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典型黑土区耕作土壤高光谱遥感精细制图研究

典型黑土区耕作土壤高光谱遥感精细制图研究

作者：孟祥添东北农业大学

学位级别：硕士

土地是陆地生物生存的载体,在人类生活中扮演着重要的角色,土壤是土地的重要组成部分。由于农业投入方式粗放、过量施肥和面源问题的逐渐严峻,导致土壤退化严重。随着科学技术的持续发展和全球环境的不断变化,土壤资源的利用和保护对于... 详细信息

土地是陆地生物生存的载体,在人类生活中扮演着重要的角色,土壤是土地的重要组成部分。由于农业投入方式粗放、过量施肥和面源问题的逐渐严峻,导致土壤退化严重。随着科学技术的持续发展和全球环境的不断变化,土壤资源的利用和保护对于未来社会愈发重要。土壤数据作为土地利用规划、土地保护策略的提出的参考,对于土地领域以及土地管理学科的发展起到重要的作用,因此精准且精细的土壤数据成为了做好土地学科发展的前提。得到准确土壤数据的关键因素之一就是解决好土壤分类问题。利用遥感技术进行土壤分类可以有效的解决传统土壤分类方法的依赖于野外作业、主观性较强、费时费力等问题,因此,遥感技术是实现快速和准确土壤分类的定量方式。因此,本研究基于中国土壤发生分类体系,利用拜泉县明水县的30m分辨率的裸土时期高分5号高光谱卫星数据、13期Landsat数据和数字高程模型数据(Digital Elevation Model,DEM),基于DEM数据衍生了15个地形因子,并结合人工神经网络、支持向量机和随机森林的方法,对比了在土类级别中不同类型数据进行土壤分类及制图的潜力。我们对比分析了单时相多光谱数据、多时相多光谱数据、单时相高光谱数据以及利用离散小波分析方法对高光谱数据的“光谱”信息、多时相多光谱数据的“时相”信息进行融合并结合地形因子的“空间”信息的“时-空-谱”信息的制图精度差异。同时,我们将基于“时-空-谱”信息的遥感制图结果进行面向对象多尺度分割,完成了土壤精细制图,分析了土壤精细制图对于黑土地保护的作用。本研究的主要研究结果如下:(1)利用遥感数据可以实现土壤分类及制图,多时相信息可以有效的提高土壤分类及制图的精度。随着时相数量的增加,土壤分类精度逐渐提高,与单时相的土壤分类结果相比(分类结果为50.02%,Kappa系数为0.24),时相数量为13的土壤分类精度提高了14.35%,Kappa系数提高了0.28。对比了人工神经网络、支持向量机和随机森林三种模型在土壤分类中的性能,随机森林模型在土壤分类中的分类精度最高,且当时相数量为13时,随机森林的分类精度最高(总分类精度为66.10%,Kappa系数为0.53)。(2)利用单时相高光谱数据进行土壤分类的总分类精度为58.25%,Kappa系数为0.42,这比任意一起多光谱数据进行土壤分类的精度都高,这主要由于高光谱数据中包含了更多的有利于土壤分类的光谱区间,如SOM、Fe相关性强的波段范围和土壤矿物敏感波段区间。因此,多光谱数据需要加入更多的时相信息才能够弥补多光谱数据在光谱信息的劣势,当时相数量达到6时,多时相多光谱数据的分类精度超过了单时相高光谱数据的分类精度。(3)地形因子的加入有利于土壤类型的识别,与仅利用高光谱数据进行土壤分类相比,高光谱数据和地形数据共同作为输入量的土壤分类精度提高了22.56%、Kappa系数提高了0.29。且不同土壤类型可分性最高的地形因子是不同的,黑土主要分布海拔300m以下的平坦地貌,因此,高程,相对坡度位置与谷深的可分性高;黑钙土受冲击作用的影响,常分布于地表起伏较大区域,剖面曲率相对更大,因此剖面曲率及地表起伏度可分性更高;草甸土发育于地势低平区域,如洼地,沟壑等,因此,相对坡度位置与谷深与其他土壤类型差异显著。(4)利用“时-空-谱”多源遥感数据结合的数据进行土壤分类,得到了整个实验土壤分类的最高精度(总分类精度为87.49%,Kappa系数为0.81)。对比了基于多源数据结合的土壤类型制图结果与全国第二次土壤普查图,不同土壤类型的核心区差异很小,但是在土壤边界处的差异较大,其中黑土的边界范围扩大,草甸土边界范围缩小,黑钙土的边界范围缩小。(5)利用“时-空-谱”信息的多源遥感数据结合面向对象分割方法,完成了土壤精细制图。分析土壤精细制图结果与连续多年NDVI统计结果发现土壤水蚀与土壤盐碱化的日益加重是造成该地区作物产能下降的原因之一,并提出了降低土壤盐碱化和水蚀的防治措施与保护建议。本研究综合利用了“时-空-谱”多源遥感数据的优势,结合随机森林集成模型,实现了高精度的土壤分类及制图。并且在遥感制图的基础上结合面向对象分割的方法,进行了土壤精细制图,该方法可节省野外调查的工作量,且更有利于遥感技术与土壤分类的结合,从而为我国的黑土地保护政策的制定提供科学依据,且有效提高我国农业综合生产能力以及促进我国农业的可持续发展。

关键词：星载高光谱数据遥感数据融合土壤分类随机森林模型黑土地保护

基于发射侧检测的植入式无线电能传输系统研究

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基于发射侧检测的植入式无线电能传输系统研究

作者：孟祥添华南理工大学

学位级别：硕士

磁耦合谐振式无线电能传输技术具有传输距离远、传输效率高等优点,适合用于植入式医疗设备的长期电能供给。然而,当传输距离和负载变化时,植入式无线电能传输系统的输出电压产生波动,不利于植入式医疗设备的正常工作。因此,需要研究植... 详细信息

磁耦合谐振式无线电能传输技术具有传输距离远、传输效率高等优点,适合用于植入式医疗设备的长期电能供给。然而,当传输距离和负载变化时,植入式无线电能传输系统的输出电压产生波动,不利于植入式医疗设备的正常工作。因此,需要研究植入式无线电能传输系统的输出电压稳定措施。由于植入空间有限,接收侧电路应尽量简化,针对该问题,本文研究植入式无线电能传输系统在发射侧对输出电压进行估计和控制的方法。本文的主要工作包括:首先,根据磁耦合谐振式无线电能传输系统的等效电路模型推导了四种传统谐振补偿拓扑下的传输效率和电压增益的表达式,针对植入式无线电能传输系统中互感和负载变化的情况,对比四种传统谐振拓扑的传输性能。相比之下,SP型谐振拓扑有较高的传输效率和电压增益,因此,确定SP型谐振拓扑适合应用于植入式医疗设备的电能供给;对于互感和负载易变化的情况,选择负载适应性强的D类功率放大器作为植入式无线电能传输系统的高频逆变电源。其次,针对SP型植入式无线电能传输系统,提出了一种基于发射侧检测的输出电压估计及控制方法。该方法在发射侧根据反射阻抗识别互感和负载并估算输出电压,基于所估计的输出电压,通过调节无线电能传输系统的输入电压保证当互感和负载变化时系统输出电压稳定,实现只在发射侧检测电压电流就能对系统输出电压进行控制。然后,针对上述方法中输出电压估计过程复杂,估计过程中的误差易导致估计结果偏离实际输出电压的问题,在接收侧使用LCL谐振拓扑以改善植入式无线电能传输系统的拓扑结构,分析了S/LCL型无线电能传输系统的传输特性并确定谐振电感的参数,使系统在负载和互感的变动范围内能保持较高的传输效率;给出S/LCL型谐振拓扑下的输出电压估计算法,相比于SP型拓扑,简化输出电压估计的过程,提高了估计的准确度。最后,搭建了6.78MHz的植入式无线电能传输系统实验装置,对S/LCL型谐振拓扑的输出电压估计方法进行实验验证,实验结果说明该方法估计的输出电压准确性高。

关键词：植入式医疗设备磁耦合谐振无线电能传输发射侧检测输出电压控制

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反射光谱特征的土壤分类模型

光谱学与光谱分析 2019年第8期39卷 2481-2485页

作者：刘焕军孟祥添王翔鲍依临于滋洋张新乐东北农业大学资源与环境学院黑龙江哈尔滨150030 中国科学院东北地理与农业生态研究所吉林长春130012

土壤反射光谱综合反映了土壤的理化性质和内部结构,高光谱遥感已被用于基于土壤反射光谱特性的土壤分类。已有研究一般利用土壤反射光谱一阶微分主成分作为输入量进行光谱分类模型构建,但主成分数据缺乏物理意义,且缺乏对比性、适用范... 详细信息

土壤反射光谱综合反映了土壤的理化性质和内部结构,高光谱遥感已被用于基于土壤反射光谱特性的土壤分类。已有研究一般利用土壤反射光谱一阶微分主成分作为输入量进行光谱分类模型构建,但主成分数据缺乏物理意义,且缺乏对比性、适用范围也有限。与反射率一阶微分数据相比,基于去包络线提取具有明确物理意义的特征参数,能够提高土壤分类的精度,并寻找到一种高精度土壤分类模型。选取吉林省农安县的四种典型土壤(风砂土、草甸土、黑土、黑钙土),将采集后的土壤样本进行风干、研磨、过2 mm筛处理,采用ASD FiledSpec 3便携式光谱仪对处理后的土壤样本的可见光近红外光谱区进行测试,从而获得土壤样本的光谱数据。对光谱数据进行九点平滑、 10 nm重采样处理进行降噪,将处理后的数据分别进行一阶微分主成分以及去包络线处理。利用土壤样本的去包络线提取光谱特征参数。以一阶微分主成分数据和光谱特征参数为输入量分别代入Logistic聚类模型(LR)、人工神经网络聚类模型(ANN)、 K-均值聚类模型(K-means)。首先明确了不同土类之间的反射光谱曲线、去包络线的差异大小,以及相同土壤的反射率曲线、去包络线进行土壤分类的优劣,并且在去包络线的基础上提取能够区分不同土类的光谱特征参数;其次,比较一阶微分主成分与光谱特征参数作为输入量时,三种光谱分类模型精度差异并分析不同模型精度差异的原因。结果表明:(1)四种土壤的反射光谱曲线差异较小,去包络线可以极大的增强四种土壤在 430~ 1 210 nm之间的光谱差异,并在去包络线的基础上构建具有明确物理意义的光谱特征参数。(2)将一阶微分主成分和光谱特征参数分别代入三种聚类模型可知,以光谱特征参数为输入量的土壤光谱分类模型均超过了以一阶微分主成分为输入量的模型精度,由于光谱特征参数保留了原数据的物理意义、更准确的体现了不同土壤类型之间的差异性,而一阶微分主成分数据带有一定的模糊性不同范围之间缺乏对比性,在土壤分类中以光谱特征参数作为输入量更具有优势。(3)在三类土壤分类模型中, LR的分类精度最高为76.67%, Kappa系数为0.56;ANN的分类精度中等为72.50%, Kappa系数为0.48;K-means的分类精度最低,只有65.00%, Kappa系数为0.33。研究成果可为土壤精细制图、以及土壤分类仪器的研制提供技术支持。

关键词：土壤分类决策树去包络线农安县

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黑土区田块尺度下地形影响作物长势机理分析

农业机械学报 2020年第9期51卷 274-283页

作者：刘焕军鲍依临孟祥添徐梦园钱蕾张新乐东北农业大学公共管理与法学院哈尔滨150030 中国科学院东北地理与农业生态研究所长春130012 中国农业大学土地科学与技术学院北京100094

为揭示作物长势及水肥运移的空间分异规律,探究田块尺度内作物长势与地形变化的关系,以东北典型黑土区东兴农机合作社为研究区,沿南北垄向提取高精度数字高程模型(Digital elevation model,DEM)与归一化植被指数(Normalized differentia... 详细信息

为揭示作物长势及水肥运移的空间分异规律,探究田块尺度内作物长势与地形变化的关系,以东北典型黑土区东兴农机合作社为研究区,沿南北垄向提取高精度数字高程模型(Digital elevation model,DEM)与归一化植被指数(Normalized differential vegetation index,NDVI)信息,构建地形指标,分析NDVI的空间变异性。结果表明,坡型凸凹程度越明显,NDVI的空间变异性越大;同类坡型中阴坡NDVI的空间变异性与坡型凸凹程度呈负相关;坡度在±0.03范围内,作物长势好,空间变异性低;以坡度绝对值高于0.04的坡度均值与其对应直线距离所占整条直线的比值作为自变量,构建多元逐步回归模型,进行回归分析,可以解释大豆NDVI决定系数为0.9652、高粱NDVI决定系数为0.8883的空间变异性。不同地理空间的地形与成土母质差异显著,通过分析研究区内地形对作物长势的影响规律,可为田块尺度地形的分析提供借鉴,有助于指导农户合理地进行水肥分配。

关键词：作物长势地形 NDVI 凸凹程度 Logistic模型空间变异性

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基于高分5号影像的东北典型黑土区土壤分类

农业工程学报 2020年第16期36卷 231-238,F0003页

作者：孟祥添鲍依临刘焕军张艾明刘云超王丹丹赤峰学院资源环境与建筑工程学院赤峰024000 东北农业大学公共管理与法学院哈尔滨150030 中国科学院东北地理与农业生态研究所长春130012

高精度的土壤分类及制图结果有助于更好地制定土地环境保护和土地资源利用策略。为探究星载高光谱影像实现区域尺度高精度土壤分类及制图的可能性,该研究获取东北黑土区拜泉县、明水县共计4幅高分5号(GF-5)星载高光谱遥感影像。首先,将... 详细信息

高精度的土壤分类及制图结果有助于更好地制定土地环境保护和土地资源利用策略。为探究星载高光谱影像实现区域尺度高精度土壤分类及制图的可能性,该研究获取东北黑土区拜泉县、明水县共计4幅高分5号(GF-5)星载高光谱遥感影像。首先,将原始反射率数据(Original Reflectance,OR)进行包络线去除处理获得去包络线数据(Continuum Removal,CR);其次,对OR和CR进行主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)处理,分别得到反射率主成分信息(OR-PCA)和去包络线主成分信息(CR-PCA),并在OR-PCA和CR-PCA的基础上结合地形因子(Terrain,TA)。最后,OR、CR、OR-PCA、CR-PCA、OR-PCA-TA、CR-PCA-TA分别作为输入量结合随机森林分类模型,进行土壤分类并实现数字土壤制图。结果表明:1)包络线去除法可有效地提高星载高光谱土壤分类精度,与OR相比,CR的总精度提高了5.48%,Kappa系数提高了0.12。2)PCA可有效地降低高光谱数据的冗余性,提高模型的运算效率以及分类精度;与CR作为输入量相比,CR-PCA的土壤分类总精度提高了3.67%,Kappa系数提高了0.02。3)TA的引入显著提升了土壤分类精度,以CR-PCA-TA作为输入量的土壤分类精度最高,总精度为81.61%,Kappa系数为0.72,实现了高精度的土壤分类模型及土壤制图。研究结果可为大范围、高精度的土壤分类及制图提供新的思路。

关键词：土壤遥感星载高光谱分类去包络线随机森林数字土壤制图

优化光谱输入量的土壤有机质随机森林预测模型

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农业工程学报 2023年第2期39卷 90-99页

作者：张笑寒孟祥添唐海涛刘焕军张新乐刘琼东北农业大学公共管理与法学院哈尔滨150030 中国科学院东北地理与农业生态研究所长春130012 吉林农业大学信息技术学院长春130118

以往的土壤有机质预测研究往往只提取一种光谱输入量,忽略了不同光谱输入量之间的互补性。为探究光谱输入量在预测土壤有机质时的最佳组合,以及不同光谱输入量在离散小波变换不同分解尺度下的变化趋势,该研究以宝清县土壤有机质为研究对... 详细信息

以往的土壤有机质预测研究往往只提取一种光谱输入量,忽略了不同光谱输入量之间的互补性。为探究光谱输入量在预测土壤有机质时的最佳组合,以及不同光谱输入量在离散小波变换不同分解尺度下的变化趋势,该研究以宝清县土壤有机质为研究对象,对光谱反射率进行离散小波变换,对各个分解尺度下的特征光谱提取光谱特征参数、光谱指数以及主成分并分别组合,基于8种光谱输入量建立随机森林模型进行土壤有机质预测。结果表明:1)利用不同光谱输入量预测有机质的精度均高于直接使用光谱反射率建模的精度,将不同光谱输入量组合可以提升预测效果,单个光谱输入量中主成分的预测效果最好,组合中光谱特征参数和主成分的组合预测效果最好;2)随着分解尺度的变化,不同光谱输入量的预测精度的变化趋势也不同,并且单个光谱输入量的变化趋势也会影响该光谱输入量组合的变化趋势;3)所有预测结果中,精度最高的是分解尺度为6时光谱特征参数与主成分的组合,R^(2)达到0.78,均方根误差达到1.32%,可以较好地预测土壤有机质。研究结果说明光谱输入量结合离散小波变换预测土壤有机质是可行的,可以为土壤有机质的预测提供可靠思路。

关键词：遥感土壤有机质随机森林光谱输入量离散小波变换

党的十一届三中全会以来从“遵法”到“尊法”的思考

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学理论 2017年第2期 9-11页

作者：孟祥添山东师范大学

改革开放以来,我们党不断吸取经验教训,使法制理论逐渐完成了由"遵法"到"尊法"的转变。党的十八届四中全会明确提出了"让尊法守法成为全体人民共同追求和自觉行动"[1]。遵法是宪法规定公民必须遵守的义务和要求,而尊法更是表现为公民内... 详细信息

改革开放以来,我们党不断吸取经验教训,使法制理论逐渐完成了由"遵法"到"尊法"的转变。党的十八届四中全会明确提出了"让尊法守法成为全体人民共同追求和自觉行动"[1]。遵法是宪法规定公民必须遵守的义务和要求,而尊法更是表现为公民内心对法律的崇敬和尊重。本文主要从三个方面进行论述,首先对"遵法"到"尊法"的演进过程进行简单梳理,接着对尊法与遵法进行比较研究,最后落脚于如何"尊法"。

关键词：尊法依法治国依宪治国

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基于冠层光谱的水稻穗颈瘟病害程度预测模型

光谱学与光谱分析 2021年第4期41卷 1220-1226页

作者：韩雨刘焕军张新乐于滋洋孟祥添孔繁昌宋少忠韩晶东北农业大学公共管理与法学院黑龙江哈尔滨150030 中国科学院东北地理与农业生态研究所吉林长春130012 吉林工程技术师范学院信息工程学院吉林长春130052

对水稻稻瘟病病害程度的定量预测是精准防控的关键,田间冠层尺度的研究可为高光谱传感器提供理论基础。以受穗颈瘟胁迫的水稻为研究对象,采用SVC HR768i型光谱辐射仪在大田中获取灌浆期两个不同时间段的水稻冠层光谱反射率,以水稻发病... 详细信息

对水稻稻瘟病病害程度的定量预测是精准防控的关键,田间冠层尺度的研究可为高光谱传感器提供理论基础。以受穗颈瘟胁迫的水稻为研究对象,采用SVC HR768i型光谱辐射仪在大田中获取灌浆期两个不同时间段的水稻冠层光谱反射率,以水稻发病株数百分比作为病害严重程度指标。冠层光谱数据采用九点平滑预处理,并重采样为1 nm间隔,计算植被指数;经过去包络线和一阶导数光谱变换,提取高光谱特征参数。分析不同时间段的光谱变换、植被指数、高光谱特征参数与病害程度的相关关系,构建基于植被指数、高光谱特征参数的穗颈瘟病害程度随机森林预测模型,并对比分析两个单时期预测模型异同,优选共用输入量,构建出两时期混合数据的病害程度预测模型。结果表明:(1)原始光谱曲线经去包络线处理可有效增强与病害程度相关的光谱信息,近红外波段(960~1050和1150~1280 nm)的相关系数在0.80以上;(2)高光谱特征参数与病害程度相关性分析中,去包络线吸收谷参数相关系数高于其他参数,吸收谷V_(3)(910~1100 nm)、吸收谷V_(4)(1100~1300 nm)中面积(A_(3)和A_(4))、深度(DP_(3)和DP_(4))、斜率(SL_(4)和SR_(4))的相关系数在0.74以上;(3)去包络线吸收谷参数结合随机森林模型预测穗颈瘟病害程度在单时期及两时期混合数据中均表现最好。灌浆期后期数据预测效果最佳,验证集决定系数R^(2)=0.91,均方根误差RMSE=0.02;(4)两时期混合数据预测精度处于两个单时期预测精度之间,验证集决定系数R^(2)=0.85、均方根误差RMSE=0.03。研究成果揭示了灌浆期不同时间段水稻穗颈瘟光谱响应机制,表明去包络线吸收谷参数结合随机森林模型预测稻瘟病的实用性,可为田间水稻穗颈瘟病害程度进行快速、精确、无损地定量预测,为精准施药提供理论依据,并对未来航空、航天遥感的病害监测提供一定的技术支持。

关键词：冠层光谱穗颈瘟去包络线特征参数

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高寒地区粳稻穗颈瘟的无人机高光谱遥感识别

农业工程学报 2020年第22期36卷 68-75页

作者：孔繁昌刘焕军于滋洋孟祥添韩雨张新乐宋少忠罗冲东北农业大学公共管理与法学院哈尔滨150030 中国科学院东北地理与农业生态研究所长春130012 吉林工程技术师范学院信息工程学院长春130052

水稻穗颈瘟作为稻瘟病的一种发病形式常以褐色斑点性状出现在水稻穗颈节部位,对稻穗颈瘟病害快速、无损的识别与分级评估一直是备受关注的研究课题。该研究以高寒地区粳稻大田试验为基础,利用无人机高光谱平台获取不同病害等级的水稻穗... 详细信息

水稻穗颈瘟作为稻瘟病的一种发病形式常以褐色斑点性状出现在水稻穗颈节部位,对稻穗颈瘟病害快速、无损的识别与分级评估一直是备受关注的研究课题。该研究以高寒地区粳稻大田试验为基础,利用无人机高光谱平台获取不同病害等级的水稻穗颈瘟冠层数据;分别以不同处理的光谱数据作为输入量,使用随机森林(Random Forest,RF)的方法进行建模,并结合水稻生理对各输入量的特征关联加以解释。结果表明:随着穗颈瘟病害等级的提升,水稻冠层反射率整体呈现下降的趋势;植被指数组合(Combination of Vegetation Indices,CVIs)作为输入量建立起来的预测模型具有最高的精度,预测集精度达到90%,Kappa系数为0.86,能够解释穗颈瘟所引起的植株整体生理参数综合变化过程。该研究结果可为无人机高光谱遥感实现穗颈瘟病定量遥感监测与预警分级提供支持。

关键词：无人机高光谱遥感水稻稻穗颈瘟植被指数组合随机森林算法