检索结果-内蒙古大学图书馆

光谱学与光谱分析 2009年第8期29卷 2171-2175页

作者：祝锦霞邓劲松石媛媛陈祝炉韩凝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 浙江省农业遥感与信息技术重点实验室浙江杭州310029

选用扫描仪获取水稻叶片的数字图像,运用数字图像处理技术研究不同氮素水平水稻的叶色、纹理和形态特征,尝试建立基于叶色、纹理和形态特征的综合水稻氮素营养诊断模型。研究表明:(1)通过水稻叶绿素a含量和叶片颜色特征之间的相关性分析... 详细信息

选用扫描仪获取水稻叶片的数字图像,运用数字图像处理技术研究不同氮素水平水稻的叶色、纹理和形态特征,尝试建立基于叶色、纹理和形态特征的综合水稻氮素营养诊断模型。研究表明:(1)通过水稻叶绿素a含量和叶片颜色特征之间的相关性分析,得到有效颜色特征参量B,b,b/(r+g),b/r,b/g,同时分析叶绿素a含量随叶位的空间分布特征,选择较为稳定的第三完全展开叶作为指示叶或诊断叶;(2)通过与高光谱遥感数据的相关性分析,从机理上说明基于机器视觉的水稻氮素营养诊断是有理论依据的,是可行的;(3)提取水稻叶片颜色、形态综合特征信息,与YIQ电视信号彩色坐标系统的CB值建立水稻氮营养水平的识别模型,得到4个氮素水平的正确识别率为:N0:74.9%;N1:52%;N2:84.7%;N3:75%。初步研究结果表明基于扫描图像特征的田间水稻氮素水平诊断方法是有优势和前景的,有可能建立一种新的实时、快速、准确的田间水稻氮素营养诊断的方法。

关键词：颜色特征主成分分析综合特征

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基于光谱波段自相关的水稻信息提取波段选择

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光谱学与光谱分析 2008年第5期28卷 1098-1101页

作者：王福民黄敬峰徐俊锋王秀珍浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所浙江大学农业信息科学与技术中心浙江省农业遥感与信息技术重点研究实验室浙江杭州310029

通过大田试验，使用ASD光谱仪测量水稻不同生育期的冠层光谱，将光谱以10nm为步长进行合并，再将不同日期光谱的所有波段组合计算相关系数平方（R^2），生成R^2矩阵，并绘制R^2分布图。根据R^2越大，光谱波段之间冗余信息越多，R^2越小... 详细信息

通过大田试验，使用ASD光谱仪测量水稻不同生育期的冠层光谱，将光谱以10nm为步长进行合并，再将不同日期光谱的所有波段组合计算相关系数平方（R^2），生成R^2矩阵，并绘制R^2分布图。根据R^2越大，光谱波段之间冗余信息越多，R^2越小，水稻光谱波段信息含量越多的原则，在所有测量日期中选择出前100个R^2最小值对应的波段，将这些波段进行统计分析。结果表明，可见光区域各个波段之间和红外（近红外和短波红外）区域各个波段之间都含有大量冗余信息。水稻信息量丰富的波段主要集中在可见光的长波波段，红边波段，近红外第一和第二峰值波段，以及短波近红外第一峰前区（1530nm附近）和第二峰值区（2215nm附近）。比较水稻与其他植被对于最优波段的选择，400-410，630-650和1520-1540nm三个波段区间表现为水稻信息提取较为独特的波段。

关键词：波段自相关水稻波段选择

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利用计算机视觉和光谱分割技术进行水稻叶片钾胁迫特征提取与诊断研究

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光谱学与光谱分析 2010年第1期30卷 214-219页

作者：石媛媛邓劲松陈利苏张东彦丁晓东王珂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应用重点实验室浙江杭州310029 浙江大学环境修复与生态健康教育部重点实验室浙江杭州310029

实时、便捷、可靠的作物营养诊断和监测方法是科学施肥的基础。传统手段在取样、测定、数据分析方面需耗费大量的人力、物力,且时效性差。通过静态扫描技术采集不同钾营养水平的水稻叶片图像,利用面向对象的光谱分割技术和最近邻分类器... 详细信息

实时、便捷、可靠的作物营养诊断和监测方法是科学施肥的基础。传统手段在取样、测定、数据分析方面需耗费大量的人力、物力,且时效性差。通过静态扫描技术采集不同钾营养水平的水稻叶片图像,利用面向对象的光谱分割技术和最近邻分类器,根据扫描图像中目标对象的光谱、空间、形状等特征对钾胁迫叶片特征进行了准确的提取和识别,并从分类结果里初步判断出斑点区域面积比例随钾浓度的增大而减小,用叶片图像进行缺钾叶片量化诊断时,第三完全展开叶优于第一完全展开叶。随机选取250个点利用误差分析矩阵方法进行精度评价,总体识别精度为96.00%,KAPPA系数为0.945 3。这一叶片特征提取方法为水稻钾胁迫量化诊断提供了新的方法。

关键词：扫描光谱分割钾胁迫信息提取

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基于扫描图像光谱特征和模式识别的水稻叶片磷素诊断研究

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光谱学与光谱分析 2011年第5期31卷 1336-1339页

作者：丁晓东石媛媛路雪邓劲松沈掌泉王珂浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所环境修复与生态健康教育部重点实验室浙江省农业遥感与信息技术应用重点实验室浙江杭州310029

磷的缺乏对水稻产量有很大影响,磷的无损快速营养诊断对缺磷水稻生产有十分重要的意义。该文以水稻不同磷营养水平的顶部三张完全展开叶图像为研究对象,综合提取图像光谱信息表现出的颜色、纹理和形状三类共26个叶片特征指数并进行单因... 详细信息

磷的缺乏对水稻产量有很大影响,磷的无损快速营养诊断对缺磷水稻生产有十分重要的意义。该文以水稻不同磷营养水平的顶部三张完全展开叶图像为研究对象,综合提取图像光谱信息表现出的颜色、纹理和形状三类共26个叶片特征指数并进行单因子特征分析,结合CfsSubset Eval+Scattersearch方法对26个特征属性进行优化组合、评价和选择,根据不同叶位的特征指数选择结果,利用粗糙集理论将不同磷营养水平叶片图像样本分为三类:极缺、微缺、正常。由识别精度可知,严重缺磷样本识别率最高,第三叶为水稻磷营养诊断的最佳叶位。

关键词：扫描图像光学特征缺磷诊断

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作物植被覆盖度的高光谱遥感估算模型

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光谱学与光谱分析 2008年第8期28卷 1827-1831页

作者：朱蕾徐俊锋黄敬峰王福民刘占宇王渊浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所浙江杭州310029 环境修复与生态健康教育部重点实验室浙江大学环境与资源学院浙江杭州310029 浙江省农业遥感与信息技术重点研究实验室浙江杭州310029

通过大田试验,使用ASD光谱仪测量了油菜、玉米、水稻三种作物不同覆盖度水平下的冠层光谱,同时拍照获取植被图片并用计算机求算了植被覆盖度。利用三种作物光谱求算"红边"变量,并对波段两两组合求算归一化植被指数(NDVI),建... 详细信息

通过大田试验,使用ASD光谱仪测量了油菜、玉米、水稻三种作物不同覆盖度水平下的冠层光谱,同时拍照获取植被图片并用计算机求算了植被覆盖度。利用三种作物光谱求算"红边"变量,并对波段两两组合求算归一化植被指数(NDVI),建立这些光谱变量与覆盖度之间的估算模型,得到适用于三种作物的最优估算模型和最佳的NDVI波段组合。另外,利用响应函数模拟了TM归一化植被指数,同植被覆盖度进行了相关分析,回归方程的R2达到0.80,并通过了预留数据的检验,为TM数据植被覆盖度估算进行了探索性的研究。

关键词：作物植被覆盖度归一化植被指数 “红边”变量高光谱估算模型

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油菜叶片和冠层水平氮素含量的高光谱反射率估算模型

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光谱学与光谱分析 2008年第2期28卷 273-277页

作者：王渊黄敬峰王福民刘占宇浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所浙江杭州310029 环境修复与生态健康教育部重点实验室浙江大学浙江杭州310029 浙江省农业遥感与信息技术重点研究实验室浙江杭州310029

通过设计实验首先确定是否可以用油菜叶片反射率光谱预测其氮素含量,以及是否可以用预测的光谱特征值与氮素含量建立相关模型。实验结果表明,反射率光谱的转化形式R的一阶微分为预测油菜氮素含量的最佳形式,最佳波段选择与其他研究结果... 详细信息

通过设计实验首先确定是否可以用油菜叶片反射率光谱预测其氮素含量,以及是否可以用预测的光谱特征值与氮素含量建立相关模型。实验结果表明,反射率光谱的转化形式R的一阶微分为预测油菜氮素含量的最佳形式,最佳波段选择与其他研究结果相似。短波红外光谱波段能较好预测氮素含量,但是选择的高相关性短波红外区域一般都较窄,因此可用高光谱和高辐射分辨率来准确描述油菜光谱特征。短波红外反射率的变化主要是由于植被化学信号的改变而引起的。直接太阳辐射率、观测设备、叶片振动以及大气湿度的细微变化都可能引起光谱一阶微分的变化。冠层反射率一阶微分R′建立的逐步回归模型拟合度较高。

关键词：油菜高光谱反射率氮素含量相关分析逐步回归

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基于水稻背景特性的植被指数参数修正研究

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农业工程学报 2008年第5期24卷 152-155页

作者：王福民黄敬峰王秀珍浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所浙江大学农业信息科学与技术中心浙江省农业遥感与信息技术重点研究实验室杭州310029 浙江省气象研究所杭州310029

植被指数广泛应用在各种植被遥感监测中,但不同土壤背景会对基于植被指数的遥感监测精度产生影响,特别是以水为背景的水稻遥感监测。该研究旨在对各种背景调节植被指数的参数进行修正,以便更适合以水土混合物为背景的水稻参数估算。首... 详细信息

植被指数广泛应用在各种植被遥感监测中,但不同土壤背景会对基于植被指数的遥感监测精度产生影响,特别是以水为背景的水稻遥感监测。该研究旨在对各种背景调节植被指数的参数进行修正,以便更适合以水土混合物为背景的水稻参数估算。首先通过不同生育期水稻的冠层光谱构建在不同参数条件下的背景调节植被指数(WDVI、SAVI、SAVI2、TSAVI),然后以多种方程形式拟合以不同参数构建的各个植被指数与水稻叶面积指数LAI的关系,最后通过比较各拟合方程的决定系数(R2)得到各植被指数修正后的合适参数。结果表明:在使用植被指数估算水稻LAI时,其参数都需要修正。对WDVI,其修正后的参数α=1.44;对SAVI,其修正后的参数L=0.08;对SAVI2,其修正后的参数θ=0.02;而对TSAVI,其修正后的参数a=0.5,b=0.02,X=0.02。另外,在各种拟合方程形式中,以指数和幂函数的拟合效果最佳。在以WDVI、SAVI、SAVI2和TSAVI为自变量,以LAI为因变量的各种估算模型中,TSAVI对LAI具有较高的估算精度,SAVI和SAVI2次之,WDVI最差。总之,在进行水稻遥感监测时,对植被指数的参数进行修正有利于提高监测精度。

关键词：植被指数高光谱遥感监测参数修正水稻

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基于可见光/近红外光谱技术的倒伏水稻识别研究

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红外与毫米波学报 2009年第5期28卷 342-345页

作者：刘占宇王大成李波黄敬峰浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所浙江杭州310029 浙江大学环境修复与生态健康教育部重点实验室浙江杭州310029 浙江省农业遥感与信息技术重点实验室浙江杭州310029

运用可见光/近红外光谱仪获取正常的和受稻飞虱、穗颈瘟危害而倒伏的水稻冠层光谱反射率,采用主成分分析(PCA)方法对反射率光谱进行降维处理,提取2个主分量光谱.其中,第一主分量PC1代表了水稻冠层的光谱特性,第二主分量PC2反映了倒伏水... 详细信息

运用可见光/近红外光谱仪获取正常的和受稻飞虱、穗颈瘟危害而倒伏的水稻冠层光谱反射率,采用主成分分析(PCA)方法对反射率光谱进行降维处理,提取2个主分量光谱.其中,第一主分量PC1代表了水稻冠层的光谱特性,第二主分量PC2反映了倒伏水稻的冠层光谱变化信息.将前2个主分量作为支持向量分类机(SVC)的输入向量,建立分类模型.结果表明,对受稻飞虱危害倒伏的水稻验证数据的识别精度为100%,对受穗颈瘟危害倒伏的水稻验证数据的识别精度为90.9%.研究表明可见光/近红外光谱可能是一种有效的倒伏水稻识别方法.

关键词：稻飞虱穗颈瘟可见光/近红外光谱反射率主成分分析支持向量分类机

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土壤高光谱噪声过滤评价研究

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光谱学与光谱分析 2009年第3期29卷 722-725页

作者：黄明祥王珂史舟龚建华李洪义程街亮浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所浙江杭州310029 遥感科学国家重点实验室中国科学院遥感应用研究所北京100101

以ASD FieldSpecProFR测试的土壤高光谱数据为研究对象，探讨光谱噪声分布以及不同滤波器去噪效果定量评价。土壤高光谱曲线目视及其包络线去除、一阶微分和高通滤波分析表明，除起始波段350nrn最前端40nm范围内有部分噪声外，其他UV／v... 详细信息

以ASD FieldSpecProFR测试的土壤高光谱数据为研究对象，探讨光谱噪声分布以及不同滤波器去噪效果定量评价。土壤高光谱曲线目视及其包络线去除、一阶微分和高通滤波分析表明，除起始波段350nrn最前端40nm范围内有部分噪声外，其他UV／vNIR（350-1050nm）范围内基本不存在噪声，而整个SWIR（1000-2500nm）范围内存在一定的噪声，SWIR2（1800-2500nm）后半段噪声较大，并且组成光谱仪的3台分光计在相互结合处，噪声比邻近谱段更大。采用六种不同滤波器进行噪声去除，通过构建光谱平滑指数（SI）、横向特征保持指数（HFRI）和纵向特征保持指数（VFRI）进行定量评价各滤波器去噪能力，评价结果对比发现WD和MA既能达到曲线平滑又能较好地保持波段特征。此外在PLSR模型下，以66个土壤样本的光谱为例，将六种滤波器去噪后的一阶微分光谱作为模型输入，比较分析不同滤波器对砂粒含量预测精度影响，精度对比表明，相比滤波器的特征保持能力，平滑能力更能影响砂粒含量精度。本研究为开展光谱预处理和光谱分析技术提供有益探索，并能为光谱学相关应用提供了科学依据。

关键词：土壤高光谱噪声滤波定量评价

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油菜红边特征及其叶面积指数的高光谱估算模型

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农业工程学报 2006年第8期22卷 22-26页

作者：黄敬峰王渊王福民刘占宇浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所浙江大学农业信息科学与技术中心浙江省农业遥感与信息技术重点研究实验室杭州310029

在2003～2004年油菜生长季，选用6个油菜品种，设置3个氮素水平的小区试验。在不同发育期同步测定油菜冠层的光谱反射率及对应叶片的叶面积指数。利用油菜冠层的光谱反射率数据提取红边参数，分析其变化规律，油菜叶面积指数与红边参数... 详细信息

在2003～2004年油菜生长季，选用6个油菜品种，设置3个氮素水平的小区试验。在不同发育期同步测定油菜冠层的光谱反射率及对应叶片的叶面积指数。利用油菜冠层的光谱反射率数据提取红边参数，分析其变化规律，油菜叶面积指数与红边参数的相关性，估算结果表明：油菜冠层红边一阶导数光谱具有“双峰”现象，红边位置λred位于690～720nm之间，在油菜生长旺盛期间出现“红边平台”，前期有“红移”，后期有“蓝移”现象；叶面积指数与冠层光谱红边参数λred、Dλred、Sred之间在开花前存在显著相关，但开花后相关性不显著；利用开花前的红边参数可以估算油菜的叶面积指数，开花后的红边参数不能用于估算油菜的叶面积指数；最后建立了不同时期和开花前油菜叶面积指数的估算模型。

关键词：油菜高光谱遥感红边参数叶面积指数相关分析估算模型

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