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马婷: 作品数：12 被引量：50H指数：5; 供职机构：西安科技大学测绘科学与技术学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金陕西省自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目更多>>; 相关领域：农业科学矿业工程天文地球环境科学与工程更多>>

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利用多时相特征的落叶松人工林分类被引量：3: 2020年; 【目的】基于多时相遥感影像研究落叶松Larix gmelini人工林季相特性,采用多种分类方法提取落叶松人工林空间分布,以期得到适用落叶松人工林提取的手段和方法。【方法】利用多时相Landsat 8影像,在分析落叶松人工林季相和物候特性的基础上,综合森林资源二类调查成果和样地数据,分别采用最大似然法、支持向量机法、光谱角法和k最近邻法提取研究区的落叶松人工林信息,并进行精度验证。【结果】落叶松人工林具有明显的植被光谱特征和季相特性,在近红外波段各树种类别光谱差异最明显,秋季影像对落叶松人工林信息提取效果较好。利用多时相数据对落叶松人工林信息提取精度明显优于单时相数据的提取精度,多时相Landsat 8影像能使落叶松人工林分类精度达86%以上,其中光谱角法最好,精度为88.3463%。【结论】利用多时相特征遥感影像进行落叶松人工林信息提取研究,有着一定的可行性和适用性,研究结果对大面积获取落叶松人工林的空间位置分布提取具有一定的参考价值。; 郭瑞霞李崇贵刘思涵马婷全青青; 关键词：森林经理学 LANDSAT 落叶松人工林图像分类

一种改进的遥感影像水体信息快速提取方法被引量：12: 2021年; 水体资源精确提取在水文调查和监测中具有非常重要的意义。针对传统指数模型在检测遥感影像水体信息中存在过程复杂、环节过多以及阈值选择误差较大等诸多问题,提出了一种改进的新型水体快速提取方法NNDWI(New Normalized Difference Water Index),该方法在对水体及非水体地物进行波谱特征分析的基础上,结合红、绿、近红外3个波段组合,增大水体与背景地物之间的反射差异,通过对结果进行二值化处理可快速获取水体信息,并与传统指数方法进行了综合性对比。结果表明:该方法受影像类型、地理位置和成像时间限制小,可以有效避免人工阈值选择误差,提取精度高、效果明显,尤其是对零星的细小水体信息也可较好识别,总体精度可达94.81%。; 王帆李崇贵马婷刘梦霞张志超; 关键词：遥感影像水体信息波谱分析

基于小波变换和随机森林的森林类型分类研究被引量：7: 2016年; 以黑龙江省凉水国家级自然保护区为研究区,采用"高分一号"卫星提供的多光谱影像作为遥感数据源,通过对遥感影像进行小波变换处理,之后选择植被指数、纹理特征、地形因子作为分类特征,利用随机森林算法对该地区森林类型进行分类。结果表明,遥感图像在进行小波变换后,基于随机森林算法的森林类型分类精度为91.68%,Kappa系数为0.90,较未进行小波变换时的分类精度提高10.67%。总体来看,结合小波变换的随机森林分类方法可以获得比较高的分类精度。为森林类型分类提供一种新的思路,且为提高森林类型分类精度提供一种参考方法。; 吕杰汪康宁李崇贵马婷; 关键词：小波变换

基于C5.0决策树算法的落叶松人工林提取研究: 2020年; 如何有效提取落叶松人工林信息是落叶松人工林资源调查的关键。本论述以黑龙江省佳木斯市桦南县孟家岗林场为研究试验区域,利用"高分一号"卫星影像(以下简称GF-1)并结合其他辅助数据,在分析落叶松人工林光谱信息的基础上,基于灰度共生矩阵方法提取了8种纹理信息,并根据落叶松人工林季相特征,提取研究区内植被的NDVI、DVI、RVI和EVI时间序列特征,建立基于C5.0决策树算法的落叶松人工林决策树模型,通过10次分类试验,筛选出最优的决策规则,用于落叶松人工林提取研究。结果表明,C5.0决策树算法能综合纹理信息、植被指数和光谱特征信息,自动寻找区分落叶松人工林的最佳特征组合及分割阈值,分类总体精度达到92.25%,Kappa系数为0.87,面积精度为92.79%,能有效地提取落叶松人工林信息。本研究可为森林资源调查提供理论基础与技术支持。; 马婷刘思涵郭瑞霞; 关键词：落叶松人工林纹理特征

基于多分类器集成的落叶松人工林提取被引量：1: 2021年; 【目的】探讨多时相、多光谱和高空间分辨率影像在落叶松人工林识别中的应用潜力,通过多种特征组合方案,寻找一种多分类器集成的落叶松人工林快速识别方法,为落叶松人工林后续监测与管理提供参考。【方法】以黑龙江省孟家岗林场为研究区,基于Landsat8 OLI影像分析不同物候期树种间的光谱差异,确定落叶松人工林识别的关键波谱和物候期,同时提取多种特征信息,通过变量重要性(VIM)筛选并构建不同物候相的多特征数据集。综合随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、最大似然(MLC)和BP神经网络4种分类算法优势,设计一种多分类器集成的分类策略进行落叶松人工林提取。【结果】在多分类器集成的分类策略下,分类总精度达93.8%,面积提取精度达96.3%;与RF、MLC、SVM和BP等分类算法相比,多分类器集成分类策略的平均分类精度提高10%。【结论】相比单一时相影像,多时相影像数据包含落叶松人工林更多物候期,可反映出落叶松人工林独特的季相特征,有利于落叶松人工林识别。多分类器集成策略综合各分类器优点,可有效提高分类精度,实现落叶松人工林高精度提取。; 马婷李崇贵汤伏全吕杰; 关键词：落叶松人工林多分类器集成

基于时序遥感的黄土矿区耕地变化动态监测——以大佛寺矿区为例被引量：2: 2022年; 西部黄土矿区是我国重要的煤炭生产基地,大范围采煤沉陷对矿区耕地资源造成了显著的破坏性影响,但目前对于这种采动引起的耕地变化缺乏定量监测和系统研究。以黄土高原大佛寺煤矿为研究区,通过时序遥感影像分析矿区内主要农作物时序特征,利用增强型自适应反射率时空融合模型将Landsat影像和MODIS遥感影像进行融合,构建研究区30 m分辨率的NDVI时间序列数据集,采用TIMESAT程序包中的S-G滤波法对其平滑重构,结合多光谱遥感数据以及数字高程模型,采用面向对象决策树分类模型,获取研究时段内各期农耕地利用的时序数据。基于年度遥感数据,按照采煤扰动程度将研究区域划分为采空区、沉陷区、间接影响区以及非开采影响区,通过GIS空间分析技术对各影响区内农耕地面积减少的时空分布情况进行分析统计,揭示了黄土矿区耕地变化的时空分布特征,并探讨了采煤沉陷对耕地的破坏及其相关影响。结果表明:研究区内耕地的变化与煤炭资源开采紧密相关,随着采空区的增加,耕地面积逐年减少,且以采煤初期的减少幅度最大。不同采煤扰动影响区内耕地减少情况存在差异,减少幅度随着距采空区越远而逐渐降低,耕地面积减少情况主要发生在沉陷边界以及地形变化处。此外采空区、沉陷区内耕地生产能力及农作物长势情况均较采矿前有所下降,而在煤炭开采的同时,人为干预保护措施能够在一定程度上缓解耕地面积持续减少的情况。研究结果可为黄土高原煤矿区耕地资源科学利用与保护提供参考依据。; 郭千慧子汤伏全马婷马婷; 关键词：农耕地开采沉陷遥感反演动态监测

基于随机森林算法的凉水自然保护区蓄积量反演研究被引量：14: 2016年; 以黑龙江凉水自然保护区为研究对象,采用GF-1卫星遥感影像为数据源,提取遥感影像在不同窗口大小下的纹理特征信息,与遥感影像自身的光谱信息相结合;利用随机森林算法,结合地面蓄积量采样点数据,建立凉水自然保护区蓄积量反演模型。结果表明:只基于卫星光谱的反演模型的相关系数为0.59,基于卫星光谱与纹理特征的蓄积量反演模型的相关系数为0.65;当窗口大小为3×3时,森林蓄积量反演效果最好。研究表明,基于卫星光谱信息和纹理特征信息,利用随机森林算法进行森林蓄积量反演在森林资源调查方面具有良好的应用前景。; 汪康宁马婷吕杰; 关键词：蓄积量反演保护区纹理特征

黄土覆盖区采动地表裂缝对土壤水分扰动影响的模拟试验研究: 2023年; [目的]探究黄土覆盖区煤矿开采沉陷变形造成的地表裂缝对土壤水分变化的扰动效应,为采煤沉陷区土壤水分变化规律研究提供数据支撑。[方法]以典型黄土覆盖区的采煤沉陷区为模型,使用自主研制的开采沉陷地表裂缝模拟装置进行物理模拟试验,并在裂缝周围布设水分传感器,分析地表裂缝引起的土壤水分变化特征。利用Hydrus软件构建水文模型,结合物理模拟试验结果对数值计算模型进行优化。采用控制变量法,利用优化后的模型计算在不同裂缝形状、地形以及初始含水量条件下裂缝周围土壤含水量与非变形区土壤含水量差值。[结果]裂缝宽度主要影响土壤水分散失量的最大值,而裂缝深度主要影响散失量最大值出现的位置;裂缝对上坡方向和下坡方向影响规律存在差异,且坡度越大,差异越明显;土壤初始含水量越小,裂缝对土壤水分扰动程度越小;当初始含水量低于20%时,地表裂缝对土壤水分的影响范围不超过15 cm。[结论]在相同边界条件下,土壤水分模拟试验结果与物理试验数据变化规律呈现一致性,利用优化后的数值计算模型可以定量地分析黄土覆盖区土壤水分对采动地表裂缝的响应特征。; 汤伏全贾晓卉侯恩科樊志刚马婷王聪; 关键词：土壤水分黄土覆盖区

运用植被指数时序特征对落叶松人工林分类被引量：5: 2020年; 为探究植被指数时序特征是否有利于落叶松人工林提取,以孟家岗林场为研究试验区域,根据落叶松人工林季相和物候特征,利用Landsat8OLI影像数据提取研究区内5种植被的归一化植被指数(I NDV)、差值植被指数(I DV)、比值植被指数(I RV)、增强型植被指数(I EV),构建相应的植被指数时序特征。采用最大似然和随机森林两种方法对单一时相影像和加入植被指数时序特征的影像进行对比试验。结果表明:影像中加入植被指数时序特征后,最大似然算法的分类总体精度为89.53%,Kappa系数为0.87,比单一时序特征的影像分类精度提高了13.35%;随机森林算法的森林类型分类总体精度为93.22%,Kappa系数为0.92,比单一时序特征的影像分类精度提高了19.8%。因此,加入植被指数时序特征后能得到更高的落叶松人工林提取精度。; 马婷李崇贵郭瑞霞刘思涵刘伯涛; 关键词：落叶松人工林最大似然法

基于随机森林特征选择的森林类型分类被引量：8: 2019年; 以八面通林业局林场为研究区,选取多时相高分一号WFV影像,提取遥感特征构建多时相特征集合,根据归一化特征重要性排序选出最优特征子集,用随机森林法实现森林类型分类。结果表明:多时相影像的总精度较单时相影像提高了7.95%-15.13%;除纹理特征外,光谱特征结合其他类型特征的分类精度均高于光谱特征分类;基于随机森林特征选择的分类精度最高,利用24个特征进行分类时,分类精度达到83.97%,Kappa系数为0.7749,说明特征选择可降低数据冗余提高精度。; 刘思涵尚夏明马婷; 关键词：遥感分类

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