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基于卷积神经网络和特征选择的无人机多光谱影像林地提取方法
被引量：
5
1
作者
董建康
连懿
+2 位作者
赵之江
张虎
冯晨阳
《天津师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第4期64-71,共8页
针对林地普查过程中人工监测耗时长、数据实时性和真实性差以及遥感数据空间分辨率低的问题,使用无人机高分辨率多光谱影像,依据深度学习理论和数据降维技术,提出了一种基于卷积神经网络和特征选择的林地提取方法.从网络训练效率出发对...
针对林地普查过程中人工监测耗时长、数据实时性和真实性差以及遥感数据空间分辨率低的问题,使用无人机高分辨率多光谱影像,依据深度学习理论和数据降维技术,提出了一种基于卷积神经网络和特征选择的林地提取方法.从网络训练效率出发对参与提取的特征参数进行重构和筛选,利用主成分分析(principal component analysis,PCA)法和相关性分析法对多光谱数据进行降维,在最大程度保留其光谱特征和纹理特征的前提下对输出参数进行抽取,并通过构建U-Net卷积神经网络模型实现无人机多光谱影像的林地提取和精度验证.结果表明:基于卷积神经网络和特征选择的无人机多光谱影像林地提取方法可以有效避免提取结果破碎化以及草地等相近反射率地物的误分,对树木阴影区也有较好区分,识别精度能够达到84.79%.该方法在区域林地变化监测领域具有较大的应用价值与现实意义.
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关键词
U-Net
无人机遥感
林地提取
深度学习
多光谱影像
下载PDF
职称材料
联合多尺度注意力机制与边缘约束的SPOT7影像林地提取方法
2
作者
任诗曼
朱军
+5 位作者
方铮
李闯农
梁策
谢亚坤
李维炼
张天奕
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期1951-1958,共8页
林地是国家重要的自然资源和经济资源,掌握林地分布状况对林地资源调查管理具有重要意义。针对传统林地提取方法精度较低且边界不规则的问题,设计了一种联合多尺度注意力机制与边缘约束的林地提取方法。首先,构建一种端到端的多尺度注...
林地是国家重要的自然资源和经济资源,掌握林地分布状况对林地资源调查管理具有重要意义。针对传统林地提取方法精度较低且边界不规则的问题,设计了一种联合多尺度注意力机制与边缘约束的林地提取方法。首先,构建一种端到端的多尺度注意力神经网络模型,充分提取影像中林地的上下文特征,对不同尺度下的林地进行语义描述,实现高精度的林地像素级表达;其次,构建边缘约束规则,对提取结果进行边界优化,提高林地提取结果的可读性。为证明方法的有效性,以中国四川省绵阳市三台县作为实验区,建立数据集并进行林地提取实验,结果显示,所提方法提取的精确度为81.9%,召回率为75.6%,F1分数为78.1%,交并比为64.2%。结果证明,所提方法在遥感影像林地提取应用上效果良好。
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关键词
林地提取
多尺度
注意力机制
边缘约束
原文传递
光谱信息支持下城区林地信息提取方法
被引量：
2
3
作者
林双双
钟九生
+4 位作者
何鑫
江丽
段纪维
代仁丽
何志远
《林业资源管理》
北大核心
2021年第3期96-100,共5页
为了研究更具区域特征的林地信息提取方法,选取贵阳市部分区域作为研究对象,借助光谱信息对研究区地物信息进行预处理。结果表明:该方法有效减轻了分割模型的处理压力,用该方法提取结果与U-Net方法和NDVI阈值方法提取结果进行比较,其Io...
为了研究更具区域特征的林地信息提取方法,选取贵阳市部分区域作为研究对象,借助光谱信息对研究区地物信息进行预处理。结果表明:该方法有效减轻了分割模型的处理压力,用该方法提取结果与U-Net方法和NDVI阈值方法提取结果进行比较,其IoU达到了0.9436,比U-Net方法和NDVI阈值方法分别高6.79%和15.74%,表明该方法对城市区域的林地信息提取具有有效性。
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关键词
光谱信息
区域特征
林地提取
归一化植被指数
深度学习
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职称材料
基于DEM的马来西亚沙巴州林地变化分析
4
作者
徐美荣
闫金凤
+1 位作者
张宵宵
高珊珊
《北京测绘》
2019年第11期1308-1311,共4页
为了解马来西亚沙巴州林地信息分布特点和空间布局特征,利用Landsat卫星数据以及DEM数据提取马来西亚沙巴州1990-2017年的林地分布信息,并分析主要林地在不同范围内的变化。结果显示沙巴州主要林地是天然林和人工林,天然林和红树林面积...
为了解马来西亚沙巴州林地信息分布特点和空间布局特征,利用Landsat卫星数据以及DEM数据提取马来西亚沙巴州1990-2017年的林地分布信息,并分析主要林地在不同范围内的变化。结果显示沙巴州主要林地是天然林和人工林,天然林和红树林面积减少,人工林和次生林面积增加,红树林分布在东南部沿海地区,灌丛和草地零星分布;28年间,马来西亚沙巴州林地面积0-30 m高程范围内变化最为显著,其次是50-100 m内,天然林的破坏程度随着高程的降低而增加,人工林在不同高程范围内均有一定程度的开发,其中大于800 m时人工林开发程度最小。
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关键词
数字高程模型(DEM)
林地信息提取
沙巴州
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职称材料
题名
基于卷积神经网络和特征选择的无人机多光谱影像林地提取方法
被引量：
5
1
作者
董建康
连懿
赵之江
张虎
冯晨阳
机构
天津师范大学地理与环境科学学院
中国科学院国家天文台
出处
《天津师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第4期64-71,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(41971306)
国家基础调查项目(2019FY202501-03)
天津师范大学基金资助项目(52XB1502,043-135202XK1604,JGYB01219055)。
文摘
针对林地普查过程中人工监测耗时长、数据实时性和真实性差以及遥感数据空间分辨率低的问题,使用无人机高分辨率多光谱影像,依据深度学习理论和数据降维技术,提出了一种基于卷积神经网络和特征选择的林地提取方法.从网络训练效率出发对参与提取的特征参数进行重构和筛选,利用主成分分析(principal component analysis,PCA)法和相关性分析法对多光谱数据进行降维,在最大程度保留其光谱特征和纹理特征的前提下对输出参数进行抽取,并通过构建U-Net卷积神经网络模型实现无人机多光谱影像的林地提取和精度验证.结果表明:基于卷积神经网络和特征选择的无人机多光谱影像林地提取方法可以有效避免提取结果破碎化以及草地等相近反射率地物的误分,对树木阴影区也有较好区分,识别精度能够达到84.79%.该方法在区域林地变化监测领域具有较大的应用价值与现实意义.
关键词
U-Net
无人机遥感
林地提取
深度学习
多光谱影像
Keywords
U-Net
unmanned
aerial
vehicles
remote
sensing
woodland
extraction
deep
learning
multispectral
image
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
联合多尺度注意力机制与边缘约束的SPOT7影像林地提取方法
2
作者
任诗曼
朱军
方铮
李闯农
梁策
谢亚坤
李维炼
张天奕
机构
西南交通大学地球科学与环境工程学院
四川省国土科学技术研究院
中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所
出处
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期1951-1958,共8页
基金
四川省自然资源厅项目(KJ-2020-4)
国家自然科学基金(U2034202,41871289)
四川省科技计划资助(2020JDTD0003)。
文摘
林地是国家重要的自然资源和经济资源,掌握林地分布状况对林地资源调查管理具有重要意义。针对传统林地提取方法精度较低且边界不规则的问题,设计了一种联合多尺度注意力机制与边缘约束的林地提取方法。首先,构建一种端到端的多尺度注意力神经网络模型,充分提取影像中林地的上下文特征,对不同尺度下的林地进行语义描述,实现高精度的林地像素级表达;其次,构建边缘约束规则,对提取结果进行边界优化,提高林地提取结果的可读性。为证明方法的有效性,以中国四川省绵阳市三台县作为实验区,建立数据集并进行林地提取实验,结果显示,所提方法提取的精确度为81.9%,召回率为75.6%,F1分数为78.1%,交并比为64.2%。结果证明,所提方法在遥感影像林地提取应用上效果良好。
关键词
林地提取
多尺度
注意力机制
边缘约束
Keywords
woodland
extraction
multiscale
attention
mechanism
edge
constraint
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
原文传递
题名
光谱信息支持下城区林地信息提取方法
被引量：
2
3
作者
林双双
钟九生
何鑫
江丽
段纪维
代仁丽
何志远
机构
贵州师范大学地理与环境科学学院
出处
《林业资源管理》
北大核心
2021年第3期96-100,共5页
基金
国家自然科学基金项目(41661081)
黔科合平台人才[2017]5726-56。
文摘
为了研究更具区域特征的林地信息提取方法,选取贵阳市部分区域作为研究对象,借助光谱信息对研究区地物信息进行预处理。结果表明:该方法有效减轻了分割模型的处理压力,用该方法提取结果与U-Net方法和NDVI阈值方法提取结果进行比较,其IoU达到了0.9436,比U-Net方法和NDVI阈值方法分别高6.79%和15.74%,表明该方法对城市区域的林地信息提取具有有效性。
关键词
光谱信息
区域特征
林地提取
归一化植被指数
深度学习
Keywords
spectral
information
regional
characteristics
woodland
extraction
normalized
vegetation
index
deep
learning
分类号
S771.8 [农业科学—森林工程]
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职称材料
题名
基于DEM的马来西亚沙巴州林地变化分析
4
作者
徐美荣
闫金凤
张宵宵
高珊珊
机构
山东科技大学测绘科学与工程学院
出处
《北京测绘》
2019年第11期1308-1311,共4页
基金
中国科学院战略性先导科技专项(A类)“地球大数据科学工程”(XDA19060300)
文摘
为了解马来西亚沙巴州林地信息分布特点和空间布局特征,利用Landsat卫星数据以及DEM数据提取马来西亚沙巴州1990-2017年的林地分布信息,并分析主要林地在不同范围内的变化。结果显示沙巴州主要林地是天然林和人工林,天然林和红树林面积减少,人工林和次生林面积增加,红树林分布在东南部沿海地区,灌丛和草地零星分布;28年间,马来西亚沙巴州林地面积0-30 m高程范围内变化最为显著,其次是50-100 m内,天然林的破坏程度随着高程的降低而增加,人工林在不同高程范围内均有一定程度的开发,其中大于800 m时人工林开发程度最小。
关键词
数字高程模型(DEM)
林地信息提取
沙巴州
Keywords
Digital
Elevation
Model(DEM)
woodland
information
extraction
Sabah
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
P237 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络和特征选择的无人机多光谱影像林地提取方法
董建康
连懿
赵之江
张虎
冯晨阳
《天津师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022
5
下载PDF
职称材料
2
联合多尺度注意力机制与边缘约束的SPOT7影像林地提取方法
任诗曼
朱军
方铮
李闯农
梁策
谢亚坤
李维炼
张天奕
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
原文传递
3
光谱信息支持下城区林地信息提取方法
林双双
钟九生
何鑫
江丽
段纪维
代仁丽
何志远
《林业资源管理》
北大核心
2021
2
下载PDF
职称材料
4
基于DEM的马来西亚沙巴州林地变化分析
徐美荣
闫金凤
张宵宵
高珊珊
《北京测绘》
2019
0
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职称材料
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