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基于GF6遥感影像的喀斯特地区植被对短期干旱的响应被引量：1: 1; 作者晏红波徐鹏钧卢献健《科学技术与工程》北大核心 2024年第27期11576-11585,共10页; 喀斯特地区是典型的生态脆弱区,近年来,受全球气候变化的影响,喀斯特地区频繁出现短期干旱,研究植被在干旱胁迫下的响应规律对喀斯特地区生态环境修复和治理意义重大。基于高分六号宽幅影像(GF6-WFV)数据的红边波段创建了改进的植被状... 展开更多; 关键词 gf6-wfv 改进的植被状态指数标准降水指数短期干旱干旱胁迫; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于不同遥感数据源的农作物精细化分类研究: 2; 作者梁明月杨倩 +1 位作者何卫军张生《安徽农业科学》 CAS 2024年第17期228-232,共5页; 遥感技术已成为农业信息提取的重要手段。为探究不同遥感数据源下的农作物精细化识别与分类,选取广西壮族自治区贺州市八步区东融供港蔬菜产业示范区为研究区,基于Planet、GF6 WFV、Landsat 8 OLI影像数据,利用支持向量机分类算法,对研... 展开更多; 关键词 Landsat 8 OLI gf6 WFV PLANET 农作物分类支持向量机; 在线阅读下载PDF 职称材料

关中地区梨树遥感辨识的最佳时相与方法被引量：3: 3; 作者邢东兴白萌 +3 位作者王明军焦俏封建民杨波《果树学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1490-1502,共13页; 【目的】利用22景GF6-WFV影像,探寻关中地区梨树(砀山酥梨与早酥梨)遥感辨识的最佳时相与方法。【方法】首先对各景影像进行了预处理;随后基于12种果树与3种农作物样地的ROI(感兴趣区)数据对8类探试性方法(即红边参数法、光谱距离法、... 展开更多; 关键词梨关中地区 gf6-wfv影像遥感辨识最佳时相; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向三江保护区植被类型识别的最佳波段组合研究被引量：3: 4; 作者姜怡刘华 +2 位作者赵峰马永康刘浩栋《林业科学研究》 CSCD 北大核心 2022年第1期115-122,共8页; [目的]针对高分六号影像数据面向植被类型、特别是湿地植被信息识别的最佳波段组合进行研究,为高分六号数据在湿地资源监测中的进一步应用提供参考。[方法]以三江国家级自然保护区为对象,基于高分六号影像数据,结合当地植被特点,开展保... 展开更多; 关键词最佳波段组合植被类型识别 gf6/WFV数据三江保护区; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于GF6遥感影像的喀斯特地区植被对短期干旱的响应被引量：1: 1; 作者晏红波徐鹏钧卢献健; 机构桂林理工大学测绘地理信息学院广西空间信息与测绘重点实验室; 出处《科学技术与工程》北大核心 2024年第27期11576-11585,共10页; 基金国家自然科学基金(42361052) 广西自然科学基金(2022GXNSFBA035639)。; 文摘喀斯特地区是典型的生态脆弱区,近年来,受全球气候变化的影响,喀斯特地区频繁出现短期干旱,研究植被在干旱胁迫下的响应规律对喀斯特地区生态环境修复和治理意义重大。基于高分六号宽幅影像(GF6-WFV)数据的红边波段创建了改进的植被状态指数,以监测植被在短期干旱中的响应变化,并通过月均降水数据计算标准降水指数以识别干旱发生情况。以典型喀斯特地区桂林2022年9—12月为例,重点研究植被对短期干旱的响应。结果表明,桂林市的中部、南部和东北部地区植被由于土壤蓄水能力差且缺乏灌溉设施,对干旱的敏感度最高。在研究区,植被经历了持续干旱并达到临界点后,出现了持续且不可逆的枯萎响应,大约需要2个月的时间。不同类型的植被对短期干旱的响应程度有所不同,分别为农田>草地>林地。GF6-WFV数据在短期干旱监测方面表现优异,为喀斯特地区的生态保护和管理提供了重要参考。; 关键词 gf6-wfv 改进的植被状态指数标准降水指数短期干旱干旱胁迫; Keywords gf6-wfv VCI_(NDVIRE)index standardized precipitation index short-term drought drought stress; 分类号 P954 [天文地球—自然地理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于不同遥感数据源的农作物精细化分类研究: 2; 作者梁明月杨倩何卫军张生; 机构广西壮族自治区遥感中心广西遥感地质工程技术研究中心; 出处《安徽农业科学》 CAS 2024年第17期228-232,共5页; 基金广西壮族自治区地矿局部门预算前期项目“基于多源遥感数据融合的广西特色农产品遥感空间信息平台构建应用示范”(桂地矿综研[2023]4号)。; 文摘遥感技术已成为农业信息提取的重要手段。为探究不同遥感数据源下的农作物精细化识别与分类,选取广西壮族自治区贺州市八步区东融供港蔬菜产业示范区为研究区,基于Planet、GF6 WFV、Landsat 8 OLI影像数据,利用支持向量机分类算法,对研究区豆杯、学斗、青仔、尖叶菜心、芥蓝等不同农作物进行识别与提取,通过类别可分离性、总体分类精度、Kappa系数、光谱变化、成图效果等几个方面对提取效果进行评价,结果表明GF6 WFV影像是研究区农作物识别与提取的最佳数据源。; 关键词 Landsat 8 OLI gf6 WFV PLANET 农作物分类支持向量机; Keywords Landsat 8 OLI gf6 WFV Planet Crop classification SVM; 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

题名关中地区梨树遥感辨识的最佳时相与方法被引量：3: 3; 作者邢东兴白萌王明军焦俏封建民杨波; 机构咸阳师范学院资源环境学院咸阳师范学院物理与电子工程学院; 出处《果树学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1490-1502,共13页; 基金陕西省教育厅专项科研项目(20JK0971) 国家自然科学基金项目(61771385) 陕西省教育厅哲学社科重点基地项目(17JZ079)。; 文摘【目的】利用22景GF6-WFV影像,探寻关中地区梨树(砀山酥梨与早酥梨)遥感辨识的最佳时相与方法。【方法】首先对各景影像进行了预处理;随后基于12种果树与3种农作物样地的ROI(感兴趣区)数据对8类探试性方法(即红边参数法、光谱距离法、图像增强处理与分析法、影像差值与比值法、反射光谱及其波段差分法、光谱指数及其变化分析、辨识方法优化组合)的辨识效能进行了逐一测试,并优选出较佳方法及其对应时相;最后采用全域影像对较佳方法及其最佳组合的辨识精度以及坚实性进行了验证。【结果】(1)梨树的最佳辨识时相为盛花期;(2)RGB分量阈值法对盛花期梨树具有较强的辨识效能,并且其辨识效能具有一定的坚实性;(3)R_(710)阈值法对盛花期梨树也具有较强的辨识效能,其辨识的总体精度高于常见的植被指数[如R_(710)-R_(425)、MSR_(red-edge)=(R_(750)-R_(425))(/R_(710)+R_(425))、IRECI=(R_(830)-R_(660))/(R_(710)/R_(750))、NDVI=(R_(830)-R_(660))(/R_(830)+R_(660))、SR_(red-edge)=R_(830)/R_(710)、CL_(red-edge)=R_(830)/R_(710)-1、mNDVI_(red-edge)=(R_(750)-R_(710))(/R_(750)+R_(710)-2×R_(425))、NDVI_(red-edge)=(R_(750)-R_(710))(/R_(750)+R_(710))等];(4)仅采用梨树盛花期影像无法将梨树与李树精确区分,而采用梨树盛花期与李树盛花期两期影像中的红边1波段的差值(即R_(710-apr)-R_(710-mar))的阈值可将梨树与李树予以精确区分;(5)RGB分量、R_(710)与R_(710-apr)-R_(710-mar)三种阈值法之间具有一定的互补性,由其组合构建的决策树对梨树的辨识效果最佳,梨树类正确率可达92.91%,非梨类正确率可达97.53%,总体精度可达97.19%。【结论】采用梨树盛花期与李树盛花期两期影像,并基于RGB分量、R_(710)与R_(710-apr)-R_(710-mar)3种阈值法组建的决策树可将研究区内的梨树予以高精度辨识。; 关键词梨关中地区 gf6-wfv影像遥感辨识最佳时相; Keywords Pear Guanzhong area gf6-wfv images Remote sensing identification Optimum phase; 分类号 S661.2 [农业科学—果树学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向三江保护区植被类型识别的最佳波段组合研究被引量：3: 4; 作者姜怡刘华赵峰马永康刘浩栋; 机构中国林业科学研究院资源信息研究所; 出处《林业科学研究》 CSCD 北大核心 2022年第1期115-122,共8页; 基金高分辨率对地观测系统重大专项(21-Y30B02-9001-19/22-2) 中国林业科学研究院资源信息研究所结余资金资助(2017JYZJ16)。; 文摘 [目的]针对高分六号影像数据面向植被类型、特别是湿地植被信息识别的最佳波段组合进行研究,为高分六号数据在湿地资源监测中的进一步应用提供参考。[方法]以三江国家级自然保护区为对象,基于高分六号影像数据,结合当地植被特点,开展保护区植被类型识别中的最佳波段组合研究。从影像信息特征、最佳指数因子以及光谱特征曲线和地物可分性角度进行综合分析,获取基于GF6/WFV数据的三江保护区植被类型识别的最佳波段组合。同时,通过对比实验,利用支持向量机分类方法,对样区的植被类型进行信息提取,证实了结果的可靠性。[结果]波段组合4(R)-5(G)-1(B)识别植被类型精度最高。总体精度为89.15%,Kappa系数为0.8463。[结论]波段组合4(R)-5(G)-1(B)为三江保护区植被类型识别的最佳波段组合。本研究可为东北地区湿地保护区的退耕还湿工程监测提供参考。; 关键词最佳波段组合植被类型识别 gf6/WFV数据三江保护区; Keywords Optimal band selection vegetation type recognition gf6/WFV data Sanjiang Nature Reserve; 分类号 X87 [环境科学与工程—环境工程]; 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	基于GF6遥感影像的喀斯特地区植被对短期干旱的响应	晏红波徐鹏钧卢献健	《科学技术与工程》北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于不同遥感数据源的农作物精细化分类研究	梁明月杨倩何卫军张生	《安徽农业科学》 CAS	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	关中地区梨树遥感辨识的最佳时相与方法	邢东兴白萌王明军焦俏封建民杨波	《果树学报》 CAS CSCD 北大核心	2022	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	面向三江保护区植被类型识别的最佳波段组合研究	姜怡刘华赵峰马永康刘浩栋	《林业科学研究》 CSCD 北大核心	2022	3	在线阅读下载PDF 职称材料