李宗南
- 作品数：5 被引量：28H指数：4
- 供职机构：华中农业大学资源与环境学院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金湖北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：天文地球农业科学电子电信理学更多>>
- 亚像元定位之邻域像元选取问题研究被引量：4
- 2013年
- 混合像元普遍存在于各类遥感影像中,混合像元分解仅能获取像元内部各类地物丰度数据,要获取其空间分布信息还需要进行亚像元定位处理.空间相关性是目前大多数亚像元定位方法的理论基础,而距离是主要决定因素.同时距离决定了亚像元邻域范围内参与其所属类别判定的像元位置和个数,从而决定亚像元空间排布结果.因此针对亚像元定位过程中邻域像元选取问题,就常见的邻域选取方法进行对比试验,并就各种方法的效果进行探讨.
- 张建李宗南谢静
- 关键词：遥感影像混合像元
- Google Earth影像与同源Quick Bird影像在城市土地利用分类上的对比研究被引量：5
- 2013年
- Quick Bird(QB)、IKONOS等高分辨率遥感影像是Google Earth(GE)影像中的重要来源,经过图形化处理后,免费提供给公众浏览和使用.通过对相同区域、同期QB及其GE影像分别采取基于像素和面向对象的分类方法实施土地利用分类,对比分析两类影像在不同土地利用类型、不同分类方法上的分类效果,阐明GE影像进行土地利用分类的可行性,并就其在不同分类方法、不同分类类型情况下的适应性进行评价和建议.
- 胡琼张建徐保东李宗南
- 关键词：土地利用分类面向对象分类
- 基于实测数据的作物三维信息获取与重建方法研究进展被引量：13
- 2013年
- 作物三维信息获取与重建是农业信息化领域的关键问题,基于实测数据的信息获取与重建方式是该研究领域的热点方向。按三维信息获取原理及工作方式进行分类,并就每类方法的基本原理和应用进行了介绍和探讨。同时针对作物建模精度评价问题,将现有评价方法归纳成2类分别进行了阐述。最后从方法融合、多参数反演、工作模式和工作范围四个方面探讨了基于实测数据作物三维信息获取与重建方法的发展动向。
- 张建李宗南张楠谢静贺立源
- 关键词：三维信息实测数据
- 基于人工智能的异常地物光谱自适应剔除及分类算法研究被引量：2
- 2014年
- 针对传统光谱数据预处理与分析的现状,提出一种基于人工智能的光谱异常数据自适应剔除及自动分类算法,通过遗传算法的优化搜索确定马氏距离的阈值,实现异常光谱的自适应剔除,并提出可量化光谱剔除效果的异常一致性指数(ACI)。在此基础上,借助自组织神经网络方法,以各类观测对象的特征光谱作为输入对象,对剔除后的光谱进行自动分类。经过实验验证,算法取得了较好的剔除效果(ACI达到86%以上)和分类效果(总体分类精度达到94%),较好地实现了异常光谱剔除和光谱分类的自动化处理。
- 郝建明李宗南谢静
- 关键词：人工智能遗传算法自组织神经网络光谱预处理
- 针对水稻植株三维叶绿素(SPAD)信息获取的最优波段选择问题研究被引量：4
- 2017年
- 实时准确地获取作物叶绿素含量的三维空间分布信息,是作物营养、栽培和育种等科学研究和生产领域密切关注的问题。该研究以水稻植株为研究对象,采用改造后的普通单反相机加载近红外滤光片的方法,多角度获取水稻植株的多光谱图像。基于不同波段不同通道的组合图像计算多种植被指数,将其结果与对应的实测SPAD值之间建立水稻植株叶绿素(SPAD)预测模型,并筛选出最优预测模型。研究结果表明,近红外760nm波段的R通道与可见光G通道构建的GNDVI植被指数,与实测SPAD值建立的二次函数预测模型能够很好地反演水稻植株叶绿素(SPAD)含量,其中,R^2=0.758,RMSE=1.532。在此基础上,利用多角度成像三维建模方法建立具备纹理信息的水稻三维模型,将最优预测模型应用于水稻综合纹理图,得到水稻叶绿素含量三维空间分布信息,从而实现水稻生长情况以及叶绿素养分分布状况的快速无损检测。
- 张建李勇谢静李宗南
- 关键词：水稻叶绿素含量SPAD值
