检索结果-内蒙古大学图书馆

山东农业大学学报（自然科学版） 2023年第3期54卷 352-359页

作者：牛昱杰杨永明昆明理工大学国土资源工程学院云南昆明650031 滇西应用技术大学地球科学与工程学院云南大理671006 云南省高校山地实景点云数据处理及应用重点实验室云南大理671006 滇西应用技术大学多源数据融合实景三维构建研究科技创新团队云南大理671006

为获取当地精准、详实的冬小麦空间信息,为冬小麦种植区域规划提供技术支撑,本文基于多时间序列的归一化植被指数构建模型,估算了2018-2021年归一化植被指数(Normalize Difference Vegetation Index,NDVI)模型提取的冬小麦面积,获取其... 详细信息

为获取当地精准、详实的冬小麦空间信息,为冬小麦种植区域规划提供技术支撑,本文基于多时间序列的归一化植被指数构建模型,估算了2018-2021年归一化植被指数(Normalize Difference Vegetation Index,NDVI)模型提取的冬小麦面积,获取其时空分布情况,并参考农业数据进行精度评定,研究了多时相指数模型与黄土高原冬小麦的相关性,探讨了多时相归一化植被指数模型对冬小麦提取的可行性。结果表明:①基于多时相NDVI模型,利用随机森林算法提取冬小麦具有较高精度。每年2、4、6月(越冬期、拔节期、乳熟期)为冬小麦识别的关键期,其构建的指数模型提取效果最佳。②单期遥感影像容易受到同期植被的干扰,多时相指数模型可以有效提高冬小麦提取的精度。分别对2018-2021年冬小麦提取,对提取结果进行检验,总体精度分别为91.16%、90.35%、94.26%。③基于Sentinel-2影像数据的甘谷县提取结果,近3年冬小麦种植面积整体呈现平稳态势。种植的时空分布上看,冬小麦主要集中于甘谷县中部断陷河谷地区,南北山区向中部种植区域逐渐增加,且分布在海拔在2036 m以下山地的特点。因此,基于合成指数模型对冬小麦耕种范围提取方法具有可行性,可以有效提取冬小麦的空间信息,证明了利用该方法可有效获取黄土高原冬小麦空间分布情况,并为当地的冬小麦遥感种植时空变化监测研究提供借鉴和参考。

关键词：遥感图像识别冬小麦空间变化监测

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基于可见光影像的城市植被信息提取

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北京测绘 2023年第5期37卷 719-724页

作者：郭天伟董坤烽杨敏滇西应用技术大学地球科学与工程学院云南大理671006 云南省高校山地实景点云数据处理及应用重点实验室云南大理671006 滇西应用技术大学多源数据融合实景三维构建研究科技创新团队云南大理671006 云南建投第一勘察设计有限公司云南昆明650031

针对城市中各色建筑屋顶、水体等因素对可见光影像中绿色植被信息提取的干扰,分析各类地物要素的亮度特征、红绿蓝(RGB)信息特征,以红绿蓝植被指数(RGBVI)为基础构建一种顾及亮度因子的植被提取模型,并采用该模型与其他七种植被指数对... 详细信息

针对城市中各色建筑屋顶、水体等因素对可见光影像中绿色植被信息提取的干扰,分析各类地物要素的亮度特征、红绿蓝(RGB)信息特征,以红绿蓝植被指数(RGBVI)为基础构建一种顾及亮度因子的植被提取模型,并采用该模型与其他七种植被指数对实验区的绿色植被信息进行提取。结果表明:相较于红、绿波段的归一化红绿差分指数(NGRDI)和红绿比值指数(RGRI)指数,该模型可以消除蓝色建筑屋顶对植被信息提取的干扰,提取精度更高;相对于绿、蓝波段的归一化绿蓝差分指数(NGBDI)和绿蓝比值指数(GBRI)以及红、绿、蓝波段的红绿蓝植被指数(RGBVI)、过绿指数(EXG)和绿叶指数(GLI),该模型可以消除水体对植被信息提取的干扰,错误率更低。

关键词：可见光影像亮度特征红绿蓝(RGB)信息特征植被提取模型植被指数

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UAV倾斜摄影在革命旧址保护中的应用

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地理空间信息 2024年第3期22卷 79-82,98页

作者：郭天伟董坤烽杨敏杨永明李筱懿滇西应用技术大学地球科学与工程学院云南大理671006 滇西应用技术大学云南省高校山地实景点云数据处理及应用重点实验室云南大理671006 滇西应用技术大学多源数据融合实景三维构建研究科技创新团队云南大理671006 云南建投第一勘察设计有限公司云南昆明650031 大理州设计院有限公司云南大理671000

针对革命旧址保护工作的严峻性,以及在获取革命旧址测区数据中传统测绘方法工作效率低、难以全面获取数据和无法获得高精度三维立体数据等问题,基于UAV倾斜摄影测量技术,以红军长征旧址为研究对象,通过外业数据采集,利用SIFT算法提取匹... 详细信息

针对革命旧址保护工作的严峻性,以及在获取革命旧址测区数据中传统测绘方法工作效率低、难以全面获取数据和无法获得高精度三维立体数据等问题,基于UAV倾斜摄影测量技术,以红军长征旧址为研究对象,通过外业数据采集,利用SIFT算法提取匹配影像特征点,再利用SfM-MVS算法构建三维立体场景,采集三维立体场景中的检查点数据。结果表明,三维立体场景满足大比例尺数字地形图成图规范要求;分析线元素精度可知,三维立体场景数据测量结果可达厘米级,满足革命旧址保护中对数据精度的要求;在革命旧址保护工作中还可提供多种基础数据,为今后革命旧址保护工作提供了一种高效获取高精度数据的参考方法。

关键词：革命旧址 UAV倾斜摄影测量技术三维立体场景精度分析

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基于多时相植被指数的云南高原山地冬小麦识别与研究

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农业工程 2023年第9期13卷 38-47页

作者：杨永明牛昱杰安卫国郭钰颜定飞滇西应用技术大学地球科学与工程学院云南大理671000 昆明理工大学国土资源工程学院云南昆明650031 云南省高校山地实景点云数据处理及应用重点实验室云南大理671006 滇西应用技术大学多源数据融合实景三维构建研究科技创新团队云南大理671006 海南大学土木建筑工程学院海南海口570228

粮食安全是最根本的民生问题,云、雾等自然因素是影响遥感种植监测的主要因素之一,因此获取精准、高效的耕地种植监测信息对保障当地粮农安全、粮食估产及面积估算具有重要意义。在利用多时相植被指数(Multi-period Vegetation Index,... 详细信息

粮食安全是最根本的民生问题,云、雾等自然因素是影响遥感种植监测的主要因素之一,因此获取精准、高效的耕地种植监测信息对保障当地粮农安全、粮食估产及面积估算具有重要意义。在利用多时相植被指数(Multi-period Vegetation Index,以下简称植被MVI)合成模型的构建、农作物特征与耕地信息的可分离性两方面对高原山地农作物耕地面积提取的研究较少。该研究基于哨兵2(Sentinel-2)数据,构建了多时相植被指数合成模型,估算了2020—2021年归一化差异植被指数(Normalize Difference Vegetation Index,以下简称植被NDVI)、增强植被指数(Enhanced Vegetation Index,以下简称植被EVI)和红绿叶绿素植被指数(Red-Edge ChlorophyII Vegetation Index,以下简称植被RECI)3种植被指数的提取结果,研究了预测模型与高原山地农作物的相关性,探讨了不同植被指数模型对农作物的识别精度。结果表明:①多时相植被NDVI模型相较植被EVI和植被RECI对冬小麦面积提取精度更高,与云南高原山地冬小麦相关性最强,用户精度约为93.28%;②利用三期NDVI组合与2期植被NDVI组合均可对冬小麦精准提取,但3期植被NDVI模型提取精度更高。利用多时相植被NDVI模型对冬小麦种植面积的精准预测,证明了该模型可有效适用于云南高原山地冬小麦,并为当地冬小麦面积的预测提供了数据支撑。

关键词：植被指数云南高原山地冬小麦多时相植被指数合成模型哨兵-2

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大理白族自治州植被水分利用效率时空变化趋势及其与海拔的关系

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安徽农业科学 2024年第3期52卷 52-56页

作者：李丽丽杨永明李亚徽陈明坤万斌文王大为马晓东滇西应用技术大学云南大理671006 玉龙雪山冰冻圈与可持续发展云南省野外科学观测研究站云南丽江674100 云南省高校山地实景点云数据处理及应用重点实验室云南大理671006 滇西应用技术大学多源数据融合实景三维构建研究科技创新团队云南大理671006 甘肃省社会科学界联合会甘肃兰州730030

基于MODIS总初级生产力(GPP)和蒸散发(ET),估算大理白族自治州植被水分利用效率(WUE),采用趋势分析方法分析研究区植被WUE与海拔的关系。结果表明:2016—2020年大理白族自治州植被WUE为1.93~2.22 g/(m^(2)·mm),平均值为2.07 g/(m^(... 详细信息

基于MODIS总初级生产力(GPP)和蒸散发(ET),估算大理白族自治州植被水分利用效率(WUE),采用趋势分析方法分析研究区植被WUE与海拔的关系。结果表明:2016—2020年大理白族自治州植被WUE为1.93~2.22 g/(m^(2)·mm),平均值为2.07 g/(m^(2)·mm),研究区植被WUE年均值在2019年出现波峰。大理白族自治州植被WUE东西分布存在差异,东部近5年WUE主要呈上升趋势,在东南区域WUE上升趋势较为明显;西部WUE上升与下降面积基本相同,在西北区域WUE上升趋势较为缓慢。不同海拔植被WUE变化不同,研究区植被WUE年均值随海拔呈先上升后下降的正态分布规律,海拔>2500~3000 m区域WUE年均值达到最高,为2.14 g/(m^(2)·mm)。

关键词：水分利用效率时空变化趋势 MODIS 海拔大理白族自治州

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