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石河子大学信息科学与技术学院兵团空间信息工程技术研究中心: 作品数：10 被引量：71H指数：5; 相关机构：中国科学院深圳先进技术研究院安徽大学互联网学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金更多>>; 相关领域：农业科学自动化与计算机技术环境科学与工程生物学更多>>

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基于InVEST模型的阿克苏河流域产水量评估及环境因素影响研究被引量：11: 2020年; 阿克苏河生态环境的主要问题是水资源分布不均衡。对阿克苏河流域生态系统产水功能的定量评估和空间表达,是阿克苏河流域可持续发展的重要保障。本文以阿克苏河流域为研究区,在收集气象数据、蒸散发数据、DEM数据、流域数据和遥感数据的基础上,基于InVEST-WY(Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs-Water Yield)模型,对研究区2010、2015年的产水服务进行定量评估,分析其时空格局与动态变化规律,以及土地利用、气候、土壤质地和高程等因素对产水服务的影响,以期为阿克苏河流域生态系统产水服务的恢复和重建提供一定的理论依据。结果表明,2010、2015年阿克苏河流域产水总量达46. 60×10~8、34. 86×10~8m^3,产水量空间异质性明显。阿克苏河流域产水量一半以上处于低水平,集中分布在柯坪县和乌什县中南部地区,应加强水源管理与保护。土地利用转移、气候因子变化、高程、土壤质地等因素对产水量空间异质性有重要影响。; 郭丽洁尹小君苟贞珍高军; 关键词：产水量阿克苏河流域

基于GF-1遥感影像的荒漠区耕地分类与提取方法被引量：4: 2021年; 耕地作为一种战略性自然资源,是确保我国粮食生产安全的物质基础和重要前提。荒漠区绿洲性耕地生态环境脆弱,易受风沙侵蚀,对耕地进行持续性精确监测具有更为重要的意义。,本文基于深度学习算法,使用GF-1遥感数据进行耕地及其类别信息提取。为充分利用研究区物候特征,结合冬夏两期遥感影像,将植被指数NDVI值和纹理特征灰度共生矩阵能量值作为特征波段,基于U-Net模型实现耕地分类和提取,主要包括农田(棉花覆盖耕地)、果林耕地及未耕作耕地3种类型。结果表明:仅使用夏季影像对农田的识别准确度即可达90.83%,若加入冬季影像、植被指数及纹理特征波段,可有效提升模型对果林耕地、未耕作耕地的识别效果,整体识别准确度分别为88.39%、79.51%,相比于传统方法提升了4.67%、6.11%。同时与支持向量机和随机森林分类器相比,该方法能够减少地块内同种作物间的"椒盐噪声",避免对未耕作耕地的大规模错分现象。因此,本文方法可为荒漠区绿洲性耕地状态的快速识别与监测提供参考。; 马永建汪传建赵庆展任媛媛田文忠; 关键词：高分辨率遥感

无人机多光谱草地估产中的最佳波段组合研究被引量：3: 2018年; 无人机多光谱影像分辨率高,但是波段多、信息量大、信息冗余度高,如何选取最佳波段组合构建高精度光谱模型,是草地估产模型研究的重要工作基础。针对上述问题,以新疆天山北坡紫泥泉牧场典型区域为研究区,利用多旋翼无人机搭载Micro MCA12 Snap传感器获取多光谱影像,根据波段光谱特征和植被特有的光谱特性将波段分成3组,结合最佳指数因子和最大相关系数选取了最佳组合波段,并建立了天然草地生物量估算模型。结果表明,针对Micro MCA12 Snap多光谱传感器,选取4、7、8波段作为草地估产的最佳波段组合,与其他几类波段组合相比,在一定程度上生物量估算模型精度有所提高,可为无人机多光谱草地估产中最佳波段组合提供借鉴和参考。; 孙世泽汪传建刘伟张雅赵庆展; 关键词：无人机多光谱传感器波段组合

基于移动GIS的棉田朱砂叶螨预警系统被引量：5: 2016年; 为解决棉田朱砂叶螨预警中信息采集量少、短期预测不准确、预警信息发布困难等问题,设计并实现了基于马尔科夫链和移动GIS的棉田朱砂叶螨预警系统。基于移动GIS平台实现了棉田朱砂叶螨信息的快速、准确、实时采集,然后采用基于马尔科夫链的方法对棉田朱砂叶螨虫情进行短期预测,再使用克里格插值方法得到大范围的预测结果。基于Python语言建立耦合的预警模型,能够为用户提供大面积的预警专题图,同时可根据用户输入的棉田朱砂叶螨等级生成相应的短期预测结果并推荐科学的防治措施。初步应用表明,准确度可达80%,系统具有简单实用、预测准确、大众参与等良好特性,可广泛应用于农业病虫害预警系统的构建。; 靳光才赵庆展周文杰张清许金霞; 关键词：棉田朱砂叶螨移动地理信息系统马尔科夫链空间插值预警系统

基于温湿系数的棉蚜发生等级预报模型被引量：5: 2016年; 为实现棉蚜发生等级的预报,以新疆生产建设兵团第七师一二五团为研究区,在收集和获取该区2004—2013年气象资料和棉蚜发生数据的基础上,运用统计方法、相关性分析和多元回归分析法对影响棉蚜发生的主要气象因子进行研究,构建棉蚜发生等级预报模型。结果显示,研究区棉蚜发生发展呈现3个阶段:5—6月为发生期、7月为高峰期、8月为衰退期;温度、湿度、蒸发量、日照与棉蚜发生等级的相关系数分别是0.52、0.34、-0.06和-0.05,表明影响棉蚜发生等级的主要气象因子是温度和湿度,但二者与棉蚜阶段发生等级之间的回归拟合优度为0.55,线性相关关系不明显。探索性地融合温度和湿度构建温湿系数,以温湿系数的自然对数与棉蚜发生等级进行回归分析,发现发生期相对温湿系数的自然对数与棉蚜发生等级的回归拟合优度为0.65,高峰期和衰退期直接温湿系数的自然对数与棉蚜发生等级的回归拟合优度分别为0.89和0.91,均呈线性关系。用2014年研究区棉蚜数据验证建立的线性回归模型,整体准确率达87.5%,可满足棉蚜发生等级预报需求。; 周文杰赵庆展靳光才尹小君戴建国; 关键词：棉蚜气象因子

新疆生态质量变化趋势遥感分析被引量：20: 2020年; 新疆是我国西部生态环境问题比较突出的区域,开展生态状况调查评估、及时掌握生态质量状况及其变化特征是环境保护的一个研究重点。以遥感数据为基础,根据构建垂直干旱指数(Perpendicular Drought Index,PDI)的思想,改变土壤基线所经过的原点,提出表征土壤湿度的垂直湿度指数(Perpendicular Moisture Index,PMI)。基于代表绿度的垂直植被指数(Perpendicular Vegetation Index,PVI)、代表湿度的垂直湿度指数PMI和代表热度的地表温度(Land Surface Temperature,LST),利用空间几何原理创建了植被⁃湿度⁃温度生态指数(Vegetation⁃Moisture⁃Temperature Ecological Index,VMTEI)。利用MODIS数据计算了新疆2000—2018年的VMTEI,并进行趋势分析。结果表明:VMTEI集成了植被、湿度和热度的信息,能很好地反映新疆生态质量的空间分布和时间变化趋势。新疆生态质量状况总体空间分布格局变化不大,与植被分布特征比较一致,呈现出纬向伸展的变化,不同生态系统VMTEI均值差异明显,湿地生态系统生态质量状态最好,VMTEI均值为0.43左右,其次为森林生态系统;最差的是荒漠生态系统,VMTEI仅为0.28。近20年来,新疆生态状况总体上得到改善,其中,生态状况明显改善的区域占2.332%,主要集中在塔里木河干流、伊犁河、额敏河和天山北坡绿洲经济带,以农田、聚落生态系统为主,主要原因为三北防护林建设、风沙治理、城市绿地面积增加造成的生态质量状况改善;生态状况严重退化的区域占0.430%,主要集中在塔克拉玛干沙漠外围、博斯腾湖、艾比湖以及零星分布于新疆的不同地区,以湿地生态系统为主,主要由于人为因素和气候变化造成平原湖泊以及部分水库的生态退化。; 周紫燕汪小钦丁哲陈芸芝汪传建; 关键词：地表温度

基于无人机多光谱影像的棉叶螨识别方法被引量：14: 2018年; 【目的】利用无人机遥感在空间分辨率和光谱分辨率上的优势,研究大面积棉田棉叶螨监测方法,为类似的农作物虫害遥感监测研究提供参考。【方法】选20种光谱指数作为螨害监测的特征因子,使用赤池信息准则作为模型优选依据,获取最佳建模特征,建立棉田螨害监测识别的logistic回归模型。【结果】在所分析的全部光谱指数中,TVI、DVI和RDVI为螨害监测的最佳特征因子,基于该3个因子构建的logistic回归模型的分类准确率为95%,F1值为95. 1%,能够较好地实现棉田螨害识别。【结论】监测模型可以实现区域范围的棉叶螨快速识别。; 崔美娜戴建国王守会张国顺薛金利; 关键词：棉叶螨无人机遥感 LOGISTIC回归模型

基于哨兵2号遥感影像最优时相组合的棉花提取方法被引量：2: 2022年; 棉花是我国最重要的经济作物之一,其快速准确的提取是有效管理棉田信息的关键。针对高分辨率遥感影像获取不易,数据常有缺失,作物生长期遥感影像利用不充分的问题。本文基于深度学习方法,使用棉花生长周期内4月至10月的遥感卫星影像,探究遥感影像单个时相及其时相组合的数据对棉花提取的影响。通过Deeplabv3+模型对研究区各个时相的遥感影像的棉花分别进行提取,并使用分段函数评估模型对提取效果进行快速比较,按此结果排列出适合棉花提取的单时相遥感影像,依次加入到Deeplabv3+模型中,得到该模型下的遥感影像棉花提取结果最优时相组合为6月、7月、8月和10月,该组合下棉花提取准率Precision、Recall、F1指数、IoU指数分别为0.93、0.93、0.94、0.87,同时,并基于该结果与SegNet,U-Net两种模型相比,准确度分别高出18%和8%,能够明显减少与非棉花耕地的错分情况,对棉田的边缘恢复较好,该结果可以在棉花遥感数据不足及快速提取时提供参考。; 司凯凯汪传建赵庆展杨启原任媛媛袁盼丽

基于指标自动筛选的新疆开孔河流域生态健康评价被引量：10: 2020年; 生态健康评价对了解区域生态健康状况和促进区域可持续发展具有重要意义,如何自动筛选出能反映生态系统特性的重要指标,是生态健康定量评估的关键问题。基于压力-状态-响应(PSR,Press-State-Response)框架和生态等级网络框架(EHN,Ecological Hierarchy Network),通过文献调研和因果分析建立要素层与指标层之间的交叉联系,构建了生态健康评价"网状"指标体系;在保证指标体系完备性基础上,通过结合主成分分析和熵权法的候选指标权重的客观计算,基于目标优化理论构建了评价指标的自动筛选模型,并基于中选指标计算了新疆开孔河流域2001—2017年生态健康指数(EHCI,Ecological Health Comprehensive Indexes),分析其空间分异和时间变化特征。结果表明:利用所建立的评价指标自动筛选模型,开孔河流域生态健康评价指标由31个候选指标自动筛选出了17个中选指标,用54.8%的指标表达了85.98%的信息,中选的17个指标在干旱/半干旱区域有关文献中应用较多,使用频次比例都在20%以上,其中归一化植被指数(NDVI,Normalized Difference Vegetation Index)、年降水量和植被覆盖度(FVC,Fractional Vegetation Coverage)3个指标的使用频次百分比均超过了50%,说明指标自动筛选模型的合理性;开孔河流域空间分布差异显著,总体上西北高、东南低,东南部和中部绿洲区外围生态健康状况较差,西北部河谷地带和中部两大绿洲区生态健康状况较好;17年来,流域生态质量整体趋于改善,显著改善区域占10.26%,远高于显著退化的1.61%,显著改善区域以孔雀河绿洲最为明显。开孔河流域生态健康的总体好转趋势说明区域生态综合治理取得一定成效。; 汪小钦林梦婧丁哲周珏汪传建陈劲松; 关键词：生态健康评价

基于多源数据的棉叶螨预测研究被引量：3: 2018年; 在新疆地区特殊的气候环境和耕作方式下探索大尺度区域的棉叶螨预测预报方法,分别采用气象数据、遥感数据、气象与遥感数据相结合等3种方法建立螨害预测模型,并对新疆生产建设兵团第八师2017年7月的棉叶螨发生情况进行预测。结果表明,2017年5—6月累积降水量、5月温湿系数、4—6月累积降水量、6月上旬降水量、6月27日绿波段归一化植被指数(green normalised difference vegetation index,简称GNDVI)和改进的简单比值指数(modified simple ratio index,简称MSR)、7月13日比值植被指数(ratio vegetation index,简称RVI)共7种特征是建模的最佳因子。基于气象数据模型预测效果最差,分类准确率为71.4%,F1值为68.8%;气象和遥感数据相结合的模型预测效果最好,分类准确率为82.9%,F1值为83.3%;遥感数据模型预测效果介于两者之间,分类准确率为77.1%,F1值为78.9%。气象数据模型在大尺度区域整体趋势预测上有优势,遥感数据模型对于局部变化比较敏感,气象与遥感数据相结合的模型兼备了二者的优点,预测效果最好。研究成果可为新疆地区棉叶螨的提前预防和统防统治提供理论依据。; 王守会戴建国李栓明张国顺崔美娜; 关键词：棉叶螨气象数据遥感数据 LOGISTIC回归

石河子大学信息科学与技术学院兵团空间信息工程技术研究中心

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