卫星遥感是耕地资源调查的一种重要技术手段,利用遥感时间序列数据进行耕地提取具有很强的实践意义。光学遥感成像过程易受光照和大气条件影响,在云雨多发地区所能获取的可用数据十分有限;合成孔径雷达(SAR)能够全天时、全天气进行对地观测,但受斑点噪声影响,少见利用其构建时间序列进行信息提取的研究。本文研究了SAR影像时间序列在耕地提取中的适用性,利用江苏省徐州市2009年12月-2010年12月共11景ENVISAT ASAR影像构建时间序列,目视选取30个5像元×5像元大小的耕地样区,分别统计样区内(相邻位置)与样区间(不同位置)耕地时域后向散射特征的一致性(变异系数);然后利用欧氏距离法、相关系数法以及动态时间弯曲法(DTW)进行研究区的耕地提取。结果显示:相邻位置耕地像元后向散射特性较为一致,平均变异系数为9.96%;不同位置耕地像元后向散射特性一致性也较好,平均变异系数为15.27%。在所选的3种方法中,相关系数法耕地提取精度最高,正确率与完整率分别为86.25%与80.70%;欧氏距离法精度次之,正确率与完整率分别为76.40%与71.93%;DTW效果较差,正确率和完整率分别为62.15%和77.78%。SAR影像时间序列作为一种新的数据组织形式,可用于耕地的有效提取。

[目的]耕地是粮食安全的重要前提与保障,通过对MODIS时间序列数据的特征分析和提取,讨论了在大尺度条件下的耕地面积提取的可行方法,以期为当地合理利用耕地资源进行农业生产规划与布局提供参考。[方法]文章以呼伦贝尔市为研究区域,选择MOD13Q1为数据源,采用Savizky-Golay滤波方法对MODIS-NDVI时间序列进行滤波处理,并分析各地物间的时间变化特征,最后结合纹理特征信息进行CART决策树分类的结果比较。[结果](1) MODIS-NDVI时间序列能较好的区分不同的土地利用类型;(2) Savizky-Golay滤波降噪能够明显提高分类精度;(3)纹理特征的加入进一步反映地物间差异性;(4)该方法的总体分类精度为83. 72%,Kappa系数为0. 789,其中耕地的提取准确度为86. 33%。[结论]纹理特征使数据像元间的灰度相关性更加丰富,并通过提高像元之间的差异改善结果的精度。该文结果为进一步利用MODIS数据进行土地利用信息与农业资源调查提取提出了新思路。

耕地是人类社会赖以生存发展最重要的资源之一,及时获取其空间分布是国家农业决策的基础。论文利用2007年多时相的SPOT/VGT NDVI数据提取东北地区耕地资源信息。以NDVI时间序列数据年内变化振幅和周期差异性作为分类的依据,采用时间序列谐波分析法对全年时间谱NDVI数据进行重构,减少高频噪声对信息提取的影响,获得研究区地物信息在时间维度上的振幅、相位以及年均NDVI值影像图,然后将三者合成。应用神经网络分类方法,对合成后的影像选择训练样本,获取东北地区耕地资源的空间分布。实验中提取耕地的精度为83.26%,Kappa系数为0.732 4;该方法获取耕地资源空间分布的精度均高于GLC2000...

【目的】农田防护林空间分布是三北防护林生态工程监测的重要内容之一。传统的人工调查方式获取农田防护林费时耗力,效率较低,遥感技术可以弥补传统人工调查的不足。现有农田防护林空间分布研究中,基于单期高分辨率遥感影像可以较好提取植被信息,但是不能很好的解决影像中一些地类存在的同谱异物和同物异谱现象。利用中等分辨率遥感影像进行农田防护林信息提取也仅限于利用光谱信息、形状指数等进行决策树分类,且精度受限。鉴于此,依托中低分辨率遥感影像的农田防护林提取方法有待研究。【方法】选择甘肃省张掖市甘州区为研究区,选取2017年4个季度9期Landsat8 OLI时间序列数据为农田防护林信息提取的数据源,在进行辐射定标和大气校正的基础上,基于分层分类的思想,融入植被物候特征、水体和植被指数,利用时间序列遥感影像以及多特征分类指标,逐步提取并掩膜研究区内其他地物,最终实现农田防护林的提取。利用野外样点调查结果和甘州区土地利用数据库对信息提取结果进行精度评价。【结果】该方法分类总体精度为85.93%,kappa系数为0.79,其中野外调查记录的33个农田防护林样点中29个被正确提取,精度达到87.8%。【结论】时间序列遥感数据能有效提取植被的物候参数。基于多时序、多特征分层分类方法能有效提取农田防护林的空间分布信息,降低了同谱异物和同物异谱现象对农田防护林信息提取的干扰。说明利用时间序列遥感影像结合多种特征分类指标的分层分类方法开展甘州区的农田防护林提取是可行的。

本文以广东省1995年～2010年的建设占用耕地面积、二三产业产值、城市化率的时间序列数据为基础,利用Eviews6.0对数据进行ADF单位根检验以验证其是否平稳;在数据平稳的前提下,运用Granger因果检验以验证变量间是否存在因果关系;然后用OLS法对变量进行回归分析以得出变量间的影响作用大小。研究表明,非农经济增长是耕地非农化的原因,但耕地非农化并不促进非农经济增长;耕地非农化增量的变化是城市化率增量变化的原因。同时得出,建设占用耕地量对二三产业产值的弹性为1.2186,对二三产业产值增量的半弹性为0.05;三年前的建设占用耕地量增量每增加1000公顷,本年新增的城市化率水平将提高约0....

制造业作为碳排放大户,其能源利用效率的高低决定了我国工业发展的可持续性。对制造业能源利用效率的衡量指标及影响因素进行理论分析,以1994-2013年间制造业的时间序列数据为样本,选取能源强度、能源价格、技术投入和企业规模几个变量构造模型,使用Johansen-Juselius协整分析方法对模型进行估计,研究发现能源价格、技术投入和企业规模均能引起能源强度的反向变化趋势,弹性系数反映出不同因素的影响程度,并据此提出提高中国制造业能源利用效率的对策建议。

制造业作为碳排放大户,其能源利用效率的高低决定了我国工业发展的可持续性。对制造业能源利用效率的衡量指标及影响因素进行理论分析,以1994-2013年间制造业的时间序列数据为样本,选取能源强度、能源价格、技术投入和企业规模几个变量构造模型,使用Johansen-Juselius协整分析方法对模型进行估计,研究发现能源价格、技术投入和企业规模均能引起能源强度的反向变化趋势,弹性系数反映出不同因素的影响程度,并据此提出提高中国制造业能源利用效率的对策建议。

耕地是最基本的农业生产要素,是实现农业经济增长的物质保障。近年来,由于城市化、工业化、农业结构调整、生态环境变化等原因,大量耕地从原有农业生产领域退出,对农业经济增长和农民生活带来了一定的影响。以安徽省1990—2009年时间序列数据为例,采用协整理论及Granger因果检验,对耕地非农化与农业经济增长的依存关系及因果性的研究表明,耕地非农化与农业产值变动之间构成反向的动态线性关系,耕地面积与农业产值之间存在单向Granger因果关系,而耕地非农化与农业产值变动之间不存在Granger因果关系。其政策含义

利用1978-2007年中国国家统计局对我国三大产业产值所统计的时间序列数据,采用ADF单位根检验、协整检验和Granger因果关系检验等计量方法,对我国第一、第二、第三产业之间的内在关系进行了检验,协整估计结果表明它们之间存在长期稳定的关系,而误差修正模型表明部门间的短期关系并不明显;第一产业和第二产业之间存在双向因果关系,第二产业和第三产业中的批发和零售业之间存在双向因果关系,第一产业和第三产业间为单向因果关系。

文章讨论了基于分类的SVM非线性回归算法及其在时间序列预测中的应用。与传统SVM回归算法相比,本算法有更强的不敏感性和健壮性、参数值可设定性并可避免过拟合现象。文中提出了一种计算预测模型初始参数值的方法,可以高效地找到较好的模型参数,并通过实验对方法的有效性和可行性进行了验证。

基于时间序列市场预测系统的研究乐甄（杭州大学３１００２８）众所周知，没有预见就没有正确、科学的管理，在当今市场经济体制下，企业只有及时地了解市场的变化，才能更有效地进行经营决策和生产管理，从而建立市场预测系统就成为不少企业的需求。笔者曾参与一些企业市...

[目的]根据耕地后备资源的分布特征研究其开发组合序列是有效开发利用耕地后备资源、补充耕地的重要前提。文章利用江西省耕地后备资源调查评价成果,以县为分级单元对全省耕地后备资源进行开发潜力分级,对江西省耕地后备资源开发组合序列进行研究,从而为江西省耕地后备资源的开发顺序提供参考。[方法]利用Arc GIS空间图形分析法、DPS数据处理系统两维图论聚类等方法确定开发潜力等级以及开发序列。[结果]江西省耕地后备资源开发潜力从高到底依次分为Ⅰ级潜力区、Ⅱ级潜力区、Ⅲ级潜力区和Ⅳ级潜力区,面积分别为2.726 672万hm~2、2.306 897万hm~2、2.873 594万hm~2、1.378 88万hm~2。[结论]根据两维图论聚类法分析结果得知,江西省各县地域相似程度较高可优先开发的组合有进贤县-南昌县-余干县-鄱阳县-彭泽县;袁州区-分宜县-上高县-渝水区-樟树市;进贤县-南昌县-余干县-鄱阳县-都昌县和樟树市-渝水区-上高县-高安市-奉新县-安义县-永修县等。

[目的]根据耕地后备资源的分布特征研究其开发组合序列是有效开发利用耕地后备资源、补充耕地的重要前提。文章利用江西省耕地后备资源调查评价成果,以县为分级单元对全省耕地后备资源进行开发潜力分级,对江西省耕地后备资源开发组合序列进行研究,从而为江西省耕地后备资源的开发顺序提供参考。[方法]利用Arc GIS空间图形分析法、DPS数据处理系统两维图论聚类等方法确定开发潜力等级以及开发序列。[结果]江西省耕地后备资源开发潜力从高到底依次分为Ⅰ级潜力区、Ⅱ级潜力区、Ⅲ级潜力区和Ⅳ级潜力区,面积分别为2.726 672

研究目的:研究支持一调、二调海量土地利用时空数据变化分析及趋势预测的高效索引技术。研究方法:在分析格网索引、HR索引基础上,针对常用土地利用时空数据模型应用场景,提出了适于长时间序列土地利用数据检索的混合时空的索引方法。研究结果:(1)以行政区边界来划分空间格网,在格网基础上以变更调查年为时间标尺建立对应的HR树索引,将基态现状和变更增量时空对象的索引信息保存为索引结点,建立了基于格网与HR树的混合时空索引结构;(2)基于此索引结构,研究并实现了时空混合索引树生成、索引查询、索引删除、索引新增的具体算法。研究结论:以某县域土地利用变化分析中的几种典型情境为例,对比分析了格网索引、HR索引和混合...

【目的】为了提高高山松地上生物量估测的精度，开发一种滤波算法，减少Landsat时间序列数据的噪声。【方法】基于1987、1992、1997、2002、2007、2012、2017年国家森林资源连续清查固定样地的数据以及1987—2017年的Landsat时间序列影像，利用谷歌地球引擎(Google earth engine,GEE)以及Python，通过Land Trendr滤波、Savitzky-Golay滤波、Horn卷积以及基于空间卷积理论开发的自适应霍恩地形卷积(Adaptive horn topography convolution,AHTC)算法对Landsat时间序列数据进行滤波，应用随机森林回归算法(Random forest regression,RFR)构建香格里拉市高山松地上生物量估测模型，并选择最优估测模型对1987、1992、1997、2002、2007、2012、2017年高山松地上生物量进行反演制图。【结果】1)从图像的直接评价指标均方根误差(Root mean square error,R_(MSE))以及峰值信噪比(Peak signal-to-noise ratio,P_(SNR))来看，经过AHTC算法滤波后的图像质量最好；2)在使用RFR方法的情况下，滤波后的数据均表现出比原始数据更高的估测精度；3)经过AHTC算法滤波后的时间序列数据对高山松地上生物量的估测效果最优，其决定系数R~2为0.885、均方根误差R_(MSE)为34.63 t/hm~2、预测精度P为60.75%、相对均方根误差r RMSE为43.59%;4)采用AHTC和RFR方法反演结果分别为1 236万t(1987年)、1 155万t(1992年)、1 455万t(1997年)、1 330万t(2002年)、1 314万t(2007年)、1 345万t(2012年)、1 654万t(2017年)。【结论】使用AHTC滤波方法在一定程度消除了时间序列影像自身所携带的大量噪声和不确定性，有效地提高了时间序列影像的质量，同时也为提高高山松地上生物量遥感估测精度提供了一种新思路。