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基于多维高光谱植被指数的冬小麦叶面积指数估算

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农业机械学报 2022年第5期53卷 181-190页

作者：吾木提·艾山江尼加提·卡斯木陈晨买买提·沙吾提伊犁师范大学资源与生态研究所伊宁835000 伊犁师范大学生物与地理科学学院伊宁835000 新疆大学地理科学学院乌鲁木齐830046

为提高干旱区冬小麦叶面积指数(Leaf area index,LAI)遥感估算精度,以拔节期冬小麦LAI为研究对象,在对冠层高光谱数据进行一阶(First derivative,FD)、二阶(Second derivative,SD)微分预处理的基础上,计算了任意波段组合的二维植被指数(... 详细信息

为提高干旱区冬小麦叶面积指数(Leaf area index,LAI)遥感估算精度,以拔节期冬小麦LAI为研究对象,在对冠层高光谱数据进行一阶(First derivative,FD)、二阶(Second derivative,SD)微分预处理的基础上,计算了任意波段组合的二维植被指数(Two-dimensional vegetation index,2DVI)和三维植被指数(Three-dimensional vegetation index,3DVI),通过进行与LAI之间相关性分析,寻求最佳波段组合的植被指数;利用人工神经网络(Artificial neural network,ANN)、K近邻(K-nearest neighbors,KNN)和支持向量回归(Support vector regression,SVR)算法分别建立LAI估算模型,并进行精度验证。结果表明:任意波段组合的植被指数与LAI相关性均显著提高,尤其是基于一阶微分预处理光谱的FD-3DVI-4(714 nm,400 nm,1001 nm)相关系数达到0.93(P提高估算精度,为后期作物长势评价、合理施肥等提供理论依据。

关键词：冬小麦任意波段组合植被指数叶面积指数高光谱

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基于特征波段选择和机器学习的陆地棉叶片水分估算

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干旱区地理 2023年第11期46卷 1836-1847页

作者：崔锦涛买买提·沙吾提新疆大学地理与遥感科学学院新疆乌鲁木齐830046 新疆绿洲生态重点实验室新疆乌鲁木齐830046 智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室新疆乌鲁木齐830046

棉花叶片含水量的及时准确监测对于评价棉花生长状态具有重要作用。为了精准估算棉花叶片含水量,以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲田间尺度上棉花叶片的高光谱数据和叶片水分数据为基础,采用分数阶微分对原始光谱进行处理,通过相关系数分... 详细信息

棉花叶片含水量的及时准确监测对于评价棉花生长状态具有重要作用。为了精准估算棉花叶片含水量,以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲田间尺度上棉花叶片的高光谱数据和叶片水分数据为基础,采用分数阶微分对原始光谱进行处理,通过相关系数分析法、竞争性自适应重加权采样算法(Competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、连续投影算法(Successive projections algorithm,SPA)、遗传算法(Genetic algorithm,GA)、蒙特卡罗无信息变量消除算法(Monte Carlo uninformative variables elimination,MC-UVE)以及将CARS与SPA耦合等方法筛选特征波段,采用基于鲸鱼优化算法(Whale optimization algorithm,WOA)改进随机森林回归(Random forest regression,RFR)建立全波段和特征波段的叶片水分含量反演模型,并使用独立样本进行验证分析。结果表明:(1)不同特征波段筛选方法得到的波段数量与位置不同,其中MC-UVE所得特征波段数量为8个,CARS所得特征波段数量为38个。SPA、GA与CARS-SPA方法中特征波段位置较为一致,基本集中在近红外的950~1050 nm范围内。(2)CARS-SPA-WOA-RFR模型反演效果最好,模型预测值决定系数(R2)=0.93,均方根误差(Root mean square error,RMSE)=0.032。最终构建的模型可为准确快速地监测棉花旱情以及精准灌溉提供决策依据。

关键词：光谱叶片含水量特征波段选择机器学习

1950—2015年中国棉花生产时空动态变化

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地理学报 2020年第8期75卷 1699-1710页

作者：马春玥买买提·沙吾提姚杰古丽努尔·依沙克新疆大学资源与环境科学学院乌鲁木齐830046 新疆绿洲生态教育部重点实验室乌鲁木齐830046 新疆智慧城市与环境建模普通高校重点实验室乌鲁木齐830046 重庆盈熙横纵信息技术有限公司重庆400014

基于1950—2015年中国棉花生产分布数据,综合运用时序变化趋势、空间分析等方法,分析中国棉花产量、面积及单产的时空分布特征和重心迁移轨迹,在此基础上量化面积和单产对棉花产量变化的贡献度。结果表明:①1950—2015年间,中国棉花产... 详细信息

基于1950—2015年中国棉花生产分布数据,综合运用时序变化趋势、空间分析等方法,分析中国棉花产量、面积及单产的时空分布特征和重心迁移轨迹,在此基础上量化面积和单产对棉花产量变化的贡献度。结果表明:①1950—2015年间,中国棉花产量和单产总体呈上升趋势,产量增加521.44万t,单产增加1381.83 kg/hm2,面积经历剧烈波动、平稳发展及3次起落5个时期后,与1950年基本持平;②棉花产量和面积区域性差距较大,但总体呈增加趋势,单产变化趋势稳定,其中西北内陆棉区棉花生产年际波动最大;③1950—2015年中国棉花种植区域中近87%的地区产量增加,约63%的地区棉花面积减少,70%以上地区棉花单产增加。三大棉区产量和单产增加,但增长速率不断减小,西北内陆棉区缩减幅度最小,亦是中国棉花面积增长的主力棉区;④中国棉花生产形成"东南—西北"的格局,主产区由黄河流域棉区转为西北内陆棉区;棉花产量和面积重心均向西北方向移动,总移动距离分别为1947 km、1398 km,2010—2015年移动速度最大,分别达到159 km/a、140 km/a;西北内陆棉区生产重心由和田迁至阿克苏,长江流域棉区由六安迁至黄冈,黄河流域棉区则由邯郸迁至聊城;⑤全国棉花产量贡献由单产主导逐渐转变为面积主导,从棉区来看,长江和黄河流域棉区亦由单产主导逐渐转变为面积主导,西北内陆棉区则一直为面积主导。

关键词：棉花产量空间分析时空变化贡献率中国

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干旱区绿洲农田土壤重金属含量高光谱反演

中国环境科学 2024年第4期44卷 2208-2216页

作者：买买提·沙吾提阿不都艾尼·阿不里胡昕新疆大学地理与遥感科学学院新疆乌鲁木齐830017 新疆绿洲生态重点实验室新疆乌鲁木齐830017 智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室新疆乌鲁木齐830017

对新疆渭库绿洲土壤样本的As、Hg、Pb、Cr、Zn和Cu共6种重金属含量与高光谱关系进行分析,基于逐步回归方法筛选出特征波段,采用地理加权回归(GWR)和普通最小二乘法回归(OLS)构建土壤重金属的高光谱反演模型.结果显示:1)研究区的6种重金... 详细信息

对新疆渭库绿洲土壤样本的As、Hg、Pb、Cr、Zn和Cu共6种重金属含量与高光谱关系进行分析,基于逐步回归方法筛选出特征波段,采用地理加权回归(GWR)和普通最小二乘法回归(OLS)构建土壤重金属的高光谱反演模型.结果显示:1)研究区的6种重金属元素含量存在一定的差异,土壤中的平均重金属含量依次为Zn>Pb>Cr>Cu>As>Hg,均未超过国家土壤背景值.研究区的Pb平均含量高于当地(新疆)土壤背景值,即研究区表土层中的Pb元素明显富集;2)不同的光谱变换使土壤重金属的光谱特征均得到了增强,但强度有所差异,经过二阶微分变换(SD)和一阶立方根微分变换(CRFD)的土壤光谱相对于原始光谱增强最显著;3)从模型验证来看,在反演6个土壤重金属元素含量时,GWR的R^(2)高于OLS,其中Zn的R^(2)接近0.8,Cu的R^(2)接近0.6,表明模型有一定预测能力,而As、Hg、Pb和Cr的R^(2)均依然低于0.5,模型预测能力并不理想;4)两种模型预测的6种土壤重金属含量的空间分布表现出一定的空间差异性.其中,As元素空间分布差异在这两种预测模型中最大,而其余5种重金属元素Hg、Pb、Cr、Zn和Cu的分布则较为均匀.通过高光谱反射率估算土壤重金属元素含量,实现了干旱区绿洲农田土壤重金属元素含量的高效快速反演,为干旱区绿洲农田土壤重金属元素含量动态监测提供了可靠的技术支撑.

关键词： GWR及OLS模型土壤重金属含量高光谱空间分布特征渭干河-库车河绿洲

基于GF-1/2卫星数据的冬小麦叶面积指数反演

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作物学报 2020年第5期46卷 787-797页

作者：吾木提·艾山江买买提·沙吾提陈水森李丹新疆大学资源与环境科学学院新疆乌鲁木齐830046 新疆绿洲生态教育部重点实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆智慧城市与环境建模普通高校重点实验室新疆乌鲁木齐830046 广州地理研究所广东广州510070

叶面积指数(leaf area index,LAI)是监测作物生长状况的重要参数,准确、快速、大面积估算LAI不仅有助于更好地监测农作物,而且也有助于其在建模、总体作物管理及精准农业中的应用。本研究为了利用国产遥感影像快速、大面积反演冬小麦LAI... 详细信息

叶面积指数(leaf area index,LAI)是监测作物生长状况的重要参数,准确、快速、大面积估算LAI不仅有助于更好地监测农作物,而且也有助于其在建模、总体作物管理及精准农业中的应用。本研究为了利用国产遥感影像快速、大面积反演冬小麦LAI,以GF-1/2影像作为数据源,提取常用植被指数,结合不同生育期(起身期、拔节期、开花期)实测LAI数据,建立反演冬小麦LAI的单变量和多变量经验模型,并对其进行验证。结果表明,GF-1起身期、GF-1拔节期以及GF-1开花期提取的植被指数中,MSR(modified simple ratio)、GNDVI(green normalized difference vegetation index)、EVI(enhanced vegetation index)与LAI间的相关系数最大,分别为0.708、0.671和0.743,说明这些植被指数与冬小麦LAI间的相关性较显著;GF-1不同生育期的反演模型相比,基于拔节期GNDVIGF-1建立的二次多项式模型和基于开花期EVIGF-1、GSRGF-1(green simple ratio)、NDVIGF-1(normalized difference vegetation index)建立的PLSR(partial least squares regression)模型R2最大,均为0.783,PLSR模型的RMSE小于二次多项式模型,说明该多变量模型的稳定性优于单变量模型;同一个生育期不同影像相比,基于GF-2的NDVIGF-2建立的二次多项式模型和基于NDVIGF-2、MSRGF-2、SAVIGF-2(soil-adjusted vegetation index)建立的PLSR模型精度高于基于GF-1的2种模型,R2分别为0.768和0.809;不同生育期反演的LAI分布图表明,LAI反演值与实测LAI值基本吻合。以上研究结果说明国产高分辨率遥感影像在农作物生理参数反演中有一定的应用价值,可以为以后的相关研究提供一定的参考。

关键词： GF-1/2影像植被指数叶面积指数灰色关联度分析遥感反演

青少年法制教育:新疆长治久安的重要基础性工作

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中国党政干部论坛 2012年第6期 59-61页

作者：买买提.沙吾提新疆维吾尔自治区人大常委会办公厅新疆维吾尔自治区信访局

青少年法制教育是民主法制建设的基础性工作。加强青少年法制教育,做好预防青少年违法犯罪和权益保护工作,关系青少年健康成长,国民素质的提高,也是事关新疆能否实现长治久安的重要基础性工作。

关键词：青少年违法犯罪法制教育长治久安新疆民主法制建设青少年健康保护工作国民素质

基于分数阶微分的土壤有机质含量高光谱反演研究

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激光与光电子学进展 2023年第7期60卷 394-401页

作者：李武耀买买提·沙吾提买合木提·巴拉提新疆大学地理与遥感科学学院新疆乌鲁木齐830046 新疆绿洲生态重点实验室新疆乌鲁木齐830046 智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室新疆乌鲁木齐830046

土壤有机质(SOM)对改善干旱区土地盐碱化、沙漠化和草场退化等环境问题发挥着重要作用。为了探索分数阶微分方法在SOM高光谱反演的可行性,以渭干河-库车河绿洲73个土壤样本为研究对象,通过测定其SOM含量与光谱反射率,利用0.2阶微分为步... 详细信息

土壤有机质(SOM)对改善干旱区土地盐碱化、沙漠化和草场退化等环境问题发挥着重要作用。为了探索分数阶微分方法在SOM高光谱反演的可行性,以渭干河-库车河绿洲73个土壤样本为研究对象,通过测定其SOM含量与光谱反射率,利用0.2阶微分为步长,进行0~2阶分数阶微分的数学变换,分析分数阶处理光谱与SOM含量间的相关性,运用支持向量机回归、偏最小二乘回归和随机森林(RF)等方法对SOM含量进行定量反演。结果表明:采用RF的1.2阶微分建立的SOM含量反演模型预测精度最高,决定系数为0.93,均方根误差为1.62,相对分析误差为3.65。研究结果为精准反演该地区的SOM提供了依据,也为其他地区的SOM反演提供一定的参考。

关键词：分数阶微分高光谱土壤有机质模型估测

基于WorldView-2影像的土壤含盐量反演模型

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农业工程学报 2017年第24期33卷 200-206页

作者：吾木提.艾山江买买提.沙吾提依力亚斯江.努尔麦麦提茹克亚.萨吾提王敬哲新疆大学资源与环境科学学院乌鲁木齐830046 新疆绿洲生态教育部重点实验室乌鲁木齐830046 新疆智慧城市与环境建模普通高校重点实验室乌鲁木齐830046

针对WorldView-2影像高空间分辨率评价其定量反演土壤含盐量的能力,以盐渍化现象较为明显的新疆克里雅河流域为研究对象,基于WorldView-2影像和实测高光谱数据,利用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和BP人工神经... 详细信息

针对WorldView-2影像高空间分辨率评价其定量反演土壤含盐量的能力,以盐渍化现象较为明显的新疆克里雅河流域为研究对象,基于WorldView-2影像和实测高光谱数据,利用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和BP人工神经网络(back propagation artificial neural networks,BP ANN)方法建立定量反演该流域土壤含盐量模型并做出研究区高空间分辨率土壤含盐量分布图。结果表明:1)利用实测高光谱数据和影像数据分别建立的2种模型中BP神经网络模型预测精度都高于PLSR模型,其中基于影像数据建立的6:8:1结构的3层BP神经网络模型决定系数R2、均方根误差RMSE、相对分析误差RPD分别为0.851、0.979、2.337,模型的稳定性和预测能力都优于PLSR模型(R2、RMSE、RPD分别为0.814、1.139、2.007)。2)利用WorldView-2影像提高了土壤含盐量制图的空间分辨率,归一化植被指数NDVI和比例植被指数RVI较有效降低了植被覆盖与土壤水分对预测精度的影响。该文建立的考虑植被覆盖与土壤水分定量反演土壤含盐量的模型不需要复杂的参数,一定程度上满足了干旱、半干旱地区的盐渍化监测需求,可以促进WorldView-2等高空间分辨率卫星在盐渍化监测中的进一步应用。

关键词：遥感土壤盐分测量 WorldView-2影像克里雅河流域实测高光谱神经网络反演模型

基于灰色关联法的春小麦叶片含水量高光谱估测模型研究

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光谱学与光谱分析 2018年第12期38卷 3905-3911页

作者：吾木提.艾山江买买提.沙吾提尼加提.卡斯木尼格拉.塔西甫拉提王敬哲依尔夏提.阿不来提新疆大学资源与环境科学学院新疆乌鲁木齐830046 新疆绿洲生态教育部重点实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆智慧城市与环境建模普通高校重点实验室新疆乌鲁木齐830046

利用高光谱植被指数反演植被水分含量时,快速、准确的找到实测光谱数据与植被水分相关性最高的植被指数是研究的重点。在农田尺度上,以春小麦野外光谱数据与叶片含水量的定量关系为基础,通过灰色关联度分析,筛选出与叶片含水量灰色关联... 详细信息

利用高光谱植被指数反演植被水分含量时,快速、准确的找到实测光谱数据与植被水分相关性最高的植被指数是研究的重点。在农田尺度上,以春小麦野外光谱数据与叶片含水量的定量关系为基础,通过灰色关联度分析,筛选出与叶片含水量灰色关联度较高的5种典型的水分植被指数,并建立了估算春小麦叶片含水量(LWC)的偏最小二乘回归(PLSR)模型和BP神经网络(back propagation artificial neural networks,BP ANN)模型。结果表明:(1)光谱一阶导数可以有效去除噪声影响并突出光谱特征信息,尤其是在750～830,1 000～1 060和2 056～2 155 nm等区间明显提高了与LWC的相关性。(2)灰色关联法能够较好的表征各水分植被指数与叶片含水量间的关联性,其中基于原始光谱建立的前5个水分植被指数都是两波段比值植被指数,基于光谱一阶导数建立的水分植被指数基本上都是两波段归一化差值植被指数。(3)所建立的两种模型中,基于光谱一阶导数建立的PLSR和BP神经网络模型R^2分别为0. 80和0. 81,稳定性基本相同且都较好;两种模型RMSE都是0. 55,RPD分别为2. 01和1. 41,说明PLSR模型的预测精度比BP神经网络模型高。从模型的验证效果来看,PLSR模型在估算春小麦叶片含水量方面有一定的优势,为高光谱定量反演春小麦叶片含水量提供一定的参考。

关键词：叶片含水量春小麦高光谱估算灰色关联法反演模型