基于高分二号遥感影像的树种分类方法

为推广国产高分数据在森林树种分类方面的应用,以北京市延庆区八达岭国家森林公园主要区域的6期高分二号影像为数据源,在分层分类的基础上,利用支持向量机递归特征消除、C5.0决策树、FSO 3种特征优选方法,从4种特征维度下实现面向对象的支持向量机和随机森林的森林树种分类,最终取得总体精度平均为83.65%,特定树种生产者精度介于93.75%（山杏）和38.10%（刺槐）之间,特定树种用户精度介于100%（华北落叶松）和44.74%（榆树）之间的良好结果。结果表明：C5.0决策树耗时最短（0.01 h）且其所选特征应用于分类总体精度最高（86.90%）;在不同特征维度下支持向量机分类的总体精度比随机森林平均高出3.28%;支持向量机和随机森林均对特征维度不敏感,但良好的特征优选结果仍会对支持向量机的分类效率（最高提升86.98%）和随机森林的分类精度（最高提升9.22%）产生较大影响。     

基于高分二号遥感影像的树种分类方法

为推广国产高分数据在森林树种分类方面的应用，以北京市延庆区八达岭国家森林公园主要区域的6期高分二号影像为数据源，在分层分类的基础上，利用支持向量机递归特征消除、C5.0决策树、FSO 3种特征优选方法，从4种特征维度下实现面向对象的支持向量机和随机森林的森林树种分类，最终取得总体精度平均为83.65%，特定树种生产者精度介于93.75%（山杏）和38.10%（刺槐）之间，特定树种用户精度介于100%（华北落叶松）和44.74%（榆树）之间的良好结果。结果表明：C5.0决策树耗时最短（0.01 h）且其所选特征应用于分类总体精度最高（86.90%）；在不同特征维度下支持向量机分类的总体精度比随机森林平均高出3.28%；支持向量机和随机森林均对特征维度不敏感，但良好的特征优选结果仍会对支持向量机的分类效率（最高提升86.98%）和随机森林的分类精度（最高提升9.22%）产生较大影响。     

基于图像的树种分类方法的研究

植物的数量分类的主要依据是植物的外观特征，通过提取大量特征数据进行聚类分析获得结果。传统做法都是手工测量采集原始数据，效率较低。由于外观特征都可以以数字图片方式获得。通过计算机图像处理分析等技术采集数据并做聚类分析将大大提高效率。本文主要介绍基于图像处理技术的树种分类方法。     

基于哨兵2时间序列组合植被指数的作物分类研究

时间序列是一种常用的物候研究方法。为充分利用哨兵2数据在红边波段的丰富信息,本文利用多种植被指数组合成时间序列进行作物分类。将NDVI、EVI、红边NDVI三种植被指数进行组合,构建时序植被指数图像,然后使用支持向量机、随机森林、CART决策树和最大似然4种不同的算法对四种作物、三种林草、裸露地表、水体进行分类。原始分类结果中,总体精度最高的随机森林为87.92%,最低的最大似然为80.07%,在分类细节上,随机森林和支持向量机的边界最清晰,4种分类结果中,农作物的分类精度均高于其他地类,仅次于水体的精度,误差主要来自三种林草的混分,表明时间序列组合植被指数用于农作物分类是可行的。     

多尺度分割的高分辨率遥感影像分类对比研究

为进一步提高高分辨率影像地物分类精度,以高分2号卫星影像为研究数据,根据高分2号卫星遥感影像光谱信息以及高空间分辨的结构特点,从遥感影像数据分割的尺寸效果及其各种地物显著特征着手,通过局部方差法寻求出各类地物的最优分割尺度,并建立尺度网络层,利用继承进行多尺寸下多特征的整体融合,在最优尺度层下根据光谱特征、形状特征对高分2号影像进行多特征融合与多尺度分割实验,并在此基础上进行了典型地物的分类对比研究。结果表明多特征融合多尺度分割能够较好利用高空谱信息提高地物分类精度。     

基于深度字典学习的图像分类系统设计

由于图像分类标准的可靠性较低,导致在具体的分类阶段,错误分类的情况较为普遍,提出基于深度字典学习的图像分类系统设计研究。结合图像分类的实际计算需求,在硬件构架中设置了3个数字低压差线性稳压器（Low Dropout Regulator,LDO）和旁路调节场效应晶体管（Field Effect Transistor,FET）结构,并将ET200SP的SIMATIC ET 200SP模块作为系统主体构架,从而实现图像分类标准输出模块和字典输出模块的集中控制。在软件运行逻辑的设计上,构建了具有分层特征的学习网络结构,分析得到图像稀疏度字典库,将其作为图像分类的标准,实现对图像的分类处理。测试结果表明,设计系统可以实现对图像的准确分类。     

瓷砖图像的纹理特征分类研究

在已有的瓷砖图像分类系统中,仅靠颜色特征和简单的纹理边缘信息只能对无花纹的单色砖或简单花纹的瓷砖进行有效分类,对复杂图案的瓷砖存在识别率低的问题。针对此种情况,结合瓷砖图像的灰度共生矩阵和统计几何特征,将这些特征输入支持向量机进行特征分层分类。采用基于径向基核函数和[K]交叉验证法所得到的最优参数构造支持向量机,解决瓷砖纹理特征具有非线性的分类问题。用瓷砖生产线上采集的大量图像进行实验表明,该方法准确率高,分类效果好。     

基于标签关联性的分层分类共有与固有特征选择

在大数据时代,数据的样本数量、特征维度和类别数量都在急剧增加,且样本类别间通常存在着层次结构.如何对层次结构数据进行特征选择具有重要意义.近年来,已有相关特征选择算法提出,然而现有算法未充分利用类别的层次结构信息,且忽略了不同类节点具有共有与固有属性的特点.据此,提出了基于标签关联性的分层分类共有与固有特征选择算法.该算法利用递归正则化对层次结构的每个内部节点选择对应的固有特征,并充分利用层次结构分析标签关联性,进而利用正则化惩罚项学习各子树的共有特征.该模型不仅能够处理树结构层次化数据,也能直接处理更为复杂常见的有向无环图结构的层次化数据.在6个树结构数据集和4个有向无环图结构数据集上的实验结果,验证了该算法的有效性.     

基于季相变化特征的撂荒地遥感提取方法研究

在我国西南地区耕种条件差,地块比较破碎,地块类型比较复杂,中低分辨率遥感数据难以满足撂荒地提取的需要。选取贵州修文县为试验区,基于高分辨率卫星遥感数据（哨兵2号）,探索单期或多期影像在中国西南地区的撂荒地检测能力,构建撂荒地遥感监测方法,为今后我国西南地区撂荒地统计调查提供参考。结合野外调查数据,在划分不同撂荒地类型基础上,综合遥感影像的光谱特征、植被指数特征以及多时相植被指数变化特征分析,优选不同类别撂荒地遥感提取敏感特征集,利用CART决策树分类方法,提取不同类型的撂荒地。结果表明：①单个时相对不同类型的撂荒地识别能力差异显著,基于单时相影像,难以开展撂荒地高精度遥感监测提取;②不同时相的植被指数变化特征对撂荒地的识别能力较强,其中比值植被指数优于差值植被指数和归一化植被指数;③以贵州修文县为例,开展了撂荒地空间分布制图及撂荒面积统计分析,修文县撂荒地面积约为6 460 hm²,占修文县耕地面积的13%;④基于多时相高分辨遥感数据,通过季相变化特征构建的撂荒地检测方法,能够满足我国西南地区撂荒地高精度遥感监测提取,为大范围撂荒地遥感调查和制图提供技术参考。     

云南香格里拉地区森林优势树种决策融合分类

基于Google Earth Engine(GEE)云计算平台,协同Sentinel-2影像、WordClim生物气候数据、SRTM地形数据、森林资源二类调查数据等数据,以随机森林（Random Forest,RF）,支持向量机（Support Vector Machine,SVM）和最大熵（Maximum Entropy,MaxEnt）3种机器学习算法为组件分类器,开展多源特征、多分类器决策融合的优势树种分类研究。通过3种组件分类器分别构建了两种串行集成和3种贝叶斯并行集成模型,用于确定云南香格里拉地区10种主要优势树种的空间分布。分类结果显示：3个组件分类器的总体精度均低于67.17%;3种并行集成方法总体精度相当,约为72%;两种串行集成方法精度高于78.48%,其中MaxEnt-SVM串行集成方法获得最佳精度（OA:80.66%,Kappa:0.78）,与组件分类器相比精度至少提高了13.49%。研究表明：决策融合方法在优势树种分类中比组件分类器精度更高,并且有效改善了小样本树种的分类精度,可用于大范围山区优势树种分类。     

安徽休屯盆地紫色土的特性和系统分类

选取了休屯盆地不同时期紫红色沉积岩上发育的 6个紫色土剖面 ,系统地研究了其属性特征 ,并按照中国土壤系统分类的原则 ,鉴定其诊断层和诊断特性 ,检索了土壤系统分类的名称。同时也指出了现行《中国土壤系统分类》在紫色土系统分类应用中存在的问题 ,分析了其原因并提出修订建议