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国家自然科学基金(41201345): 作品数：13 被引量：148H指数：7; 相关作者：牛铮高帅侯学会于博王力更多>>; 相关机构：中国科学院遥感与数字地球研究所中国科学院大学北京航空航天大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划公益性行业(气象)科研专项更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术农业科学电子电信天文地球更多>>

非相干双光源植被冠层方向反射模拟与试验: 2013年; 基于非相干光源叠加的原理,建立了太阳-激光双光源植被冠层方向反射模型。首先,分析了太阳光和激光的特点,指出了其协同应用对植被定量遥感探测的应用潜力;其次,利用Li-Strahler几何光学模型和辐射传输SAIL模型,进行了双光源情况下的模拟研究,发现在非相干叠加的情况下,当两种光源在不同角度入射时,会出现双热点的现象,并且其强度受到两种光源各自强度的影响。基于上述原理,分别针对两种模型进行试验研究,利用模拟"树木"进行了稀疏分布的几何光学模型研究,利用小麦进行了浓密分布条件下的辐射传输模型试验研究,试验结果表明了基本原理及模拟结果的可靠性。结合相关研究分析表明,双光源建模有利于定量遥感机理模型的求解,可以利用构造的"热点"信息进行植被结构参数提取,同时对于主被动遥感协同应用和激光的植被定量遥感研究具有重要价值。; 高帅牛铮王李娟许时光侯学会贾坤郝鹏宇; 关键词：几何光学激光

基于SPOT-VGT NDVI时间序列的农牧交错带植被物候监测被引量：51: 2013年; 为了分析中国农牧交错带植被典型物候期(生长开始日期,生长结束日期和生长季长度)的变化趋势,利用2001-2010年SPOT-VGT NDVI(SPOT-VEGETATION normalized differential vegetation index)数据,基于Savitzky—Golay滤波和动态阈值法,提取了中国北方农牧交错带植被物候期,探讨研究区植被物候期的空间差异和时间变化。研究表明,农牧交错带植被的生长季一般从4月中旬到5月下旬开始,9月下旬至10月下旬结束;从西南部到东北部,植被物候表现出明显的空间差异;农田植被物候期与自然植被略有不同;对研究区10a物候期线性拟合,得出研究区大部分植被覆盖区域生长季开始日期呈现提前趋势,提前日期大约为1～10d左右;除部分地区外,2001-2010年农牧交错带植被生长季结束日期没有明显变化趋势;10a间研究区大部分草地生长季延长,也有一部分地区的生长季出现缩短趋势。研究提取结果与已有的相关研究结果较为一致,可为农牧交错带生态环境评价和保护提供一定的参考。; 侯学会牛铮高帅黄妮; 关键词：遥感物候农牧交错带

机载激光雷达数据分析与反演青海云杉林结构信息被引量：9: 2013年; 利用机载激光雷达点云数据,计算了9种度量指标,并将其分为冠层的高度指标、结构复杂度指标和覆盖度指标。利用高度指标和结构复杂度指标,结合大量实测单木结构与年龄估测数据,从样点和区域尺度分别分析了青海云杉林冠层垂直结构分布,分析得知实验区内主要以中龄林和成熟林为主,冠层垂直分布复杂程度偏低,高度分化程度一般。通过回归分析发现首次回波覆盖度指标FCI与实测的有效植被面积指数PAI e有良好的相关性(R2=0.66),在此基础上基于辐射传输模型反演了实验区内PAI e的水平分布,且用实测数据验证发现反演的PAI e略高于实测值(R2=0.67),绝对平均误差为0.65。分析结果很好地反映了激光雷达在森林空间结构信息提取方面的应用潜力。; 李旺牛铮高帅覃驭楚; 关键词：机载激光雷达青海云杉

基于中性集对北川羌族自治县新城人工建设用地的识别被引量：1: 2015年; 人工建设用地(包括建筑物、道路、广场等社会服务设施)的识别一直是用来监测地区发展速度的一个有效途径。针对目前在人工建设用地识别领域中对在建建筑物的忽视问题,利用中性集、均值漂移以及绿度因子等概念将在建建设用地信息进行增强,进而将其成功识别出来。实验证明,该方法对高分辨率遥感影像的人工建设用地识别是可行的。通过分析2009—2013年期间北川新城的建设工地面积及分布的变化情况可以看出,北川新城在2010—2013年期间完工面积占2009—2010年新建工程总面积的98.17%,在北川新城拓展区又新建0.6 km2的工程,施工迅速,为受灾居民提供了良好的居住和生活保障。; 于博王力牛铮; 关键词：均值漂移高分辨率

基于经验模型的Hyperion数据植被叶绿素含量反演被引量：7: 2014年; 对于反演植被叶绿素含量而言,基于Hyperion等高光谱传感器数据、利用经验方法建模是一种快速准确的方法。利用多种植被的实测数据以及Hyperion模拟数据,分析植被反射率及其变化形式与叶绿素含量的相关性,并进一步针对红边参数、植被指数等分析植被反射率与叶绿素含量的关系,选取最准确的经验建模方法。经过对比,改进的简单比值指数(modified simple ratio,MSR)与叶绿素含量相关性最高,其回归模型能比较准确地反演出叶绿素含量。通过Hyperion图像、利用MSR指数与实测叶绿素含量得到回归模型,建立区域叶绿素含量分布图;并对张掖地区植被叶绿素含量进行了反演,反演结果具有较高精度,相对误差低于5%。; 丰明博牛铮; 关键词：叶绿素含量植被指数

一种基于中性集和均值漂移的彩色遥感图像非监督建筑物提取方法被引量：6: 2013年; 建筑物的纹理和光谱信息的多样性一直是自动化识别的瓶颈。针对此问题,提出了一种彩色遥感图像建筑物提取方法,该算法结合中性集和均值漂移,对转换到中性集空间的影像进行均值漂移分割,生成以影像中主要地物类型为核心的光谱类别图像,提取建筑物。通过中性集空间的增强及分割,克服了传统均值漂移分割稳定性低、光谱不连续及信息混杂的缺陷,避免了地物识别前提取连通区等操作。实验证明,提出的算法可以简捷、完整、准确、稳定地提取建筑物,满足高分辨率遥感影像建筑物的提取要求。; 于博牛铮王力刘亚奇陈方; 关键词：均值漂移图像分割建筑物提取

CMORPH对青藏高原地区夏季降水的模拟精度研究与修正被引量：9: 2015年; 利用青藏高原77个地面台站的2003年~2009年夏季(6月~9月)的降水资料,对月尺度和年尺度上CMORPH(Climate Prediction Center morphing)多卫星降水数据的精度进行研究,并引入Sokol模型对年尺度上的CMORPH数据进行修正,旨在为基于卫星降水数据的青藏高原地区气候、水文等方面的研究提供科学依据。研究结果表明:1CMORPH数据对青藏高原降水的时间变化趋势和空间变化趋势的模拟精度较低,且存在明显的时空不稳定性。2不同时间尺度的CMORPH数据在青藏高原东南部的模拟精度要高于其他地区,而喜马拉雅山脉北麓以及青藏高原东北部的模拟精度最低。3CMORPH年数据存在明显的高值高估、低值低估的现象,其模拟值与误差之间的相关系数均在0.53以上。4经过Sokol模型修正后,CMORPH年数据均方根误差明显降低,而相关系数均有不同程度的提高,表明该模型能够提高CMORPH数据对青藏高原地区降水的模拟精度。; 许时光牛铮沈艳旷达; 关键词：青藏高原

基于ENVISAT/ASAR的神经网络反演人工林叶面积指数研究被引量：8: 2013年; 对我国西北黑河地区的人工林,进行了基于ENVISAT/ASAR数据构造神经网络的反演杨树林叶面积指数研究。首先,分析了白杨树林、沙枣树林的叶面积指数(LAI)与ENVISAT/ASAR不同极化后向散射系数的相关关系,研究表明人工林的空间分布均一性是影响雷达后向散射和LAI关系的首要因素,其次,不同的入射角对后向散射也具有明显的差异。基于上述分析,通过神经网络算法,利用不同时相、不同入射角的ENVISAT/ASAR雷达影像对白杨树林LAI进行了反演研究,对验证样本、训练样本、所有样本实测值与预测值进行了比较验证,其决定系数R2分别为0.61、0.91和0.82,表明基于ENVISAT/ASAR雷达数据利用神经网络算法反演人工林叶面积指数的可行性。; 高帅牛铮邬明权; 关键词：叶面积指数后向散射系数 ENVISAT ASAR

机载LiDAR数据估算样地和单木尺度森林地上生物量被引量：29: 2015年; 利用机载激光雷达点云数据,结合大量实测单木结构信息,分别从样地和单木尺度估算了森林地上生物量AGB。首先,利用局部最大值单木提取算法提取了每个样地内的单木结构参数,并针对样地和单木尺度分别计算了一组激光雷达变量。然后,利用激光雷达变量和地上生物量及其两者的对数形式,从样地和单木尺度分别构建了估算模型。最后,针对两种尺度估算过程中存在的不确定性进行了详细讨论。结果表明:(1)样地和单木尺度模型估算的森林地上生物量与地面实测值都具有明显的相关性,且对数模型估算效果要优于非对数模型;(2)样地尺度模型估算效果(R2=0.84,rRMSE=0.23)明显优于单木尺度模型(R2=0.61,rRMSE=0.46);(3)按树木类型分别进行估算可以提高单木地上生物量的估算精度;(4)不论是样地还是单木尺度地上生物量估算都存在一定的不确定性,与样地尺度相比,单木尺度估算过程的不确定性更大,这种不确定性主要来自单木识别过程。; 李旺牛铮王成高帅冯琦陈瀚阅; 关键词：机载激光雷达

一种基于多尺度自适应形态学的塔吊提取方法被引量：1: 2013年; 塔吊作为建筑工地的标志性地物,是对非法建设用地的敏感警报,是工程进度监督的有力依据。但是由于城市遥感图像中地物的复杂性以及噪声的影响,如何将塔吊精确地提取出来具有一定的难度,而且目前还没有成熟的方法。充分考虑到不同塔吊的方向不同,以及结构元素的种类和尺度对图像处理结果的影响,提出了一种基于多尺度自适应形态学的塔吊提取方法。将多尺度自适应形态学方法对无人机航空影像进行分割,分割权重值根据不同的结构元素对图像进行腐蚀运算得到不同的填充次数而定,将得到的结果影像进行二值化处理、边缘提取、直线提取以及基于塔吊特殊的几何特征的提取,最后将塔吊精确地提取出来。通过与原始数据进行对比验证,表明该方法适用于航空遥感影像分割及塔吊提取的设计方案可行,对衡量城市建设投资力度具有重要意义。; 于博牛铮王力刘亚奇陈方; 关键词：图像分割形态学塔吊自适应

国家自然科学基金(41201345)

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