公共文化服务平台

共 9 条记录，以下是 1-9

全选清除导出

排序方式：

基于Landsat影像的土地利用/覆盖变化研究——以吉林省汪清县为例被引量：9: 2016年; 基于Landsat TM/OLI_TIRS遥感影像数据,以汪清县为研究区域,利用RS和GIS技术,通过土地利用动态度模型、土地利用转移模型,以2004年为时间节点,分析1994-2014年间汪清县的土地利用/覆盖变化状况,利用灰色关联度模型对该变化的驱动力进行分析。结果表明,2004年以前,综合土地利用动态度为0.62%,空间变化差异明显,2004年后综合土地利用动态度降为0.56%,但空间变化差异逐步扩大,总体变化趋势放缓。1994-2014年间,林地面积总体减少,但2004年后呈增长趋势,变化程度较高的有裸地、草地及居民用地,每种土地类型都有不同数量的相互转化。驱动力分析表明,汪清县土地利用和覆盖变化是人口、经济等因子综合驱动的结果,不同土地类型变化的最主要的驱动因子有所差异。; 李梦颖邢艳秋王铮刘美爽姚松涛谢杰曾旭婧; 关键词：RS和GIS 转移矩阵

基于机载LiDAR单束激光穿透指数的白桦林LAI估测被引量：11: 2016年; 森林叶面积指数(LAI)是描述森林冠层结构和树木生长状况的一个重要指标.本研究以内蒙古依根地区为研究区,在充分考虑机载激光雷达不同回波脉冲之间差异的基础上,对LiDAR点云数据进行分束处理,同时利用传感器与目标之间的距离对LiDAR点云强度进行校正,在由点云校正强度计算传统激光穿透指数(LPI)的同时提出了一个新的激光穿透指数,即单束激光穿透指数(LPI_s),并分别采用LPI和LPI_s两种激光穿透指数在4种不同LiDAR数据采样尺度(直径分别为5、10、15和20 m)下分别应用理论模型和经验模型两种不同的建模方法对森林LAI进行估测,以期通过激光分束来提高森林LAI的估测精度.结果表明:分束激光穿透指数均值(LPI_(mean))估测LAI的效果明显好于未分束LPI的估测效果,且当LiDAR数据采样尺度为15 m时,LPI_(mean)的经验模型(R2=0.80,平均绝对偏差MAD为0.11)和理论模型(R^2=0.77,MAD=0.16)的估测结果均达到最佳.最后综合应用最佳经验模型与理论模型各自的优点绘制了研究区的白桦林LAI分布图.; 邢艳秋霍达尤号田田昕焦义涛谢杰姚松涛; 关键词：叶面积指数机载激光雷达

基于机载LiDAR全波形数据白桦林林分LAI反演研究被引量：4: 2018年; 为提高森林叶面积指数(LAI)的估测精度,本研究以白桦林为研究对象,以机载激光雷达(LiDAR)全波形数据为研究数据,首先提出了机载LiDAR全波形数据读取与波形特征信息提取的相关算法,结合具体算法的实现分析出每条全波形对应的各波形分量的能量信息,然后依据波形能量信息在传统激光穿透指数(LPI)计算的基础上结合全波形数据的特点,计算出全波形激光穿透指数(LPIfi),最后获得样地体元激光穿透指数(LPIf-mean),用于估测森林林分LAI,并将估测结果与机载LiDAR离散回波点云数据估测森林LAI的结果进行了对比。结果表明,全波形样地体元激光穿透指数LPIf-mean与森林林分LAI之间的建模精度R^2=0.815,RMSE=0.105,预测精度R^2=0.864,RMSE=0.139,同时在同等样地尺度下,全波形数据返回脉冲能量信息估测森林LAI的精度要高于离散回波点云数据的,因而,基于机载LiDAR全波形数据能够实现森林林分LAI的高精度反演。可以为进一步森林生态参数模拟与估测提供高精度的基础数据,弥补和提供了机载LiDAR全波形数据估测森林LAI的方法和思路。; 邢艳秋姚松涛尤号田田昕彭涛李梦颖谢杰闫灿; 关键词：白桦林

基于机载全波形LiDAR数据的森林地上生物量估测算法研究被引量：12: 2017年; 为提高森林地上生物量(AGB)的估测精度,本研究以白桦林为研究对象,以机载全波形激光雷达(Li DAR)数据为研究数据,首先提出了机载全波形Li DAR数据读取与全波形特征信息提取的相关算法,然后结合具体算法的实现提取出每条全波形数据对应的各波形分量的能量信息,进而依据波形能量信息计算出每个样地的全波形激光穿透指数(Fi LPI),之后通过全波形激光穿透指数F i LPI建立其与对应样地实测森林AGB的统计回归模型,同时将森林AGB的估测值与森林AGB的实测值进行对比。结果表明全波形激光穿透指数F i LPI与森林AGB具有很好的相关性(R2为0.885,RMSE为0.095),并且森林AGB的估测值与实测值之间误差的波动较小,提高了森林AGB的估测精度,弥补和提供了机载全波形Li DAR数据估测森林AGB的方法和思路。; 邢艳秋姚松涛李梦颖谢杰闫灿; 关键词：机载激光雷达白桦林地上生物量

机载全波形LiDAR数据LAS格式解析和快速提取研究被引量：1: 2017年; 机载全波形激光雷达(LiDAR)数据的提取是其后续分析和处理的首要工作,为快速提取机载全波形LiDAR文件数据,本文以研究区内采集的Leica ALS60激光雷达系统记录的LAS1.3格式全波形文件数据为研究对象,以IDL8.3为编程开发平台,在对LAS1.3全波形文件格式解析的基础上,分析机载全波形LiDAR文件的数据结构与数据组织,判断出全波形文件中记录的全波形数据和点数据各自的存储位置,然后应用内存映射文件方法,映射出全波形文件数据在内存中的映射标识,进而得到文件映射内核对象,之后结合Leica ALS60 LAS1.3全波形文件的主要字段参数值与全波形文件数据提取顺序流程,结果表明本研究方法适合于LAS1.3二进制全波形大文件数据的读取且效率很高,完成其全波形文件中波形数据的快速提取研究与可视化显示,为全波形数据的波形分解和应用工作奠定基础。; 姚松涛邢艳秋李梦颖闫灿; 关键词：机载激光雷达

基于机载LiDAR多回波类型森林叶面积指数反演研究被引量：2: 2018年; 森林叶面积指数(Lai)作为森林的重要结构参数,对于研究森林物质能量交换相关的生理活动具有重要意义。为提高森林Lai的反演精度,本研究充分利用激光雷达点云数据多回波类型之间所含信息的差异,通过对机载激光雷达点云数据预处理后,基于点云数据的多回波类型,共提取了6个激光穿透指数(Lpi),分别与野外样方实测Lai建立线性回归模型用于估测森林Lai。结果发现:单变量估测模型中,基于首次回波强度Lpi(i LPIfirst)模型最好(R2=0.836,Mad=0.091)。多变量模型中,基于首次回波强度Lpi(i LPIfirst)、冠层回波数量Lpi(n LPIcan)及冠层回波能量Lpi(i LPIcan)的三变量模型估测精度最高(R2=0.883,Mad=0.076),相比于单变量估测模型而言,R2提高了0.047,Mad减少了0.015。结果表明,基于点云回波类型分类的Lpi能够较好的估测森林Lai,且多变量模型的估测精度要优于单变量模型的估测精度。; 谢杰邢艳秋尤号田田昕安立华姚松涛; 关键词：叶面积指数机载激光雷达

基于支持向量机的Landsat-8影像森林类型识别研究被引量：17: 2017年; 以吉林省汪清林业局天然林区为研究区,利用Landsat-8 OLI_TIRS多光谱遥感影像,结合森林资源野外调查数据,提取森林类型纹理、光谱特征参数,作为支持向量机的输入量,利用K-折交叉验证法确定最优核函数,识别森林类型,确定最优分类结果,评价分类精度,并与仅利用波段光谱特征的SVM分类结果进行精度对比。结果表明:利用纹理和光谱特征进行分类,构造SVM进行森林识别是可行的。惩罚系数C=100.0、核函数半径σ=1.000时的径向基核函数构造的支持向量机分类精度最好,总体分类精度可达89.58%,Kappa系数为0.87,单一分类精度中,阔叶林>针叶林>针阔混交林。只利用光谱特征的分类结果精度为81.26%,结合光谱和纹理特征的规律,能够提高分类精度。; 李梦颖邢艳秋刘美爽王铮姚松涛曾旭婧谢杰; 关键词：支持向量机

基于元胞自动机和BP神经网络算法的Landsat-TM遥感影像森林类型分类比较被引量：16: 2017年; 【目的】针对森林资源遥感监测效果往往受森林类型识别分类方法的影响,提出一种基于元胞自动机的遥感影像森林类型分类方法,以提高Landsat-TM遥感影像的分类精度,为森林资源遥感监测提供技术支持。【方法】以小兴安岭带岭林业经营管理局为研究区,基于2010年Landsat5-TM影像数据和2012年森林资源二类调查数据,采用窗口法获取TM第5波段各待分类别的像元均值作为聚类中心,以元胞自动机的Moore模型为框架,以元胞为基本单位,以像元均值为对象,利用最小距离法求取进化规则(判断准则是中心元胞周围的8个元胞距每类聚类中心的距离最近且像元数量最多,则中心元胞属于该类别),充分考虑影像及地物之间的空间特征,采用元胞自动机分类方法进行森林类型的识别分类。同时,以相同的样本数,采用3层BP神经网络模型对TM遥感影像进行分类试验,并比较2种方法的分类效果。【结果】基于元胞自动机的分类方法总体分类精度为88.712 1%,Kappa系数为0.829 1,针叶林、阔叶林和针阔混交林的用户精度分别为73.60%,92.94%和94.13%,达到了区分针叶林、阔叶林和针阔混交林的分类目的。BP神经网络算法的总体分类精度为86.671 3%,Kappa系数为0.798 4,针叶林、阔叶林和针阔混交林的用户精度分别为69.22%,93.37%和90.76%。2种分类方法均可有效识别森林类型信息。【结论】元胞自动机模型应用于遥感影像森林类型识别分类可弥补因TM影像空间分辨率较低造成的遥感影像分类精度过低的问题,提高分类精度。在森林分布破碎、种类类型多样且结构复杂的带岭林区,该研究结果有助于森林资源监测与管理,可为大区域尺度的森林动态信息监测提供更好的数据及技术支持。; 田静邢艳秋姚松涛曾旭婧焦义涛; 关键词：元胞自动机 BP神经网络 LANDSAT

机载全波形LiDAR数据处理及森林LAI估测研究: 激光雷达是一种主动式遥感技术，能够精确的获取目标物的三维空间信息。随着激光雷达系统和相关技术的发展，越来越多的机载激光雷达系统具备了获取全波形数据的能力，进一步推动了激光雷达技术在相关行业中的应用。全波形激光雷达系统通过...; 姚松涛; 关键词：机载激光雷达叶面积指数; 文献传递

全选清除导出

共1页<1>

姚松涛

合作作者

文献类型

领域

主题

机构

作者

传媒

年份

用户反馈

姚松涛

合作作者

文献类型

领域

主题

机构

作者

传媒

年份

用户登录

用户反馈