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基于神经网络与决策树的土壤粗糙度测量被引量：10: 2015年; 利用野外拍摄照片判读土壤粗糙度是一种简单快速的测算方法。为了克服人工判读处理效率低、结果易受人为因素影响和目前的计算机自动读取结果易受野外杂草影响、自动化程度有待提高的缺点,提出了一种基于神经网络和决策树的土壤粗糙度测量方法。该方法在建立神经网络时充分考虑土壤边界线、白板边缘及参考方框的特征选取输入特征向量,消除噪声影响,实现图像边缘检测;并在此基础上建立决策树区分白板、土壤、参考方框等信息,完成土壤边界线和比例尺的获取。野外试验中不可避免有杂草和光照的影响,考虑到阴影、土壤和杂草色彩的差异性,决策树判决准则的选择不仅包含了纹理信息而且考虑了色彩信息。试验表明,基于神经网络与决策树的土壤粗糙度测量采用带有简单方框的参考白板能快速高效地从复杂的野外照片中获取土壤粗糙度信息,降低了拍摄要求。自动提取结果与人工判读相比,所得均方根高度的误差在5%以内,相关长度的计算误差在1%以内,具有较高的精度和可靠性。该研究方法为土壤粗糙度实时在线测算提供了有效的解决方案。; 李俐王荻潘彩霞王鹏新; 关键词：土壤粗糙度测量神经网络决策树

合成孔径雷达土壤水分反演研究进展被引量：16: 2015年; 土壤水分作为地表水存储的重要组成部分,直接影响着陆地和大气间的物质和能量交换,成为水文、气象、农业和生态环境等领域的研究热点之一。合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)由于其数据的极化特征、后向散射强度及相位特性对土壤水分的敏感性而成为高空间分辨率土壤水分监测中最有效的方法之一。本文首先对可用于土壤水分反演的SAR传感器进行总结;然后,分别对裸露地表和植被覆盖地表的微波散射模型进行介绍;在讨论影响土壤水分监测因素的基础上,分析主要影响因素的校正方法,并探讨当前合成孔径雷达反演土壤水分的主要方法;最后总结土壤水分反演中存在的问题,同时对未来的发展方向进行展望。; 李俐王荻王鹏新黄健熙朱德海; 关键词：土壤水分合成孔径雷达

土壤水分反演中的主动微波散射模型被引量：3: 2016年; 作为地表水循环的重要组成部分,土壤水分含量的监测已经成为农业、水文、气象和生态环境等领域的研究热点之一,尤其对现代农业中的精确灌溉、旱情监测和产量估计具有深刻的现实意义。微波后向散射强度与土壤水分之间密切的相关关系使主动微波遥感技术成为高空间分辨率的土壤水分监测中最有效的方法之一。高性能微波散射模型的缺乏是限制土壤水分反演应用的主要因素。分别针对裸露地表和植被覆盖地表,首先分析了常用的微波散射模型,然后对影响土壤水分监测的因素进行探讨;并在实际应用举例中,对常用的主要影响因素校正方法进行分析总结。; 李俐王荻潘彩霞牛焕娜

基于色彩运算和混沌粒子群滤波的土壤粗糙度测算被引量：6: 2015年; 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。; 李俐王荻王鹏新黄健熙朱德海; 关键词：微波遥感混沌粒子群优化

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王荻