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珠江口养殖开发重心迁移的空间信息动态遥感分析被引量：3: 2010年; 珠江口作为我国经济发展最活跃的区域,经历着快速城市化与工业化进程,各项资源的有效可持续利用成为人们开发利用空间资源所追求的目标。根据珠江口3个时相的多源遥感信息与常规调查数据予以分类系统和空间精度的一致化处理,挖掘提取了相同空间尺度和精度的养殖信息,并引入单一土地利用动态度、景观破碎度模型与区域面积分布统计变化和重心迁移等多模型空间信息分析。量化结果表明,养殖区面积从1985年的125.49km2增加到2005年的345.20km2,是1985年的2.75倍,1985—1995年的养殖区面积年均增长率为14.30%,1995年以后面积年均增长率下降到1.32%;1985—2005年的20年间养殖区破碎度逐渐增加,由1985年的0.000015增加到2005年的0.002824;20年间珠江口各市养殖面积变化呈现区域性差异,广州、东莞和珠海三市呈现持续增加趋势,增长速度差异较大,而中山和深圳两市则先增长后下降。综合分析得出养殖区分布重心整体向西北迁移。; 高雷杨晓梅苏奋振刘勇; 关键词：珠江口遥感养殖

遥感影像低秩信息的矩阵填充复原方法被引量：3: 2014年; 提出一种基于矩阵填充的遥感低秩信息复原方法,通过"确定性采样"与"热启动技术",利用奇异值阈值迭代收缩算子进行了椒盐噪声去除与去厚云修复试验。试验表明,本文方法对于因污染或遮挡等原因造成的信息缺损问题的复原效果占优,其在信息复原的同时能较好地保留细节纹理信息并保持图像结构的连贯性。此法可用于遥感影像椒盐类孤立的点状噪声去除与厚云修复复原中,尤其是当影像矩阵具备区域结构内容相似性及纹理规则等低秩特征时,这种复原效果更佳。; 孟樊杨晓梅周成虎

基于FAST测点的大幅宽HJ星图像几何精纠正方法被引量：3: 2014年; 针对环境与灾害监测预报小卫星(HJ)图像存在较大整体几何误差,且无规律可循,难以使用全局模型模拟整景图像几何变形,而基于手动方式选取控制点的全局模型和局部模型都不适合于HJ图像几何精纠正的问题,提出一种基于加速分段测试特征(features from accelerated segment test,FAST)算法测点并用局部模型进行几何精纠正的优化方法。首先以FAST算法获取大量地面控制点(ground control point,GCP);再使用多项式模型对GCP的均方根误差阈值、潜在不匹配和实际不匹配GCP数量进行相关分析,据此修正FAST参数,筛查GCP误点;最后使用局部模型完成几何精纠正。此外,使用散点图和空间插值等方法建立适合于HJ图像几何精纠正结果的评价指标。检验结果表明,该方法能使纠正误差控制在1.5个像元内,纠正后的图像能满足中分辨率尺度的应用要求。; 李全文赵卫林杨晓梅刘兴权张涛; 关键词：几何精纠正

面向对象图像识别的地学理解方法的优化与应用被引量：3: 2010年; 近年来,面向对象技术的应用愈加广泛,以适应不同应用目的下不同地物复杂度的图像处理与信息提取要求。本文详细分析了面向对象信息提取方法中存在的问题,提出将传统像元级光谱分类与面向对象信息提取技术相结合,通过最大似然光谱分类和地学统计分析获取图像区域的先验知识,包括不同类型地物光谱混淆情况和图像复杂程度的定性描述等,以反映图像处理与信息提取的难度大小及技术要求,利用预分析获得的知识优化面向对象信息提取技术流程中图像分割参数设置及分类器的构造等,用于克服面向对象方法参数选取的盲目性和结果的多样性。并以SPOT5高分辨率遥感图像为例,通过常规方法和改进方法的对比,证明本试验方法有利于真实地分割地物基元,提高分类精度、效率和训练器性能。; 许效杨晓梅龚剑明; 关键词：面向对象方法图像分割信息提取

物候特征辅助下的随机森林宏观尺度土地覆盖分类方法研究被引量：16: 2013年; 通过遥感技术获取大范围土地覆盖信息对于监测、理解和预测自然资源具有重要的科学意义。MODIS数据是当今宏观尺度土地覆盖研究的主要数据源。本文以河北省为研究区,应用MOD13Q1数据产品,构建MODIS NDVI时间序列,从中反演物候特征作为参与分类的主要辅助信息,并采用随机森林分类方法进行宏观尺度土地覆被分类实验,并与单决策树(CART)进行对比分析。实验结果表明,物候特征辅助下的随机森林宏观尺度土地覆被分类方法的总体精度为87.2%,Kappa系数为0.83,比CART单一决策树精度提高了17.9%;应用物候特征参与分类,使得总体精度提高2.6%;其中,旱地和建筑用地精度分别提高了6.7%和11.9%。; 李治杨晓梅孟樊范文义; 关键词：组合分类器物候学 MODIS

前期土地覆被数据辅助下的分类样本自动选取被引量：2: 2012年; 将地学知识与影像标定相结合,一直是目视解译或计算机自动分类制图的主要手段。传统的目视解译方法能够充分利用地学知识,但需要大量的人力、物力,效率较低;计算机分类中尚未出现比较成熟的高效运用地学知识的分类方法。已有研究表明,分类样本可以作为地学知识的载体,将地学知识融入分类过程中;此外,无监督聚类可以显著提高样本选取的效率,有助于提供足够的样本,为将地学知识高效地融入计算机分类提供了一定的基础。本文提出一种以前期土地利用数据辅助与影像聚类相结合的样本自动选取方法。利用自动选取的样本,通过最大似然分类器对TM影像进行分类,并与手动选取样本分类的方法进行了对比分析。研究结果表明,在分类效果上,本文提出的前期土地覆被辅助下的分类样本自动选取方法,优于手动选取样本的方法,提高了分类效率。在水体、林地、园地、城镇建设用地等7种类型上的分类整体精度达到84.18%,kappa系数为0.8066;手动选取样本进行分类的整体精度为77.04%,kappa系数为0.7196。; 刘锟杨晓梅张涛; 关键词：LUCC

利用模板匹配和BSnake算法准自动提取遥感影像面状道路被引量：23: 2012年; 针对已有的遥感影像面状道路提取策略在自动化程度、效率及精度方面的不足,提出了一种新的快速有效的准自动提取方法。遥感影像上各种面状道路的提取实验证明了算法的有效性,在自动化程度、速度和精度上均有明显成效。; 孟樊方圣辉; 关键词：SNAKE算法 B样条曲线

一种以低秩矩阵重建的图像混合噪声去除算法被引量：4: 2015年; 近年来,低秩矩阵重建在机器学习、图像处理、计算机视觉与生物信息学等众多科学与工程应用领域中,迅速发展为一个新的研究热点,其主要涉及矩阵填充与稳健主成分分析2大问题,即分别从精确且不完全的采样矩阵元与从大误差矩阵元的分布较为稀疏的观测矩阵中恢复出原始低秩矩阵。鉴此,本文定义了稳健矩阵填充,即从非完全且存在稀疏误差的采样矩阵元中精确恢复出原始低秩矩阵,通过最小化核范数与l1-范数的组合构建了相应的凸优化模型,并提出了一种新颖的增广分部拉格朗日乘数法来求解此类最优化问题。通过将其应用于混合高斯与椒盐噪声去除的问题中表明,此算法对具有规则纹理及相似结构内容等低秩特征的影像中混合噪声的去除效果较好,其能同时去除影像中的椒盐噪声与高斯噪声,且有效保留影像中的纹理细节等信息;当影像中椒盐噪声密度较高而高斯噪声相对较小时,其去噪性能更佳。; 孟樊杨晓梅周成虎

最优分割尺度下的多层次遥感地物分类实验分析被引量：43: 2011年; 为了快速、准确地提取我国海岸带地区土地利用及其变化信息,选择高分辨率遥感影像作为数据源,提出了最优分割尺度下的遥感多层次地物识别分类方法。首先,通过改进的局部方差法进行最优分割尺度的确定,建立影像中各对象的方差均值与变化率随分割尺度变化曲线,确定方差均值的峰值,以变化率开始呈现下降趋势时所对应的分割值为最优分割尺度参考;然后,针对地物分类特征差异选取各自适宜的分割尺度,建立多层次地物特征表达与规则,最后,实现最优尺度分割选择下的遥感多层次识别分类,即实现较大尺度下分割形成父对象,而较小尺度下分割出其若干子对象的目标,提出了快速、自动化获取土地利用/覆盖图的策略流程。本文选取了广东省珠海市海岸带地区作为实验区,利用多层次遥感分类方法进行地物识别分类。结果表明,其目视效果以及总体精度、Kappa系数,均优于传统方法和单一分割尺度下的影像分类方法。; 李秦高锡章张涛张涛刘锟; 关键词：局部方差

基于TRMM数据的福建省降水时空格局BME插值分析被引量：9: 2014年; 传统空间插值方法可获得福建省区域内降水的总体分布,但该地区气象站点较稀疏且分布不均,导致该区域内降水的空间插值结果误差较大。为提高插值精度,本文利用TRMM卫星数据以弥补站点数据的不足,尝试将TRMM数据作为"软数据"、台站数据作为"硬数据",两者相结合后采用贝叶斯最大熵(Bayesian Maximum Entropy,BME)方法对福建省降水的时空格局进行分析。以2000-2012年近13年20个气象站点的年降水量和月降水量为基础数据,分别利用普通克里格法(Ordinary Kriging,OK)和TRMM为"软数据"的BME插值法,分析福建省多年降水的时空分布格局,并对2种方法的插值结果进行比较。结果表明:在时空分布上,以TRMM数据为辅助变量的贝叶斯最大熵插值结果能更好地体现降水的局部差异特征;在误差评价上,以TRMM数据为辅助变量的贝叶斯最大熵插值结果的MAE和RMSE较小,表明TRMM数据作为"软数据"参与插值的BME方法可以在一定程度上弥补站点数据的不足,有效降低预测结果的绝对误差。通过对福建省降水插值的时空分布格局分析和误差评价可看出,BME插值法通过对基础台站数据,以及TRMM卫星产品数据的利用,使降水的时空分析结果更加真实客观,同时,为TRMM卫星降水数据的应用提供了一个新思路。; 史婷婷杨晓梅张涛刘李田文君; 关键词：TRMM 降水

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国家自然科学基金(40971224)

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