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国家自然科学基金(41271412): 作品数：14 被引量：235H指数：8; 相关作者：黄文江张竞成杨贵军景元书梁栋更多>>; 相关机构：中国科学院遥感与数字地球研究所国家农业信息化工程技术研究中心中国科学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中国科学院“百人计划”安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>; 相关领域：农业科学自动化与计算机技术更多>>

结合HJ卫星影像和最小二乘孪生支持向量机的小麦蚜虫遥感监测被引量：6: 2017年; 为了准确、及时地监测小麦蚜虫发生情况,利用野外定位调查数据及环境与灾害监测预报小卫星星座HJCCD和HJ-IRS影像数据,在北京市通州区和顺义区小麦蚜虫发生的关键生育期(灌浆期),提取对蚜虫病情影响较大的小麦长势因子和生境因子,利用最小二乘孪生支持向量机建立该研究区的小麦蚜虫监测模型,并与传统支持向量机、费歇尔线性判别分析和学习矢量量化神经网络模型的监测结果进行对比。结果表明:最小二乘孪生支持向量机模型的总体监测精度达到86.4%,优于传统支持向量机模型(77.3%)、费歇尔线性判别分析模型(77.3%)和学习矢量量化神经网络模型(72.7%),取得了较好的监测效果。; 胡根生吴问天罗菊花黄文江梁栋黄林生; 关键词：卫星影像遥感监测小麦蚜虫

遥感与气象数据结合预测小麦灌浆期白粉病被引量：26: 2016年; 利用多源数据对区域尺度上小麦白粉病的发生状况准确及时地预报能为农业服务和农业植保等部门提供重要信息,实现小麦白粉病的有效预防。研究利用一景2014年5月6日的landsat8遥感影像提取出植被指数、地表温度(land surface temperature,LST)和影像中各波段反射率特征,同时用2014年3月-5月份的站点逐日地面气象资料计算获得各气象特征,并经过GIS空间插值分析得到相应的空间气象特征。通过Relief算法和泊松相关系数相结合的方式进行遥感和气象特征的筛选,最终得出改进的简单比值指数(modified simple ratio index,MSR)、重归一化植被指数(re-normalized difference vegetation index,RDVI)、3月21日-4月20日总日照时数和4月11日-5月10日大于0.1 mm降雨日数。采用相关向量机(relevance vector machine,RVM)的方法分别用筛选出的遥感、气象数据特征及2种数据特征相结合的方式构建了河北省石家庄市藁城、晋州和赵县3地区小麦灌浆期白粉病的发生预测模型,并对3种不同数据模型进行了验证与评估。试验结果表明,遥感气象数据模型的总体精度达到84.2%,优于遥感数据模型的80.0%和气象数据模型的74.7%。进而得出,相比于单站点准确和空间不连续的气象数据和类型单一的遥感数据,遥感气象数据更适合于区域尺度范围内的作物病虫害发生发展状况的预测研究。; 马慧琴黄文江景元书; 关键词：遥感气象相关向量机气象数据小麦白粉病

小波特征与传统光谱特征估测冬小麦条锈病病情严重度的对比研究被引量：9: 2015年; 为探讨通过小波特征监测小麦条锈病发病程度的可行性,利用连续小波变换提取的小麦冠层光谱350~1 300 nm范围内的9个小波特征和传统光谱特征（植被指数、一阶微分变换特征和连续统特征）,借助偏最小二乘回归（PLSR）建立反演模型,分别将传统光谱特征（SFs）、小波特征（WFs）及传统光谱特征与小波特征结合（SFs＆WFs）作为模型的输入,对小麦条锈病病情进行反演。结果表明：（1）小波特征与条锈病严重度的相关性比传统光谱特征强;（2）基于小波特征的模型估测精度（R2为0.837）优于基于传统光谱特征的模型估测精度（R2为0.824）;（3）传统光谱特征与小波特征结合的模型精度最高,R2为0.876,RMSE仅为0.096,因而传统光谱特征与小波特征相结合能够更好地对小麦条锈病病情严重度进行估测。; 鲁军景黄文江蒋金豹张竞成; 关键词：条锈病小波特征病情指数冬小麦

基于相关向量机的冬小麦蚜虫遥感预测被引量：17: 2015年; 蚜虫的流行严重影响了冬小麦的产量。区域尺度上及时准确的预报冬小麦蚜害发生范围能为蚜害的有效预防提供基础信息,从而降低冬小麦产量的损失。该研究利用多时相的环境星CCD光学数据和IRS热红外数据,分别提取了冬小麦的长势因子,比值植被指数(ratio vegetation index,RVI)和归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI),以及生境因子,地表温度(land surface temperature,LST)和垂直干旱指数(perpendicular drought index,PDI),利用相关向量机(relevance vector machine,RVM)、支持向量机(support vector machine,SVM)和逻辑回归(logistic regression,LR)方法建立了北京郊区冬小麦灌浆期蚜虫发生预测模型,并对比分析了3种模型预测精度。试验结果表明,RVM总体预测精度达到87.5%,优于SVM的79.2%和LR的75.0%。另外,RVM模型计算量较小,相比于SVM和LR模型,其预测时间可分别缩短7倍和60倍。较高预测精度和较小计算量的特性扩大了RVM在实际中的应用价值。; 唐翠翠黄文江罗菊花梁栋赵晋陵黄林生; 关键词：卫星影像小麦蚜虫相关向量机逻辑回归

玉米冠层内光合有效辐射和叶面积指数垂直分布模拟被引量：2: 2016年; 基于辐射度模型(RGM),考虑冠层结构如垄宽、垄间距等建立玉米冠层内不同太阳高度角PAR垂直分布计算模型,结合指数递减光分布模型,考虑LAI与植被冠层内光分布的关系,运用Campbell椭球分布算法和Bonhomme&Chartier算法两种算法分别计算LAI垂直分布,并就模型的参数如太阳高度角等对PAR垂直分布结果的影响进行分析。结果表明,RGM模型不同太阳高度角对封垄前的玉米冠层内PAR垂直分布的模拟精度均较高,60°太阳高度角精度比较高,顺垄和垂直于垄方向的RMSE值分别为0.037 307和0.064 702;两种算法对LAI垂直分布估算能力均较好,不同入射光条件下估算精度不同,Campbell椭球分布算法60°太阳高度角模拟各层LAI垂直分布精度更高。; 汪涛董斌黄文江叶回春黄华国; 关键词：玉米光合有效辐射叶面积指数

不同株型小麦的双向反射分布函数特征研究被引量：3: 2014年; 为了获得高精度的农作物生理生化参数的遥感反演结果和冠层结构信息提取,由多年地面观测的多角度数据结合半经验的二向性反射分布函数(bidirectional reflectance distribution function,BRDF)核驱动模型,利用红光(680 nm)和近红外波段(860 nm)的6个BRDF形状指示因子,分析了紧凑型小麦J411和披散型小麦Z9507的BRDF特征。研究表明:主平面上2种株型小麦的方向性反射率表现不同,拔节期披散型小麦的二向NDVI(normalized difference vegetation index)大于紧凑型小麦;红光波段紧凑型小麦J411的几何光学核系数大于披散型小麦Z9507,紧凑型小麦几何光学效应更强;近红外波段披散型小麦体散射核系数大于紧凑型小麦,披散型小麦体散射效应更强。由此表明多角度观测数据更适于分析小麦冠层结构信息。该研究为多角度遥感在精准农业领域的应用提供参考。; 赵娟黄文江张耀鸿景元书宋晓宇杨贵军张清孙雷刚; 关键词：遥感光谱分析反演小麦株型

利用多角度光谱数据探测冬小麦氮素含量垂直分布方法研究被引量：6: 2015年; 作物氮素具有随植株高度层垂直分布的特性,快速、无损探测作物氮素垂直分布状况,对于指导合理施肥、提高肥料利用率和减少环境污染具有重要意义。本文提出了利用偏最小二乘(partial least square,PLS)算法,运用多角度光谱数据估计冬小麦氮素含量垂直分布的方法。分别选用前向和后向不同观测角度组合形成的光谱数据组建植被指数,建立不同高度层的叶片氮素含量探测模型,其中选用±50°和±60°的组合,建立了冬小麦上层叶位叶片氮密度反演模型;选用±30°和±40°的组合,建立了中层叶位叶片氮密度反演模型;选用±20°和±30°的组合,建立了下层叶位叶片氮密度反演模型。针对氮素反演容易受到作物背景(土壤、作物残渣)影响的问题,引入R700/R670比值,改进七种常见的植被指数,利用改进了的植被指数建立了冬小麦上层、中层、下层叶片氮密度垂直分布模型。建模实验结果改进了叶片氮密度上层、中层、下层垂直分布估算结果,验证实验选取建模实验中表现最好的三个植被指数进行进一步研究,结果表明改进后的绿光归一化植被指数(green normalized difference vegetation index,GNDVI)在反演上层、中层、下层叶片氮密度时效果最好,达到了极显著的水平,可用于植被氮素含量的垂直分布探测。; 杨绍源黄文江梁栋黄林生杨贵军张东彦蔡淑红; 关键词：冬小麦冠层光谱偏最小二乘

冬小麦叶面积指数遥感反演方法比较研究被引量：22: 2014年; 叶面积指数(leaf area index,LAI)是反映作物生长状况和进行产量预测预报的主要指标之一,对诊断作物生长状况具有重要意义。遥感技术为大面积、快速监测植被LAI提供了有效途径。利用高光谱遥感影像,结合田间同步实验数据,探讨不同方法对冬小麦叶面积指数遥感反演的能力。介绍了支持向量机、离散小波变换、连续小波变换和主成分分析四种LAI反演方法。分别利用上述四种方法构建冬小麦LAI反演模型,并对不同算法反演的LAI模型进行了真实性检验。结果显示,支持向量机非线性回归模型精度最高,对冬小麦LAI估算能力最强,反演值与实测值拟合的决定系数为0.823 4、均方根误差为0.419 5。离散小波变换法和主成分分析法都是基于特征提取和数据降维,其多元变量回归分析对LAI估算能力相近,决定系数分别为0.697 1和0.692 4,均方根误差分别为0.605 8和0.554 1。连续小波变换法回归模型精度最低,不适宜直接用其小波系数来反演LAI。结果表明,非线性支持向量机模型最适宜用于研究区域的冬小麦LAI反演。; 谢巧云黄文江蔡淑红梁栋彭代亮张清黄林生杨贵军张东彦; 关键词：叶面积指数支持向量机小波变换主成分分析

基于夏玉米冠层内辐射分布的不同层叶面积指数模拟被引量：4: 2015年; 为了模拟夏玉米冠层内各层叶面积指数垂直分布,光合有效辐射(photosynthetically active radiation,PAR)是研究作物群体光合作用和长势的重要特征参数,阐明冠层内PAR的垂直分布规律与冠层结构等参数之间的相关关系,可为遥感定量反演冠层结构参数提供模型基础。该文基于PAR在冠层内的辐射传输规律结合冠层结构模拟不同太阳高度角的PAR透过率垂直分布模型,并用地面冠层分析仪测量值进行验证,结果表明模型对封垄前玉米抽雄期冠层内PAR透过率垂直分布模拟精度较高。通过不同太阳高度角PAR透过率的垂直分布模型结合消光系数运用不同算法分别反演层叶面积指数(leaf area index,LAI),并与不同高度层LAI实测值进行比较。结果显示:Bonhomme&Chartier算法反演不同高度层LAI精度较高,上层均方根误差(root mean square error,RMSE)为0.18,中层RMSE为0.55,下层RMSE为0.09。不同太阳高度角反演结果存在差异,30°和45°高度角均能较好地反演下层LAI,RMSE分别为0.11与0.09;30°高度角反演中层LAI精度较高,RMSE为0.30;45°高度角反演上层LAI精度较高,RMSE为0.18。结果表明基于不同太阳高度角构建的层LAI反演模型更适于实现夏玉米不同高度层LAI的遥感估算。该研究可为模拟垄行结构冠层内LAI垂直分布提供参考。; 汪涛黄文江董斌刘镕源杨贵军; 关键词：遥感夏玉米

模拟多光谱卫星传感器数据的冬小麦白粉病遥感监测被引量：5: 2014年; 为了解利用遥感技术快速大范围监测小麦白粉病病害情况的可行性,以Landsat5TM波段响应函数为基础,将地面实测冠层高光谱数据模拟为TM多光谱数据,从而分析卫星传感器多光谱波段对病害的响应情况,并构建多光谱指数(PMSI)估测白粉病严重度。在此基础上,采用2010年星-地配套数据对PMSI估测精度进行验证。结果表明,PMSI能够较准确地反映冬小麦白粉病发生的程度,获得较理想的病情严重度反演精度(r2=0.475,RMSE=0.129)。因此采用多光谱卫星遥感影像在小麦大面积种植区域进行病害监测具有应用潜力。; 卫黎光蒋金豹杨贵军聂臣巍袁琳黄文江张竞成; 关键词：白粉病 TM 植被指数

国家自然科学基金(41271412)

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