科研产出
基于无人机RGB遥感的甘蔗株高估测
《作物杂志 》 2023 北大核心 CSCD
摘要：为快速准确地估测甘蔗不同生育期株高，探讨了无人机RGB系统遥感估算株高的可行性及效果。利用无人机RGB遥感平台，获取苗期、分蘖期、伸长中、后期和工艺成熟期的影像，通过Pix4D mapper生成数字表面模型（digital surface model,DSM），采用Eris Arcmap提取株高，基于DSM提取的株高与实测株高建立各生育期的估测模型，采用决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）和平均相对误差（MRE）对模型进行评价。结果表明，基于DSM提取甘蔗各生育期的株高高于实测株高；全生育期模型拟合性最好，预测精度较高（验证集R2、RMSE和MRE分别为0.9611、0.1623和0.1102），苗期株高模型预测精度最高。其他各生育期模型的拟合性不及全生育期和苗期，精度较低，工艺成熟期模型的预测精度最低，拟合性最差。因此，基于无人机RGB遥感平台获取甘蔗不同生育期影像后通过DSM提取株高并运用于甘蔗重要生育期株高的估测时，注意不同生育期模型的适用性。
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协同遥感与统计数据的粤西甘蔗种植分布提取及时空分析
《地球信息科学学报 》 2023 EI 北大核心 CSCD
摘要：粤西是我国甘蔗三大主产区之一，开展粤西甘蔗种植分布遥感提取，分析甘蔗种植区分布时空特征，对制定甘蔗种植管理政策、优化甘蔗生产布局、推进甘蔗集约化生产具有重要价值。本文协同Landsat遥感时间序列数据和甘蔗种植面积统计数据，利用时间加权的动态时间规整（TWDTW）模型，分别获取2000、2008、2020年甘蔗种植空间分布信息；基于核密度估算方法分析甘蔗种植区的空间聚集特征；采用景观格局分析方法，分析甘蔗种植斑块的空间分布特征；结合DEM数据，分析甘蔗种植区的地形特征。研究表明，（1）协同遥感时序和统计数据，基于TWDTW模型可实现较高精度的甘蔗识别，2000、2008、2020年3年平均甘蔗制图精度达87.62%；（2）粤西甘蔗主要分布在湛江市遂溪县、雷州市、徐闻县，遂溪县和雷州市甘蔗种植区呈现多中心、高密度聚集的发展趋势；（3） 2000—2020年遂溪县和雷州市的甘蔗种植斑块平均面积增大、斑块密度降低、聚集指数增长，表明发生了较显著的甘蔗种植布局调整，甘蔗生产呈现集约化、规模化趋势；（4）遂溪县和雷州市甘蔗大多种植在地势平坦的区域，具有较大的机械化作业潜力。
关键词： 甘蔗 遥感 作物识别 时间序列 物候特征 空间分布 景观格局 多源数据
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基于多时相遥感植被指数的柑橘果园识别
《农业工程学报 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：柑橘普遍种植于中国南方地区,受天气多云多雨、种植类型复杂等因素影响,利用光谱信息直接识别柑橘果园信息存在一定困难。该研究根据柑橘特有的物候特征,提出了"柑橘在其果实生长膨大过程中柑橘果园的植被信息可能减弱"的假设。根据此特征提出柑橘果园信息识别方法,确定关键时间窗口的阈值,并以广西壮族自治区南宁市武鸣区为研究区,开展柑橘果园信息遥感识别实证研究。首先,获取2018年研究区多时相Sentinel-2遥感影像,构建归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）、绿色归一化植被指数（Green Normalized Difference Vegetation Index,GNDVI）、差值植被指数（Difference Vegetation Index,DVI）和红边波段指数（Sentinel-derived Red-edge Spectral Indices,RESI）等多个植被光谱指数;其次,根据地面样本点信息,对比不同植被类型在不同时期的遥感植被信息差异,进而确定柑橘果园识别的最优特征。研究结果表明,柑橘果园与研究区其他主要作物类型（如甘蔗、香蕉、玉米、水稻等）没有明显的光谱特征差异,但研究区多时相遥感植被指数显示10月的柑橘果园NDVI相比11月出现明显低值0.47,且明显低于其他作物类型;10月的柑橘果园GNDVI也出现了低值0.43,但与其他月份相比差异不明显;而柑橘果园DVI的离散程度低,分离性不强。根据作物物候历,9—10月为柑橘果实迅速膨大期,这验证了该研究提出的科学假设,即该时期柑橘果园的植被信息会减弱。柑橘果实膨大期不同植被指数的离散程度差异明显,NDVI离散程度最高,差异性最强。根据10月柑橘果园NDVI的物候特征,进一步构建归一化指数,通过阈值法识别研究区柑橘果园空间分布,该识别方法的总体精度达到82.75%,优于其他植被指数的识别结果,研究结果可为柑橘果园信息遥感识别研究提供较好的理论与实践支撑。
关键词： 遥感 分类 物候 柑橘 植被指数 Sentinel-2 Google Earth Engine
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基于哨兵2号卫星影像的柬埔寨上丁省土地资源监测技术研究
《测绘与空间地理信息 》 2020
摘要：为探索哨兵2号影像提取土地利用的可行性,研究基于像元与面向对象分类方法协同的土地资源监测技术,并选取柬埔寨上丁省为例开展应用.通过非监督分类方法将研究区划分为水体、植被和其他三大类;以其他地类为基底,利用半自动化技术提取交通运输用地信息;进一步利用多尺度分割方法完成不同区域影像切割形成细小地块对象;选取少量样本,基于传统特征指数、红边特征指数、亮度、波段均值等特征,利用面向地块对象的支持向量机迭代分类方法完成土地细类识别.结果 表明,总体精度为90.24%,Kappa系数为0.89,能够满足使用要求.统计显示,林地面积最多,占领土面积的77.70%,耕地次之,占比为14.12%.实验说明哨兵2号影像用于监测土地资源切实可行,对于提高分类精度具有促进作用.文章研究方法对于实现柬埔寨土地资源监测具有参考价值.
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多星数据协同的地块尺度作物分类与面积估算方法研究
《地球信息科学学报 》 2016 北大核心 CSCD
摘要：为了解决多云雨地区遥感数据时空覆盖缺失的问题,以满足对地块尺度作物种植信息日益迫切的应用需求,本文在遥感图谱认知理论框架下发展了一种基于多星数据协同的地块尺度作物识别与面积估算方法。首先,基于米级高分辨率影像提取农田地块对象;其次,通过对多源中分辨率时序影像的有效化处理和指数计算,获取"碎片化"的高时空覆盖有效数据,并以地块对象为单元构建时间序列;然后,在时序分析基础上,建立多维特征空间,结合作物生长物候特征,构建决策树模型进行作物分类识别与面积计算;最后,以湖南省宁远县为研究区开展了水稻种植信息的提取实验。结果表明:本文方法可在农田地块尺度下实现不同水稻类型的准确识别及其种植面积的精细提取,早、中、晚稻的用户精度分别可达94.33%、90.76%和95.95%,总体分类精度为92.51%,Kappa系数为0.90;早、中、晚稻面积提取精度分别为93.37%、91.23%和95.42%。试验结果证明了本文方法的有效性,为其他作物种植信息的精细提取提供了借鉴。
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基于AMSR-E数据估测华北平原及东北地区土壤田间持水量
《土壤通报 》 2012 北大核心 CSCD
摘要：对田间持水量的遥感获取方法进行了探讨,基于传统的田间持水量测定方法--围框淹灌法的思路,利用AMSR-E(Advanced Microwave Scanning Radiometer,即高级微波扫描辐射计)数据高时间分辨率的特点,提出了基于AMSR-E数据估测田间持水量的方法,并采用2003~2007年的AMSR-E数据制作了我国华北平原及东北地区的田间持水量分布图。结果显示东北地区北部、河南东部、安徽北部以及江苏北部等地区的田间持水量较高;由AMSR-E数据获取的田间持水量明显小于气象站点的测定值,与实测值的相关系数R2为0.522,与实测值有显著的相关关系,表明AMSR-E数据具有正确反映田间持水量的潜力。
关键词： 田间持水量 AMSR-E 遥感 华北平原 东北地区
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