郝莹莹
- 作品数：4 被引量：11H指数：2
- 供职机构：重庆邮电大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：重庆市自然科学基金国家高技术研究发展计划中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球经济管理更多>>
- 基于植被分区的中国植被类型分类方法被引量：8
- 2017年
- 高精度的土地覆盖分类产品对定量遥感研究及遥感应用等具有非常重要的意义。目前免费的且全球覆盖的土地分类产品已有很多,但这些产品多为国外研究机构和人员所研发,由于对中国区域地形复杂、植被结构特征差异与农作物种植结构差异等没有进行充分的研究,使得这些产品用于中国区域的分类时其精度尤其是植被类型的分类精度较低。因此,生产一种针对中国区域的植被类型分类产品是非常必要的。针对中国区域地形、土壤等信息,并在借鉴现有的植被区划的基础上,发展了一种基于植被分区的中国植被类型分类方法,该分类方法以长时间序列为基础,能以较高的时间分辨率捕捉地表随时间变化的信息,从而利用地物在时间维上的差异提高分类精度,并利用该方法完成了2012年中国土地覆盖分类。此外还通过分层随机采样的方法对分类结果进行了精度评估,发现本分类产品的总体精度和Kappa系数有较大提高,其中本文产品总体精度为90.78%,Kappa系数为0.86;并通过与MODIS土地覆盖数据产品进行比较,发现该产品精度比MODIS土地覆盖数据产品在植被类型上提高了61.38%。
- 郝莹莹罗小波仲波杨爱霞
- 关键词：土地覆盖分类植被类型
- 建筑指数IBI与NDBI的差异及对城市热岛的响应关系被引量：1
- 2014年
- 本文利用大气辐射传输模型反演地表温度,在对光学波段大气校正的基础上,提取新型建筑用地指数(IBI)与归一化建筑指数(NDBI)指数专题图。试验表明结果表明,NDBI分布范围较IBI分布范围大,但二者离散度较为一致。IBI、NDBI与地表温度呈现正正比例关系,但二者与LST的回归方程的拟合决定系数都比较低。
- 郝莹莹彭义东罗小波
- 关键词：IBINDBI城市热岛
- 结合RBF网络与光谱指数的遥感分类应用研究
- 2014年
- 本文基于光谱波段信息,提取NDWI、NDVI、NDBI三种归一化指数,作为城市地区土地利用分类的关键辅助信息。在此基础上,提出基于RBF网络与归一化指数的城市遥感分类模型。最后,以四川南充市为研究区域,以TM影像为数据源,对本文提出的城市地区分类模型进行了分类实验。实验结果表明,RBF在融合地学参数方面具有一定的优势,基于RBF神经网络与地表指数进行分类,能获得95.02%的较为理想的总体分类精度,比单纯利用波段信息进行分类其精度提高了7.05个百分点。
- 黄三军郝莹莹罗小波
- 关键词：RBF神经网络光谱指数城市土地利用
- 基于指数的建筑区域提取精度研究被引量：2
- 2014年
- 在大气校正基础上,提取UI、NDBI、IBI、EBBI四种建筑指数分布专题图,进一步提取建筑二值专题,并对四种建筑指数制图精度进行了比较与分析。试验表明:在建筑区域生产者精度中,IBI的提取精度最高,为90.91%,UI的提取精度最低,为85.16%;IBI的总体精度最大,为90.808%,EBBI最小,其值为88.0926。
- 彭义东郝莹莹罗小波
- 关键词：UINDBIIBI
