宋明明
- 作品数：3 被引量：27H指数：3
- 供职机构：南京大学地理与海洋科学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 用高分一号卫星数据识别多时相山区积雪被引量：6
- 2017年
- 针对目前从高分辨率遥感图像中提取多时相山区积雪信息精度较低、效率不高的问题,基于高分一号卫星数据,提出了一种基于多视图的多时相山区积雪提取方法。该方法基于GF-1卫星3个时相的图像数据,将多时相遥感图像视为多个视图,通过空间约束构建积雪识别多视图。针对山区阴影的巨大影响的问题,提出了将积雪分为非阴影区积雪和阴影区积雪2个类别,分别进行训练样本的选取。仅通过一次样本选取,运用旋转森林算法,基于多视图构建面向多时相的识别模型,实现多时相遥感图像的积雪识别。实验结果表明,3个时相识别结果的F值分别达到0.941、0.951和0.945,精度较高,且具有较高的效率,具有实际应用价值。
- 李成蹊肖鹏峰冯学智朱榴骏宋明明
- 关键词：多视图多时相
- 基于多时相Landsat8数据的南方丘陵区典型地物信息提取——以秦淮河流域为例被引量：7
- 2016年
- 以南方丘陵区秦淮河流域为研究区,采用多时相Landsat8遥感影像进行典型地物的光谱采样。根据典型地物光谱特征统计结果,针对各地类特点选取最优的指数提取模型,最终形成具有分层提取特点的决策树分类模型。结果表明:1借助植物的物候特征,采用多时相遥感影像进行水田与植被的划分能够取得较好效果;2秦淮河流域水田与旱地交错分布,水田主要分布于秦淮河河流洼地,夏季的水田与旱地光谱特征差异最明显,是遥感信息提取最好的时间,短波红外波段为水的吸收波段,在区分水田与旱地信息上具有明显优势;3归一化植被指数NDVI可区分农田信息与非农田信息,但由于部分绿化程度好的建筑用地在光谱信息上与农田存在一定的相似性,仍然存在一部分明显的误分现象,采用裸土指数BSI可以有效地将这部分建筑用地从农田信息中剔除;4建筑用地与裸地的混分问题是土地利用信息提取的难点之一,研究中尝试了多种指数模型与监督分类方法,结果显示监督分类方法在区分建筑用地与裸地信息方面效果最好;5决策树分类模型较单一的监督分类方法总体精度提高了23.1%。
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- 关键词：多时相决策树
- 秦淮河流域近30年不透水面景观格局时空演变研究被引量：16
- 2017年
- 不透水面作为表征城市化的重要指标,具有极其重要的生态学意义。本文选取多时相Landsat影像,以秦淮河流域为研究区,通过旋转森林算法得到9年土地利用覆盖图,并综合不透水率动态变化分析、土地利用变化轨迹分析、景观格局指数分析探究大流域尺度在近30年间不透水面景观格局的演变过程,旨在揭示其在城市化背景下的时空演变规律。研究结果表明:近30年来,秦淮河流域城市化进程推动下的景观格局变化显著,不透水面积增长近4倍,景观优势度大幅提升;城市化格局演变在2001-2003年前后具有明显差异,前期城市扩张以南京城区与江宁区为主,后期南京城区不透水面扩张大大减缓,而溧水区与句容市扩张速度大幅提升;城市化建设后期,流域内不透水面斑块形状复杂度降低、散布与并列情况减少、斑块的连通性、聚集度逐步增加,其中连通性水平较高的地区主要集中在南京城区和江宁区。
- 宋明明都金康郑文龙李成蹊卞国栋
- 关键词：LANDSAT
