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城市植被遥感分类研究进展与展望被引量：1: 2024年; 城市植被是城市环境的重要组成部分,城市植被遥感分类是对城市绿度空间监测分析的重要方式。本文通过梳理国内外城市植被遥感分类研究进展,从遥感数据源和分类方法入手,分析该领域目前面临的问题及发展趋势,以期为城市绿度空间研究提供参考。首先,概述了光学数据、激光雷达数据及地面传感数据等数据源在城市植被遥感分类领域的应用,对不同数据源的优势与不足进行了深入分析;其次,基于阈值分割、机器学习和深度学习3种分类方法的研究,总结了应用于城市植被遥感分类领域各方法的特点;最后,提出了城市植被遥感分类研究中现存问题和未来发展方向。; 孟庆岩杜弘宇王莉萍张琳琳吴嘉豪康佳琦; 关键词：城市植被城市遥感图像分类

一种融合植被生命周期特征的遥感分类方法: 本发明提供了一种融合植被生命周期特征的遥感分类方法，包括以下步骤：基于待分类区域的遥感图像生成各像素点和各植被类型的密集长时间序列植被指数数据集；形成每个像素点和植被类型相应的全程拟合曲线；得到每个像素点和各植被类型的全...; 姚金玺余绍淮张晟斌余顺新吴游宇庄稼丰余飞罗博仁刘德强徐乔

一种融合植被生命周期特征的遥感分类方法: 本发明提供了一种融合植被生命周期特征的遥感分类方法，包括以下步骤：基于待分类区域的遥感图像生成各像素点和各植被类型的密集长时间序列植被指数数据集；形成每个像素点和植被类型相应的全程拟合曲线；得到每个像素点和各植被类型的全...; 姚金玺余绍淮张晟斌余顺新吴游宇庄稼丰余飞罗博仁刘德强徐乔

基于迁移学习的作物时空信息遥感分类方法: 本发明公开一种基于迁移学习的作物时空信息遥感分类方法，包括：地面样本数据获取；Sentinel‑2多特征影像获取与预处理；参考直方图匹配；训练与验证区域选择；样本集制作与精度验证；语义分割模型选择与参数改进；迁移学习模型...; 王利军白杨王家耀周正程士源胡纪元黄继磊张建辰李贺颖

一种时间序列深度卷积网络农作物遥感分类方法: 本发明公开了一种时间序列深度卷积网络农作物遥感分类方法，包括以下步骤：步骤一，多时相遥感数据集影像获取与预处理；步骤二，时间序列深度卷积网络模型参数定义；步骤三，多时相遥感数据集联合信息挖掘；步骤四，多时相遥感数据集单景...; 李华朋刘焕军张树清

LA-UNet网络模型在城市绿地遥感分类中的应用: 2024年; 城市绿地的精准识别和监测在城市规划和生态管理方面具有重要意义。城市绿地背景复杂,使用传统遥感分类技术容易出现错分粘连的问题。本研究以长沙市雨花区为研究区,高分二号(GF-2)遥感影像为数据源,提出一种基于LA-UNet模型的城市绿地遥感分类方法,该方法以UNet模型为基础,引入DWTCA通道注意力机制模块提升网络对绿地信息的关注度,并使用CARAFE模块对提取特征进行上采样,实现对城市复杂背景下乔木、灌草等多种地类的精准分类。结果表明:利用标准假彩色遥感影像时,LA-UNet模型的城市绿地分类效果最优,总体准确率和平均交并比分别为96.3%和90.9%,比UNet模型分别提高2.8%和6.1%。在波茨坦公开数据集中,LA-UNet模型的总体准确率和平均交并比也同样优于UNet模型,分别提高0.9%和1.8%,表明LA-UNet模型具有较好的鲁棒性和通用性。本研究提出的LA-UNet模型能有效缓解城市绿地错分粘连问题,在城市绿地遥感分类中具有显著优势。改进后的LA-UNet模型比UNet模型具有更小的参数体积,能有效提升城市绿地分类精度。本研究将为城市绿地的精准分类及其空间分布规律研究提供方法参考。; 徐亮亮马开森王霞李东胜孙华; 关键词：遥感分类城市绿地

时-空-谱融合自动纯化生成样本的农作物遥感分类: 2024年; 准确及时地获取农作物种植面积是粮食估产的重要基础,对稳定市场和粮食安全至关重要。随着卫星遥感技术的发展和农作物识别算法的成熟,遥感在农业领域得到了广泛深入的应用,但农作物自动化识别普遍受到缺乏足够代表性训练样本数据的制约。该研究提出了一种多阶段样本纯化策略,综合考虑时间、空间、光谱和物候信息,基于历史作物空间分布图和当季遥感影像自动生成高质量的训练样本,以支持农作物的自动化识别。利用谷歌地球引擎(google earth engine,GEE)云平台及Sentinel-2数据,采用随机森林算法对浙江省两个地区的水稻进行自动化识别。研究结果表明,该方法能够利用历史专题数据和当季遥感影像生成最新且充足的训练样本,样本点精度高达98.5%。样本点数量和影像特征对分类结果影响的定量分析结果表明,作物识别的精度超过96%,Kappa系数超过0.93。此外,所提算法对含有误差的历史分类数据表现出较好的鲁棒性。研究结果可为区域级农作物识别提供一种可靠的样本自动化生成方法,在大尺度自动化作物制图中具有广泛的应用潜力。; 刘修宇张锦水吴俊旭申克建; 关键词：遥感农作物

一种农作物遥感分类方法及系统: 本发明公开了一种农作物遥感分类方法及系统，其中，该方法包括：得到多时相的遥感影像；得到时间序列的云和阴影掩膜二值图；得到时间序列的植被分布二值图；对目标区的时间序列遥感影像落在AOI区域的所有像元进行多时相植被合成得到多...; 欧阳斌

基于多尺度特征的植被遥感分类研究: 植被遥感分类研究对于提升森林普查效率、掌握植被生长状况、合理进行林业规划等方面具有重要意义,已逐渐成为遥感应用的重要方向之一。虽然已有研究表明,不同植被在春季和秋季时相具有一定的光谱特征变化差异,但存在对不同植被的最佳观...; 李妍麒; 关键词：多时相多尺度特征无人机

基于组合植被指数的红树林树种遥感分类与生物碳储量变化研究: 2024年; 红树林的物种结构对红树林生物碳储量有极大的影响,红树林生物碳储量是核算红树林碳汇能力的重要指标。本研究基于Sentinel-2多光谱影像,构建11种植被指数组合,针对茅尾海地区红树林优势种无瓣海桑(Sonneratia apetala)和桐花树(Aegiceras corniculatum)训练了基于支持向量机(SVR)的分类模型,并使用In VEST模型计算了2019-2023年研究区红树林生物碳储量的变化情况。结果显示,红树林识别指数(MRI)与其他植被指数进行组合后能够显著提高无瓣海桑和桐花树的分类精度;2019-2023年,研究区无瓣海桑和桐花树的总生物碳储量持续增加,年均增长率为3.02%。由于光学影像无法准确区分无瓣海桑群落和无瓣海桑-桐花树混交群落,本研究结果对红树林混交群落中桐花树群落面积存在一定程度的低估;而在平陆运河工程建设过程中,应对茅尾海地区红树林采取必要的保护措施,并以其他省份红树林蓝碳碳汇交易项目为参考,促进广西蓝碳碳汇的开发利用。; 唐亮东张威邓淞文王英辉; 关键词：红树林遥感物种分类

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