周询
- 作品数：4 被引量：24H指数：2
- 供职机构：北京师范大学地理学与遥感科学学院更多>>
- 发文基金：水利部公益性行业科研专项国家自然科学基金河北省科技厅科研项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 高分遥感数据城市场景组分分类方法
- 2016年
- 高分辨率遥感数据在城市土地利用产品生产中起着非常重要的作用。以往高分遥感数据研究中基本上采用面向对象的分类技术,首先进行图像分割,然后对分割后的数据进行分类的方法。但高分辨率遥感数据所带来的丰富信息也造成了目标物体内部异质性问题,而且对于同一个目标物体,遥感图像中光照面和阴影面的光谱特性差异也很大,这些影响基于波谱特征进行分类算法的精度。本文基于景合成模型的最大似然分类(Max Likehood),假定在可见光照片中存在光照建筑物、光照植被、阴影植被、光照土壤和阴影土壤等组分,采用最大似然分类方法对高分遥感图像进行分类。通过对分类结果的归并,得到高精度的城市土地利用分类产品。以北京市房山某实验区为例,实证了方法的有效性,为利用高分数据进行城镇土地利用产品生产方法提供了参考。
- 柳泽彭彦彦何小雷周询
- 关键词：GF2
- 一种遥感影像自动识别耕地类型的机器学习算法被引量：8
- 2018年
- 耕地作为重要的土地资源,关系着国家的粮食安全问题,因此迫切需求快速准确获取耕地信息的方法。传统的遥感影像监督分类方法以训练样本和待分类像元/图斑的光谱特征或纹理特征的一致性作为分类依据,这对训练样本的依赖性较强。对此提出了一种基于影像窗口子区的耕地类型自动识别算法,通过提取一定大小影像窗口子区的多光谱和多层次特征,利用机器学习算法,实现影像窗口子区耕地和非耕地类型的自动判别。依据该算法,可以通过建立某个区域内遥感影像耕地类型的特征库,实现对影像窗口子区类别的非监督自动判别,提高目前分类算法的自动化程度。以东北地区高空间分辨率遥感影像为例进行实验,精度达到了90. 8%。该算法为耕地信息自动化快速获取提供了技术支持,也可用于遥感影像中某一种纯净地物类型的快速提取。
- 周询王跃宾刘素红刘素红王西凯
- 关键词：特征库
- 东北黑土区侵蚀沟遥感影像特征提取与识别被引量：15
- 2018年
- 东北黑土区是中国重要的粮食生产区,而长期的开垦造成了严重的水土流失现象,坡耕地表面出现大量的侵蚀沟。侵蚀沟的识别是土壤侵蚀监测的重要手段之一,目前遥感技术在侵蚀沟的识别中应用广泛,但自动化程度不高。针对特定地物影像的识别,如何选取最能够有效描述该地物的特征是解决问题的关键。本文构建了耕地和侵蚀沟遥感影像的训练样本集,基于样本集分别提取了由光谱特征和纹理特征组成的浅层特征、SIFT特征经编码后得到的中层特征,以及利用卷积神经网络提取的深层特征;再基于不同层次的特征选用合适的分类器对遥感影像进行分类,识别出含有侵蚀沟的遥感影像,形成了一套针对侵蚀沟的特征提取与识别方法,为东北黑土区的耕地保护提供有力支持。测试结果表明:基于中层特征的识别精度最高,为98.5%,但该特征需要人工设计,自动化程度有限;而利用卷积神经网络可自动提取深层特征,其识别精度达到了95.5%,同时大大提高了自动化程度,满足侵蚀沟影像的识别的需求。
- 于佩鑫周询刘素红刘素红
- 关键词：卷积神经网络
- 一种多级再分类技术耕地提取方法被引量：2
- 2017年
- 鉴于土地利用中耕地类型的遥感光谱特征差异大,以及我国北方农牧交错带中撂荒地、耕地、裸地和草地混淆严重,耕地信息的获取难度大、精度低,提出了利用长时间序列遥感数据,通过多级再分类技术方法(multilevel reclassification,MLRC)提取可耕种区域。首先利用最大似然法对长时间序列的多期遥感数据进行监督分类,提取出耕地区域,之后在初级分类的基础上,通过统计不同区域在多期分类结果中被判定为耕地的次数进而确定可耕作区域的范围。通过对闪电河湿地实验区的研究表明,利用MLRC方法的精度达到了82.56%。
- 陈磊周询陈明叶
- 关键词：最大似然法
