检索结果-内蒙古大学图书馆

浙江大学农业信息科学与技术中心浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所浙江省农业遥感与信息技术重点研究实验室

农业网络信息 2007年第5期 F0004-F0004页

作者：史舟浙江大学环境与资源学院农业遥感与信息技术应用研究所

浙江大学的农业遥感与信息技术研究是在学科奠基人和开拓者王人潮教授的带领下。于1979年从几张航拍照片和1张MSS卫星照片起步的。1981年在土壤学博士点开始招收农业遥感与信息技术研究方向的研究生，1986年申报成立“浙江农业大学农业... 详细信息

浙江大学的农业遥感与信息技术研究是在学科奠基人和开拓者王人潮教授的带领下。于1979年从几张航拍照片和1张MSS卫星照片起步的。1981年在土壤学博士点开始招收农业遥感与信息技术研究方向的研究生，1986年申报成立“浙江农业大学农业遥感技术应用研究室”，

关键词：信息技术应用农业信息科学浙江大学农业遥感技术中心研究所实验室浙江省

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于SAM2多任务学习的山区地块模糊边界提取

引用

南方农业学报 2025年第1期56卷 18-28+2页

作者：黄启厅凌玉荣谢国雪杨绍锷杨颖频李海亮梁存穗何新洁谢意广西农业科学院农业科技信息研究所/广西农业遥感工程研究中心生态环境部生态质量综合监测站广西南宁站(农田) 广州大学地理与遥感学院中国热带农业科学院科技信息研究所/海南省热带作物信息技术应用研究重点实验室

【目的】构建多任务模糊边界提取深度学习模型，解决模糊边界难提取及伪边界难消除的问题，为地块破碎地区的地块边界提取提供参考依据。【方法】以广西河池市宜州区为研究区，通过解译典型山区破碎遥感影像，建立模糊边界提取数据集，... 详细信息

【目的】构建多任务模糊边界提取深度学习模型，解决模糊边界难提取及伪边界难消除的问题，为地块破碎地区的地块边界提取提供参考依据。【方法】以广西河池市宜州区为研究区，通过解译典型山区破碎遥感影像，建立模糊边界提取数据集，引入SAM2视觉大模型及采用适配器Adapter微调优化其编码器，设计地块属性提取辅助任务，构建多任务模糊边界提取深度学习模型SAM2Xi，并通过对比试验证实该模型在山区地块破碎环境下的模糊边界提取效果。【结果】SAM2Xi模型在全局最佳阈值（ODS）和单图最佳阈值（OIS）上表现最佳，分别为0.663和0.672，显示出最高的边缘检测精度和适应性，但50%精度召回率（R50）略低于DexiNed模型。SAM2Xi模型结合语义信息与边缘特征，增强了模糊边界识别能力，在复杂场景下表现尤为出色；SAM2Xi模型在低对比度和复杂背景下仍然保持高精度，模糊边界区域的细节保留、连贯性和噪声抑制均优于其他模型；此外，SAM2Xi模型在伪边界清除任务中表现最佳，其先进特征提取和优化机制几乎完全消除了伪边界干扰，在各类场景下保持高精度边缘检测，具有更高的鲁棒性和准确性。SAM2Xi模型能成功提取研究区的地块信息（地块图斑数1587597个，总面积145696.646 ha），且提取的地块分布与实际情况高度吻合，具体表现为：（1）在大片耕地范围内可准确划分各地块；（2）可提取建筑物中的零星耕地或园地；（3）可提取林地中能被单独分割的地块（人工林），但自然林基本不会被误识。【结论】基于SAM2多任务学习构建的SAM2Xi模型实现了模糊边界识别与伪边界清除的双重突破，在复杂地形适应性、边界连贯性保持及噪声抑制方面具有明显优势，为我国西南山区复杂地形下地块边界提取及山区农业资源精准管理提供了技术支撑。

关键词：地块边界提取 SAM2 多任务学习遥感影像 SAM2Xi模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于傅里叶变换红外光谱和siPLS-GA-PLS的水稻叶片氮素含量预测研究

引用

红外与毫米波学报 2009年第4期28卷 277-280页

作者：林芬芳陈祝炉王珂邓劲松许红卫浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所浙江杭州310029

傅里叶变换中红外光谱谱区宽,搜索空间大,需要采用高效率和高质量的算法进行波长选择.敏感波段及其组合的选择是简化分析模型和提高模型预测精度的关键技术之一.本研究以水稻孕穗期叶片干样的中红外光谱透射率和叶片氮素含量为数据源,... 详细信息

傅里叶变换中红外光谱谱区宽,搜索空间大,需要采用高效率和高质量的算法进行波长选择.敏感波段及其组合的选择是简化分析模型和提高模型预测精度的关键技术之一.本研究以水稻孕穗期叶片干样的中红外光谱透射率和叶片氮素含量为数据源,通过协同偏最小二乘算法（siPLS）从宽谱区中初选出波段范围1583.3-992.2cm^-1,再采用迭代遗传算法（GA）从中选出了84个水稻叶片氮素含量预测的敏感波段.研究结果显示以此敏感波段建立的偏最小二乘回归模型的预测均方根误差（RMSEP）和水稻叶片总氮含量的测量值与预测值之间的相关系数分别为0.1186和0.9120,该预测结果明显优于协同偏最小二乘法（siPLS）和光谱指数NFSA的预测结果,说明傅里叶变换红外光谱技术结合siPLS-GA-PLS算法能够实现水稻叶片氮素含量的预测.

关键词：水稻氮傅里叶变换红外光谱协同偏最小二乘法遗传-偏最小二乘法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于互信息理论的水稻磷素营养高光谱诊断

引用

光谱学与光谱分析 2009年第9期29卷 2467-2470页

作者：林芬芳丁晓东付志鹏邓劲松沈掌泉浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所浙江杭州310029

当前,磷素营养诊断的化学分析方法既费力又费时,使诊断结果难以及时应用到田间生产,而高光谱遥感技术是一种非破坏性、快速和有潜力的作物营养诊断技术。但是,由于光谱分析技术的限制,作物磷营养与光谱特性之间的关系研究进展一直较为... 详细信息

当前,磷素营养诊断的化学分析方法既费力又费时,使诊断结果难以及时应用到田间生产,而高光谱遥感技术是一种非破坏性、快速和有潜力的作物营养诊断技术。但是,由于光谱分析技术的限制,作物磷营养与光谱特性之间的关系研究进展一直较为缓慢。文章通过室内实验获取了不同磷营养水平水稻典型生育期冠层光谱反射率及其对应的磷、叶绿素含量等农学参数,并对农学参数做了LSD多重比较。利用互信息(MI)理论分析了水稻磷素含量的敏感波段,结果表明水稻拔节期叶片磷素估测的敏感波段分别为536,630,1 040,551和656 nm,与其相对应的互信息值分别为1.057 5,1.103 9,1.135 3,1.141 7和1.149 4;比较了以此敏感波段为自变量构建的BP人工神经网络模型和多元线性回归模型,结果显示BP人工神经网络模型更优,其交叉验证均方根误差(RMSE-train)和相关系数(R2)分别为0.038 8和0.988 2,而预测均方根误差(RMSE-test)和相关系数(R2)分别为0.050 5和0.989 2。说明利用互信息-神经网络模型(MI-ANN)和高光谱遥感估测田间水稻磷含量是可能的。

关键词：互信息人工神经网络水稻磷素营养光谱

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

沙质土壤热红外高光谱特征及其含沙量预测研究

引用

光谱学与光谱分析 2011年第8期31卷 2195-2199页

作者：黄启厅史舟潘桂颖周炼清纪文君浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所浙江杭州310058

为明确土壤热红外高光谱数据反演土壤含沙量的应用潜力,利用102F型便携式傅里叶变换红外光谱仪对沙质土壤进行测量,在进行相关分析和主成分分析的基础上,对土壤发射率光谱特征进行了分析,并采用偏最小二乘回归和主成分回归两种建模方法... 详细信息

为明确土壤热红外高光谱数据反演土壤含沙量的应用潜力,利用102F型便携式傅里叶变换红外光谱仪对沙质土壤进行测量,在进行相关分析和主成分分析的基础上,对土壤发射率光谱特征进行了分析,并采用偏最小二乘回归和主成分回归两种建模方法预测土壤含沙量。结果表明,沙质土壤发射率光谱中二氧化硅的Reststrahlen特征表现明显,在8.13和9.17μm附近具有不对称强二重谱带,并且在12～13μm区间还有两个吸收强度相对较小的发射谷;土壤发射率随着含沙量的增加而降低,尤其是8.2-9.5μm和9.5-10.4μm两个谱段对土壤沙含量变化敏感,相关系数分别达到0.65和0.5以上,这两个谱段对整体光谱变化具有84.07%的贡献率;不同的光谱变量和建模方法在反演精度上存在明显差异,偏最小二乘回归模型的一阶微分光谱反演精度最高,其建模和预测的RMSE分别为0.45和0.53,R2分别为0.960 7和0.943 6,表明热红外高光谱在土壤含沙量预测方面具有很大的应用潜力。

关键词：热红外高光谱土壤含沙量

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

高分辨率影像香榧树分布信息提取

引用

浙江大学学报（工学版） 2010年第3期44卷 420-425页

作者：韩凝张秀英王小明陈利苏王珂浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所浙江杭州310029

为了准确确定香榧树的空间分布、定量分析香榧树的适宜生长环境,基于IKONOS卫星影像,通过地统计半方差分析评价植被类型的可分性,并获取灰度共生矩阵纹理计算的最佳窗口;综合光谱信息、植被指数和纹理信息,应用C5.0决策树算法获取研究... 详细信息

为了准确确定香榧树的空间分布、定量分析香榧树的适宜生长环境,基于IKONOS卫星影像,通过地统计半方差分析评价植被类型的可分性,并获取灰度共生矩阵纹理计算的最佳窗口;综合光谱信息、植被指数和纹理信息,应用C5.0决策树算法获取研究区地物分类的最优特征及规则,对香榧树的分布进行信息提取,其生产者精度为77.33%,用户精度为76.32%,该结果表明,基于决策树的香榧树分布遥感信息提取方法具有应用价值.

关键词：香榧植被指数纹理灰度共生矩阵决策树半方差分析

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

不同类型土壤的二向反射光谱特性及模拟

引用

光谱学与光谱分析 2008年第5期28卷 1007-1011页

作者：程街亮史舟李洪义浙江大学农业遥感和信息技术应用研究所浙江杭州310029

在对不同类型土壤进行室内光谱二向反射率测定的基础上,分析了可见光波段及TM4近红外波段土壤二向反射率随观测角度变化规律,得出以下结论:在不同的观测方位角,土壤二向反射率都随着观测天顶角的增加而增加,土壤的二向反射率在垂直主平... 详细信息

在对不同类型土壤进行室内光谱二向反射率测定的基础上,分析了可见光波段及TM4近红外波段土壤二向反射率随观测角度变化规律,得出以下结论:在不同的观测方位角,土壤二向反射率都随着观测天顶角的增加而增加,土壤的二向反射率在垂直主平面方向是对称的;反射率在后向散射方向达到最高,在前向散射方向最低。并利用基于辐射传输理论的Hapke二向反射模型对不同类型土壤在可见光波段及Land-sat TM4近红外波段的二向反射率进行了模拟,得到了很好的结果;其在模拟可见光波段时的RMSE值分别为0.003,0.002,0.004,相关系数分别达到0.995,0.998及0.998;在模拟TM4近红外波段时的RMSE值分别为0.004,0.006,0.005,相关系数分别达到0.997,0.996及0.998,这表明通过逐波段的模拟可以获取整条二向反射光谱曲线。

关键词：土壤观测天顶角观测方位角二向反射光谱特性 BRDF模型模拟

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于红边位置变化特征的油菜种植区域提取

引用

农业工程学报 2013年第15期29卷 145-152页

作者：佘宝黄敬峰石晶晶魏传文浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所杭州310058

油菜种植区域的准确提取是进行长势监测、估产和灾情评估的前提,遥感手段已成为作物种植区域提取与监测的高效方法,而高光谱遥感具有波段多、波谱分辨率高、信息丰富等特点,因而提供了一种新的技术手段。为了探究高光谱遥感在作物识别... 详细信息

油菜种植区域的准确提取是进行长势监测、估产和灾情评估的前提,遥感手段已成为作物种植区域提取与监测的高效方法,而高光谱遥感具有波段多、波谱分辨率高、信息丰富等特点,因而提供了一种新的技术手段。为了探究高光谱遥感在作物识别与提取中的优势,该文基于2004年4月4日和5月6日2期EO-1Hyperion影像,依据油菜盛花期到荚果期红边位置"蓝移"特征,区别于其他植被,实现了油菜种植区域的高光谱遥感提取。采用随机点验证方法对提取结果进行验证,总体精度为92.6%,Kappa系数为0.803,漏分和错分误差均处在合理的范围之内。该方法充分利用了高光谱遥感手段可提取植被红边参数的优势,且算法对地物光谱差异性不敏感,为油菜种植区域遥感提取提供了一套全新的思路与解决方案。

关键词：遥感决策树高光谱红边位置 Hyperion 种植区域油菜

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

植被光谱遥感数据的研究现状及其展望

引用

浙江大学学报（农业与生命科学版） 2001年第6期27卷 682-690页

作者：申广荣王人潮浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所浙江杭州310029

植被光谱遥感是地表植被地学过程对地观测的强有力工具 .本文概述了植被光谱遥感在植被信息提取、植物长势监测和估产以及估算植物光合有效辐射和初级生产力等方面的应用及研究现状 ,特别关注了高光谱遥感及其与近年逐步兴起的多角度遥... 详细信息

植被光谱遥感是地表植被地学过程对地观测的强有力工具 .本文概述了植被光谱遥感在植被信息提取、植物长势监测和估产以及估算植物光合有效辐射和初级生产力等方面的应用及研究现状 ,特别关注了高光谱遥感及其与近年逐步兴起的多角度遥感结合 ,更精确地反演植被参数等方面的发展状况 .并讨论了今后植被光谱遥感应用发展的方向和研究领域 .

关键词：植被光谱遥感高光谱遥感植被监测又向反射模型数据融合

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于SPOT5影像的1∶1万土地利用矢量数据误差研究

引用

农业工程学报 2005年第9期21卷 56-61页

作者：冯秀丽王珂周斌浙江大学农业遥感信息技术应用研究所杭州310029

基于遥感的1∶1万土地利用更新调查矢量数据的空间匹配误差是该应用能否实现的关键。实验选取浙江省绍兴市杨汛桥镇为例,利用控制点、检测点GPS野外实测数据,以及同期IKONOS数据,采用对比法,进行了基于SPOT5遥感影像的土地利用更新调查... 详细信息

基于遥感的1∶1万土地利用更新调查矢量数据的空间匹配误差是该应用能否实现的关键。实验选取浙江省绍兴市杨汛桥镇为例,利用控制点、检测点GPS野外实测数据,以及同期IKONOS数据,采用对比法,进行了基于SPOT5遥感影像的土地利用更新调查(平原区域)矢量数据的点、面的空间匹配误差的研究,最后得出了点位误差结果:水平方向7.38m,垂直方向4.53m,点位平面中误差8.66m;以及面状地物空间匹配误差结果:绝大部分地类的面积吻合度及相对面积精度都可达95%左右。因此,基于SPOT5影像的1∶1万平原区域土地利用更新调查是完全可行的。

关键词：土地利用更新调查 SPOT5 矢量数据误差

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：