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[期刊] 西南农业学报
[作者]
蒋怡 李宗南 任国业 王昕 李章成
【目的】选取云南省陆良县,开展基于Landsat-8 OLI和Sentinel-2A MSI影像的设施种植区域监测研究,及时为农业生产管理提供准确的设施农业空间信息。【方法】首先分析日光温室及其他典型地物的遥感特征,然后使用目视解译以及最小距离法、马氏距离法、最大似然法、支持向量机等4种监督分类方法提取设施种植空间信息,再使用亚米级Google earth历史影像为底图建立验证样区。通过目视解译提取样区设施种植区域信息,以此验证Landsat-8和Sentinel-2A影像的监测精度,选择最优监测方法。【结果】使用Landsat-8影像,基于目视解译及4种监督分类方法的精度依次为97. 54%、77. 31%、91. 35%、91. 89%和83. 15%;使用Sentinel-2A影像,基于目视解译及4种监督分类方法的精度依次98. 82%、80. 80%、87. 01%、93. 89%和85. 41%。【结论】①2种影像的日光温室监测均适于使用最大似然法,其估算精度与目视解译精度误差分别为5. 65%和4. 93%;②遥感监测显示,2016年陆良县日光温室主要集中于该县湖积平原区。基于Landsat-8影像监测的面积为5381. 62 hm2,基于Sentinel-2A影像监测的面积为5347. 84 hm2。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
王月婷 张晓丽 杨慧乔 王书涵 白金婷
以福建省将乐县国有林场为研究对象,通过外业实地调查得到样地蓄积量:以Landsat 8卫星遥感图像为数据源,对遥感图像进行处理,获取多光谱影像的波段光谱值、植被指数和波段组合值,并筛选出全色波段的最优纹理生成窗口与纹理特征;通过多元回归分析方法,分别建立仅以光谱因子为自变量和结合光谱信息和纹理特征的蓄积量估测模型,并比较两者之间的精度。实验结果表明:光谱因子的多元线性回归方程的相关系数为0.853,联合光谱和纹理特征因子反演的多元回归方程的相关系数为0.926。同时利用检验数据,得出模型的预测精度:光谱因子蓄积量的估算方程精度为79.81%,联合反演蓄积量的估算方程精度为85.98%。研究表明...
[期刊] 中国农业科学
[作者]
夏天 吴文斌 周清波 周勇 于雷
【目的】冬小麦叶面积指数是评价其长势和预测产量的重要农学参数,高光谱技术监测叶面积指数的方法能够实现快速无损的监测管理。本文旨在将田间监测和高光谱遥感相结合,探索研究中国南方江汉平原地区冬小麦的最佳波段、光谱参数及监测模型。【方法】研究选取江汉平原的湖北省潜江市后湖管理区,利用ASD地物光谱仪和SunScan冠层分析系统在田间对冬小麦的冠层光谱及叶面积指数的变化进行监测,并探讨高光谱植被指数与冬小麦叶面积指数之间的定量关系。通过相关性分析、回归分析等方法构建6种植被指数与冬小麦叶面积指数的反演模型。【结果】冬小麦冠层光谱反射率中近红外波段870 nm,红光波谷670 nm,绿光波峰550 nm...
关键词：
高光谱 冬小麦 叶面积指数 估算
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
徐晓雨 孙华 王广兴 林辉 任蓝翔 崔云蕾
以GF-1和Landsat8遥感影像为数据源,采用逐步回归、非线性Logistic回归和基于空间位置的地理加权回归3种方法,结合134个野外样地调查数据,在河北省康保县开展叶面积指数反演研究,并对结果进行精度检验。结果表明:(1)在荒漠化地区,GF-1和Landsat-8遥感影像提取的植被指数因子与LAI均有较高的相关性。运用主成分分析方法对植被指数因子进行处理,可以有效消除各影响因子间的共线性。(2)基于GF-1和Landsat-8影像分别建立的3种模型,均以地理加权回归决定系数最大,均方根误差最小,反
[期刊] 草业科学
[作者]
房家玮 胡念钊 王怀玉 刘咏梅
狼毒(Stellera chamaejasme)是近年来青藏高原高寒草地的主要入侵毒杂草之一，及时高效的调查与监测可为狼毒综合防控与退化草地恢复提供重要的技术支持。本研究选取花期前与盛花期的Sentinel-2A多光谱影像，将Google Earth Engine平台去云、环境要素掩膜、特征优选和随机森林分类相结合，探讨区域尺度的狼毒遥感识别方法。结果表明，通过狼毒敏感指数计算，以及Spearman秩相关性分析与随机森林重要性排序相结合的二次降维，提取了7项狼毒分类特征并构建了4个特征组合方案。与单时相特征组合相比，多时相特征组合有效提高了狼毒识别精度，其中，基于随机森林模型的6个特征组合方案的分类总精度为84.62%，狼毒分类精度均大于80%，识别效果最佳。本研究显示，影像去云及掩膜预处理能够有效减少分类干扰信息，花期前与盛花期提取的多时相特征组合增强了狼毒群落与其他群落的影像光谱差异，在区域尺度狼毒遥感识别中具有较好的应用潜力。
[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
蒋怡 李宗南 任国业 王昕 李章成
为应用国产高空间分辨率影像快速、准确估算丘陵区柠檬种植面积，文章基于ＧＦ－１ ＰＭＳ影像使用不同数据预处理及分类法估算柠檬种植面积。通过对影像进行大气校正、数据融合、滤波等处理，分别得到光谱反射率数据、融合影像和纹理特征数据（分辨率分别为８Ｍ、２Ｍ、２Ｍ）。通过可分离性分析，发现荒草地和未成林柠檬的可分性最差，二者在光谱反射率数据、融合影像和纹理图像中的可分性数值均小于１．８，是影响柠檬分类精度的主要因素。基于最大似然法的分类精度评价结果显示，纹理图像数据估算精度好于８Ｍ分辨率的多光谱反射率数据和２Ｍ分辨率的融合图像，适当的影像预处理有助于提高监督分类精度。对比基于最大似然法的精度，基于面向对．．．
[期刊] 林业科学研究
[作者]
杨丹 李崇贵 李斌
[目的]基于多时相Sentinel-2A/B影像，探究深度学习模型在森林植被上的分类效果。[方法]以黑龙江省孟家岗林场为研究区，以多时相Sentinel-2A/B影像、数字高程模型（DEM）为数据源，通过各森林类别的JM距离，确定最佳单一时相。同时，构建多时相植被指数及红边指数特征（DVI、mNDVI、CIred-edge、NDre1）。采用支持向量机和优化的U-Net模型分别对单一时相+DEM和单一时相+DEM+多时相植被指数两种方案进行分类实验。[结果]（1）在单一时相+DEM基础上，加入多时相植被指数后，U-Net模型精度为77.87%，比单一时相+DEM精度高6.67%;(2)U-Net模型的总体精度明显优于支持向量机，并且分类效果更好。同时，深度学习U-Net模型能够避免“椒盐”现象，分类结果更细腻。[结论]基于多时相Sentinel-2A/B影像，构建植被指数及红边指数时序特征，同时采用U-Net模型在一定程度上能够提高林分类型分类精度。
[期刊] 资源科学
[作者]
何云 黄翀 李贺 刘庆生 刘高焕 周振超 张晨晨
中南半岛地处热带、亚热带地区,由于水热条件适宜,植被生长旺盛,土地利用强度高,地表覆盖类型的光谱特征时空变异复杂,使用传统的基于光谱特征的遥感分类精度难以保证。Sentinel-2A卫星遥感数据具有较丰富的光谱波段和较高的空间分辨率,为土地覆盖遥感分类提供了多维特征空间。但多维特征参与分类容易造成信息冗余,从而导致分类速度和精度降低。因此,如何充分利用Sentinel-2A数据丰富的光谱和空间信息,并通过高维特征空间降维进行特征优选对于提高分类精度具有重要意义。本文以中南半岛典型地区土地覆盖分类为例,利用Sentinel-2A多波段光谱特征,归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)、归一化水体指数(NDWI)等指数特征以及对比度、相关性、能量、均值、熵等纹理特征,在随机森林模型框架下,采用平均不纯度减少方法对不同特征在土地覆盖分类中的重要程度进行识别;利用袋外(OOB)误差方法,对重要特征组合进行了优选;利用优选特征进行随机森林土地覆盖分类,并与原始随机森林分类结果进行对比。结果表明:Sentinel-2A影像的光谱特征和纹理特征在土地覆盖分类中具有较为重要的作用,光谱特征中短波红外、可见光、植被红边波段重要性较大,纹理特征中均值、能量法重要性较高。选择重要性列前9位的特征参与分类时,OOB精度达到最高;继续增加特征会使模型复杂度过高,容易发生过拟合而使得分类精度不增反降。通过特征优选高效利用了Sentinel-2A丰富的光谱和纹理信息,其总体分类精度达87.53%,Kappa系数达0.8461,优于原始随机森林方法,一定程度上提高了热带亚热带地区复杂土地覆盖分类精度。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
杨振超 邹志荣 陈双臣 王军
通风对调节温室内小气候有重要作用。试验通过对温室内、外共10个观测点不同高度风速的测量分析,研究了西北型节能日光温室内的风速分布规律及室外风速与通风面积对室内风速的影响。结果表明,西北型节能日光温室中的风速日变化呈双峰曲线;风速在水平方向上的分布由东到西差异不大,由南至北呈V字型分布;温室内的风速折减率随高度的增加而增加;室内温升值随通风面积的增大而减小。西北型日光温室最佳通风面积比是18%~25%。
关键词：
西北型 日光温室 风速 自然通风
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
李康杰 胡中岳 刘萍 徐正春
【目的】森林生物量是评价森林质量的重要指标，也是研究碳循环的重要基础，准确估测珠三角森林生物量对珠三角国家森林城市群建设高质量提升具有重要指导意义。【方法】以珠三角国家森林城市群为研究区，通过Landsat-8 Oli影像、DEM影像和2017年森林资源连续清查数据，分别提取单波段因子、植被指数、纹理特征和地形因子，采用多元逐步回归方法和BP神经网络模型分别构建阔叶林、针叶林、针阔混交林生物量估测模型。【结果】1）针对阔叶林、针叶林、针阔混交林3种不同森林类型，BP神经网络的预测精度都优于多元逐步回归模型，用BP神经网络预测的决定系数R~2相比于多元逐步回归有了一定的提高，阔叶林提高了0.10，针叶林提高了0.14，针阔混交林的R2提高的最为明显，提高了0.29。相对于多元逐步回归，BP神经网络的RMSE也有了一定程度的降低，阔叶林降低了5.32 t/hm~2，针叶林降低了10.57 t/hm~2，针阔混交林降低了0.28 t/hm~2。2）利用BP神经网络反演珠三角样地生物量，阔叶林为66.18 t/hm~2，针叶林为61.88 t/hm~2、针阔混交林58.29 t/hm~2，珠三角的乔木林平均生物量为64.46 t/hm~2，总的生物量为1 435.99 t，大部分地区森林生物量为40～80 t/hm~2，低于全国平均水平。3）地上生物量较高的地区分别分布在肇庆北部、广州北部、惠州西北部和东莞等地区。【结论】Landsat-8 OLI可以很好地用于森林地上生物量的估算，BP神经网络模型的反演精度要优于多元逐步回归方法，森林地上生物量与龄组和树种有关，生物量高的地区以近熟林和成熟林为主，木荷、马尾松、栎类和针阔混交林等树种的生物量较高，桉树的生物量偏低。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
郑冬梅 王海宾 夏朝宗 陈健 侯瑞萍 郝月兰 安天宇
【目的】基于覆盖浙江省的ZY-3卫星影像以及LULUCF碳汇监测样地数据,以浙江省乔木林地上碳密度为研究对象,尝试构建一个自动化提取浙江省乔木林地上碳密度的技术方法。【方法】分别在矢量标志建立、光谱信息提取、解译标志提纯、ZY-3卫星影像分类、自变量优选、建模方法优选、碳密度图制作等方面开展相关研究测试。【结果】本研究在解译标志提纯后对ZY-3影像进行分类的精度高于提纯前的影像分类精度;采用的k NN法对ZY-3影像进行分类的精度(平均总精度为80.31%,平均Kappa系数为0.69,乔木林平均用户精度为91.86%,乔木林平均生产者精度为80.85%)高于最大似然分类法(平均总精度为78.56%,平均Kappa系数为0.62,乔木林平均用户精度为89.68%,乔木林平均生产者精度为77.79%);在选用的建模方法中,k NN法构建的模型精度(平均RMSE为15.64 t/hm2,平均RRMSE为23.53%)优于稳健估计法(平均RMSE为17.63 t/hm2,平均RRMSE为25.11%)。最后,生成了浙江省乔木林地上碳密度分布图。【结论】本研究可为省域或更大尺度范围的乔木林地上或森林碳密度估算提供一个新的路径,为实现自动化估算碳密度以及其他森林参数提供参考。
[期刊] 自然资源学报
[作者]
张同瑞 赵庚星 高明秀 常春艳 王卓然
黄河三角洲是我国重要的后备土地资源区，而土壤盐渍化对该区的农业生产影响巨大，因此，及时获取该区农作物种植区土壤盐分含量及其分布具有重要意义。论文利用ＡＤＣ便携式多光谱相机和ＥＣ１１０便携式盐分计，采集该区近地多光谱相片和土壤表层含盐量数据，结合两期遥感影像提取黄河三角洲冬小麦种植区面积分布，构建基于近地多光谱植被指数的土壤含盐量估算模型，进而将模型拟合反演到黄河三角洲ＯＬＩ影像，得到黄河三角洲冬小麦种植区土壤盐分含量空间分布图，对麦区土壤盐分状况进行了分析。结果显示，土壤含盐量最佳估算模型为以ＳＡＶＩ为因变量的线性模型（Ｙ＝－０．７５４ｘ＋０．８７０，ｎ＝８０），估测Ｒ～２为０．７４７，精度达．．．
[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
李宗南 蒋怡 王昕 任国业 李章成
[目的]文章以云南省陆良县为研究区,通过2013年4月到2017年3月6景Landsat-8 OLI影像提取该地区规模化设施种植区域空间分布信息,分析该县设施种植区域的空间特征和面积时序变化,为设施农业发展调控和优化提供参考信息。[方法]使用OLI全色波段影像和多光谱影像融合,得到15m分辨率的融合图像;使用融合图像7、5、3波段组合的RGB假彩色图像进行目视解译,提取设施种植区域信息。[结果]获取该县2013—2017年共6期设施种植区域空间信息。[结论]遥感监测显示:(1)该地区设施大棚包括种植蔬菜瓜果的光温棚和种植三七的遮阳棚;光温棚主要分布于湖积平原区,遮阳棚主要分布于北部、西部及南部环盆地的山坡地区;(2)陆良县设施种植区域总面积保持增加趋势,但不同类型大棚的变化趋势不同;光温棚面积自2013年4月到2017年3月持续增加;遮阳棚面积则出现大幅增长和大幅减少的现象。
[期刊] 林业科学研究
[作者]
曹庆先 徐大平 鞠洪波
为研究红树林生物量的遥感估算方法,本文提取广西和海南部分红树林TM遥感影像光谱及纹理特征,结合同地区地面调查的生物量数据,应用KNN方法,对生物量进行了遥感估算,并和多元逐步回归分析方法比较。研究表明:应用KNN方法估测精度随尺度的增大而增大,且K值取10优于K值取5;在像元尺度上,回归方法估测生物量优于KNN方法。
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