【摘 要】
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胡杨对平衡荒漠地区的森林生态系统,调节该地区的气候环境等都扮演着举足轻重的作用。本文对塔里木胡杨国家森林公园利用GF-2的卫星影像数据结合BU-Net模型进行胡杨分布信息提取。同时利用RBU-Net模型对胡杨国家森林公园的GF-2特征数据集进行预训练,根据参数迁移学习对新疆罗布湖旅游度假区的GF-2影像进行胡杨分布信息提取,根据特征迁移学习对新疆塔里木河胡杨国家级自然保护区和内蒙古额济纳胡杨林国家
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胡杨对平衡荒漠地区的森林生态系统,调节该地区的气候环境等都扮演着举足轻重的作用。本文对塔里木胡杨国家森林公园利用GF-2的卫星影像数据结合BU-Net模型进行胡杨分布信息提取。同时利用RBU-Net模型对胡杨国家森林公园的GF-2特征数据集进行预训练,根据参数迁移学习对新疆罗布湖旅游度假区的GF-2影像进行胡杨分布信息提取,根据特征迁移学习对新疆塔里木河胡杨国家级自然保护区和内蒙古额济纳胡杨林国家级自然保护区的Sentinel-2影像进行胡杨分布信息提取。主要研究内容如下:（1）胡杨特征提取与融合。基于遥感卫星数据,利用植被在遥感数据上的光谱响应,提取胡杨的光谱特征;根据纹理计算公式实现胡杨不同纹理特征的提取;分析胡杨不同物候期在卫星影像上的光谱特征,实现胡杨不同物候期光谱特征的提取。利用主成分分析法对以上特征进行融合,实现了多特征的降维,提高模型的运行效率并缓解模型复杂度。（2）基于BU-Net模型胡杨分布信息的提取。针对U-Net模型不能很好的表征不确定性问题,利用贝叶斯方法改进Dropout层函数,从而形成BU-Net模型。对比利用SVM、U-Net模型以及BU-Net模型方法提取的结果,结果表明,根据BU-Net模型提取的胡杨信息精度最高,同时将双时相胡杨特征融入特征集后,其提取结果的精确率、召回率、准确率以及加权调和平均值分别达到:95.37%、97.56%、97.50%、96.45%,较其他方法提取的精度有明显提升。（3）基于迁移学习胡杨分布信息的提取。为实现迁移学习中对源域的预训练任务,利用Res-Net残差块改进BU-Net模型,构建RBU-Net模型网络模型,实现不同研究区不同传感器胡杨信息的提取。对塔里木胡杨国家森林公园GF-2特征集进行预训练,结合参数迁移学习方法实现对新疆罗布湖GF-2影像数据的胡杨提取,其结果的精确度、召回率、准确率以及加权调和平均值分别达到85.18%、85.51%、86.24%、85.34%。将GF-2特征数据集和部分Sentinel-2影像特征数据集进行源域的预训练,利用特征迁移学习实现新疆塔里木胡杨国家级自然保护区的胡杨提取,其提取结果的精确度、召回率、准确率以及加权调和平均值分别达到:74.86%、77.05%、77.91%、75.94%。内蒙古额济纳胡杨林国家级自然保护区内胡杨提取结果的精确度、召回率、准确率以及加权调和平均值分别达到:59.68%、61.34%、61.28%、60.49%。
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