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基于时序MODISEVI匹配的棉花信息提取--以新疆博乐市为例被引量：8: 2013年; 增强植被指数(EVI)是植被生长状态及植被覆盖度的指示因子,其时序数据也已成为基于物候特征开展大区域植被和土地覆盖分类的基本手段。利用Savitzky-Golay滤波对MODIS EVI16d合成时间序列数据进行重建,并利用2006～2010年重建得到的时序数据建立棉花理想时序EVI曲线,通过比较待分类像元与理想曲线欧氏距离的方法,提取新疆博乐市棉花种植分布。使用2011年实地调查的棉花地块为感兴趣区,利用混淆矩阵对2011年棉花种植分布的提取结果进行精度检验,总体精度为82.31%。结果表明:利用多年数据建立的理想时序EVI曲线提取棉花种植分布有效可行。; 郝鹏宇牛铮王力阿不力克木·阿不都拉王秀兰; 关键词：棉花时间序列 EVI

基于多时相MODIS EVI和临近三年地面数据的新疆作物分类（英文）被引量：4: 2015年; 在区域或全球尺度,250m分辨率的MODIS EVI常被用于作物分类。而且,基于遥感数据可以快速准确的进行作物分类,并为辅助农业政策的制定,因而得到了广大研究者的关注。研究提出了直接使用多年MODIS 250mEVI和临近年份地面调查数据进行作物分类的方法。首先,通过扩展2011,2012和2013年的野外调查数据获得全疆的典型地块,并从地块中提取MODIS纯像元作为分类样本。接着使用免疫系统网络分类器(ABNet)提取研究取的主要作物,包括棉花、玉米、冬小麦和葡萄等。在三年的数据中,任意两年的地面数据用于训练分类器,用使用训练好的分类器对另一年的数据进行分类。例如,使用2011和2012年的数据训练分类器,并对2013年的数据进行分类。结果表明,每年的分类精度达80%以上,且Kappa系数高于0.7。今后工作中,仍需使用更多的地面数据获得更的更精细的分类结果。; Shakir Muhammad牛铮王力Abdullah Aalikim郝鹏宇王长耀; 关键词：MODIS 土地覆盖分类

基于B/S的三维校园信息查询系统设计与实现——以北京林业大学为例: 2012年; 校园作为城市或地区的一个缩影,信息的管理有自身的特点。本文以北京林业大学为例,阐述了系统基于B/S的多层总体结构、数据库设计和功能设计,并使用高分辨率遥感数据作为数据源,在ArcGIS平台上开发了校园地理信息系统。还结合数据库技术,加入了实地调查的各办公室的详细属性信息,并使用X3D技术建立了部分校园建筑的三维模型,使系统具有较高的实用性。; 郝鹏宇张晓丽韦家柏韩天旸; 关键词：WEBGIS 校园地理信息系统属性信息

非相干双光源植被冠层方向反射模拟与试验: 2013年; 基于非相干光源叠加的原理,建立了太阳-激光双光源植被冠层方向反射模型。首先,分析了太阳光和激光的特点,指出了其协同应用对植被定量遥感探测的应用潜力;其次,利用Li-Strahler几何光学模型和辐射传输SAIL模型,进行了双光源情况下的模拟研究,发现在非相干叠加的情况下,当两种光源在不同角度入射时,会出现双热点的现象,并且其强度受到两种光源各自强度的影响。基于上述原理,分别针对两种模型进行试验研究,利用模拟"树木"进行了稀疏分布的几何光学模型研究,利用小麦进行了浓密分布条件下的辐射传输模型试验研究,试验结果表明了基本原理及模拟结果的可靠性。结合相关研究分析表明,双光源建模有利于定量遥感机理模型的求解,可以利用构造的"热点"信息进行植被结构参数提取,同时对于主被动遥感协同应用和激光的植被定量遥感研究具有重要价值。; 高帅牛铮王李娟许时光侯学会贾坤郝鹏宇; 关键词：几何光学激光

基于历史时序植被指数库的多源数据作物面积自动提取方法被引量：26: 2012年; 针对目前作物提取工作中难以综合应用多源遥感数据进行自动分类的现状,该文以新疆博乐市为试验区,使用多年MODIS数据建立各类作物历史参考时序植被指数曲线库。对TM和环境星数据共同构成的当年时序数据通过植被指数转换、曲线相似性比较,并结合区分不同作物的关键时相,在长时期种植制度变化不大的区域,自动提取作物种植面积。结果表明:该方法使用多源(环境星+TM)中高分辨率遥感数据构建的时序植被指数提取作物的总体精度可达到90%以上;与传统的监督分类方法相比,省去了人工采集训练区的步骤,实现了作物种植面积的自动提取。; 郝鹏宇牛铮王力王秀兰王长耀; 关键词：植被 MODIS TM

专家系统与地理信息系统一体化发展的现状和展望被引量：1: 2011年; 阐述GIS(地理信息系统)、ES(专家系统)和地理信息系统与专家系统一体化的概念及发展现状,从形式与内容2方面介绍了ES与GIS实现一体化的方法.分析ES与GIS一体化中存在着ES中的知识库无法表示地理空间,ES的推理模式也难以适应地理信息的复杂性和不确定性等问题,相应提出了解决这些问题的方法,并展望了该一体化的未来发展方向.; 郝鹏宇王秀兰冯仲科; 关键词：地理信息系统专家系统

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郝鹏宇