检索结果-内蒙古大学图书馆

光谱学与光谱分析 2019年第11期39卷 3553-3559页

作者：束美艳顾晓鹤孙林朱金山杨贵军王延仓孙乾周龙飞农业部农业遥感机理与定量遥感重点实验室北京农业信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农业物联网工程技术研究中心北京100097 山东科技大学测绘科学与技术学院山东青岛266590 北华航天工业学院计算机与遥感信息技术学院河北廊坊065000

倒伏胁迫是玉米生产中的主要灾害之一,严重影响玉米的产量、品质和机械收获能力。解析不同倒伏胁迫强度下玉米冠层结构变化规律及其光谱响应机理,是玉米倒伏灾情大范围遥感监测的基础。分别在玉米抽雄期、灌浆中期设置茎倒、茎折、根倒... 详细信息

倒伏胁迫是玉米生产中的主要灾害之一,严重影响玉米的产量、品质和机械收获能力。解析不同倒伏胁迫强度下玉米冠层结构变化规律及其光谱响应机理,是玉米倒伏灾情大范围遥感监测的基础。分别在玉米抽雄期、灌浆中期设置茎倒、茎折、根倒3种强度的倒伏处理,基于田间多频次持续观测实验,分析生育期、倒伏类型对玉米冠层结构动态变化及其自我恢复能力的影响;采用传统光谱变换与连续小波变换方法对倒伏玉米冠层高光谱进行处理,选取叶面积密度(LAD)为玉米倒伏冠层结构特征指标,筛选叶面积密度最佳敏感波段和小波系数,基于随机森林法构建叶面积密度高光谱响应模型,利用未参与建模的实测样本验证模型精度,重点探讨小波分解尺度和光谱分辨率对LAD光谱响应能力的影响规律。研究结果表明:叶面积密度作为单位体积内叶面积总量的冠层结构表征指标,与倒伏胁迫强度具有较好的响应关系,灌浆期的倒伏玉米LAD普遍高于抽雄期,抽雄期LAD整体表现为茎折>根倒>茎倒>未倒伏,灌浆期LAD整体表现为根倒>茎折>茎倒>未倒伏;经连续小波变换后,玉米倒伏冠层光谱对玉米倒伏LAD的响应能力普遍优于传统光谱变换,随着小波分解尺度的增加,LAD与敏感波段的相关性越强,其中10尺度相关系数最高,达0.74;连续小波变换所构建的模型精度普遍优于传统光谱变换,其中由原始光谱小波变换后构建的LAD响应模型精度最高,检验样本的R2为0.811,RMSE为1.763,表明连续小波变换技术可凸显和利用冠层光谱中的细微信息。因此,叶面积密度可有效定量表征不同倒伏胁迫程度的玉米冠层结构变化特征,连续小波变换能有效提升冠层光谱对倒伏玉米结构变化的响应能力,基于随机森林法构建的倒伏玉米叶面积密度诊断模型具有较高的精度和稳定性,可为区域尺度的夏玉米倒伏灾情遥感监测提供先验知识。

关键词：玉米倒伏叶面积密度高光谱连续小波变换随机森林

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基于注意力机制和多尺度残差网络的农作物病害识别

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农业机械学报 2021年第10期52卷 264-271页

作者：黄林生罗耀武杨小冬杨贵军王道勇安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心合肥230601 北京农业信息技术研究中心农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室北京100097 浙江大学华南工业技术研究院广州510535

针对传统农作物病害识别方法依靠人工提取特征,步骤复杂且低效,难以实现在田间环境下识别的问题,提出一种多尺度卷积结构与注意力机制结合的农作物病害识别模型。该研究在残差网络(ResNet18)的基础上进行改进,引入Inception模块,利用其... 详细信息

针对传统农作物病害识别方法依靠人工提取特征,步骤复杂且低效,难以实现在田间环境下识别的问题,提出一种多尺度卷积结构与注意力机制结合的农作物病害识别模型。该研究在残差网络(ResNet18)的基础上进行改进,引入Inception模块,利用其多尺度卷积核结构对不同尺度的病害特征进行提取,提高了特征的丰富度。在残差结构的基础上加入注意力机制SENet(Squeeze-and-excitation networks),增强了有用特征的权重,减弱了噪声等无用特征的影响,进一步提高特征提取能力并且增强了模型的鲁棒性。实验结果表明,改进后的多尺度注意力残差网络模型(Multi-Scale-SE-ResNet18)在复杂田间环境收集的8种农作物病害数据集上的平均识别准确率达到95.62%,相较于原ResNet18模型准确率提高10.92个百分点,模型占用内存容量仅为44.2 MB。改进后的Multi-Scale-SE-ResNet18具有更好的特征提取能力,可以提取到更多的病害特征信息,并且较好地平衡了模型的识别精度与模型复杂度,可为田间环境下农作物病害识别提供参考。

关键词：农作物病害识别残差网络特征提取多尺度卷积注意力机制

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倒伏胁迫下玉米抽雄期叶面积密度光谱诊断

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中国农业科学 2019年第9期52卷 1518-1528页

作者：周龙飞顾晓鹤成枢杨贵军孙乾束美艳山东科技大学测绘科学与工程学院农业部农业遥感机理与定量遥感重点实验室/北京农业信息技术研究中心国家农业信息化工程技术研究中心北京市农业物联网工程技术研究中心

【目的】叶面积密度(leaf area density,LAD)反映作物在垂直方向上体积内叶面积总量的差异,体现作物冠层内叶面积随着高度变化的分布状况。本文旨在探索玉米叶面积密度对于倒伏胁迫强度的表征能力及其光谱响应规律。【方法】以抽雄期倒... 详细信息

【目的】叶面积密度(leaf area density,LAD)反映作物在垂直方向上体积内叶面积总量的差异,体现作物冠层内叶面积随着高度变化的分布状况。本文旨在探索玉米叶面积密度对于倒伏胁迫强度的表征能力及其光谱响应规律。【方法】以抽雄期倒伏夏玉米为研究对象,获取倒伏后玉米多期LAD及冠层光谱数据,对倒伏玉米冠层光谱进行一阶微分和小波变换处理,根据LAD与冠层光谱一阶微分及小波分解系数的相关性分析,筛选LAD敏感波段和最佳小波分解尺度,采用偏最小二乘法构建倒伏玉米LAD光谱诊断模型,并利用实测样本验证模型精度。【结果】玉米LAD随着倒伏胁迫程度的增强而增大,LAD可有效表征玉米倒伏胁迫强度及其自身恢复能力;玉米倒伏后冠层结构发生较大变化,倒伏玉米冠层光谱反射率较正常玉米整体增高,近红外波段的增幅相比可见光波段更高,倒伏强度越强则光谱反射率越高;LAD敏感波段主要分布在蓝光波段354—442、472—495 nm和红光波段649—829 nm以及近红外波段903—1 195 nm和1 564—1 581 nm;同一阶微分处理相比,基于连续小波变换的玉米倒伏LAD诊断模型的验证R2提高6.08%—9.11%,RMSE降低23.08%—31.63%;小波分解尺度对LAD诊断精度有一定的影响,中低尺度模型精度优于高尺度模型,其中第5尺度构建的模型对LAD的拟合效果最优(R2=0.898,RMSE=1.016)。【结论】利用连续小波变换技术对玉米冠层高光谱解析,可有效诊断倒伏胁迫下的玉米叶面积密度,可以为玉米倒伏胁迫灾情遥感监测提供必要的先验知识。

关键词：抽雄期倒伏胁迫连续小波变换 LAD 玉米高光谱

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表征冬小麦倒伏强度敏感冠层结构参数筛选及光谱诊断模型

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农业工程学报 2019年第4期35卷 168-174页

作者：束美艳顾晓鹤孙林朱金山杨贵军王延仓农业部农业遥感机理与定量遥感重点实验室北京农业信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农业物联网工程技术研究中心北京100097 山东科技大学测绘科学与工程学院青岛266590 北华航天工业学院计算机与遥感信息技术学院廊坊065000

针对倒伏胁迫下冬小麦冠层结构变化规律不清、冠层光谱响应机理不明的问题,以灌浆期倒伏冬小麦为研究对象,分析不同倒伏强度下冬小麦冠层结构参数变化规律,通过光谱探测视场内的茎、叶、穗面积比率与倒伏角度的相关性分析,筛选出表征倒... 详细信息

针对倒伏胁迫下冬小麦冠层结构变化规律不清、冠层光谱响应机理不明的问题,以灌浆期倒伏冬小麦为研究对象,分析不同倒伏强度下冬小麦冠层结构参数变化规律,通过光谱探测视场内的茎、叶、穗面积比率与倒伏角度的相关性分析,筛选出表征倒伏强度的敏感冠层结构参数,采用传统光谱变换方法与连续小波变换方法对倒伏冬小麦冠层高光谱数据进行处理分析,筛选冠层结构参数的敏感波段和小波系数,采用偏最小二乘法构建冠层结构参数与高光谱特征参量的响应模型,并利用野外实测样本验证模型精度(建模集样本28个,验证集样本13个)。研究结果表明:倒伏后的冬小麦茎叶比与倒伏角度的相关性最高(-0.687,P<0.01),能较好地表征冬小麦倒伏强度,且茎叶比随着倒伏角度的减小而增加;基于连续小波变换的冬小麦倒伏灾情诊断模型优于常规光谱变换方法,检验样本的决定系数为0.632(P<0.01);以冠层茎叶比预测结果进行倒伏灾情等级划分的精度可达84.6%。因此,不同倒伏强度的冠层茎叶比与冬小麦冠层光谱之间的响应规律可以有效区分倒伏灾情等级,有助于为区域尺度的冬小麦倒伏灾情遥感监测提供先验知识。

关键词：作物灾害预测倒伏冬小麦高光谱茎叶比连续小波变换

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基于改进分离阈值特征优选的秋季作物遥感分类

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农业机械学报 2021年第2期52卷 199-210页

作者：王庚泽靳海亮顾晓鹤杨贵军冯海宽孙乾河南理工大学测绘与国土信息工程学院焦作454000 北京农业信息技术研究中心农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农业物联网工程技术研究中心北京100097

为了提高秋季作物分类精度,以多时相的Sentinel 2为数据源,以生育进程相近的秋季作物为分类对象,提出一种基于Relief F算法和信息熵改进分离阈值算法(Modified ISEaTH based entropy,EMISE)的多评价准则融合特征优选算法——改进分离阈... 详细信息

为了提高秋季作物分类精度,以多时相的Sentinel 2为数据源,以生育进程相近的秋季作物为分类对象,提出一种基于Relief F算法和信息熵改进分离阈值算法(Modified ISEaTH based entropy,EMISE)的多评价准则融合特征优选算法——改进分离阈值组合式特征优选算法(Modified EMISE based Relief F,ReEMISE),并分析了不同特征对秋季作物分类的重要性。首先,利用Relief F算法对特征进行初选,结合EMISE算法对2种评价准则进行融合,再优化初选特征集,进而利用随机森林(Random forest,RF)方法提取农作物种植面积,并与单评价准则的Relief F算法和EMISE算法的随机森林分类精度进行比较。同时,利用多时相光谱特征、传统指数特征、红边指数特征、纹理特征、不同时相波段差值特征、不同时相波段比值特征及优选特征,通过7组不同的特征组合提取秋季作物种植面积,分析不同特征组合对秋季作物分类精度的影响。结果表明:ReEMISE特征优选的随机森林法在特征变量为9个时精度最高,总体精度和Kappa系数分别为95.3918%和0.9397;综合多特征是提高农作物分类精度的关键,在多时相光谱特征基础上分别加入传统指数特征和红边特征,总体精度分别提高1.5021、1.5715个百分点,Kappa系数分别提高0.0198、0.0207。因此综合多特征的ReEMISE特征优选的随机森林法可以有效提高秋作物分类精度和效率。

关键词：秋季作物遥感分类特征优选改进分离阈值组合式特征优选算法随机森林

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基于高光谱遥感与SAFY模型的冬小麦地上生物量估算

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农业机械学报 2020年第2期51卷 192-202,220页

作者：刘明星李长春李振海冯海宽杨贵军陶惠林河南理工大学测绘与国土信息工程学院焦作454000 北京农业信息技术研究中心农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农业物联网工程技术研究中心北京100097

为了探索准确、高效地估算冬小麦地上生物量(Dry aerial mass,DAM)的方法,获取了2013—2014年和2014—2015年2个生长季的冬小麦试验数据,采用植被指数反演叶面积指数(LAI),以遥感反演LAI作为遥感与SAFY(Simple algorithm for yield esti... 详细信息

为了探索准确、高效地估算冬小麦地上生物量(Dry aerial mass,DAM)的方法,获取了2013—2014年和2014—2015年2个生长季的冬小麦试验数据,采用植被指数反演叶面积指数(LAI),以遥感反演LAI作为遥感与SAFY(Simple algorithm for yield estimates)模型之间的耦合变量,利用主成分分析的复合型混合演化(Shuffled complex evolution with PCA,SP-UCI)算法优化出苗日期(D0)、有效光能利用率(ELUE)和衰老温度(STT)3个敏感参数,对冬小麦全生育期进行动态生长模拟。结果表明,2014—2015年和2013—2014年冬小麦全生育期模型模拟地上生物量R^2、RMSE和NRMSE分别为0.887、1.001 t/hm^2、19.41%和0.856、1.033 t/hm^2、19.86%。研究表明,耦合高光谱遥感与SAFY作物生长模型能够准确地模拟冬小麦长势的动态变化,对冬小麦地上生物量估算精度较高,可为遥感监测冬小麦长势提供参考。

关键词：冬小麦地上生物量高光谱 SAFY模型叶面积指数

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基于无人机成像高光谱影像的冬小麦LAI估测

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农业机械学报 2020年第1期51卷 176-187页

作者：陶惠林冯海宽杨贵军杨小冬刘明星刘帅兵北京农业信息技术研究中心农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农业物联网工程技术研究中心北京100097 河南理工大学测绘与国土信息工程学院焦作454000

利用无人机Cubert UHD185 Firefly成像光谱仪和ASD光谱仪获取了冬小麦挑旗期、开花期和灌浆期的成像和非成像高光谱以及LAI数据。首先,对比ASD与UHD185光谱仪数据光谱反射率,评价两者精度;然后,选取7个光谱参数,分析其与冬小麦3个生育期... 详细信息

利用无人机Cubert UHD185 Firefly成像光谱仪和ASD光谱仪获取了冬小麦挑旗期、开花期和灌浆期的成像和非成像高光谱以及LAI数据。首先,对比ASD与UHD185光谱仪数据光谱反射率,评价两者精度;然后,选取7个光谱参数,分析其与冬小麦3个生育期LAI的相关性,并使用线性回归和指数回归挑选出最佳估测参数;最后利用多元线性回归、偏最小二乘、随机森林、人工神经网络和支持向量机构建了冬小麦3个不同生育期LAI的估测模型。结果表明:UHD185光谱仪光谱反射率在红边区域与ASD光谱仪趋势一致性很高,反射率在挑旗期、开花期、灌浆期的R^2分别为0.9959、0.9990和0.9968,UHD185光谱仪数据精度较高;7种光谱参数在挑旗期、开花期、灌浆期与LAI相关性最高的参数分别是NDVI(r=0.738)、SR(r=0.819)、NDVI×SR(r=0.835);LAI-MLR为冬小麦LAI的最佳估测模型,其中开花期拟合性最好,精度最高(建模R^2=0.6788、RMSE为0.69、NRMSE为19.79%,验证R^2=0.8462、RMSE为0.47、NRMSE为16.04%)。

关键词：冬小麦叶面积指数无人机成像光谱估测光谱参数

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基于无人机高光谱特征参数和株高估算马铃薯地上生物量

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光谱学与光谱分析 2021年第3期41卷 903-911页

作者：刘杨冯海宽黄珏杨福芹吴智超孙乾杨贵军农业部农业遥感机理与定量遥感重点实验室北京农业信息技术研究中心北京100097 山东科技大学测绘科学与工程学院山东青岛266590 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农业物联网工程技术研究中心北京100097 河南工程学院土木工程学院河南郑州451191

地上生物量(above-ground biomass,AGB)是评价作物长势及其产量估测的重要指标,对指导农业管理具有重要的作用。因此,快速准确地获取生物量信息,对于监测马铃薯生长状况,提高产量具有重要的意义。于马铃薯现蕾期、块茎形成期、块茎增长... 详细信息

地上生物量(above-ground biomass,AGB)是评价作物长势及其产量估测的重要指标,对指导农业管理具有重要的作用。因此,快速准确地获取生物量信息,对于监测马铃薯生长状况,提高产量具有重要的意义。于马铃薯现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期、成熟期获取成像高光谱影像、实测株高(heigh,H)、地上生物量和地面控制点(ground control point,GCP)的三维空间坐标。首先基于无人机高光谱灰度影像结合GCP生成试验田的DSM(digital surface model,DSM),利用DSM提取马铃薯的株高(H_(dsm));然后利用无人机高光谱影像计算一阶微分光谱、植被指数和绿边参数,进而分析高光谱特征参数(hyperspectral characteristic parameters,HCPs)和绿边参数(green edge parameters,GEPs)与马铃薯AGB的相关性,每个生育期筛选出相关性较高的前7个高光谱特征参数和最优绿边参数(optimal green edge parameters,OGEPs);最后基于HCPs,HCPs加入OGEPs,HCPs加入OGEPs和H dsm的组合利用偏最小二乘回归(partial least square regression,PLSR)和随机森林(random forest,RF)估算不同生育期的AGB。结果表明:(1)提取的H_(dsm)与实测株高H高度拟合(R^(2)=0.84,RMSE=6.85 cm,NRMSE=15.67%);(2)每个生育期得到的最优绿边参数不完全相同,现蕾期、块茎增长期和淀粉积累期OGEPs为R_(sum),块茎形成期和成熟期OGEPs分别为Dr_(min)和SDr;(3)与仅使用HCPs估算AGB相比,使用HCPs加入OGE Ps,HCPs加入OGEPs和H dsm在马铃薯不同生育期可以提高AGB估算精度,且以后者为自变量提高精度的幅度更大;(4)每个生育期利用PLSR和RF估算AGB的建模和验证R^(2)从现蕾期到块茎增长期呈上升趋势,随后开始降低,整体上R^(2)呈先上升后下降的趋势,通过PLSR方法构建的估算AGB模型效果优于RF方法,其中块茎增长期表现效果最好。因此,高光谱特征参数中结合最优绿边参数和株高,并使用PLSR方法可以改善马铃薯AGB的估算效果。

关键词：马铃薯地上生物量高光谱特征参数绿边参数株高

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不同分辨率无人机数码影像的马铃薯地上生物量估算研究

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光谱学与光谱分析 2021年第5期41卷 1470-1476页

作者：刘杨冯海宽孙乾杨福芹杨贵军农业部农业遥感机理与定量遥感重点实验室北京农业信息技术研究中心北京100097 山东科技大学测绘科学与工程学院山东青岛266590 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农业物联网工程技术研究中心北京100097 河南工程学院土木工程学院河南郑州451191

地上生物量(AGB)是表征作物生命活动的重要参数,对作物长势监测和产量预测尤为关键。因此,快速准确地获取AGB信息,对于监测作物生长状况、指导农业管理和提高产量具有重要的意义。以无人机为平台搭载数码相机传感器,因机动性强、价格低... 详细信息

地上生物量(AGB)是表征作物生命活动的重要参数,对作物长势监测和产量预测尤为关键。因此,快速准确地获取AGB信息,对于监测作物生长状况、指导农业管理和提高产量具有重要的意义。以无人机为平台搭载数码相机传感器,因机动性强、价格低、空间分辨率高的优势,能够及时准确的估算作物AGB,已成为遥感估算研究的热点之一。由于无人机不同飞行高度及其对应不同分辨率数码影像的AGB估算模型精度不同,因此,尝试在马铃薯的块茎增长期,通过设置10,20,30,40和50 m共5种无人机飞行高度,获取不同分辨率的数码影像,探究其对以光谱信息、纹理特征和光谱信息+纹理特征构建A GB模型精度的影响。首先,基于无人机数码影像,分别提取光谱信息和纹理特征,通过光谱信息构建的植被指数和纹理特征,分别结合地面试验获取的实测地上部生物量数据进行相关性分析,分别筛选了相关系数绝对值较大的前10个影像指数和前8个纹理特征。然后,分别以3种输入变量整合方差膨胀因子(VIF)进行主成分分析(PCA)降维处理,获得最佳主成分后以多元线性回归(MLR)构建AGB估算模型。最后,对比不同分辨率的数码影像以3种变量和同种分辨率下以同种变量构建的AGB估测模型效果。结果发现:(1)获得的影像分辨率在0.43~2.05 cm之间变化时,纹理特征与马铃薯AGB相关性弱于植被指数,但都达到极显著相关水平(p<0.01),随着数码影像分辨率降低,二者相关性差异明显。(2)同种分辨率影像下,光谱信息+纹理特征估算AGB的效果最优,其次为单一纹理特征模型,而单一光谱模型表现效果最差。(3)随着数码影像分辨率提高,光谱信息、纹理信息以及光谱+纹理信息估算AGB的精度逐渐变好。

关键词：马铃薯地上生物量影像分辨率光谱信息纹理特征

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基于无人机数码影像的玉米育种材料株高和LAI监测

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农业工程学报 2018年第5期34卷 73-82页

作者：牛庆林冯海宽杨贵军李长春杨浩徐波赵衍鑫农业部农业遥感机理与定量遥感重点实验室北京农业信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农业物联网工程技术研究中心北京100097 河南理工大学测绘与国土信息工程学院焦作454000 北京市农林科学院玉米研究中心北京100097

快速、无损和高通量地获取田间株高(height,H)和叶面积指数(leaf area index,LAI)表型信息,对玉米育种材料的长势监测及产量预测具有重要的意义。基于无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)遥感平台搭载高清数码相机构建低成本的遥感数... 详细信息

快速、无损和高通量地获取田间株高(height,H)和叶面积指数(leaf area index,LAI)表型信息,对玉米育种材料的长势监测及产量预测具有重要的意义。基于无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)遥感平台搭载高清数码相机构建低成本的遥感数据获取系统,于2017年5—9月在北京市昌平区小汤山镇国家精准农业研究示范基地的玉米育种材料试验田,获取试验田苗期、拔节期、喇叭口期和抽雄吐丝期的高清数码影像和地面实测的H、LAI和地面控制点(ground control point,GCP)的三维空间坐标。首先,基于高清数码影像结合GCP生成试验田的数字表面模型(digital surface model,DSM)和高清数码正射影像(digital orthophoto map,DOM);然后,基于DSM和DOM分别提取玉米育种材料的H和数码影像变量,其中将DOM的红、绿和蓝通道的DN(digital number)值分别定义为R、G和B,进行归一化后得到数码影像变量,分别定义为r、g和b;最后,基于实测H对DSM提取的H进行了精度验证,并用逐步回归分析方法进行了LAI的估测。结果表明,实测H和DSM提取的H高度拟合(R^2、RMSE和n RMSE分别为0.93,28.69 cm和17.90%);仅用数码影像变量估测LAI,得到最优的估测变量为r和r/b,其估算模型和验证模型的R^2、RMSE和n RMSE分别为0.63,0.40,26.47%和0.68,0.38,25.51%;将H与数码影像变量进行融合估测LAI,得到最优的估测变量为H、g和g/b,其估算模型和验证模型的R^2、RMSE和n RMSE分别为0.69,0.37,24.34%和0.73,0.35,23.49%。研究表明,基于无人机高清数码影像结合GCP生成DSM,提取玉米育种材料的H,精度较高;将H与数码影像变量进行融合估测LAI,与仅用数码影像变量相比,估测模型和验证模型的精度明显提高。该研究可为玉米育种材料的田间表型信息监测提供参考。

关键词：无人机农作物提取数码影像玉米育种材料株高叶面积指数逐步回归

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