检索结果-内蒙古大学图书馆

2020年我国马铃薯市场形势分析及2021年展望

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中国蔬菜 2021年第3期 1-3页

作者：周向阳沈辰张晶程国栋刘洋王雍涵孔繁涛吴建寨中国农业科学院农业信息研究所农业农村部农业大数据重点实验室北京100081 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所北京100081 中国农业科学院特产研究所吉林长春130112

2020年我国马铃薯市场行情表现为前期价格高企、后期价格同比下跌、价格总体高位运行以及贸易顺差同比减少。预计2021年马铃薯价格将同比下跌,5—12月马铃薯供求关系总体偏松。

关键词：市场形势分析前期价格贸易顺差供求关系马铃薯高位运行下跌同比

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农业遥感学科群发展及展望

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中国农业信息 2023年第6期35卷 1-8页

作者：吴文斌余强毅段四波查燕裴志远李飞黄健熙杨贵军张胜茂北方干旱半干旱耕地高效利用全国重点实验室/农业农村部农业遥感重点实验室/中国农业科学院农业资源与农业区划研究所农业农村部耕地利用遥感重点实验室/农业农村部大数据发展中心农业农村部草地与农业生态遥感重点实验室/中国农业科学院草原研究所农业农村部农业灾害遥感重点实验室/中国农业大学土地科学与技术学院农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室/北京市农林科学院信息技术研究中心农业农村部渔业遥感重点实验室/中国水产科学研究院东海水产研究所

【目的】农业遥感是科学的重要分支，既具有很强的交叉学科特征，又聚焦非常明确的行业应用场景，文章从“科技创新—行业应用”结合的角度，回顾农业遥感学科群建设的阶段历程，提出农业遥感学科群发展建议。【方法】采用文献综述法、... 详细信息

【目的】农业遥感是科学的重要分支，既具有很强的交叉学科特征，又聚焦非常明确的行业应用场景，文章从“科技创新—行业应用”结合的角度，回顾农业遥感学科群建设的阶段历程，提出农业遥感学科群发展建议。【方法】采用文献综述法、内容分析法、对比论证法等方法，对农业遥感学科群建设阶段进行回顾，对农业遥感学科群建设现状进行介绍，对农业遥感学科群发展提出建议。【结果】我国农业遥感工作始于20世纪80年代初，以成立国家遥感中心、组建农业部农业遥感学科群等为标志，经历了引进学习、技术攻关、理论技术应用协同发展等3个阶段。“十四五”期间，农业遥感学科群围绕高分遥感机理、土地监测监管、农业灾害监测预警开展“一基两翼”重点科技攻关，以科技支撑农业强国建设。【结论】面向未来农业遥感国际学科前沿与国家重大需求，农业遥感学科群还需扩充土壤遥感、作物表型遥感等专业实验室，建设区域实验室与科学观测实验站，推进政产学研一体化，深化国内外交流与合作，高质量推动全国农业遥感创新应用体系建设。

关键词：农业遥感学科群重点实验室

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遥感作物制图辅助核事故农业风险决策

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中国农业信息 2022年第1期34卷 60-71页

作者：刘园 Lazar Adjigogov Franck Albinet Gerd Dercon 余强毅吴文斌周清波中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业农村部农业遥感重点实验室 Soil and Water Management & Crop Nutrition Laboratory Joint FAO/IAEA Division of Nuclear Techniques in Food and Agriculture 中国农业科学院农业信息研究所

【目的】将作物时空分布数据应用于核事故农业风险决策支持系统，体现遥感作物制图在核事故农业风险决策中的重要性。【方法】文章以大亚湾核电基地为研究案例，对其周边地区的作物轮作系统进行遥感制图；作物时空分布数据经后处理，上... 详细信息

【目的】将作物时空分布数据应用于核事故农业风险决策支持系统，体现遥感作物制图在核事故农业风险决策中的重要性。【方法】文章以大亚湾核电基地为研究案例，对其周边地区的作物轮作系统进行遥感制图；作物时空分布数据经后处理，上传至核事故农业风险决策支持系统，实现作物样本任务的自动生成，以及放射性核素浓度的时空分布模拟。【结果】提出的遥感制图方法可以在耕地破碎、云雨繁密区识别作物轮作系统，快速、准确地提供大范围作物时空分布数据。经过处理的作物时空分布数据，能够方便地应用于决策支持系统，辅助完成特定或优先区作物样本任务点的自动生成，以及放射性核素浓度时空分布的模拟。【结论】遥感作物制图与核事故农业风险决策支持系统相结合，可进一步提高采样的有效性，提升放射性核素空间和时间分布模拟与预测的准确性。从而帮助决策者制定核污染监测和评估策略、修复计划，科学指导农业生产的恢复。未来，有必要深入研究遥感作物制图在核事故农业风险决策中的应用，充分发挥遥感技术与数据的优势，规避核事故对农业生产带来的风险。

关键词：大亚湾核电站核事故广东谷歌地球引擎哨兵数据

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基于DSSAT CERES-Wheat模型的未来40年冬小麦最适播期分析

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智慧农业（中英文） 2021年第2期3卷 68-76页

作者：胡亚南梁驹梁社芳李世娟诸叶平鄂越中国农业科学院农业信息研究所/农业农村部信息服务技术重点实验室北京100081 英国埃克塞特大学工程、数学与物理科学学院埃克塞特EX44QF英国中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业农村部农业遥感重点实验室北京100081

在适播期内播种是促进小麦高产稳产的关键管理技术。为应对未来气候变化带来的不利影响,提高小麦高产优质主产区的冬小麦产量,本研究选取黄淮海和江淮地区作为研究区,并在研究区内选择3个代表站点,利用DSSATCERES-Wheat模型在基准时段... 详细信息

在适播期内播种是促进小麦高产稳产的关键管理技术。为应对未来气候变化带来的不利影响,提高小麦高产优质主产区的冬小麦产量,本研究选取黄淮海和江淮地区作为研究区,并在研究区内选择3个代表站点,利用DSSATCERES-Wheat模型在基准时段和未来40年分别开展了4种典型浓度路径的温室气体排放气候情景(RCPs)、51个播期处理的模型模拟试验,以明确未来冬小麦生育期内气候要素和最适播期变化特征,定量分析采用最适播期管理措施对冬小麦的增产效应。分析试验结果表明:未来冬小麦生育期内气候特征呈现暖干化的趋势;冬小麦生育期天数随温度升高而缩短,缩短天数在研究区地理空间上自北向南递增;最适播期随温度升高而推迟,在各时段、各情景下均随纬度减小而推迟;相对于基准时段,3个站点2030s时段的最适播期推迟最大天数分别自北向南递增5 d、8 d和13 d,2050s时段最适播期较2030s时段有不同程度的推迟,且各站点以2050s时段RCP8.5情景下的推迟天数最多;采取最适播期播种的管理措施,在3个站点均有不同程度的增产效应,黄淮海北片的增产效应最小,黄淮海南片和江淮地区增产幅度相对较高,集中在2%~4%之间。因此,未来黄淮海和江淮地区可采取推迟播期、选择适播期的管理措施来应对气候变暖情况,提高冬小麦产量。

关键词：冬小麦最适播期气候变化 RCPs 作物模型黄淮海江淮

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基于随机森林算法的草原地上生物量遥感估算方法研究

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地球信息科学学报 2021年第7期23卷 1312-1324页

作者：邢晓语杨秀春徐斌金云翔郭剑陈昂杨东王平朱立博农业部农业信息技术重点实验室中国农业科学院农业资源与农业区划研究所北京100081 北京林业大学草业与草原学院草地资源与生态研究中心北京100083 遥感科学国家重点实验室北京师范大学地理科学学部北京100875 环境遥感与数字城市北京市重点实验室北京师范大学地理科学学部北京100875 内蒙古呼伦贝尔市畜牧科学研究所海拉尔021008

草原是我国面积最大的陆地生态系统,生物量是反映生态系统质量和功能的关键指标,准确地掌握草原生物量对草原资源合理利用、生态修复、畜牧业高质量发展都具有重要的意义和作用。本研究以内蒙古锡林郭勒盟为研究区,利用高分一号遥感卫... 详细信息

草原是我国面积最大的陆地生态系统,生物量是反映生态系统质量和功能的关键指标,准确地掌握草原生物量对草原资源合理利用、生态修复、畜牧业高质量发展都具有重要的意义和作用。本研究以内蒙古锡林郭勒盟为研究区,利用高分一号遥感卫星影像,结合216个野外样本数据,采用随机森林算法(Random Forest,RF)对草原地上生物量(Aboveground Biomass,AGB)遥感估算进行了适用性分析与应用。在运用随机森林算法的过程中,进行了K-折交叉验证、多元共线性诊断、偏效应等一系列分析,完成了随机森林模型的构建,同时,将建模结果与其它模型进行了对比,最终实现了锡林郭勒盟草原AGB的反演估算。结果表明:①随机森林算法能够较好地规避生物量建模中自变量多元共线性的问题;②随机森林模型在草原AGB估算中较其它模型具有更好的适用性,模型精度达85%,RMSE为202.13 kg/hm^(2);③应用构建的随机森林算法估算了研究区2017年草原AGB,从结果来看,其空间分布上呈现为自东向西逐渐递减的趋势;从草地类型上看,山地草甸类AGB单产最高,温性草原类总产量最高。研究结果将对草原生态系统监测评估和草原宏观管理具有一定的参考价值。

关键词：草原地上生物量随机森林支持向量机高分一号多元共线性偏效应机器学习回归模型

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农村宅基地动态变化监测技术研究

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中国农业信息 2022年第3期34卷 9-19页

作者：陆国稳李会宾夏天史云华中师范大学城市与环境科学学院/地理过程分析与模拟湖北省重点实验室中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业农村部农业信息技术重点实验室

【目的】宅基地是保障农民安居乐业和农村社会稳定的重要基础，实时掌握农村宅基地的使用、变化、发展信息对建设社会主义新农村、促进农村地区的发展研究，提高农民生活水平具有重要意义，但是现有的变化监测研究主要针对于城市建筑物... 详细信息

【目的】宅基地是保障农民安居乐业和农村社会稳定的重要基础，实时掌握农村宅基地的使用、变化、发展信息对建设社会主义新农村、促进农村地区的发展研究，提高农民生活水平具有重要意义，但是现有的变化监测研究主要针对于城市建筑物，且依旧存在大量的人工监测方法，因此迫切需要一种能对农村宅基地进行高效动态变化监测的有效手段。【方法】文章基于面向宅基地图像的半自动标注及训练方法，对训练样本进行半自动化提取与训练。通过构建的深度学习多尺度融合监测模型对宅基地图斑进行智能化提取，依据模型对提取出的多期宅基地图斑进行叠加分析，自动提取出宅基地新增与拆除的变化图斑，以此实现农村宅基地的动态变化监测。【结果】面向宅基地图像的半自动标注及训练模型有效实现了训练样本集的半自动化构建与训练，通过实时的影像输入，完成了样本的动态构建与训练，提高了训练效率；深度学习多尺度融合监测模型对研究区宅基地动态变化的监测效果明显，成功提取出多期宅基地建筑物的精确轮廓，识别出宅基地的变化区域，反映出宅基地变化的数量、面积、形态特征。【结论】基于深度学习多尺度融合监测模型，对于宅基地图斑的动态变化监测效果明显，该方法适用于大规模农村宅基地的动态变化监测，可为农村宅基地的变化监测提供了一种新的技术手段与研究思路。

关键词：宅基地动态变化监测融合监测模型

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基于面向对象与深度学习的榆树疏林识别方法研究

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地球信息科学学报 2020年第9期22卷 1897-1909页

作者：陈昂杨秀春徐斌金云翔张文博郭剑邢晓语杨东农业部农业信息技术重点实验室中国农业科学院农业资源与农业区划研究所北京100081 北京林业大学草业与草原学院北京100083

榆树疏林是浑善达克沙地中一种特殊的植被类型,它对于维持区域生态系统稳定具有重要意义,在防风固沙、涵养水源、调节气候等方面发挥着重要的作用。本文利用无人机影像与GF-2影像,对高分辨率数据源中榆树疏林的两种自动识别方法进行了... 详细信息

榆树疏林是浑善达克沙地中一种特殊的植被类型,它对于维持区域生态系统稳定具有重要意义,在防风固沙、涵养水源、调节气候等方面发挥着重要的作用。本文利用无人机影像与GF-2影像,对高分辨率数据源中榆树疏林的两种自动识别方法进行了研究。在面向对象方法中,首先通过计算影像对象的局部方差变化率得到了最佳分割尺度;其次采用随机森林算法对初选特征的重要性进行排序,并删除无关特征;最后分别对支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、深度神经网络(DNN)3种分类器进行参数寻优与榆树疏林提取。此外,在ENVI5.5中基于TensorFlow框架,利用U-Net构建深度学习模型对榆树疏林进行了提取,并与面向对象方法进行对比。结果显示:①通过面向对象方法过程的优化,最终的识别精度较以往研究有所提升,GF-2影像中SVM总体精度为90.14%,RF总体精度为90.57%,DNN总体精度为91.14%;无人机影像中SVM总体精度为97.70%,RF与DNN总体精度为97.42%。②深度学习方法中,GF-2影像的总体精度为91.00%,无人机影像的总体精度达到了98.43%。研究结果说明在榆树疏林提取中,无人机影像具有更高的空间分辨率,更丰富的纹理、形状等信息,能达到比GF-2影像更高的精度。面向对象方法对于2种影像都有较高的适用性;深度学习的方法在本文中更适用于无人机影像,它可以有效地减少无人机影像中的错分现象。

关键词：榆树疏林无人机面向对象机器学习深度学习浑善达克沙地

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基于遥感数据的大尺度区域水田空间格局及生态服务价值变化分析

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智慧农业（中英文） 2020年第1期2卷 43-57页

作者：刘园周清波余强毅吴文斌中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业农村部农业遥感重点实验室北京100081 中国农业科学院农业信息研究所北京100081

受经济和气候驱动,长江经济带水田空间格局发生了显著变化,影响区域粮食安全与生态安全。本研究基于1990-2015年土地利用遥感监测数据,利用GIS的空间分析功能,探究长江经济带水田空间格局动态变化特征,采用当量因子法计算生态系统服务价... 详细信息

受经济和气候驱动,长江经济带水田空间格局发生了显著变化,影响区域粮食安全与生态安全。本研究基于1990-2015年土地利用遥感监测数据,利用GIS的空间分析功能,探究长江经济带水田空间格局动态变化特征,采用当量因子法计算生态系统服务价值(ESV),分析了水田变化的综合影响。结果表明:1) 1990-2015年长江经济带水田规模持续缩减,共减少了17390km^2,减幅呈增长态势具有显著地域差异,长江中上游与下游的水田减幅相差约为9.56%。其中下游减幅较大,水田占区域比例随之降低,中上游恰好相反。2)由于经济建设及水产养殖的发展,水田主要转化为建设用地和水系,水田主要由水系、旱地和湿地等转化而来。长江三角洲城市群、长江中游及成渝城市群的水田变化最为剧烈,建设用地侵占水田扩张的现象分布广泛,水田转为水系主要在两湖平原局部地区。3)水田与其他生态系统的转化对ESV是正影响,水田转为水系对此贡献最大,其转化规模决定了不同时期ESV净增量的大小,水系转化为水田损失的价值最多,建设用地侵占水田次之。不同市域的水田变化情况不一致,因此ESV增减情况具有明显差异。4)生态系统服务中水文调节、水资源供给增强的同时,食物生产、气体调节受到严重损害,与水资源规模扩大和水田资源大量流失有直接关系。研究结果有助于揭示长江流域水田的时空变化过程及其对各项生态系统服务的影响,可为区域土地利用规划、农业政策与生态可持续发展提供理论支持。

关键词：水田生态系统服务价值长江经济带权衡协同时空变化遥感数据

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深度学习方法在作物遥感分类中的应用和挑战

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中国农业资源与区划 2020年第2期41卷 35-49页

作者：赵红伟陈仲新刘佳中国农业科学院农业资源与农业区划研究所农业农村部农业遥感重点实验室联合国粮农组织信息技术部门(FAO)

[目的]准确估算作物的面积和分布对粮食安全至关重要。与传统的机器学习方法相比,深度学习具有多种优势,如端到端训练、可迁移性。为有效利用高时空数据进行作物识别提供了新的机遇。已有多种模型被应用于作物分类任务中,针对不同的分... 详细信息

[目的]准确估算作物的面积和分布对粮食安全至关重要。与传统的机器学习方法相比,深度学习具有多种优势,如端到端训练、可迁移性。为有效利用高时空数据进行作物识别提供了新的机遇。已有多种模型被应用于作物分类任务中,针对不同的分类任务,如何有效地选择模型,并对其进行训练和使用已成为关键问题。[方法]文章回顾了利用深度学习模型对作物分类的主要研究。N维卷积神经网络(N-D CNN)(N=1、2、3)和递归神经网络(RNN)已被有效用于作物分类任务。长短期记忆RNN(LSTM RNN)和门控循环单元RNN(GRU RNN)是RNN的变体,解决了随着时间序列增加RNN出现的梯度消失或爆炸问题。此外,还有研究使用CNN和RNN(我们称为RCNN)的混合模型对作物进行分类。该文首先阐述了使用深度学习方法进行作物制图的背景和意义,并介绍了CNN和RNN模型结构。然后回顾了一些典型的研究,包括模型的结构、遥感数据源、数据处理方法和分类精度。最后,总结了使用深度学习方法进行作物分类的挑战以及现有解决方案的局限性。[结果](1)1-D CNN可用于提取时间特征,或时间+光谱特征,分类效果良好;2-D CNN已被广泛应用于单时相数据的空间特征提取,分类精度依赖于数据源;3-D CNN应用较少,但具有很大的潜力,尤其是时间+空间维度的特征提取;(2)相同条件下(架构、数据源、研究区域、类别),LSTM RNN和GRU RNN分类效果通常高于普通RNN,而前两者的效果差距不大,但GRU RNN训练时间较短;(3)CNN+RNN混合模型(RCNN)用RNN比3-D CNN更适合提取时间特征。这主要是由于RNN建立了对序列数据的长期依赖,而3-D CNN卷积核是局部计算的。[结论]通过分析,认为深度学习技术是作物遥感分类的有效工具。此外,与其他模型相比,RCNN, 3-D CNN和GUR RNN具有更大的潜力。

关键词：深度学习农作物分类 CNN LSTM RNN GRU RNN

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地理科学中数据空间重构最新研究进展

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经济地理 2020年第11期40卷 47-55,94页

作者：夏天吴文嘉吴文斌周清波杨鹏华中师范大学城市与环境科学学院&地理过程分析与模拟湖北省重点实验室中国湖北武汉430079 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所&农业部农业信息技术重点实验室中国北京100081 中国农业科学院农业信息研究所中国北京100081

地理数据是反映地理特征—空间—时间三位一体的综合信息数据,随着计算机科学、地理信息系统(GIS)和空间建模等技术的发展,地理数据进行空间重构表达已经成为地理学发展一个方向。目前,基于地理数据重构研究成为地理学研究中的热点问题... 详细信息

地理数据是反映地理特征—空间—时间三位一体的综合信息数据,随着计算机科学、地理信息系统(GIS)和空间建模等技术的发展,地理数据进行空间重构表达已经成为地理学发展一个方向。目前,基于地理数据重构研究成为地理学研究中的热点问题,重构研究主要分为数据源改进和重构方法(算法)探索。文章从地理数据重构的应用对象、空间尺度、重构方法、精度检验方法,以及存在的问题和展望等几个方面进行论述,阐明了各种方法的优缺点,并讨论该领域的未来发展方向。研究发现,地理数据重构文章中自然地理与人文地理数量比为6.3∶3.7,并且这些文献中有45.5%的研究尺度(空间分辨率)为1 km。地理数据重构方法中多源数据融合法和空间插值法较适合人文地理数据重构,波谱分析法和空间插值法较适合自然地理数据重构,"3S"数据空间分析法可适用大部分研究类型。数据重构的精度验证方法大体上有三种,但87.1%的研究中采用的是多源数据空间对比分析法。现阶段地理数据空间重构研究方向存在方法创新性不足、可适宜空间重构数据类型少和部分重构方法精度较低等问题,以数据融合空间化为代表的普适性强的方法为主要方向,未来该领域发展方向主要数据重构将会从进一步提高辅助空间数据产品的质量,以及挖掘数据融合算法这两个角度来提高数据重构的精度。

关键词：地理数据重构空间化研究进展多源数据融合法精度验证方法空间插值法地理信息系统(GIS)

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