董连英
- 作品数：6 被引量：30H指数：3
- 供职机构：吉林大学地球探测科学与技术学院更多>>
- 发文基金：吉林大学青年教师基金国家自然科学基金中国地质调查局地质调查项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球农业科学更多>>
- 扎龙湿地龙泡子水深的高光谱建模研究被引量：4
- 2013年
- 以扎龙湿地龙泡子为研究区,用实测高光谱数据和同步测量的水深数据,建立湿地湖泊的水深反演模型。通过分析水体反射率的一阶微分与水深之间的相关性来选取水深反演因子,建立了水深反演单波段模型和多波段模型,以波长832.05、839.87、809.08和774.76nm建立的多波段线性模型效果较好,相对误差为5.90%,均方根误差为10.869cm。湿地内影响因素较复杂,要深入研究水中杂质和水体底质的光谱特征才能进一步提高反演模型精度。
- 李丽丽张艳红邢立新翟羽娟董连英
- 关键词：水深遥感反演扎龙湿地
- 遥感影像的云及其阴影覆盖区光谱重构被引量：3
- 2012年
- 以往遥感影像的云及其阴影去除方法侧重于受遮盖地物的几何特征恢复,不利于基于光谱特征的信息提取。为此,提出一种基于地物类别特征的光谱重构方法,采用两期相邻年份相近物候期的遥感数据,借助归一化差值和决策树分类的方法,检测厚云及其阴影,并提取相应区域地表覆盖类型信息,对两时相遥感影像各波段被遮挡区的每种地物类别做线性回归分析,获取被遮挡区的重构数据。实验结果表明,该方法在恢复受云影响地物几何信息的同时,较好地实现了遮盖区地物光谱信息模拟。
- 乔振民邢立新李淼淼董连英潘军王红红朱亚静
- 高光谱图像植被类型的CART决策树分类被引量：18
- 2013年
- 为提高植被分类的精度,在利用高光谱图像提取植被信息时需要考虑训练样本和地形等其他因素的影响。以长白山为研究背景,基于CART(Classification And Regression Tree)算法构建决策树模型,对高光谱图像进行植被分类。由于混合像元的影响,以采用PPI(Pixel Purity Index)提取的纯净像元作为训练样本,提取植被指数、纹理和地形等分类特征变量。基于这些变量构建CART决策树对植被分类,并将结果与最大似然法分类结果进行比较。结果表明,CART决策树分类法可实现光谱、纹理和地形特征的有效组合,有较好的分类效果。
- 董连英邢立新潘军王静李丽丽焦健楠
- 关键词：植被分类端元提取
- 双极化SAR目标分解方法研究及应用被引量：2
- 2013年
- 在对常规雷达数据特征与地物分类研究的基础上,重点研究双极化SAR图像的目标分解方法,并基于神经网络将分解后得到的极化信息与常规雷达数据有机结合应用于植被的分类研究。结果表明,多种极化信息能够获取更多的地物信息,极大地提高了植被识别和分类能力。
- 王静邢立新潘军董连英杨东旭王莹
- 关键词：神经网络植被分类
- 地形对蚀变信息光谱影响研究与应用被引量：1
- 2014年
- 通过加入地形因子进行相关光谱信息分区来提取蚀变信息,首先利用ASTER影像立体像对提取DEM,进行地形(坡向)划分,即分为阳坡、半阳坡、半阴坡、阴坡4类型,将相对应的区域统计其波谱信息,分为不同的波谱区,然后分别用主成分分析法提取蚀变信息。结果表明:波谱分区蚀变信息提取方法能够更加有效地识别出各个波谱区的蚀变异常信息,有效减小地形因素对蚀变信息提取结果的影响,并且在研究区得到很好的应用。
- 韩晓静邢立新潘军周彩彩于一凡董连英
- 关键词：ASTER坡向主成分分析法蚀变信息
- Hyperion影像森林植被分类方法与应用研究
- 森林资源作为陆地上的一种可再生自然资源，极大地满足了人类生存与发展所需的物质资源。植被是构成森林资源的主体，准确地识别植被是研究和利用森林资源的基础和依据，也可为森林资源的管理提供科学合理的建议。 遥感技术的发展使...
- 董连英
- 关键词：高光谱遥感HYPERION降维影像分割植被分类
- 文献传递
