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郭庆华: 作品数：31 被引量：349H指数：11; 供职机构：中国科学院植物研究所植被与环境变化国家重点实验室更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中国科学院战略性先导科技专项国家重点基础研究发展计划更多>>; 相关领域：生物学自动化与计算机技术农业科学天文地球更多>>

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遥感已经成为生物多样性研究保护与变化监测不可或缺的技术手段被引量：7: 2018年; 自1985年美国国家生物多样性论坛第一次筹备会议提出＂biodiversity＂一词至今（Harper＆Hawksworth, 1995）,生物多样性科学（马克平, 2016）历经30余年的学科建设发展和保护实践活动,其维持生态系统功能、提供生态系统服务、延续人类福.; 郭庆华刘瑾; 关键词：激光雷达遥感技术生物多样性

高通量作物表型监测:育种和精准农业发展的加速器被引量：15: 2018年; 表型是研究"基因型-表型-环境"作用机制的重要桥梁,研发具有自主知识产权的作物表型监测平台对于加速育种进程和辅助精准农业监测具有重要意义。Crop 3D表型监测系统以水稻和玉米等主要粮食作物为研究对象,实现了多尺度、多时序作物全生育期的生长动态监测,为育种提供了重要数据支撑。文章首先综述了国内外关于表型平台的研究进展,进而介绍了Crop 3D系统平台的主要研究进展,最后对未来表型研究的方向进行了展望。; 郭庆华杨维才吴芳芳庞树鑫金时超陈凡王秀杰; 关键词：育种高通量表型激光雷达

遥感在生物多样性研究中的应用进展被引量：28: 2018年; 随着人口的持续增长,人类经济活动对自然资源的利用强度不断升级以及全球气候变暖,全球物种正以前所未有的速度丧失,生物多样性成为了全球关注的热点问题。传统生物多样性研究以地面调查方法为主,重点关注物种或样地水平,但无法满足景观尺度、区域尺度以及全球尺度的生物多样性保护和评估需求。遥感作为获取生物多样性信息的另一种手段,近年来在生物多样性领域发展迅速,其覆盖广、序列性以及可重复性等特点使之在大尺度生物多样性监测和制图以及评估方面具有极大优势。本文主要通过文献收集整理,从观测手段、研究尺度、观测对象和生物多样性关注点等方面综述了遥感在生物多样性研究中的应用现状,重点分析不同遥感平台的技术优势和局限性,并探讨了未来遥感在生物多样性研究的应用趋势。遥感平台按观测高度可分为近地面遥感、航空遥感和卫星遥感,能够获取样地–景观–区域–洲际–全球尺度的生物多样性信息。星载平台在生物多样性研究中应用最多,航空遥感的应用研究偏少主要受飞行成本限制。近地面遥感作为一个新兴平台,能够直接观测到物种的个体,获取生物多样性关注的物种和种群信息,是未来遥感在生物多样性应用中的发展方向。虽然遥感技术在生物多样性研究中的应用存在一定的局限性,未来随着传感器发展和多源数据融合技术的完善,遥感能更好地从多个尺度、全方位地服务于生物多样性保护和评估。; 郭庆华胡天宇胡天宇金时超王瑞关宏灿杨秋丽李玉美吴芳芳李玉美刘瑾吴芳芳; 关键词：卫星遥感航空遥感激光雷达

田间作物表型数据高通量采集系统: 本发明公开了田间作物表型数据高通量采集系统，包括主结构件、驱动电机、驱动链条、轮子、控制箱、电池、遥控接收装置、转向电机和传感器模块，所述轮子包括宽度调节轮、固定轮和转向轮，传感器模块包括三维激光扫描仪、高光谱相机、高分...; 郭庆华徐光彩庞树鑫吴芳芳刘瑾; 文献传递

基于站点的生物多样性星空地一体化遥感监测被引量：4: 2018年; 科学制定生物多样性保护和恢复政策,需要空间上连续、时间上高频的物种和生境分布以及物种迁移信息支持,遥感是目前能满足该要求的有效技术手段。近年来,遥感平台和载荷技术高速发展,综合多平台、多尺度、多模式遥感技术,开展基于站点的星空地一体化遥感观测试验,可以对地表进行时空多维度、立体连续观测,为生物多样性遥感监测提供了新的契机。本文总结了使用遥感技术监测生物多样性的主要方法,回顾了典型的星空地一体化遥感观测试验。综述以往研究发现,一方面,现有遥感试验还缺少对生物多样性直接监测指标的观测,另一方面,生物多样性遥感监测方法也缺少星空地多维立体观测平台的支撑,亟需加强两者的融合,开展基于站点的生物多样性星空地一体化遥感监测研究。以设于我国四川王朗大熊猫国家级自然保护区内的王朗山地生态遥感综合观测试验站为例,展示了星空地一体化遥感综合观测试验平台在生物多样性监测中的应用潜力。星空地一体化遥感观测可以提供物种和生境的综合定量信息,与生态模型有机结合,可以刻画生物多样性的时空格局与动态过程,有助于挖掘过程机理,提高生物多样性监测的信息化水平。; 李爱农尹高飞张正健谭剑波谭剑波马克平南希; 关键词：生物多样性遥感观测

基于数字化植物表型平台(D3P)的田间小麦冠层光截获算法开发被引量：6: 2020年; 冠层光截获能力是反映作物品种间差异的重要功能性状,高通量表型冠层光截获对提高作物改良效率具有重要意义。本研究以小麦为研究目标,利用数字化植物表型平台(D3P)模拟生成了100种冠层结构不同的小麦品种在5个生育期的三维冠层场景,记录了从原始冠层结构中提取的绿色叶面积指数(GAI)、平均倾角(AIA)和散射光截获率(FIPAR_(dif))信息作为真实值,进一步利用上述三维小麦场景开展了虚拟的激光雷达(LiDAR)模拟实验,生成了对应的三维点云数据。基于模拟的点云数据提取了其高度分位数特征(H)和绿色分数特征(GF)。最后,利用人工神经网络(ANN)算法分别构建了从不同LiDAR点云特征(H、GF和H+GF)输入到FIPAR_(dif)、GAI和AIA的反演模型。结果表明,对于GAI、AIA和FIPAR_(dif),预测精度从高到低对应的点云特征输入为GF+H> H> GF。由此可见,H特征对提高目标表型特性的估算精度起到了重要作用。输入GF+H特征,在中等测量噪音(10%)情况下,FIPAR_(dif)和GAI的估算均获得了满意精度,R^2分别为0.95和0.98,而AIA的估算精度(R^2=0.20)还有待进一步提升。本研究基于D3P模拟数据开展,算法的实际表现还有待通过田间数据进一步验证。尽管如此,本研究验证了D3P协助表型算法开发的能力,展示了高通量LiDAR数据在估算田间冠层光截获和冠层结构方面的较高潜力。; 刘守阳金时超郭庆华朱艳朱艳; 关键词：LIDAR 小麦冠层

激光雷达在森林生态系统监测模拟中的应用现状与展望被引量：74: 2014年; 激光雷达是一种新兴的主动遥感技术,能够在多重时空尺度上获取森林生态系统高分辨率的三维地形、植被结构参数.其对森林生态系统变化的精确、高效监测和模拟在认识这些变化如何影响陆地生态系统碳循环、全球气候变化,并促进生物多样性保护方面将发挥重要作用.本文拟对激光雷达技术的概念和发展应用简史作一介绍,通过分析其在数字地形产品生成、森林生态参数提取反演应用中的主流算法和优势,继而阐明其推广应用所面临的挑战,最后指出未来激光雷达技术在生态学应用中可能的研究热点.本文认为,构建集太空、天空、地面多源传感器于一体的数字生态系统是未来生态系统观测网络发展的必然趋势,而激光雷达技术能够在数字生态系统建设过程中搭建可靠的数据支撑体系,最终有助于决策部门调控、优化人与环境关系,实现二者和谐共存.; 郭庆华刘瑾陶胜利薛宝林李乐徐光彩李文楷吴芳芳李玉美陈琳海庞树鑫; 关键词：遥感植物群落生态系统生物多样性点云

基于Lidar数据的大规模三维森林可视化场景建立技术: 本发明公开了一种基于激光雷达(Light Detection And Ranging，Lidar)数据的大规模三维森林可视化场景建立技术。利用激光雷达扫描获得的森林点云数据，首先提取出地面点和非地面点。地面点通过插值建立...; 郭庆华徐光彩孙喜亮翟秋萍刘瑾薛宝林

基于激光雷达数据的物种分布模拟:以美国加州内华达山脉南部区域食鱼貂分布模拟为例被引量：3: 2018年; 生态位模型通过拟合物种分布与环境变量之间的关系提供物种空间分布预测,在生物多样性研究中有广泛应用。激光雷达(LiDAR)是一种新兴的主动遥感技术,已被大量应用于森林三维结构信息的提取,但其在物种分布模拟的应用研究比较缺乏。本研究以美国加州内华达山脉南部地区的食鱼貂(Martes pennanti)的分布模拟为例,探索Li DAR技术在物种分布模拟中的有效性。生态位模型采用5种传统多类分类器,包括神经网络、广义线性模型、广义可加模型、最大熵模型和多元自适应回归样条模型,并使用正样本–背景学习(presence and background learning,PBL)算法进行模型校正;同时对这5种模型使用加权平均进行模型集成,作为第6个模型。此外,一类最大熵模型也被用于模拟该物种的空间分布。模型的连续输出和二值输出分别使用AUC(area under the receiver operating characteristic curve)以及基于正样本–背景数据的评价指标F_(pb)进行评价。结果表明,仅考虑气候因子(温度和降水)时,7个模型的AUC和F_(pb)平均值分别为0.779和1.077;当考虑Li DAR变量(冠层容重、枝下高、叶面积指数、高程、坡度等)后,AUC和F_(pb)分别为0.800和1.106。该研究表明,Li DAR数据能够提高食鱼貂空间分布的预测精度,在物种分布模拟方面存在一定的应用价值。; 周中一刘冉时书纳苏艳军李文楷郭庆华; 关键词：激光雷达最大熵

中国生物多样性大数据平台建设被引量：39: 2018年; 生物多样性大数据资源是国家重要战略资源,也关乎国家生态安全和生态文明建设。中国生物多样性大数据平台将包括基于宏观与微观生物生态数据协同整合的大数据库和大数据深度挖掘与模型模拟运算库,支持生物多样性和生态系统多源数据整合和共享的标准以及数据集成应用的方法,实现古生物化石数据与遗传组学数据、生理与性状数据、物种多样性、生态系统多样性等跨学科数据融合,与地理、气象、遥感、环境、国民经济等跨领域数据整合,形成完整的共享数据集或栅格化图集。利用分析模型和可视化技术实现对多源生物多样性数据集的挖掘和利用,构建开放开源的生物多样性大数据处理利用的通用接口,建立一个以生物多样性和生态安全为核心的包括对海量数据进行有效管理、高效分析和可用易用的综合大数据系统,面向政府部门提供标准化、可视化服务,促进我国生物多样性资源保护和生态安全格局构建,保障国家生态安全,支撑我国生物多样性交叉学科前沿领域科学发现和产业创新发展。; 马克平朱敏纪力强马俊才郭庆华欧阳志云朱丽; 关键词：生态安全数据共享决策支持

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