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题名基于视频监控图像的环巢湖蓝藻实时动态监测
被引量：4
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作者
马腾耀
肖鹏峰
张学良
段洪涛
邱银国
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机构
南京大学地理与海洋科学学院
中国科学院南京地理与湖泊研究所
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出处
《湖泊科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期1840-1853,共14页
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基金
安徽省巢湖管理局项目“巢湖蓝藻水华监测预警与模拟分析平台”(2019AMCZ4622)资助。
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文摘
蓝藻的防控与治理是湖泊水环境、水生态管理的重要内容,实时获取蓝藻的空间分布信息对于降低蓝藻灾害风险具有重要意义.针对地面调查费时费力、卫星遥感监测粒度较粗且时效性不强等问题,本文提出了一种基于视频监控网络的湖泊蓝藻实时监测技术.基于环巢湖视频监控网络的33个功能摄像机,研究如何从视频图像中实时、准确提取蓝藻的分布信息.为克服不同摄像头的观测角度不一致、光照强度和背景条件不一致等诸多挑战,在视频图像蓝藻表征分析的基础上,通过多尺度深度网络进行图像粗粒度分类,区分蓝藻与浑浊、阴影水体;基于随机森林进行蓝藻精细化识别,克服蓝藻的强异质性.最后以渔政站沿岸水域的日均蓝藻覆盖率和月均蓝藻覆盖率为统计单位,开展了巢湖沿岸蓝藻的动态监测.研究成果可为科学制定蓝藻治理方案提供技术支撑.
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关键词
巢湖
视频图像蓝藻识别
多尺度卷积神经网络
随机森林
蓝藻动态监测
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Keywords
Lake Chaohu
cyanobacteria recognition based on video images
multi-scale convolutional neural network
random forest
monitoring of cyanobacterial blooms dynamics
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分类号
X832
[环境科学与工程—环境工程]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名城市绿地斑块对周边热环境影响研究——以太原市为例
被引量：3
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作者
杨伟
马腾耀
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机构
太原师范学院地理科学学院
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出处
《价值工程》
2017年第26期199-202,共4页
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文摘
为了研究城市绿地斑块对周边热环境的影响,本文以太原市主城区为例,借助GIS,RS工具,利用太原市范围内遥感影像进行地表温度反演,并通过人工数字化的方法选取绿地斑块,研究绿地斑块内部平均温度与斑块面积、周长、形状指数和植被覆盖度的关系以及绿地斑块对周围热环境的影响。结论显示:(1)绿地斑块的内部温度与斑块面积、周长、植被覆盖度呈负相关关系,而与形状指数相关关系不大;(2)绿地斑块对周围温度的影响主要集中在60m范围,面积、植被覆盖度等较高时,影响范围会稍微扩大。在城市绿地建设中应充分考虑绿地斑块对周围环境的影响,尽量合理布置绿地斑块。
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关键词
温度反演
城市绿地斑块
遥感
landsat8
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Keywords
retrieved temperature
urban green patch
remote sensing
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分类号
TU985
[建筑科学—城市规划与设计]
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题名基于特征优选的GF-3全极化数据积雪识别
被引量：2
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作者
马腾耀
肖鹏峰
张学良
马威
郭金金
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机构
南京大学地理与海洋科学学院
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出处
《遥感技术与应用》
CSCD
北大核心
2020年第6期1292-1302,共11页
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基金
国家自然科学基金项目(41671344)
国家科技基础资源调查专项课题(2017FY100502)。
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文摘
以新疆阿尔泰山南麓克兰河流域典型区为研究区,利用GF-3全极化数据进行积雪探测,提出了一种基于特征优选的积雪识别方法。首先通过极化分解获取了GF-3数据的22个极化特征,并利用随机森林方法计算各特征的重要性,构建特征优选规则生成最优特征集,然后基于最优特征集对积雪进行识别。分析特征的重要性发现,同极化后向散射系数对积雪识别的贡献比交叉极化的贡献大,面散射和体散射对积雪识别的贡献比二面角散射贡献大。将该方法与最大似然法、支持向量机、BP神经网络3种分类器的对比发现,使用最优特征集并且利用随机森林方法的积雪识别精度最高(F指数为0.86,总体精度为0.79)。结果表明:基于特征优选进行积雪识别,不仅使得积雪识别效率得到提高,而且保持精度不变甚至有所增加,证明了该方法在积雪识别中的有效性。
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关键词
积雪识别
GF-3
极化分解
特征优选
随机森林
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Keywords
Snow cover recognition
GF-3
Polarization decomposition
Features selection
Random Forest
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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