夏俊士
- 作品数：25 被引量：452H指数：8
- 供职机构：南京大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球环境科学与工程农业科学更多>>
- 城市地表温度与土地覆盖关系的定量研究
- 利用Landsat TM数据，以徐州市为研究区，开展地表温度反演、混合像元分解和地表温度与土地覆盖类型之间的关系方面的研究。采用单窗算法，通过各种途径来获得必要参数进行地表温度反演。利用Ridd提出的v-I-S模型，通过...
- 夏俊士杜培军
- 关键词：地表温度混合像元分解
- 文献传递
- 城市遥感的进展与展望
- 遥感在城市化及其生态环境响应动态监测和综合评价中发挥着积极作用,是城市规划管理和可持续发展的重要技术支持,也是数字城市最重要的信息源.在总结回顾城市遥感基本原理与方法的基础上,结合国内外城市遥感的研究动向,对近年来国内外...
- 杜培军单丹丹夏俊士柳思聪谭琨
- 关键词：城市环境管理遥感技术信息处理
- 文献传递
- 北京一号小卫星数据的城市景观格局监测分析——以徐州市城区为例被引量：10
- 2010年
- 为了推进北京一号小卫星遥感数据在城市景观生态研究中的应用,针对其全色影像4m分辨率、多光谱影像32m分辨率的特点,试验分析北京一号小卫星影像在城市景观格局变化中的应用效果和特点。通过对不同分类器的比较,选择支持向量机分类器对多光谱影像、全色影像、全色与多光谱融合影像三个数据集进行景观组分分类,结果表明,全色与多光谱融合影像的分类精度最高。利用多时相、多光谱遥感数据统计分析了城市景观组分与格局变化,表明32m空间分辨率的多光谱影像可以用于城市景观格局变化和土地覆盖变化分析。本文全面试验和分析评价了北京一号多分辨率数据在城市景观格局研究中的应用效果。通过对同一年份全色影像和多光谱影像计算的景观格局指标的分析表明,全色数据能更有效地描述景观详细信息,多光谱数据可展现城市景观的整体格局,而融合后对景观格局分析能够获得优于单一数据的效果。试验和分析表明,北京一号小卫星4m全色高分辨率影像和32m多光谱数据的波段组合,能从不同尺度揭示城市景观格局和变化过程。
- 杜培军单丹丹夏俊士刘培
- 关键词：北京一号小卫星支持向量机
- 基于集成学习的高光谱遥感影像分类
- 伴随着高光谱成像光谱仪像向更高空间和光谱分辨率的快速发展，对现有的数据处理方法提出了新的挑战，需要发展新的数据处理方法。作为机器学习中最有效的方法之一，集成学习使用多个学习机（算法）来解决同一问题，能够显著地提高学习系统...
- 夏俊士
- 关键词：高光谱遥感
- 文献传递
- 基于非线性光谱混合模型的遥感影像提取城市不透水层(英文)被引量：6
- 2011年
- 针对传统方法在提取城市不透水层中的许多局限性,采用两种非线性光谱混合分解模型,包括混合调谐匹配滤波和多层感知器神经网络,通过混合像元分解获取城市不透水层.混合调谐匹配滤波利用用户选择的端元,通过最大化端元响应并减少未知背景信息的影响,进行局部分解端元.多层感知器由多个感知器组成,能够很好的进行非线性学习.对Landsat TM遥感影像进行最大噪声分离,使其转换到另外一个特征空间.利用新生成数据集的前三个成分(占90%以上信息量)进行纯净像元提取,并利用N维可视化分析器寻找出四个进行分解的端元:植被、高反射率地物、低反射率地物和土壤。不透水层则由高反射率和低反射率两个分量估算而成。对不同模型提取的结果,利用QuickBird多光谱图像评价其准确性.实验结果表明人工神经网络的精度最高,即非线性光谱混合模型同样可以有效地提取不透水层,精度甚至优于线性模型.
- 夏俊士杜培军曹文
- 关键词：不透水层人工神经网络多层感知器
- 基于多分类器集成的“北京一号”小卫星遥感影像分类研究被引量：2
- 2011年
- 将多分类器集合应用于"北京一号"小卫星多光谱遥感数据土地覆盖分类,首先构建分类器集合,应用最小距离分类、最大似然分类、支持向量机(SVM)、BP神经网络、RBF神经网络和决策树等进行土地覆盖分类,然后利用Bagging、Boosting、投票法、证据理论和模糊积分法等分类器集成方法,得到综合不同分类器输出的最终分类结果。试验表明,多分类器集成能够有效提高"北京一号"小卫星土地覆盖分类的精度,具有广泛的应用前景。
- 单丹丹杜培军夏俊士
- 关键词：多分类器集成土地覆盖分类
- 利用流形学习进行高光谱遥感影像的降维与特征提取被引量：40
- 2011年
- 基于最新的非线性降维方法——流形学习的理论,从高光谱遥感数据内在的非线性结构出发,采用全局化的等距映射(Isomap)方法进行降维,取得了优于常用的MNF方法的结果。把光谱角和光谱信息散度与测地距离相结合用于Isomap算法,结果在冗余方差和光谱规范化特征值方面优于采用传统欧氏距离计算邻域的Isomap方法。实验表明,流形学习是一种有效的高光谱遥感数据特征提取方法。
- 杜培军王小美谭琨夏俊士
- 关键词：高光谱遥感降维流形学习ISOMAP算法
- 遥感影像多分类器集成的关键技术与系统实现被引量：1
- 2011年
- 为克服单一分类器在遥感影像分类精度和效率方面的限制,有必要构建多分类器系统,集不同分类器的优点,获得比单一分类器更高的精度。针对遥感影像的特点和分类的需求,在遥感影像多分类器集成系统需求分析和系统设计的基础上,运用IDL语言在ENVI遥感影像处理平台下实现系统开发。遥感影像多分类器集成系统的主要功能包括遥感影像文件处理、特征选择与提取、分类预处理、分类、多种模式的多分类器集成(固定组合模式、用户自定义模式、向导模式和推荐模式)等。通过分类实例对系统应用进行介绍,表明本系统能够有效地提高遥感影像分类精度。
- 夏俊士杜培军张伟
- 关键词：多分类器集成遥感影像
- 基于HJ-1数据和V-I-S模型的城市不透水层变化分析被引量：2
- 2011年
- 选择2008年和2010年徐州市城区的HJ-1A/1B多光谱遥感图像,利用线性光谱混合模型(LSMM)、多层感知器(MLP)神经网络和自组织映射(SOM)神经网络3种混合像元分解方法,基于V-I-S(植被-不透水层-土壤)模型提取城市不透水层。对3种方法的精度分析对比表明,MLP方法优于其他两种方法,能够比较清晰地反映出徐州市城市化的发展。对两个时相多光谱影像提取的不透水层信息的分析表明,徐州市近两年的发展中心已逐渐向城市边缘地带扩展,其主要原因在于经济的迅速增长和城市化进程的加速发展。
- 单丹丹杜培军夏俊士柳思聪
- 关键词：不透水层线性光谱混合模型自组织映射神经网络
- 遥感影像多分类器集成系统的设计与实现
- 为了克服单一分类器精度和效率方面的限制,构建多分类器系统,能够组合不同分类器的优点,获得比单一分类器更高的精度。针对遥感影像的特点和分类的需求,在系统需求分析和设计的基础上,运用IDL语言在ENVI遥感信息处理平台下实现...
- 夏俊士杜培军张伟
- 关键词：多分类器集成遥感影像IDL
- 文献传递
