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基于导数光谱的小麦冠层叶片含水量反演被引量：34: 2013年; 【目的】以高光谱技术实现小麦含水量信息的快速、无损与准确获取,为小麦灌溉的精确管理提供科学依据。【方法】利用水氮胁迫试验条件下小麦主要生长期的导数光谱构建了16种新指数,将其与NDII、WBI以及NDWI等常用指数进行比较分析,筛选小麦叶片含水量反演最佳光谱指数,并利用其建立反演模型进行小麦含水量的遥感填图。【结果】在各指数中,FD730-955对小麦冠层叶片含水量的估测结果最佳,其估测模型(对数形式)校正决定系数(C-R2)与检验决定系数(V-R2)分别达0.749与0.742,优于NDII等常用指数;FD730-955所建模型对32个未知样的预测结果与实测值相似度较高,其回归拟合模型R2达0.763,RMSE仅为0.024,取得了良好预测结果,且对叶片含水量以及LAI值较高与较低的样本均具备良好的预测能力,可有效避免样本取值范围以及冠层郁闭度等因素对含水量估测的影响;反演模型对OMIS影像的填图结果与地面实测值拟合模型R2达0.647,RMSE仅为0.027,具有较高的反演精度。【结论】导数光谱可实现小麦冠层叶片含水量信息的准确估测,其中FD730-955系反演的优选指数。; 梁亮张连蓬林卉李春梅杨敏华; 关键词：高光谱遥感导数光谱 AESTIVUM

圈养高山麝种群年龄组的粪便光谱判别被引量：2: 2009年; 提出了一种利用粪便可见-近红外反射光谱进行圈养高山麝种群年龄组分析的新方法。以FieldSpec 3地物光谱仪采集了145份高山麝粪便(成体麝粪样45份,亚成体和幼体各50份)的光谱数据,将其随机分成训练集(100份)和检验集(45份)。光谱经S.Golay平滑和一阶导数处理后以主成分分析法(PCA)降维。以前6个主成分(含原始光谱95.00%的特征信息)作为新变量,利用训练集样本,分别以Fisher线性判别、Bayes逐步判别以及BP-神经网络(BP-ANN)3种方法建立高山麝种群年龄组的分析模型。对检验集45个未知样的预测表明,BP-ANN模型判别的准确率最高,为84.44%。3种方法所建的模型对幼麝粪样判别的准确率最高,可达93.33%。分析发现亚成体粪样具有过渡性质,但幼麝粪样与成体粪样易于判别。结果表明,利用粪便的可见-近红外反射光谱进行高山麝年龄组的快速、非接触性判别是可行的,且PCA结合BP-ANN判别是一种优选方法。; 刘志霄梁亮邓凯东丁宇晶潘世成张学炎郝欣; 关键词：粪便

利用BP神经网络提取TM影像水体被引量：16: 2012年; 常用的水体提取方法需要设定阈值,而阈值的选择通常需要反复实验才能确定。为克服这一不足,本文提出了一种基于BP神经网络和光谱特征的水体自动提取方法。首先在TM影像中提取水体样本光谱信息、谱间关系、归一化差异水体指数以及缨帽变换(K-T变换)的第三分量(TC3)特征,然后将这4个特征作为BP神经网络的训练输入参数,最后利用训练好的网络对水体进行提取。对长沙市区TM影像进行水体提取,发现该方法组合了其他方法的优点,在不设置阈值的情况下,得到了更好的水体提取效果。; 杨文亮杨敏华祁洪霞; 关键词：水体提取神经网络光谱特征

基于SVR算法的小麦冠层叶绿素含量高光谱反演被引量：83: 2012年; 为给小麦的长势监测与农艺决策提供科学依据,利用高光谱技术实现了小麦冠层叶绿素含量的估测。通过分析18种高光谱指数对叶绿素的估测能力,筛选出可敏感表征叶绿素含量的指数REP,利用地面光谱数据为样本集,以最小二乘支持向量回归(least squares support vector regression,LS-SVR)算法建立了小麦冠层叶绿素含量反演模型,其校正决定系数C-R2与预测决定系数P-R2分别为0.751与0.722,在各指数中反演精度最高。进一步分析表明,REP对叶绿素含量以及LAI值较高与较低的样本均具备良好的预测能力,可有效避免样本取值范围以及冠层郁闭度等因素对叶绿素含量估测的影响。利用LS-SVR反演模型完成了OMIS影像叶绿素含量的遥感填图,并以地面实测值进行检验,其拟合模型R2与RMSE值分别为0.676与1.715。结果表明,高光谱指数REP所建立的LS-SVR模型实现了叶绿素含量的准确估测,可用于小麦叶绿素含量信息的快速、无损获取。; 梁亮杨敏华张连蓬林卉周兴东; 关键词：叶绿素光谱分析反演小麦支持向量回归

小麦叶面积指数的高光谱反演被引量：28: 2011年; 以高光谱遥感技术实现了小麦叶面积指数(leaf area index,LAI)的反演。对18种高光谱指数进行了比较分析,筛选出了可敏感反映小麦LAI的高光谱指数OSAVI,并以地面光谱数据为样本建立了小麦LAI的反演模型。分析表明,指数OSAVI所建立的反演模型校正集与预测集R2分别达0.823与0.818,在各指数中反演精度最高。利用反演模型逐象元对OMIS影像进行解算,实现小麦LAI的空间量化表达,并将反演结果与地面实测值进行回归拟合,发现两组数据的拟合模型R2达0.756,RMSE为0.500,具有较高的相似度。结果表明:以高光谱指数进行小麦LAI的反演是可行的,且OSAVI为优选指数。; 梁亮杨敏华张连蓬林卉; 关键词：叶面积指数反演小麦

我国人工养麝研究进展及养麝效益问题被引量：7: 2009年; 我国人工养麝已历经半个世纪,人工养麝研究取得了重要进展,但从整体上看,疾病控制、产香量及养麝的整体效益仍是有待深入研究的课题.为进一步推进我国人工养麝研究和养麝业的发展,现就一些主要的研究进展进行了综述,提出了麝场的经济效益公式,认为在现有的管理体制下,养麝规模越大,经济效益反而越低.鉴于我国养麝业的特殊性及其存在的具体问题,国家应该将养麝业作为一项公益性的事业予以特殊的政策和资金方面的扶持.同时,鼓励医药企业积极投身于养麝研究与麝场建设,以共同推进养麝业的持续健康发展,从而使人工养麝能够为我国麝资源的保护和传统中药的传承做出应有的贡献.; 丁宇晶刘志霄康发功潘世成张学炎徐正强盛和林

基于RS与GIS的县级旅游区域土地利用动态分析被引量：1: 2010年; 运用RS与GIS技术,有效地从SPOT 5卫星遥感影像上提取了武陵源区土地利用变化数据,结合全国第二次土地调查成果数据和相关年限的资料分析了武陵源区1997～2007年间土地利用变化情况。研究指出了武陵源土地利用中的不足之处,可为相关政策下实施土地的合理利用和旅游业的可持续发展提供指导,也证实了实施县级旅游区土地监测的必要性。; 李英芳杨敏华梁亮; 关键词：遥感影像土地利用数学模型

杂交稻种品系与真伪的可见-近红外光谱鉴别被引量：12: 2009年; 提出了一种基于可见-近红外光谱技术快速、无损鉴别杂交稻种品系与真伪的新方法。采集了5种稻种的光谱数据,各获取32个样本,随机分成训练集(125份)和检验集(35份)。光谱经S.Golay平滑和标准归一化(SNV)处理后,以主成分分析法(PCA)降维。将降维所得的前9个主成分作为新变量。分别用模糊模式识别、BP-神经网络、Fisher多类线性判别以及Bayes多类逐步判别四种方法进行分析。对35个未知样的预测结果说明可见-近红外技术进行杂交稻种品系与真伪的快速、无损鉴别是可行的,且PCA结合Bayes多类逐步判别是一种优选方法。; 梁亮杨敏华刘志霄宋华湘; 关键词：稻种

利用可见/近红外光谱测定小麦叶面积指数的改进研究被引量：9: 2010年; 改进了小麦叶面积指数的可见/近红外光谱测定模型。以不同方法实现了小麦冠层反射光谱的预处理,并采用偏最小二乘回归算法(PLS)建立小麦叶面积指数估测模型对其进行比较分析,发现小波除噪结合一阶导数能最有效地消除原始光谱的噪声与背景信息,此时PLS模型校正集与预测集R2分别为0.849与0.835。为进一步优化模型,对经一阶导数结合小波除噪后的光谱采用主成分分析法(PCA)降维,以前4个主成分(含原始光谱84.867%特征信息)为输入变量,采用小二乘支撑向量机回归算法(LS-SVR)建立了小麦叶面积指数估测模型,其校正集与预测集R2分别达0.905与0.883,具有比PLS算法更高的精度。结果表明:以小波除噪结合一阶导数去除小麦冠层反射光谱中的土壤背景信息以提高模型精度是可行的,且LS-SVR是建模的优选方法。; 梁亮杨敏华臧卓; 关键词：叶面积指数导数支撑向量回归小麦

基于可见/近红外反射光谱的稻米品种与真伪鉴别被引量：28: 2009年; 利用可见/近红外光谱技术对市场上5种稻米进行了鉴别.以ASD FieldSpec3地物光谱仪采集了5种稻米的光谱数据,各获取35个样本,随机分成训练集(150份)和检验集(25份),并分别采取全波段与特征波段(400～500nm、910～1400nm与1940～2300nm)两种方法建立模型进行分析.光谱经S.Golay平滑和标准归一化(SNV)处理后,以主成分分析法(PCA)降维.将降维所得的前9个主成分数据作为BP人工神经网络(BP-ANN)的输入变量,稻米品种作为输出变量,建立3层BP-ANN鉴别模型.利用25个未知样对模型进行检验,结果表明两类模型预测准确率均高达100%,其中特征波段模型比全波段模型具有更高的预测精度,说明利用可见/近红外技术结合PCA-BP神经网络分析法进行稻米品种与真伪的快速、无损鉴别是可行的,且提取特征波段是优化模型的有效方法之一.; 梁亮刘志霄杨敏华张佑祥汪承华; 关键词：稻米主成分分析

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