国家自然科学基金(41206172)
- 作品数：17 被引量：90H指数：6
- 相关作者：马毅张杰任广波王霄鹏吴培强更多>>
- 相关机构：国家海洋局第一海洋研究所自然资源部第一海洋研究所大连海事大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央级公益性科研院所基本科研业务费专项国家海洋局第二海洋研究所基本科研业务费专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球环境科学与工程生物学更多>>
- 一种自适应学习率的卷积神经网络模型及应用——以滨海湿地遥感分类为例被引量：12
- 2019年
- 滨海湿地是重要的生态系统,开展滨海湿地类型分布监测,对滨海湿地的保护与利用具有重要意义。传统卷积神经网络(CNN)模型中的学习率为人工设置的固定值,本文提出一种自适应学习率的CNN模型,以代价函数为目标函数自动计算学习率的优化值,从而使CNN模型具有自适应性。应用黄河口滨海湿地的CHRIS高光谱遥感影像数据,开展本文提出的CNN模型分类方法验证与优化。实验结果表明:对于不同的学习率搜索区间,自适应学习率CNN模型在[0,1]区间的整体分类精度最高,说明在学习率优化过程中只需在小区间[0,1]内进行微调就能保证较好的分类精度;对于不同的学习率初值,自适应学习率CNN模型的分类精度和稳定性都高于传统CNN模型,说明本文提出的模型对初值敏感性较低;在训练样本数目减少的情况下,两模型分类精度的稳定性都有不同程度的降低,但在保证训练样本占全部样本1.35%以上的条件下,自适应学习率CNN模型稳定性高,说明本文提出的模型对小样本具有一定的适应能力。
- 陈琛马毅胡亚斌张靖宇
- 关键词：滨海湿地卷积神经网络自适应学习率
- 基于决策级数据融合的CHRIS高光谱图像分类方法研究被引量：6
- 2015年
- 本文选取8种常用的遥感图像监督分类方法,综合利用多数投票方法与先验分类概率信息,设计了3组决策级融合分类策略,在应用地物丰富的黄河口湿地CHRIS高光谱图像数据进行分类实验的基础上,开展了不同融合策略决策分类结果的比较研究,分析了融合策略对高光谱图像总体分类精度以及不同地物分类精度的影响。结果表明：（1）3组决策级融合策略总体分类精度均大于85%,Kappa系数都优于0.77,较8种单分类器均有提高,表明决策级融合是利用已有分类器资源、提升高光谱图像分类精度的一种途径;（2）策略3的分类表现最好,即维持最小虚警率的前提下降低错分可以提高分类精度,其中芦苇、滩涂地物同时保持了很高的生产者精度和用户精度,均接近90%,水体在保持较高用户精度的情形下生产者精度有大幅提升,增幅达11%;（3）每组策略综合考虑生产者精度和用户精度的情形下分类精度最高,较仅考虑生产者精度或用户精度的情形提升了1-2个百分点,表明设计算法时应同时考虑减少错分和漏分的情况。
- 马毅张杰任广波崔廷伟
- 关键词：图像分类CHRIS
- 基于地物光谱可分性的CHRIS高光谱影像波段选择及其分类应用被引量：7
- 2015年
- 本文以黄河口湿地为研究区,应用覆盖该区域的CHRIS高光谱遥感影像,提出了一种基于地物光谱可分性的滨海湿地高光谱影像波段选择方法。该方法利用研究区的7种典型地物的110余条现场实测地物光谱曲线,通过分析比对地物两两之间的光谱可分度,确定地物类型之间的光谱可分区间,基于此选取CHRIS高光谱影像的地物分类特征波段,应用三种经典的监督分类方法(支持向量机法SVM、人工神经网络法ANN和光谱角制图法SAM)开展利用全波段的和利用本文方法选择特征波段的分类对比实验。结果表明:(1)基于光谱可分性特征波段的方法较全波段分类精度有所提高,其中ANN分类精度最高,为82.52%,较全波段分类精度提高了约为5.1%;(2)芦苇、水体、黄河水和裸滩4种地物的识别能力高,生产者精度都在80%以上;(3)碱蓬的用户精度提升最为明显,约在7%。
- 吴培强张杰马毅任广波
- 关键词：特征提取
- 基于主成分分析和决策级融合的高光谱图像分类方法研究被引量：4
- 2015年
- 为了评价主成分分析方法和决策级数据融合方法对高光谱图像地物分类结果的影响,作者利用各分类器和主成分分量的优势,提出了两组地物分类结果的决策级融合策略,利用8种常用监督分类方法对高光谱原始图像和PCA变换后不同分量组合图分类得到的结果进行决策级融合,并应用覆盖黄河入海口新老河道交界处的CHRIS/PROBA高光谱图像开展实验研究。结果表明:直接采用每类地物分类精度最高的、空穴和缝隙采用总体分类精度最高的融合策略,在综合考虑生产者精度和用户精度的情形下,仅使用最大似然法、支持向量机和人工神经网络3种分类方法,按照分类精度从高到低的顺序进行的融合分类效果最好,总体分类精度为87.82%。与8种监督分类方法中效果最好的最大似然法相比,精度提高了2.7个百分点,同时明显减少了错分现象,尤其是对于分布面积较小的翅碱蓬和柽柳,滩涂被误分为翅碱蓬、芦苇被误分为柽柳的现象大大降低。
- 李晓敏张杰马毅任广波
- 关键词：主成分分析高光谱图像图像分类决策级融合
- 资源一号02C卫星海岸带影像二级产品质量评价被引量：3
- 2016年
- 为分析资源一号02C卫星在海岸带地区的应用潜力,对其遥感数据成像质量进行评价。采用主观评价和客观评价相结合的评价方法,对资源一号02C卫星P/MS影像二级产品进行质量评价,并与应用广泛且波段设置、空间分辨率相近的SPOT-5影像数据进行对比,分析其在海岸带遥感应用方面的潜力。结果表明:采用目视解译的主观评价显示,资源一号02C全色、多光谱以及融合影像在海岸带典型地物表现能力方面接近SPOT-5影像,而SPOT-5影像颜色过渡更自然,影像纹理和细节信息更丰富。采用统计分析量的客观评价显示,资源一号02C与SPOT-5影像的各统计参数互有高低。就全色影像而言,资源一号02C的信息量较高,而SOPT-5的亮度、灰度离散程度和空间分辨率较高;就多光谱影像而言,SPOT-5的灰度离散程度较高,其他指标无明显规律,不易比较;就融合影像而言,SOPT-5的空间分辨率较高,而资源一号02C的信息量、灰度离散程度和波段间独立性较高。因此,资源一号02C影像数据在一定程度上可以替代SPOT-5影像,在海岸带遥感研究与应用领域具有相当潜力。
- 王霄鹏张杰马毅任广波
- 关键词：SPOT-5海岸带遥感影像
- “高分五号”高光谱互花米草遥感识别与制图研究被引量：12
- 2021年
- 基于高分五号卫星上搭载的世界上首个同时具有大刈幅、宽谱段的高光谱遥感载荷获取的遥感图像,以黄河三角洲滨海湿地为研究区,开展了对外来入侵物种互花米草的分类和制图。通过对比代表不同分类思想的SVM,SCM,ANN和MLC方法在全波段参与分类和特征波段分类中的结果,发现SVM分类方法在不同的数据中均能得到最好的分类效果,总体分类精度达到了94.23%。虽然利用特征波段的分类结果总体精度较全波段低(约3%),但更节省计算资源和计算时间。根据分类结果,在研究区内互花米草的分布面积达到了3863.16 hm^(2),占调查区域潮间带总面积的21.23%,但却占据了海岸线总长度的51.47%,其中121平台以北海岸线被100%占据,而该平台以南的海岸却几乎没有互花米草。结合现场调查数据和NDVI等植被指数的分析结果,发现互花米草的生长状态好坏与其淤泥底质的形成时间点相关,即越新形成的淤泥质潮滩上互花米草的长势越好,且好、中、差三种类型互花米草的面积比率是7∶4∶3,表明了该区域的互花米草仍有较为旺盛的生命力和入侵扩展能力。
- 任广波周莉梁建路峰王安东王建步李晓敏马毅
- 关键词：高光谱遥感黄河三角洲
- 黄河口湿地典型地物类型高光谱分类方法被引量：6
- 2014年
- 黄河口湿地地物类型具有复杂多样的特点,本文将线性光谱混合分析模型与归一化植被指数(NDVI)和归一化水体指数(NDWI)相结合,建立了一种新的滨海湿地遥感影像分类方法;开展了基于CHRIS高光谱影像的黄河口湿地芦苇、柽柳、碱蓬、大米草、潮滩和水体6种典型地物分类实验,整体分类精度为77.33%,Kappa系数为0.71,与经典的最大似然分类(MLC)方法相比较,整体分类精度提高1.6%,Kappa系数提高0.02,尤其是芦苇、碱蓬、大米草和潮滩的分类精度明显提高。
- 王建步张杰马毅任广波
- 关键词：高光谱遥感影像地物分类NDVINDWI
- 黄河口受石油烃渗漏影响植被的高光谱检测方法研究
- 2014年
- 以黄河口为研究区,应用现场和HJ-1高光谱遥感数据,开展了植被受石油烃渗漏影响的高光谱检测方法研究。选择了常用于判别植被受石油烃渗漏污染的红边蓝移指数REP_blue、土壤含氧量相关指数CTR和叶绿素敏感指数CHL,通过分析研究区主要植被芦苇和柽柳地物光谱和HJ-1高光谱影像中同位置像元光谱,对3种指数在研究区的有效性进行了评价。基于在图像像元光谱检测中表现较好的指数,提出了一种针对HJ-1高光谱遥感影像的受石油烃渗漏影响植被检测方法。结果表明,3种指数对于油井旁植被现场光谱的检出效果均好于图像光谱,同时,相比于其它两种指数,CHL指数的检出效果较差;应用发展的受石油烃渗漏污染影响植被检测指数,对覆盖研究区的HJ-1高光谱遥感影像进行了检测,发现检测结果中71.1%的位置附近存在油井,说明该方法具有一定的检测能力。
- 任广波张杰吴培强马毅
- 高分辨率图像辅助提取高光谱图像端元被引量：5
- 2014年
- 现有的端元提取算法大多是基于凸面单形体假设,对于非单一地物类型,利用这些端元进行丰度反演将会影响混合像元分解精度。本文提出一种利用高分辨率图像判断高光谱像元内是否为同一类型地物的方法。首先,利用图像分割程序对高分辨率图像进行分割,得到光谱均一的斑块矢量图,并叠加到高光谱图像上;然后,通过空间关系分析找出斑块内的高光谱像元,称其为准端元;最后,利用端元提取算法在这些准端元中进行端元提取。实验结果表明,该方法将端元提取结果的误差降低了20%左右。
- 崔宾阁张杰马毅任广波
- 关键词：端元提取高分辨率
- 基于HJ-1高光谱影像的黄河口芦苇和碱蓬生物量估测模型研究被引量：11
- 2014年
- 湿地植被的生物量是湿地生态评价、保护和利用的重要基础数据,遥感技术已经成为湿地生物量高效、准确监测的重要手段。基于2013年9月的HJ-1高光谱遥感影像,应用准同步现场踏勘数据,通过单变量线性回归和多变量线性回归的方法,针对7种常用的窄波段植被指数和2种红边指数对黄河口芦苇和碱蓬生物量(地上干重)的估测能力进行了评价。结果表明:(1)单光谱指数变量情况下,对于芦苇,选择近红外827nm波段和红635nm波段简单植被指数(SRI)和线性插值红边指数(REP_linear interpolation)取得了最佳的单变量回归结果,决定系数分别达到0.42和0.58;对于碱蓬,选择近红外807nm波段和红692nm波段的归一化差值植被指数(NDVI)、SRI和优化的土壤校正植被指数(OSAVI)取得了较好的回归结果,决定系数分别达到0.60,0.59和0.47;(2)多光谱指数变量情况下,以在单变量回归分析中取得较好结果的SRI和REP_linear interpolation指数为变量,芦苇得到了与其生物量之间决定系数为0.71的高相关性;同时,以NDVI、SRI和OSAVI为变量,与碱蓬生物量的决定系数达到了0.66。
- 任广波张杰汪伟奇耿延杰陈妍君马毅
- 关键词：植被指数
