徐璐
- 作品数：10 被引量：12H指数：2
- 供职机构：武汉大学资源与环境科学学院更多>>
- 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理学农业科学文化科学更多>>
- 纹理与光谱信息相结合的分类方法研究
- 本文基于常规的遥感图像分类方法,即监督分类法和非监督分类法,结合ERDAS软件和试验数据进行分类实验;引出纹理信息的概念,并探讨其在遥感图像分类中的应用,提取原数据中的纹理信息参与分类;最后,比较分析分类的结果,论证了结...
- 胡胜国黎赛先徐璐
- 关键词：非监督分类纹理信息光谱信息遥感图像
- 文献传递
- 结构与光谱信息相结合的遥感图像分类方法
- 该文对结合纹理信息与光谱信息的遥感图像分类方法进行了研究。首先介绍了常规的遥感图像分类方法, 监督分类法和非监督分类法,并结合 ERDAS 软件和试验数据进行分类实验：接着引出纹理信息的概念,并探讨其在遥感图像分类中的应...
- 徐璐何宗宜张少青郭妍
- 关键词：非监督分类纹理信息光谱信息
- 文献传递
- 结构与光谱信息相结合的遥感图像分类方法
- 2007年
- 对结合纹理信息与光谱信息的遥感图像分类方法进行了研究。首先介绍了常规的遥感图像分类方法，监督分类法和非监督分类法，并结合ERDAS软件和试验数据进行分类实验；接着引出纹理信息的概念，并探讨其在遥感图像分类中的应用，提取原数据中的纹理信息参与分类；最后，比较分析分类的结果，论证了结构与光谱信息相结合的遥感图像分类方法可行性。
- 胡胜华徐璐张少青郭妍
- 关键词：非监督分类纹理信息光谱信息
- 结构与光谱信息相结合的遥感图像分类方法
- 该文对结合纹理信息与光谱信息的遥感图像分类方法进行了研究。首先介绍了常规的遥感图像分类方法,监督分类法和非监督分类法,并结合ERDAS软件和试验数据进行分类实验;接着引出纹理信息的概念,并探讨其在遥感图像分类中的应用,提...
- 徐璐何宗宣张少青郭妍
- 关键词：遥感图像分类纹理信息光谱信息
- 文献传递
- 顾及粗糙度的土壤有机碳成像高光谱估测模型被引量：1
- 2022年
- 可见近红外非成像光谱分析技术已被广泛用于土壤有机碳(SOC)含量估测,然而该技术的使用受土壤粗糙度的影响,对样本的前处理要求较高,导致模型的实用性受限。针对这一问题,以美国爱荷华州农田土壤为研究对象,使用成像及非成像光谱仪获取土壤样本研磨前后的可见近红外反射光谱,采用去包络线(CR)、吸光度变换(AB)、S-G平滑(SG)、标准正态变换(SNV)、多元散射校正(MSC)5种光谱预处理手段,利用偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量回归(SVR)算法构建并对比土壤SOC光谱估算模型,探究利用成像光谱数据估测高粗糙度样本SOC含量的可行性。实验结果表明,使用成像光谱数据能够实现高粗糙度样本的SOC含量估算,而使用非成像光谱数据则无法估算高粗糙度样本的SOC含量;基于成像光谱数据建立的高粗糙度SOC最优PLSR估算模型R^(2)能够达到0.739以及最优SVR估算模型R^(2)为0.712,而基于非成像光谱数据建立的高粗糙度SOC最优PLSR和SVR估算模型R^(2)仅仅分别为0.344和0.311。基于AB,SG,SNV和MSC这4种预处理手段之后的成像光谱数据建立的土壤样本研磨前的PLSR模型性能优于样本研磨之后建立的PLSR模型,而SVR模型性能正好相反。而对于非成像光谱数据来说,土壤样本研磨后建立PLSR和SVR模型精度总是强于样本研磨前建立的模型精度。对于这两种光谱数据和两个估算模型而言,不同的光谱预处理方法提高模型估算精度的能力不同。土壤样本研磨前后,基于成像光谱数据建立的PLSR和SVR模型性能均优于非成像光谱数据所构建的模型。成像光谱技术能够增强高粗糙度土壤样本可见近红外光谱与SOC的相关性,从而提高模型估算精度;能够克服土壤粗糙度的影响;为野外大尺度估测SOC含量提供了新的手段。
- 徐璐陈奕云洪永胜魏钰郭龙郭龙
- 关键词：光谱预处理土壤有机碳
- 基于分数阶微分的土壤含水量高光谱响应特征与估测模型构建被引量：4
- 2022年
- 面向滨湖地区土壤含水量信息的高效获取,以洪湖272个土壤样本为例,测定可见-近红外反射光谱,对原始和两种预处理后的光谱进行0~2阶分数阶微分处理(间隔为0.2阶),探究土壤含水量的分数阶微分(fractional-order derivative,FOD)光谱响应特征;以此为基础构建土壤含水量估测模型并进行对比,探究最佳的预处理与微分阶数组合。结果表明:随着微分阶数的增加,土壤光谱在水分特征波段1450 nm、1950 nm和2200 nm附近谷值逐渐突出,1950 nm处的VIP峰值逐渐增强;分数阶微分在特定波长和阶数下能提高土壤含水量和光谱之间的相关性,使用Savitzky-Golay(SG)平滑+0.6阶微分的光谱数据建立的模型精度最佳,预测决定系数为0.86,相对分析误差值为2.62,且在不同用地类型的交叉验证中都取得了良好效果。
- 邵丽冰陈奕云徐璐洪永胜
- 关键词：土壤含水量分数阶微分偏最小二乘回归
- 基于鲜土反射光谱的农田土壤重金属含量估算被引量：1
- 2021年
- 传统土壤重金属含量信息获取方式成本高、效率低,反射光谱分析技术的发展为土壤重金属研究提供了新的手段。针对以往研究多采用风干研磨后的土壤反射光谱导致的效率低下等问题,以云南省杞麓湖流域的216份农田鲜土样本作为研究对象,在实验室测试分析鲜土样本的可见—近红外反射光谱及重金属铬(Cr)等元素含量的基础上,结合不同光谱预处理方法和偏最小二乘回归(PLSR)构建农田土壤铬(Cr)含量的估算模型,并进一步采用偏相关分析探究模型构建机理。结果表明:基于均值中心化反射光谱的PLSR模型可以对Cr含量进行估算(RPD>1.4)。Cr与Fe的相关关系显著(p<0.05),并且光谱第一主成分(PC1)与Cr的偏相关系数在控制土壤有机质(SOM)前后未有变化,在控制Fe之后则由显著(p<0.05)变为不显著。因此,Cr元素可以被反射光谱估算的机理在于其与Fe元素的相关性。研究表明利用鲜土反射光谱在流域尺度上估算农田土壤重金属Cr元素具有较好的可行性。
- 魏钰陈奕云徐璐徐璐
- 关键词：土壤重金属偏最小二乘回归光谱预处理
- 面向地理科学一流本科专业的定量遥感“金课”的建设途径被引量：2
- 2020年
- 面向未来地理科学国家一流本科专业建设及人才培养的要求,对武汉大学地理科学专业定量遥感课程的教学与实践经验进行了归纳与总结,分析介绍了教学过程中遇到的问题、采取的对策及实践效果,为进一步打造定量遥感"金课"指引方向,以期提升地理学理科基地人才培养质量,服务一流学科建设。
- 陈奕云沈焕锋徐璐郭龙曾晨费腾刘耀林
- 关键词：定量遥感
- 结构与光谱信息相结合的遥感图像分类方法
- 对结合纹理信息与光谱信息的遥感图像分类方法进行了研究.首先介绍了常规的遥感图像分类方法,监督分类法和非监督分类法,并结合ERDAS软件和试验数据进行分类实验;接着引出纹理信息的概念,并探讨其在遥感图像分类中的应用,提取原...
- 胡胜华徐璐张少青郭妍
- 关键词：遥感图像纹理信息光谱信息
- 文献传递
- 结合VGGNet与Mask R-CNN的高分辨率遥感影像建设用地检测被引量：4
- 2021年
- 针对当前多数深度学习模型只能对高分辨率遥感影像裁剪图片进行土地利用类型判别的问题,结合VGGNet与Mask R-CNN开展了智能化建设用地目标检测研究。在建立研究区4类土地利用类型遥感影像数据集的基础上,对比了VGGNet、ResNet和DenseNet 3种卷积神经网络模型的分类精度,选取分类效果最优的神经网络模型VGGNet与Mask R-CNN实现建设用地目标检测智能化。结果表明:(1)VGGNet、ResNet和DenseNet 3种卷积神经网络模型的分类精度分别为:97.44%、93.75%和95.13%,且VGG16模型迭代次数最少,训练时间相对较少;(2)Mask R-CNN阈值设置对目标检测精度有重要的影响,当阈值设定为0.3时,VGG16结合Mask R-CNN的联合模型对建设用地检测的标定框精度最高。同时联合模型比单一使用Mask R-CNN模型对建设用地检测有更高的准确率,并且表现出了更强的适应性和鲁棒性。
- 陈敏潘佳威李江杰徐璐刘加敏韩健陈奕云
- 关键词：目标检测影像分类高分辨率遥感影像建设用地
