遥感分类

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基于EL-InVEST模型的玛多地震对高寒湿地面积及生境质量影响研究
《生态环境学报》2025年第2期209-221,共13页顾天江 杜凯 毛旭锋 金鑫 于红妍 唐文家 吴艺 刘泽碧 
青海省自然科学基金青年项目(2024-ZJ-960);青海师范大学中青年科研基金项目(KJQN2022002)。
为准确评估2021年玛多地震对高寒湿地的影响,选取震中6度烈度带为研究区,依托Google Earth Engine(GEE)平台,融合Sentinel-2、Sentinel-1以及SRTM1数据,构建原始光谱、植被指数、水体指数、红边指数、纹理特征、地形、雷达特征7个遥感...
关键词：遥感分类 Google Earth Engine 地震 高寒湿地 特征优选 哨兵2号 
基于Landsat-8影像的土地利用分类与动态变化
《北京测绘》2025年第2期210-214,共5页汤文 
本研究利用基于云计算的地理信息处理平台(GEE)和支持向量机(SVM)算法,针对研究区进行了土地利用分类与动态变化研究。利用GEE对美国陆地卫星计划第八颗卫星(Landsat-8)影像进行预处理和切片,然后构建了包括光谱特征、纹理特征和形状特...
关键词：基于云计算的地理信息处理平台(GEE) Landsat-8影像 支持向量机(SVM) 土地利用 遥感分类 
基于对比学习的多模态遥感图像融合分类研究
《微电子学与计算机》2025年第1期35-44,共10页初壮 钱育蓉 范迎迎 刘怡然 
新疆维吾尔自治区自然科学基金(2022D01B123);国家自然科学基金(62266043,61966035,62261053);国防科工局高分辨率对地观测系统重大专项(95-Y50G37-9001-22/23);天山创新团队(2023D14012);新疆维吾尔自治区杰出青年科学基金(2023D01E01)。
高光谱与激光雷达图像融合分类技术能够实现对地物的高精度分类。目前,有监督的传统与深度学习方法取得了较好的分类结果,但往往需要大量的标记样本。基于自监督的多模态遥感融合分类研究相对较少,现有的自监督对比学习框架使用数据增...
关键词：对比学习 多模态遥感分类 高光谱 激光雷达 多层次特征融合 自监督学习 
耦合NDVI与纹理时序特征的地块作物遥感分类
《南方农业学报》2025年第1期29-40,共12页史洁宁 吴田军 黄启厅 骆剑承 任应超 徐欣雨 
国家重点研发计划项目(2021YFB3900905);河北省中央引导地方科技发展资金项目(236Z0104G)。
【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Sen...
关键词：作物分布 地块尺度 归一化植被指数(NDVI) 时间序列 空间纹理特征 CNN+LSTM双流架构 
灰狼算法优化随机森林的遥感分类——以沈阳市浑南区为例
《遥感信息》2024年第6期147-154,共8页宫书芳 王井利 
随机森林方法对遥感影像的土地覆盖类型分类,虽然相比传统的监督分类方法精度已经有所上升,但是由于其需要调节的参数众多,传统的网格搜索等调参方法又较为耗时,不易找到最佳的参数组合,因此文章提出了一种采用灰狼算法对随机森林模型...
关键词：遥感影像分类 土地覆盖类型 机器学习 随机森林 灰狼算法 
地块尺度农作物遥感分类及其不确定性分析被引量：1
《自然资源遥感》2024年第4期124-134,共11页张冬韵 吴田军 李曼嘉 郭逸飞 骆剑承 董文 
国家重点研发计划项目“地理空间智能核心技术与软件系统”(编号:2021YFB3900905)资助。
利用遥感技术开展农作物空间分布的快速调查与精准制图是现代精细农业的一项基础工作。然而,由于遥感影像获取、处理与分析过程中的局限性,传统农作物种植结构遥感制图精度受到一定影响,亟须面向农作物分类开展不确定性的空间建模与特...
关键词：遥感 农作物分类 地块 不确定性 机器学习 混合熵 
基于深度学习和GEE的作物遥感分类
《新疆农业科学》2024年第11期2807-2814,共8页赵昊楠 马海燕 阿斯娅·曼力克 田聪 徐俊 潘竟 孙宗玖 郑逢令 
新疆维吾尔自治区自然科学基金项目“基于多源遥感时序数据的人工草地识别与估产研究-以苜蓿为例”(2023D01A75);新疆维吾尔自治区奶产业技术体系(XJARS-11);国家自然科学基金项目(31860679)。
【目的】利用遥感数据和深度学习方法准确获取农作物的种植结构和分布。【方法】通过实地调查新疆奇台县获取样本集,借助Google Earth Engine云平台获取Sentinel-2号和Sentinel-1号影像,利用Google Colab进行深度学习算法的模型训练和验...
关键词：农作物 遥感分类 深度学习 谷歌地球引擎 Google Colab 
作物遥感分类的样本依赖与模型空间外推研究
《遥感学报》2024年第11期2878-2895,共18页谢炎 曾红伟 田富有 张淼 胡越然 覃星力 吴炳方 张有智 解文欢 
国家重点研发计划(编号:2022YFD2001102);国家自然科学基金(编号:42071271,42301409);深化科研院所改革农业遥感创新团队项目(编号:E33D0201-6)。
降低对样本数量的依赖度,实现大区域、复杂作物类型的遥感监测识别是农业遥感的重要研究内容。本研究以黑龙江省产粮大市绥化市为例,采用监督分类方法,深入探索了样本量对作物分类效果的影响以及小区域尺度(如北林区)训练的监督分类模...
关键词：作物分类 样本依赖 模型外推 随机森林 谷歌地球引擎 
基于语义分割网络的冬小麦遥感分类及变化分析
《测绘通报》2024年第10期151-156,共6页孙常建 尚永福 王石岩 窦小楠 
2020年度河南省自然资源科研项目(2020-8)。
针对传统机器学习作物遥感分类模型泛化能力较弱等问题,本文评价并验证了不同语义分割网络在光谱特征和光谱+植被指数特征下的济源市冬小麦遥感分类模型的性能和分类精度。结果表明,较单一光谱特征,基于U-Net++和DeepLab V3+的光谱+植...
关键词：丘陵地区 冬小麦 Sentinel-2 语义分割网络 随机森林 
时间序列哨兵2号影像水稻品种遥感分类潜力评估
《当代农机》2024年第10期55-56,共2页黄钜建 李华朋 田亚君 
以时间序列哨兵2号遥感影像为数据源,选择友谊农场第四管理区为研究区,使用随机森林分类方法生成制作了水稻品种遥感分类图,精度达到70%以上,满足农场和农户对于精细水稻田间管理的工作要求。
关键词：哨兵2号影像 时间序列影像 水稻品种制图 随机森林 
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