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1.
草原地表微斑块特指在高光谱图像上荒漠化草原 鼠洞、裸土和植被所表现出的斑块。这些是评价草 原退化的重要指标。地表微斑块的识别与分类是基于遥感草原退化监测与评价研究的基础性 的工作,对草 原区域性规划、系统恢复与重建理起到至关重要的作用。由于高光谱采集及分析诸多方面的 原因,目前地 表微斑块高光谱的识别研究较少。本研究首次以荒漠化草原实地地表微斑块为研究对象采集 高光谱数据, 提出了SMPI法(Surface Mini-Patch Index,地表微斑块指数法),实现了草原地表微斑 块的高精度识别与 分类。研究结果表明,SMPI法可将荒漠化草原地表微斑块进行高精度识别与分类,通过Kapp a系数验证, 整体验证精度高于96%。此研究为无人机或低空遥感进行草原退化监测与定量反演提供了基 础。  相似文献   
2.
随着气候变化和人类活动的影响,内蒙古草原逐渐荒漠化。为了解决传统地面调查的局限性,以及高光谱数据小样本分类难的问题。本文利用无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)高光谱遥感技术对荒漠草原物种进行数据采集,并提出一种邻域聚合算法结合深度学习的小样本分类方法。首先,通过遗传算法(genetic algorithm, GA)与最佳指数因子(optimum index factor, OIF)对高光谱数据进行波段选择;其次,构建高光谱数据邻域特征,采用邻域聚合算法对其进行邻域特征融合;最后,采用多层感知机(multilayr perceptron, MLP)对融合后的特征进行分类。结果表明,邻域聚合算法在每类地物只有10个样本的情况下总体精度可达93.41%,Kappa系数为0.912 0;并与SVM和多种深度学习模型对比,邻域聚合算法计算效率高、模型大小最小、分类精度最高。该方法的提出,满足草原物种识别要求,为草原生态系统的动态监测提供新方法。  相似文献   
3.
植被覆盖度(fractional vegetation coverage, FVC)是草地退化评价的重要指标之一,实时、快速、准确地采集FVC是进行草地退化评价的基础。本文以无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)高光谱遥感图像为数据源,提出了3D-ResNet18深度学习覆盖度提取方法,将此方法与回归模型法和ResNet18经典深度学习方法进行比较,并对提取精度进行验证。结果表明,提出的3D-ResNet18方法对荒漠草原FVC展现出较优的提取效果,总体估算精度达97.56%,相比较NDVI、SA-VI、G_CR_NDVI、G_CR_SAVI和ResNet18分别提高了8.32%、5.92%、2.20%、2.14%和1.87%,为荒漠草原FVC信息高精度和高效率的统计奠定基础。  相似文献   
4.
草原退化已经成为人类面临的主要生态问题,其标 志之一是草原植被群落结构的改变,而草原草种的高光谱识别与分类是利用遥感进行大面积 高精度草原退化监测与治理的基础与前提。由于天然草原草种分布的随机性和遥感图像云系 情况的复杂性,草种识别精度低的问题未能得到满意的解决。本研究基于深度学习首次提出 A-Clenet5法,在天然草原自然光下采集典型牧草高光谱数据,对数据进行预处理,利用A -Clenet5法进行特征挖掘和数据分类。研究结果表明,该方法对草种识别精度可达到92.18%,满足基于高光谱的草原草种的识别要求,为草原退化高精度遥感 监测提供了可能。  相似文献   
5.
近年,我国草原鼠害有逐年上升的趋势。草原鼠害不仅加剧了水土流失与荒漠化进 程,还会 引发鼠疫。鼠洞洞口数是我国进行鼠害监测与等级评价的重要指标,目前采用的人工勘察方 法存在着 精度低、费时费力、调查成本较高、只适用小面积调查等诸多问题,难以满足大面积实时监 测和研究 的要求。进行实时、动态的鼠洞数量分布监测,是有效地制定灭鼠措施和预防鼠疫发生的重要手 段。本研 究利用无人机携带高光谱仪对荒漠化草原进行数据采集,提出鼠洞指数(rat hole index, RHI)对草 原鼠洞进行识别。研究结果表明,利用RHI识别草原鼠洞,总体精度可达97%,Kappa系数可达0.93, 该模型与归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、土壤调节植被指数(soil-adjusted vegetation index,SAVI)、比值植被指数(ratio vegetation index,RVI)等3种植被指数模型相比具有较高的识别精度。RHI的提出,有 效地提高 草原鼠洞的识别精度和效率,为鼠害防治以及草原退化监测和研究提供有效方法。  相似文献   
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