作者:张猛; 钱育蓉; 杜娇; 范迎迎 期刊:《计算机工程与科学》 2019年第07期
为提高遥感影像草地分类的精度,分析了卷积神经网络中提取图像特征的特点,提出了一种基于特征整合深度神经网络的遥感影像特征提取算法。首先,将遥感影像数据进行PCA白化处理,降低数据之间的相关性,加快神经网络学习的速率;其次,将从卷积神经网络中提取到的浅层特征和深层特征进行双线性整合,使得整合后的新特征更加完善和优化;最后,对遥感数据进行训练,由于新特征中有效信息的增加,使得特征表达能力得到提高,达到提高草地分类准确...
作者:周伟 杨峰 钱育蓉 李建龙 期刊:《草业科学》 2012年第10期
基于遥感资料的植被类型划分能快速获得大尺度的植被覆盖变化数据。采用遥感和GIS技术,利用天山北坡典型草地2008年Landsat 5-TM遥感影像和1999年Landsat 7-ETM+全色波段数据,在对遥感影像预处理的基础上,进行了数据融合处理。根据融合影像的纹理特征进行监督分类,将研究区域的植被初步分为8种主要覆盖类型,在监督分类的基础上借助专家知识系统构建决策树,进一步将草地分为5类,包括平原荒漠、平原沙漠、低山荒漠、温性草甸和高寒...
作者:王红霞 柳小妮 郭婧 任正超 王凤萍 潘冬荣 期刊:《中国生态农业学报》 2013年第07期
宏观尺度上,气象数据空间插值模拟在气象科学和草地科学研究中一直占据重要的位置。为进一步提高其精度和增强草地类型划分空间分异效果,本研究在多元回归+残差分析(Analytic Method Based on Mul-tiple Regression and Residues,AMMRR)插值法中增加微地形因子(坡度和坡向),用普通克里金(OK)函数替换反距离加权(IDW)函数进行残差分析以建立改进型的多元回归+残差分析(I-AMMRR)插值法,并将其应用于内蒙古自治区〉0℃年...