国家自然科学基金(30871965)
- 作品数：25 被引量：171H指数：7
- 相关作者：刘健余坤勇许章华亓兴兰李增禄更多>>
- 相关机构：福建农林大学三明学院福建林业职业技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金福建省科技计划重点项目福建省自然科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术天文地球生物学更多>>
- 基于卫星遥感影像的森林病虫害监测研究进展被引量：15
- 2020年
- 森林病虫害是森林的主要灾害,快速准确监测森林病虫害是开展病虫害防治的关键。利用卫星遥感影像监测森林病虫害是一种经济高效的手段。为进一步加强森林病虫害遥感监测的研究和实践,综合分析了国内外利用卫星遥感影像监测森林病虫害研究现状,系统总结了应用卫星遥感影像监测森林病虫害的主要技术方法,深入分析了存在的主要问题并进行研究展望。研究表明:森林病虫害遥感监测研究中主要存在3个问题:1)高空间分辨率影像的研究不足;2)影像纹理信息挖掘不充分;3)失叶遥感监测挑战大等问题。针对上述存在的主要问题,研究提出对策建议:1)多源遥感数据的综合应用;2)增强图像处理技术;3)加强病虫害生境因子的利用;4)构建病虫害遥感监测系统平台等。
- 亓兴兰曹祖宁刘健陈芳庄苇
- 关键词：卫星遥感影像森林病虫害
- SPOT5全色与多光谱影像融合方法用于马尾松毛虫害信息提取的比较研究
- 随着遥感监测森林病虫害技术的发展,SPOT5卫星数据以其优越的性价比,得到了较多的应用。本文以福建沙县作为研究区,在阐述遥感图像融合原理的基础上,以SPOT5全色与多光谱影像为数据源,应用IHS变换、PCA融合、Brov...
- 亓兴兰刘健陈福海余坤勇陈清舜
- 关键词：遥感影像信息提取图像融合IHS变换
- 文献传递
- 灵石山国家森林公园游步道选线研究被引量：7
- 2010年
- 以灵石山国家森林公园为例,筛选出影响游步道选线的4个定量因子：高程因子、坡度因子、地类因子和视觉敏感性因子,通过层次分析法获得因子权重,分别为0.28,0.17,0.06,0.49.将影响因子栅格化并用等级赋值法赋予得分,结合实地调查的景点分布状况图,采用GIS最佳路径分析技术,确定了总长约为15 km串联所有景点的灵石山国家森林公园游步道.
- 林继卿刘健余坤勇张瑞许章华
- 关键词：GIS森林公园
- 马尾松毛虫害天基空间监测技术研究进展被引量：7
- 2014年
- 马尾松毛虫是我国危害最严重的森林食叶害虫,具有危害面积大、暴发周期短、成灾极严重的特点,有效地开展马尾松毛虫害监测是开展森防检疫与森林资源持续经营管理的必然要求。空间技术尤其是3S技术的发展为继续推进马尾松毛虫害的卫星遥感监测工作,构建预警体系奠定了重要基础。本文综述了马尾松毛虫害传统监测技术现状以及虫害空间监测技术的研究进展,并在介绍马尾松毛虫害适发因子研究现状的基础上,阐述了马尾松毛虫害在空间监测技术研究、应用方面取得的成果以及存在的问题,同时指出CBERS、HJ-1系列国产卫星数据的诞生为马尾松毛虫害天基空间监测技术的进一步突破带来了新契机。
- 许章华余坤勇刘健龚从宏赖日文李增禄
- 关键词：预警
- SPOT-5遥感影像自身融合在马尾松毛虫害信息提取中的应用被引量：3
- 2011年
- 以福建沙县作为研究区,在阐述遥感图像融合原理的基础上,以SPOT-5全色与多光谱影像为数据源,应用IHS变换、PCA融合、Brovey变换、乘积变换和HPF融合等5种比较常用的融合方法,从提高空间分辨率和保持原始图像光谱信息及虫害信息提取的角度进行了分析评价,探讨最适合于利用SPOT-5图像进行马尾松毛虫害信息提取的融合方法。研究结果表明:各种融合方法中,HPF融合方法效果最好。
- 亓兴兰刘健陈福海余坤勇陈清舜
- 关键词：遥感影像信息提取图像融合马尾松毛虫
- 基于地物特征的遥感图像融合效果被引量：1
- 2010年
- 以ETM多谱段和全色影像为数据源,在最佳波段组合分析的基础上,采用主成分变换、乘积变换、小波变换、小波+IHS混合变换和小波+主成分混合变换等方法对图像进行融合.以均值、标准差、信息熵为评价指标,比较分析了不同地物特征的图像融合效果.结果表明:采用小波+IHS混合方法有利于耕地信息的提取;采用小波+主成分融合方法有利于居民地、林地、牧草地、水域、未利用地和园地等信息的提取.
- 余坤勇刘健缪丽娟张江河
- 关键词：遥感
- 归一化阴影植被指数NSVI的构建及其应用效果（英文）被引量：6
- 2018年
- 以ALOS AVNIR-2、CBERS-02B CCD、HJ1A-CCD2、Landsat 7 ETM四幅中分辨率遥感影像为试验数据,分析明亮区植被、阴影区植被与水体区的光谱特征与差异,基于近红外波段与归一化植被指数NDVI,构建归一化阴影植被指数NSVI,并评价其光谱差异增强及分类效果.结果表明,NSVI大幅扩大了明亮区植被、阴影区植被、水体区间的光谱相对差异,降低光谱混淆概率;利用NSVI阈值法对四幅试验影像进行分类,总精度均大于97%,总Kappa在0.96以上,且阴影区植被的检测精度均在94%以上,总Kappa系数亦高于0.96.该指数利用地物在近红外波段的辐射差异,解决NDVI只能部分削弱地形影响的问题,扩大地物间的光谱差异,从而提升地物尤其是阴影检测的有效性,且不存在NDVI"易饱和"问题,可为遥感影像阴影去除提供一种新的解决方案.
- 许章华林璐林璐王前锋刘健余坤勇陈崇成
- 基于纹理特征的SPOT-5影像马尾松毛虫害信息提取被引量：3
- 2012年
- 以福建沙县为研究区,以SPOT-5影像为数据源,采用灰度共生矩阵方法提取健康林分与受害林分的纹理特征,构建最佳纹理量,分别采用像元统计和面向对象的方法进行虫害信息提取,结果精度分别为72.00%、74.75%。研究结果证明了利用遥感影像纹理特征进行马尾松毛虫害监测的可行性,为利用融合影像光谱信息与纹理信息进行虫害信息提取研究提供了实例支撑和技术参考,同时面向对象的方法优于传统的基于像元统计的分类方法,精度稍高,"椒盐现象"也有所改善。
- 亓兴兰刘健胡宗庆余坤勇雷泽兴
- 关键词：信息提取纹理特征
- 马尾松毛虫害林分失叶量估测研究被引量：5
- 2010年
- 马尾松毛虫是马尾松的主要害虫,发生频繁、危害严重。林分失叶量可直接反映马尾松毛虫危害等级,但实测困难、费力。虫情级数具有预测林分失叶量的能力,据此提出一种间接估测马尾松毛虫害林分失叶量的方法。依据马尾松毛虫害林分失叶量与虫情级数的相关关系,以虫情级数作为林分失叶量估测的替代因子,提取5类光谱植被指数(差值植被指数、比值植被指数、归一化差值植被指数、土壤调整植被指数及转换型土壤调整植被指数)和3类地形因子(高程、坡度、坡向),同时运用数量化理论Ⅰ和多元统计回归分析方法对虫情级数进行模拟,确定最优估测方法与影响林分失叶量的主导因子,从而实现马尾松毛虫害林分失叶量与虫害等级的估测。以沙县为实验区,结果表明:(1)数量化理论Ⅰ、多元统计回归分析方法对虫情指数的总体估测精度分别为73.68%、70.10%;(2)影响虫情级数或林分失叶量的主导因子为DVI、坡度、坡向、高程,其中DVI的作用最大;(3)通过替代法,反映了沙县马尾松毛虫害林分失叶量的大致情况,危害程度以轻、中为主,只有极少部分区域灾害较为严重。所提出的间接估测马尾松毛虫害林分失叶量的方法具有可行性。
- 谢舒菁李秀平刘健许章华陈平留吴群平
- 关键词：马尾松毛虫MODIS影像
- 马尾松毛虫害等级的Fisher判别分析被引量：24
- 2014年
- 马尾松毛虫是我国森林最具危害性的害虫之一,开展该虫害的遥感预测研究有助于全面、及时地发现可能发生虫害的区域,为有效采取森防检疫措施,降低虫害造成的直接、间接损失提供技术支持。以福建省为研究区,于2012年2—5月份依次开展了三明市、将乐县、沙县、南平市、华安县、云霄县、南安市、安溪县、莆田市、长汀县、建阳市、宁德市及福清市等13个监测站的马尾松毛虫越冬代调查,调查指标包括GPS坐标、松林冠层光谱、气候、地形、林分、虫源、人文环境等。对上述因子进行分析与提取,经相关分析得到13个可有效预测马尾松毛虫害等级的子因子;利用Fisher判别分析,建立无危害、轻度危害、中度危害、重度危害等4个虫害等级的判别函数,建模组样本自检结果显示4个等级的判别精度分别为71.0%、84.9%、87.2%、100%,总判别精度为80.8%,验证组样本检验结果显示判别精度为73.00%,预测准确率为75.99%,表明利用Fisher判别分析预测马尾松毛虫害等级具有较好的可行性。
- 许章华李聪慧刘健余坤勇龚从宏唐梦雅
- 关键词：马尾松毛虫FISHER判别
