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一种知识图谱本体约束的植被遥感分类方法: 本发明公开了一种知识图谱本体约束的植被遥感分类方法，包括数据获取与数据预处理、深度学习模型选择及知识图谱本体与深度学习模型的融合方法与步骤。本申请将知识图谱本体与FCN8s‑ResNet 50模型在模型训练和分类后处理两...; 姚永慧

一种基于历史样本迁移的森林类型遥感分类方法: 本发明提供了一种基于历史样本迁移的森林类型遥感分类方法，属于森林监测领域。所述方法首先确定监测区域、历史年份及目标年份，获取相应的样本点，再获取历史样本点的长时序多源遥感数据并表征森林生长演替特征，再判断森林类型是否发生...; 何丽洪亮刘仁郭蓁

一种基于森林遥感分类的历史林业实地调查样本迁移方法: 本发明提供了一种基于森林遥感分类的历史林业实地调查样本迁移方法，属于森林监测领域。所述方法首先确定监测区域、历史年份及目标年份，获取监测区域内历史年份的林业实地调查的历史样本点和目标年份的林业实地调查的目标样本点，再获取...; 洪亮何丽刘仁胡佳美

基于DEM和Geomorphons方法的岛礁微观地貌遥感分类方法: 本发明公开了基于DEM和Geomorphons方法的岛礁微观地貌遥感分类方法，涉及岛礁地貌分类技术领域，本发明包括岛礁影像与水深数据获取、岛礁水下DEM模型构建、微观地貌类型划分和分类结果验证，通过获取岛礁对应的影像与水...; 左秀玲余芷丽

一种在国家尺度绘制植被型湿地覆盖的自动化遥感分类方法、装置、设备及介质: 本发明公开了一种在国家尺度绘制植被型湿地覆盖的自动化遥感分类方法、装置、设备及介质。方法包括：面向湿地分类的气候‑水文单元构建，基于气候、水文辅助数据，利用随机森林分类器将国家划分为不同的气候‑水文单元；选取合适的参数，...; 牛振国刘林崧

耦合NDVI与纹理时序特征的地块作物遥感分类: 2025年; 【目的】充分挖掘遥感影像的时间和空间信息,准确识别地块作物类型,为作物类型空间分布制图、产量估计及农业生产决策等提供可靠的数据支持。【方法】以Google Earth影像为参考,获得美国加利福尼亚州金斯县完整的地块边界,利用多时相Sentinel-2影像构建地块归一化植被指数(NDVI)时间序列和时间—纹理二维表征图作为分类特征,NDVI时间序列捕捉作物生长的物候变化,时间—纹理二维表征图捕捉空间特征随时间的动态变化,进而使用卷积神经网络(CNN)+长短时记忆网络(LSTM)双流架构来联合时间和空间特征实现农田作物的准确识别。【结果】与仅使用NDVI时序的传统方法相比,纳入纹理时序后的方法明显提高分类精度,随机森林的分类精度由0.89提升至0.93,支持向量机的分类精度由0.88提升至0.93,表明加入空间特征的纹理时序能有效提升作物分类能力;而使用CNN+LSTM双流架构分类模型进行地块作物分类的总体精度达0.95,特别是葡萄和冬小麦的分类精度提升效果明显,F_(1)分别提升至0.90和0.92,表明相较于传统的分类器,使用CNN+LSTM双流架构可实现更精准的地块作物识别。【建议】在种植结构复杂、农作物生长习性相近的地区进行地块作物遥感分类时,考虑将纹理时序特征纳入分类体系,并使用CNN+LSTM双流架构分别捕捉作物生长的时间和空间特征。这种综合应用时间和空间信息的方法,能提升地块作物分类的准确度。; 史洁宁吴田军黄启厅骆剑承任应超徐欣雨; 关键词：作物分布

城市植被遥感分类研究进展与展望被引量：3: 2024年; 城市植被是城市环境的重要组成部分,城市植被遥感分类是对城市绿度空间监测分析的重要方式。本文通过梳理国内外城市植被遥感分类研究进展,从遥感数据源和分类方法入手,分析该领域目前面临的问题及发展趋势,以期为城市绿度空间研究提供参考。首先,概述了光学数据、激光雷达数据及地面传感数据等数据源在城市植被遥感分类领域的应用,对不同数据源的优势与不足进行了深入分析;其次,基于阈值分割、机器学习和深度学习3种分类方法的研究,总结了应用于城市植被遥感分类领域各方法的特点;最后,提出了城市植被遥感分类研究中现存问题和未来发展方向。; 孟庆岩杜弘宇王莉萍张琳琳吴嘉豪康佳琦; 关键词：城市植被城市遥感图像分类

一种融合植被生命周期特征的遥感分类方法: 本发明提供了一种融合植被生命周期特征的遥感分类方法，包括以下步骤：基于待分类区域的遥感图像生成各像素点和各植被类型的密集长时间序列植被指数数据集；形成每个像素点和植被类型相应的全程拟合曲线；得到每个像素点和各植被类型的全...; 姚金玺余绍淮张晟斌余顺新吴游宇庄稼丰余飞罗博仁刘德强徐乔

一种融合植被生命周期特征的遥感分类方法: 本发明提供了一种融合植被生命周期特征的遥感分类方法，包括以下步骤：基于待分类区域的遥感图像生成各像素点和各植被类型的密集长时间序列植被指数数据集；形成每个像素点和植被类型相应的全程拟合曲线；得到每个像素点和各植被类型的全...; 姚金玺余绍淮张晟斌余顺新吴游宇庄稼丰余飞罗博仁刘德强徐乔

基于迁移学习的作物时空信息遥感分类方法: 本发明公开一种基于迁移学习的作物时空信息遥感分类方法，包括：地面样本数据获取；Sentinel‑2多特征影像获取与预处理；参考直方图匹配；训练与验证区域选择；样本集制作与精度验证；语义分割模型选择与参数改进；迁移学习模型...; 王利军白杨王家耀周正程士源胡纪元黄继磊张建辰李贺颖

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