检索结果-内蒙古大学图书馆

中国农业资源与区划 2014年第6期 79-84页

作者：丁娅萍陈仲新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

利用雷达遥感技术进行作物识别是当前作物遥感监测的研究热点之一,但利用雷达遥感技术进行旱地作物识别的相关研究较少,该文以RADARSAT-2雷达遥感数据对两种旱地作物玉米和棉花进行识别。以河北省枣强县为研究区,对其区域内的玉米和棉... 详细信息

利用雷达遥感技术进行作物识别是当前作物遥感监测的研究热点之一,但利用雷达遥感技术进行旱地作物识别的相关研究较少,该文以RADARSAT-2雷达遥感数据对两种旱地作物玉米和棉花进行识别。以河北省枣强县为研究区,对其区域内的玉米和棉花进行识别。首先分析了与卫星过顶时刻同步采集的作物参数与后向散射系数之间的相关性发现,在植株高度、生物量、作物含水量、叶面积指数这四个作物参数中,植株高度与后向散射系数的相关性最大,其次是作物含水量;同时,通过最小距离法应用多时相、多极化雷达遥感数据进行作物识别,其精度可达到85%,通过与资源三号光学遥感数据结合,其作物识别精度提高到了93%。研究结果表明,雷达遥感数据应用于旱地作物识别是可行的,雷达遥感数据与光学遥感数据的结合能提高旱地作物识别的精度。该研究为应用雷达遥感数据进行旱地作物识别提供了参考。

关键词：玉米棉花识别雷达遥感最小距离法

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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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时间序列植被指数重构方法比对研究

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中国农业资源与区划 2014年第1期35卷 34-43页

作者：卫炜吴文斌李正国杨鹏胡琼周清波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

时间序列植被指数在植被遥感监测中发挥着重要的作用,但其往往存在大量噪声影响,在应用之前需要进行时序植被指数重构。耕地植被指数是进行农作物长势监测与估产以及农业生态系统对气候变化响应等研究的重要工具,本研究借助MODIS植被指... 详细信息

时间序列植被指数在植被遥感监测中发挥着重要的作用,但其往往存在大量噪声影响,在应用之前需要进行时序植被指数重构。耕地植被指数是进行农作物长势监测与估产以及农业生态系统对气候变化响应等研究的重要工具,本研究借助MODIS植被指数产品,以东北三省耕地为研究区域,针对非对称高斯函数拟合(AG)、双Logistic函数拟合(DL)和Savitzky-Golay滤波(SG)三种常见的时序植被指数重构方法,从原始数据质量对时间序列植被指数重构的影响、不同重构方法对原始数据的保真性和基于不同重构方法的耕地生长季长度空间格局等方面进行了对比分析。首先对NDVI及其质量控制数据进行分析,探讨原始数据质量对时序植被指数重构的影响;然后选择若干随机抽样点,从定性和定量两个角度来评价不同方法对时序植被指数的重构效果;最后借助研究区的耕地物候特征,间接对不同的时序植被指数重构方法进行对比。结果表明,在东北三省利用这三种方法进行耕地时序植被指数重构时需要引入质量控制数据,AG拟合和DL拟合在该地区耕地时序植被指数重构时表现相似且比SG滤波更加适宜。

关键词：时间序列植被指数 MODIS 重构方法

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农作物空间格局动态变化模拟模型(CROPS)构建

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中国农业资源与区划 2014年第1期35卷 44-51页

作者：夏天吴文斌余强毅杨鹏周清波唐华俊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

农作物空间格局指特定区域内农作物种植结构、空间分布等信息,是农业土地系统的核心内容之一,也是农业结构调整的重要依据。随着空间模拟技术的发展,农业土地系统的时空动态表达成为可能,但传统模型方法更多关注土地利用类型的转化,而... 详细信息

农作物空间格局指特定区域内农作物种植结构、空间分布等信息,是农业土地系统的核心内容之一,也是农业结构调整的重要依据。随着空间模拟技术的发展,农业土地系统的时空动态表达成为可能,但传统模型方法更多关注土地利用类型的转化,而忽视耕地内部农作物格局时空特征的表达。该研究基于CLUE-S土地利用变化模拟模型,进行了概念模型设计、框架和模块重建、参数本底化和校正,研究并提出一个适用于我国农作物空间格局动态变化模拟模型(CROPS,Crop Pattern Simulator)的可行架构,使其能够实现区域尺度土地利用变化与农作物空间格局变化的双层动态模拟。CROPS模型采用了两层次嵌套模拟的模型结构,第一个层次实现对耕地空间格局动态变化过程和状态的表达,第二层次基于第一层次的模拟输出的耕地空间格局,实现耕地内部的农作物空间格局动态变化的有效模拟。CROPS模型主要包括非空间和空间两个大模块,空间模块又包括空间模块I和空间模块II。CROPS模型在东北三省进行了区域应用,结果表明,模型总体模拟效果较好,能够科学合理的表达耕地空间格局和农作物空间格局的动态变化过程。

关键词：农作物空间格局动态变化 CROPS模型

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1980～2010年中国耕地复种可提升潜力空间格局变化

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中国农业资源与区划 2016年第11期37卷 7-14页

作者：何文斯吴文斌余强毅胡文君谭杰扬胡亚楠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

利用1980~2010年中国分县农业统计数据和中国地面气候日值数据,分别估算20世纪80年代、90年代及21世纪初的中国县级实际复种指数(MCI)和潜力复种指数(PMCI),据此分析过去30年中国耕地复种可提升潜力(PIMCI)的空间格局变化,并进而探究复... 详细信息

利用1980~2010年中国分县农业统计数据和中国地面气候日值数据,分别估算20世纪80年代、90年代及21世纪初的中国县级实际复种指数(MCI)和潜力复种指数(PMCI),据此分析过去30年中国耕地复种可提升潜力(PIMCI)的空间格局变化,并进而探究复种可提升潜力对全国粮食增产潜力的贡献大小。结果表明:(1)在时间尺度上,中国耕地PIMCI从20世纪80年代的50.2%减少到90年代的48.7%,之后受PIMCI与MCI逆向变化的影响,到21世纪初耕地可提升复种指数扩大到59.6%。(2)从不同地理区域看,中国不同农业种植区耕地PIMCI变化具有明显的地理空间差异。黄淮海区和云贵区的PIMCI低于10%,且30年内变化相对稳定;西北区和北部高原区的PIMCI有减少的趋势;东北区、川陕区及青藏区连续增加;水热资源充沛的南方各农业区波动剧烈。(3)在现有耕地面积保持不变的基础上,通过提高土地集约化利用强度,充分挖掘耕地的复种潜力,可以新增约30%的农作物播种面积,粮食增产潜力达到全国粮食总产的32.2%。其中潜力较高的区域主要集中在南方的3个农业区(长江中下游区、华南区、南方丘陵区)及青藏区,这4个区域的粮食增产潜力可达到全国增产总潜力的70%。但该潜力的实际利用需要充分考虑区域的资源禀赋、技术水平、生态环境和经济政策等因素。

关键词：中国复种指数可提升潜力时空变化粮食增产潜力

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基于SAR遥感的北方旱地秋收作物识别研究

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中国农业资源与区划 2016年第8期37卷 27-36页

作者：东朝霞王迪周清波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部农业信息技术重点实验室

在我国北方旱地秋收作物生长关键期,云雨天气影响较大,无法及时、有效地获取光学遥感数据,因此利用雷达遥感进行旱地作物识别研究非常必要。文章以河北省衡水市为研究区,选择6期RADARAST-2全极化影像作为数据源,分类方法为随机森林法。... 详细信息

在我国北方旱地秋收作物生长关键期,云雨天气影响较大,无法及时、有效地获取光学遥感数据,因此利用雷达遥感进行旱地作物识别研究非常必要。文章以河北省衡水市为研究区,选择6期RADARAST-2全极化影像作为数据源,分类方法为随机森林法。首先通过对比不同时相间的组合结果,优选出了研究区典型秋收作物(玉米、棉花)的最佳识别时相及组合方式。其次,提取最优识别时相的后向散射信息、纹理信息、极化分解等3部分信息,依据信息间相互组合的结果及随机森林算法对变量的重要性评价,文中对上述3部分信息进行了重要性评估。结果表明:利用SAR识别旱地秋收作物时应着重关注作物生长前期的时相,其中玉米在6月27日单一时相下就可获得90%以上的高精度;棉花面积小、地块破碎,但通过6月3日与6月27日两个时相的结合也得到了70%以上的精度。在玉米识别中极化信息具有较大的贡献,极化变量的加入主要增加了玉米和建筑用地的可分离性,与单纯利用后向散射信息分类相比精度提高了近7%;同样,纹理信息和极化分解信息的加入也使棉花的精度提高了3%。最后,利用随机森林算法对变量的重要性评价机制,优选出对玉米识别最为重要的5个变量,依次为:VH、Alpha、Yamaguchi4-Odd、Freeman-Vol和Mean(HV)。该研究利用雷达数据进行旱地作物识别,验证了雷达影像对旱地秋收作物的识别能力,不仅保证了数据获取与天气状况的独立性,还凭借SAR独有的数据获取方式,为光学数据提供了补充。

关键词：合成孔径雷达(SAR) 旱地农作物分类随机森林变量优选

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基于SPOT/VGT数据的中国北方耕地物候提取研究

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中国农业资源与区划 2016年第4期37卷 77-86页

作者：卫炜吴文斌李正国周清波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

耕地物候的空间格局综合反映了作物种植在环境因子及人类活动双重作用下的空间差异性,因此耕地物候识别成为农业遥感应用的热点之一。研究利用SPOT的植被指数产品开展我国北方耕地作物种植制度空间分布的遥感识别并分析耕地种植制度空... 详细信息

耕地物候的空间格局综合反映了作物种植在环境因子及人类活动双重作用下的空间差异性,因此耕地物候识别成为农业遥感应用的热点之一。研究利用SPOT的植被指数产品开展我国北方耕地作物种植制度空间分布的遥感识别并分析耕地种植制度空间分布特征。首先使用非对称高斯函数拟合法对时间序列植被指数进行重构,然后采用多项式和谐波函数拟合数据来确定耕地的生长季个数,最后通过比例阈值法提取耕地的生长季开始期和结束期。在上述过程中结合先验知识引入波峰阈值并通过对NDVI时间序列数据进行"掐头去尾"处理来保证耕地种植制度识别以及物候信息获取的准确性。基于SPOT/VGT数据对我国北方15省的耕地种植制度进行了识别,并在此基础上分别提取了不同生长季的耕地物候信息并分析了其空间格局特征。结果表明,适当引入先验知识有利于正确识别耕地种植制度和准确获取耕地物候信息,2005年我国北方耕地的种植制度以一年一熟为主,一年二熟制主要分布在北纬40°以南的平原地区。其中第一生长季的空间格局差异比第二生长季更加明显,同时生长季结束期分布的时间范围比开始期更为集中。总之我国北方耕地物候的空间格局与种植制度密切相关,受到自然资源和人类活动的共同影响。

关键词： NDVI 时间序列 SPOT/VGT 种植制度耕地物候

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基于3种估计量的冬小麦播种面积总体外推效率比较

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中国农业资源与区划 2013年第6期34卷 74-80页

作者：王迪陈仲新周清波刘佳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

为进一步改善现行农作物播种面积抽样外推总体的精度和稳定性,该文以安徽省蒙城县为研究区,选取冬小麦播种面积为研究对象,采用简单随机抽样方法进行样本抽选,基于样本的地面调查与遥感调查冬小麦播种面积数据构建3种统计估计量(简单估... 详细信息

为进一步改善现行农作物播种面积抽样外推总体的精度和稳定性,该文以安徽省蒙城县为研究区,选取冬小麦播种面积为研究对象,采用简单随机抽样方法进行样本抽选,基于样本的地面调查与遥感调查冬小麦播种面积数据构建3种统计估计量(简单估计量、比率估计量和回归估计量),选取相对误差和变异系数CV为外推总体效率评价指标,对3种估计量外推研究区冬小麦播种面积总体的效率进行了定量比较,结果表明:样本内的冬小麦播种面积地面调查精度高于遥感调查,但两种调查方式下的样本观测值间差异不显著;样本的地面调查与遥感调查结果间存在极显著的正比例关系;3种估计量中,比率估计量外推总体的效率最高(相对误差和CV值最小),其次是回归估计量,简单估计量外推总体的效率最低。该文可为优选农作物面积空间抽样调查统计估计量提供参考依据。

关键词：估计量抽样调查播种面积外推总体误差估计

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农作物空间格局变化研究进展评述

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中国农业资源与区划 2014年第1期35卷 12-20页

作者：吴文斌杨鹏李正国陈仲新周清波唐华俊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

农作物空间格局及其时空动态变化研究具有重要的理论和实际意义,已经成为地理学和生态学的前沿和热点研究问题。该文从农作物空间格局变化的特征、机理机制和模拟模型等3个方面系统总结了国内外最新研究进展,讨论了研究中存在的关键问题... 详细信息

农作物空间格局及其时空动态变化研究具有重要的理论和实际意义,已经成为地理学和生态学的前沿和热点研究问题。该文从农作物空间格局变化的特征、机理机制和模拟模型等3个方面系统总结了国内外最新研究进展,讨论了研究中存在的关键问题,并对未来发展趋势和重点进行了展望。研究认为,农作物空间格局变化特征研究主要包括基于统计数据的方法、基于遥感信息的方法和基于空间模型的方法。农作物空间格局变化机理研究主要围绕不同自然-社会经济驱动因子对农作物格局演变的作用机制开展,剖析农作物空间格局演变的内外部原因。农作物空间格局变化模拟模型从早期非空间模型发展到空间模型,而且越来较多模型对微观农户的作物选择或决策行为及其对农作物空间格局变化的影响给予了很多关注。在未来相当长的一段时间内,基于多尺度和多信息源数据融合的农作物空间格局变化特征提取、综合自然-社会经济多因素、宏观和微观多层次、静态和动态多机制的农作物空间格局变化机理分析、以及多学科和多方法综合的农作物空间格局变化模拟模型构建将是农作物空间格局变化研究的重点发展方向。

关键词：农作物空间格局变化特征机理模型

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基于无人机遥感可见光影像的农作物分类

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中国农业资源与区划 2019年第8期40卷 55-63页

作者：刘斌史云吴文斌段玉林赵立成中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业农村部信息技术重点实验室

[目的]无人机遥感具有高空间、高时间分辨率的优点,并可同时获得光谱和空间信息,因此在农作物分类中备受研究者的青睐。与侧重于从高分辨率RGB图像中提取纹理特征的分类方法不同,文章重点研究如何利用作物在光谱和空间维度上的联合特征... 详细信息

[目的]无人机遥感具有高空间、高时间分辨率的优点,并可同时获得光谱和空间信息,因此在农作物分类中备受研究者的青睐。与侧重于从高分辨率RGB图像中提取纹理特征的分类方法不同,文章重点研究如何利用作物在光谱和空间维度上的联合特征尤其是作物高程特征,以实现农作物精细分类。[方法]首先,我们进行研究区域选择和地面实际情况调查,用无人机遥感系统进行可见光影像采集;其次,确定研究区域内农作物分类类别,分别对可见光遥感影像进行可见光植被指数计算及纹理滤波;针对数字表面模型(DSM)数据特点,对两期DSM数据进行差值处理,获得差异数字表面模型数据(DDSM),提取作物高度信息,并根据农作物冠层特性对差异数字表面模型进行滤波处理;最后,进行特征优选及组合,使用SVM方法进行农作物分类。[结果]确定最优分类特征为RGB、红波段对比度、绿波段二阶矩、蓝波段方差、DDSM、DDSM方差、DDSM对比度,分类精度由71.86%提高到92.30%,验证了由DSM影像提取的空间特征可以提高农作物分类精度。[结论]该研究探索了一种基于可见光及空间联合特征的农作物精细分类方法,方法简单可行,设备成本低,在基于无人机低空遥感的样方调查领域中有较大的应用前景。

关键词：无人机遥感农作物分类支持向量机可见光影像差异数字表面模型(DDSM)

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