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棉花是中国重要的经济作物,在新疆大面积种植。及时、准确获取棉花种植面积,对农业政策制定与农业经济发展有重要意义。以渭干河—库车河三角洲绿洲棉花为主要研究对象,利用2018—2020年(1景/1月)36景哨兵2号(Sentinel-2)数据,构建归一化植被指数(Normalize difference vegetation index,NDVI)和红边归一化植被指数(Red edge normalize difference vegetation index,RENDVI783)时序数据;采用Savitzky-Golay(S-G)滤波法对时序数据进行平滑、重构并提取11个物候特征;利用袋外误差法对11个物候特征进行特征优选;在此基础上利用重构后的时序数据(NDVI Fit)、(RENDVI783 Fit)、物候特征(RENDVI783 Ph)、物候特征优选组合构建6种不同的特征数据集,利用随机森林分类(RFC)方法分别进行分类和提取,并采用最大似然分类方法和支持向量机分类方法对分类效果进行验证。结果表明:(1) NDVI和RENDVI783时序数据变化趋势较为一致,棉花在5月(苗期)到8月初(开花盛期)有明显的上升趋势,在8月末至9月(花铃期)达到峰值。相比NDVI,红边波段构成的RENDVI783时序曲线峰值从0.7提高到0.9,棉花区分效果更佳。(2) 11个物候特征中拟合函数最大值、生长季长度、生长季振幅、生长季结束、生长季大积分和生长季小积分对分类的贡献性最大,重要性得分分别为1.43、1.40、1.23、1.16、1.02和1.01。(3) RFC方法对特征数据集(RENDVI783 Fit+物候特征优选组合)分类精度最佳。总体精度和Kappa系数分别为92.20%和0.92。(4) 研究区内棉花分类精度达到了91.02%,种植面积约为3424 km2,占研究区总面积的24.67%。 相似文献
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针对航空影像中已分割出的建筑物顶面,提出了一种利用视觉词袋模型检测建筑物顶面损毁区域的方法。该方法首先利用简单线性迭代聚类方法对建筑物顶面进行超像素分割,然后对超像素区域利用颜色和梯度方向直方图特征构建视觉词袋模型,最后使用支持向量机(support vector machine,SVM)对超像素区域中的损毁区域进行检测。实验结果表明,该方法能有效判定建筑物顶面损毁区域,对提高建筑物整体损毁检测精度具有重要意义。 相似文献
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江舒静 《测绘与空间地理信息》2014,(5):95-97
缩小语义鸿沟,是基于内容的遥感影像检索的必经之路,本文提出了一种基于多种底层特征的视觉词袋方法来进行不同分辨率的遥感影像的分类和检索。主要涉视觉词袋模型的构建以及该模型采用不同的底层特征描述对实验结果的影响。通过对不同分辨率的遥感影像进行基于不同底层特征组合的视觉词袋特征的提取,从而得到一系列分类检索实验结果。结果表明,基于底层特征组合的视觉词袋方法能有效地提高不同分辨率遥感影像的分类和检索效果。 相似文献
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加筋土堤表层壁体效果的评价 总被引:3,自引:1,他引:3
用水平加筋材料加固土堤时,常常在表层设置一列土袋用于施工中临时挡土及固定水平加筋材料,该到土袋形成一表层壁体,对土堤整体稳定有着很大作用,介绍了考虑表层壁体对加筋土堤的整体稳定作用的方法。该方法分为两个步骤来验算土堤的最小安全系数;其一是将表层一列土袋假想成一刚性壁体,该假想刚性壁体作为一薄壁挡墙作用于后面的补强土堤上;其二是对设有土袋的区域,稳定计算中考虑由于土袋张力引起的附加粘聚力c。并重点说明了该附加粘聚力c的产生机理并给出试验验证结果。 相似文献