南锋
- 作品数：7 被引量：80H指数：4
- 供职机构：山西农业大学资源环境学院更多>>
- 发文基金：国土资源公益性行业科研专项国家自然科学基金山西省回国留学人员科研经费资助项目更多>>
- 相关领域：农业科学环境科学与工程生物学自动化与计算机技术更多>>
- 基于ArcGIS Engine与C#.net的地图鹰眼功能的实现被引量：3
- 2009年
- 文章基于.NET平台,使用C#语言研究了ArcGIS Engine实现地图鹰眼的关键技术。
- 南锋
- 关键词：ARCGISENGINE地图
- 基于高分辨率影像的流域土地利用类型的提取——以乡宁县红土沟流域为例被引量：2
- 2011年
- 从高分辨率影像提取流域土地利用类型分类方法入手,介绍了面向对象的遥感分类方法及其在高分辨率遥感影像分类中的应用优势,并以ENVI软件的面向对象分类模块为基础平台,实现了利用SPOT5高分辨率遥感影像对乡宁县红土沟流域土地利用类型的提取。结果表明,面向对象的遥感分类方法在高分辨率遥感影像分类中具有很高的精度,是一种行之有效的高分辨率遥感分类方法。
- 南锋张小英
- 关键词：面向对象遥感影像
- 涑水河流域植被覆盖变化特征分析被引量：5
- 2010年
- 利用2002—2009年的MODIS1B数据进行山西运城涑水河流域NDVI数据的反演,得出如下结论:涑水河流域植被覆盖的基本特征是自东北向西南逐渐增加;中等植被和茂密植被分布最广;流域总体植被覆盖较好,裸土区很少;较少植被仅次于中等植被和茂密植被;很密植被稀少(主要分布在东北方向绛县和夏县中条山区)。
- 南锋毕如田
- 关键词：植被月变化季变化
- 某大型焦化企业污染场地中多环芳烃空间分布的分异性特征被引量：18
- 2012年
- 以我国某大型焦化企业污染场地为研究对象,应用非参数地统计学中指示克里格方法对场地中0～50 cm深度土壤的多环芳烃(PAHs)空间分布进行污染概率分析,并绘制在设定阈值条件下的概率分布图.结果表明,对采样样点数据进行指示转换后,可获取较为稳健的指示半变异函数,但由于样本的空间变异原因,导致样本间空间相关性差;所研究的4种PAHs污染概率在空间分布上具有相似性,概率超过45%的区域主要分布于炼焦、煤气净化、焦油化产品回收等生产工艺的车间中,位于厂区的中部及西北和东南,污染较为严重;概率<45%的区域主要分布在备煤和煤气净化等生产工艺车间,位于厂区西南和东北区域.污染概率预测结果与该场地污染源的产生和分布状况相一致.研究结果对后续的污染场地修复治理范围确定和土方量估算提供了重要参考。
- 刘庚郭观林南锋魏文侠李发生毕如田
- 关键词：污染场地多环芳烃
- 黄土高原盆地土壤有机质与影响因子的空间多尺度关系被引量：18
- 2017年
- 不同影响因子对土壤有机质含量的影响存在尺度依赖性。以太原盆地土壤有机质为研究对象,于盆地上、中、下部分别设置采样带,应用多元经验模态分解(multivariate empirical mode decomposition,MEMD),分析了盆地内不同部位土壤有机质与影响因子(高程、坡度、地形湿度指数、土壤容重、砂粒、壤粒、黏粒和光谱主份等)在表征尺度的相关性,并预测了采样尺度上土壤有机质含量,旨在研究黄土高原盆地区内土壤有机质与相关因子的空间多尺度关系。研究结果表明:(1)利用MEMD法可将盆地内不同部位处的土壤有机质空间序列分解为不同表征尺度,盆地上、中和下部的表征尺度分别为6、8和7个。研究区域内,尺度约1000 m处是土壤有机质的主要表征尺度,且盆地内垂直河流方向的有机质序列主要表征尺度沿河流方向表现分散。(2)土壤有机质和影响因子的空间多尺度关系表明,高程与土壤有机质的关系主要表现在大尺度,而坡度、地形湿度指数与盆地中、下部土壤有机质的关系较明显。土壤容重与有机质在不同位置的不同表征尺度存在显著差异。土壤质地中,壤粒含量与有机质的多尺度关系最为明显。光谱主份1在全部样带中所有表征尺度上均与有机质显著相关。(3)采用MEMD法对有机质的预测精度高于基于原始数据的逐步多元回归结果。综上,研究结果可为黄土高原盆地区内土壤数字制图、土壤田块的合理设计与有机质的精确预测提供理论依据。
- 朱洪芬南锋徐占军荆耀栋段永红毕如田
- 关键词：多尺度土壤有机质
- 黄土高原煤矿区复垦农田土壤有机质含量的高光谱预测被引量：32
- 2016年
- 【目的】针对黄土高原丘陵地多、地形复杂、有机质含量低、采样困难以及因采煤活动引起大面积土地损毁等问题,在土地复垦与综合整治过程中,为快速定量监测与评估复垦农田土壤质量提供一种新的方法。【方法】以山西省襄垣县复垦农田土壤为研究对象,选取由北向南土地损毁中间条带状区域采集样品152个,进行室内土壤农化分析、光谱测定,运用Par Les 3.1软件对光谱曲线进行多元散射校正(multipication scatter correction,MSC)、基线偏移(baseline offset correction,BOC)和Savitzky-Golay filter平滑去噪预处理。对土壤原始光谱反射率(raw spectral reflectance,R)作一阶微分(first order differential reflectance,D(R))和倒数的对数变换(inverse-lg reflectance,lg(1/R)),分析3种不同变换形式的光谱数据与土壤有机质含量的相关性,相关系数通过P=0.01水平显著性检验来确定显著性波段的范围。基于全波段(400—2400 nm)和显著性波段利用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)分析方法建立该区域土壤有机质含量高光谱预测模型,通过模型精度评价指标:决定系数(coefficient of determination,R^2)、均方根误差(root mean square error,RMSE)和相对预测偏差(residual prediction deviation,PRD)确定最优模型。【结果】通过P=0.01水平显著性检验的波段范围为:R的400—1 800、1880—2 400 nm;D(R)的420—790、1 020—1 040、2 150—2 200 nm;lg(1/R)的400—1 830、1 860—2 400 nm。光谱与有机质含量的相关系数绝对值最大的波段是R的800 nm;D(R)的600 nm;lg(1/R)的760 nm。进行D(R)变换,光谱曲线的吸收特征更加明显,相关系数在可见光(400—800 nm)波段范围内有所增加,其最大值由0.72提高到了0.82;基于显著性波段的PLSR建模效果优于全波段,其中lg(1/R)变换的预测精度为最佳,具有很好的预测能力,其校正模型的R^2和RMSE分别为0.95、7.64,预测模型的R^2、RMSE和RPD分别为
- 南锋朱洪芬毕如田
- 关键词：煤矿区土壤有机质偏最小二乘回归
- 黄土高原煤矿区复垦农田主要土壤养分高光谱反演
- 土壤是人类赖以生存和发展的物质基础和最基本的生活来源。煤矿开采给社会带来了极大的财富,同时也引发了大面积采空区,土地沉陷、裂缝,水土流失、土壤质量严重下降,近年来,随着土地复垦工程的实施,煤矿开采区得到了一定的治理。高光...
- 南锋
- 关键词：煤矿区土壤养分多元线性回归偏最小二乘回归
- 文献传递
