于胜男
- 作品数：5 被引量：25H指数：3
- 供职机构：东北农业大学资源与环境学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金黑龙江省普通高等学校新世纪优秀人才培养计划黑龙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 一年一季农作物遥感分类的时效性分析被引量：7
- 2017年
- 【目的】基于遥感影像的作物分类研究是提取作物种植面积和长势分析及产量估测的基础,也是推动现代化农业快速发展的动力。研究结果可为农业等相关部门掌握农情,进行宏观调控提供依据。目前,农业遥感研究主要集中于中低分辨率遥感影像,影响植被信息提取的精度,应用高分辨率多时相遥感影像和选择最优分类方法可以提高植被信息提取精度。明确农作物遥感分类的时效性与最优分类方法,为快速、准确地获取作物空间分布数据和农情定量遥感监测提供依据。【方法】基于黑龙江省虎林市2014年5—10月覆盖完整生长期的20幅遥感影像,构建16 m分辨率NDVI时间序列曲线,建立决策树分类模型,通过分类影像进行系列阈值分割,并结合辅助背景数据及专家知识,成功提取虎林市土地利用覆被信息;利用20幅影像依次波段合成的方式进行作物分类,明确最优时相;将提取的耕地范围作为作物分类规则,并与未提取耕地范围的作物分类结果进行比较;同时通过最大似然法、马氏距离法、神经网络法、最小距离法、支持向量机、波谱角分类法、主成分分析法多种分类方法进行作物分类;利用农业保险投保地块数据进行精度验证。【结果】(1)7月初、7月末到8月初、9月末是研究区一年一季作物遥感分类的3个关键时相;(2)决策树分类方法在提取土地利用覆被信息的结果中精度最高,总体精度90.24%,Kappa系数0.87;(3)6月初与7月初2幅影像结合采用最大似然法对作物进行分类的总体精度高达94.01%,Kappa系数为0.79,6月初与7月初的影像结合,可以解决作物分类的时效性;(4)结合9月21日的影像,总体精度进一步提高,大豆分类精度明显提高,最终确定最大似然法为最优作物分类方法。【结论】通过遥感数据能实现在7月上旬对作物进行精准分类,拓展了遥感数据在农业领域的应用价值,对�
- 刘焕军于胜男张新乐郭栋殷继先
- 关键词：决策树最大似然法
- 基于植被指数统计特征的农业灾害信息遥感提取
- 获取准确的农业灾害时空变化信息是灾害预警与保障粮食安全的前提。本文提出了一种快速、准确的农业灾害时空动态提取方法。为了避免气候、土壤、地形等多方面因素的影响，利用主成分分析后的物候信息，将黑龙江省耕地进行分区。尝试以低空...
- 殷继先闫岩于胜男宗杰贝张新乐刘焕军
- 面向土壤分类的高光谱反射特征参数模型被引量：12
- 2017年
- 提出了一种无损、快速、成本低的土壤分类方法,选取松嫩平原4种典型土壤(黑土、黑钙土、风砂土和草甸土)耕层(0—20 cm)土样的实验室反射光谱数据作为研究对象,采用重采样、包络线消除法处理光谱数据,提取反映反射光谱特征的光谱特征参数,利用K均值聚类(K-means clustering)和决策树(decision tree)分别进行聚类分析和分类模型构建,实现土壤的快速分类。结果表明,利用表层土壤反射光谱特征参数构建的决策树分类模型可以对研究区土壤进行分类。研究成果有望加快土壤制图,为土壤理化性质的时空变化研究提供技术支持。
- 刘焕军张小康张新乐武洪峰金慧凝于胜男邱政超
- 关键词：土壤分类K均值聚类决策树松嫩平原
- 基于植被指数时空间统计特征的农业灾害信息遥感提取被引量：1
- 2018年
- 及时、准确地获取农业灾情信息是防灾减灾、保障粮食安全的必要条件,本文提出了一种快速、准确地获取农业灾害信息的动态提取方法。以高时间分辨率的MODIS_NDVI时间序列为数据源,以2013—2015年黑龙江省投保地块为研究区,建立灾害监测模型,对不同物候区内的不同作物进行区分,在此基础上提取黑龙江省农业灾害空间信息。将2013年30个已知典型灾害的MODIS监测结果与高空间分辨率HJ-1A/1B CCD影像监测的监测结果对比分析,确定了模型最优阈值和Kappa系数,并利用该监测模型及阈值对2014—2015年全省农业灾害空间信息进行提取,验证了该农业灾害监测模型的精度。研究成果为区域尺度灾害信息遥感提取提供了技术支撑。
- 官海翔殷继先闫岩于胜男宗杰贝
- 关键词：植被指数遥感
- 基于气候分区与遥感技术的大兴安岭湿地信息提取被引量：5
- 2017年
- 针对高山湿地遥感研究的复杂性,本文提出了一种基于气候分区、面向对象分层分割的高山湿地遥感提取方法。利用MODIS归一化植被指数(NDVI)时间序列及数字高程模型(DEM)数据,在气候分区的基础上采用面向对象分类方法,进行大兴安岭地区的湿地遥感提取,并分析了2001—2013年大兴安岭湿地的时空动态变化及成因。结果表明:基于MODIS影像综合特征的面向对象方法,比基于像元的最大似然法和Logistic模型法提取湿地信息的精度更高,面向对象方法提取大兴安岭湿地制图精度为82%,Kappa系数为0.74;2001年大兴安岭地区湿地面积为414.89×104hm^2,2013年湿地面积为340.39×104hm^2,13年间湿地面积总体呈减少趋势;不同地区湿地增减趋势不同,湿地增加区域主要分布在塔河县和呼玛县,是由于2013年降雨量高于2001年降雨量引起的,而湿地农田化导致分布在甘南县和龙江县的湿地减少。研究成果将为高山湿地时空动态信息提取提供技术支持。
- 刘焕军盛磊于胜男赵慧颖高永刚秦乐乐王翔张新乐
- 关键词：面向对象分类空间插值
