哈斯巴干
- 作品数：19 被引量：222H指数：9
- 供职机构：中国科学院遥感应用研究所更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划中国科学院知识创新工程国家科技攻关计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学天文地球环境科学与工程更多>>
- 基于RS和GIS的岷江流域退耕还林还草的初步研究被引量：61
- 2001年
- 目前我国西部地区大力开展改善生态环境的退耕还林还草工程。岷江属于长江上游重要的支流之一 ,其水保工作将对整个长江流域的生态环境建设直接产生影响。退耕还林还草的科学问题在于水土保持 ,利用 RS和GIS数据以及通用水土流失模型对岷江上游进行侵蚀强度分级和填图、坡耕地的提取 ,最后统计分析坡耕地和侵蚀强度间的关系 ,确定区域内退耕还林还草的标准 ,并且对退耕还林还草后生态环境的变化和水土流失量进行了初步预测方法。
- 马超飞马建文哈斯巴干韩秀珍
- 关键词：退耕还林还草水土保持USLE模型
- 基于东亚飞蝗生育周期的遥感蝗灾监测新模式被引量：20
- 2004年
- 当前 ,国际遥感蝗灾监测的技术路线一般是爆发蝗灾后受损面积、程度的监测与评价 ,研究灾害的有效预警与预测方法 ,对防灾减灾更具有现实意义。通过连续 2 0 0 1、2 0 0 2年连续实地对渤海湾夏蝗孵化期、生长期和成虫期等 7个阶段的野外观测 ,对蝗虫生境物理和生物依赖条件样方统计、光谱测试和遥感机理实验 ,提出了“飞蝗生育周期遥感三段监测”的论点 ,根据这个论点将遥感监测设计为 3个阶段 :(1 )孵化期水热条件遥感反演 ;(2 )生长期食量猛增遥感监测芦苇叶面积指数和植被盖度变化 ;(3)成虫期寻找新食源对芦苇盖度 (温度 )和地表水条件 ,进而对聚集条件和迁移方向的分析指导灭蝗。有效发挥了遥感连续动态观测的技术特点 ,为建立环渤海湾东亚飞蝗遥感监测体系提供了基本技术路线 。
- 马建文韩秀珍哈斯巴干王志刚燕守勋戴芹
- 关键词：东亚飞蝗
- ASTER数据的自组织神经网络分类研究被引量：11
- 2003年
- 传统的遥感数据分类方法大多基于统计学的参数估计 ,假设数据分布服从高斯正态分布。神经网络方法无需参数估计和统计假设 ,因而 ,近来越来越多地应用于遥感数据分类之中。介绍了基于聚类分析的自组织特征映射分类方法。ASTER卫星数据是新型遥感数据 ,包括 3个 15m分辨率波段和 3个 30m分辨率的短波红外波段。选择北京地区的ASTER数据作为方法实验数据 ,首先对数据进行了小波融合 ,然后进行了土地覆盖类型的自组织特征映射神经网络分类研究 ,把研究结果同最大似然判别法得到的分类结果进行了比较 ,分类精度比最大似然判别法总体提高了 9%
- 哈斯巴干马建文李启青
- 关键词：小波融合自组织特征映射神经网络
- 基于遥感数据光谱和空间特征的边缘提取方法被引量：3
- 2003年
- 传统的边缘检测算子(Sobel、Robert、Prewitt、Kirsch、Gauss Laplac等算子)主要是通过图像空域特征微分,建立不同结构的模板完成高分辨率遥感图像的边缘提取。而高分辨率遥感数字图像包括了空间域和光谱域两种信息,借助这两种特征信息提高提取城市边缘的信息精度已经成为当前算法开发的基本思路。本研究采用了"象元替换"的思想设计光谱分解和边缘检测的算子模板步骤,综合了图像的光谱特征和空间特征信息。研究结果表明,这种方法有效地提高了城市遥感数据边缘信息的提取精度,同时还具有方法简便、计算速度快的特点。
- 李启青马建文哈斯巴干刘志丽韩秀珍
- 关键词：光谱特征遥感图像
- 遥感数据的遗传-超平面分割算法被引量：3
- 2003年
- 在传统的采用超平面作为判别边界的分割方法中 ,使用统计学的方法确定类判别界面 ,当区域间的统计值大于区域内的统计值时 ,就会出现类判决界面难于确定的问题。遗传算法的特点是进行全局优化搜索 ,利用这种算法优势可以解决传统算法难以解决的超平面空间定位问题 ,从而解决类判决界面的确定问题。通过EOS/MODIS图像数据的分割对该方法作了详细的介绍 。
- 李启青马建文哈斯巴干刘志丽韩秀珍
- 关键词：遥感数据遗传算法
- 多波段遥感数据的自组织神经网络降维分类研究被引量：13
- 2004年
- 介绍了基于聚类分析的自组织特征映射神经网络分类方法 ,神经网络的输出层结构选用了 3D结构 ,可以更好地保持多波段遥感数据中的内在拓扑结构 ;并选择天津大港地区的ASTER数据中的 9个波段作为试验数据 ,通过对验证点的统计 ,分类精度达到了 94
- 哈斯巴干马建文李启青戴芹
- 关键词：小波融合自组织特征映射神经网络主成分变换遥感数据
- 基于气象数据与AVHRR热红外数据的人工神经网络分类方法被引量：8
- 2003年
- 利用 5 2个气象站观测的温度数据与同位置的AVHRR 1bCH3、CH4、CH5三个通道的热红外遥感数据进行网络训练,再用训练出来的规则,指导整个研究区范围内图像数据进行分类。
- 哈斯巴干马建文周自江李启青
- 关键词：人工神经网络气象数据
- 利用遥感综合分析西风引导气流与地形对沙尘运移路径的影响被引量：13
- 2004年
- 沙尘暴的发生受大气环流、地表状况、降雨的影响,还受到局部地区地形的影响。一次规模较大的沙尘暴过程,沙尘可以从蒙古国和我国西部沙源地输送到我国东部、韩国、日本乃至夏威夷、美国西海岸。中日亚洲沙尘暴ADEC项目对亚洲沙尘暴的起沙、传输和降落的运行机制已经作了深入的研究,并建立了亚洲沙尘暴的数值模拟系统。本文以影响北京地区的沙尘暴事件为例,利用遥感技术,综合DEM地形数据和地面实测数据分析西风引导气流和地形对沙尘运移路径影响,将MODIS影像数据和DEM地形数据以及地面观测站点实测数据相结合,进行综合分析,结果表明在一次沙尘暴过程中,沙尘在运移过程中的运移路径明显地受到西风引导气流、沙尘粒子自然沉降规律以及局部地形的影响,要预防(减少)北京地区的沙尘暴仅仅作好北京地区的生态环境建设是不够的,加强北京周边地区,尤其是张家口地区、官厅水库库区及库区周围地区的生态环境建设尤为重要。
- 刘志丽马建文张仁健王志刚哈斯巴干李启青
- 关键词：沙尘暴数值模拟
- 基于小波融合的ASTER数据自组织特征映射神经网络分类研究被引量：15
- 2003年
- 重点介绍了有自组织功能的两层结构的神经网络Kohonen自组织特征映射,两层之间各神经元实现全连接并且在竞争层各神经元之间还存在侧连接,实现了有效的竞争和抑制,提高了自适应的学习能力,因此成为国际遥感数据分类的研究热点。ASTER卫星数据是新型遥感数据,包括3个15m分辨率波段和3个30m分辨率的短波红外波段。选择天津大港ASTER数据作为方法实验数据,首先对数据进行了小波融合,然后进行了土地覆盖类型的神经网络分类研究。研究结果与相同训练点的最大似然监督分类比较,总体提高分类精度7％,特别对城镇分类精度提高近一倍。
- 哈斯巴干马建文李启青韩秀珍刘志丽
- 关键词：遥感数据分类小波融合自组织特征映射神经网络
- 模糊c-均值算法改进及其对卫星遥感数据聚类的对比被引量：19
- 2004年
- 提出的改进的模糊c-均值聚类方法采用基于标准协方差矩阵的Mahalanobis距离,即椭球体聚类方法,这种聚类算法更接近遥感数据散点图的实际情况,从而可以显著提高聚类效果。对北京卫星ASTER数据的聚类分析实验表明,改进的模糊c-均值聚类方法的聚类效果要优于K-均值聚类方法和常规的模糊c-均值聚类方法。
- 哈斯巴干马建文李启青刘志丽韩秀珍
- 关键词：遥感数据K-均值聚类模糊C均值聚类MAHALANOBIS距离
