刘克宝
- 作品数：8 被引量：52H指数：4
- 供职机构：黑龙江省农业科学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术更多>>
- 农作物种植面积提取精度提高技术研究被引量：1
- 2015年
- 随着遥感技术的快速发展,应用遥感影像特别是中高分辨率卫星影像进行农业工作成为遥感技术和农业工程发展的必然趋势,利用2011年RapidEye数据模拟中高分辨率卫星数据进行农作物种植面积提取精度提高技术研究,选取黑龙江省肇东市为研究区域,通过对中高分辨率卫星农作物提取结果进行系数扣除,对比分析三种扣除系数对肇东市水稻、玉米和大豆提高精度的效果,达到提高农作物提取精度的效果。结果表明:在种植结构相对单一区,利用地面样方扣除系数,精度提高显著;在复杂种植结构种植区,利用多尺度扣除系数精度提高显著。
- 陆忠军刘克宝刘述彬刘艳霞张冬梅
- 关键词：种植面积
- 利用SPOT4与SPOT5卫星数据目视解译黑龙江省水稻种植面积精度的对比分析
- 2011年
- 以黑龙江省桦川县水稻种植集中区域为示范区,选择8 km×8 km为试验样区,分别利用SPOT4(20 m)、SPOT5(10 m)数据对水稻播种面积进行人工目视解译,并结合地面实际测量获得道路、林带、沟渠等线状地物,最后利用GIS软件对数据进行综合分析,分别求得2种数据源的水稻提取结果,以Quick-Bird(0.61 m)的解译成果为真值进行对比分析。结果表明:工作区内SPOT4(20 m)与SPOT5(10 m)数据源解译数据误差在1.20%,在黑龙江省利用SPOT4(20 m)数据人工目视解译水稻种植面积与SPOT5(10 m)的数据精度相差不大,在实际水稻种植面积提取中可以利用SPOT4(20 m)数据代替SPOT5(10 m)数据。
- 刘克宝
- 关键词：水稻种植面积
- 基于EOS/MODIS数据的抚远县水稻面积提取技术研究被引量：1
- 2014年
- 为获取黑龙江省大范围的水稻种植空间分布及面积等信息,指导水稻生产,以抚远县为研究区域,利用EOS/MODIS数据进行水稻面积提取研究。结果表明:抚远县水稻面积309 513.32hm2。水稻种植区域精度较高的图框区域集中在抚远县中部及南部地区,这些地区水稻种植比较集中,且所占比例很高,其它作物较少,对混合像元的精度影响小;精度较低的图框主要集中在北部地区,这与实际情况相符合,水稻种植较零散且其它混种作物种类及荒草类别比较复杂,混合像元分类精度较低。
- 刘艳霞李鹏伟陆忠军刘克宝张冬梅
- 关键词：EOS/MODISSPOT
- Landsat TM8及GF-1影像黑龙江省线状地物实际与解译宽度对比被引量：9
- 2015年
- 线状地物又称为线性地物,是一种普遍存在的土地利用方式。在遥感图像上,线状地物大量存在,这种存在表现为线状地物的可见性,即线状地物的图像特征表现为数个像元宽度的狭长型地物;另一方面,大量线状地物被＂淹没＂在遥感图像的混合像元中,这部分线状地物在遥感图像上具有相对不可见性。在面状地物解译中,线状地物常常由于遥感影像分辨率有限而包含在面状地物中,使面状地物解译结果偏大而不够准确。因此,准确解译线状地物可以校正面状地物解译结果。Landsat TM8影像与GF-1影像作为近几年新出现的高质量高分辨率卫星遥感影像,在各行各业中应用较为广泛,在农业遥感中亦是如此。在农作物面积估算中,Landsat TM8影像与GF-1影像线状地物扣除技术的精确程度直接影响农作物面积估算精度。Landsat TM8影像与GF-1影像线状地物实际宽度与解译宽度对比研究对于农作物面积估算和估产具有重大意义。由于分辨率相差较大,在线状地物解译中,GF-1影像具有明显优势。该文以23景Landsat TM8影像和14景GF-1影像为基础,运用统计学方法对黑龙江省341条线状地物实际宽度与解译宽度做对比研究。结果表明,对线状地物解译精度影响较大的主要因素为卫星遥感影像分辨率。Landsat TM8影像解译精度较差（｜夸张系数｜〉50%）的线状地物共94条,占全部线状地物的27.5660%;在这部分线状地物中,通常是解译宽度远大于实际宽度;以线状地物实际宽度分类中的0~10 m类别中,线状地物的解译精度最差,而按走向分类和按类型分类对线状地物解译精度影像不大。GF-1影像解译精度较差的线状地物共有29条,占全部线状地物的8.5044%,在这部分线状地物中,通常是解译宽度远大于实际宽度。
- 辛蕊陆忠军刘洋刘洋付斌
- 关键词：土地利用线状地物
- 黑龙江省农业多维空间信息平台建设的研究被引量：1
- 2010年
- 利用"3S"技术和网络技术,并结合数据仓库、数据挖掘等技术,对信息平台的结构和功能进行了设计,并论证了利用Web服务构建精准农业信息平台方案的可行性。在新的形势下,黑龙江省有必要采用现代信息技术手段,建立具有空间信息处理和分析功能的农业多维空间信息平台。
- 陆忠军刘克宝刘艳霞张冬梅
- 关键词：农业信息平台
- 基于RS的黑龙江省水稻种植空间分布格局研究被引量：5
- 2015年
- 黑龙江省水稻种植面积一直受到各级政府部门的重视,为合理规划水稻种植布局,以2011年黑龙江省水稻种植区域为研究对象,利用遥感手段提取水稻种植面积,结合黑龙江省水系、积温带、地形以及行政体系等影响水稻种植的因素,分析黑龙江省水稻空间分布格局特点。结果表明:黑龙江省水稻种植主要沿水系分布在三江平原、松嫩平原、东南部山地的第一、第二、第三、第四、第五积温带;地方系统和农垦系统水稻种植面积分别占黑龙江省水稻种植面积的44.6%和55.4%。
- 刘克宝陆忠军刘述彬刘艳霞张冬梅辛蕊
- 关键词：水稻RS
- 松嫩平原中部农作物空间格局时空变化分析被引量：11
- 2018年
- 【目的】在国家"玉米调减"、"粮豆轮作"、"大豆目标价格"等种植结构调整政策背景下,分析2011~2016年松嫩平原中部地区农作物空间格局变化,为黑龙江省西部地区种植结构调整提供数据参考和科学基础。【方法】选择克山县为研究区域,利用2016年黑龙江省主要农作物一张图、2011年黑龙江省水稻、玉米本底数据,采取遥感手段提取2011年大豆分布,生成2011和2016年作物空间分布图;选取水稻、玉米、大豆和其他作物为研究对象,分别对农场和县域进行5年内种植结构变化、耕地内部4类作物面积转换分析和景观格局指数评价。【结果】(1)克山县种植结构发生了巨大的改变,55%左右的耕地种植作物发生变化,目前均以玉米、大豆为主,主要变化方向为大豆改种玉米。(2)克山县县域总体景观MPS变大,CI减小,机械化和规模化程度总体提升,AWMSI降低,斑块形状更加规则。【结论】(1)克山县种植结构的发展趋势由相对效益较低的大豆向着相对效益较高的玉米、水稻方向发展,种植结构由2011年的大豆为主要作物,转变为玉米和大豆为主要种植作物,且2016年玉米种植规模超过大豆,成为种植规模最大的作物;水稻受到自然地理条件的制约较大,面积扩张集中在县域的流域附近。(2)大豆、玉米和水稻的规模化、机械化和破碎化程度正逐渐趋于一致,其他作物规模化和机械化程度明显低于3种作物,破碎化程度高于3种作物;大豆、水稻和其他作物分布逐渐离散,玉米区域集中且优势度明显高于其他3种作物。(3)利用景观格局指数,可以很好地量化反映作物种植格局空间分布变化情况,包括规模、空间分布、形状、异质性和相关性情况。
- 刘克宝陆忠军宋茜
- 关键词：农作物景观格局指数
- 利用高空间分辨率遥感数据的农作物种植结构提取被引量：28
- 2014年
- 农作物种植结构是掌握粮食种植面积和产量的重要前提,也是进行作物结构调整与优化的依据。该研究以黑龙江肇东市为研究区域,以高空间分辨率RapidEye影像为遥感数据,基于最大似然监督分类方法提取了肇东市2011年农作物种植结构空间分布,利用地面样方调查数据进行了线状及细小地物扣除系数计算,实现遥感提取的农作物种植面积的精细提取,然后从面积数量和空间位置两个方面对遥感提取的农作物种植结构进行了精度评价。研究结果表明,利用RapidEye数据提取的农作物种植面积数据总体精度为97.00%,位置精度为96.15%,高空间分辨率数据在农作物种植结构遥感提取中具有重要潜力,线状及细小地物扣除系数可以有效减小线状及细小地物对高分提取的农作物种植结构的精度。
- 刘克宝刘述彬陆忠军宋茜刘艳霞张冬梅吴文斌
- 关键词：高空间分辨率农作物种植结构
