邓洋波
- 作品数：19 被引量：139H指数：7
- 供职机构：福建农林大学林学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家林业局林业科技成果推广计划福建省科技计划项目更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术环境科学与工程更多>>
- 叶片—冠层尺度的毛竹林分光谱特征被引量：8
- 2017年
- 通过测定毛竹林的林分光谱数据与相应的叶绿素含量,选用原始光谱反射率、导数变换光谱与"三边"参数3种光谱形式,研究不同形式的光谱信息与相应叶绿素含量的相关关系,揭示毛竹林分光谱特征在叶片—冠层尺度的差异。结果表明,叶片尺度上,原始光谱反射率对叶绿素的敏感波段在可见光区域的543~580nm,导数光谱的敏感区域在532~543nm、599~607nm以及728~736nm,"三边"参数的敏感参数为黄边面积参数(SDy);冠层尺度上,原始光谱在可见光区域及近红外区域对叶绿素的响应程度未达到显著性水平,导数光谱的敏感响应波段在近红外区域的816~819nm,"三边"参数中各参数与叶绿素含量均没有良好的相关性。叶片—冠层尺度上,某些波段的导数光谱比原始光谱对叶绿素具有更好的响应,并且"三边"参数的黄边区域参数对叶绿素的敏感性均高于其他参数,但冠层尺度与叶片尺度光谱对叶绿素的敏感区间不存在重叠。
- 俞欣妍刘健余坤勇邓洋波曾琪陈樟昊郑文英
- 关键词：毛竹遥感监测叶绿素
- 毛竹林资源信息管理关键技术及土壤肥力保持机制研究与示范
- 刘健余坤勇范少辉官凤英姚雄王帆李增禄邓洋波陈樟昊许章华
- 所属领域：成果为森林经营管理领域，为“十二五”国家科技支撑计划专题《竹林资源监测与管理技术(2012BAD23B0404)》、林业科技成果国家级推广项目《竹资源信息化管理及其遥感监测技术示范([2012]36)》、福建省...
- 关键词：
- 关键词：毛竹林土壤肥力
- 应用无人机影像提取毛竹林立竹度被引量：3
- 2021年
- 采用无人机航拍影像,依据毛竹冠幅几何特点,依据面向对象多尺度分割原理构建毛竹株数量识别单元,比对分析K邻近法(KNN)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)的提取效果,确定毛竹立竹度提取的最优算法。结果表明:1株毛竹几何形状趋近圆形,2株趋近于长椭圆形,3株以上近似于长条形,与图像中毛竹的冠层形状特征与毛竹识别单元类型具有一致性。验证结果KNN、SVM、RF提取立竹度总体精度平均值分别为90.70%、89.64%、94.56%,对应的Kappa系数分别为0.859 7、0.830 6、0.945 6,其中RF的精度最高。整体上,基于毛竹立竹度识别单元的构建,结合RF分类方法比其他两类分类方法更具优势,实现了有效的毛竹林立竹度提取。
- 杨樟平曹碧凤谢巧雅邓洋波刘健余坤勇
- 关键词：毛竹立竹度
- 杉木人工林冠层高度无人机遥感估测被引量：16
- 2019年
- 冠层高度是森林资源调查的重要因子。传统的森林树高调查方法存在外业调查难度大,效率低等问题。无人机(UAV)的发展为快速估测森林树高提供了手段。以福建省闽清县的杉木Cunninghamia lanceolata人工林为研究对象,通过Eco Drone-UA无人机遥感系统获取研究区遥感影像,利用Pix4D Mapper软件对航拍多光谱影像进行预处理,构建数字表面模型(DSM),利用1∶10 000地形图生成数字高程模型(DEM);基于DSM和DEM叠加相减得到树冠高度模型(CHM),实现杉木树高的提取。结果表明:植被指数和多光谱波段结合随机森林算法能够有效识别真实树冠顶点;利用无人机遥感影像能够实现杉木树高估测,相对误差最小值为0.81%,最大值为23.48%,标准误差为1.48 m,估测精度为90.8%。高程变化对树高估测精度有影响,根据高程大小排序的3组样木实测树高与提取树高的决定系数(R2)分别是0.97, 0.84和0.78,标准误差分别是0.67, 1.17和1.99 m,在高程较高区域树高估测精度明显高于高程相对较低区域。
- 谢巧雅余坤勇邓洋波刘健范华栋林同舟
- 关键词：森林测计学树高杉木无人机
- 毛竹立竹度无人机遥感识别有效高度的研究被引量：9
- 2020年
- 确定最优的飞行高度,是无人机遥感快速、有效识别毛竹立竹度的重要基础。以2100株/hm^2密度的毛竹林为研究对象,利用无人机获取4个不同飞行高度(50、100、150和200 m)的毛竹林影像数据,通过分析各影像的波段光谱特征信息和纹理特征信息,选取识别毛竹立竹度的有效特征波段组合(蓝光波段、红光波段、近红外波段、纹理特征均值、归一化植被指数(NDVI)),采用面向对象多尺度分割,构建毛竹立竹度的识别单元。在此基础上,依据识别单元,通过K邻近值算法(K-Nearest Neighbor)实现特征波段组合影像的分类和毛竹立竹度信息的识别,比较不同飞行高度下毛竹立竹度的遥感识别效果,确定无人机遥感识别毛竹立竹度的有效高度。结果表明:4个不同高度水平分类总体精度分别是74.24%、85.32%、91.12%、83.84%,航高为150m时,2100株/hm^2密度的毛竹林的立竹度识别精度最佳。
- 张仓皓杨樟平谢巧雅邓洋波余坤勇余坤勇
- 关键词：无人机毛竹立竹度
- 基于随机森林—普通克里格法的土壤有机碳含量预测方法
- 本发明涉及基于随机森林—普通克里格法的土壤有机碳含量预测方法。首先、对土壤样品有机碳进行测定；其次、对环境因子进行提取并筛选与土壤有机碳含量相关的环境因子；最后、基于随机森林—普通克里格模型和相关环境因子对土壤有机碳含量...
- 姚雄余坤勇刘健邓洋波赖壮杰
- 文献传递
- 基于叶片光谱反射率的毛竹氮元素含量估测研究被引量：1
- 2020年
- 【目的】以福建省顺昌县大干镇的毛竹为研究对象,研究毛竹叶片氮元素含量的最优估测模型,为毛竹生长状态分析与林地土壤肥力估测提供基础。【方法】通过对毛竹叶片原始光谱、一阶微分光谱及相关的植被指数与叶片氮元素含量进行相关性分析来筛选氮元素敏感特征参数,并构建了多元线性回归模型、随机森林模型以及支持向量机模型,利用决定系数最优原则筛选3个模型中的最优模型并进行精度验证。【结果】R387、DR663、NDVIg-b(R575、R440)、SIPI、PRI和PPR 6个参数与毛竹叶片氮含量具有较为显著的相关性,基于这6个敏感参数所构建的3种模型中,多元线性回归模型与随机森林模型拟合效果较差,精度验证结果R2分别为0.4355、0.4371,惩罚因子C和核参数Sigma分别设为3和0.1的支持向量机模型估测结果最好,其实测值与预测值拟合决定系数为0.8031,总体精度为94.02%。【结论】基于R387、DR663、NDVIg-b(R575、R440)、SIPI、PRI和PPR 6个叶片光谱参数所构建的支持向量机模型能够较为准确地估测毛竹叶片氮元素含量。
- 林灵辰余坤勇曾琪曾琪邓洋波姚雄刘健
- 关键词：毛竹氮元素支持向量机
- 阔叶林林分叶面积指数地基遥感反演
- 叶面积指数(Leaf AreaIndex,LAI)作为表征植被垂直构造和复杂程度的一个重要特征参量,对林分冠层的叶面积指数进行精准的估测,在监测林分结构、林分质量等方面都具有重要意义。传统的叶面积指数获取方法劳动强度大,...
- 邓洋波
- 关键词：叶面积指数
- 文献传递
- 南方红壤典型水土流失区马尾松林地上林木碳储量的遥感监测——以长汀县河田镇为例被引量：13
- 2021年
- 森林碳储量动态变化对揭示区域水土流失治理成效具有重要指示意义。以长汀县河田镇为例,2017年随机设置34个马尾松林样本作为建模集,分别与同期Landsat影像的原始波段、植被指数及主成分因子进行回归分析,构建马尾松((Pinus massoniana))林地上林木碳储量的最佳反演模型,基于伪不变特征原理的线性归一化法实现该模型在2003、2010年影像上的适用性校正转换,实现研究区2003、2010、2017年马尾松林地上林木碳储量的反演及时空分异特征的研究。结果表明:研究区2017年马尾松林地上林木碳储量最佳遥感反演模型是以绿色植被指数(GNDVI)为自变量构建的指数模型:C2017=0.006e14.357GNDVI2017,该模型拟合的决定系数为0.57,平均相对精度为82.19%;2003年、2010年马尾松林地上林木碳储量遥感估测模型为:C2003=0.006e((16.4086GNDVI2003+1.1428))、C2010=0.006e((15.1677GNDVI2010+1.5821)),两期校正模型的决定系数均在0.85以上;2003、2010及2017年碳储量分别为8.24 t/hm2、11.34t/hm2、16.14 t/hm2,整体呈上升趋势;地上林木碳储量随海拔、坡度的升高而增加,向阳坡地上林木碳储量高于背阴坡;碳储量增长率随海拔、坡度的升高而降低,背阴坡碳储量增长率高于向阳坡。
- 师吉红项佳刘健刘健李明慧邓洋波
- 关键词：马尾松林遥感
- 一种三维激光点云数据快速体素化处理方法
- 本发明涉及一种三维激光点云数据快速体素化的处理方法，获取的三维激光点云数据，通过cyclone软件输出三维点云数据格式为文本文档，以X，Y，Z形式的笛卡尔坐标表示三维点云数据。使用Office EXCEL软件，将点云坐标...
- 余坤勇刘健邓洋波
- 文献传递
