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邱赛: 作品数：10 被引量：51H指数：5; 供职机构：东北林业大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金国家林业公益性行业科研专项更多>>; 相关领域：农业科学更多>>

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星载LiDAR与HJ-1A/HSI高光谱数据联合估测区域森林冠层高度被引量：11: 2016年; 【目的】将ICESat-GLAS波形数据与HJ-1A/HSI高光谱数据联合,借助HSI高光谱数据提供的连续高分辨率光谱信息,实现区域森林冠层高度的估测,降低由于GLAS光斑呈离散条带状分布无法覆盖整个研究区造成的估测误差。【方法】首先,从平滑后的ICESat-GLAS波形数据中提取波形参数(波形长度W和地形坡度参数TS),基于W和TS建立GLAS森林冠层高度估测模型,并利用此模型计算研究区所有GLAS光斑内的森林冠层高度;然后,采用最小噪声分离法(MNF)对HJ-1A/HSI高光谱数据进行降维,提取前3个MNF分量(MNF1,MNF2,MNF3);最后,基于支持向量回归机(SVR)算法,利用GLAS估测的森林冠层高度和3个MNF分量建立区域森林冠层高度SVR估测模型,并估测研究区内无GLAS光斑覆盖区域的森林冠层高度,生成森林冠层高度分布图。【结果】从ICESat-GLAS波形数据中提取的地形坡度参数TS与野外实测地形坡度具有显著线性关系(R2=0.78);基于W和TS建立的GLAS森林冠层高度估测模型的R^2=0.78,RMSE=2.51 m,模型验证的R^2=0.85,RMSE=1.67 m;基于支持向量回归机算法建立的SVR模型建模的R2=0.70,RMSE=3.62 m,模型验证的R2=0.67,RMSE=4.42 m。采用野外数据对最终得到的森林冠层高度分布图的估测误差进行分析,结果估测误差最大值为7.10 m,最小值为0.07 m,平均值为1.78 m,估测误差的标准差为1.49 m,Q1为0.75 m,Q3为2.31 m。【结论】从ICESat-GLAS波形数据中提取的地形坡度参数TS能够很好地反映地形坡度的变化,本研究建立的线性关系模型可克服对数关系模型在平坦地区解释困难的问题。基于支持向量回归机算法,将ICESat-GLAS波形数据与HJ-1A/HSI高光谱数据联合,可克服ICESat-GLAS由于光斑呈离散条带状分布无法实现区域森林冠层高度估测的不足,实现对区域森林冠层高度的高精度估测。; 邱赛邢艳秋田静丁建华; 关键词：坡度支持向量回归机

ICESat-GLAS波形与HJ-1A高光谱影像联合反演森林地上生物量的研究: 传统森林参数获取主要依赖于野外调查，需要耗费大量人力、物力和时间，而且只能获取到点上的数据，不能够及时获取大区域森林参数的空间分布情况。遥感技术的出现和发展弥补了传统估测方法的不足，可以实现对大区域森林参数的快速、无损估...; 邱赛; 关键词：遥感技术高光谱影像

基于ICESat-GLAS波形数据估测森林郁闭度被引量：3: 2016年; 为探究GLAS波形数据在估测森林郁闭度方面的潜力,以吉林省汪清林业局经营区为研究区,利用高斯低通滤波器对GLAS波形数据进行平滑滤波,从平滑后的GLAS波形数据中提取比值能量参数（I）和差值能量参数（ec）,针对不同森林类型分别建立森林郁闭度单变量模型和多变量模型。研究结果表明：利用参数I建立的单变量模型优于利用参数ec建立的单变量模型;而利用参数I和ec建立的多变量模型明显优于单变量模型。对阔叶林来说,森林郁闭度模型的决定系数（R^2adj）和均方根误差（RMSE）分别为0.72和0.07,模型验证的R^2adj为0.74,RMSE为0.06;而对于针叶林,模型的R^2adj为0.80,RMSE为0.10,模型验证的R^2adj为0.76,RMSE为0.11;混交林模型的精度在阔叶林和针叶林之间,模型的R^2adj为0.75,RMSE为0.09,模型验证的R^2adj和RMSE分别为0.71和0.07。因此,GLAS波形数据在估测森林郁闭度方面具有一定的潜力,将参数I和ec联合能够提高GLAS波形数据估测森林郁闭度的精度。; 邱赛邢艳秋田静丁建华; 关键词：激光雷达森林郁闭度

联合星载ICESat-GLAS波形与多光谱Landsat-TM影像的森林郁闭度估测被引量：12: 2015年; 森林郁闭度的空间分布是评价森林生产力和分解率的一个重要指标.本研究以吉林汪清林区为研究区,分别利用星载激光雷达ICESat-GLAS波形数据和多光谱遥感Landsat-TM影像对该区的森林郁闭度进行估测,然后采用多元线性回归和BP神经网络两种方法对GLAS数据和TM数据进行联合,共同估测了森林郁闭度.结果表明:单一遥感数据估测森林郁闭度时,GLAS数据的模型决定系数为0.762,TM数据的模型决定系数为0.598.将GLAS数据和TM数据联合后估测森林郁闭度时,多元线性回归模型的复决定系数为0.841,BP神经网络模型的仿真精度为0.851.表明ICESat-GLAS数据与Landsat-TM影像联合能够发挥多源遥感数据的优势,提高森林郁闭度的估测精度,并为后续的空间区域内森林郁闭度的连续制图提供可靠的方法.; 王蕊邢艳秋王立海尤号田邱赛王爱娟; 关键词：森林郁闭度多源遥感数据神经网络模型

星载激光雷达数据处理系统: 本发明属于计算机星载激光雷达提取森林冠层高度处理软件，具体为一种星载激光雷达数据处理系统。其特点是：它是由地球科学激光测高系统，对单幅波形进行高斯拟合系统，采用平均值、最大值、方差方法对同一个光斑号数据进行处理系统构成；...; 邢艳秋邢涛李海英李立存邱赛; 文献传递

星载大光斑LiDAR与HJ-1A高光谱数据联合估测区域森林地上生物量被引量：8: 2016年; 以吉林省汪清林业局经营区为研究区,利用HJ-1A/HSI高光谱数据和ICESat-GLAS波形数据,估测区域森林地上生物量。从平滑后的GLAS波形数据中提取波形长度W和地形坡度参数TS,建立GLAS森林最大树高估测模型;从GLAS波形数据中提取能量参数I(植被回波能量Ev和回波总能量E之比),建立GLAS森林郁闭度估测模型;利用GLAS估测的森林最大树高和森林郁闭度联合建立森林地上生物量模型。由于GLAS呈离散条带状分布,无法实现区域估测,因此研究将GLAS波形数据与HJ-1A/HSI高光谱数据联合,基于支持向量回归机算法实现森林地上生物量区域估测,得到研究区森林地上生物量分布图。研究结果显示,基于W和TS建立的GLAS森林最大树高估测模型的adj.R^2=0.78,RMSE=2.51m,模型验证的adj.R^2=0.85,RMSE=1.67m。地形坡度参数TS能够有效的降低地形坡度的影响;当林下植被高度为2m时,得到的基于参数I建立的GLAS森林郁闭度估测模型效果最好,模型的adj.R^2=0.64,RMSE=0.13,模型验证的adj.R^2=0.65,RMSE=0.12。利用森林最大树高和森林郁闭度建立的森林地上生物量模型的adj.R^2=0.62,RMSE=10.88 t/hm^2,模型验证的adj.R^2=0.60,RMSE=11.52 t/hm^2。基于支持向量回归机算法,利用HJ-1A/HSI和GLAS数据建立的森林地上生物量SVR模型,生成了森林地上生物量分布图,利用野外数据对得到的分布图进行验证,验证结果显示森林地上生物量估测值与实测值存在很强的线性关系(adj.R^2=0.62,RMSE=11.11 t/hm^2),能够满足林业应用的需要。因此联合ICESat-GLAS波形数据与HJ-1A高光谱数据,能够提高区域森林地上生物量的估测精度。; 邱赛邢艳秋徐卫华丁建华田静; 关键词：森林郁闭度支持向量回归算法

基于ICESat-GLAS全波形数据的坡地森林冠层高度估测被引量：5: 2014年; 地形坡度对星载LiDAR的回波波形会产生很大的影响,并会进一步影响森林结构参数的正确估测。比较两类参数量化地形坡度的能力:辅助地形DEM数据的地形指数和波形自身参数后缘长度,以在反演坡地森林冠层高度时仅从回波波形本身出发,而不需要借助于其他辅助数据。采用估测坡地森林冠层高度的两组对比模型来比较:第1组对比模型是Xing模型和基于未改进的后缘长度的线性模型;第2组对比模型是Xing模型和基于改进的后缘长度的线性模型。结果表明,在两组对比模型中,基于波形自身特征参数的模型结果均优于基于辅助地形DEM数据的地形指数的Xing模型,说明在量化地形坡度时,波形的自身特征参数的量化能力要高于辅助地形DEM数据的量化能力。; 王蕊邢艳秋邱赛王爱娟; 关键词：坡地

基于小波变换的ICESAT-GlAS波形处理被引量：12: 2012年; 小波变换在信号处理方面的优势越来越明显,但是小波中的小波基不是唯一的,所以采用不同的小波基即使处理同一组数据其结果也会不同。为了确定那种小波基更适合于大光斑激光雷达,通过对MATLAB中常用的小波基参数特性的比较分析最终确定选用Daubechies小波基和Symlets小波基,并分别通过对ICESAT-GLAS波形进行小波分解、阈值处理和小波重构来实现波形去噪过程。结果表明:用Symlets小波基中的sym7小波基比用Daubechies小波基中的db1小波基去噪后波形信噪比要高,而均方根误差则比用Daubechies小波基中的db1小波基的低,由此看来Symlets小波基中sym7小波基更适合于处理大光斑激光雷达波形数据。; 邱赛邢艳秋李立存王萌; 关键词：小波变换小波基软阈值

一种木材计数器辅助纠偏计数装置: 本实用新型涉及木材领域，更具体的说是一种木材计数器辅助纠偏计数装置。可以固定不同规格的木材。包括底板、支架腿、铰接连杆、驱动连杆、矩形滑柱、承载板、限位矫正杆、扩展板、内端卡槽、中端推簧、内端卡杆、内端推簧、内腔，将需要...; 赵亚凤何洪璇钟萍邱赛; 文献传递

基于窗函数的林区ICESat-GLAS波形数据消噪研究被引量：5: 2016年; 在利用对地学激光测高系统(the Ice,Cloud and land Elevation-Geoscience Laser Altimeter System)数据估测森林结构参数时,需对原始波形进行去噪处理,以提高估测精度。以吉林汪清林区为例,提出了基于窗函数的林区GLAS数据消噪方法,选取了5种窗函数对GLAS数据进行消噪并比较其消噪精度。结果表明:窗函数对林区波形数据消噪具有较好的效果,窗函数消噪法的信噪比SNR最高为40.488 679,均方根误差RMSE最低为0.000 335;GLAS数据经窗函数消噪后能够合理地预测林区冠层高度,预测冠层高度与实测冠层高度的回归精度r从0.725增至0.820;本研究所选的几种窗函数中布拉克曼窗函数的消噪效果较好。结果说明了窗函数在对ICESat-GLAS波形数据消噪中具有很大的应用潜力。; 王爱娟邢艳秋邱赛王蕊; 关键词：消噪窗函数

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