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[期刊] 自然资源学报
[作者]
平跃鹏 臧淑英
论文以２０１２年６月至２０１４年６月期间的ＭＯＤ０９Ｑ１及２０１３年四五月的ＭＯＤ０９Ａ１为数据源，合成归一化植被指数（ＮＤＶＩ）和归一化水体指数（ＮＤＷＩ），利用ＴＩＭＥＳＡＴ软件对ＮＤＶＩ时间序列数据应用分段高斯函数拟合方法重构ＮＤＶＩ时序曲线，并获取７个物候特征（ＰｈＥＮＯｌＯｇｙ，以下简称Ｐｈ，包括生长季始期、生长季末期、生长季长度、ＮＤＶＩ振幅、ＮＤＶＩ左导数、ＮＤＶＩ右导数、生长季期间的ＮＤＶＩ积分）。结合ｌＡＮＤＳＡＴ ８ ＯｌＩ遥感影像、中国第二次土地调查数据和实地采样样本数据，根据２０１３年多种地物平滑后的ＮＤＶＩ曲线特征，将年ＮＤＶＩ最大值低于０．５的水体和建设用地掩膜去除．．．
[期刊] 中国农业科学
[作者]
邱鹏勋 汪小钦 茶明星 李娅丽
【目的】焉耆盆地是新疆重要的特色农产品生产基地,农作物种植结构较为复杂。利用时间序列的遥感数据对研究区内的农作物进行分类识别,获得不同农作物的空间分布、种植面积等信息,为政府部门制定粮食政策、经济计划提供重要依据。同时探讨时间加权的动态时间弯曲(time weighted dynamic time warping,TWDTW)方法在农作物分类识别中的适用性以及高分一号(GF-1)WFV在农业领域的应用潜力。【方法】以新疆焉耆盆地为研究区域,利用2018年作物生长季的GF-1 WFV时间序列数据集计算归一化植被指数(NDVI),基于TWDTW方法开展农作物分类识别研究。分别采集不同作物的样本点,形成各作物NDVI的标准序列。利用TWDTW相似性匹配算法计算每个待分类像元与不同作物标准序列间的相似度距离,距离值越小则相似性越高,通过对比确定像元的农作物类型,得到最终的分类结果,同时根据时间序列NDVI曲线建立决策树(decision trees,DTs)分类规则,人工设置分类阈值得到分类结果,并与TWDTW方法的结果进行对比分析。【结果】2种方法的分类结果较为一致,辣椒的种植范围最广,小麦主要分布在焉耆盆地北部和西部的农二师二十一团,番茄和甜菜的种植分布较为零星。在种植面积统计中,辣椒的种植面积最大,其后依次为番茄、小麦和甜菜。利用野外样本点对决策树和TWDTW两种方法的分类结果进行精度验证,总体精度分别为89.58%和90.97%,kappa系数为0.804和0.830,TWDTW方法的分类精度相比于决策树法略有提高。【结论】相比于决策树分类方法,TWDTW方法的分类精度略有提高的同时,分类结果客观可靠,而且算法不受地域因素限制,具有较强的灵活性和适用性。基于密集时相的GF-1 WFV数据集,采用TWDTW算法对农作物进行分类,得到较好的分类结果,能够满足农业部门的管理决策需求,该方法在农业领域具有较大的应用和推广价值。
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
张延兵 陶建斌 刘鹏程 徐京京
森林物候是气候与环境变化的重要指示器，对于陆地植被生态环境监测具有重要的意义。以２０１１～２０１３年的ＭＯＤＩＳ ＮＤＶＩ（归一化植被指数）为时间序列数据，采用ＳａＶＩｚｋｙ－ＧＯｌａｙ（Ｓ－Ｇ）滤波平滑和动态阀值法，提取出贵州省２０１２年森林物候的生长起始日期（ＳＯＳ）、生长结束日期（ＥＯＳ）、生长季长度（ｌＯＳ）和生长季振幅（ａＯＳ）４个参数，分别将提取的森林物候参数与经度、纬度和海拔做相关性分析。研究结果显示：（１）贵州省森林物候参数与纬度相关性整体较弱，因此贵州省森林物候纬度地带性地域分异的不显著；（２）贵州省森林物候生长起始期、生长季长度与经度呈极显著相关，而森林物候生长结束期与经度．．．
[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
于利峰 乌兰吐雅 乌云德吉 许洪滔 包珺玮 任婷婷
[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。
[期刊] 自然资源学报
[作者]
郭昱杉 刘庆生 刘高焕 黄翀
农业在黄河三角洲地区占有重要地位,及时、准确地掌握该地区农作物分布信息对政府有关部门制定农业政策、指导农业生产具有十分重要的意义。时序植被指数能够反映农作物物候特征,帮助识别农作物类型,在农作物种植信息提取方面具有明显优势。论文选取2014年MOD09Q1时序遥感数据集,以黄河三角洲主要农作物为研究对象,利用Harmonic Analysis of NDVI Time-Series(Hants)滤波重构NDVI时序曲线,通过对比待分像元NDVI时序曲线与参考时序曲线的相似性,实现农作物种植信息提取。对分类
[期刊] 自然资源学报
[作者]
郭昱杉 刘庆生 刘高焕 黄翀
农业在黄河三角洲地区占有重要地位,及时、准确地掌握该地区农作物分布信息对政府有关部门制定农业政策、指导农业生产具有十分重要的意义。时序植被指数能够反映农作物物候特征,帮助识别农作物类型,在农作物种植信息提取方面具有明显优势。论文选取2014年MOD09Q1时序遥感数据集,以黄河三角洲主要农作物为研究对象,利用Harmonic Analysis of NDVI Time-Series(Hants)滤波重构NDVI时序曲线,通过对比待分像元NDVI时序曲线与参考时序曲线的相似性,实现农作物种植信息提取。对分类结果进行面积统计和空间分布精度检验:冬小麦、棉花、玉米的面积提取精度分别达到96.8%、95.5%、85.1%,空间匹配总体精度达86.9%。结果表明该方法有效可行,能够为该地区农业监测提供技术基础。
[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] 图书情报工作
[作者]
崔斌 王东波 黄水清
[目的/意义]我国农作物种植历史悠久,分析古代农作物的时间分布与发展演化情况对优化现代农业种植结构具有重要意义。[方法/过程]提出一套深入典籍文本内容的农作物时间分布及演化特征分析方法流程,主要包括语料获取与数字化、分词与实体关系抽取、时间分布特征分析、演化特征分析4部分,并选取15本史书中的《食货志》文本进行实证分析。[结果/结论]基于《食货志》文本的分析结果得到历史学、经济学、文献学等多学科相关研究资料的佐证,验证了方法的可行性与有效性,可以为基于典籍文本的古代农作物时间分布及演化特征分析提供借鉴。但未来还需要在提高自动化水平、扩大研究样本、细化事件类型等方面进一步优化方法流程。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
毛雪岷 杨杰
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。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
杨绍钦 王翔 许澄 商天其
【目的】基于浙江省中分辨率成像光谱仪(MODIS)时间序列数据，对浙江省竹林地上生物量进行估算，为竹林碳汇遥感监测提供参考。【方法】以MODIS叶面积指数(LAI)、增强型植被指数(EVI)和比值指数(RVI)时间序列数据为变量，利用随机森林模型筛选变量，采用支持向量回归(SVR)模型估算研究区竹林地上生物量。【结果】随机森林模型共筛选出43个对竹林地上生物量影响最大的变量；基于43个变量，采用radial核函数构建的SVR模型预测能力最强，模型训练精度和测试精度分别为0.76和0.72，均方根误差分别为5.15和8.03 Mg·hm~(-2)。浙江省全省竹林地上生物量均值为7.85 Mg·hm~(-2)，总地上生物量为3.31×10~7 Mg；浙江省竹林地上生物量在各市具有明显的差异性，其中，湖州市、杭州市、金华市、绍兴市和宁波市的竹林地上生物量均值均大于全省均值，湖州市竹林地上生物量均值最大，为13.56Mg·hm~(-2)，舟山市地上生物量均值最小，为5.72 Mg·hm~(-2)。【结论】耦合了MODIS LAI、EVI、RVI时间序列数据的SVR模型可实现浙江省竹林地上生物量较高精度的估算。图3表1参31
[期刊] 林业科学
[作者]
刘丽娟 庞勇 Svein Solberg 范文义 李增元 李明泽
利用遥感技术,基于时间序列的MODIS数据对2004—2006年东北三省的林区进行森林生长异常监测。首先利用MODIS数据时间分辨率高的特点,采用Savitzky-Golay滤波函数平滑8天合成的EVI,计算生长季面积和年EVI曲线熵值,两指标联合得到3年间变化量大的像素点,定义为森林生长异常点;然后抽取异常点的时间序列曲线进行分析,并结合森林灾害事件进行比较验证。结果表明:异常点曲线的熵值明显大于正常年,生长季峰值低,并且在生长旺季会出现峰值突然持续下降或双峰等异常现象,这与该区域森林生长异常发生时的植被反射率表征一致,说明用该法对森林生长异常进行监测是基本可行的。
[期刊] 经济地理
[作者]
王建华
农作物的成本效率是影响农业生产的重要因素。以大豆为例,利用DEA的成本效率模型对2004—2008年大豆的成本效率进行测度,并从纯技术效率、规模效率和配置效率三个方面对其进行分析。同时,结合变异系数比较了大豆主产区的不同成本效率特征,并分析了纯技术效率、规模效率和配置效率对成本效率造成的影响。结果表明,大豆的成本效率并不高,配置效率是主要影响因素,因此应调整资源配置以提高成本效率。另外,大豆主产区之间的成本效率相差较大,应调整大豆生产区域以发挥地区比较优势。
关键词：
DEA 成本效率 变异系数
[期刊] 地理科学进展
[作者]
宋辞 裴韬
时间序列聚类可以根据相似性将对象集分为不同的组,从而反映出同组对象的相似性特征和不同组对象之间的差异特征。当序列维度较高时,传统的时间序列聚类方法容易受噪声影响,难以定义合适的相似性度量,聚类结果往往意义不明确。当数据有缺失或不等长时,聚类方法也难以实施。基于上述问题,一些学者提出了基于特征的时间序列聚类方法,不仅可以解决上述问题,还可以发现序列本质特征的相似性。本文根据时间序列的不同特征,综述了基于特征的时间序列聚类方法的研究进展,并进行了分析和评述;最后对未来研究进行了展望。
关键词：
时间序列 时间序列特征 数据挖掘 聚类
[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
孙政 周清波 杨鹏 王迪
[目的]农作物播种面积信息不仅可为农情监测和作物估产提供重要的数据保障,还是国家制定粮食政策和经济计划的重要依据。快速、准确地获取农作物播种面积信息能为农业生产管理提供决策支持。极化SAR不受云雨天气的影响,在农作物遥感监测方面具有巨大的应用潜力,有效利用极化SAR数据进行农作物识别研究对促进雷达技术在国家农业遥感监测和农业供给侧结构性改革中发挥更大作用具有重要意义。[方法]以星载极化SAR技术的发展过程为论述主线,从单、双极化SAR数据,单、双极化SAR数据结合光学影像,全极化SAR数据三个发展阶段,对极化SAR数据在农作物分类识别中的研究与应用进行总结,并对比分析不同的识别特征、融合算法以及分类算法的优缺点。[结果]以往研究存在以下不足:当前研究多以识别水稻为主,对于难以识别的旱地作物研究较少;目前对旱地作物识别精度不高,平均识别精度不足85%;缺乏对不同作物散射机制及其随时相变化的研究,导致分类算法机理性不足,普适性较差。[结论]在今后的研究中,旱地作物散射机制的定量确定,如何利用散射机制及其变化来提高旱地作物遥感识别精度和普适性;目前分类算法大都是基于光学影像设计,如何利用SAR特殊的成像方式优化设计适用于极化SAR数据的分类算法,得到更高的分类精度;如何更好的跟光学遥感等多源数据(光学数据、GIS数据等)结合来提高精度,将成为未来极化SAR农作物识别中三个亟需重点解决的问题。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
张大勇 任宪雨
农资价格波动不利于农资经营活动的有效开展,并影响农业生产的正常进程。本文运用时间序列成分分解法对国内农资价格的波动特征进行分析,并建立VAR模型,分析影响农资价格波动的主要因素。结果发现,农资价格大幅上涨最根本的原因是上游原料价格飚升,是一种成本推动的刚性上涨,需求因素的影响较小,且仅表现为短期影响。
关键词：
农资价格 季节波动 趋势波动 淡季储备
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