曹影
- 作品数：3 被引量：15H指数：2
- 供职机构：西南林业大学更多>>
- 发文基金：云南省教育厅科学研究基金重点项目更多>>
- 相关领域：天文地球农业科学自动化与计算机技术更多>>
- 基于温度植被干旱指数(TVDI)的云南干旱遥感监测被引量：8
- 2016年
- 本文针对云南省气候干旱特点,选择基于温度植被干旱指数(TVDI)的遥感监测方法。主要是结合MODIS数据,通过数据处理提取归一化植被指数(NDVI),用分裂窗算法反演地表温度(Ts)从而建立特征空间。然后根据干边和湿边的散点图拟合干边方程和湿边方程,从而计算温度植被干旱指数。最后以TVDI作为干旱分级的指标得到云南地区的干旱等级并结合当地相关部门的监测数据对监测方法和结果进行验证。验证结果与实际干旱情况和区域都基本吻合,云南省全省范围内均有不同程度上的干旱,在空间分布上,重旱的主要集中区域基本一致。
- 曹影胡文庆颜培东
- 关键词：干旱监测地表温度植被指数MODIS
- 基于Landsat 8的云南松光谱混合分析研究被引量：2
- 2017年
- 通过中低分辨率遥感影像进行土地覆盖分类精度一般不高,且分类到具体树种存在较大困难。基于Landsat 8 OLI影像、61个外业调查样点建立昆明市主城区周围云南松波谱库,采用PPI方法进行端元提取;应用波谱角填图法对端元光谱进行识别并进行林地覆盖分类。利用森林资源二类调查数据进行精度检验,研究区总体精度为75.78%,Kappa为0.69,其中,云南松用户和生产者精度分别为67.70%和71.17%;对典型样区像元分解与精度检验后,云南松覆盖精度有一定的提高。因此,采用PPI和SAM波谱识别方法对云南松信息提取是有效的;应用混合像元分析进行云南松信息提取具有一定的可靠性,适用于中低分辨率的影像,划分典型区域可提高森林树种识别精度。
- 曹影张加龙张加龙黄田陆驰
- 关键词：光谱混合分析云南松PPI端元
- 模糊C-均值聚类对点云数据的分割被引量：5
- 2015年
- 点云数据的分割是点云数据处理流程中的重要内容,同时也是点云数据三维重建的前提和基础。该研究在模糊C-均值聚类(FCM)算法的基础上,根据标靶点云和建筑物点云数据的不同特征进行实验,通过Matlab对地面雷达的标靶、建筑物点云数据进行分割,探讨模糊C-均值聚类算法对点云数据分割的可行性。实验结果显示,通过选择正确点云数据的特征属性,利用模糊C-均值算法对点云数据分割具有一定的可行性。
- 胡文庆施昆曹影
- 关键词：模糊C-均值聚类可行性
