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联合Sentinel-1A升降轨的DS-InSAR金川矿区形变提取
1
作者 郭捷 张功海 +5 位作者 宋烨炜 白宇兴 胡纪元 王杰 吴文豪 葛子轩 《测绘通报》 北大核心 2025年第3期1-7,共7页
金川矿区镍资源储备极为丰富,是我国最大的镍金属生产基地。传统的PS-InSAR在金川矿区测量存在目标点密度低、形变区解缠错误、形变结果提取精度低的问题。鉴于此,本文采用先进的DS-InSAR方法,对2021年8月—2022年6月的3组不同轨道(升轨... 金川矿区镍资源储备极为丰富,是我国最大的镍金属生产基地。传统的PS-InSAR在金川矿区测量存在目标点密度低、形变区解缠错误、形变结果提取精度低的问题。鉴于此,本文采用先进的DS-InSAR方法,对2021年8月—2022年6月的3组不同轨道(升轨Path128、降轨Path33、降轨Path135数据)的Sentinel-1A数据进行处理,将监测点密度与传统PS-InSAR方法获得的结果进行对比,以及两类时序InSAR提取的形变结果与GNSS点位监测进行交叉验证。结果表明:①对于金川矿区矿体监测的监测点(MPS)密度较PS-InSAR方法至少提升了5倍以上;②利用DS-InSAR和PS-InSAR解算的时序形变结果与GNSS站点时序形变结果分别根据平均绝对误差、均方根误差、皮尔逊相干系数进行对比,DS-InSAR结果在3组指标上均效果更佳,提取的形变结果精度更高。 展开更多
关键词 升降轨 金川矿区 Sentinel-1A DS-InSAR GNSS
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基于机器学习和全极化雷达数据的干旱区土壤湿度反演 被引量：10
2
作者 杨丽萍 侯成磊 +3 位作者 苏志强 白宇兴 王彤 冯瑞 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第13期74-82,共9页
雷达遥感是区域土壤湿度监测最为有效的技术手段之一,为深入探讨全极化雷达特征参数和不同机器学习算法对干旱区土壤湿度反演的潜力,该研究以黑河下游的居延泽为研究区,基于全极化Radarsat-2数据,通过标准强度和相位处理提取后向散射系... 雷达遥感是区域土壤湿度监测最为有效的技术手段之一,为深入探讨全极化雷达特征参数和不同机器学习算法对干旱区土壤湿度反演的潜力,该研究以黑河下游的居延泽为研究区,基于全极化Radarsat-2数据,通过标准强度和相位处理提取后向散射系数(Backscattering Coefficients,BC),并通过Cloude-Pottier分解(Cloude-Pottier Decomposition,CPD)与Yamaguchi分解(Yamaguchi Decomposition,YD)提取多个极化参数作为雷达影响因子,对其进行相关性及重要性分析。采用随机森林(Random Forest,RF)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和BP人工神经网络(Back Propagation Artificial Neural Network,BP-ANN)3种不同的机器学习算法,构建土壤湿度反演的多种模型,并使用10折交叉验证的方法综合评价各模型的性能,最后使用最佳模型反演研究区土壤湿度,分析其空间分布格局与影响因素。结果表明:1)平均散射角对反演精度至关重要,熵与反熵的影响次之。交叉极化相较于同极化后向散射系数有更高贡献,偶次散射与体散射的重要性明显高于表面散射和螺旋体散射。2)不同类型因子组合建模的模型,其性能表现均明显优于仅采用单种因子类型的模型。3)相较于SVM和BP-ANN模型,RF模型在干旱区土壤湿度反演中具有更好的适用性。其中,BC+CPD组合训练的RF模型性能最优,其验证集决定系数R2和均方根误差分别为0.78和6.60%,对应的标准偏差分别为0.15和1.95%,该模型可解释土壤湿度变化的89%。4)研究区土壤湿度平均值约为8.83%,整体呈现极端干旱的态势。其中,天鹅湖附近和古湖心区的土壤湿度高于其他区域,反演结果能综合反映区域土壤湿度空间分布的总体格局。 展开更多
关键词 土壤湿度 模型 算法 RF SVM BP-ANN RADARSAT-2 干旱区
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基于随机森林的干旱区全极化SAR土壤含水量反演 被引量：7
3
作者 杨丽萍 苏志强 +3 位作者 侯成磊 白宇兴 王彤 孔金玲 《吉林大学学报（地球科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期1255-1264,共10页
为提升干旱区土壤含水量的反演精度,为干旱区生态环境保护和可持续发展提供依据,以内蒙古西部的居延泽为研究区,基于C波段Radarsat-2全极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)影像,利用雷达后向散射系数和极... 为提升干旱区土壤含水量的反演精度,为干旱区生态环境保护和可持续发展提供依据,以内蒙古西部的居延泽为研究区,基于C波段Radarsat-2全极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)影像,利用雷达后向散射系数和极化散射矩阵分量,结合8种极化目标分解方法得到的多种特征参数,通过参数相关性和重要性综合分析,优选最佳参数组合,构建随机森林(random forest,RF)土壤含水量反演模型,反演区域土壤含水量,分析其空间分布格局。结果表明:各极化参数中,H-A-α分解的平均散射角α对模型贡献最高,极化散射矩阵的4个分量对模型贡献最低;RF模型能够对训练集进行较好的拟合,训练集R^(2)>0.89,RMSE<2.00%,验证集0.60<R^(2)<0.85,低于训练集,RMSE在2.00%左右;所有组合方案中,28参数组合的RF模型精度最高;研究区大部分区域土壤含水量低于10.00%,最大为16.97%,最小为0.37%,平均值仅为2.19%,与野外实测56个样点的均值3.15%相近,模型反演结果与区域实际情况具有较高一致性。 展开更多
关键词 土壤含水量 极化特征参数 随机森林 干旱区
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基于优选植被指数和TVDI的额济纳绿洲旱情监测 被引量：4
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作者 杨丽萍 白宇兴 +3 位作者 朱江山 苏志强 王彤 孔金玲 《兰州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期727-734,共8页
以内蒙古西部的额济纳绿洲为研究区,利用2017年8月24日的Landsat 8影像,基于地表温度-植被指数特征空间理论,提取归一化差值植被指数(NDVI)、比值植被指数、土壤调节植被指数、改进型土壤调节植被指数和优化型土壤调节植被指数(OSAVI),... 以内蒙古西部的额济纳绿洲为研究区,利用2017年8月24日的Landsat 8影像,基于地表温度-植被指数特征空间理论,提取归一化差值植被指数(NDVI)、比值植被指数、土壤调节植被指数、改进型土壤调节植被指数和优化型土壤调节植被指数(OSAVI),分别计算温度-植被干旱指数(TVDI),利用同期实测土壤水分数据进行精度评定与指数优选,反演区域土壤水分,划分干旱等级.结果表明, TVDI能够反映额济纳绿洲土壤水分的分布状况,是区域旱情监测的有效指标;5种植被指数中,基于OSAVI和NDVI计算的TVDI与土壤水分的R^(2)>0.52, OSAVI优于NDVI,基于OSAVI的TVDI是研究区土壤水分反演的最佳模型;整个研究区以干旱、重旱区为主,干旱现象明显.在空间分布上,除水体以外,旱情状况呈现以绿洲为中心,向四周急剧增加的趋势. 展开更多
关键词 植被指数 地表温度 温度-植被干旱指数 旱情监测 额济纳绿洲
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Landsat-8影像地表温度反演算法对比分析 被引量：3
5
作者 朱江山 杨丽萍 +2 位作者 白宇兴 苏志强 孔金玲 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第12期4785-4792,共8页
针对Landsat-8数据地表温度(land surface temperature, LST)反演中单通道(single-channel, SC)算法和劈窗算法(split-window algorithm, SW算法)在不同区域的反演精度的不一致性问题,以NOAA地表辐射通量网(surface radiation budget ne... 针对Landsat-8数据地表温度(land surface temperature, LST)反演中单通道(single-channel, SC)算法和劈窗算法(split-window algorithm, SW算法)在不同区域的反演精度的不一致性问题,以NOAA地表辐射通量网(surface radiation budget network, SURFRAD)中不同地表覆盖类型和不同海拔高度的3个站点为验证站点,选取2018年1月1日-2019年6月30日质量较好的37景不同季节的Landsat-8影像,基于站点实测温度,对比分析Jiménez-Munoz等提出的普适性SC(generalized SC,GSC)算法与SW算法的地表温度反演精度。结果表明:GSC算法与SW算法的反演精度呈现出一定的季节依赖性。在春季与冬季,GSC算法的平均绝对误差(mean absolute error, MAE)在1 K左右,SW算法的MAE高于1 K,GSC算法的均方根误差(root mean square error, RMSE)较SW算法分别低约0.37、0.13 K。GSC算法的精度较高,其中,在春季,GSC算法的精度比SW算法精度高约0.53 K;在冬季,GSC算法的精度比SW算法精度高约0.14 K。在夏季与秋季,GSC算法与SW算法的MAE都小于2 K,但SW算法的精度较高。其中,在夏季,GSC算法的精度比SW算法精度低约0.35 K;在秋季,GSC算法的精度比SW算法精度低约0.25 K,GSC算法的RMSE较SW算法高约0.24 K。2种算法与实测温度的相关系数分别为0.990 7、0.992 2,表现出较为强烈的相关性,SW算法相关性更高。 展开更多
关键词 普适性单通道算法(GSC算法) 劈窗算法(SW算法) 对比 Landsat-8
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基于Landsat8的土地利用分类方法对比研究——以西安市未央区为例 被引量：4
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作者 白宇兴 《西部大开发（土地开发工程研究）》 2019年第11期1-7,共7页
研究土地利用类型分类对土地规划有着重要的意义。遥感技术对土地利用类型分类提供技术性支持。随着遥感技术的不断发展,遥感影像分类方法不断涌现,不同的分类方法会有精度不一的问题,对其在土地利用类型分类中产生了一定的影响。本文... 研究土地利用类型分类对土地规划有着重要的意义。遥感技术对土地利用类型分类提供技术性支持。随着遥感技术的不断发展,遥感影像分类方法不断涌现,不同的分类方法会有精度不一的问题,对其在土地利用类型分类中产生了一定的影响。本文以西安市未央区为研究区域,依据landsat8 OLI影像,采用最小距离分类法、马氏距离分类法、支持向量机分类法、神经网络分类法和最大似然分类法,对研究区进行土地利用类型分类,并对其分类结果进行精度比较。结果表明:总体上看,最大似然分类法的Kappa系数和整体分类精度均高于其他分类方法,其次为神经网络分类法、支持向量机分类法、马氏距离分类法、最小距离分类法。从不同土地利用类型来看,相较于其他分类方法,最大似然法仍表现出理想的分类效果。本研究可以对土地利用分类方法的选择提供理论依据,以期为今后的土地利用工作提供决策性支持。 展开更多
关键词 遥感 土地利用类型分类 分类方法 精度评价
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基于Landsat-8影像的干旱区土壤水分含量反演研究 被引量：7
7
作者 杨丽萍 侯成磊 +2 位作者 赵美玲 白宇兴 苏志强 《土壤通报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期47-54,共8页
土壤水分含量的精确监测对区域生态环境保护与可持续发展具有重要意义。本文以内蒙西部额济纳旗东南的居延泽地区为研究区,基于多期Landsat-8遥感影像和野外实测不同深度的土壤水分含量数据,构建了温度植被干旱指数(TVDI)、垂直干旱指数... 土壤水分含量的精确监测对区域生态环境保护与可持续发展具有重要意义。本文以内蒙西部额济纳旗东南的居延泽地区为研究区,基于多期Landsat-8遥感影像和野外实测不同深度的土壤水分含量数据,构建了温度植被干旱指数(TVDI)、垂直干旱指数(PDI)、归一化干旱监测指数(NPDI)和土壤湿度监测指数(SMMI)等四种干旱指数模型,探讨了上述模型在居延泽地区土壤水分含量反演中的精度与适用性,选取精度较优的TVDI模型反演了研究区2015年至2017年的土壤水分含量,并使用随机森林分类法将研究区分为沙地、盐碱地、裸地、植被和滩涂五种地类,探讨了不同地类的土壤水分含量差异。结果表明四种干旱指数均与土壤水分含量实测值呈负相关;从拟合精度看,四种干旱指数均与表层土壤水分含量具有最高的拟合精度,且随着土层深度的增加,拟合精度逐渐变劣。其中TVDI综合表现最优,尤其在表层,R2可达到0.76;研究区不同地类的土壤水分含量存在差异,呈现出从沙地、盐碱地、裸地、植被到滩涂依次升高的规律。 展开更多
关键词 土壤水分含量 干旱指数 Landsat-8 干旱区
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