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基于分层多端元混合像元分解的水稻面积信息提取 被引量：21
1
作者 马孟莉 朱艳 +3 位作者 李文龙 姚霞 曹卫星 田永超 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期154-159,I0008,共7页
为了解决中低分辨率遥感影像混合像元问题以提高水稻种植信息的提取精度,该文提出了一种基于层次分类与多端元混合像元分解相结合提取水稻面积信息的方法(stratified multiple endmember spectral mixture analysis,SMESMA)。层次分类... 为了解决中低分辨率遥感影像混合像元问题以提高水稻种植信息的提取精度,该文提出了一种基于层次分类与多端元混合像元分解相结合提取水稻面积信息的方法(stratified multiple endmember spectral mixture analysis,SMESMA)。层次分类有效降低了地物复杂度,而多端元混合像元分解通过对每一类地物选取多个端元光谱参与解混,克服了"同物异谱"造成的光谱变异问题,两者结合可有效提高分类精度。以江苏如皋市为研究区,基于HJ-1B CCD影像,分3个层次,当某类地物信息被提取后便将其从影像中去除,进行下一层次分类,各层次均采用多端元混合像元分解方法,综合EARMSE、MASA、CoB等算法以选取最佳端元,实现了如皋市水稻种植面积信息有效提取。结果显示SMESMA法分类精度达85.78%,kappa系数为0.85,基于最大似然分类法(MLC)的分类精度为79.1%,kappa系数为0.78。表明SMESMA是一种适合基于中低分辨率影像进行作物分类和面积提取的有效方法。 展开更多
关键词 遥感 信息提取 最大似然 分层多端元混合像元分解 种植面积 水稻
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小麦生育期模拟模型的比较研究 被引量：19
2
作者 杨月 刘兵 +4 位作者 刘小军 刘蕾蕾 范雪梅 曹卫星 朱艳 《南京农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期6-14,共9页
对国际上较知名的小麦生育期模型进行比较，为作物生育期模型的改进和完善提供参考。以CERES-Whem、APSIM-矾eat、WhetGrow中的生育期子模型为对象，从阶段划分、参数设置、模型算法和模拟效果等方面对其进行比较分析。结果表明：在阶... 对国际上较知名的小麦生育期模型进行比较，为作物生育期模型的改进和完善提供参考。以CERES-Whem、APSIM-矾eat、WhetGrow中的生育期子模型为对象，从阶段划分、参数设置、模型算法和模拟效果等方面对其进行比较分析。结果表明：在阶段划分上，CERES．Whem和APSIM．Whe砒均以累积热时间为尺度；WhetGmw以生理发育时间为尺度，并提出以茎顶端发育为主线预测生育期。参数设置上，WhetGmw模型较CERES．Whem与APSIM．wheat模型增加了基本早熟性和温度敏感性参数。模型算法上，CERES-wheat和APSIM-Vir}leat均以折线型函数描述温度对发育速率的影响，WheatGrow则采用了正弦指数函数或余弦指数函数进行模拟；CERES-Whem和APSIM-Whem的春化效应因子是基于日平均温度的经验函数，而wheatGm、v是基于日平均温度的3段函数；3个模型对光周期效应的模拟均采用二次函数。利用不同生态点、播期、密度和高温处理的试验资料对上述3个模型模拟的小麦开花期和成熟期进行了检验，结果显示：在正常环境条件下3个模型模拟值和预测值之间的均方根误差（RMSE）为1～2d，但在生育后期极端高温条件下，3个模型对生育期的模拟效果均较差，RMSE为4～5d。3个模型在正常环境条件下对小麦生育期模拟均较为准确，其中CERES-矾eat模型对成熟期的预测效果最好，wheatGm、v模型对开花期的预测效果最好，但在极端高温下3个模型的模拟误差均较大，有待进一步改进和完善。 展开更多
关键词 小麦 生育期模型 CERES-Wheat APSIM—Wheat WheatGrow 比较
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高光谱遥感估测大豆冠层生长和籽粒产量的探讨 被引量：25
3
作者 吴琼 齐波 +3 位作者 赵团结 姚鑫锋 朱艳 盖钧镒 《作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期309-318,共10页
现代作物育种需要监测大量育种材料的生长并估测产量潜势,高光谱遥感技术为此提供了简单、快捷、非损伤性测定的可能途径。选取30份大豆育成品种进行连续2年的产量比较试验,在盛花期(R2)、盛荚期(R4)和鼓粒始期(R5)测定地上部生物量(ADM... 现代作物育种需要监测大量育种材料的生长并估测产量潜势,高光谱遥感技术为此提供了简单、快捷、非损伤性测定的可能途径。选取30份大豆育成品种进行连续2年的产量比较试验,在盛花期(R2)、盛荚期(R4)和鼓粒始期(R5)测定地上部生物量(ADM)和叶面积指数(LAI),并利用ASD高光谱地物仪同步收集大豆冠层反射光谱信息。供试品种间ADM、LAI和产量差异显著或极显著。不同生育期可见光和近红外区域的光谱反射率与大豆ADM、LAI及产量均有显著相关,尤其在R4和R5期相关性最高。在构建大量光谱参数的基础上,遴选出对ADM、LAI及产量预测精度较好的回归模型。其中,R5期的P_Area560光谱参数与LAI和R4期的V_Area1450光谱参数与ADM构建的两个生长性状的监测模型效果最好,决定系数(R2)分别为0.582和0.692。未发现单一生育期光谱参数对大豆估产的有效模型,但综合R2期NPH1280、R4期V_Area1190以及R5期NPH560构建的产量估测模型,决定系数(R2)达到0.68,效果较好。本研究结果表明高光谱遥感对大豆冠层生长监测和产量估测有相对可行性,可望在大规模育种计划中用于早期产量估测。 展开更多
关键词 大豆 高光谱遥感 冠层反射光谱 地上部生物量 叶面积指数 产量
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中国南方双季稻氮营养指数及产量估算模型研究 被引量：10
4
作者 贺志远 朱艳 +4 位作者 李艳大 刘小军 曹强 曹卫星 汤亮 《南京农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期11-19,共9页
[目的]构建归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和氮营养指数(nitrogen nutrition index,NNI)关系模型,并构建不同时期积分归一化植被指数(integrated NDVI,NDVI_(int))与相对产量(relative yield,RY)之... [目的]构建归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和氮营养指数(nitrogen nutrition index,NNI)关系模型,并构建不同时期积分归一化植被指数(integrated NDVI,NDVI_(int))与相对产量(relative yield,RY)之间的算法,以期通过NDVI无损监测氮素营养的亏缺来预测水稻产量。[方法]通过2年(2014—2015年)不同品种和不同施氮处理的早、晚稻田间小区试验,获取水稻地上部干物质量和氮含量,冠层植被指数(NDVI)及产量等,基于临界氮浓度稀释曲线计算不同时期NNI,分析NDVI与NNI、积分NDVI与RY之间的定量关系。[结果]早、晚稻各个时期的NDVI与NNI之间能够很好地以指数函数(NNI=a×e^b×NDVI)拟合,拔节期的估算效果最好,模型为:早稻的NNI=0.431e^(1.372NDVI);晚稻的NNI=0.075e^(3.471NDVI),其估算NNI与实测NNI的R^2、准确度和RRMSE分别为0.92、0.868和7.092%(早稻)及0.84、0.914和13.736%(晚稻)。早、晚稻各时期的NDVI_(int)与RY之间存在显著线性关系,除晚稻分蘖期外都具有较好的预测准确性,经检验,早稻各时期模型预测产量与实测产量的R^2、准确度和RRMSE分别为0.91~0.93、0.812~0.899和7.216%~9.978%,晚稻的分别为0.79~0.89、0.721~0.980和5.134%~6.736%,其中全生育期的模型效果最好,但是在0.05显著水平下早稻与晚稻之间具有较大差异。[结论]构建的基于NDVI的氮营养指数估算模型及基于积分NDVI的相对产量估算模型分别能够准确地反映作物氮素营养状况和预测产量,可为中国南方双季稻区追肥管理和产量预测提供技术支持和理论依据。 展开更多
关键词 双季稻 NDVI 氮营养指数 模型 产量
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基于近红外光声光谱的土壤有机质含量定量建模方法 被引量：41
5
作者 田永超 张娟娟 +2 位作者 姚霞 曹卫星 朱艳 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期145-152,共8页
该研究的目的在于应用近红外光声光谱技术结合不同的定量分析方法实现5种不同类型土壤有机质含量的快速估测。对中国中、东部地区5种不同类型土壤风干样本进行光谱扫描,经过多元散射校正、一阶导数、二阶导数及平滑等预处理后,应用逐步... 该研究的目的在于应用近红外光声光谱技术结合不同的定量分析方法实现5种不同类型土壤有机质含量的快速估测。对中国中、东部地区5种不同类型土壤风干样本进行光谱扫描,经过多元散射校正、一阶导数、二阶导数及平滑等预处理后,应用逐步多元回归(SMLR)、主成分分析(PCR)、偏最小二乘法(PLS)和偏最小二乘法-反向传播神经网络(PLS-BPNN)等方法建立土壤有机质含量的定量估测模型。结果显示,不同预处理方法对所建土壤有机质含量估测模型的预测精度有较大影响,总体表现为多元散射校正+Norris一阶导数>多元散射校正>Norris一阶导数>标准正态化>Norris二阶导数>吸光度>Savitzky-Golay平滑后一阶导数>Savitzky-Golay平滑后二阶导数。对于4种不同建模方法,均以多元散射校正+Norris一阶导数滤波平滑后的光谱建模精度最高,其中采用PLS-BPNN方法建模效果最好,其次是PLS、SMLR和PCR。采用PLS-BPNN建立有机质校正模型具有极高的预测精度,建模决定系数和均方根偏差分别为0.97和1.88,模型测试决定系数和均方根偏差分别为0.97和1.72。因此,基于多元散射校正+Norris一阶导数光谱建立的PLS-BPNN模型可能是土壤有机质含量估测建模的最优方法。 展开更多
关键词 土壤 光声光谱 神经网络 有机质 多元散射校正 Norris平滑 BP
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基于株型的水稻冠层光合生产模拟 被引量：18
6
作者 李艳大 朱相成 +2 位作者 汤亮 曹卫星 朱艳 《作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第5期868-875,共8页
利用基于冠层光分布的光合作用模型,以紧凑型和松散型2个不同株型水稻冠层为对象,通过设计不同的模型输入参数组合,定量分析了不同株型水稻冠层直接辐射消光系数的日变化特征、正午时刻直接辐射在冠层内的垂直分布特征、冠层内光合作用... 利用基于冠层光分布的光合作用模型,以紧凑型和松散型2个不同株型水稻冠层为对象,通过设计不同的模型输入参数组合,定量分析了不同株型水稻冠层直接辐射消光系数的日变化特征、正午时刻直接辐射在冠层内的垂直分布特征、冠层内光合作用速率的垂直分布特征、不同辐射强度下冠层光合作用速率随叶面积指数的变化特征及其日变化等。结果表明,紧凑型的增产潜力依赖于较大的叶面积指数、叶片光合效能、太阳高度角和太阳辐射强度等。研究结果为水稻高产栽培及理想株型的优化设计提供了支撑。 展开更多
关键词 水稻 株型 消光系数 直接辐射 光合作用速率 分布特征
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基于上部叶片SPAD值估算小麦氮营养指数 被引量：29
7
作者 赵犇 姚霞 +3 位作者 田永超 刘小军 曹卫星 朱艳 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第3期916-924,共9页
快速、准确的监测诊断小麦氮营养状态对于评价小麦长势、指导氮肥运筹并预测籽粒产量均具有重要的意义。基于2009—2011年的大田试验,系统分析了小麦上部4张单叶不同叶位的SPAD值和归一化SPAD指数(NDSPADij)与氮营养指数的定量关系,通... 快速、准确的监测诊断小麦氮营养状态对于评价小麦长势、指导氮肥运筹并预测籽粒产量均具有重要的意义。基于2009—2011年的大田试验,系统分析了小麦上部4张单叶不同叶位的SPAD值和归一化SPAD指数(NDSPADij)与氮营养指数的定量关系,通过简单分组线性回归筛选出在不同年际和不同品种间表现稳定的氮营养指数(NNI)定量方程。结果表明,小麦上部不同叶位SPAD值和NNI随施氮量提高而提高,而NDSPADij随施氮量的提高而降低。小麦单叶SPAD值与NNI的关系呈显著正相关,但这种关系在品种或年份之间不稳定,对小麦氮素诊断存在风险;除NDSPAD12外,NDSPADij与NNI之间呈显著负相关,经简单分组线性分析发现NDSPAD14与NNI之间在年份和品种之间表现最稳定,能够较好的定量估算氮营养指数,从而快速诊断小麦氮素是否亏缺。 展开更多
关键词 小麦 氮营养指数 叶绿素值(SPAD值) 诊断
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不同时空分辨率遥感数据融合估算冬小麦叶面积指数 被引量：11
8
作者 王来刚 田永超 +3 位作者 朱艳 姚霞 郑国清 曹卫星 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第17期117-124,共8页
高时空分辨率叶面积指数(leaf area index,LAI)数据能反映作物的长势动态变化,为作物长势评估和产量预测提供有效的生长指标依据。该文综合利用混合像元线性分解与数据同化算法,以高空间分辨率SPOT-5数据反演的LAI修正高时间分辨率HJ-CC... 高时空分辨率叶面积指数(leaf area index,LAI)数据能反映作物的长势动态变化,为作物长势评估和产量预测提供有效的生长指标依据。该文综合利用混合像元线性分解与数据同化算法,以高空间分辨率SPOT-5数据反演的LAI修正高时间分辨率HJ-CCD数据反演的LAI序列,生成了覆盖冬小麦主要生育期的高空间分辨率LAI序列,并结合SPOT-5反演的LAI和实测LAI值分析了像元纯度、高空间分辨率遥感数据同化景数对融合效果的影响。结果表明,采用数据融合方法生成的LAI与检验LAI具有较高的一致性,但像元纯度对融合效果影响较大;基于2景SPOT-5影像能够提高LAI序列估测精度,且优于基于1景SPOT-5影像的融合效果。该研究结果可为冬小麦生长监测提供技术支撑。 展开更多
关键词 遥感 数据融合 时间序列分析 HJ-CCD SPOT-5 叶面积指数 冬小麦
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