鲁棒多特征谱聚类的高光谱影像波段选择

传统谱聚类的高光谱影像波段选择模型中,采用的波段相似矩阵受到噪声或异常值的影响且仅能表征波段的单一相似特征,导致波段子集的选取结果受到限制.本文从波段选择的目的 出发,提出鲁棒多特征谱聚类方法,整合多个特征的波段相似矩阵来形成综合相似矩阵以解决上述问题.该方法假设4种相似性度量包括光谱信息散度、光谱角度距离、波段相关性...     

高光谱影像三分支分组空谱注意力深度分类网络

高光谱影像具有丰富的空间和光谱信息,充分提取和利用这两个维度的信息是高光谱分类算法重点关注的问题。目前深度特征提取网络通常利用单分支串行网络连续提取空谱特征或双分支并行网络分别提取空谱特征。由于空间和光谱维内在差异,单分支串行网络连续提取的两类特征之间会互相干扰。并行双分支网络虽然可以减少两类特征之间的干扰,但同时会忽略空间和光谱特征间的潜在相关性。为解决上述问题,本文提出了一种三分支分组空谱注意力深度网络结构。该网络具有3个分支,分别用于提取空间、光谱和空谱联合特征。针对3个分支的不同特性,设计了不同的注意力机制以加强特征的判别性。该网络既可以提取独立的空间和光谱特征,又保留了空间和光谱之间的相关性。在5个数据集上的实验表明,本文所提出的方法要优于现有的一些先进算法。     

结合协方差池化与跨尺度特征提取的高光谱分类

深度卷积神经网络在高光谱图像分类任务上取得了优越性能。但是,主流深度学习算法通常采用一阶池化运算,容易忽略光谱之间的相关性,因而难以获取高阶统计判别特征。另外,这类算法往往难以选择最优的窗口大小去捕获不同感受野信息。针对上述问题,本文提出了一种结合协方差池化和跨尺度特征提取的高光谱影像分类方法。该方法设计了跨尺度自适应特征提取模块,能够自动提取多尺度特征,获取不同视野的互补信息,避免了尺度选择问题;进一步利用平均池化和快速协方差池化的联合池化操作,得到一阶统计量和结合空间光谱信息的二阶统计量;最终,将一阶和二阶池化特征进行融合用于分类。在3个公开高光谱数据集Indian Pines、Houston和Pavia University上分别随机选取5%、5%和1%标记样本进行训练,本文算法得到的总体分类精度分别达到97.63%、98.48%和98.21%,分类性能优于主流深度学习方法。     

末次间冰期以来兴凯湖黑碳的沉积记录及其环境意义

在我国东北地区,黑碳记录较少,尤其是长时间尺度记录,区域火灾如何响应于气候变化还存在争议。本研究通过对兴凯湖XK08-A2钻孔约336 cm岩芯,共136个沉积物样品的黑碳含量进行了分析,并结合石英光释光和加速器质谱14C测年结果,探讨了末次间冰期以来东北地区火灾历史与古环境的联系。兴凯湖沉积物黑碳含量的平均值在末次间冰期、末次冰期以及全新世分别为0.51±0.10‰、0.68±0.15‰和0.71±0.20‰。兴凯湖沉积物中黑碳含量从下向上呈增加趋势,表明末次间冰期区域火灾的发生频次较低、规模较小,末次冰期火灾的频次升高、规模越来越大,全新世阶段火灾的频次和规模与末次冰期相当。这些变化与轨道尺度东亚夏季风进退以及人类活动密切相关。从末次间冰期到末次冰期,东亚夏季风变化是东北地区火灾发生的主要控制因素。强盛的东亚夏季风带来充沛的降水,促进了低洼地区湿地沼泽的发育,缩短了火风险期,致使发生大规模火灾的概率较低。自然背景下季风降水主导我国东北地区火灾的发生,与黄土高原和西南地区一致,但与欧美地区受温度影响存在显著的空间差异。全新世在人类活动的影响下,虽然东亚夏季风增强,但是区域大规模火灾发生的概率已达到末次冰期的水平。     

利用偏最小二乘方法修复高光谱影像等距映射降维中遗失点的坐标

将Isomap流形学习方法应用于高光谱影像非线性降维时,在构建最短路径过程中,其边界点往往被忽略而没有低维流形坐标。对此,引入偏最小二乘方法来模拟修复遗失点的流形坐标,并从两个方面进行了综合评价。实验结果表明,模拟流形坐标与实际坐标吻合很好。     

用流形坐标差异图提取高光谱影像潜在特征

等距映射和局部切空间排列降维后,低维流形坐标能够保留原始高光谱影像中地物光谱信息,用于提取原始影像的潜在特征。然而这两种流形方法的理论差异导致其低维坐标继承光谱信息的能力不同,对比这两种流形坐标可凸显出原始影像内部的潜在特征。因此,本文基于等距映射和局部切空间排列非线性降维,提出两种流形坐标的差异图法来提取高光谱影像内部的潜在特征。首先,根据流形坐标的光谱解释确定两种坐标的每一维代表相同的光谱信息。其次,根据相同的光谱特征,归一化两种流形坐标并调整坐标轴方向,统一两种坐标到相同的坐标框架。最后,通过加权流形图相减得到坐标差异图,采用经典的图像处理方法提取潜在特征。采用两个实验并对比等距映射和局部切空间排列方法的降维结果来验证本文方法。结果表明,流形坐标差异图能够成功提取单一流形结果无法得到的潜在特征,如靠河岸的浅水区域和大场景沼泽地中的低分辨率道路。这为高光谱影像的潜在特征提取研究提供了一种新方法。     

1990-2010年浙江省围填海空间格局分析

通过借鉴景观生态学相关指标,对 1990-2010年浙江省的围填海空间格局进行定量研究,研究表明： （ 1 ） 20年间, 浙江省围填海总面积达 108 760 ha,以宁波市最大,嘉兴市最小; （ 2 ） 各类用地的斑块面积、个数、密度以及斑块面积变 异系数差异明显,且地域之间差异显著; （ 3 ） 不同地类用途的平均斑块形状指数和平均斑块分维数之间呈正相关关系,台 州市和宁波市指数较高,嘉兴市和绍兴市较低; （ 4 ） 受相关地形条件、发展需要、人类活动等影响,浙江省围填海类型的 聚集度较高; （ 5 ） 由于围填海的面积、岸线的长度、用地类型等存在差异,沿海 6个地级市的围填海平均强度指数和多样 性指数差异显著。     

美丽乡村地理信息服务平台的设计与实现

建设美丽乡村地理信息服务平台,是加大宣传美丽乡村建设成果的有效途径,也是实现农村信息服务可持续发展的关键。本文介绍了安吉县美丽乡村地理信息服务平台的建设及其关键技术,阐述了GIS在美丽乡村宣传介绍及服务应用方面的重要作用。     

基于Sentinel-2遥感时间序列植被物候特征的盐城滨海湿地植被分类

滨海湿地是具有重要功能的特殊海陆过渡带生态系统,精准获取滨海湿地植被时空分布信息具有重要意义。传统的湿地遥感观测研究集中于高空间、高光谱分辨率影像分类,往往受限于数据成本和覆盖范围,仅适用于小区域湿地监测。Sentinel-2A/B卫星影像时空分辨率高且免费共享,为大区域滨海湿地动态监测提供了可能。本文采用2018年Sentinel-2影像,提出像元级SAVI时间序列及双Logistic植被物候特征拟合重构模型,采用随机森林算法进行盐城滨海湿地植被分类,探讨Sentinel-2遥感时间序列植被物候特征分类方法的适用性。结果显示,分类总体精度达87.61%,Kappa系数为0.8358,分类结果与湿地实况相吻合,比常规单一时相分类精度总体提高19.57%。植被判别物候特征参数可为影像数据缺失或不足的滨海湿地分类提供不同植被的判别依据。研究表明,基于像元级时间序列植被物候特征的分类方法能实现植被群落混生带的精准分类以及对“异物同谱”植被的有效区分,对大区域滨海湿地植被分类具有很好的适用性,有效提高了滨海湿地植被分类精度。     

1960年以来青海湖沉积物粒度的时空分布及其控制因素

对大型湖泊盆地沉积物粒度组成进行研究,有助于解读全球致密油气和页岩油气勘探开发与其记录的古气候信息。 文章对青海湖沉积物粒度时空分布进行了详细的研究,通过采集覆盖大部分湖区的27根近现代沉积岩芯,并对湖心的三根 典型沉积岩芯进行了137Cs测定获取沉积岩芯的年龄;基于磁化率地层年龄模式,建立了整个湖区沉积岩芯的年代框架。粒 度分析结果显示,青海湖岩芯沉积物的粒度分布呈多峰,以细颗粒沉积为主,其中粉砂含量60%~70%,粘粒组分为10%~ 35%,砂粒组分低于20%。青海湖沉积物的粒度变化在空间上相对较复杂,中值粒径呈现明显的砂岛附近、西部和西南湖 区高,其他湖区低的特征。在时间上,大体上自1960年到2017年呈现变粗的趋势,砂粒组分增多,粘粒组分减少。这些粒 度的时空变化可能是受风砂活动、流域土壤侵蚀、河流径流变化、湖平面变化和人类活动共同作用而成。