检索结果-内蒙古大学图书馆

农业机械学报 2025年第1期56卷 332-343,423页

作者：范耀冰吴尚蓉匡炜陈友兴方宝华任建强中北大学信息与通信工程学院太原030051 北方干旱半干旱耕地高效利用全国重点实验室(中国农业科学院农业资源与农业区划研究所) 北京100081 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 湖南省水稻研究所长沙410125

水稻稻谷氮含量直接影响其营养状况和作物品质,本文基于高光谱特征与植株氮含量间关系开展稻谷氮含量估算研究。获取了水稻拔节期、扬花期和完熟期无人机高光谱遥感影像,在获取窄波段归一化差值植被指数(N-NDVI)与水稻植株氮含量敏感波... 详细信息

水稻稻谷氮含量直接影响其营养状况和作物品质,本文基于高光谱特征与植株氮含量间关系开展稻谷氮含量估算研究。获取了水稻拔节期、扬花期和完熟期无人机高光谱遥感影像,在获取窄波段归一化差值植被指数(N-NDVI)与水稻植株氮含量敏感波段中心波长以及极大值区域Ω的基础上,通过构建内接矩形自动确定了水稻植株氮含量估算的最优敏感波段宽度,并建立了植株氮含量与稻谷氮含量的相关关系;基于最优波宽构建N-NDVI实现了稻谷氮含量估算,并进行了精度验证。结果表明,利用内接矩形自动筛选出的N-NDVI植株氮含量最优敏感波段宽度在各时期水稻植株氮含量和稻谷氮含量反演中均取得较高精度。在稻谷氮含量反演精度验证中,稻谷氮含量实测值和稻谷氮含量预测值之间的决定系数R2为0.4109~0.6106,归一化均方根误差NRMSE为11.33%~16.85%,平均相对误差MRE为9.53%~13.24%,各生育期预测精度从大到小排序为完熟期、拔节期、扬花期。在完熟期,敏感波段中心波长为629.85/701.93 nm,对应高光谱最优波宽±6 nm构建的N-NDVI估算稻谷氮含量的精度最高(R2=0.5900,NRMSE为14.06%,MRE为11.59%)。本文提出的稻谷氮含量反演方法具有一定可行性,为禾本科谷类作物预测籽粒氮含量提供了参考。

关键词：水稻稻谷氮含量植株氮含量无人机高光谱影像

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基于时间序列NDVI的灌溉耕地空间分布提取

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农业工程学报 2017年第22期33卷 276-284页

作者：刘逸竹吴文斌李召良周清波农业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北京100081

灌溉耕地空间分布地图是农业和粮食政策制定、水资源管理和环境变化研究的基础数据,及时、准确和适用性强是区域尺度灌溉耕地分布提取方法的重要要求。相比于非遥感数据融合和遥感影像分类方法,利用遥感参量对统计数据进行空间重建的方... 详细信息

灌溉耕地空间分布地图是农业和粮食政策制定、水资源管理和环境变化研究的基础数据,及时、准确和适用性强是区域尺度灌溉耕地分布提取方法的重要要求。相比于非遥感数据融合和遥感影像分类方法,利用遥感参量对统计数据进行空间重建的方法具备少受样本限制、运算速度快、与统计数据匹配水平高和产品分辨率适宜的优势,但目前该方面的研究较为薄弱。该文以中国为研究区域,应用国外提出的基于时间序列NDVI的灌溉面积统计数据空间化方法,研制中国2010年、空间分辨率250 m的灌溉耕地空间分布地图,深入分析了该方法的应用效果及其影响精度的主要原因。结果表明,利用该方法获得的灌溉耕地空间分布数据的空间位置精度与同类遥感产品相当,在数量精度上具有明显优势,不同区域的制图效果具有差异性。全国总体精度64.20%,各省精度极差为48.35%。制图误差主要来源为耕地底图、方法假设和分类参量,未来方法的优化应重点加强耕地分布制图、改进方法假设、进行不同类别和时间点的特征参量的筛选和利用。

关键词： NDVI 数据融合灌溉耕地空间分布

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数据驱动的农作物遥感分类地面样本点布设

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农业工程学报 2023年第6期39卷 214-223页

作者：吴清滢余强毅段玉林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

地面样本点是农作物遥感分类模型训练的基础,样本点数量和质量是影响模型分类精度的2个主要因素。该研究构建了数据驱动的样本点布设方法,利用待分类影像的光谱、植被指数等特征构造分层抽样底图,结合分层随机抽样方法进行地面样本点布... 详细信息

地面样本点是农作物遥感分类模型训练的基础,样本点数量和质量是影响模型分类精度的2个主要因素。该研究构建了数据驱动的样本点布设方法,利用待分类影像的光谱、植被指数等特征构造分层抽样底图,结合分层随机抽样方法进行地面样本点布设,并分析不同抽样策略对农作物遥感分类结果的影响。采取基于k-means聚类分析的数据驱动方法,考虑6景哨兵2号影像提取的共78个分类特征,生成同一个最优k的聚类结果图;设计等量分配和按面积比分配2种样本量分配方式,样本点数量为25、49、100、169、225的5个总样本量;基于不同抽样策略获取地面样本点信息,利用同一个支持向量机模型对待分类影像进行监督分类,并通过与139个样本点的理论总样本量和400个样本点的传统方式总样本量对比分析,定量解析不同抽样策略对分类精度的影响。结果表明:1)在数据驱动非监督聚类生成的底图上进行抽样(按面积比分层抽样法、等量分层抽样法)获得的样本点质量和分类精度明显优于没有该底图的抽样策略(简单随机抽样法、系统抽样法);2)当总样本量低于理论总样本量时,等量分层抽样法能获取比按面积比分层抽样法更高的分类精度。例如,当理论样本量为139时,总样本量为25、49和100时等量分层抽样法的分类精度均值(75.5%、80.5%和86.0%)均明显高于按面积比分层抽样法的分类精度均值(48.4%、69.0%和83.0%),而当总样本量为169和225时,两种分层抽样的分类精度均值都在90.0%左右;3)当满足总体精度需求时,分层抽样法所需的实际总样本量小于理论样本量,可极大提高抽样效率。例如,等量分层抽样法的实际样本量为理论样本量的约70%便可满足85.0%的总体精度需求;当分类精度与人工选取方式分类精度相同时(97.5%),等量分层抽样法的实际样本量仅为传统方式样本量的约90%。研究结果印证了分类精度及稳定性随着总样本量的增加而增加这一普遍认识,但当总样本量超过一定值时,精度增长速度变慢。该方法可以获取类间均衡、类内多样化的样本集,为农作物遥感地面样本点布设、快速高效分类提供参考。

关键词：农业遥感作物分类样本点布设抽样底图聚类分析

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新一代信息技术对农产品追溯系统智能化影响的综述

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农业工程学报 2020年第5期36卷 182-191页

作者：钱建平吴文斌杨鹏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

从为应对疯牛病问题至今,追溯系统作为农产品及食品质量安全保障的有效手段引入已有近30a,如何降低追溯断链化、增强追溯可信度、提升质量预警力,已成为追溯系统研究的热点,也是应用中亟待解决的问题。该文基于国内外相关文献,瞄准热点... 详细信息

从为应对疯牛病问题至今,追溯系统作为农产品及食品质量安全保障的有效手段引入已有近30a,如何降低追溯断链化、增强追溯可信度、提升质量预警力,已成为追溯系统研究的热点,也是应用中亟待解决的问题。该文基于国内外相关文献,瞄准热点问题,综述了新一代信息技术对农产品追溯系统智能化的影响。首先,提出了追溯系统从1.0到3.0的发展历程,总结了追溯系统1.0以信息记录为主、2.0以数据整合为主、3.0以智能决策为主的核心特征;其次,描述了以物联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等为核心的新一代信息技术之间在信息感知、数据处理、高效计算、智能分析、加密防伪等方面各有侧重又相互关联的内在关系,分析了大数据、人工智能及区块链的发展趋势;最后,从人工智能技术降低追溯过程断链程度、大数据技术提升质量安全预警能力、区块链技术增强全程追溯可信度等3个方面,综述了相关研究,结合发展趋势提出了深入研究的方向,即人工智能从供应链内部及供应链之间提升追溯粒度,大数据从微观、中观及宏观层面实现预测与优化,区块链从追溯区块结构优化、隐私保护及共识算法等方面增强追溯可信度。该文为把握农产品追溯系统发展趋势、研究热点、应用瓶颈提供有益参考。

关键词：农产品追溯新一代信息技术人工智能大数据区块链食品安全

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基于MODIS反演逐日LAI及SIMRIW模型的冷害对水稻单产的影响研究

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农业工程学报 2007年第11期23卷 188-194页

作者：何英彬陈佑启唐华俊农业部资源遥感与数字农业重点实验室农业资源与农业区划研究所中国农业科学院北京100081

该文旨在将遥感技术与水稻作物模型SIMRIW相结合,以黑龙江省五常市为例,研究冷害对水稻单产的影响。通过在水稻移栽期至成熟期选取的系列MODIS图像计算NDVI,进而反演水稻全生育期逐日LAI,结合SIMRIW模型计算水稻单产。计算结果表明2006... 详细信息

该文旨在将遥感技术与水稻作物模型SIMRIW相结合,以黑龙江省五常市为例,研究冷害对水稻单产的影响。通过在水稻移栽期至成熟期选取的系列MODIS图像计算NDVI,进而反演水稻全生育期逐日LAI,结合SIMRIW模型计算水稻单产。计算结果表明2006年五常市水稻单产值为5411.74 kg/hm2,为实际值的83%;而在4种用于LAI反演的统计模型中,抛物线模型精度最好;整体拟合法在逐日LAI计算中要优于分段拟合法。这说明应用MODIS能够准确反演并拟合逐日LAI,它可为冷害影响水稻单产的评价研究提供参考。

关键词： MODIS SIMRIW模型 LAI 冷害水稻单产

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基于花后累积地上生物量比例的冬小麦动态收获指数估算

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农业工程学报 2022年第7期38卷 189-199页

作者：张宁丹任建强吴尚蓉中国农业科学院农业资源与农业区划研究所北京100081 农业农村部农业遥感重点实验室北京100081

针对已有基于遥感信息的收获指数估算对籽粒灌浆过程中作物生物量变化和收获指数变化过程考虑不足且估算精度有待进一步提高的现状,该研究以冬小麦为研究对象,基于冠层高光谱数据、地上生物量和动态籽粒产量等数据,在提出灌浆至成熟阶... 详细信息

针对已有基于遥感信息的收获指数估算对籽粒灌浆过程中作物生物量变化和收获指数变化过程考虑不足且估算精度有待进一步提高的现状,该研究以冬小麦为研究对象,基于冠层高光谱数据、地上生物量和动态籽粒产量等数据,在提出灌浆至成熟阶段动态收获指数(Dynamic Harvest Index, DHI)和构建花后累积地上生物量比例动态参数(Dynamic f_(G), D-f_(G))基础上,提出了敏感波段中心构建归一化差值光谱指数(Normalized Difference Spectral Index, NDSI)估算D-f_(G)的作物动态收获指数估测技术方法并进行精度验证。在此基础上,通过敏感波段宽度扩展确定了冬小麦D-f_(G)估算敏感波段最大宽度,并实现了最大波宽下D-f_(G)和DHI的遥感获取。结果表明,筛选的5个敏感波段中心λ(366 nm, 489 nm)、λ(443 nm, 495 nm)、λ(449 nm, 643 nm)、λ(579 nm, 856 nm)、λ(715 nm, 849 nm)构建NDSI进行D-f_(G)遥感估算均达到了较高精度水平,均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)在0.036~0.050之间,归一化均方根误差(Normalized Root Mean Square Error, NRMSE)在10.46%~14.59%之间;基于敏感波段中心的DHI估算中,RMSE在0.039~0.053之间,NRMSE在10.50%~14.28%之间;估算D-f_(G)的5个敏感波段中心最大波段宽度分别为30、68、58、20和86 nm,基于最大波宽获取DHI估算结果中,RMSE在0.054~0.055之间,NRMSE在14.38%~14.65%之间。可见,该研究所提收获指数遥感估算方法具有一定的可行性,为获取冬小麦动态收获指数提供了新思路和新方法,也为窄波段高光谱卫星遥感和宽波段多光谱卫星遥感获取大范围作物收获指数空间信息提供一定技术参考。

关键词：遥感高光谱冬小麦动态收获指数敏感波段波段扩展

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NDVI时序相似性对冬小麦种植面积总量控制的制图精度影响

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农业工程学报 2021年第9期37卷 127-139页

作者：李方杰任建强吴尚蓉张宁丹赵红伟中国农业科学院农业资源与农业区划研究所北京100081 农业农村部农业遥感重点实验室北京100081

遥感技术获取的区域作物面积与作物面积统计数据间常常存在不一致的问题,这在一定程度上影响了作物分布遥感制图信息的应用。为获得与作物面积统计数据一致的高精度作物分布遥感制图信息,该研究以河北省衡水市武邑县为研究区,以时序Sent... 详细信息

遥感技术获取的区域作物面积与作物面积统计数据间常常存在不一致的问题,这在一定程度上影响了作物分布遥感制图信息的应用。为获得与作物面积统计数据一致的高精度作物分布遥感制图信息,该研究以河北省衡水市武邑县为研究区,以时序Sentinel-2遥感影像生成的归一化差值植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)为研究数据,将冬小麦面积目视解译数据作为遥感提取的区域冬小麦面积总量参考,提出基于复合型混合演化算法(Shuffled Complex Evolution-University of Arizona,SCE-UA)和区域作物种植面积总量控制的NDVI时序相似性阈值优化冬小麦分布制图方法,并进行精度验证。在此基础上,进一步开展不同生育阶段NDVI时序相似性及其相似性组合的冬小麦分布提取精度对比研究。结果表明,利用全生育期NDVI时序相似性获得的冬小麦分布制图结果总量精度达99.99%以上,总体精度达98.08%,Kappa系数为0.96,可以保证遥感提取的区域冬小麦面积与冬小麦种植面积总量控制参考间的高度一致性且能获得较高的作物遥感识别精度。从不同生育阶段NDVI时序相似性及其相似性组合的冬小麦分布提取结果可知,利用出苗期-分蘖期、返青期-拔节期的NDVI时序可获得高精度冬小麦分布提取结果,而利用抽穗期-成熟期的NDVI时序数据提取冬小麦结果则精度较低,且综合不同生育阶段NDVI时序数据有利于冬小麦制图精度的提高。该研究可为高精度冬小麦分布提取和制图技术及其方案优化提供一定参考依据,也可为遥感数据和作物面积统计数据融合的大范围农作物分布遥感制图及统计数据空间化提供一定技术方法参考和思路借鉴。

关键词：遥感作物制图冬小麦相似性全局优化算法 NDVI时序

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空间自相关性对冬小麦种植面积空间抽样效率的影响

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农业工程学报 2021年第3期37卷 188-197页

作者：王迪仲格吉张影田甜曾妍中国农业科学院农业资源与农业区划研究所北京100081 农业农村部农业遥感重点实验室北京100081

空间抽样是实现区域农作物面积高效估算的重要手段,农作物分布受自然条件等因素影响普遍存在空间自相关性,但以往针对空间相关性对农作物面积抽样效率的影响研究明显不足。该研究选取安徽省凤台县为研究区,通过2017年4月4景GF-1全色多... 详细信息

空间抽样是实现区域农作物面积高效估算的重要手段,农作物分布受自然条件等因素影响普遍存在空间自相关性,但以往针对空间相关性对农作物面积抽样效率的影响研究明显不足。该研究选取安徽省凤台县为研究区,通过2017年4月4景GF-1全色多光谱影像(Panchromatic and Multispectral,PMS)与Google Earth高空间分辨率影像相结合提取研究区冬小麦。设计10种抽样单元尺度、3种抽样外推方法、2种相对允许误差和5种样本布局方式,构建多种冬小麦面积空间抽样方案。利用全局莫兰指数(global Moran’s index)评价不种尺度下抽样单元内冬小麦面积比的空间自相关强度,分析空间自相关性对冬小麦面积抽样效率(抽样误差、样本容量和空间布局)的影响。研究结果表明,抽样单元内冬小麦面积比的空间自相关强度随单元尺度的增大而减小,全局莫兰指数相应地由0.75降至0.50。无论在何种尺度下抽样单元内冬小麦面积比都呈显著的空间正相关性;抽样外推冬小麦面积总体的误差随空间自相关强度的减小呈先减小后明显增大的趋势。在10种抽样单元尺度中,当抽样单元尺度为2000m且抽样比为5%时,无论采用何种抽样方法外推总体的误差均为最小(简单随机抽样、系统和分层抽样外推总体的相对误差分别为17.94%、9.48%和1.82%);当相对允许误差设计为5%时,简单随机抽样外推总体所需样本容量随空间自相关强度的降低从660降至56。而分层抽样的样本容量不受空间自相关性的影响;5种样本布局方式中,采用分层随机抽样方式外推冬小麦面积总体的平均相对误差、平均变异系数和均方根误差最小,分别为1.82%、3.19%和0.11×10^(8)m^(2)。该研究可为有空间自相关存在下的农作物面积空间抽样方案合理设计提供参考依据。

关键词：外推总体误差分析空间抽样冬小麦种植面积 GF-1卫星空间自相关性全局莫兰指数

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耕地复种指数研究的关键科学问题

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中国农业科学 2018年第9期51卷 1681-1694页

作者：吴文斌余强毅陆苗项铭涛谢安坤杨鹏唐华俊中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业部农业遥感重点实验室

在当前耕地外延式扩展难以满足、粮食单产提升难度加大的新形势下,提升耕地复种指数、走耕地内涵式集约利用模式,是确保未来我国粮食增产和国家粮食安全的重要途径。本文从农业土地系统科学视角出发,系统总结了耕地复种指数研究的总体... 详细信息

在当前耕地外延式扩展难以满足、粮食单产提升难度加大的新形势下,提升耕地复种指数、走耕地内涵式集约利用模式,是确保未来我国粮食增产和国家粮食安全的重要途径。本文从农业土地系统科学视角出发,系统总结了耕地复种指数研究的总体研究框架和核心研究内容,全面梳理了国内外该领域的研究现状、进展及存在的问题。研究认为,第一,格局与过程探测是耕地复种指数研究的重要基础。不仅要关注耕地潜在或实际复种指数的数量、空间分布、区域差异及其时空变化过程,更要关注耕地复种指数的提升空间,科学描述可挖掘的复种潜力。第二,功能与效应分析是耕地复种指数研究的核心内容。现有研究多聚焦耕地复种指数提升对粮食产量增加的贡献作用,复种指数变化的生态环境效应研究以微观试验性研究为主;迫切需要建立综合效应分析框架,从不同的学科、视角和尺度揭示耕地复种指数对区域资源配置、社会经济和生态环境等的影响和反馈机制。第三,优化调控是耕地复种指数研究的关键任务。科学提出可持续挖掘和提升耕地复种潜力的策略,重点强化可持续性评估、障碍性因子分析和系统性优化调控等方面的研究,追求粮食安全、资源安全和生态安全的权衡协调,以建立人地和谐、可持续的农业土地利用模式。耕地复种本质上反映了复杂的"人-地"耦合关系,多数据、多尺度、多模型和多方法的综合研究将是未来耕地复种指数研究的重要发展方向,将会促进自然科学、工程科学和社会科学等多个学科门类的综合、交叉和集成研究。

关键词：耕地复种指数格局与过程功能与效应优化调控权衡可持续

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玉米叶片的光谱响应及其氮素含量预测研究

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光谱学与光谱分析 2013年第4期33卷 1066-1070页

作者：陈志强王磊白由路杨俐苹卢艳丽王贺王志勇中国农业科学院农业资源与农业区划研究所农业部植物营养与肥料重点实验室北京100081

以不同施肥水平下两年玉米田间试验为基础,利用高光谱技术探讨大喇叭口期不同层次玉米叶片光谱响应的敏感区域,并依据叶片氮素含量与原始光谱反射率及其一阶导数的相关性,最终构建了叶片氮素含量的预测模型。结果表明:不同施肥水平下叶... 详细信息

以不同施肥水平下两年玉米田间试验为基础,利用高光谱技术探讨大喇叭口期不同层次玉米叶片光谱响应的敏感区域,并依据叶片氮素含量与原始光谱反射率及其一阶导数的相关性,最终构建了叶片氮素含量的预测模型。结果表明:不同施肥水平下叶片光谱反射率差别明显区域集中在550nm附近波段、761～1 300nm波段,不同层次间叶片光谱反射率差别明显区域集中在550nm附近波段,叶片氮素含量与470～760nm波段光谱反射率及其一阶导数呈极显著相关。经过对比筛选,以光谱指数DSI(564,681)和DSI(681,707)构建的指数预测模型效果最好,预测精度达93.43%和93.39%,能有效估测叶片氮素含量。

关键词：玉米叶片氮素含量光谱反射率预测模型

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