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基于GEE云平台的福建省10 m分辨率茶园专题空间分布制图
被引量:
19
1
作者
熊
皓
丽
周小成
+1 位作者
汪小钦
崔雅君
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2021年第7期1325-1337,共13页
福建省作为中国的产茶大省,快速准确获取茶园的空间分布对福建省农业经济发展和生态环境保护具有重要的决策意义,然而,传统的方法难以保证大范围准确地获取茶园空间分布。本文基于GEE云平台,快速获取覆盖福建省的Sentinel-1雷达影像、Se...
福建省作为中国的产茶大省,快速准确获取茶园的空间分布对福建省农业经济发展和生态环境保护具有重要的决策意义,然而,传统的方法难以保证大范围准确地获取茶园空间分布。本文基于GEE云平台,快速获取覆盖福建省的Sentinel-1雷达影像、Sentinel-2光学影像及地形数据,从中提取光谱特征、纹理特征、地形特征等98个特征,利用递归消除支持向量机算法(SVM_RFE)对特征变量进行筛选,通过支持向量机分类器(SVM)进行茶园提取,首次得到福建省2019年10 m分辨率茶园种植区空间分布图。结果表明:①光谱特征在茶园信息提取中占据重要地位,纹理特征和地形特征次之;②利用SVM_RFE可以有效筛选出最有利于茶园提取的特征子集,有效提高提取精度,总体精度为94.65%,Kappa系数为0.93,茶园的生产者精度为91.64%,用户精度为92.91%;③基于Sentinel-1及Sentinel-2影像获取的福建省2019年茶园种植面积为1913 km^(2),主要分布在安溪县、福鼎市、福安市、武夷山市和寿宁县,其茶园总面积达910 km^(2),约占据全省茶园面积的48%。利用云计算技术可以克服大尺度茶园监测运算能力不足的问题,结合Sentinel-1和Sentinel-2影像能够较准确地提取福建省茶园分布,对南方丘陵山区茶园及其他作物提取具有参考价值,并为政府及有关部门进行茶园管理提供支持。
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关键词
Google
Earth
Engine
茶园
Sentinel-1
Sentinel-2
特征提取
递归消除支持向量机
支持向量机
福建省
原文传递
福建省2000–2020年10 m分辨率茶园空间分布数据集
2
作者
王祎帆
周小成
+4 位作者
熊
皓
丽
吴善群
谭芳林
郝优壮
田国帅
《中国科学数据(中英文网络版)》
CSCD
2024年第2期349-360,共12页
福建省作为中国的产茶大省,快速准确地获取茶园的空间分布对于福建省的农业经济发展以及生态环境建设具有重大的决策意义。本研究在GEE云平台调用与处理Sentinel-1(S1)雷达数据和Sentinel-2(S2)多光谱数据,结合地形数据从中提取光谱特...
福建省作为中国的产茶大省,快速准确地获取茶园的空间分布对于福建省的农业经济发展以及生态环境建设具有重大的决策意义。本研究在GEE云平台调用与处理Sentinel-1(S1)雷达数据和Sentinel-2(S2)多光谱数据,结合地形数据从中提取光谱特征、纹理特征、地形特征等98个特征,利用递归消除支持向量机算法(SVM_RFE)对特征变量进行筛选,共设计4种特征组合方案,通过支持向量机分类器(SVM)进行茶园提取,并分别对4种分类方案进行精度评价,获得了福建省2020年10 m分辨率茶园空间分布数据。在此基础上,利用GEE云平台获取福建省2000–2020年植被干扰信息,以2020年茶园提取结果掩膜剔除2000–2015年影像中非茶园区域,得到2000–2020年每隔5年的福建省10 m分辨率茶园空间分布数据集。本数据集利用样本点对重点产茶县市进行人工验证,结果表明:2020年茶园提取精度在92%以上,利用干扰数据剔除法获得的2000年、2005年、2010年、2015年茶园提取精度均在80%以上。提取茶园精度较高,可为有关部门进行茶园管理提供支持。
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关键词
Google
Earth
Engine
茶园
支持向量机
植被干扰
福建省
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职称材料
题名
基于GEE云平台的福建省10 m分辨率茶园专题空间分布制图
被引量:
19
1
作者
熊
皓
丽
周小成
汪小钦
崔雅君
机构
福州大学空间数据挖掘和信息共享教育部重点实验室卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心数字中国研究院(福建)
出处
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2021年第7期1325-1337,共13页
基金
中国科学院A类战略性先导科技专项子课题(XDA23100504)
福建省高校产学合作项目(2017Y4010)。
文摘
福建省作为中国的产茶大省,快速准确获取茶园的空间分布对福建省农业经济发展和生态环境保护具有重要的决策意义,然而,传统的方法难以保证大范围准确地获取茶园空间分布。本文基于GEE云平台,快速获取覆盖福建省的Sentinel-1雷达影像、Sentinel-2光学影像及地形数据,从中提取光谱特征、纹理特征、地形特征等98个特征,利用递归消除支持向量机算法(SVM_RFE)对特征变量进行筛选,通过支持向量机分类器(SVM)进行茶园提取,首次得到福建省2019年10 m分辨率茶园种植区空间分布图。结果表明:①光谱特征在茶园信息提取中占据重要地位,纹理特征和地形特征次之;②利用SVM_RFE可以有效筛选出最有利于茶园提取的特征子集,有效提高提取精度,总体精度为94.65%,Kappa系数为0.93,茶园的生产者精度为91.64%,用户精度为92.91%;③基于Sentinel-1及Sentinel-2影像获取的福建省2019年茶园种植面积为1913 km^(2),主要分布在安溪县、福鼎市、福安市、武夷山市和寿宁县,其茶园总面积达910 km^(2),约占据全省茶园面积的48%。利用云计算技术可以克服大尺度茶园监测运算能力不足的问题,结合Sentinel-1和Sentinel-2影像能够较准确地提取福建省茶园分布,对南方丘陵山区茶园及其他作物提取具有参考价值,并为政府及有关部门进行茶园管理提供支持。
关键词
Google
Earth
Engine
茶园
Sentinel-1
Sentinel-2
特征提取
递归消除支持向量机
支持向量机
福建省
Keywords
Google Earth Engine
tea plantation
Sentinel-1
Sentinel-2
feature extraction
Support Vector Machine-recursive feature elimination
Support Vector Machine
Fujian Province
分类号
S571.1 [农业科学—茶叶生产加工]
TN957.52 [农业科学—作物学]
TP751 [电子电信—信号与信息处理]
原文传递
题名
福建省2000–2020年10 m分辨率茶园空间分布数据集
2
作者
王祎帆
周小成
熊
皓
丽
吴善群
谭芳林
郝优壮
田国帅
机构
福州大学
福建省大田县林业局
福建省林业科学研究院
出处
《中国科学数据(中英文网络版)》
CSCD
2024年第2期349-360,共12页
基金
福建省科技厅高校产学合作项目(2022N5008)。
文摘
福建省作为中国的产茶大省,快速准确地获取茶园的空间分布对于福建省的农业经济发展以及生态环境建设具有重大的决策意义。本研究在GEE云平台调用与处理Sentinel-1(S1)雷达数据和Sentinel-2(S2)多光谱数据,结合地形数据从中提取光谱特征、纹理特征、地形特征等98个特征,利用递归消除支持向量机算法(SVM_RFE)对特征变量进行筛选,共设计4种特征组合方案,通过支持向量机分类器(SVM)进行茶园提取,并分别对4种分类方案进行精度评价,获得了福建省2020年10 m分辨率茶园空间分布数据。在此基础上,利用GEE云平台获取福建省2000–2020年植被干扰信息,以2020年茶园提取结果掩膜剔除2000–2015年影像中非茶园区域,得到2000–2020年每隔5年的福建省10 m分辨率茶园空间分布数据集。本数据集利用样本点对重点产茶县市进行人工验证,结果表明:2020年茶园提取精度在92%以上,利用干扰数据剔除法获得的2000年、2005年、2010年、2015年茶园提取精度均在80%以上。提取茶园精度较高,可为有关部门进行茶园管理提供支持。
关键词
Google
Earth
Engine
茶园
支持向量机
植被干扰
福建省
Keywords
Google Earth Engine
tea plantation
support vector machines
vegetation disturbance
Fujian Province
分类号
S571.1 [农业科学—茶叶生产加工]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GEE云平台的福建省10 m分辨率茶园专题空间分布制图
熊
皓
丽
周小成
汪小钦
崔雅君
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2021
19
原文传递
2
福建省2000–2020年10 m分辨率茶园空间分布数据集
王祎帆
周小成
熊
皓
丽
吴善群
谭芳林
郝优壮
田国帅
《中国科学数据(中英文网络版)》
CSCD
2024
0
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职称材料
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