国家自然科学基金(41201427)
- 作品数：10 被引量：143H指数：9
- 相关作者：周小成汪小钦黄洪宇付乾坤陈芸芝更多>>
- 相关机构：福州大学福建金森林业股份有限公司福建师范大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技支撑计划福建省教育厅资助项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学天文地球更多>>
- 随机森林算法在机载LiDAR数据林分平均树高估算中的应用研究被引量：21
- 2016年
- 采用机载Li DAR数据估算森林结构参数是当前林业遥感中的研究热点。本文以福建省长汀县朱溪河流域为示范区,探讨了随机森林算法(RF)在机载Li DAR数据林分平均树高估测中的适用性。首先,通过渐进三角网(TIN)算法进行点云滤波并获取相应林分样地的植被点云子集和高程归一化的植被点云;然后,从归一化后的植被点云提取出高度分位数变量以及点云统计特征值等24个变量参数;最后,根据提取的变量参数和野外实测林分均高数据建立研究区林分平均高随机森林回归估测模型。研究结果表明,模型估测的样地平均树高与实测值具有明显线性相关关系,线性回归系数为0.938,相关系数达到0.968。对样地的估测精度都在86%以上,总体平均精度达到了93.17%。研究认为,基于植被点云变量参数的随机森林模型估测林分平均树高具有较高的可靠性。
- 鲁林周小成余治忠韩尚汪小钦
- 关键词：机载LIDAR
- 基于两期无人机影像的针叶林伐区蓄积量估算被引量：14
- 2019年
- 【目的】提出一种基于两期无人机影像的针叶林伐区蓄积量估算方法,为促进无人机数据在多类型林业样地资源调查中的深度应用提供依据。【方法】以福建省三明市将乐县金森林业股份有限公司伐区森林小班为试验区,首先,利用无人机遥感获取分辨率优于10 cm的两期影像,经Pix4D软件处理得到点云数据,在此基础上将小班区域未采伐前的林冠点云匹配到采伐后的小班地形点云上;然后,通过布料模拟滤波算法(CSF)分离匹配后的林冠点云和地形点云,采用自然领域插值法分别将林冠点云数据插值生成数字表面模型(DSM)、地形点云数据插值生成数字高程模型(DEM),二者相减获得冠层高度模型(CHM);接着,基于改进的局域最大值法搜索冠层高度模型中的林冠顶点,提取树高;最后,根据野外采集的400株马尾松和杉木树高、胸径数据,建立5个适用于福建省马尾松和杉木的胸径-树高模型,选择相关系数最高的模型推算胸径,并利用福建省单木材积公式估算小班区域蓄积量。【结果】1)两期无人机数据的点云匹配能较好消除陡峭地形对树高提取的影响;2)改进的局域最大值法可有效减少固定窗口搜索林冠顶点时出现的多提和漏提错误;3)小班区域估算株数为339株,实测株数为366株,估算的平均树高为18 m,实测平均树高为19 m,估算蓄积量为182 m^3,实测蓄积为199 m^3,株数、树高和蓄积量的估算精度均较高。【结论】借助无人机遥感技术,可实现森林蓄积量自动化估算,降低传统野外调查成本,推动森林资源的快速调查和更新。
- 周小成何艺黄洪宇许雪琴
- 关键词：针叶林无人机遥感胸径
- 基于阴影的资源三号卫星数据城市建筑物高度估算被引量：19
- 2015年
- 利用我国首颗民用高分辨率测绘卫星—ZY3影像,运用面向对象方法及形态学的思想,以形态学建筑物指数MBI和形态学阴影指数MSI,构建了基于知识规则的城市建筑物和阴影信息提取模型,很好地完成了北京方庄小区和厦门软件园的建筑物和阴影的提取,并实现了阴影长度的自动估算。利用太阳、卫星和建筑物成像几何关系,以阴影长度估算了城市建筑物高度,并以实测数据进行精度评价及误差分析。在以北京市方庄小区为例的试验中,建筑物高度提取的平均相对误差为7.08%,绝对误差小于6 m的建筑物占90%以上,80%以上的建筑物相对误差在10%以内,而误差较大的多为阴影较难识别的低矮建筑物和建筑密度较大使得阴影相互遮挡的高层建筑物。在厦门市软件园区实验中,94.3%的建筑物绝对误差在5 m以内,且计算高度与实际高度相关系数达到0.992,进一步验证了所用方法的可靠性。本文提出的建筑物信息提取方法,可很好地实现高分辨率影像城市建筑物高度估算,展示出资源三号卫星数据在城市建筑物信息提取方面的应用潜力。
- 石义方汪小钦孙振海陈芸芝付乾坤
- 关键词：资源三号卫星建筑物高度面向对象
- 基于图分割的高分辨率遥感影像建筑物变化检测研究被引量：20
- 2016年
- 建筑物是城市地理数据库中最容易发生变化和最需要更新的部分,其更新工作量巨大,因此开展对高分辨率遥感影像中的建筑物进行自动提取和变化检测研究具有重要的意义。本文以精确提取变化建筑物的位置和轮廓为目标,基于图分割提出一种高分辨率遥感影像建筑物变化检测方法。首先,将遥感影像中的每个像元映射成图的顶点,利用像元之间的距离阈值构造图的边,综合利用位置、灰度和边缘3种特征计算边的权值,将遥感影像的分割转化为图的分割,并用归一化图分割方法得到分割对象集合;然后,以长宽比和矩形度作为约束条件,对2期遥感影像中的分割对象集合进行筛选,提取建筑物对象;最后,根据2期影像中建筑物之间的空间、面积和格局关系识别建筑物的变化类型(包括新增、消失和改建),并对其进行可视化表达。为了验证本文方法的有效性,分别以深圳市的World View影像和北京市的Quick Bird全色影像为数据源,从中选取13组具有代表性的子影像进行实验。结果表明,本文提出的方法对配准精度较低的影像组具有一定的适应性,容许的配准误差达到20个像元(10 m),平均查准率和平均查全率分别达到93.16%和87.90%。
- 施文灶毛政元
- 关键词：高分辨率遥感影像图分割建筑物变化检测
- 基于无人机遥感的亚热带森林林分株数提取被引量：22
- 2018年
- 株数是描述林分密度的指标,株数提取对于森林资源信息调查具有重要的意义。以福建省将乐县林场为研究区,探讨了局域最大值法和多尺度分割算法在森林株数提取中的适用性。首先,利用无人机遥感获取优于10cm分辨率影像,经过处理获得正射影像。在此基础上,分别选取针叶林、阔叶林20个样地区域;其次,使用局域最大值法和多尺度分割算法分别统计两种方法提取的样地株数;最后,根据两种算法提取的株数与目视解译统计的株数进行对比分析。结果表明:两种算法提取样地株数的总体精度在90%左右。其中局域最大值法在针叶林样地株数的提取精度明显优于阔叶林样地的株数提取精度,多尺度分割算法在阔叶林样地的株数提取精度明显优于局域最大值法的株数提取精度。研究认为,局域最大值法较适用于无人机遥感影像上针叶林样地株数的快速提取,而多尺度分割算法较适用于阔叶林样地株数的准确提取。
- 何艺周小成黄洪宇许雪琴
- 关键词：无人机遥感多尺度分割株数
- 基于SVR的GF1号遥感影像森林蓄积量估测被引量：13
- 2019年
- 国产高分辨率卫星遥感影像已成为森林资源调查和监测的重要数据源。基于国产卫星遥感的森林蓄积量估算成为重要的研究方向之一。本研究以福建省将乐县为研究区,选择国产高分辨率高分一号卫星2 m分辨率遥感影像为主要数据源,加以辅助野外实地调查数据,分别采用多元线性回归和SVM(support vector machine)回归方法开展亚热带针叶林蓄积量估算效果评价研究。首先,从融合影像中提取遥感因子,包括11个光谱因子和10个纹理因子等;其次,对21个遥感因子进行相关性分析,选取皮尔森相关系数较大的6个遥感因子;第三,应用多元线性回归和支持向量机回归(support vector regression,SVR)对所选遥感因子建立模型,选取最优模型反演将乐县蓄积量分布图。结果表明:支持向量机回归(SVR)估测蓄积量的模型预估精度达到98.22%。
- 张苏周小成黄洪宇冯芝清
- 关键词：森林蓄积量支持向量机回归多元线性回归
- 结合高分一号和LiDAR的亚热带森林年度采伐迹地提取被引量：1
- 2019年
- 利用高分一号影像结合机载LiDAR数据进行面向对象的亚热带森林年度采伐迹地分类提取。在面向对象的遥感软件Ecognition中,首先利用森林小班数据参与分割,利用小班数据的属性信息确定林地和非林地区域,在林地区域再一次进行多尺度分割,并通过ESP工具确定最佳分割尺度,通过特征表达提取对象的光谱、纹理、形状、冠层高度模型(CHM)等特征信息,通过最小冗余最大相关性(mRMR)特征选择算法提取最优特征子集,且CHM在最优特征子集中。利用随机森林(RF)分类器进行年度森林采伐迹地分类提取。年度采伐迹地提取精度达到了87%,与没有CHM特征参与分类的情况对比,提取精度提高了13%。
- 陈斌赵国帅韩尚鲁林
- 关键词：面向对象LIDAR
- 基于资源三号影像的建筑物高度信息提取方法被引量：13
- 2015年
- 建筑物高度信息的获取是高分辨率遥感影像信息提取研究中的热点问题之一。该文提出了一套结合面向对象分类方法的建筑物高度反演技术方法。首先,利用建筑物和阴影的形态学指数,通过面向对象分类方法提取建筑物轮廓和阴影信息;然后,采用相交线平均法计算阴影长度;最后,根据阴影长度和建筑物高度的几何关系模型计算建筑物高度。采用西安市的国产资源三号(ZY-3)卫星遥感数据进行提取试验,通过171栋建筑物的实际测量高度对结果进行验证,获得了91.23%的总体精度,显示出该方法在建筑物高度信息提取研究方面具有一定的现实意义。
- 赵志明周小成付乾坤汪小钦
- 关键词：面向对象分类建筑物高度
- 面向小班对象的森林资源变化遥感监测方法——以福建省厦门市为例被引量：13
- 2013年
- 快速、客观、有效的森林资源变化监测技术是林业资源管理部门迫切需要解决的技术难题。本研究基于面向对象影像分析的思想,提出面向小班对象的森林资源变化遥感监测方法。首先,通过结合森林小班图层的大尺度影像分割,得到小班影像对象;其次,在森林小班专题对象内部,进行小尺度分割,自动提取变化图斑边界,得到变化与未变化小班影像对象;最后,通过对每一林地专题内部变化小班的分类解译,直接获得森林资源的地类变化信息。该方法可以根据影像分辨率的高低和森林小班图的尺度,满足不同比例尺森林覆盖变化监测的精度要求。以福建省厦门市为例,选用2011年RapidEye卫星影像和2007年森林小班图层进行森林覆盖变化信息提取。结果表明,所提出的方法在确保精度的同时,时间效率提高1~2倍,满足林业部门对森林覆盖变化信息快速准确获取的要求。
- 周小成庄海东陈铭潮徐庆红陈芸芝
- 关键词：面向对象分类遥感多尺度分割变化检测
- 结合Landsat数据的DMSP/OLS夜间灯光影像去饱和方法研究被引量：14
- 2017年
- DMSP/OLS夜间灯光数据是表征人类活动强度的数据源之一,被广泛应用于城市提取与扩展研究中。城市灯光指数(VANUI)提供了一种简单、方便且结果良好的DMSP/OLS夜光影像去饱和方法,但该方法为剔除水体直接去除数值为负的区域,不仅过度剔除桥体等水面建筑,也提取出沿海区域的水产养殖区,降低提取精度。基于此,结合DMSP/OLS夜光数据与Landsat数据构建的植被指数(NDVI)和水体指数(MNDWI),提出了一种新的去饱和指数RwNTLI,以广州市为试验区,从城市识别能力和夜光饱和缓解效果方面对比了两种指数。结果表明:RwNTLI指数不仅可以有效缓解夜光饱和效应,同时能够解决VANUI存在问题,且其与辐射定标数据(RCNTL)的相关性高于VANUI指数与RCNTL的相关性。因此,该指数是一种简单有效的夜光去饱和指数,能够更好地描述城市夜间灯光特征,将来在城市建成区提取上具有较高的应用价值。
- 倪愿周小成江威
- 关键词：城市建成区
