国家重点基础研究发展计划(2013CB733404)
- 作品数：44 被引量：472H指数：13
- 相关作者：李增元陈尔学庞勇田昕何楚更多>>
- 相关机构：中国林业科学研究院资源信息研究所武汉大学东北林业大学更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：农业科学天文地球自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 一种新的MSTAR SAR图像分割方法被引量：2
- 2014年
- 提出了一种新的MSTAR SAR图像分割方法。该方法首先根据地物的散射机制进行属性散射中心(attributed scattering centers,ASC)特征提取,构造属性散射中心特征向量;然后使用马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)结合属性散射中心特征对MSTAR SAR图像进行空间邻域关系描述;最后运用标号代价能量优化算法得到最终的分割结果。MSTAR SAR数据上的实验结果证明了其有效性。
- 林达徐新潘雪峰张海涛
- 关键词：MSTARSAR图像分割马尔科夫随机场
- 基于足迹图模型的立体路网提取
- 2013年
- 为了改善足迹跟踪算法在夹角较小的交叉路口容易出现将两足尖合并和不易检测波谷的问题,提出了一种新的立体路网提取算法.算法分为3个步骤:首先用足迹跟踪算法提取道路基元,然后在足迹图结构上建立道路模型,最后通过立体反演层次推理实现道路分层.结果表明:该算法通过对波峰合并的角度选择和波谷检测的偏差校正提高了道路基元提取的准确性,并结合立体反演推理算法实现了道路连接、高度设置和分层.最后在Google Earth提供的真实数据上进行实验验证了该算法能有效地体现立体交叉路口的层次,并能保证提取出来的道路的正确性、完整性.
- 何楚杨芳石博徐新廖明生
- 关键词：交叉路口道路提取
- 运用融合纹理和机载LiDAR特征模型估测森林地上生物量被引量：13
- 2018年
- 针对区域尺度森林地上生物量的分布情况,以大兴安岭生态观测站为例,提出了一种融合光学影像纹理和机载LiDAR点云特征的森林地上生物量遥感估测方法。该方法首先提取Landsat 8 OLI不同波段在不同运算窗口下的纹理特征;然后对机载LiDAR点云进行滤波提取地面点,并利用地面点对点云数据进行高度归一化处理,提取点云特征因子;最后结合提取的遥感特征因子,利用支持向量回归的方法对研究区森林地上生物量进行估测,并对结果进行精度验证。结果表明:不同波段和窗口尺寸的建模精度差异较大,蓝光波段在7×7运算窗口下模型精度最高(R^2=0.73,R_(MSE)=22.32 t/hm^2);点云高度分位数变量的建模精度呈正态分布,变量H_(50)的建模精度最高(R^2=0.75,R_(MSE)=19.24 t/hm^2);与单一的遥感特征变量相比,融合光学影像纹理和机载LiDAR点云特征的模型精度有了一定提高,且针叶林和混交林的估测R_(MSE)分别为19.63和20.40 t/hm^2。因此,该方法可以为区域性的森林地上生物量估测提供有效参考。
- 胡凯龙刘清旺李世明庞勇李梅
- 关键词：机载激光雷达支持向量回归
- 森林地上生物量的多基线InSAR层析估测方法被引量：13
- 2017年
- 【目的】发展一种森林地上生物量(AGB)的多基线干涉合成孔径雷达(InSAR)层析估测方法,解决热带雨林森林AGB遥感估测常规方法的信号"饱和"问题,为区域及全球森林生物量估测和碳储量研究提供关键技术支撑。【方法】以法属圭亚那巴拉库(Paracou)热带雨林为研究对象,以Tropi SAR 2009 P-波段多基线机载SAR数据和85块样地调查数据为主要数据源。首先,根据HH极化层析相对反射率的三维分布信息提取林下地表高度,对HV极化多基线InSAR数据进行地形相位去除;然后,对HV极化多基线InSAR数据进行三维成像,并对其进行地理编码,得到地理坐标空间层析相对反射率的三维分布信息;最后,利用样地调查数据,分析不同高度处层析相对反射率与森林AGB的相关性,进而建立以层析相对反射率为输入特征的森林AGB估测模型,同时采用留一交叉验证法(LOOCV)对其估测模型进行精度评价。【结果】20 m以下各高度处层析相对反射率与森林AGB呈不同程度的负相关关系,以5 m高度处层析相对反射率与森林AGB的负相关性最强(相关系数达到-0.58);20 m以上各高度处层析相对反射率与森林AGB呈不同程度的正相关关系,以25 m高度处层析相对反射率与森林AGB的正相关性最强(相关系数达到0.63)。采用5 m高度处层析相对反射率构建模型的估测精度为88.44%,均方根误差为49.85 t·hm-2(相对均方根误差为13.56%);采用25 m高度处层析相对反射率构建模型的估测精度为88.82%,均方根误差为47.30 t·hm-2(相对均方根误差为12.87%);同时采用5 m和25 m高度处层析相对反射率联合构建模型的估测结果最优,估测精度为89.17%,均方根误差为46.45 t·hm-2(相对均方根误差为12.63%)。【结论】通过多基线InSAR层析技术得到的层析相对反射率信息有效解决了热带雨林森林AGB遥感估测常规方法的信号"饱和"问题。采用5 m和25 m高度处层析相对反射�
- 李兰陈尔学李增元任冲赵磊谷鑫志
- 关键词：多基线INSAR热带雨林
- 条件随机场的多极化InSAR联合相位解缠算法被引量：2
- 2013年
- 提出一种基于CRF模型的多极化InSAR联合相位解缠算法,用于在多极化方式的InSAR中选择最优通道的解缠相位计算高程。其中,缠绕相位的联合条件概率的倒数用作一元似然能量项,全变分对应的解缠相位的平滑度用作二元先验能量项,通过将两者统一的能量函数进行计算并优化,减少了相位解缠和单通道的噪声引起的误差。试验证明,该方法获得的高程精度优于最大似然估计高程。
- 何楚石博蒋厚军罗元廖明生
- 关键词：INSAR全变分平滑度
- 利用DEM进行SAR图像模拟及地形辐射校正被引量：3
- 2017年
- 在山区获取地面控制点比较困难,运用模拟SAR进行配准、校正,具有较大的优势。本文在分析SAR成像几何结构及ALOS PALSAR卫星轨道参数特征的基础上,运用RD定位模型对DEM的每个网格点进行雷达成像点的位置计算,模拟SAR图像,并提取当地入射角、投影角及规则化因子等;模拟出的SAR图像与真实SAR图像纹理吻合,有利于控制点的自动配准。在此基础上对ALOS PALSAR进行编码,构建基于规则化因子及入射角的地形辐射校正模型,消除面积效应及地形起伏造成的畸变问题,从结果中分析,校正后的图像明暗差异明显减少,这对雷达定量反演研究具有一定的现实意义。
- 薛东剑李增元郑洁李成绕李婉秋
- 关键词：PALSAR数字高程地形辐射校正
- 小麦倒伏的雷达极化特征及其遥感监测被引量：31
- 2014年
- 研究探索了雷达遥感大面积监测小麦倒伏状况的潜力。利用覆盖整个小麦生育期的5景时间序列Radarsat-2全极化影像数据,对比分析了倒伏小麦与正常小麦在不同时间、不同极化的雷达后向散射动态响应规律,发现雷达极化特征对小麦倒伏十分敏感,基于此提出利用雷达极化指数监测小麦倒伏的方法。并利用内蒙古额尔古纳市上库力农场春小麦抽穗灌浆期的实地调查数据,对提出方法进行验证,结果表明该方法能有效辨识和监测小麦倒伏。为大面积监测小麦倒伏提供了一种简单、快速、有效的手段。
- 杨浩杨贵军顾晓鹤李增元陈尔学冯琦杨小冬
- 关键词：雷达极化小麦倒伏极化指数多时相
- 机载AISA Eagle Ⅱ高光谱数据处理——以额济纳旗试验区为例被引量：5
- 2016年
- 机载AISA EagleⅡ传感器为"黑河综合遥感联合试验(HiWATER)"额济纳旗试验区提供航空高光谱影像。介绍了高光谱原始数据的辐射定标、几何校正、大气校正等预处理过程。根据研究区地形差异以及数据使用目的的多样性,几何校正中可选择是否加高精度DEM产品,大气校正的选择策略可分为平坦地形无DEM的大气校正和起伏地形添加DEM大气校正。本试验数据采用加载高精度DEM的几何校正和平坦地形大气校正方法,经过预处理后的高光谱数据产品,其地理坐标与高分辨率的CCD影像对比,地理位置信息较为准确;与实测地物光谱对比,影像光谱能较好地体现地物光谱的特性,数据可用作定量遥感进一步的研究。
- 荚文庞勇岳彩荣李增元车涛马明国
- 关键词：EAGLE预处理
- 基于分层自适应部分模型的遥感图像飞机目标检测被引量：4
- 2013年
- 提出一种基于分层自适应部分模型(HAPM,hierarchical adaptive part-based model)的目标检测方法,用于遥感图像的飞机目标检测。针对目前目标检测方法在子类型数目确定、模型多分辨率结构关系方面存在的不足,构造如下算法:首先构建一个扩展的Part-based Model模型;其次,分别从子类型的自适应选择、子类型的多层次建模和检测阶段加权距离变换的形变优化等方面对其进行改进;最后,HAPM算法充分考虑了模型的形变,同时结合多层次的建模思想使得目标的检测精度和算法适用性大大增强。用收集的10大国际机场的真实遥感图像数据进行实验验证,证明了算法的有效性。
- 何楚张宇廖紫纤廖明生
- 关键词：多层结构LSVM目标检测
- 内蒙古大兴安岭根河森林保护区植被覆盖度变化被引量：26
- 2016年
- 基于2000年Landsat-5 TM和2013年GF-1两期遥感影像,利用像元二分模型分别进行了内蒙古大兴安岭根河森林保护区植被覆盖度的估算,并对该区13年间植被覆盖度的变化情况及其与地形因子的相关性进行了分析。结果表明:利用像元二分法可准确地估算研究区植被覆盖度(决定系数R^2=0.52,相对平方误差RSE=0.54)。两期植被覆盖度与高程正相关性最大,其次为坡度。两期植被覆盖度变化图表明,该地区13年间植被覆盖度总体呈下降趋势,其中高覆盖度的下降最为明显。两期植被覆盖度及其差值随高程的增加而增大,海拔超过1027 m两者均变化缓慢,且植被覆盖度变化主要为正变化。火灾、水系富集、人工抚育频繁等因素对低海拔地区植被覆盖度的下降影响较大。
- 闫敏李增元陈尔学田昕谷成燕李春梅范文武
- 关键词：植被覆盖度地形
