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国家自然科学基金(41171310): 作品数：17 被引量：300H指数：9; 相关作者：白建军王建博赵涛涛王磊白江涛更多>>; 相关机构：陕西师范大学中国空间技术研究院宝鸡市勘察测绘院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金陕西省自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术农业科学天文地球经济管理更多>>

基于时间序列遥感数据的陕西省2004-2014年干旱变化特征分析被引量：21: 2018年; 利用MODIS归一化植被指数(NDVI)产品MODLT1M和MODIS地表温度产品MODND1M,计算2004—2014年陕西省月温度植被干旱指数(TVDI),基于TVDI采用一元线性回归、Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall检验等方法来研究陕西省11 a来干旱的空间分布特征、时间变化特征及干旱演变趋势,并结合气象数据进一步探究引起干旱变化的气象因素。研究表明:11 a中陕西省干旱发生频率呈现北高南低的特点,陕北、关中、陕南三大区域干旱发生的频率分别为68.2%、53.8%、22.7%,且均以轻度干旱为主;陕西省旱情主要出现在春季,11 a春季的平均TVDI值在0.6~0.7之间波动;陕西省11 a中干旱情况整体呈减弱趋势,TVDI值减小、不变、增大的区域分别占55.38%、42.89%、6.20%;TVDI与湿润指数对干旱的表征具有一致性,且年均TVDI值与年降水量呈显著负相关关系(P=0.019),降水是引起TVDI下降的一个重要气象因子。; 温国涛白建军白建军; 关键词：遥感湿润指数

西安市交通网络综合通达性研究被引量：42: 2014年; 以西安市交通网络数据为数据源,利用GIS空间分析技术,选取道路密度、道路服务指数、路网连接度和可达性模型四个指标对西安市交通网络的空间形态、空间分布、距离关系进行多角度分析,并在此基础上,构建了综合评价指标,分析了西安市主城区四级城市道路网络的通达性现状。结果表明:西安市的道路交通网络通达性呈现明显的空间分异,受历史因素、经济政策及自然环境等因素的影响,其通达性空间格局呈现典型的单中心多圈层结构,位于市中心的区域通达性最好,并在北,西,西南,南,东五个方向延展,这五个方向通达性递减幅度较小。研究对西安市交通网络的优化和扩展有一定指导作用,对城市交通网络布局和通达性分析评价进行了一定改进。; 李乐乐白建军宋冰洁; 关键词：通达性道路网络

四川省经济差异时空动态多尺度分析被引量：2: 2020年; 以地级市、县人均GDP现价数据为经济差异测度,采用探索性时空数据分析方法和Mann-Kendall突变检验法,分析1998—2016年不同空间尺度上四川省区域经济时空动态情况.结果表明,不同空间尺度上四川省区域经济绝对差异都呈扩大趋势,相对差异呈波浪式减弱态势.经济空间集聚效应与地理尺度密切相关,空间尺度越小,聚集效应越明显.经济空间差异在不同空间尺度呈现不同动态演化规律,市域尺度聚集程度呈先增大后减弱的时序变化,经济冷点中心向东北方向移动;县域尺度则表现为先减弱后增强的变化,呈现热点中心稳定和冷点范围持续扩展的演进态势.经济空间结构长期稳定,存在路径依赖性.区域与其邻域经济发展关系呈"共赢或共输"运动趋势,动态发展具有空间依赖性.; 邓小菲白建军; 关键词：经济差异多尺度

基于植被供水指数的山东省2013年春季旱情监测被引量：5: 2015年; 春季是山东小麦生长的关键时期,若遇干旱胁迫将严重影响小麦产量和农民收益,因此,有效及动态监测此期干旱的发生和分布情况,对指导抗旱政策和方案的制定具有重要意义。本文利用MODIS数据计算归一化植被指数(NDVI)和陆地表面温度(Ts),进而构建植被供水指数(VSWI),检验VSWI与10、20 cm土壤相对湿度之间的相关性,结果显示,VSWI与土壤湿度相关性较高,可以准确反映干旱情况。运用VSWI分析山东省2013年4月上旬至6月上旬的旱情,结果显示,山东省2013年春季旱情,4月上旬最严重,之后明显好转,5月份相对稳定,6月上旬基本结束;西部和西南部地区旱情较轻,西北、东部和中部次之,东营市因土地盐渍化严重,土壤持水能力差,旱情最严重。; 王建博王蕾彬; 关键词：土壤湿度

基于BP神经网络的陕西省县域乡村性分异研究被引量：7: 2016年; 以陕西省83个县域为实证研究单元,基于城乡一体化思想构建了乡村性综合评价指标体系,运用BP神经网络确定其指标权重,在Visual Studio 2010平台上计算乡村性指数,并借助ArcGIS和GeoDA软件划分乡村发展类型,对乡村性数值分异及空间分异进行了定量化测度和分析.运用BP神经网络确定乡村性权重及强度具有一定的可行性;陕西省县域乡村性在数值分异特征上,两极分化严重,中低、中等、中高水平县域组内均衡;在空间分异特征上,呈陕南、陕北高,关中低,东低西高的分布格局,乡村性空间关联性较强,彼此联系紧密.进而对陕西省县域乡村性差异的成因做了初步探讨,提出了县域发展的方向.; 赵涛涛白建军尚忠慧; 关键词：乡村性 BP神经网络

基于MOD16的关中地区实际蒸散发时空特征分析被引量：24: 2015年; 基于新型MOD16遥感数据集,在产品数据精度验证的基础上,利用GIS与RS技术统计分析关中地区2000—2012年间实际蒸散发(ET)时空演变特征及不同土地利用类型蒸散差异。结果表明:(1)MOD16-ET在关中地区数据精度良好,验证相对误差和相关系数分别为10.38%和0.69;(2)关中地区多年ET均值为520.05 mm·a-1,空间分布大致呈西南-东北递减的三级阶梯格局,四季ET空间分布与多年平均情况基本一致。(3)ET空间分布受地表覆盖类型影响显著,各地类蒸散强度排序依次为林地(623.67 mm·a-1)>草地(504.51 mm·a-1)>园地(460.86 mm·a-1)>农田(448.89 mm·a-1)>裸地(408.77 mm·a-1);(4)关中地区ET年际变化趋势以0.87 mm·a-1的速率增加,空间分布呈东部减小西部增加的趋势,其中春、夏季变化区域面积比例较大且以增加趋势为主,秋、冬季节绝大部分地区ET年际变化不甚明显。关中地区年内各月ET大致呈先升后降的变化趋势,且蒸散量主要集中于夏季。; 喻元白建军王建博位贺杰; 关键词：土地利用类型

2000～2010年陕北地区植被NDVI时空变化及其与区域气候的关系被引量：101: 2014年; 采用相关关系分析、空间统计分析和叠置分析,研究陕北地区2000~2010年植被NDVI的时空变化特征,并从温度和降水2个方面分析植被NDVI变化与区域气候的关系。研究表明,该地区植被NDVI经历了从相对快速增长到小幅波动,再到平稳增长3个阶段。其中,陕北中东部区域植被覆盖增加显著,北部变化不大,南部略微下降。同期该区域气候干热化趋势有所改善,植被覆盖变化与区域气候相关性不高,气候对植被覆盖的影响主要表现为对植被生长期年内韵律的控制方面。; 白建军白江涛王磊; 关键词：NDVI 区域气候

基于MODIS时序的陕西省植被物候时空变化特征分析被引量：21: 2018年; 遥感技术作为对大尺度陆表监测研究的有效手段,被广泛应用于自然地理环境各要素的研究中。其中,植被物候作为自然界规律性、周期性的事件,对自然环境尤其是气候变化有着重要的指示作用。以陕西省为研究区,采用Savitzky-Golay(S-G)滤波方法对MODIS归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)数据进行时间序列重构,并在此基础上,提取陕西省2001—2016年间的植被物候期信息进行其时空变化特征分析。研究结果表明:(1)陕西省的植被物候空间分布特征与其不同地形地貌的空间分布具有较好的一致性;(2)陕西省生长季开始的平均时间在每年的第120天,生长季结束的平均时间在第280天,生长季长度平均为160 d;(3)2001—2016年间陕西省植被生长季开始时间变化趋势为波动提前,变化率约为-0. 79 d/a(R2=0. 40,P <0. 01),生长季结束时间变化趋势表现为波动推迟,变化率约为0. 50 d/a(R2=0. 25,P <0. 05),生长季长度变化呈波动延长趋势,变化率约为1. 29 d/a(R2=0. 37,P <0. 05);(4)在不同的物候期,陕西省植被的物候变化趋势空间分布差异较大。; 韩红珠白建军白建军张波; 关键词：NDVI 物候

基于TVDI模型的关中地区春旱时空动态监测被引量：7: 2017年; 利用中分辨率成像光谱仪MODIS产品MOD13A2和MOD11A2获取归一化植被指数NDVI和地表温度T_s,构建T_s-NDVI特征空间,依据该特征空间拟合的干湿边方程计算温度植被干旱指数(TVDI)作为反映旱情的指标,监测关中地区2013年2-5月每16 d的干旱状况,并利用区域内气象站点数据进行验证.结果表明,利用MOD11A2数据反演的T_s与实测对比平均误差为0.258℃,反演结果能够代替实际T_s参与计算.利用该地区实测的10、20 cm土壤湿度数据与遥感反演的TVDI值进行线性拟合,发现TVDI与20 cm土壤湿度相关性更高,表明TVDI更能反映和指示距地表20 cm的土壤水分状况.关中地区春旱最严重出现在3、4月份,旱情主要以中旱为主;渭河平原整体干旱情况比南部秦岭地区严重,尤其是关中东北部渭南和咸阳部分地区旱情较为严重,南部秦岭山地以湿润和正常为主.旱情整体呈现东北较重,西南较轻的分布.从监测结果看,TVDI能够较好地反映关中地区春季的实际旱情,适用于关中地区春季的旱情动态监测.; 张晶言白建军于茜; 关键词：地表温度土壤湿度旱情监测

基于多特征提取与优选的冬小麦面积提取被引量：14: 2020年; 选取2015年10月至2016年6月冬小麦生长期9个关键时相的GF-1 WFV影像为数据源,综合多时相的光谱特征、植被指数特征与纹理特征,设置4组特征组合方案进行对比分析;并根据特征重要性进行特征选择,得到最优的特征子集建立随机森林分类模型,对河南省许昌市地物类型进行分类并实现冬小麦种植面积的提取。结果表明:在没有进行特征选择的情况下,4种特征组合中,综合多种特征类型的D组分类精度最高,经过特征选择后,各组分类精度均得到不同程度的提高,说明通过多种类型的特征变量综合与特征优选均可有效地提高分类精度;不同特征类型以及不同时相的特征变量对分类的贡献率不同,贡献率由大到小为植被指数、光谱指数、纹理特征,冬小麦生长季的2月、3月、5月、6月比其他月份对分类精度的贡献率更高;河南省许昌市冬小麦面积为2258.7 km 2,分类的总体精度达到95.18%,Kappa系数为0.9255,其中冬小麦的制图精度与用户精度均达到98.67%。; 杨蕙宇王征强白建军韩红珠; 关键词：遥感冬小麦

国家自然科学基金(41171310)

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