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1. 综合利用光谱特征、形态学特征和霍夫变换的无人机图像玉米幼苗分布信息提取

杨欣宇, 李培军

北京大学学报自然科学版 2023, 59 (5): 843-853. DOI: 10.13209/j.0479-8023.2023.064

摘要（126）

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PDF（pc）（17602KB）（52）

提出一种利用光谱特征、形态学特征和霍夫变换的无人机图像玉米幼苗分布信息提取方法。首先, 从无人机图像中提取光谱特征和形态学特征, 利用改进的单类随机森林算法, 分别得到基于光谱特征和基于形态学特征的玉米幼苗图像分类结果。然后, 利用霍夫变换方法, 从基于形态学特征的玉米幼苗图像分类结果中提取玉米幼苗行线。最后, 利用得到的玉米幼苗行线, 优化基于光谱特征的玉米幼苗图像分类结果, 得到最终的幼苗分布信息提取结果。两个研究区提取结果的对比表明, 所提方法有效地结合了形态学特征与霍夫变换的特点, 与现有方法相比, 可以得到更好的玉米幼苗分布信息提取结果。

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2. 基于Landsat数据和农田概率时间序列子序列的退耕监测方法

吴伟伟, 李培军

北京大学学报自然科学版 2022, 58 (2): 271-281. DOI: 10.13209/j.0479-8023.2021.120

摘要（462）

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PDF（pc）（11726KB）（84）

提出一种利用Landsat数据和时间序列子序列的退耕监测方法。首先利用随机森林方法, 对每年的Landsat数据统计值进行分类, 得到每个像元属于农田的概率, 由每年的农田概率构成年际的农田概率时间序列; 然后, 对退耕(农田变为非农田)及相关地物类别的农田概率时间序列进行分析, 得到代表退耕的时间序列片段, 即特征子序列; 最后, 计算未知像元的农田概率时间序列与退耕的特征子序列之间的距离, 提取退耕区域和退耕时间。利用内蒙古自治区察右后旗土牧尔台镇地区的多年Landsat时间序列影像验证该方法的有效性, 结果表明, 与现有的方法相比, 该方法在退耕区域和退耕时间提取方面均获得更高的精度。

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3. 利用主动学习改进遥感图像单类分类: 以正类和未标记样本学习方法为例

孙熠, 李培军

北京大学学报自然科学版 2020, 56 (1): 155-163. DOI: 10.13209/j.0479-8023.2019.035

摘要（937）

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PDF（pc）（11078KB）（106）

针对单类分类方法中只用正类训练样本导致训练样本数量和质量的选择直接影响分类结果精度的问题, 以正类和未标记样本学习(PUL)为例, 研究如何利用主动学习选择训练样本, 以求改善单类分类的精度。首先用随机选取的训练样本进行PUL分类, 直到获得稳定的分类精度, 然后利用主动学习选择和增加最有用(informative)的正类或负类样本, 用于PUL分类。结果表明, 当利用足够多的随机选取的正类样本得到稳定的分类精度后, 利用主动学习选择和增加正类样本可以提高分类精度; 利用主动学习的同时加入正类和负类样本, 可以得到比只加入正类样本更高的分类精度; 将利用主动学习得到的正类样本经相似性筛选后得到的正类样本, 分类精度与直接利用主动学习选择的样本相似, 但达到同样精度时需要更少的样本。因此, 利用主动学习选择和增加样本可以有效地改善单类分类的精度。

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4. 基于形态学属性剖面和单类随机森林分类的道路路域新增建筑物提取方法

史忠奎, 李培军, 罗伦, 阳柯

北京大学学报（自然科学版） 2018, 54 (1): 105-114. DOI: 10.13209/j.0479-8023.2017.073

摘要（895）

HTML （16）

PDF（pc）（31955KB）（244）

提出一种利用形态学属性剖面和单类随机森林分类的道路路域新增建筑物提取方法。用该方法计算路域范围内两时相高分辨率遥感影像的形态学属性剖面, 将得到的形态学属性剖面与光谱特征叠加, 采用改进的单类随机森林分类方法直接提取新增建筑物。以北京市稻香湖地区两时相高分辨率影像作为实验数据, 对比分析该方法与经典两时相直接分类及分类后比较方法的新增建筑物提取精度。结果表明, 综合利用形态学属性剖面和光谱特征提取得到的新增建筑物提取精度比仅使用光谱特征的提取精度显著提高, 其中Kappa系数提高15.11%。此外, 该方法提取结果的Kappa系数比两时相直接分类方法提高1.78%, 比分类后比较方法提高25.15%, 验证了所提方法的有效性。所采用的单类随机森林方法能够有效地处理高维数据, 并可以度量不同特征对分类结果的重要性。

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5. 基于Landsat数据和DMSP/OLS夜间灯光数据的城市扩展提取: 以天津市为例

柴宝惠, 李培军, 张瑞洁, 赵鹏

北京大学学报（自然科学版） 2016, 52 (3): 475-485. DOI: 10.13209/j.0479-8023.2015.138

摘要（1559）

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PDF（pc）（3037KB）（1928）

以天津市为例, 将多时相的Landsat TM/ETM+影像与DMSP/OLS夜间灯光数据结合起来提取城市建成区扩展信息, 并进行验证和分析。首先, 利用DMSP/OLS夜间灯光数据得到城市建成区的大致范围, 利用这个范围内的Landsat TM/ETM+数据和多波段纹理进行图像分类, 得到城市建成区的空间分布。然后, 利用分类后比较法得到城市建成区的变化信息, 将提取的建成区变化结果与利用 DMSP/OLS数据得到的城市建成区扩展信息以及基于统计数据的城市建成区变化趋势进行对比, 验证方法的有效性。结果表明, 结合DMSP/OLS数据和Landsat 数据的光谱特征以及提取的多波段纹理特征, 可有效地减少裸土与城市建成区的混淆, 与只利用光谱信息的建成区提取及变化检测相比, 得到更高的精度。因此, 结合 Landsat TM/ETM+数据和DMSP/OLS夜间灯光数据提供了一种进行大型城市建成区扩展检测的有效方法。

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6. 基于分水岭变换及分层区域合并的城市高分辨率影像分割

蔡彩,李培军,郭建聪

北京大学学报（自然科学版）

摘要（693）

PDF（pc）（3000KB）（727）

针对城市区域高分辨率图像的特点, 以及传统的基于分水岭变换的图像分割方法中存在的过分割问题, 提出一种分割区域的分层合并方法来改进分割结果。首先采用多通道分水岭分割得到初始分割结果, 然后通过定量分析城市不同地物内部光谱变化性的特点, 对影像进行分层, 并对不同的层分别进行合并, 得到最终的分割结果。采用一景北京地区的QuickBird影像, 从目视评价、定量指标计算以及应用等3个方面, 对提出的方法进行验证和评价, 并与现有的分割方法比较。结果表明, 与现有方法相比, 基于分层区域合并的方法可得到更准确的分割结果, 适合城市高分辨率图像的分割。

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7. 运用EO-1 Hyperion数据和单类支持向量机方法提取岩性信息

张西雅,徐海卿,李培军

北京大学学报（自然科学版）

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8. 基于合成核支持向量机的高光谱土地覆盖分类

尚坤,李培军,程涛

北京大学学报（自然科学版）

摘要（860）

提出一种基于合成核支持向量机的高光谱数据分类方法。该方法首先对高光谱数据进行分组, 对得到的不同数据组分别运用支持向量机方法进行分类参数的优化, 然后组合不同的核函数来综合不同的数据组, 得到最终的分类结果。利用华盛顿地区 HYDICE 高光谱数据对所提出的方法进行评价和验证, 结果表明, 基于合成核支持向量机的高光谱图像分类, 可获得比传统支持向量机更高的分类精度。

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9. 深部地质信息的超低频电磁探测研究

张泽勋侯贵廷秦其明李培军

北京大学学报（自然科学版）

摘要（823）

对被动式超低频电磁探测技术的场源问题、噪声的滤除，以及超低频电磁波与地下物质相互作用机理进行了探讨和实验。零磁场实验表明传感器在地面接收的超低频电磁波来自地下地层等地质体的辐射。由于场源和探测环境的复杂性，对传感器接收的原始超低频电磁波数据进行软、硬件滤波处理，消除工频干扰和随机噪声，得到了干扰影响小的探测曲线。塔里木塔参1 井的探测试验表明，被动式超低频电磁探测技术可以快速准确的探测深部地质信息。

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10. 基于独立成分分析的超低频电磁探测信号滤波

李培军,金慧然,宋本钦

北京大学学报（自然科学版）

摘要（665）

将独立成分分析方法引入到超低频电磁探测曲线的滤波中。首先运用模拟数据来探讨运用独立成分分析方法进行滤波的可行性，然后运用实际的观测数据对基于独立成分分析的滤波方法进行了评价和比较。结果表明，运用独立成分分析方法进行探测曲线的噪声滤除是可行的，而且该方法可有效地滤除噪声、突出曲线的特征，有利于曲线的地质解译。同时，对相关问题进行了讨论。

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11. 一种高分辨率多光谱图像的多尺度分割方法

郭建聪,李培军,肖晓柏

北京大学学报（自然科学版）

摘要（756）

综合扩展的分水岭变换和分水线动态范围，提出了适用于高分辨率多光谱图像的多尺度分割方法。该方法首先计算多光谱图像的梯度，接着去除梯度图像上不相关的局部最小区域，然后计算分水岭的动态范围，通过设置不同的阈值，得到多层次（多尺度）分割结果。采用城市地区的高分辨率数据来评价所提出的方法，并与现有的图像分割方法进行比较。实验结果表明，该方法可生成多层次的分割结果，并较准确地分割出地物特征。分割结果反映了地物的多层次信息，为后续的面向对象分析提供了有意义的参考。

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