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[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
孙佩军 张锦水 潘耀忠 谢登峰 袁周米琪
无人机是开展野外调查的一种新型、有效的手段，能够及时、准确地获取地面调查样方信息，为作物面积遥感估算提供精准的样方数据。研究针对无人机抽样调查的样方特点，提出了适合于无人机样方的多层次事后分层指标（多层次－异质性指标、多层次－面积规模指标）。将这些指标分别用于事后分层抽样，估算冬小麦面积。并根据变异系数（ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆ ｖａｒｉａｎｃｅ，ｃｖ）对其抽样效率进行评价。多层次指标是将多种分层指标分层结果叠加形成的，能够充分反映作物种植空间分布特征、空间异质性及种植规模，可以保证作物种植面积遥感估算的精度。以河南省冬小麦面积估算为例，在冬小麦空间分布空间范围，建立３００ｍ×３００ｍ抽样．．．
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
李达岁 阮思奇 胡青青 张金智 张亚昊 佃袁勇 胡春根 刘永忠 雷宏伟 周靖靖
为快速准确地获取植株冠层氮素含量及空间分布特征，对大尺度的果园进行精准动态的管理，以宽行窄株小冠模式、宽行窄株篱壁模式和传统栽培模式3种栽培模式的120棵柑橘树为研究对象，通过测定冠层氮素含量并提取无人机遥感影像多光谱数据中的纹理指数和植被指数，运用随机森林算法（RF）建立基于植被指数、纹理指数以及融合植被指数和纹理指数的柑橘冠层氮素反演模型，并比较融合植被指数和纹理指数的支持向量机（SVM）、BP神经网络算法（BP）和RF的模型反演精度。结果显示：在随机森林算法中，融合植被指数和纹理指数比单独的植被指数或纹理指数更能准确预测柑橘冠层氮素含量；植被指数训练集R~2为0.710，测试集R~2为0.430；纹理指数训练集R~2为0.761，测试集R~2为0.349；融合植被指数和纹理指数训练集R~2为0.775，测试集R~2为0.533。融合植被指数和纹理指数在SVM算法训练集R~2为0.511，测试集R~2为0.371;BP神经网络训练集R~2为0.651，测试集R~2为0.204。用融合植被指数和纹理指数的RF模型对3种栽培模式的柑橘园进行氮素反演，得到宽行窄株小冠模式的柑橘冠层平均氮素含量最高，其次为宽行窄株篱壁模式，传统栽培模式最低，氮素含量均值分别为31.33、30.20和27.82 mg/g。结合无人机遥感与融合植被指数和纹理指数的随机森林算法能够有效预测柑橘冠层氮素含量，可为大尺度柑橘果园定量施肥提供参考。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李锋
1住户调查抽样设计中存在的问题1.1如果是自加权样本,可以较好的估计中位数分位数,但无法得到精度较好的均值估计量。假设住户调查采取五阶抽样,如果在前四阶采取和该抽样单元(地区)人口规模成比例的PPS抽样,最后一阶采取等样本量的简单随机抽样,假设不考虑户人口结构影响,根据抽样理论,可以得到住户的自加权样本,根据自加权样本,可以估计中位数、分位数及无偏的均值估计量。但是,在总体中存在极
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
李昂 王洋 曹英丽 于丰华 许童羽 肖文
目前常用的水稻产量估算方法以卫星遥感估产为主,卫星遥感估产的分辨率较低、缺乏机理性、误差较大。为了能够快速灵活地获取水稻冠层信息、提高分辨率、准确地估测水稻产量,利用无人机平台搭载高清数码相机,拍摄从抽穗期到成熟期的水稻冠层影像,首先应用中值滤波算法对RGB颜色空间下水稻冠层图像进行去噪,然后针对彩色水稻图像的颜色特征,将图像由RGB颜色空间转换到L*a*b*颜色空间,运用K均值聚类算法对水稻冠层图像进行聚类分析、图像分割,提取出水稻穗、获得水稻穗数量、代入水稻产量估算公式进行估产。试验区域共有18块水稻
[期刊] 海洋渔业
[作者]
宦娟 李明宝 徐宪根 曾一鸣 史兵 张勤兰
为解决中华绒螯蟹(Eriocheir sinensis)质量依靠人工测量时工作量大、应激反应强及测量精度不高等问题,提出了一种基于无人机图像的中华绒螯蟹质量估算方法。利用无人机拍摄中华绒螯蟹图像,通过图像处理技术提取中华绒螯蟹甲壳特征,计算甲壳面积,将甲壳面积和中华绒螯蟹质量作为参数,利用数据拟合的方法建立质量估算模型。实验结果表明,幂函数回归模型更满足中华绒螯蟹质量估算的要求,模型决定系数R~2为0.9678(P<0.01),在测试样本中的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、相关系数(R)分别为14.4722、17.6186、0.9465,精度满足估算要求。基于无人机图像的中华绒螯蟹质量估算方法,可以为中华绒螯蟹的投喂、分级捕获和养殖密度调控等提供良好的指导意义。
[期刊] 调研世界
[作者]
施开分
2016年的第三次全国农业普查工作中,首次大面积采用遥感技术开展主要农作物面积遥感测量。本文结合山东、广东等地应用无人机开展实地调查的案例和相关数据分析,测算表明,两个地区采用不同的模式开展无人机实地调查,在费用和时间两个方面均表现出优于人工实地调查的特征,且具备在复杂地区影像分辨率高的优势,值得在农作物面积调查工作中应用推广。
关键词：
农作物面积 遥感测量 无人机 实地调查
[期刊] 统计与决策
[作者]
艾小青
文章从事后分层的角度,对适应性整群抽样的估计方法进行了研究。利用事后分层的层内单元相似性,构造了一种新的无偏估计量,并对估计量的性质进行了推导,最后通过一组模拟数据对估计量的效果进行了对比检验。
关键词：
适应性整群抽样 事后分层 辅助信息
[期刊] 林业科学
[作者]
周小成 何艺 黄洪宇 许雪琴
【目的】提出一种基于两期无人机影像的针叶林伐区蓄积量估算方法,为促进无人机数据在多类型林业样地资源调查中的深度应用提供依据。【方法】以福建省三明市将乐县金森林业股份有限公司伐区森林小班为试验区,首先,利用无人机遥感获取分辨率优于10 cm的两期影像,经Pix4D软件处理得到点云数据,在此基础上将小班区域未采伐前的林冠点云匹配到采伐后的小班地形点云上;然后,通过布料模拟滤波算法(CSF)分离匹配后的林冠点云和地形点云,采用自然领域插值法分别将林冠点云数据插值生成数字表面模型(DSM)、地形点云数据插值生成数字高程模型(DEM),二者相减获得冠层高度模型(CHM);接着,基于改进的局域最大值法搜索冠层高度模型中的林冠顶点,提取树高;最后,根据野外采集的400株马尾松和杉木树高、胸径数据,建立5个适用于福建省马尾松和杉木的胸径-树高模型,选择相关系数最高的模型推算胸径,并利用福建省单木材积公式估算小班区域蓄积量。【结果】1)两期无人机数据的点云匹配能较好消除陡峭地形对树高提取的影响;2)改进的局域最大值法可有效减少固定窗口搜索林冠顶点时出现的多提和漏提错误;3)小班区域估算株数为339株,实测株数为366株,估算的平均树高为18 m,实测平均树高为19 m,估算蓄积量为182 m~3,实测蓄积为199 m~3,株数、树高和蓄积量的估算精度均较高。【结论】借助无人机遥感技术,可实现森林蓄积量自动化估算,降低传统野外调查成本,推动森林资源的快速调查和更新。
[期刊] 统计与决策
[作者]
高岩
现有的多变量事后分层抽样方案大多依赖辅助变量。文章基于因子分析和聚类分析技术,充分利用调查指标信息,设计了一种新的抽样方案。该方案在抽样精度和调查费用间达到了较好的平衡,适用于调查指标较多的抽样调查。
关键词：
事后分层抽样 主成分分析 聚类分析
[期刊] 林业科学
[作者]
吴项乾 曹林 申鑫 汪贵斌 曹福亮
【目的】精确估测银杏人工林有效叶面积指数(eLAI),以更好了解银杏人工林的生长和竞争、理解人工林生态系统的功能和生产力。【方法】基于多旋翼无人机激光雷达(LiDAR)系统获取的点云数据,结合45块地面实测样地数据,使用孔隙度模型法(通过计算点云的冠层穿透率,根据Beer-Lambert定律计算有效叶面积指数)和统计模型法(首先通过地面实测的有效叶面积指数和所提取的LiDAR特征变量建模,然后借助拟合的模型估测有效叶面积指数)对我国典型银杏人工林进行样地尺度的有效叶面积指数估测。【结果】1)使用统计模型法估测eLAI时,仅利用LiDAR高度特征变量估测精度为R2=0. 38(rRMSE=54%),引入其他特征变量(冠层密度特征、冠层容积比以及强度特征变量)后精度分别达到R2=0. 64(rRMSE=26%)、R2=0. 61(rRMSE=28%)、R2=0. 74(rRMSE=23%); 2)根据Cover将样地分组建模后发现,分组建模的精度优于不分组建模的精度;3)孔隙度模型法估测有效叶面积指数的精度为R2=0. 71(rRMSE=32. 0%)。【结论】结合多组LiDAR特征变量估测有效叶面积指数能够充分挖掘LiDAR数据包含的冠层结构特性,从而提升估测精度;同时,使用孔隙度模型法可以有效估测银杏人工林有效叶面积指数。无人机LiDAR点云在估测银杏人工林有效叶面积指数上具有较好的潜力。
[期刊] 草业科学
[作者]
伏帅 冯琦胜 党菁阳 雷可欣 乔万鑫 梁天刚 潘冬荣 孙斌 姜佳昌
植被盖度是反映植被基本情况的客观指标和重要参数。本研究在对比8种常用的可见光植被指数计算草地盖度精度的基础上，发现这些植被指数对荒漠草地的植被盖度估测效果较差，因此提出一种适用于荒漠草地植被盖度估测的荒漠植被指数(DVI)，并评价了不同植被指数对不同草地类型的植被盖度估测效果，分析了不同草地类型阈值取值的变化情况。结果表明：1)所选植被指数对草甸草地和典型草地的盖度估测效果均较好，精度较高(准确率>90%,F1得分> 0.9)。草甸草地中超绿指数(Ex G)的盖度估测效果最好(准确率> 93%,F1得分> 0.95)，典型草地中各植被指数无明显差异，但对荒漠草地植被盖度估测效果较差，精度较低(F1得分≤0.6)。2) DVI对荒漠草地植被盖度估测精度较高(准确度> 93%,F1得分达到0.71)，能够有效弥补上述植被指数的缺陷。3)绿叶指数(GLI)和植被颜色指数(CIVE)的阈值对草地类型敏感性最弱；Ex G、超绿超红差分指数(Ex GR)、植被因子指数(VEG)、Woebbecke指数(WI)等植被指数的阈值对草甸草地和典型草地的敏感性较弱，但对荒漠草地的敏感性较强；组合指数(COM)和Lab指数(Lab)对草地类型的敏感性最强。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘建平 陈光慧
本文考虑了事后分层回归模型,在回归模型中逐步引入定性辅助信息、包含概率和定量辅助信息,建立辅助变量与研究变量的回归模型,从而使得事后分层回归模型下的事后分层估计量精度逐步提高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
庞新生
文章讨论了基于多变量事后分层基础上的多重插补方法,分别就分层方法的选择、样本在各层的分配、插补模型的选择和参数估计进行了分析。
关键词：
事后分层 聚类分析 多重插补
[期刊] 人口研究
[作者]
胡英
本文介绍了抽样调查的事后分层方法,结合实例论述了在人口抽样调查数据分析中如何使用事后分层方法,如何通过样本的事后分层推断总体,如何将事后分层样本标准化,以及事后分层估计量均值和方差的计算。
[期刊] 草业科学
[作者]
于惠 吴玉锋 牛莉婷
及时准确监测草地植被覆盖度,对草地资源的可持续利用及生态系统的恢复与重建具有重要意义。本研究以荒漠草地植被为研究对象,采用监督分类与植被指数直方图相结合的阈值法,分析了6种RGB植被指数对荒漠草地的识别效果。研究结果表明:归一化绿红差异指数(normalized green-red difference index, NGRDI)对草地覆盖度的提取精度最高,其平均绝对误差和均方根误差分别为2.56%和3.06%。监督分类与可见光植被指数统计直方图相结合的阈值法对荒漠草地植被覆盖度的提取效果较好,可以用于荒漠草地植被覆盖度的提取。
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