检索结果-南通市图书馆

洪涝胁迫的水稻叶面积指数变化及其光谱响应研究

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光谱学与光谱分析 2013年第12期33卷 3298-3302页

作者：徐鹏顾晓鹤孟鲁闽邱贺王慧芳西安科技大学测绘科学与技术学院陕西西安710054 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 农业部农业信息技术重点实验室北京100097

通过水稻淹水实验模拟洪涝胁迫状态，分析不同生育期、不同洪涝胁迫强度下的水稻叶面积指数变化及其冠层高光谱响应规律，建立洪涝胁迫下水稻叶面积指数（LAD的估测模型。结果表明，分蘖期、拔节期、抽穗期水稻LAI均随淹水深度的增加而... 详细信息

通过水稻淹水实验模拟洪涝胁迫状态，分析不同生育期、不同洪涝胁迫强度下的水稻叶面积指数变化及其冠层高光谱响应规律，建立洪涝胁迫下水稻叶面积指数（LAD的估测模型。结果表明，分蘖期、拔节期、抽穗期水稻LAI均随淹水深度的增加而降低；水稻冠层680-760nm光谱的一阶微分具有“双峰”现象，主峰位于724-737nm，701和718nm有次峰出现，并随淹水深度的增加出现“三峰”；冠层红边位置在各个生育期出现“蓝移”，红边幅值、红边面积在分蘖期、拔节期、灌浆期均呈现“蓝移”，在抽穗期出现“红移”；生育前期水稻LAI与光谱特征参量存在显著相关，生育后期相关性不显著；最后以Dλ737／Dλ718光谱参量建立了水稻生育前期的LAI估测模型。表明在洪涝胁迫下，水稻LAI的变化幅度直接反映胁迫强度的大小，估测模型LAI=3．138（Dλ737／Dλ718）--0．806可用于估测洪涝胁迫不同强度下的水稻叶面积指数。

关键词：水稻洪涝胁迫光谱分析红边特征叶面积指数

基于多时相环境减灾卫星数据的冬小麦冻害评估

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农业工程学报 2012年第20期28卷 172-179,I0003页

作者：董燕生陈洪萍王慧芳顾晓鹤王纪华北京农业信息技术研究中心北京100097 中国科学院大气物理研究所东亚区域气候-环境重点实验室北京100029 浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所杭州310029

评估冬小麦冻害影响范围和受灾程度对于灾后及时采取田间管理补救措施、恢复农业生产具有重要意义。基于国产多时相环境减灾卫星1号遥感数据(HJ-1),以河北省中南部冬小麦冻害为例,通过分析植被指数对冻害的敏感性,选择了增强型植被指数(... 详细信息

评估冬小麦冻害影响范围和受灾程度对于灾后及时采取田间管理补救措施、恢复农业生产具有重要意义。基于国产多时相环境减灾卫星1号遥感数据(HJ-1),以河北省中南部冬小麦冻害为例,通过分析植被指数对冻害的敏感性,选择了增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)作为评估冬小麦冻害的最优植被指数。开发了一种基于多时相遥感数据的冬小麦冻害评估方法,以冻害指数作为冬小麦冻害程度的评估指标,利用地面实测样本数据对评估结果进行了验证。结果表明,受灾前后冬小麦EVI的变化与冻害程度呈显著线性相关,该方法能够有效评估冬小麦冻害影响范围和受灾程度。

关键词：粮食遥感植被冻害冬小麦冻害指数环境-减灾卫星

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中低分辨率小波融合的玉米种植面积遥感估算

农业工程学报 2012年第3期28卷 203-209,I0006页

作者：顾晓鹤韩立建王纪华黄文江何馨北京农业信息技术研究中心北京100097 干燥地研究中心

采用中分辨率与低分辨率数据相结合的遥感估算方法是获取大范围作物种植面积的主要趋势之一。在MODIS时序影像和TM影像支持下,采用小波变换融合方法获取30m分辨率的NDVI时间序列信息,构建主要秋季作物的NDVI标准生长曲线,以最小距离分... 详细信息

采用中分辨率与低分辨率数据相结合的遥感估算方法是获取大范围作物种植面积的主要趋势之一。在MODIS时序影像和TM影像支持下,采用小波变换融合方法获取30m分辨率的NDVI时间序列信息,构建主要秋季作物的NDVI标准生长曲线,以最小距离分类器进行分层分类,获得河南原阳县玉米种植面积总量信息和空间分布,并以野外实测地块样本进行精度评价。由于充分利用MODIS影像的时间序列优势和TM影像的空间分辨率优势,通过秋季作物之间的物候差异,有效地区分出各种秋季作物的空间分布,基于融合NDVI时间序列信息玉米种植面积遥感估算的位置和面积精度分别达到79%和89%,远高于常规的监督分类,为大范围玉米种植面积遥感估算提供了一种可行的方法。

关键词：遥感小波变换估算玉米种植面积 MODIS TM 最小距离

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地块数据支持下的玉米种植面积遥感测量方法

农业工程学报 2009年第8期25卷 147-151,F0003页

作者：马丽顾晓鹤徐新刚黄文江贾建华国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 西安科技大学测绘学院西安710054

统计行政单元内粮食作物种植面积及其空间分布是粮食产量估算的基础,也是制定粮食政策和调整种植结构的重要依据。以3S为代表的空间信息技术,是实现农作物种植面积统计的关键技术,也是实现常规统计进入空间统计的重要因素。该研究以玉... 详细信息

统计行政单元内粮食作物种植面积及其空间分布是粮食产量估算的基础,也是制定粮食政策和调整种植结构的重要依据。以3S为代表的空间信息技术,是实现农作物种植面积统计的关键技术,也是实现常规统计进入空间统计的重要因素。该研究以玉米种植面积遥感测量为目标,选取种植结构复杂的农业区河南省原阳县为试验区,通过高分辨率融合影像建立地块边界数据,以TM影像为核心数据源,对TM数据进行预处理,结合NDVI及特征波段信息采用决策树方法对试验区进行预分类,初步获取玉米种植范围;将玉米预分类结果与耕地地块数据空间叠加分析,以地块内玉米的预分类面积比例为分层标志,建立分层模型,结合交通数据,布设野外样方;采用遥感影像与车载GPS结合的方式,设计合理的野外调查路线,开展野外样方实测工作,获取样本地块内的玉米种植比例;然后以野外GPS调查点为依据,通过决策树方法对玉米预分类结果进行修正。最后通过野外测量获取的样本地块玉米百分比及统计数据对TM数据提取的玉米种植面积结果进行评价,求得位置精度为81.8%,总量精度为91.1%。说明借助耕地地块数据库,能够提高多时相TM分类的位置精度和总量精度。

关键词：遥感决策树分类玉米面积 TM 归一化差值植被指数

基于小波技术的冬小麦植株组分含水率估测模型

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农业机械学报 2021年第3期52卷 193-201页

作者：李辰王延仓李旭青杨秀峰顾晓鹤北京空间机电研究所北京100076 北华航天工业学院遥感信息工程学院廊坊065000 航天遥感信息应用技术国家地方联合工程研究中心廊坊065000 河北省航天遥感信息处理与应用协同创新中心廊坊065000 北京农业信息技术研究中心北京100097

为研究光谱对冬小麦植株组分含水率的估测能力,分析小波技术对光谱信息的分离规律,以冬小麦冠层光谱数据与相应的冬小麦植株叶片、茎秆、麦穗含水率的测定值为数据源,先采用小波技术分离冬小麦冠层光谱信息,再将分离的光谱信息与冬小麦... 详细信息

为研究光谱对冬小麦植株组分含水率的估测能力,分析小波技术对光谱信息的分离规律,以冬小麦冠层光谱数据与相应的冬小麦植株叶片、茎秆、麦穗含水率的测定值为数据源,先采用小波技术分离冬小麦冠层光谱信息,再将分离的光谱信息与冬小麦各植株组分的含水率进行相关性分析,并提取敏感波段;最后利用偏最小二乘算法构建冬小麦植株组分含水率的估测模型,并进行了验证与评价。研究表明:经小波技术分解后,冬小麦冠层光谱内的吸收特征逐分解水平分离至高频信息内,且各分解水平所代表的吸收特征按强度依次分布于高频信息的分解水平H1~H10内;冬小麦麦穗含水率估测模型的精度与稳定性较强,茎秆次之,叶片稳定性最差,说明扬花期后的冬小麦水分供给已不再适合只采用叶片含水率进行评定,应增加或替换检测指标。

关键词：冬小麦植株组分含水率小波技术偏最小二乘

近50年来中国沙尘暴空间分异格局及季相分布——初步研究

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自然灾害学报 2003年第1期12卷 1-8页

作者：潘耀忠范一大史培军顾晓鹤北京师范大学资源信息工程研究中心北京100875 北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室北京100875

采用全国396个站点的沙尘暴观测资料,结合1:100万中国数字高程图和1:100万中国沙漠分布图,在地理信息系统支持下,重建了1951～2000年中国沙尘暴的空间分异格局,并对沙尘暴灾害发生时间的月相、季相的多年平均状况进行了分析。研究表明:... 详细信息

采用全国396个站点的沙尘暴观测资料,结合1:100万中国数字高程图和1:100万中国沙漠分布图,在地理信息系统支持下,重建了1951～2000年中国沙尘暴的空间分异格局,并对沙尘暴灾害发生时间的月相、季相的多年平均状况进行了分析。研究表明:全国沙尘暴空间格局总体呈西南—东北分异,我国沙尘暴的空间和强度变化分布呈现明显的周期变化规律。根据全国各省受影响的程度来看,重点区域在西北,并相对集中分布在新疆南部、西藏北部、青海中西部、内蒙中西部、甘肃、宁夏、陕西北部、山西北部、河北北部及河南部分地区。灾害发生的最大、最小年份和多年平均状况的影响界线分布基本一致,只是影响程度不同。从灾害发生时间的月相和季相过程看,可以分成3种类型和两个过渡带,重度区域从11月一直延续到次年6～7月,时间跨度很长,并与中国沙源地空间分布格局密切相关;其它受影响的区域主要发生在3～5月,且程度较轻。最后指出了在定性到定量的沙尘暴研究中,除了需要对沙尘暴的天气特征进行定量研究外,应该对与沙尘暴有关的下垫面的参数及其时间变化规律进行定量的研究,从而提高沙尘暴的研究精度。

关键词：沙尘暴发生日数空间格局

倒伏胁迫对水稻可视茎叶穗比率的影响及光谱响应解析

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光谱学与光谱分析 2019年第7期39卷 2264-2270页

作者：谢新锐顾晓鹤林丽群杨贵军张丽妍湖北大学资源环境学院湖北武汉430062 农业部农业遥感机理与定量遥感重点实验室北京农业信息技术研究中心北京100097

倒伏胁迫下作物的冠层光谱响应机理解析,是大范围作物倒伏灾情遥感监测的重要基础。倒伏胁迫直接改变了遥感光谱探测视场内的可视茎叶穗比率,通过解析冠层光谱与可视茎叶穗比率间的关系,探索不同强度的倒伏胁迫下水稻可视茎叶穗组分变... 详细信息

倒伏胁迫下作物的冠层光谱响应机理解析,是大范围作物倒伏灾情遥感监测的重要基础。倒伏胁迫直接改变了遥感光谱探测视场内的可视茎叶穗比率,通过解析冠层光谱与可视茎叶穗比率间的关系,探索不同强度的倒伏胁迫下水稻可视茎叶穗组分变化规律及其与冠层光谱响应规律,为大范围作物倒伏灾情遥感监测提供理论支持。以2017年江苏省兴化市、大丰区的实发倒伏水稻为研究对象,在野外观测实验的支持下,分析不同倒伏强度的倒伏水稻冠层光谱变化规律,并对不同倒伏强度下的冠层可视茎叶穗比率与倒伏角度进行相关性分析,筛选能有效表征倒伏强度的敏感农学参数,采用灰色关联分析法构建倒伏水稻冠层光谱指标与敏感农学参数之间的响应模型,实现水稻倒伏灾情的光谱诊断,并利用野外实测样本评价诊断精度。研究结果表明,随着倒伏强度的加大,冠层光谱表现出规律性变化,红光波段与近红外波段响应较为明显,“红边”位置明显“蓝移”,且“红边”振幅与“红边”面积增大,说明红光波段和近红外波段对水稻倒伏胁迫强度较为敏感;冠层可视叶茎比存在随倒伏强度增加而减少的规律,其相关性可达0.715,说明倒伏后的水稻冠层可视叶茎比对于倒伏强度有着较好的表征能力;通过对可视叶茎比与冠层高光谱反射率进行相关性分析,分别于红光波段和近红外波段内筛选出698与1132nm作为敏感波段,进而计算特征植被指数;利用灰色关联分析构建了基于特征植被指数的水稻可视叶茎比光谱响应模型,检验样本的决定系数为0.635,以可视叶茎比预测结果进行倒伏灾情等级划分的精度达到82%。因此,倒伏发生后水稻冠层的茎、叶、穗等组分在光谱探测器视场中的贡献比例发生了规律性改变,茎、叶、穗本身光谱反射率差异和视场内比率差异直接反映于倒伏水稻冠层光谱差异,其中可视叶茎比能有效表征受倒伏胁迫的水稻群体结构变化,与倒伏强度具有较好的响应关系,不同倒伏强度的可视叶茎比与水稻冠层光谱之间的响应规律可以有效区分倒伏灾情等级,有助于为区域尺度的水稻倒伏灾情遥感监测提供先验知识。

关键词：水稻光谱响应叶茎比灰色关联分析倒伏灾情

基于MODIS与TM时序插补的省域尺度玉米遥感估产

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农业工程学报 2010年第S2期26卷 53-58页

作者：顾晓鹤何馨郭伟黄文江燕荣江国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 浙江省永康市气象局永康321300

针对省域尺度作物估产中的TM影像时相不一致和覆盖能力不足的问题,以山东省2008年玉米产量为研究对象,在6景不同玉米物候期的TM影像和长时间序列的MODIS全覆盖影像的支持下,构建基于玉米生长过程的时序插补模型,将不同物候期的TM影像插... 详细信息

针对省域尺度作物估产中的TM影像时相不一致和覆盖能力不足的问题,以山东省2008年玉米产量为研究对象,在6景不同玉米物候期的TM影像和长时间序列的MODIS全覆盖影像的支持下,构建基于玉米生长过程的时序插补模型,将不同物候期的TM影像插补为玉米乳熟期的同期数据集,并通过地面实割实测样本数据,建立地面-TM、TM-MODIS的两阶段遥感估产模型,开展省域尺度玉米产量全覆盖遥感估测方法研究。结果表明,基于时序插补的省域尺度玉米遥感估产方法能充分发挥TM和MODIS影像的各自优势,有效地避免TM影像时相不同所造成的归一化植被指数(NDVI)区域差异,获得较高精度的省域尺度玉米单产估测结果,为开展省级作物遥感估产提供了一种新的技术方法。

关键词：遥感估产作物玉米 MODIS TM 省域尺度时序插补

利用反射光谱及模拟多光谱数据定量反演北方潮土有机质含量

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光谱学与光谱分析 2014年第1期34卷 201-206页

作者：王延仓顾晓鹤朱金山龙慧灵徐鹏廖钦洪山东科技大学测绘科学与工程学院山东青岛266590 北京农业信息技术研究中心北京100097 农业部农业信息技术重点实验室北京100097

基于北京市52个潮土样本的高光谱数据和Landsat TM、环境减灾卫星(HJ)影像的波段响应函数,生成宽波段多光谱模拟数据,对比分析了室内实测光谱数据、宽波段模拟数据与土壤有机质含量的相关性,筛选敏感波段,利用偏最小二乘法构建北方潮土... 详细信息

基于北京市52个潮土样本的高光谱数据和Landsat TM、环境减灾卫星(HJ)影像的波段响应函数,生成宽波段多光谱模拟数据,对比分析了室内实测光谱数据、宽波段模拟数据与土壤有机质含量的相关性,筛选敏感波段,利用偏最小二乘法构建北方潮土有机质含量预测模型。研究表明:在宽波段模拟数据建立的模型中,由Landsat TM模拟数据的差值土壤指数(DSI)、比值土壤指数(RSI)、归一化土壤指数(NDSI)及其第3波段共同构建的模型最优,其决定系数与均方根误差分别为0.586和0.280;与实测光谱数据相比,模拟数据的最佳预测模型,均优于除一阶微分、弓曲差以外的其他10种高光谱模型。因此,利用多光谱数据预测潮土有机质含量是可行的。

关键词：有机质潮土多光谱高光谱偏最小二乘