曾旭婧
- 作品数：7 被引量：80H指数：6
- 供职机构：东北林业大学更多>>
- 发文基金：公益性行业科研专项国家林业公益性行业科研专项更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术交通运输工程更多>>
- 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
- 基于Sentinel-1A 的北黑高速路段多年岛状冻土形变研究
- 在全球变暖背景下，掌握北黑高速公路沿线岛状冻土空间分布范围，进一步获取冻土形变信息并探索岛状冻土季节性变化规律，对基础设施的防护、地质灾害的预防、生态系统的稳定发展以及探寻区域水热条件变化规律具有重要意义。本文主要采用S...
- 曾旭婧
- 关键词：路基沉降植被恢复土壤含水量生态治理
- 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Mann-Kendall法的北黑高速沿线岛状冻土区植被退化分析被引量：8
- 2017年
- 植被退化是影响陆地生态系统和气候变化的一个重要因素,分析植被退化特征对植被生态治理与保护具有重要意义。应用Mann-Kendall法对2000-2011年岛状冻土区的植被退化过程及影响植被退化的驱动因素进行分析。结果表明,植被退化区域占整个研究区面积的15.05%,其中严重退化区域比例占1.42%,其余13.63%为轻微退化;退化区域主要分布于北黑高速路段两侧地区、东北部大河口林场外围区域及河漫滩周围的沼泽地;降水量与植被指数表现为正相关性,显著性P<0.05,而气温显著性P>0.05,说明降水量是植被生长的主导因子;冻土退化产生地面渗水现象,归一化植被指数骤降0.26,同时在Mann-Kendall趋势曲线中突变点发生于2006年;岛状冻土退化伴随着土壤温度梯度发生显著的变化,植物的水分传导性脆弱,生长将受到抑制作用。研究结果可为高寒区生态系统的稳定发展和探寻水热条件变化规律提供空间数据支撑。
- 曾旭婧邢艳秋单炜张毅王长青
- 关键词：MANN-KENDALL检验岛状冻土植被退化
- 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Sentinel-1A与Landsat 8数据的北黑高速沿线地表土壤水分遥感反演方法研究被引量：21
- 2017年
- 土壤含水量是影响水文和气候变化的基本参数,研究土壤含水量分布,对气候变化、水资源分布、农作物估产等有着重要的现实意义和科学价值。本文以2015年6月21日的Sentinel-1A(哨兵1号)双极化合成孔径雷达影像为基础,结合同时段辅助光学影像Landsat 8,对北安—黑河高速沿线地区不同植被覆盖程度下复杂地表土壤含水量进行反演研究,探讨不同极化组合方式在不同土地利用方式下的土壤水分含量反演结果。结果表明:VH极化及VH与辅助变量NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)组合反演精度分别为52.1%和53.6%,整体效果并不理想。VV极化(VV Polarization)图像和双极化VV/VH(VH Polarization)组合在裸露和低植被地区反演更具有优势,其精度分别为75.4%和59.5%,而在高植被覆盖度地区并不适用。VH极化反演结果中耕地土壤含水量比实际值低9.37%,VV极化在低植被区域土壤含水量比实际值低10.45%,在灌木及耕地地区VV/VH反演结果精度比单极化及其组合反演结果低,最高精度模型的反演是VV结合NDVI。VV与辅助变量NDVI结合能综合反映复杂地表环境下土壤含水量,其精度达84%,标准误差RMSE为2.07,比VV极化反演精度提高8.8%,RMSE比VV极化降低2.704。VV与辅助变量NDVI组合方式在中等植被覆盖地区土壤含水量反演更具有优势,并能够更好地发挥哨兵1号C波段合成孔径雷达在土壤水分研究中的潜力与有效性。
- 曾旭婧邢艳秋单炜张毅王长青
- 关键词：后向散射系数极化方式
- 定量遥感支持下的岷江上游土壤侵蚀敏感性评价被引量：6
- 2014年
- 土壤侵蚀是在岷江上游面临的最严重的生态和环境问题之一。研究选取降水、土壤质地、坡度、坡长、植被覆盖度、水土保持因子等6个因子,采用修正通用土壤流失方程(RUSLE)探讨岷江上游土壤侵蚀敏感性的空间分布。结果表明,研究区土壤侵蚀中度至极度敏感性面积占研究区总面积42.45%,而轻度和不敏感的区域分别占54.29%和3.26%。由空间分布上来看,较敏感区主要分布在黑水县中部和理县的中部地区,而较不敏感位于东部及东南部地区。
- 曾旭婧张毅黄素萍陈玉林杨顺平
- 关键词：岷江上游定量遥感
