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基于HJ-1高光谱影像的黄河口芦苇和碱蓬生物量估测模型研究被引量：9: 2014年; 湿地植被的生物量是湿地生态评价、保护和利用的重要基础数据,遥感技术已经成为湿地生物量高效、准确监测的重要手段。基于2013年9月的HJ-1高光谱遥感影像,应用准同步现场踏勘数据,通过单变量线性回归和多变量线性回归的方法,针对7种常用的窄波段植被指数和2种红边指数对黄河口芦苇和碱蓬生物量(地上干重)的估测能力进行了评价。结果表明:(1)单光谱指数变量情况下,对于芦苇,选择近红外827nm波段和红635nm波段简单植被指数(SRI)和线性插值红边指数(REP_linear interpolation)取得了最佳的单变量回归结果,决定系数分别达到0.42和0.58;对于碱蓬,选择近红外807nm波段和红692nm波段的归一化差值植被指数(NDVI)、SRI和优化的土壤校正植被指数(OSAVI)取得了较好的回归结果,决定系数分别达到0.60,0.59和0.47;(2)多光谱指数变量情况下,以在单变量回归分析中取得较好结果的SRI和REP_linear interpolation指数为变量,芦苇得到了与其生物量之间决定系数为0.71的高相关性;同时,以NDVI、SRI和OSAVI为变量,与碱蓬生物量的决定系数达到了0.66。; 任广波张杰汪伟奇耿延杰陈妍君马毅; 关键词：植被指数

基于半监督学习的遥感影像分类训练样本时空拓展方法被引量：4: 2013年; 针对无法直接获取训练样本的遥感影像分类问题,从满足条件的其他影像中选择替代训练样本是最直接的方法,但由于地物类型在不同影像中的辐射环境不同,导致替代训练样本对待分类影像的代表性较差,无法保证分类精度。以直推式支持向量机(transductive support vector machine,TSVM)分类为例,发展了一种基于半监督学习的遥感影像训练样本时空拓展方法。该方法采用非监督方法从待分类影像中选择大量未标记样本,挖掘各类地物在特征空间中的结构信息;以替代训练样本所拟合的分类面为初始面,通过自适应渐进式的优化,实现对待分类影像的高精度分类。该方法要求训练样本的来源影像与待分类影像具有相似的地物分布和相近的时相。以SPOT5和QuickBird影像分类为例,分别通过基于像元的和基于分割对象的分类实验证实,该文提出的方法可有效地实现训练样本的时空拓展应用。; 任广波张杰马毅宋平舰; 关键词：遥感分类半监督学习

基于HJ-1A高光谱的黄河口碱蓬和柽柳盖度反演模型研究被引量：7: 2015年; 碱蓬和柽柳是黄河口湿地典型的盐生植物类型,是多种保护珍禽的主要栖息地,具有景观尺度较小、分布广且多混生的特点。应用覆盖黄河口北部潮滩的HJ-1A高光谱遥感影像,基于现场测量的端元光谱和从遥感影像中使用顺序最大角凸锥法(SAMCC)自动提取的端元光谱,应用线性光谱分解法(LSU)、正交子空间投影法(OSP)、匹配滤波法(MF)、最小能量约束法(CEM)和自适应一致估计法(ACE)5种不同光谱解混方法进行混合像元光谱解混,对比两种方法得到的端元光谱分别对碱蓬和柽柳盖度的反演能力,并给出相应的反演模型。结果显示:(1)现场测量端元光谱取得了较好的碱蓬和柽柳盖度反演结果,其中应用LSU方法的光谱解混结果与现场测量盖度的决定系数对于碱蓬和柽柳分别达到了0.88和0.95;(2)两种端元获取方式的光谱解混结果中,LSU和OSP方法均获得了较高的相关性,ACE解混方法的相关性都最低;(3)SAMCC方法提取端元光谱对柽柳的分解结果与现场测量盖度的相关性远高于碱蓬。; 任广波张杰马毅; 关键词：碱蓬柽柳植被盖度

现代黄河三角洲互花米草遥感监测与变迁分析被引量：23: 2014年; 利用覆盖现代黄河三角洲1990～2013年逐年的24景 Landsat 遥感影像，开展了互花米草自引种至今的分布监测；根据互花米草随时间及分布区域的变化特征，分别从时间上和空间上分为4个时段和4个区域，开展了互花米草变迁分析；结合黄河每年的水沙量数据和气象数据等，分析了互花米草变化原因。结果表明，1）在时间上，互花米草总面积随时间出现较大波动。自1990年引种开始，总面积分别在1994年、2000年和2006年出现了3次较大幅度的减少，并分别于1992年、2003年、2005年和2012年达到了总面积的极大值，面积最大的1992年达到了约1138 hm2，最小面积值出现在2001年，仅有不到30 hm2；2）在空间上，互花米草分布范围不断扩大，表现为从东北方向西南方向扩展，但4个子区域的局部变化表明互花米草的引种并未有效遏制海岸的侵蚀后退，其中五号桩和孤东采油区东部的互花米草一直处于不断的面积减小和侵蚀后退中。另外，通过回归分析发现，互花米草发展和变迁与黄河水沙输送量有较大相关性。; 任广波刘艳芬马毅张杰; 关键词：互花米草遥感监测黄河三角洲

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