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星载多光谱影像、机载高光谱与激光雷达数据在提取盐地碱蓬湿地植被空间分布及估算地上生物量中的评价
摘要： 海蓬子（S. salsa）对滨海湿地盐沼具有显著?；ぷ饔?。本研究探讨了机载多光谱影像、星载高光谱影像及激光雷达数据在海蓬子空间分布提取与地上生物量（AB）估算中的应用，以绘制其生物量空间分布图。结果表明：增加光谱与结构特征有助于提升湿地植被分类精度和海蓬子生物量估算精度。研究中最优方案是融合高光谱与激光雷达数据，该组合在湿地分类和海蓬子生物量估算中均获得最高精度。单独使用多光谱影像时，海蓬子分类的用户精度与生产者精度相对较高（分别为87.04%和88.28%）。相较于多光谱影像，具有更多光谱特征的高光谱数据使Kappa系数和总体精度略有提升。仅基于高光谱数据的生物量估算即达到较可靠精度（R2=0.812，均方根误差0.295，估算误差24.56%，残差预测偏差2.033，平方和比率1.049）。添加激光雷达数据对海蓬子提取与生物量估算过程的改进有限。所绘制的海蓬子生物量空间分布图与实地调查结果一致。本研究为湿地植被海蓬子的有效信息提取与生物量估算提供了重要参考。
关键词： 多光谱图像，盐地碱蓬，激光雷达数据，精细分类，地上生物量，高光谱图像
更新于2025-09-23 15:23:52
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[IEEE 2018年第七届农业地理信息学国际会议（Agro-geoinformatics） - 杭州（2018.8.6-2018.8.9）] 2018年第七届农业地理信息学国际会议（Agro-geoinformatics） - 基于机载高光谱遥感图像的中国南方典型农场精细分类
摘要： 在中国南方地区，特殊的土地碎片化现象使得作物种植呈现出单块种植面积小、多地块轮作和空间多样化种植的特点。基于中国南方独特的作物种植特征，本文以湖北省洪湖市典型南方农场为例，采用无人机成像光谱仪平台同步获取"双高"（高光谱与高空间分辨率）影像。为完成"双高"影像的作物精细分类，本文提出了CNN-CRF算法。该算法仅需1%的训练样本即可在遥感影像上达到91.5%的分类精度，其性能远优于大多数传统分类方法。
关键词： 条件随机场（CRF）、卷积神经网络（CNN）、精细分类、机载高光谱
更新于2025-09-10 09:29:36