检索结果-内蒙古大学图书馆

遥感技术与应用 2015年第1期30卷 129-134页

作者：沈掌泉虞舟鲁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

混合像元普遍存在于遥感图像数据中。与传统的硬分类(Hard Classification)方法相比,在处理混合像元时,软分类(Soft Classification)技术可以避免信息丢失;但是,通过软分类技术获得的结果,仍然无法确定各分类在像元中的具体位置。子像... 详细信息

混合像元普遍存在于遥感图像数据中。与传统的硬分类(Hard Classification)方法相比,在处理混合像元时,软分类(Soft Classification)技术可以避免信息丢失;但是,通过软分类技术获得的结果,仍然无法确定各分类在像元中的具体位置。子像元制图(或超分辨率制图、亚像元制图)技术能将软分类技术得到的结果转化为更高分辨率的图像,它能兼得软分类和硬分类两者的优势。将遗传算法的一个变种—单亲遗传算法应用于子像元制图,结合子像元/像元空间吸引模型,单亲遗传算法能直接获得子像元制图结果。以合成的图像和实际的土地覆盖图像为实验对象,通过目视比较和定量精度评价,与硬分类的结果相比,该方法能取得更高的制图精度和更好的结果。

关键词：子像元制图超分辨率制图单亲遗传算法子像元/像元空间吸引模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

土壤水分微波遥感反演算法及应用研究进展

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多生育期光谱变量的水稻直链淀粉含量监测

引用

农业工程学报 2020年第8期36卷 165-173页

作者：谢莉莉王福民张垚黄敬峰胡景辉王飞龙姚晓萍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杭州310058 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杭州310058 浙江大学水文与水资源工程研究所杭州310058

直链淀粉含量是评价稻米品质的重要指标之一,其累积生长过程是多生育期、多因素综合作用的结果。为了探究多生育期信息引入对水稻籽粒直链淀粉含量监测模型的影响,实现水稻品质信息的大规模准确监测。该研究选取水稻孕穗期、抽穗期、灌... 详细信息

直链淀粉含量是评价稻米品质的重要指标之一,其累积生长过程是多生育期、多因素综合作用的结果。为了探究多生育期信息引入对水稻籽粒直链淀粉含量监测模型的影响,实现水稻品质信息的大规模准确监测。该研究选取水稻孕穗期、抽穗期、灌浆期和成熟期这4个有关水稻籽粒形成发育的生育期的冠层光谱,分析原光谱、植被指数、高光谱特征参数,及其变换形式与水稻籽粒直链淀粉含量的相关性,筛选得到相关性较好的光谱变量,并利用逐步回归的方法进行建模,建立基于多生育期光谱变量的直链淀粉含量预测模型。结果表明:一阶导数、差值植被指数(Difference Vegetation Index,DVI)、比值植被指数(Ratio Vegetation Index, RVI)及成熟期特征参数表现出较高敏感性,最适用于直链淀粉含量预测的生育期为成熟期,而多生育期信息的综合利用能显著提高模型预测精度,最佳多生育期预测模型为孕穗-抽穗-成熟期组合模型,建模决定系数(Coefficient of Determination, R^2)为0.708,均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)为0.711%,平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percent Error, MAPE)为3.22%,验证R2为0.631,RMSE为0.768%,MAPE为3.99%,证明该模型能较为精确地预测籽粒直链淀粉含量,为稻米品质指标大尺度统计监测提供一定的技术支撑和应用基础。

关键词：遥感模型多生育期直链淀粉含量高光谱

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

中国水稻遥感信息获取区划研究

引用

中国农业科学 2008年第12期41卷 4039-4047页

作者：孙华生黄敬峰李波王红说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研究实验室环境修复与生态健康教育部重点实验室

【目的】水稻是我国重要的粮食作物之一。通过遥感技术获取农作物信息是一种有效的手段,然而由于中国的水稻生长地域跨度大,各地的气候、地形等自然条件十分复杂,水稻的生长环境、生长季节和耕作制度在不同的区域差异很大,所以利用遥感... 详细信息

【目的】水稻是我国重要的粮食作物之一。通过遥感技术获取农作物信息是一种有效的手段,然而由于中国的水稻生长地域跨度大,各地的气候、地形等自然条件十分复杂,水稻的生长环境、生长季节和耕作制度在不同的区域差异很大,所以利用遥感方法获取水稻信息在不同区域有较大差别。为提高利用遥感方法获取水稻信息的精度而对全国的水稻种植区域进行合理的区划。【方法】以全国水稻种植区为对象,通过分析并选取对遥感技术信息获取有重要影响的因素,如耕作制度、地形因素、种植结构和大气噪声(云覆盖)等,采用恰当的区划指标,利用定性和定量相结合的分析方法进行区划。【结果】根据耕作制度的差异把全国分为4个水稻遥感信息获取区,然后又根据地形、种植结构和大气噪声等因素对遥感信息获取的影响分成19个亚区。由于研究区的范围较大,各地的自然和社会状况十分复杂,所以研究只考虑了对水稻遥感信息获取时起主要影响作用的因素,而忽略了其它的次要因素。【结论】区划结果对水稻遥感信息获取时选择合适的遥感获取方式、恰当的空间分辨率与时相的遥感图像,以及对遥感信息提取结果准确度的验证等提供参考。

关键词：水稻遥感区划中国

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于近红外传感器和面向对象光谱分割技术的田间棉株识别与提取

引用

光谱学与光谱分析 2009年第7期29卷 1754-1758页

作者：邓劲松石媛媛陈利苏王珂祝锦霞浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所浙江大学浙江杭州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

实时、高效、可靠的田间目标作物识别是精确农业中作物科学管理的基础,也是精确农业的关键技术之一。而传统的基于象元的信息提取方法已难以胜任复杂图像处理和高精度目标识别的需要。文章利用高分辨率的传感器获取可见-近红外影像,运... 详细信息

实时、高效、可靠的田间目标作物识别是精确农业中作物科学管理的基础,也是精确农业的关键技术之一。而传统的基于象元的信息提取方法已难以胜任复杂图像处理和高精度目标识别的需要。文章利用高分辨率的传感器获取可见-近红外影像,运用面向对象光谱分割技术和最邻近分类器,根据高分辨影像丰富的空间和光谱特征,利用对象的光谱、形状、拓扑等信息准确地进行田间棉株的识别。最后随机选取了300个样点,利用误差分析矩阵方法对识别结果进行了精度评价。结果表明田间棉株识别的总体精度高达96.33%,而KAPPA系数也达到0.926 7。尽管识别类型中棉株与背景(土壤,杂草等)有少量的混淆,而研究的识别精度完全可以满足精确农业自动化管理和决策的要求。

关键词：近红外面向对象棉株识别

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

综合利用环境星CCD和红外数据反演大气气溶胶光学厚度

引用

红外与毫米波学报 2013年第3期32卷 277-282页

作者：盛莉黄敬峰郭瑞芳王秀珍浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所浙江杭州310058 浙江大学环境与资源学院污染环境修复与生态健康教育部重点实验室浙江杭州310058 浙江大学环境与资源学院浙江省农业遥感与信息技术重点研究实验室浙江杭州310058 杭州师范大学遥感与地球科学研究院浙江杭州311121

采用遥感技术监测大气气溶胶可实现整个研究区域的全覆盖,对区域生态环境的研究具有十分重要的意义.环境与灾害监测预报小卫星于2008年9月6日成功发射,是我国第一个专门用于环境与灾害监测预报的小卫星星座,较目前常用于反演大气气溶胶... 详细信息

采用遥感技术监测大气气溶胶可实现整个研究区域的全覆盖,对区域生态环境的研究具有十分重要的意义.环境与灾害监测预报小卫星于2008年9月6日成功发射,是我国第一个专门用于环境与灾害监测预报的小卫星星座,较目前常用于反演大气气溶胶光学厚度(AOD)的遥感数据源具有一定时间分辨率和空间分辨率的优势.为了促进环境星在陆地气溶胶监测领域的应用,提出一种综合利用环境星同台获取的CCD和红外(1.6μm)数据反演AOD的方法,该方法利用CCD近红外波段和AFRI植被指数提取非阴影区域浓密植被为暗目标像元、通过6S模型模拟来构建查找表、基于暗目标像元红和蓝波段地表反射率具有较好的线性关系这一原理反演AOD.反演结果误差分析表明该方法比较稳定和可靠,反演结果合理.

关键词：环境星气溶胶光学厚度 AFRI指数 6S模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

应用田间行走式红外光谱进行土壤碳含量估测研究

引用

土壤学报 2014年第5期51卷 1011-1020页

作者：沈掌泉叶领宾单英杰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杭州310058 浙江省土肥站杭州310020

对应用田间行走式设备获取的土壤红外光谱数据,通过特征变换和特征选择相结合,以提高所建立土壤碳校正模型的预测精度。首先应用独立成分分析(ICA)、主成分分析(PCA)和小波分析(WA)对土壤红外光谱数据进行特征变换,然后分别应用无信息... 详细信息

对应用田间行走式设备获取的土壤红外光谱数据,通过特征变换和特征选择相结合,以提高所建立土壤碳校正模型的预测精度。首先应用独立成分分析(ICA)、主成分分析(PCA)和小波分析(WA)对土壤红外光谱数据进行特征变换,然后分别应用无信息变量消除法(UVE)、连续投影算法(SPA)、无信息变量消除结合连续投影算法(UVE-SPA)、基于遗传算法和偏最小二乘法的变量选择法(GA-PLS)来进行特征选择,基于所选择的特征建立了土壤碳校正模型。结果表明,通过ICA进行特征变换,然后进行特征选择,可以建立比直接对光谱数据进行波长选择精度更好的预测模型;而WA或PCA与特征选择方法结合,只能获得与对光谱数据直接进行波长选择相近的效果。因此,针对田间条件下通过行走式设备获得的光谱数据由于受复杂的环境条件下干扰多的情况,可以将ICA与特征选择方法结合起来对光谱数据进行特征变换和选择,以建立更可靠的土壤碳含量预测模型。

关键词：特征变换特征选择土壤碳田间行走式测定近红外光谱偏最小二乘回归法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于学习矢量量化神经网络的水稻白穗和正常穗的高光谱识别

引用

中国水稻科学 2007年第6期21卷 664-668页

作者：刘占宇孙华生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 浙江省农业遥感与信息技术重点实验室浙江杭州310029

水稻病虫害的发生会导致大量白穗的出现,对白穗和正常穗的区分是采取植保措施和灾害评估的基础。通过研究获取了由水稻二化螟和穗瘟造成的白穗和正常穗的室内光谱,选取红边斜率、红边面积、绿峰幅值和绿峰面积等4个高光谱变量作为输入向... 详细信息

水稻病虫害的发生会导致大量白穗的出现,对白穗和正常穗的区分是采取植保措施和灾害评估的基础。通过研究获取了由水稻二化螟和穗瘟造成的白穗和正常穗的室内光谱,选取红边斜率、红边面积、绿峰幅值和绿峰面积等4个高光谱变量作为输入向量,利用学习矢量量化(LVQ)神经网络对水稻白穗和正常穗进行分类。利用测试样本对网络进行测试,结果显示对白穗和正常稻穗的分类精度高达100%。研究表明,基于LVQ神经网络对水稻白穗和正常穗进行辨别的方法是切实可行的,可以补充和替代肉眼观测。

关键词：水稻遥感病虫害估测高光谱反射率学习矢量量化神经网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

气温遥感估算方法研究综述

引用

自然资源学报 2014年第3期29卷 540-552页

作者：张丽文黄敬峰王秀珍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实验室杭州310058 杭州师范大学遥感与地球科学研究院杭州310018

气温作为重要的气候资源之一,在植被长势、农业灾害和气候变化研究中发挥着举足轻重的作用。目前大尺度农业、气候模型都需要空间分布的气温作为输入参数。除了用有限的台站数据空间插值获取气温栅格化数据外,遥感技术更为连贯精细的气... 详细信息

气温作为重要的气候资源之一,在植被长势、农业灾害和气候变化研究中发挥着举足轻重的作用。目前大尺度农业、气候模型都需要空间分布的气温作为输入参数。除了用有限的台站数据空间插值获取气温栅格化数据外,遥感技术更为连贯精细的气温空间观测提供了有力的数据支持。为服务区域尺度气温相关的科研及业务工作,论文首先介绍了目前国内外气温遥感估算的主要方法,包括简单统计法、高级统计法、温度-植被指数分析法(TVX法)、地表能量平衡法及大气温度廓线外推法。再根据实际应用需要,重点总结比较了最高、最低和平均气温及不同时空尺度气温的遥感估算特点。最后讨论了气温遥感估算在实际应用中存在的问题并探讨了未来的研究趋势。

关键词：农业资源利用遥感气温地表温度

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于无人机和地面数字影像的水稻氮素营养诊断研究

引用

浙江大学学报（农业与生命科学版） 2010年第1期36卷 78-83页

作者：祝锦霞陈祝炉石媛媛王珂邓劲松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杭州310029 浙江大学环境与资源学院浙江省农业遥感与信息技术重点实验室浙江杭州310029

选用扫描仪和无人机平台获取水稻叶片和冠层的数字图像,运用数字图像处理技术研究不同氮素营养水平水稻叶片和冠层的综合特征信息,从而应用于水稻的氮素营养诊断。结果表明:1)通过叶片叶绿素a含量和扫描叶片颜色参量之间的相关性分析,... 详细信息

选用扫描仪和无人机平台获取水稻叶片和冠层的数字图像,运用数字图像处理技术研究不同氮素营养水平水稻叶片和冠层的综合特征信息,从而应用于水稻的氮素营养诊断。结果表明:1)通过叶片叶绿素a含量和扫描叶片颜色参量之间的相关性分析,得到可用于诊断水稻氮素营养水平的叶片颜色特征参量B、b、b/(r+g)、b/r、b/g。通过叶片的颜色、形状综合特征信息与YIQ电视信号彩色坐标系统的参量建立氮素营养的识别模型,4个不同氮素水平的正确识别率分别为:N0(0 kg ***-2)74.9%,N1(60 ***-2)52%,N2(90 kg ***-2)84.7%,N3(120 kg ***-2)75%;2)无人机获取的田间冠层图像识别水稻氮素营养水平的综合特征参量是G、B、b、g、b/(r+g)、b/r、b/g、H、S、DGCI,选择相同的CB参量建立冠层氮素营养的识别模型,4个不同氮素水平的正确识别率为:N0(0 kg ***-2)91.6%,N1(60 ***-2)70.83%,N2(90 kg ***-2)86.7%,N3(120 kg ***-2)95%。初步研究表明基于综合特征的氮素诊断模型区分效果比较好,利用叶片扫描图像和无人机识别与诊断田间水稻氮素是可行的。

关键词：氮素诊断数字影像水稻

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：