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任广波: 作品数：56 被引量：345H指数：10; 供职机构：中国石油大学（华东）更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中央级公益性科研院所基本科研业务费专项国家海洋局第二海洋研究所基本科研业务费专项更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术天文地球环境科学与工程生物学更多>>

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基于无人机高光谱的外来入侵种互花米草遥感监测方法研究——以黄河三角洲为研究区被引量：15: 2017年; 互花米草(Spartina alterniflora)入侵性非常强,已被正式纳入我国第一批外来入侵物种名单。互花米草的疯狂蔓延已影响到当地土著物种的生长和空间分布,因此有关管理部门迫切需要互花米草的空间分布和扩散动态数据,但目前还没有一个有效的监测手段。针对这一需求,本文作者提出了基于无人机高光谱的外来入侵种互花米草遥感监测研究方案,拟以黄河三角洲为研究区,利用无人机高光谱遥感新型技术,分析不同情形下(不同生长状况、不同观测条件、不同环境条件等)互花米草的光谱特征,建立鲁棒的互花米草遥感检测模型,研究互花米草无人机高光谱图像高效获取方法,以实现互花米草的高效、准确监测,为亟需的外来入侵种互花米草业务化监测提供有效的技术手段。; 李晓敏张杰马毅任广波; 关键词：无人机高光谱遥感

基于高低阶信息融合的高光谱图像分类方法: 本发明涉及一种基于高低阶信息融合的高光谱图像分类方法，包括以下步骤：步骤1、对从高光谱图像提取的样本数据X＝{x1,x2,...,xn}进行编码，得到高阶...; 李忠伟郭防铭李琦王雷全任广波许明明张爱竹; 文献传递

基于HJ-1高光谱影像的黄河口芦苇和碱蓬生物量估测模型研究被引量：10: 2014年; 湿地植被的生物量是湿地生态评价、保护和利用的重要基础数据,遥感技术已经成为湿地生物量高效、准确监测的重要手段。基于2013年9月的HJ-1高光谱遥感影像,应用准同步现场踏勘数据,通过单变量线性回归和多变量线性回归的方法,针对7种常用的窄波段植被指数和2种红边指数对黄河口芦苇和碱蓬生物量(地上干重)的估测能力进行了评价。结果表明:(1)单光谱指数变量情况下,对于芦苇,选择近红外827nm波段和红635nm波段简单植被指数(SRI)和线性插值红边指数(REP_linear interpolation)取得了最佳的单变量回归结果,决定系数分别达到0.42和0.58;对于碱蓬,选择近红外807nm波段和红692nm波段的归一化差值植被指数(NDVI)、SRI和优化的土壤校正植被指数(OSAVI)取得了较好的回归结果,决定系数分别达到0.60,0.59和0.47;(2)多光谱指数变量情况下,以在单变量回归分析中取得较好结果的SRI和REP_linear interpolation指数为变量,芦苇得到了与其生物量之间决定系数为0.71的高相关性;同时,以NDVI、SRI和OSAVI为变量,与碱蓬生物量的决定系数达到了0.66。; 任广波张杰汪伟奇耿延杰陈妍君马毅; 关键词：植被指数

基于光谱特征空间的监督分类中包络线去除效能评价被引量：2: 2015年; 对覆盖黄河口滨海湿地的PROBA CHRIS高光谱遥感影像进行包络线去除变换,采用6种常用的基于光谱特征空间的监督分类算法对变换前后的影像数据进行滨海湿地典型地物分类,通过目视对比分析和定量分析相结合的方法分析比较变换前后的分类结果,评价包络线去除方法对该类算法影响的效果和能力。结果表明,包络线去除方法能够提高部分监督分类算法针对滨海湿地典型植被类型的区分和识别能力;但由于滨海湿地内具有面积较大的裸滩和浑浊水体,这两类地物在影像中的光谱特征相近,而包络线去除方法并不能解决二者的误分问题,因此并不能提高该类算法针对CHRIS高光谱遥感影像的总体分类精度。; 王霄鹏张杰张杰任广波; 关键词：CHRIS 滨海湿地

典型滨海湿地植被全极化SAR显著性特征分析与融合分类被引量：4: 2018年; 以黄河口湿地作为研究区域,选取2016年9月14日的Radarsat-2全极化SAR（synthetic aperture radar）数据,基于Freeman-Durden分解法,分别分析了互花米草、翅碱蓬、芦苇这三种典型湿地植被在不同极化分解特征通道上的信号响应差异,结果表明地物在不同分解通道中具有显著差异性,可用于增益地物分类。此外,还根据分析结果对极化分解特征进行融合,通过比较分析发现融合图像在总体地物可分性略高于同分辨率光学影像,在个别地物可分性上显著优于同分辨率光学影像。; 万剑华张乃心任广波刘善伟; 关键词：滨海湿地

不同类型海岸线遥感解译标志建立和提取方法研究被引量：118: 2011年; 传统的海岸线现场测量方式费时费力,且个别地区难以到达,遥感技术的出现为海岸线的获取提供了重要手段,可弥补传统方式的不足。应用SPOT5影像,通过野外实地踏勘获取的现场资料及经验,分析各种海岸类型在影像中的特征,从颜色、纹理、地物邻接关系等方面建立海岸类型的遥感解译标志,提出基岩岸线、砂质岸线、粉砂淤泥质岸线、生物岸线和人工岸线的提取原则。经与实测岸线对比,海岸线解译标志和提取原则获取的海岸线在细节上更加合理、准确。; 孙伟富马毅张杰张杰刘善伟; 关键词：遥感海岸线提取解译标志

一种基于众数赋值的高光谱图像地物分类方法被引量：4: 2015年; 提出了一种融合监督分类与非监督分类结果的高光谱遥感影像分类新方法——众数赋值分类法。采用ISODATA非监督分类方法对高光谱遥感影像进行分类,并对非监督分类结果的图斑进行标记,同时用最大似然法(ML)和支持向量机(SVM)法进行监督分类,然后以监督分类结果对非监督分类后各斑块进行类别赋值。方法是:统计每个非监督分类斑块中由监督分类所获得的各类别像元数及所占比例,将非监督分类斑块的类别赋予所占比例最高的监督分类结果的类别,最终获得高光谱图像分类结果。研究表明:(1)非监督分类类别数量大于10时,其与ML分类结果融合的总体分类精度和Kappa系数均较监督分类法的分类结果好;(2)ML和20个类别的ISODATA分类结果融合的总体精度最高,为87.35%,比单独ML的总体精度高约2个百分点;(3)SVM和10个类别的ISODATA分类结果融合的总体精度提高最大,较SVM的总体精度提高近3个百分点;(4)随着非监督分类类别数量的增多,分类结果的总体精度呈现由低到高再到低的变化过程。; 初佳兰张杰任广波梁建; 关键词：高光谱图像非监督分类

典型高光谱图像端元提取算法在黄河口湿地应用评价研究被引量：3: 2015年; 端元提取是混合像元分解的基础,也是高光谱遥感的研究热点。对于特定区域的高光谱图像应该使用哪种端元提取算法,需要对各种端元提取算法进行客观地评价。作者针对黄河口湿地CHRIS高光谱图像,使用了重建图像与原图像的均方根误差、有效端元数量两个指数对PPI、N-FINDR、VCA、OSP、IEA和SISAL六种典型的端元提取算法进行了评价。结果表明,SISAL算法重建误差最小,仅有其他算法误差的10%-28%;OSP算法识别了具有物理意义的6种有效端元,多于其他算法识别的地物类型,而SISAL算法识别的端元缺乏物理意义。; 崔宾阁庄仲杰任广波吴培强张杰; 关键词：端元提取湿地

基于半监督学习的遥感影像分类训练样本时空拓展方法被引量：4: 2013年; 针对无法直接获取训练样本的遥感影像分类问题,从满足条件的其他影像中选择替代训练样本是最直接的方法,但由于地物类型在不同影像中的辐射环境不同,导致替代训练样本对待分类影像的代表性较差,无法保证分类精度。以直推式支持向量机(transductive support vector machine,TSVM)分类为例,发展了一种基于半监督学习的遥感影像训练样本时空拓展方法。该方法采用非监督方法从待分类影像中选择大量未标记样本,挖掘各类地物在特征空间中的结构信息;以替代训练样本所拟合的分类面为初始面,通过自适应渐进式的优化,实现对待分类影像的高精度分类。该方法要求训练样本的来源影像与待分类影像具有相似的地物分布和相近的时相。以SPOT5和QuickBird影像分类为例,分别通过基于像元的和基于分割对象的分类实验证实,该文提出的方法可有效地实现训练样本的时空拓展应用。; 任广波张杰马毅宋平舰; 关键词：遥感分类半监督学习

融合空谱-梯度特征的深度高光谱图像去噪被引量：9: 2022年; 为了去除高光谱图像采集过程中产生的噪声,提升后续图像处理的性能,提出了一种融合空谱-梯度特征的深度高光谱图像去噪方法。它包括空谱特征网络和梯度特征网络,且各网络使用密集跳跃连接和可分离卷积策略进行优化。空谱网络模型实现噪声特征的精确提取,梯度网络模型对噪声纹理特征进行补充,最后基于两个网络的特征提取结果进行融合,实现噪声特征的精准刻画,并用于恢复干净图像。分别在合成噪声图像和真实噪声图像上验证方法的有效性。实验结果表明,该方法在恢复图像内部结构上效果显著,在噪声标准差50的条件下去噪结果的平均信噪比达到29.426 dB,平均结构相似性达到0.9678 dB,去噪结果使用支持向量机算法进行分类,分类精度达到90.89%。; 李忠伟张浩王雷全任广波崔行帅; 关键词：高光谱图像去噪

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