梁志锋
- 作品数：5 被引量：21H指数：3
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- 发文基金：国家自然科学基金福建省科技计划项目国家杰出青年科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信天文地球更多>>
- 全极化SAR数据的最大后验概率分类被引量：4
- 2013年
- 结合后验概率对分类的影响和全极化SAR数据特点,提出了一种全极化SAR数据分类方法。首先将全极化SAR数据的协方差矩阵转换为9个服从正态分布的强度量;然后通过迭代分类计算类别出现的概率,对9个强度量进行基于最大后验概率的分类。以黑龙江省逊克县境内的一景ALOS PALSAR全极化数据为例,用该方法进行分类,总体精度和Kappa系数分别达到81.34%和0.84,优于传统的最大似然分类方法。
- 梁志锋凌飞龙陈尔学
- 关键词：SAR极化后验概率
- 结合迭代分割和空间优化规则的湿地信息提取方法被引量：1
- 2014年
- 湿地资源含水量高,光谱特征混淆,一般方法难以有效提取湿地信息。采用支持向量机(SVM)方法对ALOS AVNIR-2数据进行湿地信息提取实验。首先,以分割和分类迭代的方法获得多尺度对象层;其次,提取对象的光谱特征、纹理特征、形状特征和自定义特征,采用SVM分类器进行影像分类;最后,通过地类的实际分布情况与初步分类结果的比较,分析SVM结果的错分情况,从而构建优化规则修正结果。两个地区湿地信息提取结果的总体精度分别为94.45%和94.18%,对应kappa系数为0.91和0.92,该方法明显提高了湿地类别的识别精度。
- 徐庆红吴波梁志锋
- 基于ALOS PALSAR数据的森林/非森林分类被引量：1
- 2013年
- 分析了ALOS PALSAR后向散射系数、干涉相干性和不同极化的比值数据对于森林/非森林的区分能力,并选取对森林/非森林区分度最好的数据组合(干涉相干性和HV极化后向散射系数)进行分类。为了提高分类精度,引入了一种基于后验概率的迭代分类方法,通过迭代不断优化样本的均值与协方差。本文以黑龙江省逊克县为例,用该方法进行森林/非森林分类,总体精度和kappa系数分别达到86%和0.80,均高于传统最大似然分类方法。
- 梁志锋凌飞龙
- 关键词：后向散射系数后验概率
- 基于雷达植被指数的水土流失区植被覆盖度估测被引量：5
- 2015年
- 植被覆盖度是描述水土流失程度的重要指标。像元二分模型假设一个像元代表的信息来自土壤和植被2部分,植被信息占整个像元面积的百分比为植被覆盖度。对Radarsat-2数据进行极化分解,得到反映植被疏密程度的雷达植被指数,结合像元二分模型估测植被覆盖度。将基于雷达植被指数的像元二分模型应用于水土流失重点治理区域——福建省长汀县河田镇,并以高分辨率光学影像World View-2计算的植被覆盖度作为参考,结合无人机高分影像和实地考察资料对结果进行精度验证。结果表明,估测结果与验证数据具有较好的相关性(R2>0.8),表明该模型可以用于植被覆盖度的估测;完全基于雷达数据估测植被覆盖度的算法,克服了南方多云雨地区数据不易获取的困难,有助于对水土流失的连续监测。
- 何海燕凌飞龙汪小钦梁志锋
- 关键词：植被覆盖度
- L波段SAR与中国东北森林蓄积量的相关性分析被引量：10
- 2013年
- 合成孔径雷达(SAR)对森林冠层具有一定的穿透能力,可以获取与蓄积量最相关的部分(枝和干)的信息,被广泛应用于森林蓄积量估测。利用黑龙江省逊克县2003年的林业小班数据和2007年5个时相的ALOS PALSAR数据,通过分析散点图研究了季节和极化方式等对SAR数据与蓄积量关系的影响,并基于森林的雷达散射模型——水云模型进行了解释。结果表明:HV极化后向散射系数与蓄积量相关性优于HH极化,夏季干燥条件下后向散射系数与蓄积量相关性高于冬季。冬季46d间隔的干涉相干性与蓄积量呈明显的负相关,相关系数高于夏季的相干性甚至后向散射系数。根据研究结果,冬季干涉相干性数据是基于L波段SAR蓄积量估测的最佳选择。
- 梁志锋凌飞龙汪小钦
- 关键词：森林蓄积量ALOSPALSAR后向散射系数
