任建强
- 作品数：59 被引量：851H指数：16
- 供职机构：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：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划引进国际先进农业科技计划更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术经济管理环境科学与工程更多>>
- 农业遥感研究应用进展与展望被引量：262
- 2016年
- 得益于中国自主遥感卫星、无人机遥感和物联网等技术的发展,中国农业遥感研究与应用在过去20年取得了显著进步,中国农业遥感信息获取呈现出天地网一体化的趋势;农业定量遥感在关键参数遥感反演技术方法与应用方面取得进展;作物面积、长势、产量、灾害遥感监测的理论与技术方法取得突破,农业遥感技术应用领域不断拓展。本文从农业遥感信息获取、农业定量遥感、农业灾害遥感、作物遥感识别与制图、作物长势遥感监测与产量预测、农业土地资源遥感等方面对中国农业遥感科研与应用进行了总结综述。
- 陈仲新任建强唐华俊史云冷佩刘佳王利民吴文斌姚艳敏哈斯图亚
- 关键词：农业遥感
- 长时间序列NOAA-NDVI数据在冬小麦区域估产中的应用被引量：14
- 2007年
- 粮食产量数据对国家的宏观管理具有重要意义。对中国这个人口大国而言，粮食产量更加受到重视。在我国冬小麦主要生产基地黄淮海平原范围内选取了石家庄市、衡水市、邢台市进行了研究，利用近20年空间分辨率为8km的月NOAA—AVHRR NDVI数据和同期冬小麦产量统计数据，以县为单位建立了冬小麦产量形成关键期内各月NDVI数据与产量的关系，同时也建立了产量形成关键期NDVI累积和数据与冬小麦产量的关系。由于NDVI值在0．2～0．8之间与植物覆盖度呈良好线性关系，因此选取该范围NDVI值来建立与产量的关系。并分别做了相应统计检验和实际模型运行精度验证，最后对各个NDVI与产量数据之间的关系做了精度比较分析。这对促进黄淮海平原冬小麦产量估计具有较重要的作用。同时，作者认为相对于分辨率较高但时间序列短的MODIS数据而言，低分辨率长时间序列的NOAA—AVHRR数据在大范围农作物估产中仍然是一种有益补充。
- 任建强陈仲新唐华俊周清波
- 关键词：遥感估产冬小麦
- 基于微波散射和冠层模拟的麦类作物叶面积指数反演方法
- 本发明涉及遥感领域，提出一种基于微波散射和冠层模拟的麦类作物叶面积指数反演方法，包括：S1，基于实测作物和土壤数据，通过麦类作物分生育期微波散射模型模拟研究区麦类作物在各关键生育期作物和土壤的微波散射情况，然后根据微波散...
- 吴尚蓉陈仲新杨鹏任建强李贺
- 文献传递
- 温洲蜜柑叶片光谱反射率与叶绿素含量的相关性被引量：9
- 2007年
- 以日南一号温州蜜柑为试材，对不同时期、不同黄化程度叶片反射光谱及叶绿素含量进行研究，结果表明，日南一号叶片反射光谱在350～1750nm范围内，出现了5次反射峰，其中可见光区域552nm和近红外长波1680nm波段处各出现了1次较弱的反射峰，在近红外短波段范围出现了3次强反射峰．在整个测定波段范围内，光谱反射率强弱为夏梢叶片〉春梢叶片〉秋梢叶片．随着叶绿素含量降低，叶片反射率增强，但叶绿素含量进一步降低，反射率出现减弱．在可见光波段范围，光谱反射率强弱为重度黄化叶〉中度黄化叶〉轻度黄化叶〉正常叶，而在近红外区域，出现中度黄化叶〉重度黄化叶〉轻度黄化叶〉正常叶的趋势．
- 易时来何绍兰邓烈谢让金陈仲新任建强
- 关键词：反射光谱叶绿素温州蜜柑
- 统计数据总量约束下全局优化阈值的冬小麦分布制图被引量：14
- 2018年
- 大范围、长时间和高精度农作物空间分布基础农业科学数据的准确获取对资源、环境、生态、气候变化和国家粮食安全等问题研究具有重要现实意义和科学意义。本文针对传统阈值法农作物识别过程中阈值设置存在灵巧性差和自动化程度低等弱点,以中国粮食主产区黄淮海平原内河北省衡水市景县为典型实验区,首次将全局优化算法应用于阈值模型中阈值优化选取,开展了利用全局优化算法改进基于阈值检测的农作物分布制图方法创新研究。以冬小麦为研究对象,国产高分一号(GF-1)为主要遥感数据源,在作物面积统计数据为总量控制参考标准和全局参数优化的复合型混合演化算法SCE-UA (Shuffled Complex Evolution-University of Arizona)支持下,提出利用时序NDVI数据开展阈值模型阈值参数自动优化的冬小麦空间分布制图方法。最终,获得实验区冬小麦阈值模型最优参数,并利用优化后的阈值参数对冬小麦空间分布进行提取。通过地面验证表明,利用本研究所提方法获取的冬小麦识别结果分类精度均达到较高水平。其中冬小麦识别结果总量精度达到了99.99%,证明本研究所提阈值模型参数优化方法冬小麦提取分类结果总量控制效果良好;同时,与传统的阈值法、最大似然和支持向量机等分类方法相比,本研究所提阈值模型参数优化法区域冬小麦作物分类总体精度和Kappa系数分别都有所提高,其中,总体精度分别提高4.55%、2.43%和0.15%,Kappa系数分别提高0.12、0.06和0.01,这体现出SCE-UA全局优化算法对提高阈值模型冬小麦空间分布识别精度具有一定优势。以上研究结果证明了利用本研究所提基于作物面积统计数据总量控制以及SCE-UA全局优化算法支持下阈值模型参数优化作物分布制图方法的有效性和可行性,可获得高精度冬小麦作物空间分布制图结果,这对提高中国冬小麦空间分�
- 郭文茜任建强刘杏认刘杏认陈仲新潘海珠
- 关键词：阈值法总量控制全局优化算法冬小麦
- NDVI时序相似性对冬小麦种植面积总量控制的制图精度影响被引量：8
- 2021年
- 遥感技术获取的区域作物面积与作物面积统计数据间常常存在不一致的问题,这在一定程度上影响了作物分布遥感制图信息的应用。为获得与作物面积统计数据一致的高精度作物分布遥感制图信息,该研究以河北省衡水市武邑县为研究区,以时序Sentinel-2遥感影像生成的归一化差值植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)为研究数据,将冬小麦面积目视解译数据作为遥感提取的区域冬小麦面积总量参考,提出基于复合型混合演化算法(Shuffled Complex Evolution-University of Arizona,SCE-UA)和区域作物种植面积总量控制的NDVI时序相似性阈值优化冬小麦分布制图方法,并进行精度验证。在此基础上,进一步开展不同生育阶段NDVI时序相似性及其相似性组合的冬小麦分布提取精度对比研究。结果表明,利用全生育期NDVI时序相似性获得的冬小麦分布制图结果总量精度达99.99%以上,总体精度达98.08%,Kappa系数为0.96,可以保证遥感提取的区域冬小麦面积与冬小麦种植面积总量控制参考间的高度一致性且能获得较高的作物遥感识别精度。从不同生育阶段NDVI时序相似性及其相似性组合的冬小麦分布提取结果可知,利用出苗期-分蘖期、返青期-拔节期的NDVI时序可获得高精度冬小麦分布提取结果,而利用抽穗期-成熟期的NDVI时序数据提取冬小麦结果则精度较低,且综合不同生育阶段NDVI时序数据有利于冬小麦制图精度的提高。该研究可为高精度冬小麦分布提取和制图技术及其方案优化提供一定参考依据,也可为遥感数据和作物面积统计数据融合的大范围农作物分布遥感制图及统计数据空间化提供一定技术方法参考和思路借鉴。
- 李方杰任建强吴尚蓉吴尚蓉赵红伟
- 关键词：制图冬小麦全局优化算法
- 农用土地分等定级中土壤有效系数的求算方法及应用被引量：11
- 2002年
- 以容城县为例 ,根据该县的自然条件、生产特征和《农用土地分等定级规程》 ,利用滑动平均和二次回归相结合的方法 ,确定了不同土地类型的土壤有效系数 ,并分析了其在农用土地分等定级中的重要作用。
- 王洪波许皞霍习良任建强
- MODIS植被指数的美国玉米单产遥感估测被引量：42
- 2015年
- 针对中国开展的国外农作物产量遥感估测大多依靠中低分辨率耕地信息、省级(州级)或国家级作物产量统计数据的现状,本文以美国玉米为例,探讨利用多年中高分辨率作物分布信息、时序遥感植被指数和县级作物产量统计数据开展国外重点地区作物单产遥感估测技术研究,以期进一步提高中国对国外农作物产量监测精度和精细化水平。首先,利用美国农业部国家农业统计局(NASS/USDA)生产的作物分布数据(CDL)获得多个年份玉米空间分布图,并对相应年份250 m分辨率16天合成的MODIS-NDVI时序数据进行掩膜处理,统计获得每年各县域内玉米主要生育期NDVI均值;其次,以各州为估产区,以多年县级玉米统计单产和县域内玉米主要生育期NDVI均值为基础,建立各州玉米主要生育期NDVI与玉米单产间关系模型;然后,通过主要生育期玉米单产和玉米植被指数间拟合程度,筛选确定各州玉米最佳估产期和最佳估产模型。最终,利用最佳估产模型实现美国各州玉米单产估测和全国玉米单产推算。其中,建模数据覆盖时间为2007年—2010年,验证数据为2011年。结果表明,应用最佳估产模型的2011年美国各州玉米单产估测相对误差在-4.16%—4.92%,均方根误差在148.75—820.93 kg/ha,各州估测结果计算获得全国玉米单产的相对误差仅为2.12%,均方根误差为285.57 kg/ha。可见,本研究的作物单产遥感估测技术方法具有一定可行性,可准确估测全球重点地区作物单产信息。
- 任建强陈仲新周清波刘佳唐华俊
- 关键词：估产玉米作物分布NDVI
- 基于花后累积地上生物量比例的冬小麦动态收获指数估算被引量：3
- 2022年
- 针对已有基于遥感信息的收获指数估算对籽粒灌浆过程中作物生物量变化和收获指数变化过程考虑不足且估算精度有待进一步提高的现状,该研究以冬小麦为研究对象,基于冠层高光谱数据、地上生物量和动态籽粒产量等数据,在提出灌浆至成熟阶段动态收获指数(Dynamic Harvest Index, DHI)和构建花后累积地上生物量比例动态参数(Dynamic f_(G), D-f_(G))基础上,提出了敏感波段中心构建归一化差值光谱指数(Normalized Difference Spectral Index, NDSI)估算D-f_(G)的作物动态收获指数估测技术方法并进行精度验证。在此基础上,通过敏感波段宽度扩展确定了冬小麦D-f_(G)估算敏感波段最大宽度,并实现了最大波宽下D-f_(G)和DHI的遥感获取。结果表明,筛选的5个敏感波段中心λ(366 nm, 489 nm)、λ(443 nm, 495 nm)、λ(449 nm, 643 nm)、λ(579 nm, 856 nm)、λ(715 nm, 849 nm)构建NDSI进行D-f_(G)遥感估算均达到了较高精度水平,均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)在0.036~0.050之间,归一化均方根误差(Normalized Root Mean Square Error, NRMSE)在10.46%~14.59%之间;基于敏感波段中心的DHI估算中,RMSE在0.039~0.053之间,NRMSE在10.50%~14.28%之间;估算D-f_(G)的5个敏感波段中心最大波段宽度分别为30、68、58、20和86 nm,基于最大波宽获取DHI估算结果中,RMSE在0.054~0.055之间,NRMSE在14.38%~14.65%之间。可见,该研究所提收获指数遥感估算方法具有一定的可行性,为获取冬小麦动态收获指数提供了新思路和新方法,也为窄波段高光谱卫星遥感和宽波段多光谱卫星遥感获取大范围作物收获指数空间信息提供一定技术参考。
- 张宁丹任建强吴尚蓉
- 关键词：遥感冬小麦
- 蔬菜硝酸盐累积及其影响因素的研究被引量：56
- 2003年
- 本文综述了蔬菜硝酸盐的含量其体内硝酸盐的累积情况,探讨了影响其累积的内外因素,并提出了硝酸盐累积的防治对策以及一些新的建议。
- 刘杏认任建强甄兰
- 关键词：蔬菜硝酸盐累积影响因素生态环境
