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基于机器学习的找矿预测模型在湖南岳溪锑矿田的应用 被引量：3
1
作者 秦耀祖 吴伟成 +2 位作者 谢丽凤 欧鹏辉 黄小岚 《东华理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2021年第1期28-40,共13页
分析各类地质找矿因子与矿体之间的相关性,建立合理高效的找矿预测模型,是优选找矿勘查靶区的关键。位于雪峰弧形构造带中段之金锑钨多金属成矿带上的岳溪矿田,找矿前景良好。以岳溪断裂(F1)南部缓冲区、从Landsat8-OLI影像数据中提取... 分析各类地质找矿因子与矿体之间的相关性,建立合理高效的找矿预测模型,是优选找矿勘查靶区的关键。位于雪峰弧形构造带中段之金锑钨多金属成矿带上的岳溪矿田,找矿前景良好。以岳溪断裂(F1)南部缓冲区、从Landsat8-OLI影像数据中提取的铁染及羟基蚀变信息及从地球化学勘探获取的Sb等10种元素含量作为地质找矿因子,分别构建了基于随机森林和支持向量机的分类预测模型。通过分析认为,随机森林模型具有更为优异的预测功能,故选取该模型的预测结果进行成矿潜力制图。研究结果表明F1以南的缓冲区和地表的As、Sb含量,对矿体定位有较高的贡献;划分的成矿高潜力区,占研究区的7.69%,包含着98.60%的含矿单元,可优选为后续找矿勘查工作的靶区。 展开更多
关键词 地质找矿因子 landsat8-oli影像 随机森林 支持向量机 雪峰弧形构造带 岳溪矿田
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集成Landsat OLI和机载LiDAR条带数据的亚热带森林生物量制图 被引量：15
2
作者 曹林 徐婷 +1 位作者 申鑫 佘光辉 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期665-678,共14页
以亚热带天然次生林为研究对象,借助一个条带的少量LiDAR点云数据和覆盖整个研究区的免费Landsat OLI多光谱数据,并结合地面实测数据,探索森林生物量低成本高精度制图方法。首先,提取了OLI和LiDAR特征变量,并与地上和地下生物量进行相... 以亚热带天然次生林为研究对象,借助一个条带的少量LiDAR点云数据和覆盖整个研究区的免费Landsat OLI多光谱数据,并结合地面实测数据,探索森林生物量低成本高精度制图方法。首先,提取了OLI和LiDAR特征变量,并与地上和地下生物量进行相关分析以筛选变量;然后,借助LiDAR数据覆盖区的样地和条带LiDAR数据构建"LiDAR生物量模型";再从LiDAR反演生物量的结果中进行采样,结合OLI特征变量构建"LiDAR-OLI模型";最后,与单独使用OLI多光谱数据建立的"OLI估算模型"结果进行比较,分析精度并验证新方法的效果。结果表明,"LiDAR-OLI模型"对地上和地下生物量的模型拟合效果较好且均优于"OLI模型",且其交叉验证的精度也较高并优于"OLI模型",从而证明了新方法的可靠性及有效性。本研究为主、被动遥感技术在中小尺度上协同反演森林参数提供了实验基础,也为基于全覆盖免费OLI多光谱数据及条带LiDAR数据的低成本森林生物量制图探索了技术路线。 展开更多
关键词 升尺度 生物量反演 亚热带森林 机载LiDAR数据 landsat 8 oli影像 多元回归模型
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基于MODIS时序数据的Landsat8影像选取及面向对象分类方法的农作物分类 被引量：13
3
作者 刘明月 王宗明 +4 位作者 满卫东 毛德华 贾明明 张柏 张淼 《土壤与作物》 2017年第2期104-112,共9页
利用遥感技术进行农作物分类,可近实时地获取各种农作物种植的空间分布状况,对于农业生产管理和农业政策制定等都具有十分重要的意义。为避免单时相遥感影像存在同物异谱、同谱异物的现象,提高以往基于MODIS数据提取农作物分布方法的精... 利用遥感技术进行农作物分类,可近实时地获取各种农作物种植的空间分布状况,对于农业生产管理和农业政策制定等都具有十分重要的意义。为避免单时相遥感影像存在同物异谱、同谱异物的现象,提高以往基于MODIS数据提取农作物分布方法的精度,改善传统分类方法存在椒盐噪声及分类效率低的缺点,本文基于MODIS NDVI时间序列曲线,确定作物识别的最佳时段,结合辐射分辨率较高的多时相Landsat8 OLI影像,采用面向对象的分类方法,充分利用物候特征及光谱信息区分作物类别,并在黑龙江省重点产粮区-北安市进行应用,获得北安市各类农作物的空间分布信息。地面调查验证结果表明,该农作物类别识别方法分类效果较好,总体精度达90.7%,kappa系数为0.88。研究结果说明,基于多时相Landsat 8 OLI影像及面向对象分类的方法,并结合MODIS时间序列数据,可以高效、精确地提取农作物信息,应用潜力巨大。 展开更多
关键词 landsat8 oli影像 MODIS NDVI时序曲线 J-M距离 物候特征 作物识别 面向对象的分类方法
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基于线性混合像元分解技术提取山核桃空间分布 被引量：7
4
作者 奚祯苑 刘丽娟 +2 位作者 陆灯盛 葛宏立 陈耀亮 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第10期43-52,共10页
【目的】利用混合像元分解技术研究一种快速、准确提取山核桃空间分布信息的新方法,为亚热带经济林资源及其动态变化的快速检测提供新手段。【方法】以浙江省临安市西部为研究区,首先,采用线性混合像元分解技术获取植被(GV)、阴影(shade... 【目的】利用混合像元分解技术研究一种快速、准确提取山核桃空间分布信息的新方法,为亚热带经济林资源及其动态变化的快速检测提供新手段。【方法】以浙江省临安市西部为研究区,首先,采用线性混合像元分解技术获取植被(GV)、阴影(shade)和土壤(soil)3个分量图,据实地考察,基于山核桃的GV,shade和soil分量与其他植被的区分性较大的特征,构建植被-土壤指数、植被-阴影指数和归一化多分量指数3种新的指数;然后,基于归一化植被指数和新的指数建立决策树模型提取山核桃;最后,将研究区的土地覆盖类型分为山核桃和其他地类,并通过地面调查收集的样地数据和Google Earth高分辨率影像对分类结果进行验证。【结果】归一化多分量指数可最大限度地扩大山核桃与其他在光谱上易混淆的植被之间的差距,与其他植被的可分离性最好,因此,将归一化多分量指数作为提取山核桃的最优指数。基于该指数提取山核桃的总体精度达88.67%,Kappa系数为0.76,成功实现临安西部区域的山核桃信息提取,证明使用线性混合像元分解模型提取山核桃的潜力。【结论】针对山核桃经济林提取而提出的归一化多分量指数,物理意义明确,实现简单,易于理解和分析,尽可能地降低由于步骤复杂、样本类数多而造成的系统误差和人为误差,其结果还可为今后其他地区山核桃的提取或具有相似生长条件的经济林空间分布信息的提取提供参考,具有较高的应用潜力和推广价值。 展开更多
关键词 landsat 8 oli遥感影像 山核桃 线性混合像元分解 归一化多分量指数
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