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国家自然科学基金(41271345): 作品数：10 被引量：390H指数：9; 相关作者：杨贵军冯海宽高林徐波赵春江更多>>; 相关机构：国家农业信息化工程技术研究中心河南理工大学北京市农林科学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金北京市自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>; 相关领域：农业科学自动化与计算机技术天文地球更多>>

基于FSDAF方法融合生成高时空分辨率地表温度被引量：8: 2018年; 高时间/高空间分辨率遥感数据的应用具有极为广泛的前景。为此,利用中等分辨率成像光谱仪(moderateresolution imaging spectroradiometer,MODIS)和高级热量散射和反射辐射仪(advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer,ASTER)数据,基于一种灵活的时空数据融合(flexible spatio–temporal data fusion,FSDAF)方法生成高时间/高空间分辨率的地表温度(land surface temperature,LST),对融合结果用ASTER温度产品(7 d)及自动气象站(automatic weather station,AWS)站点的地表辐射红外温度数据(4 d)进行验证,结果表明:基于FSDAF的数据融合方法生成的LST影像清晰度较高;融合影像与ASTER LST产品的决定系数R2≥0.91,均方根误差≤2.44 K,平均绝对误差≤1.84 K;融合影像与AWS LST数据的决定系数R2≥0.64。; 杨敏杨贵军陈晓宁陈晓宁尤静妮; 关键词：数据融合遥感

基于无人机遥感影像的大豆叶面积指数反演研究被引量：84: 2015年; 作物叶面积指数的遥感反演是农业定量遥感研究热点之一,利用无人机遥感监测系统获取农作物光谱信息精确反演叶面积指数对精准农业生产与管理意义重大。本研究以山东省嘉祥县一带的大豆种植区为试验区,设计以多旋翼无人机为平台同步搭载Canon Power Shot G16数码相机和ADC-Lite多光谱传感器组成的无人机农情监测系统开展试验,分别获取大豆结荚期和鼓粒期的遥感影像。使用比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)、土壤调整植被指数(SAVI)、差值植被指数(DVI)、三角植被指数(TVI)5种植被指数,结合田间同步实测叶面积指数(leaf area index,LAI)数据,采用经验模型法分别构建了单变量和多变量LAI反演模型,通过决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和估测精度(EA)3个指标筛选出最佳模型。研究表明,有选择性地分时期进行农作物的叶面积指数反演是必要的,鼓粒期作为2个生育期中大豆LAI反演的最佳时期,其NDVI线性回归模型对大豆LAI的解释能力最强,R2=0.829,RMSE=0.301,反演大豆LAI最准确,EA=85.4%,生成的鼓粒期大豆LAI分布图反映了当地当时大豆真实长势情况。因此,以多旋翼无人机为平台同步搭载高清数码相机和多光谱传感器组成的无人机农情监测系统对研究大豆叶面积指数反演是可行性,可作为指导精准农业研究的一种新方法。; 高林杨贵军王宝山于海洋徐波冯海宽; 关键词：多光谱传感器植被指数叶面积指数大豆鼓粒期

北京城市热岛效应时空变化遥感分析被引量：37: 2018年; 为了从城镇化进程角度研究自1985年以来北京市城市热岛效应的时空变化特点,利用7期夏季的Landsat TM/ETM+/TIRS遥感影像数据反演地表亮度温度以代替地表温度(land surface temperature,LST);然后将其用于城市热岛效应的一系列定性和定量分析,揭示出北京市热分布以及城市热岛效应特征。研究结果表明:(1)高温区域和亚高温区域不断地由郊区向城区集中,但东西城区(东城区和西城区)的高温区域表现出明显的下降趋势,大范围热岛被零星分布的小热岛取代;(2)工业园区对北京市热岛效应的影响远高于住宅区对北京市热岛效应的影响;(3)建筑物低矮密集且低植被覆盖区域的温度远远高于建筑物高大稀疏且高植被覆盖区域的温度。研究可为政府部门通过合理规划水体、绿地、工业园区、住宅区等的分布来减轻城市热岛效应的影响提供参考依据。; 杨敏杨贵军王艳杰王艳杰张智宏孙晨红; 关键词：城市热岛

黑河流域ASTER与MODIS融合生成高分辨率地表温度的验证被引量：14: 2015年; 融合多源遥感数据生成高时空分辨率数据具有重要的应用价值。为了解决高空间分辨率数据重访周期长及云雨天气带来的数据短缺问题,该文基于增强自适应的遥感图像时空融合方法(enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model,ESTARFM),使用多时相MODIS数据提供地物时间变化信息,结合ASTER影像提供的空间细节信息,选择多波段数据(可见光近红外数据和地表温度数据)共同作为输入变量融合生成高时空地表温度。融合结果分别与地表红外辐射计观测温度和ASTER温度产品进行了验证。验证结果表明:基于ESTARFM方法降尺度地表温度影像清晰,融合结果与地表红外辐射计观测温度呈显著的线性正相关关系,相关系数均高于为0.71,预测得到的地表温度与真实测得的数据的平均绝对偏差均低于2.00 K,均方根误差均低于2.60 K。与ASTER地表温度产品的验证中,整体验证结果的R2均在0.95以上。此外,ESTARFM方法在各个地类中的融合效果较好,均表现出非植被区域的相关性高于植被和水体,尤其在2012年8月27日非植被的R2达到0.91。; 杨贵军孙晨红历华; 关键词：遥感卫星影像多源遥感数据高空间分辨率

基于多源遥感数据的大豆叶面积指数估测精度对比被引量：25: 2016年; 近年来遥感技术的革新促使遥感源越来越丰富.为分析多源遥感数据的叶面积指数(LAI)估测精度,本文以大豆为研究对象,利用比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)、土壤调整植被指数(SAVI)、差值植被指数(DVI)、三角植被指数(TVI)5种植被指数,结合地面实测LAI构建经验回归模型,比较3类遥感数据(地面高光谱数据、无人机多光谱影像以及高分一号WFV影像)对大豆LAI的估测能力,并从传感器几何位置和光谱响应特性以及像元空间分辨率三方面分析讨论了3类遥感数据的LAI反演差异.结果表明:地面高光谱数据模型和无人机多光谱数据模型都可以准确预测大豆LAI(在α=0.01显著水平下,R^2均>0.69,RMSE均<0.40);地面高光谱RVI对数模型的LAI预测能力优于无人机多光谱NDVI线性模型,但两者差异不大(E_A相差0.3%,R^2相差0.04,RMSE相差0.006);高分一号WFV数据模型对研究区内大豆LAI的预测效果不理想(R^2<0.30,RMSE>0.70).针对星、机、地三类遥感信息源,地面高光谱数据在反演LAI方面较传统多光谱数据有优势但不突出;16 m空间分辨率的高分一号WFV影像无法满足田块尺度作物长势监测的需求;在保证获得高精度大豆LAI预测值和高工作效率的前提条件下,基于无人机遥感的农情信息获取技术不失为一种最佳试验方案.在当今可用遥感信息源越来越多的情况下,农业无人机遥感信息可成为指导田块精细尺度作物管理的重要依据,为精准农业研究提供更科学准确的信息.; 高林李长春王宝山杨贵军王磊王磊; 关键词：多源遥感数据无人机叶面积指数植被指数反演

农业遥感研究与应用进展被引量：160: 2014年; 农业是遥感技术应用最重要和广泛的领域之一,本文回顾了遥感技术在国内外农业研究与应用中的进展,概括和总结了农田辐射传输机理及作物参量遥感反演、作物遥感分类与识别、农田养分遥感与变量施肥决策、作物产量与品质预测、农情遥感监测与预报、农业遥感监测空间决策支持系统6个主要研究与应用方面。在此基础上,针对农业遥感技术面临的问题与发展趋势,指出了农业遥感技术今后的重点发展方向。; 赵春江; 关键词：农业遥感空间决策支持系统

基于光谱特征与PLSR结合的叶面积指数拟合方法的无人机画幅高光谱遥感应用被引量：24: 2017年; 以冬小麦LAI为研究对象,利用孕穗期、开花期和灌浆期获取的无人机UHD185高光谱影像以及同步测定的地面数据(冬小麦冠层ASD反射率和冬小麦LAI),论证光谱特征(红边参数或植被指数)与偏最小二乘回归算法结合的改进型LAI拟合方法在无人机画幅高光谱遥感LAI探测方面的应用价值。首先,从光谱反射率相关性和植被指数相关性两方面比较UHD185与ASD,验证UHD185数据精度;结果表明,第3~第96波段(458~830 nm)的无人机UHD185高光谱数据具有较好的光谱质量,适宜探测冬小麦LAI。其次,分析光谱特征(6种植被指数和4种红边参数)与LAI的相关性,并通过独立验证和交叉验证方法,依次对基于红边参数或植被指数的传统LAI拟合方法和改进型LAI拟合方法的冬小麦LAI预测精度进行评价,相比于传统LAI拟合方法,改进型LAI拟合方法能大幅度提高冬小麦LAI的预测精度,特别是PLSR+REP。研究结果证实,改进型LAI拟合方法能更加充分地利用无人机UHD185高光谱数据预测冬小麦LAI,可望为无人机高光谱遥感的作物理化参数探测提供几点可借鉴的思路。; 高林杨贵军李长春冯海宽徐波王磊王磊付奎; 关键词：无人机高光谱遥感叶面积指数偏最小二乘回归红边参数

冬小麦-夏玉米轮作区土壤养分时空变化特征被引量：24: 2013年; 【目的】研究冬小麦-夏玉米轮作区土壤养分的时间和空间变化规律以及多年轮作对土壤养分的影响。【方法】以国家精准农业示范研究基地为例,利用GIS技术和地统计学方法,结合《北京土壤养分分等定级标准》,分析冬小麦-夏玉米轮作区土壤养分时空变异特征。【结果】从2000—2007年,研究区严重缺乏磷、钾养分,且含量等级呈下降趋势;土壤全氮含量虽在部分区域偏高,但盈亏等级也呈下降趋势;有机质含量略微增加,处于平衡状态。不同年度的各土壤养分的变异系数范围为11.00%—51.71%,属于中等程度的变异。随着时间的推移,有效磷、有机质、全氮和碱解氮空间分布稳定。速效钾在2001年空间分布规律与2000年和2007年不同,但2000年和2007年空间分布一致,说明土壤速效钾空间分布也具有一定的稳定性。【结论】整体上来说,研究区南部和东北部土壤养分含量偏高,中部含量偏低。当田块土壤物理特性有大的变动时,土壤养分的空间结构特征会受到一定影响;但当长时间田块耕作管理相对一致时,结构性因素(尤其土壤特性、气候)起主要作用。; 崔贝王纪华杨武德陈立平黄文江郭建华宋晓宇冯美臣; 关键词：土壤特性地统计学分析冬小麦-夏玉米轮作

基于互补相关模型和IKONOS数据的农田蒸散时空特征分析被引量：19: 2013年; 获取田块内高分辨率农田实际蒸散信息对于精准农业中制定灌溉计划、变量处方实施及评价水分利用效率等具有重要参考价值,将传统方法与遥感结合并生成精细田块尺度的农田蒸散成为当前研究热点方向。本文基于互补相关模型和北京2011年3-6月份间内气象观测数据进行了冬小麦实际蒸散估算,并利用大型蒸渗仪对结果进行了验证和分析。最后将互补相关模型与高空间分辨率遥感数据结合实现了田块尺度农田瞬时蒸散估算,并结合蒸发比率不变法实现了日尺度蒸散扩展。结果表明:在2011年3-6月间试验区内冬小麦总耗水量达到469.12mm,其中在灌浆期5月份耗水比重最大,占到总量近二分之一;互补相关模型估算精度整体较高,其中在5月份估算精度最高(R2=0.863,RMSE=0.103mm);扩展后的日尺度蒸散量与实测结果非常一致(R2=0.937,RMSE=0.668mm)。上述结果表明在没有土壤温、湿度数据及高分辨率热红外遥感数据条件下,仅利用互补相关模型,并结合气象观测数据和高分辨率遥感数据即可估算出精细尺度农田蒸散。; 赵春江杨贵军薛绪掌冯海宽石月婵; 关键词：遥感蒸散 IKONOS 蒸渗仪

无人机多光谱影像辐射一致性自动校正被引量：10: 2015年; 针对一个架次内无人机影像由于光照度变化、拍摄角度等原因引起的相同地物点在不同影像上的辐射信息不一致的问题,验证了利用SIFT(scale invariant feature transform)算法匹配同名点,然后利用同名点灰度值的相关关系建立校正模型,再用该校正模型校正整幅影像的辐射一致性校正方法。对比评价了基于直方图匹配的色彩一致性校正方法、原始色彩空间辐射一致性校正、针对三波段影像的HSV(hue,saturation,value)色彩空间亮度一致性校正以及双边滤波去噪的效果。试验结果表明:基于直方图匹配的色彩一致性校正能在视觉上达到很好的效果,但是会造成校正后影像的灰度级严重缺失;基于同名点灰度值相关关系的校正模型能够很好地恢复待校正影像与基准影像的辐射一致性;HSV色彩空间亮度一致性校正能够在色彩上和辐射信息上与基准影像均达到很好的一致性,但只适用于三波段影像;双边滤波在去除噪声的同时,能够保持甚至提高校正后影像与基准影像的辐射一致性。; 杨贵军万鹏于海洋徐波冯海宽; 关键词：无人机遥感多光谱影像自动校正

国家自然科学基金(41271345)

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