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基于遥感影像数据的土壤制图研究进展

中国农业信息 2024年第1期36卷 31-42页

作者：赵良军杨颢胡月明刘振华彭代亮王璐任必武黄琦丹彭小桃自然资源部华南热带亚热带自然资源监测重点实验室四川轻化工大学计算机科学与工程学院海南大学热带农林学院华南农业大学资源环境学院中国科学院空天信息创新研究院广州市华南自然资源科学技术研究院南京大学地理与海洋科学学院广东省国土资源测绘院

【目的】数字土壤制图成本低、精度高，是刻画土壤环境变量的新技术和新工具，遥感技术在数字土壤制图业务化应用中发挥了重要作用，但是还存在诸多问题和不确定性。文章总结相关研究进展，以期为基于遥感影像数据的土壤数字制图提供有... 详细信息

【目的】数字土壤制图成本低、精度高，是刻画土壤环境变量的新技术和新工具，遥感技术在数字土壤制图业务化应用中发挥了重要作用，但是还存在诸多问题和不确定性。文章总结相关研究进展，以期为基于遥感影像数据的土壤数字制图提供有益参考。【方法】梳理遥感技术在土壤类型与属性制图研究中的进展情况并进行总结展望，以期更好地发挥高空间、时间、光谱分辨率遥感数据在土壤数字制图方面的作用，为研发新模型、提高土壤制图模型精度提供信息支撑，为第三次全国土壤普查数字土壤制图提供有益参考。【结果】遥感数据的特征与土壤发生学理论契合并推动了土壤制图的发展，但是，基于遥感的土壤制图技术在快速土壤环境变量因子提取、自适应制图指标筛选、满足多层级制图需求的土壤推测制图模型构建等方面还需要进一步深入探讨。【结论】为了实现土壤类型与属性制图的业务化、流程化和自动化，未来的研究应该着眼于从“环境变量分析—评价指标体系筛选—预测模型构建”一体化解决方案入手，探讨如何融合多种遥感载荷、综合运用新型模型，以提高数字土壤制图的精度，为农业生产和土地资源管理提供更为精准的信息支撑。

关键词：遥感土壤环境变量第三次土壤普查不确定性数字土壤制图

来源：博看期刊

基于MODIS-EVI区域植被季节变化与气象因子的关系

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应用生态学报 2007年第5期18卷 983-989页

作者：彭代亮黄敬峰王秀珍浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所杭州310029 浙江省气象科学研究所杭州310004

以浙江省为研究区域,利用2001—2004年MOD IS-EVI和52个气象站点的日平均气温和日降水量,结合区域土地利用现状数据,采用时滞互相关分析方法,分析耕地、林地、园地增强型植被指数(EVI)季节变化与气温、降水的相关性.结果表明:浙江省大... 详细信息

以浙江省为研究区域,利用2001—2004年MOD IS-EVI和52个气象站点的日平均气温和日降水量,结合区域土地利用现状数据,采用时滞互相关分析方法,分析耕地、林地、园地增强型植被指数(EVI)季节变化与气温、降水的相关性.结果表明:浙江省大部分地区EVI对气温的最大响应没有时滞性,而对降水最大响应时滞为1个月左右.气温、降水对大部分地区植被生长季节变化有显著影响的时效均约为50 d.不同滞后时间,3种用地类型植被EVI与气温、降水的相关系数大小不同,在零时滞时,林地最大,园地次之,耕地最小;在非零时滞时,耕地最大,园地次之,林地最小.3种用地类型植被EVI与气温的相关系数均大于降水,说明气温对植被EVI季节变化的影响比降水明显.

关键词： MODIS—EVI 土地利用类型植被季节变化气候变化时滞互相关分析

基于抽样调查地块实测数据的省级水稻单产遥感估算

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农业工程学报 2011年第9期27卷 106-114页

作者：彭代亮周炼清黄敬峰周斌王福民浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所杭州310058 中国科学院对地观测与数字地球科学中心北京100094 杭州师范大学遥感与地球科学研究院杭州310036 浙江大学建筑工程学院杭州310058

利用统计局抽样调查地块实割实测标准单位面积产量数据及空间位置信息,在研究水稻种植区MOD09GA、MYD09GA EVI(enhanced vegetation index)数据结合使用可行性分析的基础上,进行湖南省省级水稻单产遥感估算。结果表明:在水稻种植区,水... 详细信息

利用统计局抽样调查地块实割实测标准单位面积产量数据及空间位置信息,在研究水稻种植区MOD09GA、MYD09GA EVI(enhanced vegetation index)数据结合使用可行性分析的基础上,进行湖南省省级水稻单产遥感估算。结果表明:在水稻种植区,水稻生长期间有超过50%、85%、95%的MOD09GA与MYD09GA EVI偏差绝对值分别小于0.03、0.08、0.1。水稻遥感估产模型以二次非线性模型或回归模型精度较高,且时相集中在水稻生长的孕穗期到抽穗期。在省级水平上,与实测值相比,基于统计局统计抽样调查地块实割实测标准单位面积产量数据的水稻单产遥感拟合结果相对误差小于2%,预测结果的相对误差接近5%,且实测值与模拟值集中分布在1∶1线附近,说明预测结果与统计值在空间分布上具有较好的一致性。

关键词：遥感估产统计测量水稻抽样调查地块

基于GF-1遥感影像和relief-mRMR-GASVM模型的小麦白粉病监测

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农业工程学报 2018年第15期34卷 167-175,314页

作者：黄林生阮超黄文江师越彭代亮丁文娟安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心合肥230601 中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室北京100094

选择合适的建模和特征选择算法对提高作物病害的遥感监测水平有着重要的作用。研究以河北省小麦白粉病为研究对象,基于GF-1/WFV数据共提取了4个波段反射率数据和10个对作物长势和胁迫敏感的植被指数作为初选特征。针对常用的特征提取算... 详细信息

选择合适的建模和特征选择算法对提高作物病害的遥感监测水平有着重要的作用。研究以河北省小麦白粉病为研究对象,基于GF-1/WFV数据共提取了4个波段反射率数据和10个对作物长势和胁迫敏感的植被指数作为初选特征。针对常用的特征提取算法relief算法筛选出的特征存在冗余性的问题,提出了一种relief结合最小冗余最大相关(minimum redundancy maximum relevance,m RMR)的特征降维算法(relief-m RMR)。首先,通过relief算法计算出各特征的权重系数,对特征集进行加权;然后利用m RMR算法选出与类别具有最小冗余性的特征,利用支持向量机(support vector machine,SVM)对河北白粉病进行监测,并用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化的SVM(GASVM)建立了白粉病的监测模型(relief-m RMR-GASVM),将监测结果分别与SVM和网格寻优(grid search,GS)算法优化的SVM(GSSVM)的监测结果进行对比分析,同时比较了该方法与Ada Boost、粒子群(Pso)优化的最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,Pso-LSSVM)和随机森林(random forest,RF)3种方法的优越性。结果表明,relief-m RMR算法筛选出的特征与GASVM、SVM和GSSVM建立的监测模型精度比传统relief算法筛选特征所建模型的精度分别提高了14.3个百分点、7.2个百分点和7.1个百分点,比传统m RMR算法筛选特征所建模型的精度分别提高了14.3个百分点、14.3个百分点和14.2个百分点。relief-m RMR算法结合GASVM建立的监测模型精度为所有模型中最高,精度为85.7个百分点,分别比SVM和GSSVM所建监测模型精度提高了21.4个百分点和7.2个百分点。此外,GF-1数据结合relief-m RMR-GASVM模型的监测精度分别高出Ada Boost、Pso-LSSVM和RF方法21.4个百分点、14.3个百分点和7.1个百分点。说明GF-1数据结合relief-m RMR-GASVM模型可用于小麦白粉病的遥感监测。

关键词：病害遥感监测小麦白粉病支持向量机 relief算法 mRMR算法

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基于能量平衡原理的FPAR遥感反演研究

遥感技术与应用 2014年第6期29卷 976-983页

作者：张健刘良云焦全军彭代亮中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室北京100094 西安科技大学测绘工程与技术学院陕西西安710054

光合有效辐射吸收系数(FPAR)是描述植被结构以及冠层—大气物质与能量交换过程的基本生理变量。从能量守恒的原理出发,结合非线性混合像元模型,分析了太阳入射能量中的植被冠层反射、土壤吸收分量的光谱反演方法,建立了简化的FPAR遥感... 详细信息

光合有效辐射吸收系数(FPAR)是描述植被结构以及冠层—大气物质与能量交换过程的基本生理变量。从能量守恒的原理出发,结合非线性混合像元模型,分析了太阳入射能量中的植被冠层反射、土壤吸收分量的光谱反演方法,建立了简化的FPAR遥感反演模型(FPEB)。分别应用2011和2013年西藏自冶区那曲实验数据、2011年西藏自冶区当雄实验数据和2013年内蒙古自冶区海拉尔的实验数据,对建立的FPAR遥感反演模型进行了验证,并将FPEB模型反演结果与传统的植被指数统计模型反演结果进行了对比分析,结果表明:FPEB模型的FPAR反演精度优于NDVI统计模型,且与其他基于能量平衡原理提出的反演FPAR的模型相比具有输入参数少,模型简单的优势,在空间区域和时间上具有很好的普适性。

关键词： FPAR PAR 能量平衡植被指数非线性混合像元模型

基于空间分析与两维图论聚类的湖南水稻遥感估产分区

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农业工程学报 2010年第S1期26卷 156-161页

作者：彭代亮黄敬峰王福民孙华生浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所杭州310029 中国科学院对地观测与数字地球科学中心北京100190 环境修复与生态健康教育部重点实验室杭州310029 浙江省农业遥感与信息技术应用重点研究实验室杭州310029 浙江大学建筑工程学院杭州310058 徐州师范大学测绘学院徐州221116

为了提高水稻遥感估产精度,该文在分析湖南省水稻种植制度及地形等特征的基础上,进行水稻遥感估产分区研究。选择水稻种植制度、稻土比、水稻单产水平、平原面积占总面积比、以及空间位置作为分区因子,采用基于GIS技术的空间分析与两维... 详细信息

为了提高水稻遥感估产精度,该文在分析湖南省水稻种植制度及地形等特征的基础上,进行水稻遥感估产分区研究。选择水稻种植制度、稻土比、水稻单产水平、平原面积占总面积比、以及空间位置作为分区因子,采用基于GIS技术的空间分析与两维图论树相结合的方法。分区结果显示,湖南省共分为2个一级区,即一季稻区与双季稻区;在一级分区的基础上得到5个二级区,即2个一季稻区二级分区,3个双季稻区二级分区。此分区结果保持了区块的连续性与行政区划的完整性,以及分区内自然与经济条件的相对一致性;同时各分区之间在种植结构、水稻单产、地形等方面又存在着独立性,此分区结果有利于进行水稻遥感估产研究。

关键词：遥感农作物估计空间分析两维图论树水稻分区

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利用MODIS数据识别水稻关键生长发育期

遥感学报 2009年第6期13卷 1122-1137页

作者：孙华生黄敬峰彭代亮浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所浙江杭州310029 浙江省农业遥感与信息技术应用重点研究实验室浙江杭州310029 徐州师范大学测绘学院江苏徐州221116 环境修复与生态健康教育部重点实验室浙江杭州310029

利用遥感方法提取中国范围内的水稻关键生长发育期。首先,对时间序列TerraMODIS-EVI(Enhanced Vegetation Index)进行傅里叶和小波低通滤波平滑处理,然后,根据水稻在移栽期、分蘖初期、抽穗期和成熟期的EVI变化特征,实现对各个生长发育... 详细信息

利用遥感方法提取中国范围内的水稻关键生长发育期。首先,对时间序列TerraMODIS-EVI(Enhanced Vegetation Index)进行傅里叶和小波低通滤波平滑处理,然后,根据水稻在移栽期、分蘖初期、抽穗期和成熟期的EVI变化特征,实现对各个生长发育期的识别。通过将利用2005年MODIS数据识别的结果与当年气象台站的地面观测资料进行比较,采用本研究中的识别方法得出的水稻各个生长发育期的绝对误差大部分小于16d,经过F检验表明提取的结果与地面观测资料在0.05水平下具有显著一致性。研究中的信息提取方法可被用于其他年份的水稻生长发育期识别,根据其他作物的生长发育特点,也可能适合于提取其他作物的生长发育期。

关键词：遥感 MODIS EVI 水稻生长发育期物候