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[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
吴立周 王晓慧 王志辉 方馨 朱婷瑜 丁丽霞
【目的】不同农作物种类光谱差异小,通过探测众多窄波段范围的细微差别,提取区分不同农作物的特征波段,是目前实现农作物高光谱遥感识别的重要途径。如何提取区分不同农作物的特征波段,进而实现农作物的精确识别是一个挑战。近来出现的随机森林方法在多变量目标的分类识别方法展现了优势,为解决这一难题提供了一个新手段。【方法】利用随机森林法与传统方法分析杭州地区8种典型农作物的反射光谱,提取特征波段并进行分类,对比不同方法的识别效果。【结果】不同作物的反射光谱及其一阶微分、二阶微分、倒数的对数、去包络线法所提取的特征波段只能区分部分作物;随机森林法无需对反射光谱预处理,直接对全波段反射光谱数据处理,不仅筛选出了区分不同作物的特征波段,且运用所选择的波段对作物进行随机森林分类的效果也是最优的。【结论】随机森林法选择的波段(550、 2 490、 370、 770、 560、 380、 540、 530、 570、 350 nm)不仅能区分不同作物,还能反映农作物生化属性的不同,使得用于分类的波段及分类方法体现了不同作物间物化性质的不同,在展现高光谱遥感识别农作物优势的同时,也为大面积农作物遥感精细分类提供借鉴。图5表5参16
[期刊] 林业科学研究
[作者]
谭炳香 李增元 陈尔学 庞勇 武红敢
针对高光谱遥感技术森林信息提取,详细论述了国内外利用高光谱遥感数据进行森林类型识别、森林郁闭度估算和森林叶面积指数估测等森林物理参量,以及森林化学参量估计和森林健康状态评价等方面的应用研究状况,最后对高光谱遥感森林应用的发展趋势作了探讨。
关键词：
高光谱遥感 森林信息 森林调查
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
张雨 林辉 臧卓 严恩萍 东启亮
以湖南省株洲市攸县黄丰桥林场为研究对象,运用最小距离、马氏距离、最大似然、光谱角制图、光谱信息散度、神经网络、支持向量机7种分类方法对Hyperion高光谱数据进行森林信息提取。通过对信息提取结果进行比较分析得出:针对Hyperion影像信息提取的7种方法中,支持向量机、神经网络和马氏距离3种分类方法较适合森林信息的提取,总体精度分别为67.39%、66.30%、62.68%;最大似然法在针叶林信息提取中的效果较好,其精度为67.31%;支持向量机法最适合提取阔叶林信息,其精度为80.19%,远远高于其它6种分类方法;运用马氏距离和神经网络法提取竹林信息精度最高,分别达到了84.21%和81....
[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
朱爽 张锦水
将遥感变化检测技术结合多期遥感影像进行农作物提取，及时、准确地获取作物播种面积信息，对于制定国家／区域农业经济发展规划、指导种植业结构调整，提高农业生产管理水平具有重要的意义。文章根据变化检测方法特点出发，从硬变化检测方法 （ＨＣＤ）和软检测方法 （ＳＣＤ）等２个方面入手，以近几十年国内外重要成果为基础，首先，总述了各自的应用领域；接着分别对ＨＣＤ和ＳＣＤ各自的方法分类，方法特点、方法适用性进行了总结。分析结果认为：硬变化检测方法 （ＨＣＤ），侧重于硬变化区域的信息提取，其排他性的二值结果 （０，１）对于中、低分辨率影像，尤其是在作物破碎种植区的识别结果误差较大；而软变化检测方法 （ＳＣＤ），．．．
[期刊] 中国农业科学
[作者]
宋茜 周清波 吴文斌 胡琼 余强毅 唐华俊
农作物遥感识别是地理学和生态学研究的前沿和热点,多源数据在农作遥感识别中日益发挥重要作用。笔者从多源数据融合的角度,归纳了2000年后多源数据在农作物遥感识别中应用的总体概况,系统梳理并提炼了当前多源数据融合的主要融合技术和融合模式。围绕与多源数据融合和农作物遥感识别相关的关键词,在Google学术、ISI Web of Knowledge和中国知网中对2000—2014年间国内外发表的论文进行检索,并统计不同传感器的使用频率及结合方式。研究表明,以提高空间分辨率为目标的多源数据融合和以提高时间分辨率为目标的多源数据融合技术是当前的两种主要方式,可以在一定程度上实现时空尺度的扩展。前者的融合技...
关键词：
农作物 多源数据 融合 遥感 识别
[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
季富华 刘佳 王利民
[目的]随着国产高分卫星的快速发展,高分卫星遥感数据在农作物类型遥感识别中获得了广泛应用。通过对农作物类型遥感识别算法的总结,可以发现农作物类型遥感识别算法的优缺点,能够提高国产高分卫星在农业遥感监测中的应用水平。[方法]文章在农作物类型遥感识别算法原理分析基础上,对农作物类型遥感识别算法进行分类,并基于高分六号宽幅数据(GF-6/WFV),在各类算法中选择1～2种典型方法进行示例说明。[结果]光谱特征的可分性是遥感识别算法的基础,根据实施方案的差异,农作物类型遥感识别算法可分为目视解译算法、机器学习法和特征指数识别算法3类。基于GF-6/WFV的随机森林的花生类作物识别、光谱空间特征指数算法的园地识别和时间序列特征指数的冬小麦识别的结果精度均大于90%。[结论]当前农作物类别遥感识别算法中,高分卫星数据都能够得到有效应用,国产高分卫星数据的应用前景广阔。
[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
刘斌 史云 吴文斌 段玉林 赵立成
[目的]无人机遥感具有高空间、高时间分辨率的优点,并可同时获得光谱和空间信息,因此在农作物分类中备受研究者的青睐。与侧重于从高分辨率RGB图像中提取纹理特征的分类方法不同,文章重点研究如何利用作物在光谱和空间维度上的联合特征尤其是作物高程特征,以实现农作物精细分类。[方法]首先,我们进行研究区域选择和地面实际情况调查,用无人机遥感系统进行可见光影像采集;其次,确定研究区域内农作物分类类别,分别对可见光遥感影像进行可见光植被指数计算及纹理滤波;针对数字表面模型(DSM)数据特点,对两期DSM数据进行差值处理,获得差异数字表面模型数据(DDSM),提取作物高度信息,并根据农作物冠层特性对差异数字表面模型进行滤波处理;最后,进行特征优选及组合,使用SVM方法进行农作物分类。[结果]确定最优分类特征为RGB、红波段对比度、绿波段二阶矩、蓝波段方差、DDSM、DDSM方差、DDSM对比度,分类精度由71.86%提高到92.30%,验证了由DSM影像提取的空间特征可以提高农作物分类精度。[结论]该研究探索了一种基于可见光及空间联合特征的农作物精细分类方法,方法简单可行,设备成本低,在基于无人机低空遥感的样方调查领域中有较大的应用前景。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
熊向阳 杨小周 赵银超 李伟坡
【目的】准确地估测森林地上生物量（above ground biomass,AGB）对大区域森林资源调查和管理至关重要，机器学习算法能实现森林AGB高精度估测，但超参数的设置能直接影响模型效果。为了提升模型的构建效率和预测精度，研究通过构建超参数优化的机器学习算法进行森林AGB估测，并比较不同超参数下的模型误差变化。【方法】以西藏自治区江达县天然林为研究对象，利用森林资源调查数据提取实测森林AGB数据，结合Sentinel-2多光谱影像提取遥感变量。采用逐步回归法和Boruta法分别进行遥感变量筛选，构建多元线性回归模型、支持向量机模型和随机森林模型进行森林AGB反演。此外，对支持向量机模型和随机森林模型进行超参数优化，以提高模型反演精度。【结果】1）随机森林模型在所有反演模型中实现了最佳的估测精度，模型决定系数达到了0.63，同时实现了最低的均方根误差和相对均方根误差，分别为28.06 t/hm~2和23.03%。均方根误差相比多元线性回归模型和支持向量机模型分别降低了22.2%和12.1%。2）超参数优化可以有效地提高模型估测精度。通过分析不同参数组合下的误差变化趋势，确定最佳的参数组合，能有效地降低模型估测误差。3）较高的森林AGB值主要分布在东部、南部和东南部地区，中部地区和北部部分地区森林AGB值较小。超参数优化的随机森林模型森林AGB反演结果与研究区实际森林分布情况具有较好的一致性，整体反演效果较好。【结论】利用超参数优化的随机森林模型结合Sentinel-2遥感影像能实现较好的森林AGB反演效果，能为森林资源动态监测提供有效参考。
[期刊] 世界农业
[作者]
左静贤 温静 赵彦艳
遥感技术在农业生产中有广泛应用价值,它能够对农作物的种植面积、生长态势、产量等作出较为科学、合理的估算。本文介绍了遥感技术在美国农作物估产中的应用现状、研究现状及美国农业部资源保护局的职能、机构设置,并提出了遥感技术在中国农业生产中的应用。
关键词：
遥感技术 美国农作物 应用
[期刊] 调研世界
[作者]
王跃新 肖厚祥 邹晓琳
种植面积是粮食产量的重要构成要素之一，推算农作物面积是准确推算农作物总产量的关键。运用遥感技术及时获取农作物种植面积信息及其空间分布状况，对于准确推算农作物产量意义重大。本文运用抽样调查理论，对各种方法的抽样误差进行比较分析，表明对播种系数采用二次分层抽样抽选遥感测量外业调查村的办法可行，应作为农作物面积遥感测量抽样抽选的优先考虑方法。
关键词：
遥感测量 作物面积 播种系数 二次分层
[期刊] 世界农业
[作者]
李思佳 孙艳楠 李蒙 陈智文
本文按照发展进程—过程方法—产生问题—提出对策的思路,论述了国内外遥感技术在农作物类型识别方法和面积提取方法的研究进展和存在的问题。阐明研制高光谱和超高光谱传感器是遥感影像获取技术的发展动态;获得高空间分辨率影像,优化和改进影像分类方法和面积提取方法,建立农作物长势监测和灾害预警系统,并与GIS和GPS技术集成应用,是遥感技术在农业领域应用的发展趋势。
关键词：
遥感 估产 农作物
[期刊] 资源科学
[作者]
贾坤 李强子
农作物遥感分类是农作物种植面积估算的重要核心问题,是提高农作物种植面积估算精度的关键研究内容。特征变量的选择是农作物遥感分类的重要步骤,有效地使用多种特征变量是提高农作物遥感分类精度的关键。随着多源数据获取的更加容易,电磁波谱特征、空间特征、时间特征以及辅助数据特征在农作物遥感分类中发挥着重要的作用。本文简要回顾和综合分析了在农作物遥感分类中所使用的各种特征变量,包括多光谱特征、微波散射特征、多源数据特征、高光谱数据特征等电磁波谱特征,以及空间特征、时间特征和辅助数据特征等,并分析了农作物遥感分类特征变量选择方面存在的问题和发展趋势。指出目前农作物遥感分类特征变量选择存在的关键问题主要包括特征...
关键词：
农作物 遥感 分类 特征选择
[期刊] 中国农业科学
[作者]
胡琼 吴文斌 宋茜 余强毅 杨鹏 唐华俊
农作物种植结构信息对农业生产管理、农业可持续发展及国家粮食安全等具有重要意义。本文中概括了农作物种植结构遥感提取的理论基础,归类了近10年间不同农作物种植结构遥感提取技术方法,重点评述了不同技术方法的特点及应用情况,讨论和展望了未来农作物种植结构遥感提取研究的发展方向。当前,光谱特征、时相特征和空间特征是农作物种植结构遥感提取的三大理论基础。基于单一影像源的种植结构提取方法操作简单,但往往难以获取种植结构"最佳识别期"的遥感影像;基于多时序影像源的种植结构提取方法可以充分利用农作物季相节律特征,成为当前农作物种植结构遥感提取的主流方法。在基于多时序影像源的种植结构提取方法中,多特征参量法较单一...
关键词：
农作物种植结构 遥感 分类 方法
[期刊] 中国农业科学
[作者]
唐华俊 吴文斌 杨鹏 周清波 陈仲新
遥感技术因其高时效、宽范围和低成本等优点正被广泛应用于对地观测活动中,为大区域尺度掌握农作物空间格局提供了新的科学技术手段。本文系统总结了近10年来国内外农作物空间格局遥感监测在理论、方法、实践应用等方面取得的新进展,指出了亟待解决的问题,并对今后的发展方向进行了展望。研究认为,农作物种植面积遥感监测主要根据遥感传感器记录的不同农作物光谱特征的差异,进行不同农作物种植面积的识别,方法主要包括:基于光谱特征、基于作物物候特征和基于多源数据的农作物遥感识别方法。遥感技术应用于农作物复种模式监测主要根据时间序列植被指数描述的作物季节活动过程,利用不同的拟合方法得到作物生长曲线,实现作物复种模式有效监...
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
唐延林 王秀珍 王福民 王人潮
通过田间小区试验,测定了水稻、玉米、棉花3种共6个品种作物冠层不同生育期的高光谱反射率及对应叶面积指数和地上生物量,分析了其高光谱变量和红边参数与叶面积指数、地上生物量及叶重量的相关性。结果表明:13种作物冠层高光谱反射率与其生育期有关,其反射率最大值的比较结果是棉花>玉米>水稻。23种作物的叶面积指数、叶鲜重、叶干重与其冠层光谱变量ρ990/ρ550,ρ800/ρ550,ρ750/ρ550,ρ800/ρ680及冠层红边参数λr,Dλr之间均极显著相关,但地上鲜生物量和地上干生物量与上述光谱变量和红边参数之间相关性较差,说明可通过高光谱遥感方法估测水稻、玉米、棉花的叶面积指数、地上鲜生物量、...
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