鄱阳湖湿地植被光谱数据管理系统研究
这是一篇关于鄱阳湖,湿地植被,光谱数据,数据管理系统的论文, 主要内容为湿地作为全球三大生态系统之一,具备很多重要的生态功能。随着经济的快速增长,全球湿地面积持续减少,鄱阳湖也不例外,因此,如何保护和监测鄱阳湖生态系统,成为国内学者研究的热点问题。由于鄱阳湖的湿地植被是组成其生态系统的重要部分,因而监测湿地植被是研究鄱阳湖生态系统的重中之重。监测湿地植被的基础工作是建立植被的光谱数据管理系统,但由于各区域的植被属性参数、光谱测量仪参数等存在一定的差异性,目前国内外没有一套针对鄱阳湖区域内湿地植被的光谱数据管理系统。因此,本论文开展了鄱阳湖湿地植被光谱数据管理系统研究。本文以鄱阳湖区湿地植被为研究对象,首先确定了野外采集湿地植被光谱数据的内容、需要的仪器和测量方法。其次通过对系统功能进行需求分析,设计了该系统的架构、功能模块和数据库结构。最后采用SQLite为后台存储数据库,基于.NET2.0和开源图标类库ZedGraph组件,开发了一套光谱数据管理系统,并进行了系统的应用。本文主要工作内容和成果如下:(1)通过制定光谱数据测量方案,测量鄱阳湖流域样区的典型植被的光谱数据,并记录相关属性信息,统一光谱文件采用ASCII格式,确定了对采集信息的数据规范。(2)对光谱数据管理系统的开发进行需求分析、流程设计和数据库设计,其中流程设计包括系统架构设计和功能模块设计;数据库设计包括数据格式设计和数据表结构设计。(3)本研究借助Visual Studio 2010开发平台,基于.NET开发框架,运用C#开发语言,采用面向对象的程序设计方法对光谱数据库管理系统进行了开发。不仅实现了对光谱数据的处理功能,还实现了对光谱数据的传输、存储以及查询与显示等功能。这些功能的实现可以提供用于快速构建不同波段模型的光谱信息,这可以提升信息的处理效率,有效地解决了光谱数据利用率低和数据时效性差的问题。(4)通过对鄱阳湖典型植被蔓荆子的光谱特征分析、蔓荆子及共生地物光谱特征比较、经过一阶导数处理后的光谱曲线的分析证实了该系统的可靠性和实用性。该系统将为鄱阳湖湿地植被的遥感解译、地物匹配、精细化分类识别提供数据服务和技术支持。
鄱阳湖湿地植被光谱数据管理系统研究
这是一篇关于鄱阳湖,湿地植被,光谱数据,数据管理系统的论文, 主要内容为湿地作为全球三大生态系统之一,具备很多重要的生态功能。随着经济的快速增长,全球湿地面积持续减少,鄱阳湖也不例外,因此,如何保护和监测鄱阳湖生态系统,成为国内学者研究的热点问题。由于鄱阳湖的湿地植被是组成其生态系统的重要部分,因而监测湿地植被是研究鄱阳湖生态系统的重中之重。监测湿地植被的基础工作是建立植被的光谱数据管理系统,但由于各区域的植被属性参数、光谱测量仪参数等存在一定的差异性,目前国内外没有一套针对鄱阳湖区域内湿地植被的光谱数据管理系统。因此,本论文开展了鄱阳湖湿地植被光谱数据管理系统研究。本文以鄱阳湖区湿地植被为研究对象,首先确定了野外采集湿地植被光谱数据的内容、需要的仪器和测量方法。其次通过对系统功能进行需求分析,设计了该系统的架构、功能模块和数据库结构。最后采用SQLite为后台存储数据库,基于.NET2.0和开源图标类库ZedGraph组件,开发了一套光谱数据管理系统,并进行了系统的应用。本文主要工作内容和成果如下:(1)通过制定光谱数据测量方案,测量鄱阳湖流域样区的典型植被的光谱数据,并记录相关属性信息,统一光谱文件采用ASCII格式,确定了对采集信息的数据规范。(2)对光谱数据管理系统的开发进行需求分析、流程设计和数据库设计,其中流程设计包括系统架构设计和功能模块设计;数据库设计包括数据格式设计和数据表结构设计。(3)本研究借助Visual Studio 2010开发平台,基于.NET开发框架,运用C#开发语言,采用面向对象的程序设计方法对光谱数据库管理系统进行了开发。不仅实现了对光谱数据的处理功能,还实现了对光谱数据的传输、存储以及查询与显示等功能。这些功能的实现可以提供用于快速构建不同波段模型的光谱信息,这可以提升信息的处理效率,有效地解决了光谱数据利用率低和数据时效性差的问题。(4)通过对鄱阳湖典型植被蔓荆子的光谱特征分析、蔓荆子及共生地物光谱特征比较、经过一阶导数处理后的光谱曲线的分析证实了该系统的可靠性和实用性。该系统将为鄱阳湖湿地植被的遥感解译、地物匹配、精细化分类识别提供数据服务和技术支持。
鄱阳湖湿地植被光谱数据管理系统研究
这是一篇关于鄱阳湖,湿地植被,光谱数据,数据管理系统的论文, 主要内容为湿地作为全球三大生态系统之一,具备很多重要的生态功能。随着经济的快速增长,全球湿地面积持续减少,鄱阳湖也不例外,因此,如何保护和监测鄱阳湖生态系统,成为国内学者研究的热点问题。由于鄱阳湖的湿地植被是组成其生态系统的重要部分,因而监测湿地植被是研究鄱阳湖生态系统的重中之重。监测湿地植被的基础工作是建立植被的光谱数据管理系统,但由于各区域的植被属性参数、光谱测量仪参数等存在一定的差异性,目前国内外没有一套针对鄱阳湖区域内湿地植被的光谱数据管理系统。因此,本论文开展了鄱阳湖湿地植被光谱数据管理系统研究。本文以鄱阳湖区湿地植被为研究对象,首先确定了野外采集湿地植被光谱数据的内容、需要的仪器和测量方法。其次通过对系统功能进行需求分析,设计了该系统的架构、功能模块和数据库结构。最后采用SQLite为后台存储数据库,基于.NET2.0和开源图标类库ZedGraph组件,开发了一套光谱数据管理系统,并进行了系统的应用。本文主要工作内容和成果如下:(1)通过制定光谱数据测量方案,测量鄱阳湖流域样区的典型植被的光谱数据,并记录相关属性信息,统一光谱文件采用ASCII格式,确定了对采集信息的数据规范。(2)对光谱数据管理系统的开发进行需求分析、流程设计和数据库设计,其中流程设计包括系统架构设计和功能模块设计;数据库设计包括数据格式设计和数据表结构设计。(3)本研究借助Visual Studio 2010开发平台,基于.NET开发框架,运用C#开发语言,采用面向对象的程序设计方法对光谱数据库管理系统进行了开发。不仅实现了对光谱数据的处理功能,还实现了对光谱数据的传输、存储以及查询与显示等功能。这些功能的实现可以提供用于快速构建不同波段模型的光谱信息,这可以提升信息的处理效率,有效地解决了光谱数据利用率低和数据时效性差的问题。(4)通过对鄱阳湖典型植被蔓荆子的光谱特征分析、蔓荆子及共生地物光谱特征比较、经过一阶导数处理后的光谱曲线的分析证实了该系统的可靠性和实用性。该系统将为鄱阳湖湿地植被的遥感解译、地物匹配、精细化分类识别提供数据服务和技术支持。
基于机器学习的鄱阳湖湿地受淹植被遥感监测方法研究
这是一篇关于鄱阳湖,受淹植被,特征优选,机器学习,深度学习,模型改进,遥感监测的论文, 主要内容为湿地是对人类和自然都至关重要的生态系统,提供了许多有益的生态系统服务。然而,气候变化和人类活动等都以不同方式影响着湿地的水文系统和生态功能,导致了湖泊湿地面积减少,植被衰退等巨大生态挑战。《全国湿地保护规划(2022—2030年)》指出,提升湿地监测监管能力水平,对于保护湿地的生态系统质量和稳定性尤为重要。在诸多湿地景观类型中,受淹植被(Flooded Vegetation,FV)因季节性的洪水淹没而广泛分布在河流、湖泊洪泛湿地系统,对湿地生态系统结构稳定和功能完整具有重要影响。尽管遥感技术广泛用于FV的监测研究中,但由于FV所处地理环境复杂多变,传统方法处理流程复杂繁琐,限制了FV精准监测和湿地生态有效保护。机器学习被广泛应用于遥感图像分析任务,基于机器学习的FV监测方法研究有助于拓展湿地监测方法技术,提高湿地资源评估、监测和管理水平,为湿地生态系统的研究和保护提供重要参考。本文针对FV构建鄱阳湖土地覆盖分类体系,基于Sentinel-1A、Landsat8和DEM等多源遥感数据构建光谱波段特征、植被指数、水体指数、雷达特征、地形特征,采用随机森林分类器对鄱阳湖参与分类的不同特征变量重要性进行评价及优选,构建4种特征变量集组合方案。基于支持向量机、随机森林、梯度提升树3种机器学习方法对4种特征变量集组合方案进行训练及精度评价。选取最优的组合方案及机器学习算法的分类结果进行地物修正,制作深度学习数据集的同时对数据集进行增广。将构建的数据集在Deep Lab V3+、U-Net、Swin-Unet、改进的Deep Lab V3+网络上进行训练、评价与分析,探究面向湿地FV的机器学习有效监测方法,深化和拓展鄱阳湖湿地和洪水监测研究,为湿地生态管理和保护提供决策支撑。本文的主要研究结果如下:(1)FV特征指数优选及方案组合。为了探究光学影像、雷达影像以及多源遥感数据对鄱阳湖FV信息提取的影响,本文针对FV构建鄱阳湖地表覆盖分类体系,构建光谱波段特征、植被指数、水体指数、雷达特征指数及地形特征等多个特征变量集,通过随机森林袋外误差对特征变量进行优选及排序,构建了4种特征变量集组合方案(方案1:光谱特征+植被指数+水体指数;方案2:雷达特征;方案3:光谱特征+植被指数+水体指数+雷达特征;方案4:优选的特征变量集)。在鄱阳湖地表分类过程中,特征变量集的重要性评分排序为植被指数>水体指数>光谱波段特征>雷达特征指数>地形特征。鄱阳湖地物分类中的特征重要性评分与地物间的可分离性相关,地物之间的可分离性越好,得分越高。优选的特征变量集为NDWI、SAVI、NDVI、B4、VH、SDWI、EVI、FAI、B1、B2、RV、B3、VV。(2)基于机器学习算法的FV特征组合方案优选及深度学习数据集构建。为了选取最佳的特征组合方案及分类器构建深度学习方法分类标签数据集并对原始数据集进行增广。本文基于随机森林、支持向量机、梯度提升树3种机器学习模型对4种特征变量集组合方案进行精度评价,总体精度及Kappa系数排序为方案3>方案4>方案1>方案2,综合来看方案4分类性能更为优秀。机器学习分类器性能排序为随机森林>梯度提升树>支持向量机,各类地物的F1-Score排序为水体>FV>其他地物>植被。研究发现仅使用光谱特征或雷达特征的机器学习方法均难以实现鄱阳湖湿地的高效、精准分类;融合两者信息则可以有效提升地物的提取精度,显著提高湿地FV监测效率。更为重要的是,经过特征指数优选后的机器学习算法既减少了特征冗余,又增强了地物的识别能力。(3)基于DeepLabV3+的神经网络模型改进及精度评价。为了提高FV提取精度,本文使用Mobile Net V2、Seg Former、卷积注意力和全局注意力模块对Deep Lab V3+模型改进。本文构建2分类优选特征变量A数据集、多分类优选特征变量B数据集、2分类雷达特征变量(VV、VH、SDWI、NDI、CR)C数据集、多分类雷达特征变量D数据集(VV、VH、SDWI、NDI、CR)4个深度学习数据集。通过U-Net、Deep Lab V3+、SwinUnet、改进的Deep Lab V3+模型对相同的数据集进行训练、验证、测试,并定性定量对比分析不同模型对FV的提取效果。在A、B、D数据集上本文改进的Deep Lab V3+模型在总体精度、准确度、召回率、F1-Score、MIOU均优于U-Net、Deep Lab V3+、Swin-Unet模型。改进的Deep Lab V3+模型在A数据集上模型精度最优,总体精度为93.58%、准确度为87.18%、召回率为84.79%、F1-Score及MIOU分别为85.77%、76.96%。其MIOU与UNet、Deep Lab V3+、Swin-Unet模型相比,分别上涨了5.36%、12.93%、10.21%。从模型尺寸上来看改进的Deep Lab V3+模型仅为75.8 M,与原始的Deep Lab V3+、U-Net及SwinUnet模型相比分别下降了135.9 M、42.7 M、31 M。综上所述,改进的Deep Lab V3+模型在轻量化网络的同时,也提高了模型对地物的识别能力。论文的主要创新点:本文针对鄱阳湖湿地FV有效监测问题,主要开展了特征变量优选、机器学习应用、深度学习算法改进等3方面工作。(1)研究筛选出了适用于鄱阳湖湿地FV提取的特征变量,发现常见机器学习算法中随机森林算法可有效监测湿地FV。(2)改进的Deep Lab V3+在提升湿地FV监测效率的基础上,减少了模型尺寸,可为鄱阳湖湿地FV监测提供支撑。
基于SOA的鄱阳湖流域水环境监测系统研究与实现
这是一篇关于SOA架构,Web服务,水质反演,鄱阳湖的论文, 主要内容为从当前的实际情况来说鄱阳湖流域水环境监测系统主要采用B/S结构模型。传统的B/S架构是通过调用模型里的数据,在网页中进行展示。对于异构模型和数据调用则存在障碍,解决这种障碍的措施是将模型和数据都发布成服务。传统的水质反演都需要依靠专业的软件提前进行反演,反演成功后把反演结果在水环境监测平台展示。面对这一问题的解决方法是构建水质反演模型服务。用户通过调用服务直接完成水质反演。SOA是以业务为核心的架构模式,支持对Web服务的整合与共享,使服务之间实现相互关联与可重用。本论文构建了基于SOA架构下鄱阳湖流域水环境监测综合信息系统。此举对鄱阳湖流域水环境监测、分析、互操作与共享问题具有至关重要的意义。本文所做的主要工作有:(1)面向服务的鄱阳湖流域水环境监测系统的功能设计与整合解决水环境监测过程中包含的数据存在的多源异构等问题,实现了空间数据和属性数据的一体化管理,降低了数据资源与功能的耦合度。在此基础上,将不同的功能设计开发为不同粒度的功能服务模块,解除功能实现与平台的相关性。同时,考虑到服务之间的相互调用和嵌套,探索了Web服务的整合策略。(2)基于SOA的水质反演模型Web服务的设计与实现当前水质反演计算过程中都需依靠专业的软件进行参数的计算,本研究通过对当前常用的水质定量遥感监测方法的分析与归纳。设计了基于SOA下的水质反演模型,进行鄱阳湖流域水质信息的反演。得到了满足监测要求的水质反演结果。(3)基于SOA的鄱阳湖流域水环境监测系统实现以基于SOA构建的功能服务和水质反演模型服务为基础,将系统划分为实测数据管理、水质监测管理、水量监测管理和统计报表、地图书签、三维系统等功能模块,通过对服务间的相互调用和嵌套对相应功能模块进行设计与实现。最终形成满足鄱阳湖流域水环境监测要求的管理信息系统,该系统能够快速、经济地适应并支持不断变化的业务需求。
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