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[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
韩涛 潘剑君 罗川 周涛 张培育
[目的]油菜是中国重要的经济作物之一,准确、及时掌握油菜种植面积对政府以及农民均有着重要的意义。本文为探索多时相Sentinel-2A影像识别种植结构复杂的小尺度地区油菜的能力,以获取高精度的作物分布信息为目的。[方法]以多时相Sentinel-2A和一景SPOT数据为数据源,选取种植结构复杂的小尺度农业区为研究区,构建不同特征向量组合,利用支持向量机(support vector machine,SVM)的方法提取油菜种植面积。[结果]通过对比分析基于不同特征向量组合的油菜识别精度,利用一景油菜最佳识别
[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] 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] 浙江农林大学学报
[作者]
李龙伟 李楠 陆灯盛
利用Sentinel-2遥感影像研究一种快速、准确提取茶园空间分布的新方法,可为茶园经济林资源及其动态变化的快速检测提供新的手段。以浙江省西北部为研究区,根据实地调查选取6类典型植被,基于4个季节的Sentinel多光谱影像分析不同植被物候及光谱特征。茶园在5月经历修剪后与其他植被区别较大,根据红边与短波红外波段构建归一化茶园指数(NDTI)。基于新指数建立决策树模型提取茶园,通过谷歌地球对结果进行验证。结果显示:归一化茶园指数可以最大限度扩大茶园与其他植被之间的差距。基于该指数提取茶园的总精度达93.83%,Kappa系数为0.917,成功实现了浙西北茶园信息的提取,证明了使用红边波段提取茶园的潜力。图6表1参17
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
贾玉洁 刘云根 杨思林 王妍 张超 徐红枫 郑淑君
【目的】获取更高效、准确的土地利用自动分类方法，为后续的高原山区土地利用分类研究提供理论支撑。【方法】选取中国典型的高原山区云南省大理市为研究区域，以Sentinel-2A影像为对象，提出一种面向对象特征的决策树分类方法，并将此方法分类结果与传统的ISODATA法和最大似然法土地利用分类结果进行对比。【结果】(1)面向对象特征的决策树方法分类结果在空间分布和各地类的面积统计方面都优于ISODATA法和最大似然法，与研究区实际土地利用面积数据更为接近；(2)在大理市，最大似然法在水体和林地的提取上适用性较好，而面向对象特征的决策树分类方法在农田、草地、建设用地和其他这些地类的区分上适用性更强，且在冰川积雪的提取上也有更好的提取效果；(3)相比与传统的ISODATA法和最大似然法分类结果精度，面向对象特征的决策树分类方法可进一步提高分类精度，总体分类精度可达90.20%,Kappa系数为87.95%。【结论】相较于传统的分类方法，先粗分类再进一步细分类的分类思想，可避免区域之间的混淆问题。面向对象特征与决策树相结合的组合分类方法在高原山区有着更好的适用性，可以有效提高高原山区分类精度。图3表8参26
[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] 中国农业科学
[作者]
臧少龙 刘淋茹 高越之 吴珂 贺利 段剑钊 宋晓 冯伟
【目的】探索无人机遥感在氮效率分类识别中的潜力，构建小麦品种氮效率分类方法，为氮高效品种筛选提供理论依据和技术支持。【方法】通过6个成熟期与氮效率密切相关的农学指标（产量、植株氮积累、氮素生理利用效率、植株干生物量、籽粒总吸氮量、N收获指数）构建主成分综合值，并对其进行K-Means聚类分析，将121个小麦品种划分为氮高效型、氮中效型和氮低效型3种类型。利用无人机遥感平台搭载多光谱相机，在小麦拔节期、孕穗期和开花期获取无人机遥感影像，并提取34种植被指数，分析植被指数与氮效率综合值的相关性；对比支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和K最近邻（KNN）分类方法的氮效率分类模型精度，使用总体分类精度（OA）和Kappa系数比较不同生育时期下小麦品种氮效率分类识别的能力；并使用3种不同的特征集筛选方法（ReliefF算法、Boruta算法和RF-RFE算法）对优化的特征子集进行综合评价，确立适宜的小麦品种氮效率分类识别方法。【结果】随着小麦生育时期的不断推进，植被指数与氮效率综合值的相关性逐渐提高，开花期最高（r=0.502）；利用植被指数全特征集对小麦品种氮效率进行分类，对于单生育时期数据而言，以开花期的SVM模型分类效果最好（OA=77.1%,Kappa=0.591），拔节期最差（OA=65.6%,Kappa=0.406）；总体而言，多生育时期数据融合的品种氮效率分类精度高于单生育时期，其中以拔节期+孕穗期+开花期3个生育时期数据融合的SVM模型的分类效果最优（OA=80.6%,Kappa=0.669）。为减少多生育时期数据融合的特征集变量数量，比较分析RF-RFE、Boruta和ReliefF 3种算法的特征优化效果，基于RF-RFE算法得到的优化特征子集分类精度最高，其OA和Kappa系数比全特征集分类模型分别提高了4.0%和10.1%，其中，以3个生育时期数据融合的分类效果最好（OA=85.4%,Kappa=0.749）。【结论】确立6个氮效率指标—主成分分析—K-Means氮效率评价方法；RF-RFE算法有效优化多生育时期组合的特征子集数量，且获得较高的分类精度，确立基于多生育时期组合—RF-RFE—SVM技术融合的小麦品种氮效率分类模型，为小麦氮高效品种的快速准确分类鉴定提供理论依据和技术支撑。
[期刊] 财经问题研究
[作者]
徐加根 孙文佳 牛锋
已有研究表明,量价关系对于不同类型的股票在不同市场阶段呈现出不同的特征。本文利用技术分析指标描述股票短期涨跌趋势,发现上涨放量有助于抬高股票收益率,下跌放量则会压低股票收益率。通过对不同股本规模和信息透明程度样本的分析,发现了交易量信号的异质性。即大市值的股票上涨放量信号略强于小市值股票,而后者的下跌放量信号明显强于前者;信息透明程度较高时交易量信号较为一致,信息透明程度较低时短期趋势在识别交易量信号中的作用可能失效。本文在对股票交易量信号差异解释的基础上,为短线交易提供了新的建议。
[期刊] 林业科学
[作者]
王馨爽 陈尔学 李增元 姚顽强 赵磊
森林在全球碳循环及大自然空气调节中发挥着重要作用,对森林分布的监测与制图意义重大。以黑龙江省逊克县两景星载ALOS PALSAR多时相数据覆盖区为研究区,利用不同时相极化SAR、干涉SAR对植被结构变化特征的敏感性,结合后向散射系数与干涉相干性的时变特征进行林地类型分类研究,发展基于多时相、多极化、干涉SAR的SVM林地类型分类识别方法。结果表明:多时相的平均干涉相干性对有林地、疏林地及灌木林地的识别十分有效;综合运用所选取的多时相干涉、极化比等有效维度信息能很好地突出地物的边缘与结构,更细致地区分不同林地类型。
关键词：
多时相 极化 InSAR 林地类型 分类
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
张超 余树全 李土生
利用多时相陆地资源卫星Landsat TM和增强型专题绘图仪ETM影像数据,使用像元二分模型对浙江省庆元县1994-2007年植被覆盖度及其动态变化进行研究。结果表明:13 a来,庆元县植被覆盖度持续增长,至2007年高植被覆盖度区域占全县总面积的90.77%,植被覆盖度等级间的转移方向以中高覆盖区(50%～75%)向高覆盖区(>75%)转变为主,其中1994年至1999年间的变化最为显著。13 a间植被覆盖度随坡度的增大而增加,坡度越小植被覆盖度增长幅度越大,特别是地形平缓区域(<15°)的植被覆盖度增长幅度达15%以上。全县植被覆盖度时空变化分级统计结果显示,1994-1999年,庆元县东...
[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
张影 王珍 孙政 田甜 曾妍 王迪
[目的]水稻是我国南方地区种植面积最大的粮食作物，准确及时地获取水稻的面积及空间分布信息对于加强农业生产管理、保障国家粮食安全具有重要意义。以往利用卫星遥感技术进行水稻分类研究中影像的红边波段类型没有确定，影响着水稻面积监测的精度和效率。[方法]本文选取中国南方典型的水稻种植区—浙江省德清县为研究区，利用覆盖水稻主要生长期的5个时相（2019年5月24日、8月2日、8月17日、10月31日、11月15日）Sentinel-2卫星影像，采用随机森林算法进行水稻分类研究。分析研究区水稻及其余6种典型地物在不同波段下的反射光谱特征，采用J-M距离定量评价各时相下有无红边波段参与的各种地物光谱可分离性，比较不同红边波段下的水稻分类精度，优选水稻分类的关键时相和波段组合。[结果]相较于红、绿、蓝波段，7种典型地物在红边、近红外波段光谱差异更为明显。相比于无红边波段，有红边波段参与时水稻与其余6种地物的J-M距离更大，可分离性更强。五个时相中，在8月17日（水稻拔节期）时，水稻与其他地物可分离性最大。当3个红边波段全部参与分类时，水稻与其余6种典型地物的总体分类精度最高为91.58%，Kappa系数为0.89。Sentinel-2影像参与分类的7个波段，按重要性排序是：近红外波段> 红边波段2> 红边波段3> 红波段> 红边波段1> 绿波段> 蓝波段。[结论] 该研究可为进一步提高国南方地区水稻面积监测精度与效率提供参考依据。
[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
汤艺成 郑文武 张锦水
[目的]油菜的精确识别对我国油菜估产和食用油供应至关重要。在多云多雨、地块破碎的南方山区，遥感影像数据源的选择直接影响油菜种植信息提取的精确度。为了进行业务化油菜精确测量，需要明确当前各类遥感数据在油菜识别中的适用性，探究各类遥感特征在油菜识别过程的精度贡献，以总结不同场景下南方山区油菜提取的影像选择策略。[方法]利用GF-2 PMS、GF-6 PMS、Sentinel-2光学影像数据和Sentinel-1雷达数据，结合支持向量机分类算法对云南省罗平县研究区内的山区油菜进行识别提取和精度分析。在油菜的关键时间窗口(油菜开花期)和非关键时间窗口分别设计方案从空间分辨率特征、时间特征和时序雷达特征探究油菜的识别精度贡献，分析影响精度的原因。[结果]油菜破碎区对空间分辨率的降低更加敏感，在分辨率优于16m的情况下才能有效识别油菜。从时间特征来看，单时相关键时间窗口光学影像（制图精度99.69%，用户精度96.24）>时间序列光学影像（制图精度：98.59，用户精度：93.61）>单时相非关键时间窗口光学影像（制图精度：91.90，用户精度：87.99）。在雷达特征上，时间序列VV+VH极化特征雷达影像优于任一单极化、单时相雷达特征影像，能够在云雨天气替代光学影像达到理想的分类效果（制图精度：95.60，用户精度：92.04）。[结论]研究结果能够针对复杂的影像数据获取情况提供合适的使用策略，可为南方山区业务化油菜测量和影像方案选择提供一定的参考。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
朱文娟
蔬菜在居民日常消费农产品中占据重要地位，不同地区由于经济发展水平差异，居民消费对蔬菜价格变动的敏感程度会在一定程度上影响蔬菜供求关系。本文基于中国CMDS数据库中的居民消费数据和蔬菜价格数据，建立半参数空间滞后面板数据模型，研究2008-2021年间全国36个重点城市（所有省会城市和一二线城市）蔬菜价格波动及消费价格弹性的空间差异，明确蔬菜价格变动与消费价格弹性在不同区域的互动关系。研究结果表明：蔬菜价格波动具有显著的空间正相关性，不同城市由于所处经济地理区域的不同导致在蔬菜价格波动方面存在差异；消费价格弹性是蔬菜价格波动空间差异性的关联因素，但其影响同样存在方向性差异，36个重点城市中除东部和中部地区城市外，蔬菜价格波动都与当地居民消费价格弹性具有显著关联。基于此，要确保“菜篮子”产品保供稳价、重视蔬菜主产区和其他地区的蔬菜资源均衡调控、建立良好的储备轮换机制、完善蔬菜流通体系建设。
关键词：
蔬菜价格 消费价格弹性 空间差异
[期刊] 商业时代
[作者]
朱峰 王宗水
B2C已成为国内电子商务的重要力量,独立B2C可以分为多渠道电商与纯网络电商,这两种电商企业采用的价格策略是否存在差异及具体体现在哪些方面,值得关注。本文以国内两家知名的不同类型的电商企业为例,对它们的价格策略进行分析,发现多渠道电商与纯网络电商存在明显的价格差异,价格变化也显著不同,具体表现为:家居百货类商品多渠道电商价格低,珠宝首饰类纯网络电商价格低,低价值商品纯网络电商价格偏高;纯网络电商相对于多渠道电商价格变化更加灵活。在两类电商企业之间,非价格竞争值得关注。
关键词：
B2C 电子商务 价格策略 价格水平
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