国家高技术研究发展计划(2008AA10Z203)
- 作品数：20 被引量：276H指数：11
- 相关作者：赵庚星朱西存雷彤王凌王瑞燕更多>>
- 相关机构：山东农业大学国土资源济南大学更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划星火计划国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术经济管理天文地球更多>>
- 乡镇级耕地质量综合评价及其时空演变分析被引量：42
- 2010年
- 以山东广饶县丁庄镇为例,探索乡镇尺度耕地质量评价的体系与方法,以便更好地指导农业生产。在系统分析耕地自然环境条件、土壤理化性质、农业基础设施的基础上,充分考虑农户对耕地质量的影响并构建指标体系,以模糊评判法综合评价了1979年、2005年和2007年的耕地质量,并在此基础上分析了其时空变化特征。结果表明:丁庄镇耕地质量不断提高,呈现出明显的时空演变规律。一、二级地所占耕地面积从1979年的0.060%,增加到2005年的91.42%和2007年的98.62%,耕地质量稳步提高;耕地离行政中心、河流越远,离渤海越近,其质量降低,东北部近海地区和镇政府驻地附近地区耕地质量增幅明显高于其它地区。研究发现,作物平均产量与耕地质量之间存在极显著的线性关系。该研究丰富了乡镇尺度耕地质量评价的方法体系,对乡镇耕地质量评价及其耕地资源高效、可持续利用有积极指导意义。
- 秦元伟赵庚星董超唐秀美许国臣韩吉光
- 关键词：乡镇级综合评价农户行为
- 基于实测光谱混合像元分解的苹果园地遥感提取技术被引量：13
- 2012年
- 以山东省栖霞市为研究区,对苹果花期的TM影像进行混合像元分解,提取苹果园地信息.基于实测地物光谱端元,利用小波变换对线性分解模型进行改进,采用实测端元改进后线性分解模型、实测端元线性分解模型、TM影像端元线性分解模型分别提取研究区苹果园地信息,并以ALOS数据进行精度评价.结果表明:经过精确的大气及地形校正后,可以利用实测光谱端元进行混合像元分解,面积精度>97%,对丰度图像的归一化植被指数(NDVI)值与ALOS数据的平均NDVI值进行回归分析,R2>0.8;利用小波变换对线性分解模型进行改进,可在一定程度上提高分解精度.
- 董芳赵庚星王凌朱西存常春艳
- 关键词：实测光谱小波变换混合像元分解
- 苹果花期冠层反射光谱特征被引量：9
- 2009年
- 苹果花期是果树生产与管理的关键阶段,对冠层反射光谱特征研究具有重要的理论和现实意义。该文以山东省栖霞市为研究区,通过实测的120棵苹果花期冠层反射光谱数据,在分析不同累计样本容量冠层反射光谱特征的基础上,用方差分析和相关分析的方法,系统地研究了苹果树有花与无花、不同花量、花期不同阶段、不同树龄及不同品种的冠层反射光谱特征。研究结果表明,随着累计样本容量的增加,冠层反射光谱曲线趋于稳定、平滑。有花与无花冠层光谱反射率在431～500、591～680、761～1300nm波段方差分析结果极显著(α=0.01);不同花量的冠层与391～513、598～687、711～1193nm波段的反射率显著相关(p<0.05);在670nm"红谷"附近,反射率随花量的增加而增大,在近红外761～1300nm波段,反射率随花量的增加而减小;不同品种之间,除嘎啦外,红富士、金帅和新红星之间不易区分。研究结果揭示了高光谱遥感在苹果花期信息获取方面的巨大潜力,为今后遥感反演模型的构建提供了依据。
- 朱西存赵庚星雷彤
- 关键词：光谱分析反射光谱苹果花期冠层
- 浅议高等职业学校会计专业教学模式的问题与对策
- 2012年
- 在大多数高职院校中，以应试教育为主的传统的教学观念根深蒂固，会计教学理念多数尚停留在“重知识，轻能力”的认识上，在现有高职会计教学模式下，传统课堂教学固有的弊端依然存在，这显然滞后于社会的发展，也与当今的课程改革相距甚远。由于高校会计教学教师缺乏转变教学观念的紧迫感，教学观念的落后又决定了教师的教学行为，严重影响了会计教学活动的效果。
- 葛志勤
- 关键词：会计教学模式会计专业传统课堂教学教学观念教学教师应试教育
- 基于高光谱的苹果花磷素含量监测模型被引量：27
- 2009年
- 在室内条件下,利用ASD FieldSpec3地物光谱仪,测定了盛花期苹果花的高光谱反射率,在分析苹果花原始光谱反射率及其一阶导数特征的基础上,分析了高光谱反射率与磷素含量间的相关关系,确定其敏感波段,构建了特征光谱参数,并建立了苹果花磷素含量的监测模型.结果表明：苹果花磷素含量与350-370nm、670-1385nm、1620-1760nm波段的原始光谱反射率以及波段500-520nm光谱反射率的一阶导数呈极显著正相关,与波段670-730nm一阶导数呈极显著负相关;光谱参数DVI（936,676）、DVI（977,676）、NDVI（936,676）、NDVI（977,676）与苹果花磷素含量的相关性较好,其相关系数均达到0.77以上,由此建立了以4种光谱参数为自变量的磷素含量监测模型,其中,以NDVI（936,676）为自变量构建的监测模型具有最大的决定系数（R2=0.9385）、最小的均方根误差（RMSE=0.6883）和最小的相对误差（RE=7.6%）,预测精度达到92.4%,为最佳监测模型.
- 朱西存赵庚星董芳王凌雷彤战兵
- 关键词：苹果花磷素含量
- 滨海光谱混淆区面向对象的土地利用遥感分类被引量：28
- 2012年
- 滨海光谱混淆区土地利用/覆盖信息获取是遥感信息提取的难点之一,该研究选择黄河三角洲垦利县为研究区,采用2007年3月11日陆地卫星TM遥感影像数据,利用面向对象的土地利用遥感分类技术,通过影像分割和采用支持向量机分类方法对研究区土地利用/覆盖信息进行提取,并将分类结果与传统的基于像元的分类方法进行对比分析。结果表明:面向对象支持向量机的分类精度达到84.83%,比基于像元的最大似然法和波谱角法分别提高了5.94%和19.53%,且有效避免了椒盐现象。说明面向对象的图像分类方法明显提高了遥感影像的分类精度和分类效率,为滨海光谱混淆区土地利用信息的快速、准确提取提供了有效技术手段。
- 常春艳赵庚星王凌朱西存高泽
- 关键词：遥感光谱分析影像分割影像融合面向对象
- 耕地地力调查中北方平原-山地复合区耕地资源遥感提取方法
- 2011年
- 耕地资源信息的准确获取是耕地地力调查和评价工作的重要内容。针对平原-山地混合区的地物光谱特征混杂严重的特点,该文选择山东省青州市为试验区,研究平原-山地复合区的耕地资源遥感提取方法。在基于波谱知识的分类试验以及监督分类试验基础上,提出了将知识分类和监督分类相结合的耕地资源信息提取方法:根据监督分类的误差评估报告,采用将漏分的像元补充进来而将错分的像元剔除的方法确定各类型所包括的像元,然后,结合光谱、经验知识、土地利用现状信息、地形地貌和耕地地力调查等资料,建立各耕地资源类型的提取规则。研究结果表明,该方法的精度较高,总体精度为88.57%,实现了该地区快速和较高精度的计算机自动分类,达到了实际应用的精度要求,该方法可为有类似情况的县市提供参考。
- 王瑞燕于振文赵庚星周伟
- 关键词：遥感耕地
- 山丘区苹果树花期冠层反射率的定量遥感反演被引量：2
- 2012年
- 采用山东省栖霞市苹果树花期不同分辨率的TM和ALOS影像,充分考虑坡向系数和冠层花叶比,通过地形辐射校正获取地表反演反射率,再经混合像元分解获取苹果树冠层的反演反射率,将30个果园样方的反演结果与同时段实测反射率及表观反射率进行比较,分析反演效果和精度.结果表明:地形辐射校正有效减弱了地形和大气的影响,恢复了阴影处地物,地表反演反射率影像的解析力大幅提高;无论是TM还是ALOS影像,冠层反演反射率的绝对误差和相对误差均最小,所有波段的相对误差表现出一致性,且样方间变化趋势与实测值最一致,说明混合像元分解是必要的.反演方法应用于不同分辨率影像,表现出相似的反射率变化特点,高分辨率图像更具优势,但受波段限制,可与中分辨率影像结合使用.
- 王凌赵庚星朱西存王瑞燕陈红艳常春艳
- 关键词：苹果树地形辐射校正混合像元分解
- 小尺度地形因子对农地土壤质量的影响研究被引量：12
- 2009年
- 地形差异是土地利用结构和空间分布格局分异的重要影响因子，也是土地质量的重要参评因素。选择泰山东麓多种地貌类型过渡区，利用数字高程模型（DEM）提取研究区坡度、高程等地形因子信息，通过GIS空间分析划分研究区农地土壤质量等级，利用SPSS统计分析高程、坡度等地形因子对土壤质量的影响。结果表明：土壤质量等级随地形变化呈规律性演替，坡度和高程与土壤质量呈极显著相关关系，且坡度对土壤质量的影响大于高程；随着坡度的上升，土壤质量分值呈抛物线趋势，而随着高程的上升，土壤质量呈降低趋势，且各高程段内不同坡度等级土壤质量分值也呈抛物线走势；土壤质量的最高分值位于坡度2°～5°、高程0～150m的地形部位。
- 马群赵庚星李玉环
- 关键词：小尺度地形农地土壤质量
- 基于高光谱的苹果果期冠层光谱特征及其果量估测被引量：25
- 2010年
- 苹果冠层光谱特征是苹果树遥感生理监测和生产管理的重要依据。对栖霞市苹果果期的冠层反射光谱进行实测,结合数码照相技术探明了苹果果期的反射光谱特性和敏感波段,并通过敏感波段与果树比指标建立回归模型,实现了对苹果冠层果量(果树比)的无损估测。结果表明:苹果树果期冠层光谱曲线总体表现为对蓝光和红光的吸收及对绿光的反射,在近红外750—1300nm之间表现为强烈的反射,且在1650nm和2200nm附近呈现两个反射峰。选择435、670、730、940、1140nm和1480nm等6个波段为苹果果期的敏感波段。利用这些波段分别构建了差值、比值及归一化植被指数,筛选了最佳光谱参数,进而构建了果量(果树比)估测模型,经筛选验证确定苹果果量的最佳估测模型为:y=0.0086[NDVI(940,730)]2-1.0934NDVI(940,730)+0.3209。模型为苹果果期果量的精确估测提供了比较快捷的方法途径。
- 雷彤赵庚星朱西存董超孟岩战冰
- 关键词：数码照片光谱特征
