韩凝
- 作品数：6 被引量：81H指数：4
- 供职机构：浙江农林大学环境与资源学院更多>>
- 发文基金：浙江省自然科学基金国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：农业科学文化科学更多>>
- 面向对象多尺度分割的SPOT5影像毛竹林专题信息提取被引量：29
- 2013年
- 以SPOT5卫星遥感影像为基础,采用面向对象的多尺度分割方法,建立类层次结构,提取毛竹林遥感专题信息。结果表明:1)对毛竹林而言,在SPOT5红、绿、蓝3个波段上的最佳纹理窗口大小分别为9×9,7×7,9×9,比较接近;2)面向对象的多尺度分割方法能较为精确地提取毛竹林专题信息,用户精度达到90%以上,高于最大似然法提取毛竹林的信息精度(88.57%);3)增加纹理信息的多尺度分割方案既保证了毛竹林专题信息的提取精度(92.16%),又兼顾了其他森林类型,分类总精度、Kappa分别为92%和88.14%,为本研究的最高精度。
- 孙晓艳杜华强韩凝葛宏立谷成燕
- 关键词：多尺度分割毛竹林信息提取SPOT5
- 综合面向对象与决策树的毛竹林调查因子及碳储量遥感估算被引量：4
- 2017年
- 综合面向对象和CART决策树方法,对浙江省安吉县山川乡毛竹林分布信息及胸径、树高、郁闭度等调查因子和地上部分碳储量进行遥感定量估算.结果表明:综合基于多尺度分割的对象特征及决策树,能够充分利用不同尺度层次信息关联的优势,实现毛竹林专题信息高精度提取,其用户精度达到89.1%;基于对象特征构建的毛竹林调查因子回归树估算模型,其估算结果均能达到正常或较好水平,其中,郁闭度回归树模型的精度最高为67.9%,估算效果较好;而平均胸径和树高估算的总精度相对较低,这与采用光学遥感数据进行森林树高、胸径估算达不到理想结果的结论一致;毛竹林地上部分碳储量回归树模型的估算结果较好,高值区域估算精度达到80%以上.
- 杜华强杜华强韩凝孙晓艳
- 关键词：面向对象决策树SPOT5
- 基于PROSAIL辐射传输模型的毛竹林叶面积指数遥感反演被引量：36
- 2013年
- 采用PROSAIL辐射传输模型建立毛竹林叶面积指数(LAI)-冠层反射率查找表,并结合Landsat TM卫星遥感数据,实现了毛竹林LAI的定量反演.结果表明:PROSAIL模型各输入参数的敏感性由高到低依次为LAI>叶绿素含量(Cab)>叶片结构参数(N)>平均叶倾角(ALA)>等效水厚度(Cw)>干物质含量(Cm),并以LAI、Cab两个主要敏感因子用于构建毛竹林LAI-冠层反射率查找表;基于PROSAIL模型的毛竹林LAI遥感反演结果与实测LAI具有很好的一致性,二者相关系数为0.90,均方根误差和相关的均方根误差也较小,分别为0.58和13.0%,但也存在反演LAI平均值高于实际值的问题.
- 谷成燕杜华强周国模韩凝徐小军赵晓孙晓艳
- 关键词：毛竹林叶面积指数遥感查找表
- 基于时序Landsat数据的浙江省竹林信息提取及时空演变被引量：4
- 2019年
- 【目的】提取浙江省不同时期竹林分布信息,分析其时空演变规律,揭示竹林面积变化与土地利用格局之间的关系,为国家及至全球尺度长时间序列的竹林时空动态研究提供参考。【方法】以浙江省为研究区,基于2000、2004和2008年Landsat5 TM及2014年Landast8 OLI时间序列影像数据,首先,对不同时期的Landsat数据进行大气校正和几何校正,采用最大似然法提取土地利用和竹林时空分布信息;然后,利用变化幅度和动态度2个指标分析4个时期、3个时间段的竹林时空演变规律;最后,建立全省土地利用时空转移矩阵,揭示竹林时空动态与土地利用格局之间的关系。【结果】1)基于时序Landsat数据提取的浙江省竹林信息精度较高,分类精度达75%以上,使用者精度达91%以上,且分类统计面积与实际清查面积高度吻合,面积提取精度达96%以上; 2) 2000—2014年浙江省竹林面积变化幅度和年均变化率分别为16.55%和1.18%,在时空上呈逐渐增加趋势; 3)浙江省竹林面积由2000年占全省面积的7.33%增长到2014年的8.56%,其中针叶林、阔叶林和农田3种土地利用类型变化对竹林面积增加的贡献最大,贡献率分别为28.62%、37.23%和16.15%。【结论】基于Landsat时间序列数据能够高精度监测浙江省竹林资源动态变化,针叶林、阔叶林和农田等土地利用类型减少对竹林面积时空演变具有显著影响。
- 李阳光杜华强毛方杰李雪建崔璐韩凝徐小军
- 关键词：动态度土地利用变化
- 基于特征优选的面向对象毛竹林分布信息提取被引量：18
- 2016年
- 【目的】提出一种基于Relief F特征优选的面向对象分类方法,为解决面向对象森林资源遥感分类提供参考。【方法】以SPOT5高分辨率遥感影像为数据源,以浙江省安吉县山川乡为研究区,通过影像分割,选取8个地物类别的370个对象样本,并设置SPOT5影像每个波段的8个灰度共生矩阵纹理、每个波段及NDVI的平均值和标准差等42个对象特征。利用Relief F算法对设置的42个对象特征进行优选,采用面向对象的最近邻方法提取研究区毛竹林分布信息。为了比较基于最优特征的面向对象的分类结果,另采用CART决策树方法在相同的分割参数和训练样本前提下,通过样本构建决策树分类规则,对研究区进行分类并提取竹林信息。【结果】1)通过Relief F特征优选方法对分类特征进行优选,大幅提高了毛竹林样本的分类精度,与特征优选前相比,毛竹林样本分类精度由68%提高到88%,优选的红波段均值、绿波段均值、红波段均质纹理、红波段熵纹理和NDVI植被指数均值5个特征能够精确地提取研究区毛竹林分布信息,其用户精度和生产者精度分别达到97%和95%;2)基于CART决策树面向对象的研究区毛竹林用户精度和生产者精度均低于基于最优特征的最近邻分类结果,主要原因是CART决策树中毛竹林、针叶林和阔叶林之间的误分相对较高。【结论】Relief F算法特征优选时注重特征的分类能力,筛选的特征参与面向对象分割提取的毛竹林分布信息高于同类研究,可为面向对象多尺度分割森林资源遥感分类时特征的选取提供一个更为科学合理的方法。
- 高国龙杜华强韩凝徐小军孙少波李雪建
- 关键词：毛竹林RELIEFF算法面向对象
- 生态文明建设新时期的高校计量地理学教学改革与实践
- 2020年
- 培养具备统筹山水林田湖草系统治理能力的GIS人才,是生态文明建设新时代下高校地理信息科学专业人才培养的新命题。计量地理学是地理信息科学的专业必修课,是能够对生态环境中的地理现象与问题进行全方位综合研究的方法论体系。本次教学改革发挥了学科的科研优势,通过教研结合的方法,提高了学生地理建模能力与实践操作能力,从而更好地适应生态文明建设的时代需要。
- 韩凝梅婷婷丁愫
- 关键词：计量地理学地理信息科学教学改革
