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黄河上中游植被动态及其对干湿转换的响应
1
作者
程泳铭
刘浏
+3 位作者
程湫雅
徐宗学
安强
王宣宣
《生态学报》
北大核心
2025年第4期1788-1798,共11页
利用改进帕尔默干旱指数和标准化降水蒸发指数表征气象干旱,采用土壤水分亏缺指数表征农业干旱,采用线性回归、变点检验以及最大相关系数等方法,明确了黄河上中游不同地理分区植被动态及干旱演变特征,深入探讨了植被对区域干旱演变的响...
利用改进帕尔默干旱指数和标准化降水蒸发指数表征气象干旱,采用土壤水分亏缺指数表征农业干旱,采用线性回归、变点检验以及最大相关系数等方法,明确了黄河上中游不同地理分区植被动态及干旱演变特征,深入探讨了植被对区域干旱演变的响应规律。结果表明:1)1982—2015年流域整体趋于变湿,植被演变和研究区干湿特征于2006年存在突变,表现为由趋于变干转变为趋于变湿;2)2006年后退耕还林力度降低,而年均归一化植被指数由0.006/10a的速率增至0.021/10a(P<0.05),强调了除人类活动外暖湿化进程对黄河上中游植被的加速绿化的重要作用;3)植被对不同干旱类型的响应存在空间异质性,内蒙古高原西部、青藏高原北部和黄土高原北部地区,植被受干旱影响较大,NDVI与干旱指数呈现正相关。研究结果可为黄河流域生态可持续发展提供理论依据和数据支撑。
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关键词
植被
干旱
干湿转换
气候变化
黄河流域
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职称材料
基于GEE和机器学习的河套灌区复杂种植结构识别
被引量：
24
2
作者
牛乾坤
刘浏
+2 位作者
黄冠华
程湫雅
程泳铭
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期165-174,共10页
河套灌区作为中国重要的商品粮油生产基地,准确快速地获取主要作物空间分布对灌区的农业可持续发展具有重要意义。然而,河套灌区土壤盐渍化严重,作物分布破碎散乱,生育期前后紧邻的作物在遥感影像中难以区分。因此,基于Google Earth Eng...
河套灌区作为中国重要的商品粮油生产基地,准确快速地获取主要作物空间分布对灌区的农业可持续发展具有重要意义。然而,河套灌区土壤盐渍化严重,作物分布破碎散乱,生育期前后紧邻的作物在遥感影像中难以区分。因此,基于Google Earth Engine(GEE)云计算平台,采用Sentinel-2遥感数据提取作物种植结构,通过引入GlobeLand30地物分类数据集、红边植被特征和作物纹理特征,利用随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯和分类回归树4种分类器,探讨了不同分类特征及分类器组合对分类精度的影响。结果表明,使用全部特征波段时,随机森林的分类效果优于另外3种分类算法,灌区平均总体精度达到81%,Kappa系数达到0.68;在作物空间分布提取中,光谱特征对分类精度起决定性作用,基于红边波段计算得到的植被指数比其他常用遥感植被指数更有优势;进行波段优选后的光谱、植被和纹理特征方案是平均分类精度最高的组合,平均精度为86%。研究结果可为复杂种植结构地区准确快速获取农作物空间分布信息提供新的思路和可靠的参考方法。
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关键词
遥感
机器学习
GEE云平台
作物识别
特征优选
河套灌区
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职称材料
题名
黄河上中游植被动态及其对干湿转换的响应
1
作者
程泳铭
刘浏
程湫雅
徐宗学
安强
王宣宣
机构
中国农业大学水利与土木工程学院
中国农业大学中国农业水问题研究中心
北京师范大学水科学研究院
中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室
出处
《生态学报》
北大核心
2025年第4期1788-1798,共11页
基金
国家自然科学基金项目(52079138,52379054)。
文摘
利用改进帕尔默干旱指数和标准化降水蒸发指数表征气象干旱,采用土壤水分亏缺指数表征农业干旱,采用线性回归、变点检验以及最大相关系数等方法,明确了黄河上中游不同地理分区植被动态及干旱演变特征,深入探讨了植被对区域干旱演变的响应规律。结果表明:1)1982—2015年流域整体趋于变湿,植被演变和研究区干湿特征于2006年存在突变,表现为由趋于变干转变为趋于变湿;2)2006年后退耕还林力度降低,而年均归一化植被指数由0.006/10a的速率增至0.021/10a(P<0.05),强调了除人类活动外暖湿化进程对黄河上中游植被的加速绿化的重要作用;3)植被对不同干旱类型的响应存在空间异质性,内蒙古高原西部、青藏高原北部和黄土高原北部地区,植被受干旱影响较大,NDVI与干旱指数呈现正相关。研究结果可为黄河流域生态可持续发展提供理论依据和数据支撑。
关键词
植被
干旱
干湿转换
气候变化
黄河流域
Keywords
vegetation
drought
dry-wet transition
climate change
Yellow River basin
分类号
Q948.1 [生物学—植物学]
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职称材料
题名
基于GEE和机器学习的河套灌区复杂种植结构识别
被引量：
24
2
作者
牛乾坤
刘浏
黄冠华
程湫雅
程泳铭
机构
中国农业大学水利与土木工程学院
中国农业大学中国农业水问题研究中心
中国-以色列国际农业研究培训中心
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期165-174,共10页
基金
国家自然科学基金项目(52079138)
国家重点研发计划重点专项(2018YFC1508702)。
文摘
河套灌区作为中国重要的商品粮油生产基地,准确快速地获取主要作物空间分布对灌区的农业可持续发展具有重要意义。然而,河套灌区土壤盐渍化严重,作物分布破碎散乱,生育期前后紧邻的作物在遥感影像中难以区分。因此,基于Google Earth Engine(GEE)云计算平台,采用Sentinel-2遥感数据提取作物种植结构,通过引入GlobeLand30地物分类数据集、红边植被特征和作物纹理特征,利用随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯和分类回归树4种分类器,探讨了不同分类特征及分类器组合对分类精度的影响。结果表明,使用全部特征波段时,随机森林的分类效果优于另外3种分类算法,灌区平均总体精度达到81%,Kappa系数达到0.68;在作物空间分布提取中,光谱特征对分类精度起决定性作用,基于红边波段计算得到的植被指数比其他常用遥感植被指数更有优势;进行波段优选后的光谱、植被和纹理特征方案是平均分类精度最高的组合,平均精度为86%。研究结果可为复杂种植结构地区准确快速获取农作物空间分布信息提供新的思路和可靠的参考方法。
关键词
遥感
机器学习
GEE云平台
作物识别
特征优选
河套灌区
Keywords
remote sensing
machine learning
GEE cloud platform
crop identification
feature optimization
Hetao Irrigation District
分类号
S127 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
黄河上中游植被动态及其对干湿转换的响应
程泳铭
刘浏
程湫雅
徐宗学
安强
王宣宣
《生态学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于GEE和机器学习的河套灌区复杂种植结构识别
牛乾坤
刘浏
黄冠华
程湫雅
程泳铭
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
24
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职称材料
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