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基于色彩运算和混沌粒子群滤波的土壤粗糙度测算

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农业机械学报 2015年第3期46卷 158-165页

作者：李俐王荻王鹏新黄健熙朱德海中国农业大学信息与电气工程学院北京100083

采用插入参考刻度板读取土壤高度信息是一种简单易行的土壤粗糙度测量方法。针对人工读取效率低、基于图像的计算机读取精度受农田环境光照的影响和土壤表面异物(如杂草、植被)影响的问题,提出了一种简化参考刻度板的图像获取和全自动... 详细信息

采用插入参考刻度板读取土壤高度信息是一种简单易行的土壤粗糙度测量方法。针对人工读取效率低、基于图像的计算机读取精度受农田环境光照的影响和土壤表面异物(如杂草、植被)影响的问题,提出了一种简化参考刻度板的图像获取和全自动图像处理的粗糙度测算方法,该方法在利用色彩运算和阈值分割消除杂草和阴影影响的基础上,进行土壤边界提取和比例尺的计算,进而获得土壤粗糙度。为了提高方法的自动化程度和鲁棒性,阈值分割采用混沌粒子群优化滤波实现。实验表明,结合色彩运算和混沌粒子群优化的土壤粗糙度测算方法降低了对拍摄环境的要求,能快速高效地计算土壤粗糙度,所提取的土壤轮廓线高度误差控制在0.5 cm以下,所得均方根高度误差在5%以内,相关长度的计算误差在1%以内,满足了土壤粗糙度实时在线测算的要求。

关键词：微波遥感土壤粗糙度测算色彩操作混沌粒子群优化

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基于数字图像三维重建的土壤粗糙度测量

土壤通报 2018年第3期49卷 519-524页

作者：谢天铧杨艳山霍连飞李毅念何瑞银丁启朔南京农业大学工学院江苏省智能化农业装备重点实验室江苏南京210031

土壤粗糙度影响径流与入渗,是参与土壤-大气界面与植物生长的重要影响因子,常规土壤粗糙度测量的方便性与成本不够理想。在进行基于软硬件集成的数字图像三维重建方法基础上,以江苏中部宁镇扬丘陵地带撂荒裸地土壤粗糙度三维重建为目标... 详细信息

土壤粗糙度影响径流与入渗,是参与土壤-大气界面与植物生长的重要影响因子,常规土壤粗糙度测量的方便性与成本不够理想。在进行基于软硬件集成的数字图像三维重建方法基础上,以江苏中部宁镇扬丘陵地带撂荒裸地土壤粗糙度三维重建为目标,结合数字图像拍摄与Autodesk-Remake微地貌构建,并利用Geomagic-Studio的点云模拟、格式转换及样线抽取等技术实现高精度数字化。研究表明:使用常规相机的数字图像法土壤粗糙度三维重建技术操作简便,能够实现土壤粗糙度的快速数字化。用探针式土壤粗糙度测量仪所得数据的标定结果表明,使用该方法提取的微地貌高程分辨率高达1.5 mm,均方根误差低于1.1 mm,表明该技术手段用于丘陵坡地精细尺度范畴的微地貌土壤物理、生物及水文过程研究的潜力。

关键词：土壤粗糙度数字图像三维重建

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顾及粗糙度的土壤有机碳成像高光谱估测模型

光谱学与光谱分析 2022年第9期42卷 2788-2794页

作者：徐璐陈奕云洪永胜魏钰郭龙 Marc Linderman 武汉大学资源与环境科学学院湖北武汉430079 自然资源部数字制图与国土信息应用重点实验室湖北武汉430079 土壤与农业可持续发展国家重点实验室江苏南京210008 华中农业大学资源与环境学院湖北武汉430070 Geographical and Sustainability Sciences The University of IowaIowa CityIA 52246USA

可见近红外非成像光谱分析技术已被广泛用于土壤有机碳(SOC)含量估测,然而该技术的使用受土壤粗糙度的影响,对样本的前处理要求较高,导致模型的实用性受限。针对这一问题,以美国爱荷华州农田土壤为研究对象,使用成像及非成像光谱仪获取... 详细信息

可见近红外非成像光谱分析技术已被广泛用于土壤有机碳(SOC)含量估测,然而该技术的使用受土壤粗糙度的影响,对样本的前处理要求较高,导致模型的实用性受限。针对这一问题,以美国爱荷华州农田土壤为研究对象,使用成像及非成像光谱仪获取土壤样本研磨前后的可见近红外反射光谱,采用去包络线(CR)、吸光度变换(AB)、S-G平滑(SG)、标准正态变换(SNV)、多元散射校正(MSC)5种光谱预处理手段,利用偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量回归(SVR)算法构建并对比土壤SOC光谱估算模型,探究利用成像光谱数据估测高粗糙度样本SOC含量的可行性。实验结果表明,使用成像光谱数据能够实现高粗糙度样本的SOC含量估算,而使用非成像光谱数据则无法估算高粗糙度样本的SOC含量;基于成像光谱数据建立的高粗糙度SOC最优PLSR估算模型R^(2)能够达到0.739以及最优SVR估算模型R^(2)为0.712,而基于非成像光谱数据建立的高粗糙度SOC最优PLSR和SVR估算模型R^(2)仅仅分别为0.344和0.311。基于AB,SG,SNV和MSC这4种预处理手段之后的成像光谱数据建立的土壤样本研磨前的PLSR模型性能优于样本研磨之后建立的PLSR模型,而SVR模型性能正好相反。而对于非成像光谱数据来说,土壤样本研磨后建立PLSR和SVR模型精度总是强于样本研磨前建立的模型精度。对于这两种光谱数据和两个估算模型而言,不同的光谱预处理方法提高模型估算精度的能力不同。土壤样本研磨前后,基于成像光谱数据建立的PLSR和SVR模型性能均优于非成像光谱数据所构建的模型。成像光谱技术能够增强高粗糙度土壤样本可见近红外光谱与SOC的相关性,从而提高模型估算精度;能够克服土壤粗糙度的影响;为野外大尺度估测SOC含量提供了新的手段。

关键词：成像光谱技术土壤粗糙度可见近红外光谱光谱预处理土壤有机碳

地表粗糙度影响下的GNSS-R土壤湿度反演仿真分析

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武汉大学学报（信息科学版） 2018年第10期43卷 1546-1552页

作者：梁勇杨磊吴秋兰洪学宝汉牟田杨东凯山东农业大学信息科学与工程学院金华北航北斗应用技术有限公司北京航空航天大学电子信息工程学院

基于双天线全球导航卫星系统反射技术(global navigation satellite system reflectometry,GNSS-R),建立了两个修正地表粗糙度影响的土壤湿度反演模型——解析模型和人工神经网络模型,并以GPS L1C/A码为例建立了GNSS-R土壤湿度仿真平台... 详细信息

基于双天线全球导航卫星系统反射技术(global navigation satellite system reflectometry,GNSS-R),建立了两个修正地表粗糙度影响的土壤湿度反演模型——解析模型和人工神经网络模型,并以GPS L1C/A码为例建立了GNSS-R土壤湿度仿真平台,仿真分析了地表粗糙度对两个模型反演精确度的影响。结果表明,当地表均方根高度大于0.010m时,必须对解析模型进行粗糙度修正。粗糙度影响修正结果显示,小粗糙度情况下修正的解析模型取得了良好的结果,但对于大粗糙度有一定局限性。在均方根高度大于0.025 m时,进行土壤粗糙度修正前,人工神经网络模型精度比解析模型提高了36.83%~72.36%。进行修正后,人工神经网络模型的精度比解析模型提高了42.86%~54.40%。人工神经网络模型在修正前后取得了相近的精度,无修正的人工神经网络模型精度比有修正的解析模型精度仍提高了35.83%~53.48%。

关键词： GNSS-R 双天线土壤湿度土壤粗糙度人工神经网络

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土壤水分及粗糙度对比辐射率的影响

遥感学报 2016年第4期20卷 561-569页

作者：田静米素娟何洪林张仁华马英董雪中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环及地表过程重点实验室北京100101 中国科学院研究生院北京100101 中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测鱼模拟重点实验室北京100101

比辐射率是影响地表温度遥感反演精度的主要因素,是定量热红外遥感领域研究的核心内容,其与土壤质地、土壤成分、土壤水分和土壤粗糙度关系密切。首先通过试验方法初步研究了土壤水分和土壤粗糙度对土壤比辐射率的影响。其次采用傅里叶... 详细信息

比辐射率是影响地表温度遥感反演精度的主要因素,是定量热红外遥感领域研究的核心内容,其与土壤质地、土壤成分、土壤水分和土壤粗糙度关系密切。首先通过试验方法初步研究了土壤水分和土壤粗糙度对土壤比辐射率的影响。其次采用傅里叶变换红外光谱仪观测不同水分条件下土壤比辐射率波谱。最后采用基于改变两次环境观测原理的一种主被动漫射式实时比辐射率测定装置观测不同粗糙度条件下8—14μm土壤比辐射率均值的变化。结果表明,土壤比辐射率随土壤水分的增加而增加,其中影响最显著波段范围是3.3—5.3μm,这个波段范围内波段平均比辐射率干土与湿土差异大于0.2;影响最小的波段范围是11—15μm,这个波段范围内波段平均比辐射率干土与湿土差异在0—0.015之间;在热红外波段,8—9.5μm是土壤水分对比辐射率影响最大的波段,干土与湿土比辐射率差异大于0.05;土壤比辐射率随着粗糙度的增加略有增加,干土和湿土都有此规律。

关键词：土壤比辐射率土壤水分土壤粗糙度波谱变化

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基于图像处理的土壤表面粗糙度测量实验研究

实验科学与技术 2019年第6期17卷 1-5,21页

作者：行敏锋黄方官雨薇电子科技大学资源与环境学院四川成都611731 电子科技大学信息地学研究中心四川成都611731

土壤表面粗糙度是表征土壤表面微地貌的一项重要指标,是目前微波遥感领域的研究热点之一。该文基于图像处理的方法,利用自制的土壤表面粗糙度板和数码相机,采用探针廓线法,实现了一种简单有效的土壤粗糙度测量方法。该方法通过对土壤表... 详细信息

土壤表面粗糙度是表征土壤表面微地貌的一项重要指标,是目前微波遥感领域的研究热点之一。该文基于图像处理的方法,利用自制的土壤表面粗糙度板和数码相机,采用探针廓线法,实现了一种简单有效的土壤粗糙度测量方法。该方法通过对土壤表面粗糙度测量板进行拍摄,然后对拍摄的图像进行处理,获取各个探针的实际高度值,并计算出表征土壤表面粗糙度的均方根高度和相关长度。通过对比实验验证了该方法的有效性。

关键词：土壤粗糙度图像处理针式廓线法均方根高度相关长度

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雷达遥感中基于多尺度的土壤粗糙度变化

农机化研究 2008年第10期30卷 95-98页

作者：刘万侠钟凯文曾文华王娟广州地理研究所广东省遥感与地理信息系统应用重点实验室广州510070

利用雷达进行地表观测的过程中,土壤粗糙度情况对雷达后向散射有重要影响,是地表土壤水分获取模型中的关键输入参数。目前,遥感领域大多数研究都是基于单尺度利用均方根高度s和相关长度l来描述水平和垂直方向土壤表面粗糙度的情况。为此... 详细信息

利用雷达进行地表观测的过程中,土壤粗糙度情况对雷达后向散射有重要影响,是地表土壤水分获取模型中的关键输入参数。目前,遥感领域大多数研究都是基于单尺度利用均方根高度s和相关长度l来描述水平和垂直方向土壤表面粗糙度的情况。为此,针对农用地地表不同粗糙度情况,分析了不同尺度的实际测量剖面数据,结果表明:表征粗糙度大小的s和l值变化不仅与表面粗糙情况有关,还与不同空间尺度相关;使用单一尺度来描述地表粗糙度情况是不准确的。

关键词：土壤粗糙度雷达遥感尺度

不同粗糙度尺度下预测表层土壤孔隙率量化指数比较研究

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应用基础与工程科学学报 2009年第1期17卷 69-76页

作者：张慧娟孙宇瑞林剑辉 P. Schulze Lammers 王聪颖中国农业大学精细农业研究中心北京100083 德国波恩大学农业工程研究所德国波恩53115

针对当前精细农业对农田信息快速采集的需求,本研究提出了基于土壤粗糙度预测表层土壤孔隙率的方法,而采用何种量化指数表征土壤粗糙度是深化研究的关键.本文首先系统总结了几种已有的衡量土壤粗糙度的量化指数,进而提出一种新的基于小... 详细信息

针对当前精细农业对农田信息快速采集的需求,本研究提出了基于土壤粗糙度预测表层土壤孔隙率的方法,而采用何种量化指数表征土壤粗糙度是深化研究的关键.本文首先系统总结了几种已有的衡量土壤粗糙度的量化指数,进而提出一种新的基于小尺度的土壤粗糙度指数Rd.根据对4种不同耕作方式下应用地面激光扫描仪获取的原始试验数据进行初步处理,并将4种粗糙度量化指数与表层土壤孔隙率的相关性做了比较研究,得出了两个重要结论:(1)与其它粗糙度量化指数相比,Rd与表层土壤孔隙率的相关性最高(R2=0.752);(2)基于激光扫描方法快速分析表层土壤孔隙率具有潜在的应用价值.

关键词：表层土壤孔隙率土壤粗糙度地面激光扫描仪

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基于人机交互的半自动土壤粗糙度测量系统

计算机工程与应用 2004年第11期40卷 226-228页

作者：王刚中国科学院遥感应用研究所北京100101

测定土壤粗糙度的一种简便易行的方法是在土壤中插入一块刻度板,人工读取土壤高度。文章介绍了一种采用人机交互方式,半自动土壤高度测量系统。此系统集原始图像裁减、图像二值化、噪声去除、基线确定、高度测量于一体,与完全采用人工... 详细信息

测定土壤粗糙度的一种简便易行的方法是在土壤中插入一块刻度板,人工读取土壤高度。文章介绍了一种采用人机交互方式,半自动土壤高度测量系统。此系统集原始图像裁减、图像二值化、噪声去除、基线确定、高度测量于一体,与完全采用人工识别相比,具有工作量小、效率高等特点,同时由于采用人工参与的半自动方式,保证了结果的精确性。

关键词：土壤粗糙度二值化线噪声