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Quantitative extraction of the bedrock exposure rate based on unmanned aerial vehicle data and Landsat-80li image in a karst environment

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Frontiers of Earth Science 2018年第3期12卷 481-490页

作者： Hongyan WANG qiangzi li Xin DU Longcai ZHAO Institute of Remote Sensing and Digital Earth Chinese Academy of Sciences Beijing 100101 China

In the karst regions of southwest China, rocky desertification is one of the most serious problems in land degradation. The bedrock exposure rate is an important index to assess the degree of rocky desertification in karst regions. Because of the inherent merits of macro-scale, frequency, efficiency, and synthesis, remote sensing is a promising method to monitor and assess karst rocky desertification on a large scale. However, actual measurement of the bedrock exposure rate is difficult and existing remote-sensing methods cannot directly be exploited to extract the bedrock exposure rate owing to the high complexity and heterogeneity of karst environments. Therefore, using unmanned aerial vehicle （UAV） and Landsat-8 Operational Land Imager （Oli） data for Xingren County, Guizhou Province, quantitative extraction of the bedrock exposure rate based on multi-scale remote-sensing data was developed. Firstly, we used an object-oriented method to carry out accurate classification of UAV images. From the results of rock extraction, the bedrock exposure rate was calculated at the 30 m grid scale. Parts of the calculated samples were used as training data; other data were used for model validation. Secondly, in each grid the band reflectivity ofLandsat-80li data was extracted and a variety of rock and vegetation indexes （e.g., NDVI and SAVI） were calculated. Finally, a network model was established to extract the bedrock exposure rate. The correlation coefficient of the network model was 0.855, that of the validation model was 0.677 and the root mean square error of the validation model was 0.073. This method is valuable for wide-scale estimation of bedrock exposure rate in karst environments. Using the quantitative inversion model, a distribution map of the bedrock exposure rate in Xingren County was obtained.

关键词： bedrock exposure rate quantitative extraction UAV and Landsat-80li data karst rocky desertification

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Remote sensing-based global crop monitoring: experiences with China’s CropWatch system

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International Journal of Digital Earth 2014年第2期7卷 113-137页

作者： Bingfang Wu Jihua Meng qiangzi li Nana Yan Xin Du Miao Zhang Institute of Remote Sensing and Digital Earth Chinese Academy of SciencesBeijingChina

Monitoring the production of main agricultural crops is important to predict and prepare for disruptions in food supply and fluctuations in global crop market ***’s global crop-monitoring system(CropWatch)uses remote sensing data combined with selected field data to determine key crop production indicators:crop acreage,yield and production,crop condition,cropping intensity,crop-planting proportion,total food availability,and the status and severity of *** are combined to analyze the balance between supply and demand for various food crops and if needed provide early warning about possible food *** data processing is highly automated and the resulting products provide new kinds of inputs for food security *** paper presents a comprehensive overview of CropWatch as a remote sensingbased system,describing its structure,components,and monitoring *** paper also presents examples of monitoring results and discusses the strengths and limitations of the CropWatch approach,as well as a comparison with other global crop-monitoring systems.

关键词： CropWatch crop monitoring remote sensing crop production

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Land use and land cover classification using Chinese GF-2 multispectral data in a region of the North China Plain

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Frontiers of Earth Science 2019年第2期13卷 327-335页

作者： Kun JIA Jingcan liU Yixuan TU qiangzi li Zhiwei SUN Xiangqin WEI Yunjun YAO Xiaotong ZHANG State Key Laboratory of Remote Sensing Science Jointly Sponsored by Beijing Normal University and Institute of Remote Sensing and Digital Earth of Chinese Academy of SciencesBeijing 100875China Beijing Engineering Research Center for Global Land Remote Sensing Products Faculty of Geographical ScienceBeijing Normal UniversityBeijing 100875China Institute of Remote Sensing and Digital Earth Chinese Academy of SciencesBeijing 100101China Beijing Geoway Times Software Technology Co. Ltd.Beijing 100043China

The newly launched GF-2 satellite is now the most advanced civil satellite in China to collect high spatial resolution remote sensing *** study investigated the capability and strategy of GF?2 multispectral data for land use and land cover (LULC) classification in a region of the North China *** pixel-based and object-based classifications using maximum likelihood (MLC) and support vector machine (SVM) classifiers were evaluated to determine the classification strategy that was suitable for GF?2 multispectral *** validation results indicated that GF-2 multispectral data achieved satisfactory LULC classification performance,and object-based classification using the SVM classifier achieved the best classification accuracy with an overall classification accuracy of 94.33% and kappa coefficient of ***,considering the LULC classification performance and data characteristics,GF-2 satellite data could serve as a valuable and reliable high-resolution data source for land surface *** works should focus on improving LULC classification accuracy by exploring more classification features and exploring the potential applications of GF-2 data in related applications.

关键词： land use and land cover classification GF-2 North China Plain multispectral data

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全国农作物叶面积指数遥感估算方法

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农业工程学报 2007年第2期23卷 160-167页

作者：蒙继华吴炳方李强子中国科学院遥感应用研究所北京100101

目前对农作物叶面积指数LAI的遥感估算研究多是针对单一作物或是作物种植结构单一的区域,该文运用大尺度农作物叶面积指数的遥感估算方法,在像元尺度上对4个代表性实验站的LAI与归一化植被指数(NDVI)的相互关系进行了回归分析后,得到4... 详细信息

目前对农作物叶面积指数LAI的遥感估算研究多是针对单一作物或是作物种植结构单一的区域,该文运用大尺度农作物叶面积指数的遥感估算方法,在像元尺度上对4个代表性实验站的LAI与归一化植被指数(NDVI)的相互关系进行了回归分析后,得到4种代表性作物种植结构的LAI估算模型,然后结合全国农作物种植结构数据对模型外推,建立了一个全国尺度的遥感模型,并估算了全国作物LAI。该文使用“863”项目山东遥感应用综合试验中的作物LAI观测数据进行了验证,结果表明该模型较其它估算模型达到了较高的精度,最大相对误差为39%,平均的相对误差为19%。该模型的计算结果已经在“中国农情遥感速报”系统中得到了广泛的应用。

关键词：遥感作物叶面积指数遥感模型归一化植被指数估算

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运行化的农作物长势遥感监测系统

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高技术通讯 2007年第1期17卷 94-99页

作者：蒙继华吴炳方李强子张磊中国科学院遥感应用研究所北京100101

详细介绍了全国农作物长势遥感监测系统的设计、实现及运行。系统的设计以运行化为目标，即多方法监测、多尺度监测、多指数监测和系统化。系统建成后使用实时处理的气象卫星数据，实现了全国范围不同尺度的作物长势监测，经2005年一年... 详细信息

详细介绍了全国农作物长势遥感监测系统的设计、实现及运行。系统的设计以运行化为目标，即多方法监测、多尺度监测、多指数监测和系统化。系统建成后使用实时处理的气象卫星数据，实现了全国范围不同尺度的作物长势监测，经2005年一年的运行，达到了运行化的要求，为相关部门提供了及时的决策依据。

关键词：农作物长势监测遥感运行化系统

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国外农情遥感监测系统现状与启示

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地球科学进展 2010年第10期25卷 1003-1012页

作者：吴炳方蒙继华李强子中国科学院遥感应用研究所北京100101

大范围的可靠农情信息对粮食市场及相关政策的制定至关重要,是保障区域及全球粮食安全的重要依据,在全球气候变化、人口增长、土地利用/覆盖变化剧烈的背景下,对这一信息的需求也更加迫切。传统农情信息的获取依赖于庞大的调查队伍和大... 详细信息

大范围的可靠农情信息对粮食市场及相关政策的制定至关重要,是保障区域及全球粮食安全的重要依据,在全球气候变化、人口增长、土地利用/覆盖变化剧烈的背景下,对这一信息的需求也更加迫切。传统农情信息的获取依赖于庞大的调查队伍和大量的调查工作,信息的获取存在成本高、时效性差和结果受主观影响大的缺点。伴随着近30年遥感技术本身及其在农情信息获取领域能力的提升,一些国家与国际组织建设了各自的农情遥感监测系统,并开展了运行化的监测。对美国、欧盟、FAO、加拿大、巴西、阿根廷、俄罗斯、印度等主要的农情遥感监测系统进展进行了详细的介绍,并通过对这些系统的分析得到一些农情监测系统建设的启示。指出作物种植面积估算、单产预测、长势监测、旱情监测是农情遥感监测中最主要的4个主题。在面积估算方面,各个系统在遥感技术不断发展的同时对地面调查的依赖并没有减少,甚至得到了强化,这与遥感降低地面调查的初衷相违背,导致遥感技术在大范围农情监测中的潜力没有得到充分发挥,在单产预测方面,需要发展独立的遥感预测方法。提升遥感的作用是未来一段时间内农情遥感监测系统建设的主要方向。

关键词：农情遥感系统

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玉米大豆生长中后期遥感辨识的指示性特征研究

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遥感学报 2022年第7期26卷 1410-1422页

作者：沈宇李强子杜鑫王红岩张源中国科学院空天信息创新研究院遥感卫星应用国家工程实验室北京100101 中国科学院大学资源与环境学院北京100049

玉米和大豆是两种主要的粮食作物,及时准确地监测两者的种植面积对于产量预测和市场价格的制定具有重要的意义。利用遥感技术探究在生长季中后期能有效区分玉米和大豆的指示性特征集,为在不同实验区进行推广应用和提前玉米和大豆种植面... 详细信息

玉米和大豆是两种主要的粮食作物,及时准确地监测两者的种植面积对于产量预测和市场价格的制定具有重要的意义。利用遥感技术探究在生长季中后期能有效区分玉米和大豆的指示性特征集,为在不同实验区进行推广应用和提前玉米和大豆种植面积信息发布的时间提供技术支撑。文章以玉米和大豆为研究对象,以黑龙江和安徽省两个典型种植区为实验区,以高分一号影像为数据源,计算多种植被指数特征和两种纹理特征,同时利用特征优选方法评价特征间的相对重要性,并结合随机森林分类算法分析特征个数对精度的影响,得到不同试验区区分两者的最佳特征子集。随后根据不同实验区最佳特征子集的共同点和差异,遴选出对玉米和大豆中后期区分的遥感指示性识别特征集,并设计实验方案验证其有效性和稳定性。实验表明:在玉米和大豆生长中后期存在具有高效辨识两者的遥感特征集,能有效和稳定地增强两者的遥感识别能力;在不同实验区,基于特征优选方法可以选择出区分玉米和大豆的最佳分类特征子集,得到两者最优的识别效果,比仅仅使用原始波段特征的分类精度提升了近10个百分点,总体分类精度能够平均达到97%,Kappa系数0.96,玉米和大豆的单类分类精度平均超过95%;在不同的种植区,利用玉米和大豆的指示性特征集可以得到几乎与优选出的最佳特征子集同样的分类精度和制图效果,且具有稳定性和有效性,较最佳特征集更具推广使用意义。指示性特征集包含6种:植被指数中的比值植被指数(RVI),差值植被指数(DVI),转换型植被指数(TVI),改进型叶绿素吸收比率指数(MCARI)和灰度共生矩阵(GLCM)纹理特征中的二阶矩(the Second Moment)和熵(Entropy)。

关键词：遥感玉米大豆遥感识别特征分类 GF-1

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基于高斯差分模型的雪地扰动痕迹遥感识别

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遥感技术与应用 2015年第1期30卷 140-147页

作者：刘吉磊李强子杜鑫中国科学院遥感与数字地球研究所北京100101 中国科学院大学北京100049

雪面上人或动物的活动信息涉及冬季动物迁移追踪、人员活动轨迹检测、安全防卫等各领域应用,利用遥感技术监测人或动物的活动痕迹可以及时掌握动物的迁移情况、江上人员活动范围等信息,进而可为相应的管理决策提供依据。利用高分辨率遥... 详细信息

雪面上人或动物的活动信息涉及冬季动物迁移追踪、人员活动轨迹检测、安全防卫等各领域应用,利用遥感技术监测人或动物的活动痕迹可以及时掌握动物的迁移情况、江上人员活动范围等信息,进而可为相应的管理决策提供依据。利用高分辨率遥感技术,通过图像滤波等增强处理,可以识别冰雪覆盖区域经人或动物活动后产生的微弱线状扰动痕迹,为后续分析提供帮助。提出了利用高斯差分滤波器(DoG)进行冬季冰雪覆盖区域扰动痕迹识别的监测方法。通过对吉林省龙井市结冰江面上活动痕迹的实验表明,当σ取1.5时,DoG带通滤波频率与人员过江痕迹频率一致,对痕迹增强效果最明显,此时的滤波器为最佳滤波器,痕迹总体提取精度达到83.67%,优于传统的Laplacian算子、Sobel算子和Prewitt算子滤波方法。说明通过DoG滤波器处理,能够有效地突出雪面上人或动物的活动痕迹,可为进一步识别人或动物活动类型、追踪路线以及相关部门的安全巡逻提供服务。

关键词：高分辨率遥感高斯差分滤波器雪地痕迹目标识别

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天祝白牦牛MSTN基因编码区克隆及生物信息学分析

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浙江农业学报 2017年第4期29卷 618-624页

作者：张丽刘丽霞李强子陈红西北民族大学生命科学与工程学院甘肃兰州730030

为探讨天祝白牦牛MSTN基因的分子结构特征,通过PCR扩增和测序技术以及生物信息学分析工具对天祝白牦牛MSTN基因进行克隆、测序及相关生物信息学分析。结果表明,天祝白牦牛MSTN基因编码区序列全长1 128 bp,编码375个氨基酸残基;天祝白牦... 详细信息

为探讨天祝白牦牛MSTN基因的分子结构特征,通过PCR扩增和测序技术以及生物信息学分析工具对天祝白牦牛MSTN基因进行克隆、测序及相关生物信息学分析。结果表明,天祝白牦牛MSTN基因编码区序列全长1 128 bp,编码375个氨基酸残基;天祝白牦牛MSTN基因编码蛋白分子量42.55 ku,理论等电点为6.14;生物信息学预测发现,天祝白牦牛MSTN蛋白是不稳定的亲水蛋白,mRNA二级结构的最小自由能为-1 135.16 k J·mol^(-1),蛋白质二、三级结构均是以无规卷曲和延伸链为主的混合型蛋白。天祝白牦牛MSTN基因的成功克隆为进一步研究牦牛MSTN的遗传特性和生理机制奠定了基础。

关键词：天祝白牦牛 MSTN基因克隆生物信息学

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关键时相长势—环境和景观特征对河北省县级尺度冬小麦单产估算精度影响分析

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遥感学报 2022年第7期26卷 1354-1367页

作者：朱炯杜鑫李强子张源王红岩赵云聪中国科学院空天信息创新研究院遥感卫星应用国家工程实验室北京100101 中国科学院大学北京100049

区域尺度上精准、快速的作物单产估算可以有效地为国家粮食安全相关政策的制定提供数据支撑。本文针对县级估产时相和特征类型选择问题,基于遥感、气象和统计等多源数据,通过不同时相和特征要素之间的组合分析来探索其对于县级尺度冬小... 详细信息

区域尺度上精准、快速的作物单产估算可以有效地为国家粮食安全相关政策的制定提供数据支撑。本文针对县级估产时相和特征类型选择问题,基于遥感、气象和统计等多源数据,通过不同时相和特征要素之间的组合分析来探索其对于县级尺度冬小麦单产估算的影响。特征要素主要考虑作物长势、环境(水分和光温条件)和农田景观3个类型;时相主要考虑由冬小麦生长过程NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)曲线特征提取的5个关键时段(P1—P5)。利用不同时相与类型特征的组合与统计单产构建随机森林回归模型,根据精度评价结果分析各组合的优劣。2014年—2017年的数据用来建模,2018年数据用来验证。对于单时相,P2、P3、P4的表现明显好于P1和P5;多时相的准确度明显优于单时相,其中P2、P4的组合效果最佳。对于不同类型的特征要素,作物长势特征参量对估产精度的影响最大,而水分影响和光温条件等环境因子的加入对估产准确性并没有明显提升,农田景观参数的加入能够有效提升估产的准确性。在最优组合的基础上,剔除冗余变量优选出5个重要的指标因子(PROP、NDVI_P2、B2_P2、ED、B1_P4),并建立单产估算模型获取2018年河北省冬小麦县级尺度单产。结果表明,平均相对误差(MRE)仅为2.85%,决定系数(R 2)为0.83,均方根误差(RMSE)为253.25 kg/ha,归一化均方根误差(NRMSE)为4.09%。研究结果为全国县级冬小麦单产估算提供了新的思路和方法参考。

关键词：遥感估产冬小麦统计数据 NDVI 随机森林河北省

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