田野
- 作品数：6 被引量：35H指数：4
- 供职机构：中国科学院遥感与数字地球研究所更多>>
- 发文基金：自治区科技支疆项目计划公益性行业(农业)科研专项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天文地球更多>>
- 基于多时相影像的棉花种植信息提取方法研究被引量：13
- 2017年
- 为实现区域棉花种植面积信息的快速监测,利用2014年新疆奎屯市农七7师125团棉花不同生育期内2期关键期HJ-CCD数据影像,分别运用支持向量机(SVM)的分层监督分类法和专家知识决策树(CART)分类法,基于研究区棉花与其他作物物候和光谱差异提取棉花种植面积和位置,并对两种方法的分类结果进行分析。结果发现:1监督分类法与专家决策树分类法都能有效的提取棉花的面积,棉花总面积精度达96%以上,位置精度达82%以上,专家决策树分类更优一些。2相对而言,基于专家决策树法相对简单,分类精度高,分类位置精度较好。采用环境小卫星影像结合野外调查,在提取棉花种植面积方面有着覆盖面积大、观测周期短的综合优势,而决策树分类法提取棉花面积简单有效。由此可建立一种适用于棉花信息监测系统平台,方便快捷的提取作物种植面积,为棉花长势的研究和病虫害发生区域的确定提供了技术支持。
- 田野张清李希灿武彬郑玉彬
- 关键词：支持向量机CART算法面积提取
- VIIRS-TVDI法反演干旱区农田土壤湿度被引量：4
- 2016年
- 在国内首次使用MODIS/AVHRR的后继VIIRS产品,依其每日地表反射率产品(GIGTO-VI1~5BO)计算NDVI,结合每日陆表温度产品(GMTCO-VLSTO),计算新疆农七师125团2015年6月29日~7月10日的TVDI结果,利用同期地面实测土壤含水率进行验证,R^2=0.846,两者之间不相关的双尾检验值<0.001。结果表明,构建的土壤湿度模型对农田土壤含水率有较好的反应,并将该模型推广到全天山北坡经济带地区。利用VIIRS数据构建的TVDI特征空间表现优秀,拟合结果良好;该数据因其自身幅宽、高时间分辨率等优势,应用于新疆农田土壤湿度监测,具有一定优势,可弥补VIIRS产品在我国该领域使用的空白。
- 武彬张清李希灿田野田野
- 关键词：土壤含水量
- 土壤有机质含量区间值高光谱估测被引量：7
- 2014年
- 考虑影响因素的复杂性,提出土壤有机质含量区间值高光谱估测的思想。根据在陕西省横山县采集的84个土壤样本数据,采用14种光谱反射率变换方法及因子互乘变换筛选反演因子,采用模糊识别方法进行土壤有机质含量估测。结果表明,原始光谱反射率(R)及其平方(R2)、平方根(R1/2)、倒数(1/R)、自然对数(ln R)的一阶微分、二阶微分及其互乘变换与有机质含量的相关性明显增强,模型优化系数可调节类别判别的准确度,12个检验样本的准确度为91.67%。这表明提出的土壤有机质含量区间值高光谱估测模型是有效的。
- 李西灿赵庚星陈红艳武彬田野张永浩
- 关键词：土壤有机质模糊识别
- VIIRS-TVDI法反演干旱区农田土壤湿度被引量：2
- 2016年
- 通过在国内首次使用MODIS/AVHRR的后继VIIRS产品,依其每日地表反射率产品（GIGTO-VI1-5BO）计算NDVI,结合每日陆表温度产品（GMTCO-VLSTO）,计算新疆农七师125团2015年6月29日-7月10日的TVDI结果,利用同期地面实测土壤含水率进行验证,R^2=0.846,两者之间不相关的双尾检验值〉0.001。结果表明：构建的土壤湿度模型对农田土壤含水率有较好的反应,并将该模型推广到全天山北坡经济带地区。利用VIIRS数据构建的TVDI特征空间表现优秀,拟合结果良好;该数据因其自身幅宽、高时间分辨率等优势,应用于新疆农田土壤湿度监测,具有一定优势,可弥补VIIRS产品在我国该领域使用的空白。
- 武彬张清李希灿田野郑玉彬
- 关键词：土壤含水量
- 基于后向散射模型的多极化SAR影像建筑物高度提取被引量：3
- 2017年
- 以Radarsat-2为例,提出了一种利用多极化SAR影像并结合后向散射模型提取建筑物高度的方法。以北京城区为实验区,首先,分析了SAR影像中建筑物二次散射所对应的亮线连通区域,并统计出该区域对雷达后向散射截面的贡献量;然后,基于平行六面体假设,将建筑物主长度及其与雷达方位向的夹角定量化,并给出计算不同极化散射矢量的方法;最后,利用几何光学-物理光学(geometrical optics-physical optics,GO-PO)模型一阶近似解的后向散射模型估计建筑物高度,并通过比较多个局部训练区提取结果,探讨不同极化信息的提取效果并给出最优极化组合。实验结果表明,通过极化特征组合比仅利用单极化信息提取建筑物高度的精度更高,81.43%建筑物误差小于5 m,均方根误差4.45 m,与ASTER GDEM相关系数为0.909 5,提取结果可靠。
- 王世新田野周艺刘文亮林晨曦
- 基于变差函数的中高分辨率SAR影像农村建筑区提取被引量：6
- 2016年
- 目的基于中高分辨率影像进行大范围的农村建筑区提取时,由于影像分辨率的限制以及农村建筑区规划自身规划特点等因素,造成了传统变差函数方法的高错分误差。为了准确提取农村建筑区,为后续获取建筑密度和人口密度等工作建立基础,提出了一种基于迭代P参数法的阈值确定方法。方法通过设定亮度阈值,在变差函数纹理计算中为满足条件的像元点赋以权值。本文方法确保在4个方向都满足条件的像元点(认为是建筑区)获得较大的变差函数值加成,而仅在一个方向或者没有方向满足条件的像元点(认为是非建筑区)获得较小加成或不变,以此改进传统变差函数方法,抑制了农村建筑区与周边非建筑区的混淆。结果以Radarsat-2的多个极化波段影像为数据源进行了实验,改进变差函数方法在实验区1与实验区2的各个波段平均检测率分别为91.58%和90.11%,平均错分误差分别为19.83%和31.87%。结论与传统变差函数方法以及最小距离法相比,既保证了较高的检测率,同时显著降低了错分误差,不足之处是在建筑区与非建筑区的边缘处以及与建筑区具有相似纹理特征的非建筑区处出现错分,需要进一步的研究和完善。
- 林晨曦周艺王世新刘文亮田野张燕楠
- 关键词：纹理分析变差函数SAR图像
