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基于线性谱聚类的林地图像中枯死树监测 被引量：11
1
作者 宋以宁 刘文萍 +1 位作者 骆有庆 宗世祥 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期187-195,共9页
【目的】将基于线性谱聚类超像素的方法应用在森林病虫害防治领域,可智能监测无人机森林虫害图像中的枯死树,为森林有害生物的监测工作提供技术支撑。【方法】分别以湖北省受松材线虫与辽宁省受红脂大小蠹侵害的松林无人机图像为试验数... 【目的】将基于线性谱聚类超像素的方法应用在森林病虫害防治领域,可智能监测无人机森林虫害图像中的枯死树,为森林有害生物的监测工作提供技术支撑。【方法】分别以湖北省受松材线虫与辽宁省受红脂大小蠹侵害的松林无人机图像为试验数据,首先使用线性谱聚类超像素分割算法将图像划分为多个超像素;然后基于枯死树木的颜色特征,初步提取可能为枯死树的超像素区域;最后基于枯死树木与其他干扰地物具有不同的纹理特征,计算超像素的区域密度和缝隙量,利用支持向量机对初步提取的超像素进行分类,从而检测出图像中的枯死树。【结果】基于线性谱聚类超像素和支持向量机的枯死树监测方法可有效排除与枯死树木颜色相近的其他干扰地物,较准确地提取出枯死树木。使用该方法与基于植被颜色指数的阈值分割方法、基于简单线性迭代聚类超像素和随机森林的方法,对35幅受灾松林无人机图像进行试验,并选用交并比、虚警率和漏检率3个评价指标对3种方法进行定量对比分析。结果表明,基于线性谱聚类超像素的方法监测出的枯死树区域最精确,其监测结果与人工检测结果的交并比均值大于58%,且虚警率和漏检率均优于另外2种方法。【结论】基于线性谱聚类超像素的枯死树监测方法能实现松林中枯死树的快速、准确检测及定位。 展开更多
关键词 无人机图像分析 森林病虫害 枯死树监测 纹理特征提取 超像素 线性谱聚类
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一种结合深度置信网络与最优尺度的植被提取方法 被引量：4
2
作者 刘祖瑾 杨玲 +3 位作者 刘祖涵 段琳琳 乔贤贤 龚娇娇 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2018年第2期152-161,共10页
针对利用现有深度学习方法进行植被提取时出现的相邻地物处于同一窗口、分类结果出现一些无用破碎图斑和"椒盐现象"等问题,提出最优分割尺度与深度置信网络相结合的方法进行植被提取研究,并利用光谱-纹理特征等信息进行对比... 针对利用现有深度学习方法进行植被提取时出现的相邻地物处于同一窗口、分类结果出现一些无用破碎图斑和"椒盐现象"等问题,提出最优分割尺度与深度置信网络相结合的方法进行植被提取研究,并利用光谱-纹理特征等信息进行对比实验。实验结果表明,与现有的深度学习方法相比,本文方法分类结果的总体精度达到91.92%,Kappa系数为0.8677,能够有效提高实验的分类精度,而且分类结果显示本文方法能有效减轻"椒盐现象",并能很好地表达影像上各类地物清晰的边界。 展开更多
关键词 图像处理 图像分析 深度学习 深度置信网络 植被提取 无人机影像
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多粒度光谱特征的牧草粗蛋白含量高光谱遥感估算 被引量：3
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作者 康孝岩 张爱武 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第23期161-169,共9页
快速准确地估算牧草粗蛋白(crude protein,CP)含量是开展草原牧草生长监测和管理的重要内容之一。高光谱数据是牧草CP含量监测的理想数据源,然而,现有牧草CP含量高光谱反演方法缺乏对光谱多粒度信息的有效利用。针对该问题,提出一种新... 快速准确地估算牧草粗蛋白(crude protein,CP)含量是开展草原牧草生长监测和管理的重要内容之一。高光谱数据是牧草CP含量监测的理想数据源,然而,现有牧草CP含量高光谱反演方法缺乏对光谱多粒度信息的有效利用。针对该问题,提出一种新的多粒度光谱特征提取方法MGSS(multi-granularity spectral segmentation),以青海高原典型牧场为样区,对MGSS估算牧草CP含量的有效性进行验证。结果表明:1)在相同数量的自变量下,MGSS均能取得优于原始光谱的CP含量估测性能;2)MGSS最优估测模型的决定系数(coefficient of determination,R^2)、均方根误差(root mean squared error,RMSE)和平均相对误差(mean relative error,MRE)分别为0.937、1.906 g/m^2和8.82%,比原始光谱最优模型的R2高0.06,RMSE和MRE分别低0.75 g/m^2和1.37个百分点。可知,MGSS实现了高光谱影像对牧草CP含量的高性能估算,相比原始光谱性能更优,验证了其有效性,可为牧草CP含量的准确估算提供新的技术手段。 展开更多
关键词 光谱分析 蛋白质 遥感 牧草 粗蛋白 无人机 高光谱影像 多粒度光谱特征 青海湖盆地
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清水混凝土外观质量信息采集与分析方法及其工程应用 被引量：3
4
作者 郝哲昕 钱春香 +3 位作者 周横一 李进 吴亚东 张昆 《材料导报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第S02期233-241,共9页
为解决清水混凝土工程质量验收中由于人工测量和经验评价造成的效率与误差问题,提出了一种适用于工程现场的清水混凝土外观质量定量分析方法。该方法基于无人机和轨道式大幅面扫描仪高效采集混凝土外观图像,通过HiGauss、Sobel、Erode... 为解决清水混凝土工程质量验收中由于人工测量和经验评价造成的效率与误差问题,提出了一种适用于工程现场的清水混凝土外观质量定量分析方法。该方法基于无人机和轨道式大幅面扫描仪高效采集混凝土外观图像,通过HiGauss、Sobel、Erode滤波器准确提取增强后的气孔边缘形态参数,以精确识别气孔并计算外观气孔面积率;提出自比色差标准差和标准色卡标准差定量表征清水混凝土色差。基于光照强度和表面含水率验证了该方法的鲁棒性,并已成功应用于京雄城际铁路雄安站站房工程、京沈客运专线朝阳站站房工程清水混凝土初步质量验收。在照度变化下,同一构件气孔面积率平均浮动偏差为4.82%,与人工测量值偏差最大为5.84%;同一构件自比色差标准差平均浮动偏差为8.60%,最大浮动偏差为10.35%;同一构件标准色卡标准差平均浮动偏差为8.97%,最大浮动偏差为13.58%;在表面潮湿度变化下,同一构件气孔面积率平均浮动偏差为9.03%,最大浮动偏差为9.16%,与人工测量值偏差最大为11.24%;同一构件自比色差标准差平均浮动偏差为6.55%,最大浮动偏差为8.27%;同一构件标准色卡标准差平均浮动偏差为6.80%,最大浮动偏差为10.11%;对于无人机采集的清水混凝土图像,照度过大或过小都会对外观质量分析的准确率造成不利影响,随着表面潮湿度的增大,三个参数均呈下降趋势,表明干燥时外观质量差异最明显。该方法能对施工过程提供及时监督与反馈,具有高效、定量化、自动化的优点。 展开更多
关键词 清水混凝土 外观质量分析 无人机 图像处理 工程应用
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