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Vegetation fractional coverage change in a typical oasis region in Tarim River Watershed based on remote sensing

Journal of Arid Land 2013年第1期5卷 89-101页

作者： Fei ZHANG Tashpolat TIYIP JianLi DING mamat sawut Verner Carl JOHNSON NigaraTASHPOLAT DongWei GUI College of Resources and Environment Science Xinjiang University Urumqi 830046 China Key Laboratory of Oasis Ecology Xinjiang University Urumqi 830046 China Department of Physical and Environmental Sciences Colorado Mesa University Grand Junction Colorado 81501 USA Xinjiang Institute of Ecology and Geography Chinese Academy of Sciences Urumqi 830011 China Cele National Station of Observation & Research for Desert-Grassland Ecosystem in Xinjiang Cele 848300 China

Vegetation fractional coverage （VFC） is an important index to describe and evaluate the ecological system. The vegetation index is widely used to monitor vegetation coverage in the field of remote sensing （RS）. In this paper, the author conducted a case study of the delta oasis of Weigan and Kuqa rivers, which is a typical saline area in the Tarim River Watershed. The current study was based on the TM/ETM＋ images of 1989, 2001, and 2006, and supported by Geographic Information System （GIS） spatial analysis, vegetation index, and dimidiate pixel model. In addition, VBSl （vegetation, bare soil and shadow indices） suitable for TM/ETM＋ irrlages, constructed with FCD （forest canopy density） model principle and put forward by ITTO （International Tropical Timber Organization）, was used, and it was applied to estimate the VFC. The estimation accuracy was later prow^n to be up to 83.52%. Further, the study analyzed and appraised the changes in vegetation patterns and revealed a pattern of spatial change in the vegetation coverage of the study area by producing the map of VFC levels in the delta oasis. Forest, grassland, and farmland were the three main land-use types with high and extremely-high coverage, and they played an important role in maintaining the vegetation. The forest area determined the changes of the coverage area, whereas the other two land types affected the directions of change. Therefore, planting trees, protecting grasslands, reclaiming farmlands, and controlling unused lands should be included in a long-term program because of their importance in keeping regional vegetation coverage. Finally, the dynamic variation of VFC in the study area was evaluated according to the quantity and spatial distribution rendered by plant cover diigital images to deeply analyze the reason behind the variation.

关键词： vegetation fractional coverage (VFC) VBSI (vegetation, bare soil and shadow indices) dimidiate pixel model delta oasis of Weigan and Kuqa rivers

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基于特征波段选择和机器学习的陆地棉叶片水分估算

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干旱区地理 2023年第11期46卷 1836-1847页

作者：崔锦涛买买提·沙吾提新疆大学地理与遥感科学学院新疆乌鲁木齐830046 新疆绿洲生态重点实验室新疆乌鲁木齐830046 智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室新疆乌鲁木齐830046

棉花叶片含水量的及时准确监测对于评价棉花生长状态具有重要作用。为了精准估算棉花叶片含水量,以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲田间尺度上棉花叶片的高光谱数据和叶片水分数据为基础,采用分数阶微分对原始光谱进行处理,通过相关系数分... 详细信息

棉花叶片含水量的及时准确监测对于评价棉花生长状态具有重要作用。为了精准估算棉花叶片含水量,以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲田间尺度上棉花叶片的高光谱数据和叶片水分数据为基础,采用分数阶微分对原始光谱进行处理,通过相关系数分析法、竞争性自适应重加权采样算法(Competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、连续投影算法(Successive projections algorithm,SPA)、遗传算法(Genetic algorithm,GA)、蒙特卡罗无信息变量消除算法(Monte Carlo uninformative variables elimination,MC-UVE)以及将CARS与SPA耦合等方法筛选特征波段,采用基于鲸鱼优化算法(Whale optimization algorithm,WOA)改进随机森林回归(Random forest regression,RFR)建立全波段和特征波段的叶片水分含量反演模型,并使用独立样本进行验证分析。结果表明:(1)不同特征波段筛选方法得到的波段数量与位置不同,其中MC-UVE所得特征波段数量为8个,CARS所得特征波段数量为38个。SPA、GA与CARS-SPA方法中特征波段位置较为一致,基本集中在近红外的950~1050 nm范围内。(2)CARS-SPA-WOA-RFR模型反演效果最好,模型预测值决定系数(R2)=0.93,均方根误差(Root mean square error,RMSE)=0.032。最终构建的模型可为准确快速地监测棉花旱情以及精准灌溉提供决策依据。

关键词：光谱叶片含水量特征波段选择机器学习

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A Method of Soil Salinization Information Extraction with SVM Classification Based on ICA and Texture Features

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Agricultural Science & Technology 2011年第7期12卷 1046-1049,1074页

作者： ZHANG Fei TASHPOLAT Tiyip KUNG Hsiang-te DING Jian-li mamat.sawut VERNER Johnson HAN Gui-hong GUI Dong-wei College of Resources and Environment Science Xinjiang UniversityUrumqi 830046 Key Laboratory of Oasis Ecology Xinjiang UniversityUrumqi 830046 Department of Earth Sciences the University of MemphisMemphisTN 38152USA Graduate School of Xinjiang University Urumqi 830046 Department of Physical and Environmental Sciences Mesa State College in Grand Junction CO 81501USA Xinjiang Institute of Ecology and Geography Chinese Academy of SciencesUrumqi 830011 Cele National Station of Observation ＆ Research for Desert-Grassland Ecosystem in Xinjiang Cele 848300

Salt-affected soils classification using remotely sensed images is one of the most common applications in remote sensing,and many algorithms have been developed and applied for this purpose in the *** study takes the Delta Oasis of Weigan and Kuqa Rivers as a study area and discusses the prediction of soil salinization from ETM +Landsat *** reports the Support Vector Machine(SVM) classification method based on Independent Component Analysis(ICA) and Texture ***,the letter introduces the fundamental theory of SVM algorithm and ICA,and then incorporates ICA and texture *** classification result is compared with ICA-SVM classification,single data source SVM classification,maximum likelihood classification(MLC) and neural network classification qualitatively and *** result shows that this method can effectively solve the problem of low accuracy and fracture classification result in single data source *** has high spread ability toward higher array *** overall accuracy is 98.64%,which increases by10.2% compared with maximum likelihood classification,even increases by 12.94% compared with neural net classification,and thus acquires good ***,the classification method based on SVM and incorporating the ICA and texture features can be adapted to RS image classification and monitoring of soil salinization.

关键词： Independent component analysis(ICA) Texture features Support vector machine(SVM) Soil salinizaiton

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干旱区绿洲农田土壤重金属含量高光谱反演

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中国环境科学 2024年第4期44卷 2208-2216页

作者：买买提·沙吾提阿不都艾尼·阿不里胡昕新疆大学地理与遥感科学学院新疆乌鲁木齐830017 新疆绿洲生态重点实验室新疆乌鲁木齐830017 智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室新疆乌鲁木齐830017

对新疆渭库绿洲土壤样本的As、Hg、Pb、Cr、Zn和Cu共6种重金属含量与高光谱关系进行分析,基于逐步回归方法筛选出特征波段,采用地理加权回归(GWR)和普通最小二乘法回归(OLS)构建土壤重金属的高光谱反演模型.结果显示:1)研究区的6种重金... 详细信息

对新疆渭库绿洲土壤样本的As、Hg、Pb、Cr、Zn和Cu共6种重金属含量与高光谱关系进行分析,基于逐步回归方法筛选出特征波段,采用地理加权回归(GWR)和普通最小二乘法回归(OLS)构建土壤重金属的高光谱反演模型.结果显示:1)研究区的6种重金属元素含量存在一定的差异,土壤中的平均重金属含量依次为Zn>Pb>Cr>Cu>As>Hg,均未超过国家土壤背景值.研究区的Pb平均含量高于当地(新疆)土壤背景值,即研究区表土层中的Pb元素明显富集;2)不同的光谱变换使土壤重金属的光谱特征均得到了增强,但强度有所差异,经过二阶微分变换(SD)和一阶立方根微分变换(CRFD)的土壤光谱相对于原始光谱增强最显著;3)从模型验证来看,在反演6个土壤重金属元素含量时,GWR的R^(2)高于OLS,其中Zn的R^(2)接近0.8,Cu的R^(2)接近0.6,表明模型有一定预测能力,而As、Hg、Pb和Cr的R^(2)均依然低于0.5,模型预测能力并不理想;4)两种模型预测的6种土壤重金属含量的空间分布表现出一定的空间差异性.其中,As元素空间分布差异在这两种预测模型中最大,而其余5种重金属元素Hg、Pb、Cr、Zn和Cu的分布则较为均匀.通过高光谱反射率估算土壤重金属元素含量,实现了干旱区绿洲农田土壤重金属元素含量的高效快速反演,为干旱区绿洲农田土壤重金属元素含量动态监测提供了可靠的技术支撑.

关键词： GWR及OLS模型土壤重金属含量高光谱空间分布特征渭干河-库车河绿洲

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1950—2015年中国棉花生产时空动态变化

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地理学报 2020年第8期75卷 1699-1710页

作者：马春玥买买提·沙吾提姚杰古丽努尔·依沙克新疆大学资源与环境科学学院乌鲁木齐830046 新疆绿洲生态教育部重点实验室乌鲁木齐830046 新疆智慧城市与环境建模普通高校重点实验室乌鲁木齐830046 重庆盈熙横纵信息技术有限公司重庆400014

基于1950—2015年中国棉花生产分布数据,综合运用时序变化趋势、空间分析等方法,分析中国棉花产量、面积及单产的时空分布特征和重心迁移轨迹,在此基础上量化面积和单产对棉花产量变化的贡献度。结果表明:①1950—2015年间,中国棉花产... 详细信息

基于1950—2015年中国棉花生产分布数据,综合运用时序变化趋势、空间分析等方法,分析中国棉花产量、面积及单产的时空分布特征和重心迁移轨迹,在此基础上量化面积和单产对棉花产量变化的贡献度。结果表明:①1950—2015年间,中国棉花产量和单产总体呈上升趋势,产量增加521.44万t,单产增加1381.83 kg/hm2,面积经历剧烈波动、平稳发展及3次起落5个时期后,与1950年基本持平;②棉花产量和面积区域性差距较大,但总体呈增加趋势,单产变化趋势稳定,其中西北内陆棉区棉花生产年际波动最大;③1950—2015年中国棉花种植区域中近87%的地区产量增加,约63%的地区棉花面积减少,70%以上地区棉花单产增加。三大棉区产量和单产增加,但增长速率不断减小,西北内陆棉区缩减幅度最小,亦是中国棉花面积增长的主力棉区;④中国棉花生产形成"东南—西北"的格局,主产区由黄河流域棉区转为西北内陆棉区;棉花产量和面积重心均向西北方向移动,总移动距离分别为1947 km、1398 km,2010—2015年移动速度最大,分别达到159 km/a、140 km/a;西北内陆棉区生产重心由和田迁至阿克苏,长江流域棉区由六安迁至黄冈,黄河流域棉区则由邯郸迁至聊城;⑤全国棉花产量贡献由单产主导逐渐转变为面积主导,从棉区来看,长江和黄河流域棉区亦由单产主导逐渐转变为面积主导,西北内陆棉区则一直为面积主导。

关键词：棉花产量空间分析时空变化贡献率中国

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基于多维高光谱植被指数的冬小麦叶面积指数估算

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农业机械学报 2022年第5期53卷 181-190页

作者：吾木提·艾山江尼加提·卡斯木陈晨买买提·沙吾提伊犁师范大学资源与生态研究所伊宁835000 伊犁师范大学生物与地理科学学院伊宁835000 新疆大学地理科学学院乌鲁木齐830046

为提高干旱区冬小麦叶面积指数(Leaf area index,LAI)遥感估算精度,以拔节期冬小麦LAI为研究对象,在对冠层高光谱数据进行一阶(First derivative,FD)、二阶(Second derivative,SD)微分预处理的基础上,计算了任意波段组合的二维植被指数(... 详细信息

为提高干旱区冬小麦叶面积指数(Leaf area index,LAI)遥感估算精度,以拔节期冬小麦LAI为研究对象,在对冠层高光谱数据进行一阶(First derivative,FD)、二阶(Second derivative,SD)微分预处理的基础上,计算了任意波段组合的二维植被指数(Two-dimensional vegetation index,2DVI)和三维植被指数(Three-dimensional vegetation index,3DVI),通过进行与LAI之间相关性分析,寻求最佳波段组合的植被指数;利用人工神经网络(Artificial neural network,ANN)、K近邻(K-nearest neighbors,KNN)和支持向量回归(Support vector regression,SVR)算法分别建立LAI估算模型,并进行精度验证。结果表明:任意波段组合的植被指数与LAI相关性均显著提高,尤其是基于一阶微分预处理光谱的FD-3DVI-4(714 nm,400 nm,1001 nm)相关系数达到0.93(P<0.01),且最优组合波段主要位于红边位置。基于最优FD-3DVI植被指数和K近邻算法的估算模型表现突出,其决定系数R^(2)为0.89,均方根误差最低(RMSE为0.31),相对分析误差RPD为2.41;表明K近邻算法更适合解决非线性问题,能够提高估算精度,为后期作物长势评价、合理施肥等提供理论依据。

关键词：冬小麦任意波段组合植被指数叶面积指数高光谱

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基于冠层光谱特征的长绒棉叶绿素含量估算

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激光与光电子学进展 2022年第5期59卷 317-327页

作者：安赛日丁·艾尔肯买买提·沙吾提李金朝新疆大学资源与环境科学学院新疆乌鲁木齐830046 绿洲生态教育部重点实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆智慧城市与环境建模普通高校重点实验室新疆乌鲁木齐830046

探索了利用高光谱技术估算长绒棉叶片叶绿素含量的可行性,并野外测定了长绒棉的光谱数据和叶绿素含量,对光谱数据进行求一阶微分和包络线去除处理,然后构建了4种常见的植被指数与3种优化光谱指数。根据相关性分析,利用支持向量机(SVM)... 详细信息

探索了利用高光谱技术估算长绒棉叶片叶绿素含量的可行性,并野外测定了长绒棉的光谱数据和叶绿素含量,对光谱数据进行求一阶微分和包络线去除处理,然后构建了4种常见的植被指数与3种优化光谱指数。根据相关性分析,利用支持向量机(SVM)回归模型估算长绒棉叶片叶绿素含量。结果表明,在530~560 nm、700~750 nm波段范围内,叶绿素含量与光谱反射率呈负相关,一阶微分光谱相关性通过0.01显著性水平检验波段数最多;基于一阶微分建立SVM估算长绒棉叶绿素含量模型,决定系数达到了0.72,均方根误差和相对误差分别为1.99、0.72,其预测精度高于植被指数和优化光谱指数构建的SVM模型。该研究结果可为快速检测长绒棉叶绿素含量提供参考。

关键词：光谱学长绒棉叶绿素含量支持向量机高光谱估算模型

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基于WorldView-2影像的土壤含盐量反演模型

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农业工程学报 2017年第24期33卷 200-206页

作者：吾木提.艾山江买买提.沙吾提依力亚斯江.努尔麦麦提茹克亚.萨吾提王敬哲新疆大学资源与环境科学学院乌鲁木齐830046 新疆绿洲生态教育部重点实验室乌鲁木齐830046 新疆智慧城市与环境建模普通高校重点实验室乌鲁木齐830046

针对WorldView-2影像高空间分辨率评价其定量反演土壤含盐量的能力,以盐渍化现象较为明显的新疆克里雅河流域为研究对象,基于WorldView-2影像和实测高光谱数据,利用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和BP人工神经... 详细信息

针对WorldView-2影像高空间分辨率评价其定量反演土壤含盐量的能力,以盐渍化现象较为明显的新疆克里雅河流域为研究对象,基于WorldView-2影像和实测高光谱数据,利用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和BP人工神经网络(back propagation artificial neural networks,BP ANN)方法建立定量反演该流域土壤含盐量模型并做出研究区高空间分辨率土壤含盐量分布图。结果表明:1)利用实测高光谱数据和影像数据分别建立的2种模型中BP神经网络模型预测精度都高于PLSR模型,其中基于影像数据建立的6:8:1结构的3层BP神经网络模型决定系数R2、均方根误差RMSE、相对分析误差RPD分别为0.851、0.979、2.337,模型的稳定性和预测能力都优于PLSR模型(R2、RMSE、RPD分别为0.814、1.139、2.007)。2)利用WorldView-2影像提高了土壤含盐量制图的空间分辨率,归一化植被指数NDVI和比例植被指数RVI较有效降低了植被覆盖与土壤水分对预测精度的影响。该文建立的考虑植被覆盖与土壤水分定量反演土壤含盐量的模型不需要复杂的参数,一定程度上满足了干旱、半干旱地区的盐渍化监测需求,可以促进WorldView-2等高空间分辨率卫星在盐渍化监测中的进一步应用。

关键词：遥感土壤盐分测量 WorldView-2影像克里雅河流域实测高光谱神经网络反演模型

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基于GEE平台渭库绿洲棉花水分生产率遥感估算

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干旱区地理 2023年第10期46卷 1632-1642页

作者：何旭刚买买提·沙吾提盛艳芳李荣鹏新疆大学地理与遥感科学学院新疆乌鲁木齐830046 新疆绿洲生态重点实验室新疆乌鲁木齐830046 智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室新疆乌鲁木齐830046

作物水分生产率的准确和定量化评价是提高干旱区作物产量的基础,对缓解水资源短缺和农业可持续发展具有重要意义。以塔里木盆地北岸的渭干河-库车河绿洲(渭库绿洲)为典型区域,基于Google Earth Engine(GEE)云平台,通过建立2009—2020年... 详细信息

作物水分生产率的准确和定量化评价是提高干旱区作物产量的基础,对缓解水资源短缺和农业可持续发展具有重要意义。以塔里木盆地北岸的渭干河-库车河绿洲(渭库绿洲)为典型区域,基于Google Earth Engine(GEE)云平台,通过建立2009—2020年流域SEBAL遥感蒸散发模型、棉花分布识别模型及估产模型,对流域棉花水分生产率进行评价。结果表明:(1)渭库绿洲棉花产量从2009年的1610.10 kg·hm-2增长到2020年的1855.05 kg·hm-2,增长率为13.20%,棉花种植面积逐年向绿洲边缘延伸,棉花产量重心整体自西向东移动2485 m。(2)棉花生长期2009年蒸散发均值为686.80 mm,2020年为738.66 mm,整体呈上升趋势,其增长率为7.02%,棉花生长期蒸散发最大值为花铃期和吐絮期,蒸散发较高值主要分布在绿洲内部与塔里木河北岸边缘。(3)2009年水分生产率均值为0.21 kg·m^(-3),2020年均值为0.25 kg·m^(-3),12 a间水分生产率均值增长率为16%。在空间上,渭库绿洲水分生产率重心在红旗镇自东北向西南移动1832 m,年均移动速度为152.67m·a^(-1)。绿洲棉花水分生产率呈现东西方向大于南北方向扩张趋势,空间分布方向趋势增强,空间格局趋向集聚化。(4)12 a间产量的增长速度超过了蒸散发的上升速度,促使水分生产率提高。其次,水分生产率与棉花种植面积和合理的水量灌溉技术密切相关,水分生产率高值主要分布于沙雅县新垦农场和新和县桑塔木农场,由于农场规模化种植和集约化管理,促进了棉花增产、农业水资源的稳定分配和高效利用。

关键词： Google Earth Engine(GEE) 蒸散发棉花提取棉花产量水分生产率渭库绿洲

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基于GF-1/2卫星数据的冬小麦叶面积指数反演

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作物学报 2020年第5期46卷 787-797页

作者：吾木提·艾山江买买提·沙吾提陈水森李丹新疆大学资源与环境科学学院新疆乌鲁木齐830046 新疆绿洲生态教育部重点实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆智慧城市与环境建模普通高校重点实验室新疆乌鲁木齐830046 广州地理研究所广东广州510070

叶面积指数(leaf area index,LAI)是监测作物生长状况的重要参数,准确、快速、大面积估算LAI不仅有助于更好地监测农作物,而且也有助于其在建模、总体作物管理及精准农业中的应用。本研究为了利用国产遥感影像快速、大面积反演冬小麦LAI... 详细信息

叶面积指数(leaf area index,LAI)是监测作物生长状况的重要参数,准确、快速、大面积估算LAI不仅有助于更好地监测农作物,而且也有助于其在建模、总体作物管理及精准农业中的应用。本研究为了利用国产遥感影像快速、大面积反演冬小麦LAI,以GF-1/2影像作为数据源,提取常用植被指数,结合不同生育期(起身期、拔节期、开花期)实测LAI数据,建立反演冬小麦LAI的单变量和多变量经验模型,并对其进行验证。结果表明,GF-1起身期、GF-1拔节期以及GF-1开花期提取的植被指数中,MSR(modified simple ratio)、GNDVI(green normalized difference vegetation index)、EVI(enhanced vegetation index)与LAI间的相关系数最大,分别为0.708、0.671和0.743,说明这些植被指数与冬小麦LAI间的相关性较显著;GF-1不同生育期的反演模型相比,基于拔节期GNDVIGF-1建立的二次多项式模型和基于开花期EVIGF-1、GSRGF-1(green simple ratio)、NDVIGF-1(normalized difference vegetation index)建立的PLSR(partial least squares regression)模型R2最大,均为0.783,PLSR模型的RMSE小于二次多项式模型,说明该多变量模型的稳定性优于单变量模型;同一个生育期不同影像相比,基于GF-2的NDVIGF-2建立的二次多项式模型和基于NDVIGF-2、MSRGF-2、SAVIGF-2(soil-adjusted vegetation index)建立的PLSR模型精度高于基于GF-1的2种模型,R2分别为0.768和0.809;不同生育期反演的LAI分布图表明,LAI反演值与实测LAI值基本吻合。以上研究结果说明国产高分辨率遥感影像在农作物生理参数反演中有一定的应用价值,可以为以后的相关研究提供一定的参考。

关键词： GF-1/2影像植被指数叶面积指数灰色关联度分析遥感反演

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