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一键式多特征遥感图像采样器: 2014年; 本文提出了一键式多特征遥感图像采样器(Multiple Feature Point Sampler,MFPS)的思想,它以多特征串行搜索为基础、通过设计适合特定特征的搜索算法,实现一键式多特征采样。该算法允许用户定制采样特征空间和窗口尺寸,该采样器能够响应用户的一键式点选、再以采样点为中心的窗口内计算特征阈值、并生长出与点选位置具有多特征相似性的采样区域。相较于传统的单特征采样,该算法能比较充分地利用用户提供的目标物和背景之间的多特征差异,因此在提高采样效率的同时,进一步提高了样本对用户判读知识的代表性。整个算法经过MATLAB仿真测试,测试结果表明MFPS能够快速获得具有较好代表性的样本,运算开销适中,并具有较好的普适性。与仅依据波谱信息的传统点采样方法比较,以MFPS采样做监督分类的全局精度平均提高了6.34%;但采样工作量只有传统点采样方法的五分之一。; 金叶蒙虞思逸周坚华; 关键词：多特征空间

自适应确定K-means算法的聚类数：以遥感图像聚类为例被引量：3: 2014年; 聚类数直接关系到聚类算法的聚类质量,但在K-means等经典聚类算法中,对于聚类数的确定目前尚无合适的理论,一般凭经验或试凑指定.这样不仅需要较多的人机交互和耗费较多的试算开销,并且由于最优聚类数常常难以获得,而影响聚类结果的精度.本文提出一种自适应逼近最佳聚类数的算法ADNC(adaptively determining the number of clusters),可以通过自适应方法逼近最优聚类数.逼近是一个反复迭代聚类的过程.每迭代一次,对输出的聚类评估分类空间各图像特征值(输入向量各分量)标准差的平均误差,并构成多特征综合误差;根据梯度下降原理调整聚类数,即在使多特征综合误差逐步减小的同时,逼近最优聚类数.这个最优聚类数一般出现在多特征综合误差开始震荡之前最邻近的位置.以这个聚类数做K-means聚类,可以使同类间特征值异质性降到最小,取得理想的聚类结果.与此同时,还提出了较不适宜聚类数的概念,即可能使聚类误差最大的聚类数.实验表明,最适宜和较不适宜的聚类数两个概念对于改善聚类精度都有实践意义.; 袁周米琪周坚华; 关键词：K-MEANS 聚类数自适应

高原草被退化程度的遥感定量监测——以甘肃省玛曲县为例被引量：4: 2012年; 以加权草被盖度作为草被退化的一种标识值,来标记草场沙化和毒杂草侵蚀的程度,并以机器辨识方法从TM/ETM数据中定量提取加权草被盖度现状及变迁信息。变迁研究的时段从1994年至2008年。为了使图像辨识特征量对高寒草被盖度敏感,提出了植被指数分级密度、植被相对饱和度分级密度等8个新的数学描述符,逐一进行了与加权草被盖度的相关性分析或分割实验;并通过它们的组合训练学习机和实现了对不同盖度草被的划分。通过野外采样数据检核,这种分类的准确率接近或达到80%。在草被盖度正确分类的基础上,通过调整减少不同时相图像照度差异的影响,进一步实现了加权草被盖度变迁信息的自动化提取。; 周坚华魏怀东陈芳郭晓华

多描述符和多尺度城镇建筑分类被引量：5: 2014年; 主要研究城镇建筑分类,并侧重于划分小型居住建筑与其他建筑。通过设计适用于城镇建筑划分的数学描述符和构建多描述符空间,解决城镇建筑遥感数据普遍存在的"同物异谱"和"同谱异物"问题;通过将多尺度分割思想引入信息提取和分类结果整理,实现建筑分类和将离散成员整理为类别对象的目标。相较于简单的光谱空间分类,该算法充分利用了遥感图像的多特征多尺度信息,以它做建筑分类的全局精度提高了7.92%。实验还对比了多描述符空间的并行和串行分类,对于复杂的含噪图像,串行分类的总体精度平均提高了5.06%。整个算法经过MATLAB仿真测试,测试结果表明,该算法对于高分辨城市遥感图像具有普适性,对划分上述建筑类型误判率较低。; 徐偲周坚华; 关键词：建筑分类多尺度分割

植物叶图像特征分析和分类检索被引量：3: 2015年; 研究基于植物叶特征的植物属种自动图像分类检索技术。为了解决植物属种众多引起的分类困难,综合应用了图像分类和图像检索的一些概念模型和方法,如根据图像检索概念,构建以叶形和叶缘特征变化为依据的阔叶类植物(单叶)分类语义字典;根据图像分类原理,设计字典各层分支结点的描述符;根据相似概率索引方法,推求字典叶节点成员属于特定植物种的概率,进而实现对植物属种做图像分类索引的功能。以适量样本所做的分类实验表明:面积凹凸比、长宽比、右边界非线性拟合二次项系数、上边界非线性拟合二次项系数、最宽处位置指数等描述符对于阔叶植物分类有效。通过这些描述符可以将31类阔叶植物划分到8个叶节点,并检索其具体属种;全局分类精度平均为94.19%。并初步证明了如下结论:"分类语义字典组织的分层分类+叶节点成员相似性检索"的技术框架,可以有效扩大植物属种辨识数量、提高辨识精度,是植物数字搜索引擎合理有效的概念模型。; 姚飞叶康周坚华; 关键词：植物学描述符图像索引

分段式自适应确定BP网络隐层结点数——以遥感图像分类为例被引量：1: 2013年; 隐层数和隐层结点数直接关乎BP网络的学习能力,但目前对隐层结点数的选择尚无适用的理论,一般凭经验或试凑确定。本文提出一种分段式自适应确定隐层结点数的算法,它通过评估网络输出相对误差相应调整隐层结点数,通过迭代运算在使网络输出相对误差逐步减小的同时,逼近可能的最优隐层结点数。通常这个最优结点数即网络输出相对误差出现震荡的起点对应的结点数,以这个结点数决定的网络结构能够在网络输出精度与运算开销之间取得较佳平衡。; 申琳周坚华; 关键词：BP网络自适应调节

针叶植物叶片或叶小枝数字图像识别和分类被引量：2: 2016年; 本文研究针叶植物数字图像自动识别分类的方法。根据针叶植物不同科(松、杉、柏科)和种叶片/叶小枝的形状特征差异设计了15个特征描述符,以适量样本检验这些描述符以及它们组合使用对于划分针叶植物科和种的有效性,并对这种有效性做评估和排序。实验表明,凹陷密度,凸包欧拉数、凸包面积与同参数三角形面积相对差等,对辨别松科植物有效;叶图斑长宽比、凸残差面积方差、凹陷密度、凹陷平均短长轴比等对划分杉、柏科植物有效。通过这些描述符,可以将至少34种针叶植物分为松、杉、柏3个科和17个种。用这些描述符组合对针叶植物科分类的精度大于80%;由科划分种的精度相对较低,划分松、杉、柏科植物到几个范例种的精度分别为:64.0%、54.3%、40.1%。; 田超周坚华; 关键词：图像分类数学形态学

城市不同管养水平下的樟树光合效能分析: 2022年; 本文以上海植物园内樟树样本群为例,通过AHP层次分析法确定影响樟树树木生长的各管养因子权重系数,对园区樟树群落的综合管养水平进行评估和分级,构建综合管养指数与叶绿素指数和净光合速率的线性拟合关系,结果表明:三者存在显著正相关,管养指数=0.17×叶绿素指数+1.01(R^(2)=0.84,P<0.05),单位叶面积净光合速率=0.681×叶绿素指数+3.30(R^(2)=0.84,P<0.01);低、中、高3类樟树管养水平的平均叶绿素指数为7 CCI、15 CCI和22 CCI,选择与其对应叶绿素指数的樟树活体叶片进行光响应模拟曲线,结果表明:3类管养的单位叶面积最大净光合速率分别为7.0、14.1、17.5 μmol/m^(2)·s.高管养水平的樟树单位叶面积上的相对固碳能力比中等和低等管养水平的高出19.4%和60%。因此,城市中不同管养水平下的樟树光合效能有较显著差异,通过气体交换法来推算城市樟树的固碳效益时,在模型中加入管养因素或叶绿素指数作为修正系数,可以较大地提高估算准确度。; 高凯丁棋冷寒冰

两种测算香樟单株植物生物量和生产力的方法被引量：8: 2014年; 利用经典收获法是测算森林生物量和生产力最为普遍的手段,但由于城市结构复杂和高异质性,使得这种方法并不适合在该区域使用。因此,本文选择上海绿地中应用最广泛的香樟植物为代表,以非破坏方式,利用叶片光合固碳测算的气体交换法来构建表观特征和生物量、生产力模型,同时,该模型以经典收获法为基准进行验证对比。结果表明:以经典收获法为准,上海香樟单株植物年均净生产力是其地上部分生物量的23%±4%,地上生物量AVB=1.37D2.15(D为冠幅,R2=0.97,P<0.01),地上净生产力ANPP=0.32D2.13(D为冠幅,R2=0.97,P<0.01),气体交换法与经典收获法相比验证准确率达87.3%。系统和环境误差是导致两个模型差异的主要原因,如附加相关修正系数后,该模型将可应用于城镇高精度遥感监测和碳汇能力的快速自动化提取估算,并减少建模的破坏性。; 高凯胡永红冷寒冰孟超秦俊; 关键词：香樟生物量生产力砍伐光合速率

上海城市居住区绿化缓解热岛效应研究进展被引量：18: 2010年; "热岛效应"作为城市建设大规模扩张而产生的热环境现象,已直接威胁城市居住区人们的正常生活与工作,合理绿化是解决这一问题经济有效及符合可持续发展的方法。居住区植物种类、斑块乔木配置、绿地通风状况和绿量的差异都将导致截然不同的降温效果。研究发现:单株植物中蒸腾降温能力较强的基本都属于纸质叶片结构,绿地斑块乔木盖度大小决定了绿化降温效果,大乔木降温效果比草坪高2.2℃,立体绿化可降低室温达0.5℃～5℃,居住区平均温度与乔木面积比例、绿化覆盖率、绿化最大斑块面积呈正相关,与绿化斑块的破碎度呈负相关。并首次讨论了三维绿量及人均绿量与居住区热岛效应的相关性。; 高凯秦俊胡永红; 关键词：风景园林热岛效应城市居住区绿地

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国家自然科学基金(41071275)

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