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刘建红

作品数:4 被引量:33H指数:3
供职机构:北京师范大学地理学与遥感科学学院地表过程与资源生态国家重点实验室更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家重点实验室开放基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术生物学经济管理更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 2篇生物学
  • 1篇经济管理

主题

  • 3篇遥感
  • 2篇植被
  • 2篇MODIS
  • 1篇植被物候
  • 1篇植被指数
  • 1篇生长季
  • 1篇生态系统
  • 1篇时间序列
  • 1篇时间序列分析
  • 1篇时序数据
  • 1篇水稻
  • 1篇通量
  • 1篇物候
  • 1篇校正方法
  • 1篇聚类
  • 1篇耕地
  • 1篇耕地变化
  • 1篇EVI

机构

  • 4篇北京师范大学

作者

  • 4篇朱文泉
  • 4篇刘建红
  • 2篇姜楠
  • 2篇牟敏杰
  • 2篇王伶俐
  • 1篇许映军
  • 1篇孙冠楠
  • 1篇张浚哲

传媒

  • 2篇农业工程学报
  • 1篇应用生态学报
  • 1篇遥感学报

年份

  • 3篇2012
  • 1篇2010
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
MODIS水稻面积提取中独立成分端元丰度校正方法被引量:3
2012年
为了解决独立成分分析中端元丰度校正结果同实际丰度相差较大的问题,该文提出了一种基于回归分析的独立成分端元丰度校正方法。具体是:首先应用ICA对遥感时序数据进行分解,获取目标地物的ICA分解结果;再抽选一定量的样本,将样本目标地物的真实丰度与ICA分解结果进行回归;最后根据回归关系推算每个像元的目标地物丰度。基于MODIS时序数据,将该文方法和线性拉伸方法应用于江苏兴化地区的水稻面积提取,并将2种方法的提取结果同水稻准真值图像进行对比。分析结果表明,该文方法得到的水稻丰度图像的均方根误差、偏差在不同的空间尺度下均小于线性拉伸方法,而不同空间尺度下的决定系数(R2)均高于线性拉伸方法。与线性拉伸方法相比,该文方法能获得更接近实际情况的端元丰度校正结果,增强了ICA在农作物面积提取中的应用能力,为大尺度农作物识别和面积提取提供了依据。
刘建红朱文泉孙冠楠张浚哲姜楠
关键词:遥感时间序列分析水稻
耕地变化空间抽样调查方案的精度与效率分析被引量:16
2010年
已有研究表明,利用遥感空间抽样方法来监测耕地变化是可行的,如何选择最佳空间抽样方案以提高效率、节省费用则是其需解决的核心问题。采用3种抽样方法(简单随机抽样、分层抽样、系统抽样)与2种抽样框(规则抽样框、不规则抽样框),设计了6种不同组合的遥感空间抽样方案进行试验;根据不同抽样框与平均每样本调查费用大小的关系,分析了不同耕地变化遥感空间抽样调查方案的精度与效率,并以北京市顺义区为例进行了试验验证,结果表明:采用分层-不规则框进行耕地变化遥感空间抽样调查具有较高的精度和效率。进一步的敏感性分析表明,分层-不规则框抽样调查方案在耕地变化程度不同的区域均能获得较高的估算精度,耕地变化程度对抽样估算精度的影响较小。而且它对遥感影像的解译精度要求较低,当遥感影像的解译精度在80%以上时,该抽样方案所获得的耕地变化抽样估算精度可以稳定在90%以上。从而提高了该抽样调查方案在不同地区的广泛适应性。
刘建红朱文泉
关键词:遥感耕地变化
基于通量塔净生态系统碳交换数据的植被物候遥感识别方法评价被引量:12
2012年
选择北美洲72座通量塔观测的净生态系统碳交换(NEE)数据来计算植被物候,并以此作为参考数据,从可行性和准确性两方面对阈值法、移动平均法和函数拟合法三大类常用的植被物候遥感识别方法进行了综合评价.结果表明:基于局部中值的阈值法对植被物候识别的可行性和准确性均最优;其次为Logistic函数拟合法中的一阶导数方法;移动平均法对植被物候识别的可行性和准确性与移动窗口的大小有关,对于16d合成的归一化差值植被指数(NDVI)时间序列数据来说,移动窗口大小为15时能获得较优的结果;而全局阈值法对植被物候识别的可行性和准确性均最差;Logistic函数拟合法中的曲率变化率方法在识别植被物候时虽然与基于NEE数据得到的植被物候在数值上存在较大偏差,但二者之间具有较高的相关性,说明基于曲率变化率方法识别出的植被物候能较真实地反映植被物候在时空上的变化趋势.
牟敏杰朱文泉王伶俐许映军刘建红
关键词:物候遥感生长季
植被指数时序数据距离测度方法评价被引量:2
2012年
利用MODIS增强型植被指数(EVI)时序数据,基于中国陆地生态系统55种植被类型上的468个测试点和一个测试区进行了实验,综合比较欧氏距离、光谱信息离散度、光谱角余弦、核光谱角余弦、相关系数、光谱角余弦—欧氏距离6种距离测度方法对遥感植被指数时序数据聚类精度的影响,结果表明:相关系数方法的聚类精度最差;光谱角余弦—欧氏距离方法充分利用了植被指数时序数据的曲线幅度和形状特征,在这6种距离测度方法中表现出了最优的聚类效果;只对光谱亮度敏感的欧氏距离方法或只对曲线形状敏感的光谱角余弦方法,无论是在区分地物类型方面,还是在区域应用上,表现效果均较差;核光谱角余弦虽然在点数据测试上表现较差,但在区域应用上却有较好的表现;光谱信息离散度无论是在点数据测试上还是在区域应用上均表现出了较为适中的效果。
王伶俐朱文泉姜楠牟敏杰刘建红
关键词:植被指数聚类MODISEVI
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