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Estimation of Rice Aboveground Biomass by UAV Imagery with Photosynthetic Accumulation Models

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Plant Phenomics 2023年第3期5卷 418-434页

作者： Kaili Yang Jiacai Mo Shanjun Luo Yi Peng shenghui fang Xianting Wu Renshan Zhu Yuanjin Li Ningge Yuan Cong Zhou Yan Gong School of Remote Sensing and Information Engineering Wuhan UniversityWuhanChina Lab for Remote Sensing of Crop Phenotyping Wuhan UniversityWuhanChina College of Life Sciences Wuhan UniversityWuhanChina

The effective and accurate aboveground biomass(AGB)estimation facilitates evaluating crop growth and site-specific crop *** that rice accumulates AGB mainly through green leaf photosynthesis,we proposed the photosynthetic accumulation model(PAM)and its simplified version and compared them for estimating *** methods estimate the AGB of various rice cultivars throughout the growing season by integrating vegetation index(Ⅵ)and canopy height based on images acquired by unmanned aerial vehicles(UAV).The results indicated that the correlation of Ⅵ and AGB was weak for the whole growing season of rice and the accuracy of the height model was also limited for the whole growing *** comparison with the NDVI-based rice AGB estimation model in 2019 data(R^(2)=0.03,RMSE=603.33 g/m^(2))and canopy height(R^(2)=0.79,RMSE=283.33 g/m^(2)),the PAM calculated by NDVI and canopy height could provide a better estimate of AGB of rice(R^(2)=0.95,RMSE=136.81 g/m^(2)).Then,based on the time-series analysis of the accumulative model,a simplified photosynthetic accumulation model(SPAM)was proposed that only needs limited observations to achieve R^(2) above *** PAM and SPAM models built by using 2 years of samples successfully predicted the third year of samples and also demonstrated the robustness and generalization ability of the *** conclusion,these methods can be easily and efficiently applied to the UAV estimation of rice AGB over the entire growing season,which has great potential to serve for large-scale field management and also for breeding.

关键词： Biomass cultivar season

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动态调整权重的光谱匹配测度法分类的研究

武汉大学学报（信息科学版） 2006年第12期31卷 1044-1046页

作者：方圣辉龚浩武汉大学遥感信息工程学院武汉市珞喻路129号430079

提出了动态调整权重的光谱匹配测度的分类方法,它可以根据不同影像、不同分类目的等自适应调整光谱距离和光谱形状测度在分类中的权重,从而达到正确分类的目的。通过对高光谱影像分类的试验,验证了该方法的正确性。

关键词：光谱匹配光谱距离光谱形状分类

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基于连续小波分析的混合植被叶绿素反演

武汉大学学报（信息科学版） 2015年第3期40卷 296-302页

作者：方圣辉乐源梁琦武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079

利用DB4小波函数对两个尺度4个数据集混合植被高光谱数据进行连续小波分析,分析小波系数与叶绿素含量之间的相关性,建立模型并利用验证数据进行验证,将模型精度与植被指数经验模型进行比较,最后进行了不同数据集之间的交叉验证。结果表... 详细信息

利用DB4小波函数对两个尺度4个数据集混合植被高光谱数据进行连续小波分析,分析小波系数与叶绿素含量之间的相关性,建立模型并利用验证数据进行验证,将模型精度与植被指数经验模型进行比较,最后进行了不同数据集之间的交叉验证。结果表明,在叶片尺度与冠层尺度上,基于连续小波分析进行混合植被叶绿素反演,所得模型精度均高于植被指数经验模型精度;在相同尺度上,模拟与实测数据集之间有相同的小波系数特征区域,可以用来进行叶绿素含量反演。

关键词：高光谱连续小波分析小波系数植被指数

傅里叶谱纹理和光谱信息结合的高分辨率遥感影像地表覆盖分类

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武汉大学学报（信息科学版） 2017年第3期42卷 362-368页

作者：佃袁勇杨光方圣辉华中农业大学园艺林学学院湖北武汉430070 武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079

以高空间分辨率遥感影像为研究对象,将纹理特征与影像的光谱特征结合起来,用于地表覆盖类型分类。设计了一种基于傅里叶谱纹理的分类策略,对主成分分析后的第1、2主分量特征影像,利用径向谱(r-spectrum)提取纹理特征,并将纹理与光谱特... 详细信息

以高空间分辨率遥感影像为研究对象,将纹理特征与影像的光谱特征结合起来,用于地表覆盖类型分类。设计了一种基于傅里叶谱纹理的分类策略,对主成分分析后的第1、2主分量特征影像,利用径向谱(r-spectrum)提取纹理特征,并将纹理与光谱特征结合起来,构建了不同的分类特征用于支持向量机分类模型。以Salinas数据集和QuickBird影像为例,验证该算法。结果表明,纹理与光谱信息的结合可以明显提高高分辨率遥感影像的分类精度;由傅里叶径向谱提取的纹理特征可以很好的应用到高分辨率遥感影像的分类问题中,分类精度高于基于傅里叶总能量谱和灰度共生矩阵的分类精度;利用该算法对PCA变换后的第1和第2分量提取的纹理特征具有一定的互补性,并且结合多特征图像的纹理特征提取优于单特征图像的纹理特征提取。

关键词：高空间分辨率径向谱纹理特征主成分分析

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基于边缘特征的变化检测方法研究

武汉大学学报（信息科学版） 2005年第2期30卷 135-138页

作者：方圣辉佃袁勇李微武汉大学遥感信息工程学院武汉市珞喻路129号430079

提出了一种结合边缘特征和灰度信息的变化检测方法,该检测方法对于检测线状目标变化具有较好的效果,同时也能减小由于配准而产生的误差。试验结果表明了该方法的可行性。

关键词：边缘提取变化检测缓冲区检测

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基于光谱特征和颜色特征的油菜提取研究

农业机械学报 2018年第3期49卷 158-165页

作者：王东方圣辉王政武汉大学遥感信息工程学院武汉430079 纽卡斯尔大学工程学院

大区域油菜空间分布的准确提取是油菜估产、食用油保障及农业管理的基础。花期油菜不仅光谱特征发生变化,其黄色花朵与同时期植被在视觉上的差异也相当显著。本文基于2016年油菜盛花期的湖北省GF-1 WFV影像,利用NGVI表征光谱特征,HSV变... 详细信息

大区域油菜空间分布的准确提取是油菜估产、食用油保障及农业管理的基础。花期油菜不仅光谱特征发生变化,其黄色花朵与同时期植被在视觉上的差异也相当显著。本文基于2016年油菜盛花期的湖北省GF-1 WFV影像,利用NGVI表征光谱特征,HSV变换后的H、S、V分量表征颜色特征,按NGVI、H、S、V顺序逐级确定油菜和非油菜分离阈值,实现油菜提取;对提取结果首先用混淆矩阵进行精度评定,并与支持向量机方法进行精度对比,然后用农业统计数据对油菜提取面积进行验证。基于本文方法提取的油菜总体精度为94.51%,Kappa系数为0.89,分别比支持向量机方法提高约4个百分点和0.1;与统计面积相比,省级尺度油菜提取面积相对误差为-14.14%,市级、县级尺度决定系数分别为0.837(n=17)、0.738(n=83)。此外,将本文方法应用到GF-2 PMS影像上,其结果与油菜参考图相比,油菜提取面积相对误差为-8.33%,空间一致度为91.67%。本研究方法简单有效,可以为大区域油菜制图提供一种全新、高效的解决方案。

关键词：油菜花期 NGVI HSV变换 GF-1 WFV

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多尺度分割的高分辨率遥感影像变化检测

遥感学报 2016年第1期20卷 129-137页

作者：佃袁勇方圣辉姚崇怀华中农业大学园艺林学学院湖北武汉430070 武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079

针对高空间分辨率的遥感影像,提出了一种基于多尺度分割的变化检测算法。采用Mean-Shift分割算法对影像进行多尺度分割,构建了不同尺度上的地理对象,以不同尺度上的地理对象灰度均值构建了变化检测的多尺度特征向量,采用变化矢量分析法... 详细信息

针对高空间分辨率的遥感影像,提出了一种基于多尺度分割的变化检测算法。采用Mean-Shift分割算法对影像进行多尺度分割,构建了不同尺度上的地理对象,以不同尺度上的地理对象灰度均值构建了变化检测的多尺度特征向量,采用变化矢量分析法获得最后的变化检测结果。以城镇区和农田区的Quick Bird影像对本文算法进行了检验,从精度评价的效果来看,无论城镇区还是农田区,采用面向对象的变化检测方法精度都高于基于单像素的检测方法,且当尺度层数固定时,多尺度组合的变化检测结果优于单一尺度的变化检测结果,对城镇、农田区域的变化检测的精度分别达到87.57%和81.55%。本文算法既可以顾及大面积同质区域变化,又可以反映小的地物目标及边缘部分的变化,能够很好地满足城镇、农田等不同环境背景下的变化检测需求,在国土资源监测中具有一定的应用价值。

关键词：变化检测多尺度分割地理对象高分辨率遥感影像 Mean-Shift 变化矢量分析

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一种面向地理对象的遥感影像变化检测方法

武汉大学学报（信息科学版） 2014年第8期39卷 906-912页

作者：佃袁勇方圣辉姚崇怀华中农业大学园艺林学学院湖北武汉430070 武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079

根据高空间分辨率影像上变化区域呈聚集状分布的特点,提出了一种面向地理对象的遥感影像变化检测算法。在利用Mean-Shift分割算法的基础上,获得不同时相地理对象的灰度特征信息,结合变化矢量分析,采用最大数学期望算法自动提取变化区域... 详细信息

根据高空间分辨率影像上变化区域呈聚集状分布的特点,提出了一种面向地理对象的遥感影像变化检测算法。在利用Mean-Shift分割算法的基础上,获得不同时相地理对象的灰度特征信息,结合变化矢量分析,采用最大数学期望算法自动提取变化区域。以QuickBird、SPOT、TM三组不同空间分辨率的影像进行算法验证并比较了该方法与单像素变化检测算法的差异。结果表明,三组影像中面向对象的变化检测算法的检测精度分别为91.1%,87.3%和84.3%,单像素的变化检测算法检测精度分别为86.41%,82.48%和81.02%。试验结果显示面向对象的算法检测精度高于基于单像素的变化检测算法,且对高空间分辨率的影像检测效果要优于对中低空间分辨率的影像的检测效果。该算法减少了变化阈值确定中的人工干预,克服了以像素为单位的变化检测算法中由于缺少空间邻域信息而产生孤立、离散、不连通变化结果的问题,能够满足在不同土地覆盖类型下的变化检测要求,在国土资源监测中具有一定的使用价值。

关键词：变化检测影像分割地理对象 Mean-Shift EM

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基于高光谱数据的水稻叶片净光合速率反演

中国农业大学学报 2020年第1期25卷 56-65页

作者：刘聪彭漪方圣辉武汉大学遥感信息工程学院武汉430079

以水稻叶片光谱和光合入射有效辐射(PARin)为数据源,分别使用8种叶绿素相关植被指数和其与PARin的乘积对珞优9348和丰两优4号品种水稻叶片在3种氮肥浓度下的净光合速率进行反演,建立不同氮肥水平下,品种无关的水稻叶片净光合速率估算模... 详细信息

以水稻叶片光谱和光合入射有效辐射(PARin)为数据源,分别使用8种叶绿素相关植被指数和其与PARin的乘积对珞优9348和丰两优4号品种水稻叶片在3种氮肥浓度下的净光合速率进行反演,建立不同氮肥水平下,品种无关的水稻叶片净光合速率估算模型,并验证精度。结果表明:1)仅基于叶绿素相关植被指数反演叶片净光合速率是不可行的,模型R^2均0.75,RMSE不超过1.85μmol/(m^2·s);3)区分高、低氮水平进行反演,基于CI的模型R^2分别为0.80和0.89,RMSE分别为1.25和1.37μmol/(m^2·s),可满足反演需求。因此,基于叶绿素植被指数CI的模型可适用于不同品种的水稻叶片净光合速率统一反演。

关键词：高光谱反射率叶绿素相关植被指数入射光合有效辐射净光合速率