检索结果-内蒙古大学图书馆

农业机械学报 2022年

作者：吾木提·艾山江尼加提.卡斯木陈晨伊犁师范大学资源与生态研究所伊犁师范大学生物与地理科学学院

为提高干旱区冬小麦叶面积指数（Leaf area index， LAI）遥感估算精度，以拔节期冬小麦LAI为研究对象，在对冠层高光谱数据进行一阶（First derivative， FD）、二阶（Second derivative， SD）微分预处理的基础上，计算了任意波段组...

为提高干旱区冬小麦叶面积指数（Leaf area index， LAI）遥感估算精度，以拔节期冬小麦LAI为研究对象，在对冠层高光谱数据进行一阶（First derivative， FD）、二阶（Second derivative， SD）微分预处理的基础上，计算了任意波段组合的二维植被指数（Two-dimensional vegetation index， 2DVI）和三维植被指数（Three-dimensional vegetation index， 3DVI），通过与LAI之间进行相关性分析，寻求最佳波段组合的植被指数；利用人工神经网络（Artificial neural network， ANN）、K近邻（K-nearest neighbors， KNN）和支持向量回归（Support vector regression， SVR）分别建立LAI估算模型，并进行精度验证。结果表明：任意波段组合的植被指数与LAI相关性均显著提高，尤其是基于一阶微分预处理光谱的FD-3DVI-4;相关系数达到0.93;（P＜0.01），且最优组合波段主要位于红边位置。基于最优FD-3DVI植被指数和K近邻算法的估算模型表现突出，其决定系数R;为0.89，均方根误差最低（RMSE=0.31），相对分析误差RPD为2.41；表明K近邻算法更适合解决非线性问题，能够提高估算精度，为后期作物长势评价、合理施肥等提供理论依据。

关键词：

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我国近10年高考地理试题研究热点与拓展趋势

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中学地理教学参考 2023年第23期 72-74页

作者：罗玉尼加提.卡斯木伊犁师范大学资源与生态研究所新疆伊宁伊犁师范大学生物与地理科学学院新疆伊宁

运用关键词共词分析的方法绘制了2013—2022年我国高考地理试题研究热点的知识图谱,结果表明:我国高考地理试题的研究主要集中在高考地理模拟试题与资料研究、综合思维与教学策略研究、高考地理试题分析与核心素养研究、高中地理SOLO分... 详细信息

运用关键词共词分析的方法绘制了2013—2022年我国高考地理试题研究热点的知识图谱,结果表明:我国高考地理试题的研究主要集中在高考地理模拟试题与资料研究、综合思维与教学策略研究、高考地理试题分析与核心素养研究、高中地理SOLO分类理论研究、高考命题与评价体系研究、新高考试题情境与教学建议研究6个领域。

关键词：高考地理试题关键词共词分析知识图谱可视化分析

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德国巴伐利亚州地理高考(Abitur)试题分析

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中学地理教学参考 2023年第11期 67-69页

作者：胡晓玲尼加提.卡斯木伊犁师范大学资源与生态研究所新疆伊宁伊犁师范大学生物与地理科学学院新疆伊宁

提高我国教育教学质量,培养社会发展所需要的优质人才,需要面向全世界,借鉴国际上其他国家的教育经验。文章分析研究了德国巴伐利亚州地理高考考试材料,提出了我国地理教育教学以及地理高考改革的思考和启示。

关键词：德国地理高考试题地理教学

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基于多维高光谱植被指数的冬小麦叶面积指数估算

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农业机械学报 2022年第5期53卷 181-190页

作者：吾木提·艾山江尼加提.卡斯木陈晨买买提·沙吾提伊犁师范大学资源与生态研究所伊宁835000 伊犁师范大学生物与地理科学学院伊宁835000 新疆大学地理科学学院乌鲁木齐830046

为提高干旱区冬小麦叶面积指数(Leaf area index,LAI)遥感估算精度,以拔节期冬小麦LAI为研究对象,在对冠层高光谱数据进行一阶(First derivative,FD)、二阶(Second derivative,SD)微分预处理的基础上,计算了任意波段组合的二维植被指数(... 详细信息

为提高干旱区冬小麦叶面积指数(Leaf area index,LAI)遥感估算精度,以拔节期冬小麦LAI为研究对象,在对冠层高光谱数据进行一阶(First derivative,FD)、二阶(Second derivative,SD)微分预处理的基础上,计算了任意波段组合的二维植被指数(Two-dimensional vegetation index,2DVI)和三维植被指数(Three-dimensional vegetation index,3DVI),通过进行与LAI之间相关性分析,寻求最佳波段组合的植被指数;利用人工神经网络(Artificial neural network,ANN)、K近邻(K-nearest neighbors,KNN)和支持向量回归(Support vector regression,SVR)算法分别建立LAI估算模型,并进行精度验证。结果表明:任意波段组合的植被指数与LAI相关性均显著提高,尤其是基于一阶微分预处理光谱的FD-3DVI-4(714 nm,400 nm,1001 nm)相关系数达到0.93(P<0.01),且最优组合波段主要位于红边位置。基于最优FD-3DVI植被指数和K近邻算法的估算模型表现突出,其决定系数R^(2)为0.89,均方根误差最低(RMSE为0.31),相对分析误差RPD为2.41;表明K近邻算法更适合解决非线性问题,能够提高估算精度,为后期作物长势评价、合理施肥等提供理论依据。

关键词：冬小麦任意波段组合植被指数叶面积指数高光谱

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基于卷积网络的沙漠腹地绿洲植物群落自动分类方法

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农业机械学报 2019年第1期50卷 217-225页

作者：尼加提.卡斯木师庆东刘素红比拉力.依明李浩新疆大学干旱生态环境研究所乌鲁木齐830046 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室乌鲁木齐830046 新疆大学资源与环境科学学院乌鲁木齐830046 北京师范大学环境遥感与数字城市北京市重点实验室北京100875

为解决沙漠腹地绿洲遥感图像植物群落背景较易混淆,仅用传统的基于像元光谱信息的图像处理方法未能充分利用其图像特征信息,使得提取效果不佳的问题,针对地物类内特征复杂、类间边界模糊的特点,以连续分布的区域为研究对象,提出了一种... 详细信息

为解决沙漠腹地绿洲遥感图像植物群落背景较易混淆,仅用传统的基于像元光谱信息的图像处理方法未能充分利用其图像特征信息,使得提取效果不佳的问题,针对地物类内特征复杂、类间边界模糊的特点,以连续分布的区域为研究对象,提出了一种基于深度卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)的高分辨率遥感影像植物群落自动分类方法。切分无人机影像获得规则块图像,利用基于CNN的VGGNet和Res Net模型分别对块图像的特征进行抽象与学习,以自动获取更加深层抽象、更具代表性的图像块深层特征,从而实现对植物群落分布区域的提取,以原图像与结果图像叠加的形式输出植物群落自动分类结果。采用了不同梯度的样本数量作为训练样本,利用文中提出的方法分析了不同梯度的训练样本数量对自动分类结果的影响。实验结果表明,训练样本数量对分类精度具有明显的影响;提高其泛化能力后,Res Net50模型与VGG19模型的建模精度从86. 00%、83. 33%分别提升到92. 56%、90. 29%; Res Net50模型分类精度为83. 53%～91. 83%,而VGG19模型分类精度为80. 97%～89. 56%,与传统的监督分类方法比较,深度卷积网络明显提高了分类精度。分类结果表明,训练样本数量不低于200时,基于CNN的Res Net50模型表现出最佳的分类结果。

关键词：沙漠腹地植物群落自动分类 CNN深度卷积网络 VGGNet模型 ResNet模型

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生态文明教育视域下人地协调观的培养路径探析

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中学地理教学参考 2024年第17期 14-17页

作者：罗玉尼加提.卡斯木伊犁师范大学资源与生态研究所新疆伊宁伊犁师范大学生物与地理科学学院新疆伊宁

人地协调是生态文明建设的重要内容之一,人地协调观的培养是生态文明教育的重要目标之一。文章从生态文明教育视域出发,阐述了培养人地协调观的重要性,梳理了生态文明教育视域下人地协调观与高中地理内容的契合点,同时结合案例探讨了生... 详细信息

人地协调是生态文明建设的重要内容之一,人地协调观的培养是生态文明教育的重要目标之一。文章从生态文明教育视域出发,阐述了培养人地协调观的重要性,梳理了生态文明教育视域下人地协调观与高中地理内容的契合点,同时结合案例探讨了生态文明教育视域下人地协调观的培养路径。

关键词：生态文明教育人地协调观高中地理

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逆向教学设计在中学地理教学中的研究现状

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中学课程资源 2023年第10期19卷 55-58页

作者：罗玉尼加提.卡斯木伊犁师范大学资源与生态研究所新疆伊宁835000 伊犁师范大学生物与地理科学学院新疆伊宁835000

逆向教学设计强调目标导向、评价先行和为理解而教,对于全面提高学生的地理核心素养极为重要,也对我国教师教学设计和设施起着借鉴作用。为了使逆向教学设计更好地融入中学地理教学,教师要充分了解逆向教学设计与核心素养的关系,把握当... 详细信息

逆向教学设计强调目标导向、评价先行和为理解而教,对于全面提高学生的地理核心素养极为重要,也对我国教师教学设计和设施起着借鉴作用。为了使逆向教学设计更好地融入中学地理教学,教师要充分了解逆向教学设计与核心素养的关系,把握当前逆向教学设计的案例和应用现状,并紧密结合新课标,促进逆向教学设计融入地理教学,珍惜学习和培训的机会,提高自身的逆向教学设计素养,开发新的教学模式,推动逆向教学设计本土化发展。

关键词：中学地理逆向教学设计教学模式研究现状

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基于STEAM教育理念的地理实践力培养研究

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甘肃教育研究 2023年第7期 8-10页

作者：罗玉尼加提.卡斯木伊犁师范大学

STEAM教育理念作为一种全新的混合式教育范式，旨在用综合性的学科知识培养学生分析问题、解决问题的能力。因此，STEAM教育理念可以为学生地理实践力的培养提供新的教学方法。本文以人教版地理教材必修三第二章第一节“荒漠化的防治—... 详细信息

STEAM教育理念作为一种全新的混合式教育范式，旨在用综合性的学科知识培养学生分析问题、解决问题的能力。因此，STEAM教育理念可以为学生地理实践力的培养提供新的教学方法。本文以人教版地理教材必修三第二章第一节“荒漠化的防治—以我国西北地区为例”为例，通过具体的教学实践，探究了STEAM教育理念在教学中对地理实践力培养的积极作用。

关键词： STEAM教育理念地理实践力教学实践

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基于学科核心素养的逆向教学设计——以“水循环”为例

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中学地理教学参考 2022年第20期 41-43页

作者：罗玉尼加提.卡斯木王红英张楠岚胡晓玲伊犁师范大学资源与生态研究所新疆伊宁伊犁师范大学生物与地理科学学院新疆伊宁

逆向教学设计模式具有“以终为始,评价先行”的特征,对于培育学生的地理学科核心素养起着积极的作用。文章以“水循环”为例,结合逆向教学设计的教育价值,阐述逆向教学设计的活动要求与教学启示。

关键词：学科核心素养逆向教学设计教学目标

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基于波段组合优化光谱指数的冬小麦LAI估算

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江苏农业科学 2022年第13期50卷 207-218页

作者：吾木提·艾山江尼加提.卡斯木买买提·沙吾提伊犁师范大学资源与生态研究所新疆伊宁835000 伊犁师范大学生物与地理科学学院新疆伊宁835000 新疆大学地理与遥感科学学院新疆乌鲁木齐830046

叶面积指数(LAI)是表示植被利用光能状况和冠层结构的一个综合指数,与作物产量密切相关。高光谱遥感数据具有连续、高光谱分辨率等特点,为估算农作物生理生化参数和冠层结构参数提供了重要手段。为挖掘高光谱数据估算LAI的最优波段组合... 详细信息

叶面积指数(LAI)是表示植被利用光能状况和冠层结构的一个综合指数,与作物产量密切相关。高光谱遥感数据具有连续、高光谱分辨率等特点,为估算农作物生理生化参数和冠层结构参数提供了重要手段。为挖掘高光谱数据估算LAI的最优波段组合以及提高估算精度,以冬小麦作为研究对象,野外实测不同生长阶段(起身、拔节、开花阶段)的冠层高光谱数据,并对其进行不同数学变换处理,包括原始光谱、一阶导数光谱和连续统去除。利用3种不同预处理的冠层高光谱数据构建30种常用植被指数和4种优化光谱指数,比较常用植被指数与优化光谱指数对冬小麦LAI的响应,建立估算冬小麦LAI的单变量和多变量回归模型,对其进行精度验证,并筛选出最优估算模型。结果表明,随着生育期的推进,可见光波段范围内,冬小麦冠层光谱反射率较低、吸收较强,LAI对连续统去除光谱的影响较大,呈负相关;近红外波段范围内不同生育期间的差异较大,随着LAI的增大,冠层光谱的红边位置出现了“红移”现象;基于一阶导数的优化植被指数(NDSI和RSI)与LAI相关系数达到0.8;从估算模型来看,基于一阶导数的RSI(627 nm,774 nm)单变量二次多项式模型表现较佳,R^(2)为0.809,RMSE为0.401,基于NDSI_(or(724 nm,987 nm))、RSI_(fod(627 nm,774 nm))、CI_(cr(686 nm,744 nm))建立的PLSR模型拟合效果最佳,模型精度为R 2=0.817、RMSE=0.428和RPD=2.250,说明本研究所构建的优化光谱指数能够有效进行冬小麦LAI的估算,可以为精准农业提供方法上的参考。

关键词：叶面积指数光谱植被指数冬小麦拔节期

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