检索结果-内蒙古大学图书馆

浙江大学学报（农业与生命科学版） 2022年第3期48卷 289-302页

作者：邓小东王宏全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杭州310058 贵州大学矿业学院贵阳550025 浙江省农业遥感与信息技术重点研究实验室杭州310058

土壤水分是农作物物候期生长和气候、环境变化的敏感因子,在陆表水气循环过程中发挥着重要作用。本文首先梳理了基于主动微波遥感、被动微波遥感、全球卫星导航系统反射测量(Global Navigation Satellite System Reflectometry,GNSS-R)... 详细信息

土壤水分是农作物物候期生长和气候、环境变化的敏感因子,在陆表水气循环过程中发挥着重要作用。本文首先梳理了基于主动微波遥感、被动微波遥感、全球卫星导航系统反射测量(Global Navigation Satellite System Reflectometry,GNSS-R)技术的土壤水分反演算法:1)基于主动微波遥感的裸露地表经验模型、半经验模型、物理散射模型、植被覆盖的水云模型(water cloud model,WCM)和密歇根微波植被散射(Michigan microwave canopy scattering,MIMICS)模型;2)基于被动微波遥感的裸露地表粗糙度模型Q/H、H_(p)、Q_(p)和植被覆盖的τ-ω模型;3)地基、星载GNSS-R土壤水分反演算法。其次,分析了近几十年来微波遥感反演土壤水分的研究进展,提出了进一步精确量化植被和地表粗糙度等土壤水分反演要素的时空变异性是提高反演精度的关键,尤其要考虑植被生长过程及由此导致的电磁波辐射传输机制的不确定性问题。最后,展望了土壤水分在农业生产、陆表水气循环中的应用前景,并指出全球尺度土壤水分对气候变化的响应及反馈机制将是未来的研究热点。

关键词：土壤水分微波遥感反演算法

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土壤中红外光谱库支持下的局部建模集优化

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红外与毫米波学报 2023年第6期42卷 816-824页

作者：沈佳丽陈颂超洪永胜李硕华中师范大学地理过程分析与模拟湖北省重点实验室湖北武汉430079 浙江大学杭州国际科创中心浙江杭州311200 浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所浙江杭州310058 农业农村部光谱检测重点实验室浙江杭州310058

土壤中红外(MIR)光谱能快速、无污染、低成本地估算土壤有机碳等理化属性。随着各种尺度土壤光谱库的建立,使用其进行快速土壤分析引起广泛关注,但光谱库的通用模型在局部尺度上的预测效果不理想。开发“局部化”光谱建模方法是提高土... 详细信息

土壤中红外(MIR)光谱能快速、无污染、低成本地估算土壤有机碳等理化属性。随着各种尺度土壤光谱库的建立,使用其进行快速土壤分析引起广泛关注,但光谱库的通用模型在局部尺度上的预测效果不理想。开发“局部化”光谱建模方法是提高土壤光谱库性能的有效途径。本文提出了一种新的方法,通过光谱相似度计算和建模子集构建,旨在从库中快速建立最优局部建模集以提高预测精度。比较了欧氏、马氏、余弦三种距离算法衡量待测样本与库样本之间的相似度并生成距离矩阵;使用连续统去除法从距离矩阵中提取库容曲线中的特征点。利用偏最小二乘回归建立土壤MIR光谱与有机碳含量间的定量关系。结果表明,三种距离算法结合连续统去除得到的第一特征点均可得到较佳的预测精度。马氏距离不仅模型精度最高(R^(2)=0.764,RMSE=1.021%)而且用到的库样本数最少(14%库容)。本方法可改善MIR光谱分析的成本效率并能提高局部尺度的预测能力。

关键词：土壤碳相似度距离矩阵连续统去除偏最小二乘回归

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基于高密度气象站的订正与日极端降水量精细化研究

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自然灾害学报 2023年第3期32卷 145-159页

作者：司丽丽邵琪赵亮魏铁鑫侯佳黄敬峰河北省气象与生态环境重点实验室河北石家庄050021 中国气象局雄安大气边界层重点开放实验室河北保定071800 河北省气象灾害防御和环境气象中心河北石家庄050021 污染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310058 浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所浙江杭州310058 浙江省农业遥感与信息技术重点研究实验室浙江杭州310058

随着全球气候变暖,近年来极端降水事件及其引发的洪涝灾害频发,极端降水事件的模拟与精细化研究显得尤为重要。随着区域气象站网的加密建设,为极端降水事件的精细化研究提供可能。为了将区域站短序列数据应用到日极端降水量的研究中,本... 详细信息

随着全球气候变暖,近年来极端降水事件及其引发的洪涝灾害频发,极端降水事件的模拟与精细化研究显得尤为重要。随着区域气象站网的加密建设,为极端降水事件的精细化研究提供可能。为了将区域站短序列数据应用到日极端降水量的研究中,本研究首先基于年最大值法(annual maximum,AM)和超阈值峰值法(peak over threshold,POT)抽样方法与44种概率分布模型,选择最优抽样方法与概率分布模型,并在此基础上提出对于短序列数据计算日极端降水量的订正方案,通过国家站分析论证,优选出最佳订正方案,将该订正方法应用到只有短序列实测数据的区域站中,优选插值参数并比较不同空间插值方法对插值精度的影响,选择最优的插值方法实现日极端降水量的精细化研究。结果表明,POT1抽样方法与广义帕累托模型是最适用于计算河北省日极端降水量的抽样方法与模型;本研究提出的区域站订正与计算日极端降水量方法可行,将区域站考虑进来后与国家站联合插值使得在空间上更加精细。

关键词：日极端降水量概率分布模型区域站重现期订正延长精细化研究

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基于CT扫描的多枝柽柳年轮生长参数测量及验证

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生态学报 2024年第20期44卷 9401-9411页

作者：刘志洋韩忠玲程勇翔董合干吴玲黄敬峰石河子大学生命科学学院(绿洲城镇与山盆系统生态兵团重点实验室) 石河子832003 石河子大学机械电气工程学院石河子832003 浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所杭州310058

利用多枝柽柳(Tamarix ramosissima Ledeb.)茎秆CT扫描图像,构建年轮三维解剖模型,获取年轮生长速率(TRGR)和年木材材积量(ATV)等生长参数。结果对树木长势评估、干旱区年轮水文响应和气候响应、林业碳汇计量等研究领域具有参考价值。... 详细信息

利用多枝柽柳(Tamarix ramosissima Ledeb.)茎秆CT扫描图像,构建年轮三维解剖模型,获取年轮生长速率(TRGR)和年木材材积量(ATV)等生长参数。结果对树木长势评估、干旱区年轮水文响应和气候响应、林业碳汇计量等研究领域具有参考价值。研究通过对多枝柽柳茎秆CT扫描和平板扫描,分别获得其茎秆CT和平板二维横切扫描图。使用Python深度学习方法,获得CT年轮U-net语义分割模型。结合前期研究已构建的平板扫描年轮图像U-net语义分割模型,研究分别获取两种轮盘扫描图像年轮早材区域。轮盘扫描及语义分割后的结果经图像处理、GIS配准赋坐标后,借助GIS编辑和测量工具,完成多枝柽柳年轮周长、基部断面积生长增量、TRGR及ATV指标的计算。利用CT图像提取的年轮线状CAD图,根据CT切片顺序和间隔,在Sketchup 3D软件中重构多枝柽柳年轮三维解剖图,立体刻画年轮结构特征。研究测量结果通过成对样本t检验,Pearson相关系数检验和Bland-Altman定量一致性分析,评价多枝柽柳CT和平板扫描图年轮测量结果的一致性,检验CT扫描图年轮参数的提取准确性。研究结果表明基于CT图像测量的TRGR指标和平板扫描测量结果一致。成对样本t检验TRGR序列定量均值比较的P值均大于0.05,表明两种来源所得测量结果间无统计学差异。Pearson相关系数为0.9984(P<0.0001),表明两种测量结果间具有强相关性。Bland-Altman定量一致性分析,两种测量途径中有95.625%的样本差异位于一致性界限内,表明两种方法测量的结果具有一致性。基于CT图像通过GIS测量所得的多枝柽柳年轮生长参数经验证,结果准确。研究构建的CT图像年轮生长参数测量方法,可推广到农业和林业各类树木年轮参数的测量。研究结果对树木年轮无损测量技术的发展,未来树木年木材材积量的测算,以及利用年轮研究水文响应和气候响应具有参考价值。

关键词：年轮 CT扫描生长速率年木材材积量三维解剖图

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基于机器学习的春小麦叶片水分含量高光谱估算

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麦类作物学报 2022年第5期42卷 640-648页

作者：热依拉·艾合买提吾木提·艾山江阿不都艾尼·阿不里尼加提·卡斯木伊犁师范大学生物与地理科学学院新疆伊宁835000 浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所杭州310058 浙江省农业遥感与信息技术重点研究实验室浙江杭州310058 新疆大学资源与环境科学学院新疆乌鲁木齐830046

为了比较不同机器学习算法在干旱半干旱区春小麦叶片水分含量(leaf water content,LWC)遥感监测中的应用效果及筛选最佳波段组合,在田间尺度上,以春小麦冠层高光谱数据为基础,采用两波段组合形式,计算15种光谱参数(比值植被指数RVI、归... 详细信息

为了比较不同机器学习算法在干旱半干旱区春小麦叶片水分含量(leaf water content,LWC)遥感监测中的应用效果及筛选最佳波段组合,在田间尺度上,以春小麦冠层高光谱数据为基础,采用两波段组合形式,计算15种光谱参数(比值植被指数RVI、归一化植被指数NDVI、差值植被指数DVI和12种水分植被指数),通过对抽穗期叶片含水量与光谱参数拟合效果进行对比与分析,分别构建了基于机器学习[人工神经网络(artificial neural network,ANN)、K近邻(K-nearest neighbors,KNN)和支持向量回归(support vector regression,SVR)]和光谱参数的春小麦LWC反演模型,并对模型精度进行验证,以确定有效波段组合。结果表明,小麦抽穗期LWC与冠层高光谱反射率(R_(784~950))、12种水分植被指数均显著相关(P<0.01);波段组合形式有效地优化了两波段指数的波段组合,在800~1000 nm区间光谱参数(RVI_(1046,1057)、NDVI_(1272,1279)、DVI_(1272,1279))的波段组合计算明显提升了其对LWC的敏感性;在不同的机器学习算法中,基于两波段组合光谱参数的KNN算法所见模型对LWC的预测效果(r^(2)=0.64,RMSE=2.35,RPD=2.01)优于ANN、SVR两种算法。这说明两波段光谱指数和KNN算法在春小麦叶片水分含量的高光谱遥感估算中具有一定的优势。

关键词：春小麦机器学习水分含量植被指数高光谱

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农业遥感技术发展新需求与新挑战

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中国农业信息 2023年第6期35卷 9-21页

作者：王福民李嘉乐段四波余强毅叶粟徐天玥史舟浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所全省农业遥感与信息技术重点实验室北方干旱半干旱耕地高效利用全国重点实验室/农业农村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

【目的】农业遥感是中国农业现代化发展的重要技术手段，随着空天遥感技术不断发展，农业遥感步入了快速发展阶段。在中国农业现代化建设的新时期，明确农业遥感发展的新需求和新挑战对于推动农业遥感新发展，更好地服务中国农业现代... 详细信息

【目的】农业遥感是中国农业现代化发展的重要技术手段，随着空天遥感技术不断发展，农业遥感步入了快速发展阶段。在中国农业现代化建设的新时期，明确农业遥感发展的新需求和新挑战对于推动农业遥感新发展，更好地服务中国农业现代化具有重要意义。【方法】文章采用文献综述和总结凝练的方法，回顾和概述了农业遥感技术的发展历程，分析了当前农业遥感发展现状。在中国农业现代化建设新时代背景下，基于国家战略需求提出了当前农业遥感技术发展的新需求，分析了农业遥感技术发展的新挑战。【结果】（1）当前农业遥感研究覆盖了种植面积提取、长势监测、产量预测、农业气象灾害监测、病虫害监测和气象、土壤等农业环境监测等内容，农业遥感逐渐向更准确、更及时、更自动的方向发展。（2）新时代背景下，农业遥感的新需求主要体现在智慧育种、耕地保护和精细农作等方面；新挑战则主要表现在农业遥感监测层级由表层植被/土壤向根层根系/土壤的发展、遥感观测的时间间隔由周期观测向近实时观测演进、遥感观测尺度由单一尺度向多尺度耦合发展以及遥感观测落脚点由传统的观测结果呈现向实际决策应用的转变。【结论】农业遥感技术发展新需求和新挑战的提出将有助于研究人员更好地聚焦科研目标，解决国家面临的现实问题，加快中国农业现代化发展。

关键词：农业遥感作物遥感土壤遥感新需求新挑战

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多枝柽柳年轮生长速率测量及TRGR指标优势分析

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生态学报 2023年第7期43卷 2915-2926页

作者：刘志洋孙甜甜赵恒明韩忠玲程勇翔刘彤王绍明黄敬峰石河子大学生命科学学院(绿洲城镇与山盆系统生态兵团重点实验室) 石河子832003 石河子大学生机械电气工程学院石河子832003 浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所杭州310058

灌木对生境和气候变化具有高度敏感性,其年轮资料在认识区域环境演变过程、全球气候变化和环境保护中具有重要作用。灌木植株在生长过程中受遗传和极端环境的影响,年轮常出现偏心和不规则生长,这使得专业年轮分析软件测量的年轮宽度数... 详细信息

灌木对生境和气候变化具有高度敏感性,其年轮资料在认识区域环境演变过程、全球气候变化和环境保护中具有重要作用。灌木植株在生长过程中受遗传和极端环境的影响,年轮常出现偏心和不规则生长,这使得专业年轮分析软件测量的年轮宽度数据难以准确反映其整体径向生长信息。为探讨适合于寒旱区灌木年轮学研究的年轮测量指标和测量方法,研究以该区域荒漠常见植物多枝柽柳(Tamarix ramosissima Ledeb.)为研究对象,通过U-net深度学习方法,获得年轮提取训练模型,自动获取扫描轮盘各年早材区域。轮盘扫描及语义分割后的图像经GIS配准赋坐标、ENVI图像处理后,借助GIS编辑和测量工具,完成多枝柽柳各年年轮生长速率(Tree-ring growth rate,TRGR)、年轮宽度(Tree-ring width,TRW)和树木基部断面积生长增量(Basal area increment,BAI)的测量;研究基于Timesat Savitzky-Golay(S-G)滤波时间序列拟合,获取点样尺度归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)季节曲线峰值、季节开始时的增长速率、大季节积分和季节结束时的值等7个关键参数。将多枝柽柳TRGR、TRW和BAI测量结果与NDVI季节曲线关键参数进行相关性分析,检验TRGR指标的合理性,分析指标优势。结果表明:测量的多枝柽柳TRGR指标与点样尺度NDVI关键参数间存在高度正相关,最高相关系数达0.98。TRGR指标不仅能够反映多枝柽柳年轮整体径向生长情况,而且可以有效去除年轮指标中的胸径趋势,突显指标环境趋势,有利于解决树木年轮学中指标去趋势难的问题。TRGR与TRW和BAI指标相比优势明显,可以作为灌木年轮学研究的新代用指标。研究结果为多枝柽柳年轮信息重构NDVI或反之提供了有利证据。研究构建的年轮测量方法相比于专业年轮分析系统具有更为多样的测量手段。研究结果可推动寒旱区灌木年轮学发展。

关键词：灌木年轮年轮生长速率 U-net

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基于CWT-sCARS的东北旱作农田土壤有机质高光谱反演

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农业机械学报 2022年第3期53卷 331-337页

作者：勾宇轩赵云泽李勇卓志清曹梦黄元仿中国农业大学土地科学与技术学院北京100193 自然资源部农用地质量与监控重点实验室北京100193 浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所杭州310058 中国建筑一局(集团)有限公司生态园林分公司北京100071

精准高效获取不同类型土壤的有机质含量,对促进东北土壤退化防治和耕地质量提升有重要意义。本研究以东北旱作农田典型土壤类型为研究对象,采集了黑土、黑钙土、潮土和棕壤共118个土壤样品,采用倒数对数、一阶微分、连续统去除和连续小... 详细信息

精准高效获取不同类型土壤的有机质含量,对促进东北土壤退化防治和耕地质量提升有重要意义。本研究以东北旱作农田典型土壤类型为研究对象,采集了黑土、黑钙土、潮土和棕壤共118个土壤样品,采用倒数对数、一阶微分、连续统去除和连续小波变换分别对其光谱曲线进行预处理。通过稳定性竞争自适应重加权采样(sCARS)算法筛选敏感波段,并建立偏最小二乘回归模型。研究结果表明:连续小波变换处理可以抑制背景和噪声的干扰,挖掘土壤光谱内隐含的有效信息,提高土壤光谱与有机质含量的相关性。sCARS算法能够提取与土壤有机质相关的重要特征信息变量,去除冗余、重叠的光谱信息,提高建模效率。黑土、黑钙土、潮土和棕壤的最佳模型均为连续小波变换模型,R^(2)分别达到了0.83、0.88、0.93和0.93;一阶微分模型也有较好的表现,而倒数对数、连续统去除的模型效果不佳。连续小波变换处理后,模型的精度和稳定性得到了显著提升,建模集、验证集决定系数R^(2)最高提升了0.13、0.28,均方根误差(RMSE)最大降低了2.48、2.40 g/kg。连续小波变换结合sCARS算法,为土壤有机质含量的高光谱快速精准估测提供了新途径。

关键词：东北旱作区土壤有机质高光谱连续小波变换稳定性竞争自适应重加权采样

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基于野外可见近红外光谱和水分影响校正算法的土壤剖面有机碳预测

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光谱学与光谱分析 2021年第4期41卷 1234-1239页

作者：李硕李春莲陈颂超徐冬云史舟华中师范大学地理过程分析与模拟湖北省重点实验室湖北武汉430079 浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所浙江杭州310058 INRAE UnitéInfoSol45075 OrléansFrance UMR SAS INRAEAgrocampus Ouest35042 RennesFrance

土壤是陆地碳循环的中枢,充分发挥土壤固碳潜力有助于减缓全球气候变化。土壤有机碳(SOC)的高度分异性同时体现在空间和垂直分布上,但是许多前期研究往往只考虑了空间分异,而忽略了垂直分异。尤其在青藏高原这种高寒山区,土壤样品采集... 详细信息

土壤是陆地碳循环的中枢,充分发挥土壤固碳潜力有助于减缓全球气候变化。土壤有机碳(SOC)的高度分异性同时体现在空间和垂直分布上,但是许多前期研究往往只考虑了空间分异,而忽略了垂直分异。尤其在青藏高原这种高寒山区,土壤样品采集难度较大且费用昂贵。可见近红外(Vis-NIR)光谱作为传统土壤实验室化学分析的辅助手段,能够较为快速和精准地估测SOC含量。但是土壤水分等环境因素会掩盖或改变SOC的Vis-NIR光谱吸收特征进而削弱模型预测精度。外部参数正交化(EPO)和分段直接标准化(PDS)算法可以有效校正水分对光谱的影响,但其在野外新鲜土柱上的表现还不得而知。本研究旨在探索不同水分影响校正算法对野外剖面土壤光谱的校正能力,对采自中国青藏高原海拔2900~4500 m色季拉山的共26个1 m深土柱。沿深度以5 cm×5 cm为测量单元,从各单元中心采集共计386个野外原状湿样Vis-NIR光谱,并在实验室内测得相应386个研磨干样的Vis-NIR光谱以及SOC含量。经EPO和PDS算法校正土壤水分对光谱的影响后,通过随机森林建立土壤光谱和SOC含量的定量预测模型,并使用靴襻法评估不同校正处理下预测模型的不确定。土柱整体及垂直分布的精度结果表明,经PDS法转换的农田和草地土柱湿样光谱均表现出良好的水分校正效果,而EPO法仅对农田土柱有效。水分影响校正算法在不同土壤深度上也存在显著差异,EPO和PDS对农田和草地表层样本的水分校正均效果明显。两种校正方法的效果显示出地类和土层深度的依赖性。本研究为利用Vis-NIR光谱技术在高寒山区野外快速准确估算土壤碳含量的垂直分异提供了必要参考。

关键词：土壤有机碳外部参数正交化分段直接标准化随机森林青藏高原

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基于Sentinel-2时序影像光谱特征的大豆识别提取

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遥感学报 2024年第10期28卷 2513-2524页

作者：罗旺彭代亮刘锦绣徐俊锋楼子杭刘国华高爽俞乐王福民中国地质大学(北京)信息工程学院北京100083 中国科学院空天信息创新研究院数字地球重点实验室北京100094 杭州师范大学遥感与地球科学研究院杭州311121 中国科学院微小卫星创新研究院上海201203 清华大学地球系统科学系北京100084 浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所杭州310058

大豆是世界上最主要的作物之一,是重要的高蛋白食品、牲畜饲料的原料以及食用油来源。中国面临着大豆高度依赖于进口的粮食安全结构性挑战,对大豆的监测识别能为中国制定有效的农业经济发展策略提供基础数据支持。本研究提出了一种基于... 详细信息

大豆是世界上最主要的作物之一,是重要的高蛋白食品、牲畜饲料的原料以及食用油来源。中国面临着大豆高度依赖于进口的粮食安全结构性挑战,对大豆的监测识别能为中国制定有效的农业经济发展策略提供基础数据支持。本研究提出了一种基于时序谱标准曲线的大豆识别方法,基于时间序列植被指数曲线并添加气象权重因子建立大豆时序谱标准曲线精确识别大豆,重点分析大豆与玉米的时序谱差异,以及气象因素对曲线的影响,并建立时序谱标准曲线信息映射到样本的方法,解决大范围大豆制图样本不足的问题。本研究设计实验验证了在时间尺度以及灾害情况下基于时序谱标准曲线识别大豆方法的鲁棒性,通过时序谱标准曲线提取的物候特征结合随机森林分类器对2020年黑龙江省大豆进行分类制图,分类混淆矩阵显示大豆识别的总体精度为86.95%,用户精度为90.91%,制图精度为86.14%,F1-Score为0.8846。本研究方法能够通过气象因子的变化表现出地域差异和灾害影响,为大豆识别(尤其是一季大豆种植区)方法适应不同研究区和灾害情况提供可行思路。

关键词：遥感大豆时序谱标准曲线物候气象

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