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题名基于高分一号宽幅时序影像的冬小麦分布识别研究
被引量：3
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作者
万丛
梁治华
张锦水
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机构
国家统计局数据管理中心
北京师范大学地理科学学部遥感科学与工程研究院
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出处
《安徽农业科学》
CAS
2020年第23期256-259,共4页
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文摘
及时、准确地获取农作物空间分布范围和面积数据,对于制定农业政策和指导农业生产具有重要的参考意义。以河南省中牟县为研究区,利用国产高分一号时序影像开展冬小麦提取研究,利用冬小麦物候特征,结合先验知识和高分影像,提取了2018年夏收冬小麦的空间分布范围。结果表明,结合冬小麦物候信息和时序影像建立冬小麦提取模型,可以快速准确获取冬小麦的种植范围,总体精度达到90.1%,为县域冬小麦的快速提取提供方法参考。
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关键词
物候特征
高分一号
时序影像
冬小麦识别
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Keywords
Phonological characters
Gaofen 1 satellite
time series image
Winter wheat identification
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分类号
S127
[农业科学—农业基础科学]
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题名基于支持向量回归和贝叶斯优化的海岸线预测
被引量：1
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作者
李睿昕
王广军
冯磊
梁四海
高智雄
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机构
中国地质大学(北京)土地科学技术学院
中国地质调查局自然资源航空物探遥感中心
中国地质大学(北京)水资源与环境学院
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出处
《海洋测绘》
CSCD
北大核心
2022年第4期65-69,共5页
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基金
中国地质调查局地调项目(DD20191006)
中国科学院战略性先导科技专项(A类)子课题(XDA20100103)。
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文摘
模拟预测海岸线的动态变化对于沿海地带的开发和科学管理有较重要意义。在获取围头湾研究区Landsat-8卫星时序影像和验潮站数据的基础上,利用支持向量回归模型,结合贝叶斯优化获取最佳超参数,进而预测得到未来年份的海岸线数据,并采用ROC匹配、平均偏移量和均方根误差3种方法验证预测得到的海岸数据。结果表明:基于贝叶斯优化的支持向量回归模型,可以较好地预测围头湾区域未来海岸线,对应的完整度、正确度和质量分别为87.06%、86.10%和80.05%,平均偏移量和均方根误差分别为0.64像素和0.96像素;对于自然岸线预测结果较好,而人工岸线预测部分结果较差。
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关键词
海岸线预测
卫星时序影像
支持向量回归
贝叶斯优化
ROC匹配
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Keywords
coastline prediction
satellite time series image
support vector regression
Bayesian optimization
ROC curve matching
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分类号
P229.4
[天文地球—大地测量学与测量工程]
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