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结合DEM的红边-近红外植被指数提取城市植被信息被引量：4: 1; 作者王枭轩卢小平 +4 位作者李国清王俊杨泽楠周雨石冯志立《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第7期2284-2289,共6页; 随着生活水平的不断提高,城市植被已成为衡量城市宜居性的重要标准之一,对城市生物多样性评估和保护起到非常重要的作用。因此,合理规划城市植被是解决环境问题和提高生活质量的重要手段。因此,城市植被的提取和监测成为重中之重的任务... 展开更多; 关键词城市植被 Worldview-3遥感影像 DEM 红边-近红外植被指数模型提取精度; 在线阅读下载PDF 职称材料

估测作物冠层生物量的新植被指数的研究被引量：48: 2; 作者陈鹏飞 Nicolas Tremblay +3 位作者王纪华 Philippe Vigneault 黄文江李保国《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期512-517,共6页; 冠层鲜生物量是指示作物长势状况的重要指标, 可用于诊断作物氮素营养状况。但常规测定生物量的方法需要破坏性取样，不利于帮助精准施肥管理决策。遥感技术作为快速分析手段可用于估测作物多种生理、生化参数，特别是借助植被指数。研... 展开更多; 关键词植被指数红边三角植被指数鲜生物量玉米小麦; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Sentinel-2多时相遥感影像的冬小麦种植面积监测被引量：1: 3; 作者于天祥樊红《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2024年第9期1653-1661,共9页; 针对农业保险精准理赔对农作物真实种植面积的数据需求,提出1种快速有效提取冬小麦分布与种植面积的方法。以湖北省荆州市荆州区作为研究区,选取2019-2020年的Sentinel-2影像,计算多时相红边植被指数与黄度值,并将其作为特征用于优化分... 展开更多; 关键词冬小麦分布图提取红边植被指数 Sentinel-2 随机森林支持向量机; 在线阅读下载PDF 职称材料

协同多时相国产GF-1和GF-6卫星影像的艾草遥感识别被引量：13: 4; 作者何真胡洁 +2 位作者蔡志文王文静胡琼《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期186-195,共10页; 艾叶具有巨大的食用和医用价值,近些年艾草种植面积在中国南方地区显著增加。掌握艾草空间分布信息对于区域作物种植结构调整、艾草产业布局优化具有重要现实意义。该研究以中国艾草主要生产地——湖北省蕲春县为例,探讨国产高分1号(GF... 展开更多; 关键词遥感识别 GF-6 WFV GF-1 WFV 红边植被指数随机森林艾草; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于无人机遥感的开采沉陷耕地质量评价及复垦建议被引量：19: 5; 作者徐岩胡振琪 +1 位作者陈景平陈超《金属矿山》 CAS 北大核心 2019年第3期173-181,共9页; 针对我国东部高潜水位矿区煤炭开采造成耕地减产绝收及生态破坏等问题,以东滩煤矿开采沉陷耕地玉米作物为例,利用无人机多光谱影像和田间同步实测数据,采用经验模型法建立了开采沉陷耕地玉米叶面积指数反演模型并进行了耕地质量评价。... 展开更多; 关键词无人机遥感开采沉陷耕地经验模型法红边归一化植被指数叶面积指数耕地质量评价土地复垦; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名结合DEM的红边-近红外植被指数提取城市植被信息被引量：4: 1; 作者王枭轩卢小平李国清王俊杨泽楠周雨石冯志立; 机构河南理工大学自然资源部矿山时空信息与生态修复重点实验室河南省遥感测绘院; 出处《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第7期2284-2289,共6页; 基金国家自然科学基金项目(41671507) 灾害环境下快速应急定位组网技术重点研发项目(2016YFC0803103) 河南省自然资源厅2021年度自然资源科研项目资助。; 文摘随着生活水平的不断提高,城市植被已成为衡量城市宜居性的重要标准之一,对城市生物多样性评估和保护起到非常重要的作用。因此,合理规划城市植被是解决环境问题和提高生活质量的重要手段。因此,城市植被的提取和监测成为重中之重的任务。目前,城市植被提取一方面受到地域和物种的影响,另一方面也受到地形和建筑物阴影的影响。为解决上述问题,提出了一种结合数字高程模型(DEM)的红边-近红外植被指数模型(RENVI)。首先选取了3景经过辐射定标和大气校正的具有红边波段、且光谱和空间分辨率较高的Worldview-3遥感影像;然后,根据红边波段对于植被具有较高的敏感性,且红边范围内的光谱数据与反映植被生长状况的参数有较好的相关关系原理,采用DEM模型和红边波段光谱差异,有效去除地形和建筑物阴影;最后,在可见光波段范围内建立红边光谱-近红外光谱构建特征空间,构建了红边-近红外植被指数模型,同时与归一化植被指数(NDVI)和增强型植被指数(EVI)进行城市植被提取的定性和定量对比分析。定性分析是利用真实植被影像参考图与模型提取植被影像进行视觉分析;后者是采用用户精度、生产者精度、总体精度和Kappa系数进行量化分析。定性分析表明:NDVI和EVI提取城市植被,由于建筑和道路像元混淆在植被中,产生了错分和漏分的问题。RENVI较好地消除了阴影像元与植被像元混淆问题,能准确的提取城市植被,减少了冗余度,增加了植被指数的信息量。定量分析表明:RENVI模型较NDVI和RVI能够准确提取城市植被,3景影像总体精度分别为89%,81.4%和91.8%,Kappa系数分别为0.8528,0.7913和0.9052。综上所述,该方法有效提高了城市植被提取精度,并取得了较好的提取视觉效果。; 关键词城市植被 Worldview-3遥感影像 DEM 红边-近红外植被指数模型提取精度; Keywords Urban vegetation Worldview-3 Remote sensing images DEM Red edge-near infrared vegetation index model Extraction accuracy; 分类号 TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名估测作物冠层生物量的新植被指数的研究被引量：48: 2; 作者陈鹏飞 Nicolas Tremblay 王纪华 Philippe Vigneault 黄文江李保国; 机构中国农业大学资源与环境学院加拿大农业部园艺研究与发展中心国家农业信息化工程技术研究中心; 出处《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期512-517,共6页; 基金国家自然科学基金项目(40701119) 国家(863计划)项目(2007AA10Z201) 加拿大农业与农业食品部项目(Information Gapsin Water Quality and Nutrients)资助; 文摘冠层鲜生物量是指示作物长势状况的重要指标, 可用于诊断作物氮素营养状况。但常规测定生物量的方法需要破坏性取样，不利于帮助精准施肥管理决策。遥感技术作为快速分析手段可用于估测作物多种生理、生化参数，特别是借助植被指数。研究表明归一化差值植被指数（normalized difference vegetation index, NDVI）、最优土壤调节指数（optimization of soil-adjusted vegetation index, OSAVI）等现已构建植被指数可用于准确估测中低生物量信息，但在较高冠层生物量条件下，它们的估测能力显著下降。文章旨在提出更通用的新植被指数用于估测冠层生物量，以提高遥感技术在较高生物量条件下的预测准确度。试验在加拿大魁北克省的St-Jean-sur-Richelieu地区进行，5年（2004～2008）试验中采集了玉米及小麦不同生育期的地面高光谱数据及对应生物量信息，并在2005年获取航空机载高光谱影像一景（compact airborne spectrographic imager, CASI）。研究提出了红边三角植被指数（red-edge triangular vegetation index, RTVI），并将其与一些常见植被指数进行比较分析。结果表明RTVI是最好的估测冠层生物量的指数，在较高生物量条件下仍保持其对生物量变化的高敏感性，其与生物量间的决定系数为0.96。基于CASI影像，RTVI预测生物量值与实际测定值间的决定系数（R2）为0.58，预测标准误差为0.44 kg·m-2，取得了较好的结果。; 关键词植被指数红边三角植被指数鲜生物量玉米小麦; Keywords Vegetation index RTVI Fresh biomass Corn Wheat; 分类号 S127 [农业科学—农业基础科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Sentinel-2多时相遥感影像的冬小麦种植面积监测被引量：1: 3; 作者于天祥樊红; 机构武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室; 出处《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2024年第9期1653-1661,共9页; 文摘针对农业保险精准理赔对农作物真实种植面积的数据需求,提出1种快速有效提取冬小麦分布与种植面积的方法。以湖北省荆州市荆州区作为研究区,选取2019-2020年的Sentinel-2影像,计算多时相红边植被指数与黄度值,并将其作为特征用于优化分类模型,利用随机森林法、支持向量机算法提取冬小麦的分布图,对比分析不同方法的分类结果。结果表明,包括红边指数在内的多时相植被指数的加入可以有效提高小麦地块分类的完整度;相比于支持向量机,用随机森林法提取的小麦地块边界更清晰、完整且准确性更高;基于多时相特征的随机森林法分类结果的总精度、Kappa系数分别为97.49%、0.9686;不同分类方法提取的分类小麦面积与统计年鉴记录的小麦面积的比值为91.28%。由研究结果可以看出,归一化植被指数(NDVI)、归一化红边指数(NDre1)、新型倒红边叶绿素指数(IRECI)和黄度值是随机森林模型中重要性较高的分类特征。; 关键词冬小麦分布图提取红边植被指数 Sentinel-2 随机森林支持向量机; Keywords extraction of winter wheat distribution image red-edged vegetation index Sentinel-2 random forest support vector machine; 分类号 TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名协同多时相国产GF-1和GF-6卫星影像的艾草遥感识别被引量：13: 4; 作者何真胡洁蔡志文王文静胡琼; 机构华中师范大学城市与环境科学学院/湖北省地理过程分析与模拟重点实验室华中农业大学植物科学技术学院华中农业大学资源与环境学院华中农业大学宏观农业研究院; 出处《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期186-195,共10页; 基金国家自然科学基金青年项目(41901380 41801371 +2 种基金 42001303) 遥感科学国家重点实验室开放基金(OFSLRSS202022)。; 文摘艾叶具有巨大的食用和医用价值,近些年艾草种植面积在中国南方地区显著增加。掌握艾草空间分布信息对于区域作物种植结构调整、艾草产业布局优化具有重要现实意义。该研究以中国艾草主要生产地——湖北省蕲春县为例,探讨国产高分1号(GF-1)和高分6号(GF-6)卫星影像识别艾草的潜力。本文首先基于高分影像构建了20个光谱特征,然后采用随机森林分类器进行分类,最后分析了红边指数对识别艾草的贡献度。为了评估协同GF-1和GF-6影像识别艾草的潜力,研究还比较了不同影像组合情景识别艾草的精度。结果表明,协同GF-1和GF-6影像提取的蕲春县艾草的用户精度是92.73%,制图精度是88.74%,均显著高于基于单一GF-1或GF-6影像识别艾草的精度。各乡镇艾草遥感制图面积和统计面积拟合的相关性系数R^(2)达到0.7,表明研究结果能够准确反映艾草的种植面积和空间分布。基于随机森林的重要性得分排名前50的特征中,红边波段以及红边植被指数的数量占比达54%,其中6月23日GF-6影像的红边波段I贡献度得分最高,是识别艾草的最优光谱特征。GF-6的另一新增的紫波段相较于其他传统波段,也对于区分艾草和其他作物做出了重要贡献。5月上旬和9月上旬分别为艾草第一茬和第二茬叶片快速繁殖生长阶段,是艾草的最佳识别时期,6月下旬和9月下旬也是区分艾草和其他作物的关键时期。研究表明,GF-6 WFV影像的新增波段以及基于红边波段构建的植被指数能够有效提高作物识别的准确性,协同GF-1和GF-6影像通过提高影像时间信息,能较好捕获作物的关键物候特征,从而提高作物识别精度。该研究为充分发挥多源国产高分卫星协同利用优势提供了典型应用示范,呈现的作物识别方法不仅适用于艾草,也适用于其他区域和其他农作物。; 关键词遥感识别 GF-6 WFV GF-1 WFV 红边植被指数随机森林艾草; Keywords remote sensing identification GF-6 WFV GF-1 WFV red-edge vegetation index random forest Artemisia argyi; 分类号 TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] S127 [农业科学—农业基础科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于无人机遥感的开采沉陷耕地质量评价及复垦建议被引量：19: 5; 作者徐岩胡振琪陈景平陈超; 机构中国矿业大学(北京)土地复垦与生态重建研究所; 出处《金属矿山》 CAS 北大核心 2019年第3期173-181,共9页; 基金国家自然科学基金项目(编号:41771542); 文摘针对我国东部高潜水位矿区煤炭开采造成耕地减产绝收及生态破坏等问题,以东滩煤矿开采沉陷耕地玉米作物为例,利用无人机多光谱影像和田间同步实测数据,采用经验模型法建立了开采沉陷耕地玉米叶面积指数反演模型并进行了耕地质量评价。结果表明:引入红边波段的归一化植被指数(red-red edge normalized differ?ence vegetation index,RRENDVI)构建的幂函数模型为最优模型,其R2=0.756,RMSE=1.125,模型具有较高的精度和可靠性。通过该模型对研究区玉米叶面积指数(leaf area index,LAI)进行反演,得到玉米LAI分布图。根据研究区玉米及当地正常生长玉米的LAI均值,并结合实际沉陷积水情况,构建了沉陷耕地质量评价规则,将开采沉陷耕地分为五等,根据各等级地块损毁程度分别提出了划方平整、挖深垫浅等复垦建议。分析结果对于小范围沉陷耕地损毁监测、耕地质量评价及复垦工作具有一定的参考价值。; 关键词无人机遥感开采沉陷耕地经验模型法红边归一化植被指数叶面积指数耕地质量评价土地复垦; Keywords UAV remote sensing Mining subsidence farmland Empirical model method Red edge NDVI LAI Quality evaluation of framland Land reclamation; 分类号 TD88 [矿业工程—矿山开采]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	结合DEM的红边-近红外植被指数提取城市植被信息	王枭轩卢小平李国清王俊杨泽楠周雨石冯志立	《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心	2022	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	估测作物冠层生物量的新植被指数的研究	陈鹏飞 Nicolas Tremblay 王纪华 Philippe Vigneault 黄文江李保国	《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心	2010	48	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于Sentinel-2多时相遥感影像的冬小麦种植面积监测	于天祥樊红	《江苏农业学报》 CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	协同多时相国产GF-1和GF-6卫星影像的艾草遥感识别	何真胡洁蔡志文王文静胡琼	《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	13	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于无人机遥感的开采沉陷耕地质量评价及复垦建议	徐岩胡振琪陈景平陈超	《金属矿山》 CAS 北大核心	2019	19	在线阅读下载PDF 职称材料