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刘丽娟: 作品数：15 被引量：147H指数：8; 供职机构：浙江农林大学环境与资源学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金浙江省自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>; 相关领域：农业科学自动化与计算机技术天文地球文化科学更多>>

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基于FCN的无人机可见光影像树种分类被引量：18: 2020年; 将深度学习和面向对象方法用于处理超高空间分辨率的无人机可见光影像,以期实现高精度的森林树种遥感分类。首先,利用面向对象方法对无人机影像进行最优尺度分割,基于对象提取特征变量,运用随机森林(RF)法对树种遥感分类,同时对参与分类的变量按重要性排序,并筛选出对分类贡献率最高的两个特征变量--可见光差异植被指数(VDVI)和过绿减过红指数(ExG-ExR)。然后,将这两个特征变量和无人机原始RGB波段融合生成新的数据,针对该数据与原始RGB波段数据,分别利用基于Res-U-Net模型的全卷积神经网络(FCN)方法进行树种分类,并对结果精度评价。最后,为了消除FCN法基于像元分类引起的缺陷,结合面向对象最优分割法对分类结果进行修正。实验结果表明,融合了VDVI和ExG-ExR的FCN方法对无人机影像的树种分类效果最好,总精度为97.8%,Kappa系数为0.970。RF法能够有效筛选分类特征变量,对原始影像添加特征变量能有效提高FCN方法的分类精度,再对面向对象分割结果进行修正,可以基本消除椒盐现象,减弱边缘效应,使总精度提高0.9个百分点,Kappa系数提高了0.013。; 戴鹏钦丁丽霞丁丽霞董落凡刘丽娟; 关键词：图像处理无人机影像面向对象

基于MATLAB的IHS变换与小波变换影像融合与应用被引量：12: 2008年; 为了提高Landsat系列卫星多光谱影像的目视解译效果,提出了一种基于IHS变换和小波变换相结合的影像融合方法。在Matlab开发环境下,将多光谱影像的亮度分量I与全色影像先进行直方图匹配,以加大两者的相关性,减小融合影像的光谱偏差,然后分别进行小波分解,最后按照一定融合规则进行影像融合。融合规则中最重要的是小波基、小波分解层数和小波系数的选择。通过比较不同的小波基函数,在不同分解层数下的统计参数值及目视融合效果,最终确定选择coif5作为小波基函数,进行三层小波分解。小波高频系数的选择采用区域的标准差法,选取以当前处理像元为中心的局部区域标准差最大的影像小波系数作为融合影像对应的小波系数。从融合后影像看,本文提出的方法要优于单一的IHS或小波变换融合方法,道路、河流、农田及林地等纹理及细节信息都较融合前明显提高,同时,较高的相关系数和较低的光谱扭曲度,表明光谱信息也保留很好。实验表明,将ETM+多光谱影像和全色影像融合的方法是可行的,融合后影像不仅空间分辨率明显提高,而且又较好地保留了多光谱影像的光谱信息特征。; 刘丽娟范文义; 关键词：遥感 IHS变换小波变换小波基小波系数

通过主题式学习激发学生遥感类课程的自主学习能力被引量：4: 2016年; 遥感数字图像处理课程是地理信息系统(GIS)专业重要的专业核心课程之一,笔者在了解课程现状的基础上,分析了课程的难点与现存问题,提出了教师应增设主题式教学环节的教学改革建议,通过不断地激发学生自主学习的潜能,增强学生主动创新的意识,让被动学习变成主动学习。在学生积极参与的互动型教学过程中,不仅加深了专业遥感知识的理解,也逐步明晰了遇到实际问题如何正确、快速、有效地处理遥感图像,使得本科课堂教学真正能够有针对性地培养创新型、应用型甚至科研型林业遥感领域人才。; 刘丽娟李登秋董毅光; 关键词：遥感教学改革主题式

基于FCN与面向对象的滨海湿地植被分类被引量：9: 2020年; 【目的】提出一种基于全卷积神经网络(FCN)与面向对象的滨海湿地植被分类方法,以提高滨海湿地植被监测效果。【方法】以浙江慈溪部分杭州湾滨海湿地为研究区,基于高分辨率QuickBird影像,采用FCN与面向对象相结合的方法监测滨海湿地植被:1)融合QuickBird影像的多光谱数据和全色数据提高影像空间分辨率,运用目视判读制作标签图,以100×100窗口选取样本后进行翻转、旋转等操作,获得训练样本4904对、测试样本544对,采用FCN对样本完成训练后得到相应的模型参数用于整幅影像,获得全图分类结果;2)对原始影像进行多尺度分割,利用平均全局评分指数法确定最优分割尺度为170,以最优分割结果对FCN分类结果进行边界约束,得到最终分类结果并制作滨海湿地植被分类图;3)基于混淆矩阵对仅采用FCN处理的结果影像及采用FCN与面向对象相结合处理的结果影像进行精度评价。【结果】1)采用FCN处理的影像分类总体精度达94.39%,典型滨海湿地植被精度均在85%以上,但分类结果存在少量椒盐现象,分类误差产生的主要原因是滨海湿地下垫面背景复杂,不同植被类型空间分布杂乱;2)将面向对象与FCN相结合处理的结果影像可消除椒盐现象,总体精度达97.56%,典型滨海湿地植被精度均在90%以上。【结论】基于FCN的滨海湿地植被分类方法能够有效从高分辨率影像中提取典型滨海湿地植被信息,在此基础上结合面向对象的多尺度分割方法可有效消除椒盐现象,弥补基于像元分类的缺陷,优化滨海湿地植被分类结果,在滨海湿地植被监测方面值得推广和运用。; 谢锦莹丁丽霞王志辉刘丽娟; 关键词：遥感监测面向对象高分辨率

嫩江沙地沙质荒漠化程度遥感定量评价——以杜尔伯特蒙古族自治县为例被引量：1: 2009年; 杜尔伯特蒙古族自治县位于嫩江沙地的中心,以杜尔伯特蒙古族自治县为例研究嫩江沙地的荒漠化程度有较好的代表性。在研究区选取63个样地实地调查荒漠化程度,同时获取研究区的ETM+遥感影像,对荒漠化主要评价因子植被盖度、生物量、裸沙占地百分比进行遥感定量反演,地表结皮和土壤质地采用定性的方法结合目视解译进行提取。在现有荒漠化评价方法的基础上,建立以像元为单位的荒漠化程度评价的定量化遥感信息模型,并输出荒漠化程度分布图。利用63个实测样地数据评价遥感信息模型的精度,被正确评价的样点数为57个,遥感信息模型对杜尔伯特蒙古族自治县荒漠化程度进行定量评价的精度达到90.5%。; 李明泽应天玉范文义刘丽娟; 关键词：荒漠化评价遥感信息模型

合成孔径雷达在湿地制图研究方面的进展被引量：1: 2013年; 合成孔径雷达(SAR)主动发射的雷达信号,能穿透上层植被到达水面,并可全天候获取数据,弥补了光学遥感湿地监测的不足.SAR发射信号的参数(如波长、入射角、极化方式)不同,与湿地地物相互作用的影像上表现的后向散射特征也不同,因此可从多角度获得更丰富的地物信息,但同时也增加了湿地制图的难度.文章在综述SAR湿地制图应用的基础上,总结各雷达参数对湿地地物类型分类的能力,为SAR数据的湿地制图研究提供参考依据.; 刘丽娟吴文渊张登荣庞勇范文义王岩; 关键词：多时相湿地制图

基于线性混合像元分解技术提取山核桃空间分布被引量：7: 2015年; 【目的】利用混合像元分解技术研究一种快速、准确提取山核桃空间分布信息的新方法,为亚热带经济林资源及其动态变化的快速检测提供新手段。【方法】以浙江省临安市西部为研究区,首先,采用线性混合像元分解技术获取植被(GV)、阴影(shade)和土壤(soil)3个分量图,据实地考察,基于山核桃的GV,shade和soil分量与其他植被的区分性较大的特征,构建植被-土壤指数、植被-阴影指数和归一化多分量指数3种新的指数;然后,基于归一化植被指数和新的指数建立决策树模型提取山核桃;最后,将研究区的土地覆盖类型分为山核桃和其他地类,并通过地面调查收集的样地数据和Google Earth高分辨率影像对分类结果进行验证。【结果】归一化多分量指数可最大限度地扩大山核桃与其他在光谱上易混淆的植被之间的差距,与其他植被的可分离性最好,因此,将归一化多分量指数作为提取山核桃的最优指数。基于该指数提取山核桃的总体精度达88.67%,Kappa系数为0.76,成功实现临安西部区域的山核桃信息提取,证明使用线性混合像元分解模型提取山核桃的潜力。【结论】针对山核桃经济林提取而提出的归一化多分量指数,物理意义明确,实现简单,易于理解和分析,尽可能地降低由于步骤复杂、样本类数多而造成的系统误差和人为误差,其结果还可为今后其他地区山核桃的提取或具有相似生长条件的经济林空间分布信息的提取提供参考,具有较高的应用潜力和推广价值。; 奚祯苑刘丽娟陆灯盛葛宏立陈耀亮; 关键词：LANDSAT 山核桃

机载高光谱影像降维方法比较被引量：4: 2017年; 高光谱数据波段多、波段之间相关性强,导致信息冗余严重,增加了数据处理的工作量,有效准确地在众多波段中选择具有代表性的波段尤为重要。首先用Wilks'Lambda(WL),随机森林(random forest,RF)与自适应波段选择(adaptive band selection,ABS)这3种方法对高光谱数据进行降维处理。然后提出了基于曲线误差指数的评价方法,用此指数的趋势来确定每种降维方法所要选择的合适波段数量,同时用指数的大小评价不同降维方法的优劣,并用分类方法对评价结果加以验证。结果显示:Wilks'Lambda最终选择的波段数为10个,α6-α平稳值(选择6个波段时的曲线误差值与曲线误差平稳值之间的差值)为0.05;随机森林最终选择的波段数为13个,α6-α平稳值为0.06;自适应波段选择方法最终选择的波段数为20个,α6-α平稳为0.14。Wilks'Lambda的总体分类精度为80.56%,Kappa系数为0.77;随机森林的总体分类精度为79.11%,Kappa系数为0.76;自适应波段选择方法的总体分类精度为49.94%,Kappa系数为0.41。得出以下结论:(1)基于曲线误差指数的方法得出Wilks'Lambda有最小的α6-α平稳值,是最佳的波段降维方法 ;分类结果显示:Wilks'Lambda有最大的总体分类精度与Kappa系数,是最佳的波段降维方法。(2)基于曲线误差指数的评价方法与基于分类结果的误差一致,说明此方法具有可行性。; 冯云云刘丽娟刘丽娟庞勇; 关键词：森林经理学高光谱图像

机载LiDAR和高光谱融合实现温带天然林树种识别被引量：43: 2013年; 将机载LiDAR(Light Detection and Ranging)与高光谱CASI(Compact Airborne Spectrographic Imager)数据融合,充分利用垂直结构信息和光谱信息进行温带森林树种分类,并与仅用高光谱数据的分类结果相比较,评估融合数据的树种分类能力。结合样地实测数据,首先用LiDAR获得的3维垂直结构信息对CASI影像上的林间空隙进行掩膜,提取林木冠层子集;然后对冠层子集分层掩膜,利用光谱曲线的一阶微分及曲线匹配技术,实现各树种训练样本的自动提取;利用SVM分类器对两种数据分类并比较精度。结果表明,融合数据的树种分类总体精度和Kappa系数(83.88%,0.80)优于仅使用CASI数据(76.71%、0.71),优势树种的制图精度为78.43%—89.22%,用户精度为75.15%—95.65%,整体也优于仅使用CASI的制图精度(68.51%—84.69%)和用户精度(63.34%—95.45%)。结果表明,机载LiDAR与CASI基于像元的融合对温带森林树种识别的精度较仅高光谱数据有较大提高。; 刘丽娟庞勇范文义李增元张登荣李明泽; 关键词：LIDAR SVM

利用无人机遥感监测农作物种植面积被引量：9: 2020年; 南方平原耕地具有地块破碎、农作物种植品种多且空间分布混杂程度高等特点,运用传统的遥感技术方法精确监测农作物面积较为困难。无人机航拍具有拍摄时间灵活、空间分辨率高、成本低等优势,为解决这一难题提供了有利途径。本文通过地面样地调查,获取杭州市余杭区瓶窑镇农作物样地的位置及种植品种数据,利用面向对象的多尺度分割方法与随机森林的分类方法对无人机航拍数据进行分割、分类,深入挖掘高分辨率遥感数据信息,用于提取农作物种植品种及其空间分布信息,实现高精度的农作物种植面积遥感监测,推进无人机遥感在农业中的深入应用,提高农业遥感应用效益。; 任泽茜丁丽霞刘丽娟刘丽娟敖伊颍张继艳何嘉莹; 关键词：无人机高分辨率图像多尺度分割

刘丽娟

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