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期刊信息/Journal information
遥感学报
遥感学报

顾行发

双月刊

1007-4619

jrs@irsa.ac.cn

010-64806643

100101

北京市安外大屯路中国科学院遥感应用研究所

遥感学报/Journal Journal of Remote SensingCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊为专业性学术刊物。反映遥感领域的科研与技术应用成果。包括航天航空、农业、林业、资源开发、环境监测和保护、区域和工程地质勘探和评价、找矿、灾害监测和评估等领域的应用，以及地理信息系统、遥感、GIS及空间定位系统的综合应用等方面。读者对象为遥感及相关学科的科研人员及高等院校师生。
正式出版
收录年代

    基于机载高光谱影像的农田尺度土壤有机碳密度制图

    刘潜王梦迪郭龙王冉...
    293-305页
    查看更多>>摘要：准确监测土壤有机碳密度SOCD(Soil Organic Carbon Density)对调控土壤碳汇、合理利用土壤资源具有重要意义.机载高光谱影像为精细化SOCD制图提供了重要数据源.由于机载高光谱在数据收集过程中易受到外部因素的影响,光谱中存在噪声影响SOCD的估算精度.因此,本研究旨在探究基于机载高光谱影像估算SOCD的技术流程.对原始光谱进行预处理,包括一阶微分FD(First Derivative)和包络线去除CR(Continuum Removal)变换.采用遗传算法GA(Genetic Algorithm)选择特征波段,并结合不同回归方法,如偏最小二乘回归 PLSR(Partial Least Square Regression)、多元线性回归 MLR(Multiple Linear Regression)、支持向量机 SVM(Support Vector Machine)和人工神经网络 ANN(Artificial Neural Network)估算SOCD.结果表明,在经过GA特征波段选择后,原始光谱、FD光谱和CR光谱预测SOCD的精度均有所提高.使用原始光谱特征波段,PLSR、MLR、SVM和ANN共4种模型预测SOCD的决定系数R2分别为0.672、0.621、0.551和0.678.使用FD与CR光谱特征波段的R2范围分别在0.452-0.593和0.332-0.602,具有较大的误差.利用原始光谱的特征波段进行SOCD数字制图,不同回归模型预测的SOCD在空间上具有较为相似的变化趋势,与SOCD测量值较为相近,绝对误差较大的点多出现在采样点边缘附近.

    土壤有机碳密度机载高光谱遗传算法数字土壤制图

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    珠海一号高光谱场景分类数据集

    刘渊郑向涛卢孝强
    306-319页
    查看更多>>摘要：高空间分辨率、高光谱分辨率、大幅宽与大数据量是高光谱卫星数据发展趋势,传统高光谱影像的像素级分类面临难以处理海量数据、无法高效获取复杂海量影像中隐含信息的困境.已有研究开始关注高光谱影像的场景级分类,并逐步建立完善高光谱遥感场景分类数据集.然而,目前的数据集制作过程多参考高空间分辨率可见光遥感场景数据集的制作方法,主要采用遥感影像的空间信息进行场景类别解译,忽视了高光谱场景的光谱信息.因此,为构建高光谱影像的遥感场景分类数据集,本文利用"珠海一号"高光谱卫星拍摄的西安地区高光谱数据,使用无监督光谱聚类辅助定位、裁剪与标注待选场景样本,结合Google Earth高分影像进行目视筛选,构建6类场景类型和737幅场景样本的珠海一号高光谱场景分类数据集.并基于光谱与空间两个视角开展场景分类实验,通过视觉词袋、卷积神经网络等方法的基准测试结果,对不同算法在现有多光谱和高光谱遥感场景分类数据集下的性能进行深入分析.本研究可为后续的高光谱影像解译研究提供了有力的数据支撑.

    高光谱遥感珠海一号场景分类数据集特征提取

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    320页
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