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农作物遥感识别与单产估算研究综述

农业机械学报 2023年第2期54卷 1-19页

作者：赵龙才李粉玲常庆瑞西北农林科技大学资源环境学院陕西杨凌712100

遥感凭借其快速、宏观、无损及客观等特点,在快速获取与解析作物类型、种植面积、产量等信息方面具有独特优势。遥感提取和解译的作物空间分布图、种植面积、产量信息可以服务于农业资源监管、农业信息普查、农业保险、农业投资、精准... 详细信息

遥感凭借其快速、宏观、无损及客观等特点,在快速获取与解析作物类型、种植面积、产量等信息方面具有独特优势。遥感提取和解译的作物空间分布图、种植面积、产量信息可以服务于农业资源监管、农业信息普查、农业保险、农业投资、精准农业等方面。本文分别就农作物遥感识别与农作物单产遥感估算的研究现状、面临的问题、潜在研究方向进行了总结概述。首先总结了农作物遥感识别特征与分类模型的研究现状,针对遥感识别特征与作物类型缺乏知识关联的核心问题,提出利用深度学习方法协同学习作物生长过程中的“时-空-谱”特征,并构建面向农作物遥感识别的知识图谱,从而解决当前农作物遥感识别在识别精度和识别效率方面的问题。然后,分别从经验统计模型、遥感光合模型、作物生长模型方面对当前作物单产遥感估算进行分析总结,提出随着高空间分辨率、高光谱分辨率、高时间分辨率数据的普及和深度学习技术发展,未来应充分利用作物生长模型机理性强、深度学习对复杂问题建模能力强的特点,使用作物生长模型进行点位尺度模拟以驱动深度学习完成复杂场景下的建模学习,最终实现以机理做约束、以深度学习做空间外推的单产估算模式。

关键词：农业遥感类型识别单产估算作物生长模型深度学习

基于无人机RGB影像的染条锈冬小麦花青素含量监测

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麦类作物学报 2023年

作者：岳蓉尹本酥李振发李粉玲西北农林科技大学资源环境学院农业部西北植物营养与农业环境重点实验室

小麦植株感染条锈病后叶片花青素含量会发生明显变化。为了在地块尺度上利用冬小麦花青素值实现条锈病害的直观、快速监测,通过监测叶片花青素含量评估小麦条锈病严重程度,2021年获取感染条锈病的小麦田块的无人机RGB影像和采集地面病害区域的花青素含量数据。利用影像提取采样点感兴趣区的光谱特征参数和基于灰度共生矩阵的纹理特征参数,采用连续投影算法(SPA)结合相关性分析优选特征参数。分别采用单一光谱特征参数和组合参数,结合主成分回归(PCR)、拉索回归(LR)、随机森林回归(RFR)、梯度提升回归(GBR)和误差反向传播神经网络(BPNN)等方法构建了小麦花青素含量估算模型,并利用最优模型反演了田块的花青素含量。结果表明,图像光谱特征结合纹理特征后,花青素估算模型的R2增大,RMSE减小,模型精度显著提升。基于组合特征参数构建的随机森林模型精度最高,验证集R2、RMSE和MAE分别为0.801、0.026、0.021。该模型具有良好的花青素含量估算能力,得到的花青素值分布图与条锈病的空间分布具有一致性,能够定量化、可视化地反映病害严重程度。

关键词：无人机条锈病花青素可见光影像机器学习

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基于高光谱特征参数的冬小麦氮营养指数估算

麦类作物学报 2023年第11期43卷 1475-1483页

作者：王玉娜李粉玲李振发吕书豪西北农林科技大学资源环境学院陕西杨凌712100

为了实现快速高精度获取冬小麦氮营养指数的高光谱监测技术,利用美国SVC HR-1024I型野外光谱辐射仪对2017-2019年关中地区的冬小麦进行遥感监测,获取“三边”参数、任意两波段光谱指数和植被指数,通过相关性分析和逐步回归分析方法筛选... 详细信息

为了实现快速高精度获取冬小麦氮营养指数的高光谱监测技术,利用美国SVC HR-1024I型野外光谱辐射仪对2017-2019年关中地区的冬小麦进行遥感监测,获取“三边”参数、任意两波段光谱指数和植被指数,通过相关性分析和逐步回归分析方法筛选冬小麦氮营养指数的敏感光谱参数,结合偏最小二乘回归(PLSR)、随机森林算法(RFR)、支持向量机回归(SVR)和梯度增强回归(GBDT)建立冬小麦氮营养指数模型,并对模型估算精度进行验证。结果表明,从拔节期到灌浆期,各时期的氮营养指数与任意两波段光谱指数均呈极显著相关,其中拔节期氮营养指数与任意两波段光谱指数相关性均高于其他时期,且基于一阶导数光谱的归一化光谱指数和比值光谱指数与氮营养指数的相关系数最大,为0.66。拔节期基于梯度增强回归的冬小麦氮营养指数预测模型的决定系数(r^(2))和均方根误差(RMSE)分别为0.96和0.05,模型验证的r^(2)、RMSE和相对预测偏差(RPD)分别为0.95、0.12和2.12,模型预测精度最高。因此,拔节期基于梯度增强回归的冬小麦氮营养指数估算模型可用于冬小麦氮营养监测及后期田间管理。

关键词：冬小麦高光谱特征参数氮营养指数梯度增强回归估算模型

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基于连续统去除法的冬小麦叶片全氮含量估算

农业机械学报 2017年第7期48卷 174-179页

作者：李粉玲常庆瑞西北农林科技大学资源环境学院陕西杨凌712100 农业部西北植物营养与农业环境重点实验室陕西杨凌712100

以陕西省关中地区冬小麦小区试验为基础,获取不同生育期冬小麦的冠层高光谱数据,提取其连续统去除光谱和7类吸收特征参数,对比原始冠层光谱和连续统去除光谱对叶片氮含量的响应,分析连续统去除光谱吸收特征参数对叶片氮含量的估算能力... 详细信息

以陕西省关中地区冬小麦小区试验为基础,获取不同生育期冬小麦的冠层高光谱数据,提取其连续统去除光谱和7类吸收特征参数,对比原始冠层光谱和连续统去除光谱对叶片氮含量的响应,分析连续统去除光谱吸收特征参数对叶片氮含量的估算能力。结果表明:连续统去除光谱在721~727 nm波段与叶片氮含量呈极显著负相关,相关系数为-0.851;吸收特征参数增强了对叶片氮含量的估算能力,400~550 nm波段吸收特征参数与叶片氮含量的相关性弱于550~770 nm波段;叶片氮含量与550~770 nm和400~770 nm的吸收峰总面积、吸收峰左面积以及吸收峰右面积呈显著正相关,与面积归一化最大吸收深度呈显著负相关,且相关系数绝对值均在0.8以上;550~770 nm波段的吸收峰总面积建立的叶片氮含量指数估算模型精度最高,R2达到0.82,模型检验结果稳定,可用来定量估算冬小麦叶片氮素含量水平。

关键词：冬小麦叶片全氮含量估算连续统去除高光谱

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宁夏引黄灌区生态承载力分析

水土保持学报 2023年第3期37卷 164-171页

作者：郑佳乐李粉玲张晓东齐雁冰吕书豪西北农林科技大学资源环境学院陕西杨凌712100 宁夏回族自治区基础地质调查院银川750021

为探究宁夏引黄灌区生态承载力和可持续发展情况,基于生态足迹法,通过生态服务价值当量对生态足迹模型中的通用均衡因子和产量因子进行本地化,定量评价引黄灌区2010—2019年不同土地利用生态承载力状况,并将生态承载力结果与通用因子计... 详细信息

为探究宁夏引黄灌区生态承载力和可持续发展情况,基于生态足迹法,通过生态服务价值当量对生态足迹模型中的通用均衡因子和产量因子进行本地化,定量评价引黄灌区2010—2019年不同土地利用生态承载力状况,并将生态承载力结果与通用因子计算结果进行对比分析,结果表明:(1)优化后均衡因子的平均值为水域(11.735)>林地(1.561)>草地(0.901)>耕地(0.785)>建筑用地(0.073)>未利用地(0.027),产量因子均值为耕地=建筑用地(1.701)>水域(1.681)>林地(1.680)>草地(0.684),较好地反映宁夏引黄灌区生态系统提供生产服务的能力和国家水平的差异。(2)2010—2019年,宁夏引黄灌区生态承载力和生态足迹的总体变化趋势是先下降再提高,生态足迹始终小于生态承载力。(3)研究区内人均生态承载力一直在提高,生态盈余不断扩大,生态质量不断提高。宁夏引黄灌区生态承载力和生态足迹的研究,为区域的生态建设提供理论支持,对于以点带面助推黄河流域生态保护和高质量发展具有重要意义。

关键词：宁夏引黄灌区生态承载力生态服务价值生态足迹敏感性指数

基于MODIS的祁连山区陆面温度反演算法比较

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兰州大学学报（自然科学版） 2008年第S1期44卷 6-9页

作者：李粉玲刘勇西北农林科技大学资源环境学院陕西杨凌712100 兰州大学资源环境学院甘肃兰州730000

基于MODIS影像,利用7种分裂窗算法对祁连山区的陆面温度参数进行了反演.通过算法间直方图对比、算法间RMS误差分析,认为Becket-Li(1990)的算法比较适合本研究区的陆面温度反演.不仅和其他算法反演结果的相对误差较小,精度上可以保证,而... 详细信息

基于MODIS影像,利用7种分裂窗算法对祁连山区的陆面温度参数进行了反演.通过算法间直方图对比、算法间RMS误差分析,认为Becket-Li(1990)的算法比较适合本研究区的陆面温度反演.不仅和其他算法反演结果的相对误差较小,精度上可以保证,而且算法简单,不用考虑大气水汽含量对算法造成的误差影响.通过分裂窗算法误差估计,研究区分裂窗算法反演地表温度的精度为0.5～2.7℃,其中水体和冰川积雪的估算误差较小,而植被和裸土的混合地表误差较大.

关键词：陆面温度分裂窗算法空间分布

基于时序NDVI的关中地区冬小麦种植信息遥感提取

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农业机械学报 2017年第3期48卷 215-220,260页

作者：申健常庆瑞李粉玲王力西北农林科技大学资源环境学院陕西杨凌712100

快速而准确地获取和掌握冬小麦在我国西北干旱半干旱地区的种植信息对该区域粮食生产安全及其可持续发展具有重要意义。以陕西省关中地区为研究区域,采用迭代滤波技术重建MODIS NDVI时序序列,结合当地典型地物的NDVI曲线特征和二次差分... 详细信息

快速而准确地获取和掌握冬小麦在我国西北干旱半干旱地区的种植信息对该区域粮食生产安全及其可持续发展具有重要意义。以陕西省关中地区为研究区域,采用迭代滤波技术重建MODIS NDVI时序序列,结合当地典型地物的NDVI曲线特征和二次差分技术,建立冬小麦像元的识别规则,提取了该地区2014年冬小麦种植信息。结果显示2014年关中地区冬小麦集中分布于渭河两岸的河谷地区以及泾河以东的渭北平原,北部黄土台塬则呈星状散布。总体种植面积8.882×10~5hm^2,与统计资料相比,各地市遥感提取结果的相对误差绝对值在1.08%~9.02%之间,总体误差为3.70%。抽样验证结果显示分类精度为90.28%。该研究为关中地区制订种植计划和相关政策等提供了客观的数据参考,同时也为西北地区的农作物种植监测提供了技术支持。

关键词：冬小麦种植信息遥感提取二次差分法 MODIS NDVI影像滤波

基于高分一号卫星数据的冬小麦叶片SPAD值遥感估算

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农业机械学报 2015年第9期46卷 273-281页

作者：李粉玲王力刘京常庆瑞西北农林科技大学资源环境学院陕西杨凌712100 农业部西北植物营养与农业环境重点实验室陕西杨凌712100

以陕西省关中地区冬小麦不同生育期冠层高光谱反射率为数据源,模拟国产高分辨率卫星高分一号(GF-1)的光谱反射率,提取18种对叶绿素敏感的宽波段光谱指数,构建了基于遥感光谱指数的冬小麦叶片叶绿素相对含量(SPAD)遥感监测模型,并利用返... 详细信息

以陕西省关中地区冬小麦不同生育期冠层高光谱反射率为数据源,模拟国产高分辨率卫星高分一号(GF-1)的光谱反射率,提取18种对叶绿素敏感的宽波段光谱指数,构建了基于遥感光谱指数的冬小麦叶片叶绿素相对含量(SPAD)遥感监测模型,并利用返青期的GF-1卫星数据对研究区的冬小麦叶片SPAD值进行了估算和验证。结果表明:返青期、孕穗期和全生育期SPAD值均与TGI指数相关性最高,相关系数分别为-0.742、-0.740和-0.483。拔节期和灌浆期SPAD值分别与SIPI指数和GNDVI指数相关性最高,相关系数分别为0.788和0.745。GNDVI、GRVI和TGI植被指数在各个生育期都和冬小麦叶片SPAD含量在0.01水平下呈显著相关。基于此3类植被指数构建的冬小麦叶片SPAD值回归模型精度较高,其中基于随机森林回归算法的估算模型效果最优,各类模型均在冬小麦拔节期的预测效果最佳。GF-1号卫星数据结合SPAD-RFR模型对研究区冬小麦叶片SPAD的估算结果最为理想,可用于大面积空间尺度的冬小麦叶片SPAD值遥感监测。

关键词：冬小麦 GF-1号 SPAD值遥感估算随机森林回归算法

基于多纹理和支持向量机的ZY-1 02C星HR数据分类

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武汉大学学报（信息科学版） 2016年第4期41卷 455-461,486页

作者：李粉玲常庆瑞刘佳岐刘京西北农林科技大学资源环境学院陕西杨凌712100 农业部西北植物营养与农业环境重点实验室陕西杨凌712100

基于国产资源一号02C星高分辨率(high resolution,HR)影像,提取了基于变差函数、灰度共生矩阵和梯度的多纹理特征,结合光谱信息构建了基于支持向量机(support vector machine,SVM)的多源信息复合模型的图像分类方法,并与传统最大似然法... 详细信息

基于国产资源一号02C星高分辨率(high resolution,HR)影像,提取了基于变差函数、灰度共生矩阵和梯度的多纹理特征,结合光谱信息构建了基于支持向量机(support vector machine,SVM)的多源信息复合模型的图像分类方法,并与传统最大似然法和决策树法的分类结果进行了比较。研究表明,变差函数纹理和梯度纹理参与的多源复合数据有效提高了图像的分类精度,总分类精度由85.14%提高到87.43%,Kappa系数由0.82提高到0.85;绝对值变差函数为纹理最佳窗口分析提供了理论依据,基于累积步长提取的纹理特征能显著提升图像分类的精度,分类准确率提高了13.94%,Kappa系数增加了0.17;基于多源复合数据的SVM高空间分辨率遥感图像分类方法能有效解决传统图像分类结果破碎的问题,比最大似然方法和决策树法的分类精度显著提高,总精度达到89.14%,Kappa系数为0.87,分别提高了6.85%和10.84%。实验表明,ZY-1 02C星HR数据在冬小麦信息提取中具有一定的稳定性和优势。

关键词：高分辨率相机多纹理特征累积步长支持向量机精准农业