高飞
- 作品数：3 被引量：10H指数：1
- 供职机构：武汉大学遥感信息工程学院更多>>
- 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农业科学经济管理更多>>
- 一种顾及在轨能力的对地观测需求能力基线提取方法
- 巫兆聪项伟高飞
- 基于改进的全卷积神经网络高分遥感数据语义分割研究
- 深度卷积神经网络以其独特的权重共享机制在图像识别中得到了广泛的应用,而普通的卷积神经网络在图像语义分割有着诸多困难。故本文将全卷积神经网络(FCN)应用于高分遥感数据的语义分割,以分割图像中的施工场地为例,提出了融合蓝板...
- 邓国徽高飞罗志鹏
- 关键词：施工场地
- 文献传递
- 基于GF-1/WFV与MODIS时空融合的森林覆盖定量提取被引量：10
- 2017年
- 森林作为陆地生态系统的重要组成部分,因其巨大的碳储量和固碳能力而备受关注,利用高分1号卫星的NDVI数据(GF-1 NDVI)可实现森林覆盖的定量提取。然而,由于受阴雨天气、运行成本等因素的影响,难以形成GF-1 NDVI时间序列数据,无法满足森林覆盖高精度提取的需求,为此,以河南省嵩山部分地区为实验区,应用STAVFM算法融合GF-1/WFV NDVI与MODIS NDVI,生成8 d步长的GF-1/WFV NDVI时间序列数据,在此基础上,提取NDVI特征并与GF-1/WFV的光谱特征进行组合,最后,采用SVM分类方法实现研究区森林覆盖的定量提取。研究结果表明,利用STAVFM算法生成的GF-1/WFV NDVI时序数据效果理想,很好地解决了GF-1 NDVI时序数据的缺失问题,由其NDVI特征与GF-1/WFV光谱特征构成的组合能够实现森林覆盖的有效提取,基于SVM分类后的总体分类精度为94.72%,与未融入NDVI特征的GF-1/WFV原始影像的分类结果相比,提高了4.90个百分点。
- 徐磊巫兆聪罗飞杨帆项伟高飞
- 关键词：遥感MODISNDVI
