
- 臧卓林辉杨敏华
- 关键词：降维主成分
- 遥感课程教学改革浅析被引量：5
- 2012年
- 本文针对资源与环境科学专业的遥感课程实际情况,从教学内容、教学方式、教学实践三方面进行了教学改革探索,提出在教学内容组织方面采用新老教材结合,增加前沿知识讲授;在教学方式方面采用多媒体授课,注重培养学生综合分析能力;在教学实践方面注重室内和室外、实践和科研相结合的改革方法,为相关院校遥感课程的教学提供借鉴和参考。
- 刘秀英熊建利
- 关键词：遥感技术教研
- 偏最小二乘回归在Hyperion影像叶面积指数反演中的应用被引量：12
- 2012年
- 叶面积指数(LeafArea Index,LAI)是一个重要的森林结构参数指标,遥感技术被认为是区域LAI反演的有效手段。现有遥感反演模型多以单变量的曲线估计及线性回归模型为主,模型的通用性、建模精度以及植被指数的选择上需要更进一步的探讨。以攸县黄丰桥林场为研究区,Hyperion影像为数据源,提取归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)等13个因子,利用LAI-2000冠层分析仪开展130个样地(60m×60m)的叶面积指数测量,选用变量投影重要性(VIP)指标、变量解释能力及变量权重作为变量筛选的依据,采用偏最小二乘回归分析方法建立植被指数与实测样地的回归模型,开展叶面积指数反演并制图。研究结果表明:偏最小二乘回归分析在LAI反演中取得了较好的预测效果,其中以6个植被因子建立的回归模型预测精度最高,预测值与实测值的决定系数R2为0.91;LAI与植被指数之间具有良好的线性关系,其中RVI与LAI的相关性最大;残差分析表明,反演模型的自变量个数选取以4～6个为宜。
- 孙华鞠洪波张怀清林辉凌成星
- 关键词：遥感反演叶面积指数HYPERION
- 基于光谱特征的森林类型识别研究被引量：8
- 2011年
- 光谱特征分析是森林类型识别的前提。使用ALOS遥感数据,通过单波段、多波段统计方法分析波段数据特征,获得对影像的整体认识;运用归一化植被指数、主成分分析以及最佳指数法,计算不同森林类型的光谱特征;通过与最大似然法对比,结合实地调查数据,构造出理想的决策树算法,研究森林类型的识别问题。结果表明:ALOS数据4个波段中,波段4独立性较强,在遥感信息提取中是必选波段;NDVI及主成分变换可显著增强地物区分度,为森林类型识别研究的波段组合提供参考;同最大似然法相比,决策树分类精度显著提高,Kappa系数达0.878 7;该算法可降低混合分类现象,提高森林类型识别精度。
- 严恩萍林辉莫登奎孙华
- 关键词：遥感光谱特征ALOS
- 基于高光谱数据的杉木和马尾松识别研究被引量：17
- 2011年
- 高光谱具有波段窄、波段多的特点,能够提供比多光谱遥感更精细的地物光谱信息,为识别光谱性质相似的森林树种提供了有效途径。为了识别光谱性质相似的杉木和马尾松,利用逐步判别分析法对杉木和马尾松的原始光谱、一阶微分光谱、对数变换后取一阶微分光谱及植被指数进行分析,结果表明:对数变换后取一阶微分的光谱及植被指数对杉木和马尾松的识别精度最高,分别为96.67%、89.17%;两树种识别的特征波段为490～499nm,500～519nm,560～579nm,610～619nm,630～649nm,680～700nm,710～719nm,770～779nm;组成植被指数NPCI、mND705、SRPI、GNDVI、GM的波段为:430、445、550、680、700、705、750nm。
- 刘秀英臧卓孙华林辉
- 关键词：植被指数针叶树种
