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基于Landsat 8 OLI影像的三江源区表层土壤全氮空间格局反演 被引量：5
1
作者 贾伟 高小红 +3 位作者 杨扬 张威 杨灵玉 田成明 《干旱区研究》 CSCD 北大核心 2015年第5期890-896,共7页
利用Landsat 8 OLI影像反演三江源区玉树、称多及玛多县的表层土壤全氮含量空间分布格局,选取光谱反射率（R）、光谱反射率的倒数（1/R）、光谱反射率倒数的对数〔lg（1/R）〕3个光谱指标,与表层土壤（0-30 cm）全氮实测数据进行相关性... 利用Landsat 8 OLI影像反演三江源区玉树、称多及玛多县的表层土壤全氮含量空间分布格局,选取光谱反射率（R）、光谱反射率的倒数（1/R）、光谱反射率倒数的对数〔lg（1/R）〕3个光谱指标,与表层土壤（0-30 cm）全氮实测数据进行相关性分析,筛选相关性最高的光谱指标,以达到显著性相关水平波段的主成分分量建立回归模型。结果表明：OLI影像的B1-B4和B7的R、1/R、lg（1/R）均与实测全氮数据达到显著性相关水平,以lg（1/R）变换最为明显;利用这5个波段lg（1/R）的第一、第二主成分建立负二次多项式回归模型,其中建模样本的R2为0.621,RMSE为2.075,验证样本的R2为0.730,RMSE为1.493,RPD为1.849,反演模型精度较高,稳定性较好。利用OLI影像可较好的估算表层土壤全氮含量的空间分布格局。 展开更多
关键词 土壤 全氮 LANDSAT 8 OLI影像 多光谱反演 三江源区
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基于重叠正射影像的浅水水深测量方法 被引量：3
2
作者 徐笑 陈艳楠 马振玲 《海洋测绘》 CSCD 2019年第4期18-21,26,共5页
在立体影像双介质测量水深和多光谱影像反演水深的研究基础上,提出将两者集成的途径。在重叠正射影像的有纹理水域采用折射法获取水深值,将折射法获取的水深值作为多光谱反演模型的参考值,获取反演模型参数,将反演模型应用到无纹理水域... 在立体影像双介质测量水深和多光谱影像反演水深的研究基础上,提出将两者集成的途径。在重叠正射影像的有纹理水域采用折射法获取水深值,将折射法获取的水深值作为多光谱反演模型的参考值,获取反演模型参数,将反演模型应用到无纹理水域,集成折射法和反演法的水深值,从而获取浅水区域的水下地形。以某浅海地区航空影像生成的左右正射影像为实验数据,采用折射法与反演法集成途径获取水深值,并与真值(激光水深点)进行回归分析,回归的决定系数(R^2)和均方根误差(RMSE)分别为0.9 m和0.45 m,验证了该集成途径的有效性和可行性。 展开更多
关键词 摄影测量 多光谱反演水深 正射影像 折射法 反演模型
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基于多光谱遥感的典型绿洲棉田春季土壤盐分反演及验证 被引量：7
3
作者 刘旭辉 白云岗 +3 位作者 柴仲平 张江辉 丁邦新 江柱 《干旱区地理》 CSCD 北大核心 2022年第4期1165-1175,共11页
为探索快速提取典型绿洲棉田土壤盐分的有效方法,获取区域尺度的土壤盐渍化特征及空间分布,进而为土壤盐渍化防治提供参考。以新疆兵团农二师31团为研究区域,2019、2021年春季Landsat 8 OLI多光谱影像和野外实测土壤含盐量为数据源,将... 为探索快速提取典型绿洲棉田土壤盐分的有效方法,获取区域尺度的土壤盐渍化特征及空间分布,进而为土壤盐渍化防治提供参考。以新疆兵团农二师31团为研究区域,2019、2021年春季Landsat 8 OLI多光谱影像和野外实测土壤含盐量为数据源,将波段组、光谱指数组和全变量组作为模型输入变量组,采用多元逐步回归(Multiple stepwise regression,MSR)、偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)、极限学习机(Extreme learning machine,ELM)、支持向量机(Support vector machine,SVM)和BP神经网络(Back propagation neural network,BPNN)构建基于3个输入变量组的土壤盐分遥感反演模型,探究输入变量和建模方法对模型精度的影响效果,通过对比确定春季土壤盐分最优反演模型,定量反演地表土壤含盐量。结果表明:(1)研究区主要为非盐化土和轻度盐化土,总样本变异系数为0.67,呈中等变异性;光谱反射率与土壤盐渍化程度的关系表现为土壤盐渍化越重,光谱反射率越高。(2)海岸波段(b1)、蓝波段(b2)、绿波段(b3)、红波段(b4)和盐分指数(SI1、SI2、SI3、SI4、S3、S4、S5)均通过显著性检验P<0.01,相关系数均达到0.4以上。(3)所有模型中,基于全变量组建立的BPNN反演模型精度最高,建模集R2为0.705;验证集R2为0.556。(4)由反演结果可知,2019、2021年春季耕作区土壤主要为非盐化土,分别占耕作区总面积的55.55%和64.62%,其次为轻度盐化土,分别占44.31%和35.17%;2021年土壤盐渍化程度较2019年有所减轻。 展开更多
关键词 多光谱遥感反演 土壤盐分 光谱反射率 变量组 机器学习
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基于Worldview-2多光谱卫星数据的浅水水深遥感反演 被引量：7
4
作者 吴忠强 沈蔚 +2 位作者 郭晓雷 栾奎峰 邱振戈 《海洋测绘》 CSCD 2016年第5期75-78,共4页
随着卫星遥感技术的不断发展,高分辨率卫星影像逐渐应用到水深遥感反演领域。利用Worldview-2高分辨率卫星数据和电子海图数据,基于双波段比值法,反演获得实验区域20m以浅的水深。实验表明,Worldview-2等高分辨率多光谱卫星数据,具有一... 随着卫星遥感技术的不断发展,高分辨率卫星影像逐渐应用到水深遥感反演领域。利用Worldview-2高分辨率卫星数据和电子海图数据,基于双波段比值法,反演获得实验区域20m以浅的水深。实验表明,Worldview-2等高分辨率多光谱卫星数据,具有一定反演浅水水深的能力,但在5m以浅的水域反演误差较大;双波段比值法,这种半经验半理论的模型,在水深遥感反演中具有更好的适用性;对比了一次线性、二次多项式、指数、对数等拟合方法,发现对数拟合的方法获取绝对水深,其精度相对其他方法更高。 展开更多
关键词 水深遥感 多光谱水深反演 双波段比值法 Worldview-2 精度评估
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基于多源影像融合去云的水深遥感反演研究——以哨兵-2A和资源三号为例 被引量：7
5
作者 吴忠强 毛志华 +2 位作者 王正 邱耀炜 沈蔚 《测绘与空间地理信息》 2019年第11期12-16,共5页
利用Worldview-2、资源三号、Sentinel-2A、高分一号,以及Landsat-8等5种光学卫星数据和电子海图数据,在研究多光谱遥感水深反演机理以及基本流程的基础上,探究了多源遥感数据去云融合与水深反演。一方面,以不同空间分辨率的影像融合为... 利用Worldview-2、资源三号、Sentinel-2A、高分一号,以及Landsat-8等5种光学卫星数据和电子海图数据,在研究多光谱遥感水深反演机理以及基本流程的基础上,探究了多源遥感数据去云融合与水深反演。一方面,以不同空间分辨率的影像融合为切入点,用GM融合算法、小波融合探讨不同空间尺度、不同数据源融合影像对水深反演结果的影响,探讨水深反演过程中遥感影像去云融合的可行性。另一方面,以多源遥感水深反演为切入点,基于双波段比值法,反演实验区域20 m以内的水深,并进行精度评价。实验表明,利用小波融合去云可以改善水深遥感反演中有云区域的影响,一定程度上提高反演精度和制图资料的完整性。 展开更多
关键词 水深遥感 多光谱水深反演 双波段比值法 精度评估
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4种遥感水深反演机器学习模型的比较 被引量：5
6
作者 沈蔚 孟然 +3 位作者 栾奎峰 饶亚丽 郝李华 纪茜 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2022年第5期68-72,共5页
为探究不同遥感水深反演机器学习模型的差异,以WorldView-2高分辨率多光谱影像与实测水深数据为数据源,应用BP神经网络模型、随机森林模型、梯度提升决策树模型及支持向量机模型开展水深反演实验,对4种水深反演模型的精度进行比较与评... 为探究不同遥感水深反演机器学习模型的差异,以WorldView-2高分辨率多光谱影像与实测水深数据为数据源,应用BP神经网络模型、随机森林模型、梯度提升决策树模型及支持向量机模型开展水深反演实验,对4种水深反演模型的精度进行比较与评价。实验结果表明:机器学习模型反演水深,具有一定精度,平均相对误差(MRE)可优于20%。4种模型中,同为集成学习模型的随机森林模型与梯度提升决策树模型在两个实验区域,反演水深的RMSE值、MRE值与R2值明显优于BP神经网络模型和支持向量机模型,具有更好的浅水水深反演效果和适用性。 展开更多
关键词 多光谱水深反演 随机森林模型 梯度提升决策树模型 BP神经网络模型 支持向量机模型
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融合作物类型的土壤盐分遥感反演方法研究
7
作者 张胜男 陆苗 +4 位作者 温彩运 宋英强 康璐 沈军辉 杨民志 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第2期1-7,共7页
在沿海平原地区,土壤盐度是制约作物生长的非生物胁迫之一,也是作物种植的重要依据,作物类型能够间接反映土壤盐渍化程度,因此本文提出了一种融合作物类型信息的土壤盐分反演方法。以黄河三角洲典型滨海盐渍土地区为例,基于Sentinel-2 ... 在沿海平原地区,土壤盐度是制约作物生长的非生物胁迫之一,也是作物种植的重要依据,作物类型能够间接反映土壤盐渍化程度,因此本文提出了一种融合作物类型信息的土壤盐分反演方法。以黄河三角洲典型滨海盐渍土地区为例,基于Sentinel-2 MSI影像,首先采用随机森林分类提取作物类型信息,并基于OneHot方式将作物类型信息编码;然后融合作物类型信息,结合环境协变量数据、地面实测盐分数据,采用自适应增强决策树模型(AB-DT)进行盐分反演;最后与其他机器学习方法,如支持向量机、随机森林、K最邻近和决策树进行盐分反演精度的对比。结果表明:①加入作物类型信息能够提高土壤盐分反演模型精度,所有模型中,融合作物类型变量的AB-DT反演模型精度最高,建模集R 2为0.86,测试集R 2为0.61;②加入作物类型信息能够修正误判的盐渍土级别,并使土壤盐分反演结果的地块边缘更加清晰。综上所述,加入作物类型信息,能够提高土壤盐分反演的准确性,为农田管理和农业决策提供更可靠的依据。 展开更多
关键词 土壤盐渍化 多光谱遥感反演 机器学习
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