国家高技术研究发展计划(2006AA120101)
- 作品数：51 被引量：733H指数：18
- 相关作者：黄敬峰潘耀忠张锦水孙华生胡潭高更多>>
- 相关机构：北京师范大学浙江大学中国农业科学院农业资源与农业区划研究所更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
- 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>>
- 北京市植被净生产力遥感测量与分析被引量：10
- 2009年
- 北京地区城市化进程迅速,自然植被萎缩和生产力下降是城市化进程的重要特征。本文基于光能利用率模型对北京范围内的植被净初级生产力（Net Primary Productivity,NPP）进行模拟,并分析植被净生产力模拟结果的季节性变化和空间格局。结论如下：①2007年北京市植被净生产力模拟总量为7.62×106tC,植被NPP在空间上分布非常不均匀,主城区是全市巨大的绿色消费区NPP模拟结果较低,不均匀的NPP状况在空间形成一系列等值线,其中生产力为4200tC的等值线基本与全市山体高程线平行,这反映出全市NPP空间分布具有明显的地貌分异特征;②一年内植被NPP在4月、5月份增加最快,7月、8月份达到最大,在全部土地利用类型中,耕地类型由于作物的播种、收割以及灌溉等耕作过程使其植被NPP的季节性变化不同于其他土地利用类型;③在区域尺度上,林地对植被净生产力的贡献率最高占70.17%,耕地占13.73%,然而在六环内林地对NPP的贡献率下降至27.85%,耕地对NPP贡献率增加至27.48%;从1996年-2006年,六环范围内的耕地面积从1100.07km^2减少到484.13km^2,耕地的减少导致主城区植被净生产力总量减少近1／3。对于北京地区来说，耕地对区域植被生产力累计具有重要作用，在城市建设中应加强耕地资源保护，以提高区域植被水平。
- 宋国宝潘耀忠张树深朱文泉
- 关键词：NPP土地利用
- 2009年江苏省冬小麦和水稻种植面积信息遥感提取及长势监测被引量：27
- 2010年
- 以中国农业遥感监测系统(CHARMS)大尺度业务运行作物长势监测需求为实际驱动力,进行基于遥感影像全覆盖的大尺度农作物类型遥感综合自动识别的方法研究,通过分析2009年江苏地区冬小麦和水稻的种植结构、物候历特征及其生物学特性和时序NDVI曲线特征,确定冬小麦和水稻信息提取的NDVI阈值,建立不同作物面积提取模型,并最终获取了2009年CHARMS中江苏冬小麦和水稻长势监测所需的作物空间分布,并与多年平均统计数据比较,总体精度分别达到了78%和85%以上,基本可以满足农情业务化需要。其次,基于面积识别的结果,利用目前长势监测中应用最广泛的归一化植被指数NDVI对江苏2009年冬小麦和水稻长势进行监测,并用差值模型,与近5年长势的平均状况进行对比研究。结果表明,2009年江苏冬小麦和水稻长势均呈现"前期较好,中期变差,后期恢复"的趋势;空间分布上,淮北和苏中地区冬小麦全年长势较多年平均稍差,而水稻长势较差的地区主要分布在苏南地区。
- 黄青吴文斌邓辉张莉
- 关键词：MODIS数据面积提取长势监测冬小麦水稻
- 基于土地利用格局的农田环境质量监测取样方法
- 为有效地监测京郊农田环境质量,该文提出了基于土地利用格局的农田环境质量监测的取样方法。方法通过遥感影像分类,获取京郊小麦地、裸露农田、草地、林地、果园及设施农业用地6种土地利用类型的空间分布特征。给定样本总量,每种土地利...
- 周脚根赵春江黄文江杨崇俊
- 关键词：遥感影像分类土地利用分类
- 文献传递
- 基于分区的水稻总产遥感估算研究被引量：4
- 2010年
- 本文通过未基于分区与基于分区的水稻总产遥感拟合模型的比较分析,选取最优模型进行水稻遥感估产.以湖南省为研究区,在水稻遥感估产分区、水稻可能种植区识别的基础上,以县为单位,利用2000～2007年的统计产量与MODIS EVI建立未基于分区与基于分区的水稻总产遥感拟合模型,通过相对误差、RMSE,以及拟合结果与统计值比较散点图分析,选择最优遥感拟合模型,并用此模型对2008年湖南省水稻总产进行预测.研究结果表明,基于分区的水稻总产遥感拟合模型要比未基于分区的要好,最优模型为二次非线性模型和逐步回归模型,且生育期主要集中在孕穗期到乳熟期.水稻总产拟合及预测结果与统计值相比省级相对误差都小于5%,且拟合结果的误差总体上比预测结果的误差要小.基于分区的水稻总产遥感估产模型有效地提高了水稻遥感估产的精度.
- 彭代亮黄敬峰王福民孙华生
- 关键词：水稻估产遥感MODISEVI
- 基于线性光谱模型和支撑向量机的软硬分类方法被引量：8
- 2011年
- 针对硬分类方法中无法解决的混合像元问题及软分类方法中全图共用一套端元进行混合像元分解所带来的弊端,提出了一种新的软硬分类方法。该方法通过分析目标地物在图像中的分布情况,自动计算判别阈值,将图像分为目标地物纯净区域、目标地物混合区域和非目标地物区域。对于目标地物纯净区域和非目标地物区域采用硬分类方法(支撑向量机)快速提取分类信息;对于目标地物混合区域采用软分类方法(端元可变的线性混合像元分解)提取目标地物丰度信息,最后得到目标地物软硬分类结果。通过对北京地区ALOS图像的应用试验,并将新方法与支撑向量机、线性光谱混合模型进行比较,新方法的RMSE值为0.203,总量精度达到95.48%,高于支撑向量机和线性光谱混合模型。实验结果表明,新方法能够有效解决混合像元问题,提高图像分类精度。
- 胡潭高潘耀忠张锦水李苓苓李乐
- 关键词：支撑向量机自适应阈值
- 农作物单产遥感估算模型研究进展被引量：54
- 2008年
- 作物单产估算是农作物估产中的关键技术,也是作物估产的难点之一。遥感技术凭借其宏观、及时和动态等特点已在农作物产量估算中占据着极为重要的地位,运用遥感信息建模估算作物产量已成为区域作物估产的必然要求。在总结农作物单产遥感估算模型研究成果的基础上,将作物单产遥感估算方法划分为四种模式加以详细阐述,分析了用于单产建模的遥感数据源的多元化趋势,讨论了如何有效验证模型估算精度的问题,最后对作物单产遥感估算模型今后的发展趋势作了展望。
- 徐新刚吴炳方蒙继华李强子黄文江刘良云王纪华
- 关键词：遥感
- 中国水稻遥感信息获取区划研究被引量：17
- 2008年
- 【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。
- 孙华生黄敬峰李波王红说
- 关键词：水稻遥感区划
- 水稻色素含量估算的最优比值色素指数研究被引量：9
- 2009年
- 对不同水稻色素含量及其对应的光谱数据进行分析,构建新的色素指数,以提高水稻色素含量的估算精度.研究分为叶片和冠层2个水平,采用一种复杂的方法确定水稻色素含量估算的最适色素指数,即将350～2500nm范围内所有波段两两组合构建所有可能的简单比值色素指数,并利用这些指数与叶绿素、类胡萝卜素含量建立线型模型,将具有最大决定系数模型对应的色素指数作为相应色素估算的最佳比值色素指数,最后使这些指数与已知的各种比值色素指数进行比较.结果表明,本研究中给出的简单比值色素指数可以较好地估算叶绿素、类胡萝卜素含量,尤其是在叶片水平.经过检验,这些色素指数的估算效果一般等于或优于现存的一些比值色素指数.从构成这些指数的波段看,大都集中在红边区域,其次为绿光和短波红外区域.总之,研究中提出的色素指数将为水稻色素含量的遥感监测提供新的技术支撑.
- 王福民黄敬峰刘占宇王秀珍
- 关键词：水稻叶绿素类胡萝卜素
- 多时相MODIS影像的浙江省水稻种植面积信息提取方法研究被引量：37
- 2009年
- 为准确获取水稻种植面积,以浙江省为研究区,利用8d合成MODIS陆地表面反射率数据的特点和水稻典型物候特征,选取水稻种植前的休耕期、秧苗移栽期、生长期和成熟期等多时像MODIS地表反射率影像数据,通过归一化植被指数、增强植被指数及利用对土壤湿度和植被水分含量较为敏感的短波红外波段计算得到的陆地表面水指数进行水稻种植面积信息获取,将提取结果同现状水田与MODIS影像共同提取的数据以及浙江省统计年鉴数据进行对比分析.结果表明,利用MODIS影像的8d合成地表反射率数据进行平原区域水稻种植面积提取,精度可达90%以上.因此,采用MODIS影像数据进行平原区域水稻遥感监测可以为政府决策部门提供信息服务.
- 郑长春王秀珍黄敬峰
- 关键词：水稻MODIS影像
- 基于MODIS NDVI时间序列的植被覆盖变化特征研究被引量：30
- 2009年
- 为监测浙北地区植被覆盖变化特征,利用离散傅立叶变换技术对MODISNDVI时间序列数据去云和噪声处理,通过土地利用现状图上提取的地类进行植被分区,研究各个分区的植被覆盖特点;以变化矢量的模衡量植被覆盖变化的强度和稳定性.结果表明,耕地区的植被覆盖变化较大,林地区的植被覆盖变化较小,建筑区的植被覆盖变化居中;受种植差异和时间推移等季相信息的影响,耕地区作物变化矢量的模值亦会增大.研究表明城市化和人类活动对耕地区植被影响较为明显.
- 王红说黄敬峰
- 关键词：NDVI时间序列植被覆盖离散傅立叶变换
