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耿利宁

作品数:6 被引量:29H指数:4
供职机构:南京信息工程大学应用气象学院更多>>
发文基金:公益性行业(气象)科研专项“十二五”国家科技计划农村领域江苏省“青蓝工程”基金更多>>
相关领域:农业科学天文地球更多>>

文献类型

  • 4篇期刊文章
  • 1篇学位论文
  • 1篇会议论文

领域

  • 5篇农业科学
  • 1篇天文地球

主题

  • 3篇小波
  • 3篇小波滤波
  • 3篇滤波
  • 2篇ORYZA2...
  • 2篇FASTIC...
  • 1篇点化
  • 1篇生育
  • 1篇生育期
  • 1篇数据检验
  • 1篇水稻
  • 1篇田间
  • 1篇田间试验
  • 1篇同播
  • 1篇作物
  • 1篇作物模型
  • 1篇像元
  • 1篇混合像元
  • 1篇分期播种
  • 1篇丰度
  • 1篇MODIS

机构

  • 6篇南京信息工程...
  • 1篇江苏省气象局
  • 1篇安徽省气象科...

作者

  • 6篇耿利宁
  • 4篇景元书
  • 3篇杨沈斌
  • 1篇凌洋
  • 1篇马晓群
  • 1篇胡荣辰
  • 1篇韩湘云
  • 1篇孙啸

传媒

  • 1篇中国农业气象
  • 1篇科学技术与工...
  • 1篇干旱气象
  • 1篇大气科学学报
  • 1篇第30届中国...

年份

  • 1篇2015
  • 1篇2014
  • 4篇2013
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
基于不同滤波的水稻物候期提取被引量:5
2014年
基于2010年中分辩率成像光谱仪(moderate-resolution imaging specroradiometer,MODIS)数据,以江苏省为研究区域,采用不同信号滤波方法,对水稻物候期的提取方法进行了分析和研究。在获得水稻的增强型植被指数(enhanced uegetatisn index,EVI)数据基础上,进行了HANTS(harmonic analysis of time series)滤波和小波变换滤波的对比分析,使用小波滤波重构后的数据结合Matlab软件进行了水稻物候期的格点化提取,并验证了结果的准确性。结论如下:二者都能较好的去除噪声,还原原始信息,但对云噪声污染较严重地区,小波滤波相比HANTS滤波效果更好,新的移栽期提取方法和小波滤波的物候期提取方法能够较为准确的反应真实的水稻物候情况,经站点数据检验,能很好地反应真实水稻物候情况。
凌洋耿利宁景元书胡荣辰孙啸
关键词:小波滤波
基于FastICA算法和MODIS数据的水稻面积提取被引量:5
2015年
以苏、皖、赣三省为研究区域,采用Fast ICA算法从MODIS数据中提取2010年水稻种植面积,并验证该算法在混合像元分解中的有效性。在对2010年46景8 d合成地表反射率产品数据进行预处理的基础上,结合MODIS土地利用产品和平滑滤波算法,构建耕地类型像元的ILSW和INDV时相变化曲线。依据ILSW和INDV曲线在水稻移栽期前后的变化规律,并根据由各地区水稻INDV时相曲线计算得到水稻相似性指数,从MODIS影像中提取水稻像元。采用Fast ICA算法对潜在水稻像元水稻生长期内的INDV时相曲线进行分解,计算每个像元的水稻丰度,绘制水稻丰度图,获取研究区各省水稻分布和种植面积。利用统计年鉴数据和样方资料对Fast ICA算法提取的水稻面积进行了验证。结果显示:采用水稻相似性曲线有利于提高稻田识别效率,所获取的水稻分布与实际情况吻合;Fast ICA算法能够分解不同地区水稻INDV时相曲线;与统计资料比较,江苏、安徽、江西三省水稻面积的提取精度分别为86.4%、87.9%、51.5%。江西水稻面积提取误差主要出现在地形起伏较大的山区。
耿利宁景元书杨沈斌浩宇
关键词:混合像元丰度
ORYZA2000模型模拟安徽地区不同播期水稻的适应性分析被引量:15
2013年
以2010—2011年安徽宣城两个水稻品种(两优6326,南粳44)3个播期(5月5日、15日、25日)水稻生长发育观测数据为基础,结合当地气象、土壤等数据,将2010年数据作为校准数据对ORYZA2000模型进行参数校正,调试决定作物基本参数,以2011年数据作为检验数据,对水稻生育期、叶面积指数、生物量及产量等指标进行模拟并将结果进行统计验证与评价。结果表明,对水稻生育期发育速率的模拟显示,两优6326的大部分生育期发育速率稍高于南粳44,第三播期两优6326基本营养阶段及生殖生长阶段的发育速率最大,第三播期南粳44穗分化阶段的发育速率最小;水稻生育期模拟值均比实测值小,其差异为2~7d。生育期长度的归一化均方根误差(NRMSE)为3.4%~7.5%;两组数据所得地上总生物量的NRMSE为16%-22%、绿叶生物量的NRMSE为20%-25%、茎生物量的NRMSE为17%~21%、穗生物量的NRMSE为19%-25%、叶面积指数的NRMSE为24%~26%,其总生物量及产量的NRMSE分别为6%~13%和5%-14%。模拟结果表明ORYZA2000模型可以通过校准作物参数,较准确地模拟水稻发育期、发育速率及其生物量的动态积累过程。
浩宇景元书马晓群耿利宁杨沈斌
关键词:作物模型ORYZA2000分期播种水稻生育期
基于不同滤波的水稻物候期提取
本文基于2010年MODIS数据,以江苏省为研究区域,采用不同信号滤波方法,对水稻物候期的提取方法进行了分析和研究.在获得水稻的EVI数据基础上,进行了HANTS(Harmonic Analysis of Time Se...
耿利宁景元书杨沈斌
关键词:小波滤波数据检验
文献传递
基于田间试验的水稻模型ORYZA2000区域参数比较被引量:7
2013年
利用江苏南京、安徽宣城两地的水稻田间试验数据和气象资料,对ORYZA2000模型基本作物参数进行调整,包括不同发育阶段的发育速率、干物质分配系数、比叶面积等。两试验点的作物营养生长参数(DVRJ)和生殖生长参数(DVRR)差异很大,反应了模型的区域差异性。模拟效果均能准确反应叶面积指数、生物量的动态变化过程,在地上部生物量的模拟准确度最高。两试验点的叶面积指数、地上部生物量、绿叶生物量、茎生物量和穗生物量的归一化均方根NSMSE值分别为9%、19%、18%、13%、25%和16%、25%、17%、19%、24%,因而南京试验点的模拟效果比宣城好,参数更具区域适应性。
韩湘云景元书浩宇耿利宁
关键词:田间试验
基于时序MODIS的水稻种植制度提取
坚守18亿亩耕地红线一直是我国确保粮食安全的重要措施,而水稻是我国的最主要粮食作物之一,水稻的种植与生产管理显得尤为重要。随着中国人口的增长和城市化进程的加快,建立一个长期、有效、可靠的水稻监测体系是确保粮食安全、促进社...
耿利宁
关键词:FASTICA算法小波滤波
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