基于无人机遥感的高潜水位采煤沉陷湿地植被分类

为了掌握采煤沉陷湿地植被的类别和空间分布,促进矿区土地利用、管理和修复,以山东省济宁市东滩煤矿3304工作面为研究区,以无人机多光谱影像为数据源,分别采用面向对象的分类方法和监督分类方法对研究区湿地植被进行分类。基于优选的面向对象尺度分割参数,确定分类规则后构建面向对象分类模型,对湿地植被进行分类,生成植被分布图。同时,利用野外获取的322个采样点进行精度验证。结果表明:与基于像元的监督分类方法相比,面向对象分类方法显著提高了影像分类精度。监督分类方法总体精度为44. 3%,Kappa系数为0. 4;面向对象分类方法总体精度达到84. 2%,Kappa系数为0. 8。该研究为采煤沉陷区湿地调查与开采沉陷影响下地表植被空间分布规律研究提供了方法与基础数据。     

基于多源光学雷达数据融合的黄淮海平原冬小麦识别

遥感技术能够快速准确地获取农作物空间分布信息，为探究2021年黄淮海平原冬小麦空间分布信息，基于Google Earth Engine（GEE）云平台，以Sentinel-1 SAR雷达影像和Sentienl-2光学遥感影像为数据源，通过计算极化特征、光谱特征和纹理特征，运用随机森林等4种机器学习方法和深度循环神经网络模型，对研究区冬小麦空间分布信息进行提取，并对比各分类器和网络架构的分类精度。结果表明，黄淮海平原冬小麦总面积约为16226667hm2，占研究区总面积的49.17%，其中冬小麦种植面积最大的是河南省，约为4647334hm2，研究区冬小麦种植分布呈现由东向西、由南向北递减的趋势；随机森林是4种机器学习方法中识别精度最高的分类器，总体分类精度为94.30%；在随机森林算法中仅使用Sentinel-1雷达数据总体精度为87.38%，仅使用Sentinel-2光学数据总体精度为93.95%，而融合时序Sentinel主被动遥感数据总体精度为94.30%；在大范围的冬小麦分类上，深度学习模型的泛化性高于机器学习方法。     

基于小波纹理和随机森林的猕猴桃果园遥感提取

为快速、准确地从高分影像中获取猕猴桃种植分布信息,提出了一种结合小波变换纹理分析和随机森林分类的QuickBird影像猕猴桃果园自动提取方法。首先,采用coif5小波对QuickBird全色影像进行多尺度小波分解,计算各子频带小波系数的能量特征作为纹理特征;然后,将小波纹理与光谱特征组合构建分类特征;最后,利用随机森林分类实现土地利用分类和猕猴桃果园空间分布提取。结果表明,小波纹理识别猕猴桃果园的效果明显优于光谱特征和其他2种纹理特征;光谱+小波纹理特征的分类精度最高,猕猴桃果园提取精度(Fk)和总体分类精度(OA)分别为95.30%和94.46%,比光谱+灰度共生矩阵纹理分类分别提高6.70%和2.88%,比光谱+分形纹理分类显著提高13.43%和6.98%;随机森林分类结果优于相同特征下的支持向量机、最大似然分类。本文提取的猕猴桃果园面积与目视解译结果的相对误差小于7%。此外,利用本文方法对同期QuickBird影像另一研究区的苹果园分布进行提取,结果表明,该方法对苹果园提取有较好的适用性。     

一种基于Sentinel-2的塑料大棚提取方法

采用Sentinel-2 MSI（multispectral instrument,MSI）作为数据源,以多尺度面向对象分析为基本方法,研究分析塑料大棚与其他地物在不同分割尺度下的典型特征,建立一组大棚指数,提出一种基于大棚指数集的塑料大棚提取方法。通过山东省潍坊市某地区的塑料大棚提取试验对方法进行验证,应用该方法提取大棚的生产者精度、用户精度和总体Kappa系数分别为96.6%、89.2%和0.9,测试精度表明该方法能较为有效地应用于塑料大棚提取研究。      

基于Google Earth Engine的黄土高原覆膜农田遥感识别

为了建立覆膜农田遥感识别技术体系,本研究选取甘肃省定西市安定区团结镇作为黄土高原地膜覆盖旱作农业代表性区域,基于Google Earth Engine云平台和Landsat-8反射率数据,采用特征重要性分析优选纹理特征,利用参数优化后的随机森林算法提取覆膜农田区域并选出最佳特征组合方案,最后通过对比随机森林、支持向量机、决策树和最小距离分类4种算法的分类结果来评价不同分类算法的性能。结果表明:优化关键参数后的随机森林算法能够显著提高遥感影像的分类精度;单一特征方案中,基于光谱特征的分类精度最高,且加入指数和纹理特征可提高总体识别精度;利用随机森林特征重要性分析选取的优选纹理特征分类性能优于全部纹理特征,基于"光谱+指数+优选纹理"特征方案的识别结果最佳,总体精度和Kappa系数达95.05%和0.94;与支持向量机、决策树和最小距离分类相比,随机森林优势明显,总体精度分别高3.10、7.74、50.78个百分点。本研究实现了对地形复杂地区覆膜农田空间分布较为精准的识别。     

基于多核主动学习和多源数据融合的农田塑料覆被分类

通过引入多源多时相卫星遥感数据,提出了一种基于多核主动学习的农田塑料覆被分类算法,实现农业塑料大棚和地膜的精准分类。首先基于多时相Sentinel-1雷达和Sentinel-2光学遥感影像,提取其光谱特征、纹理特征等,以构建多维特征空间。然后构建多核学习模型,实现多源、多时相特征的自适应融合。最后构建基于池的主动学习策略,通过引入训练样本的淘汰机制,进一步提升分类模型的泛化能力。试验结果表明,本文所提分类方法的总体精度为95.6%,Kappa系数为0.922,相较经典支持向量机、随机森林、K近邻、决策树、AdaBoost模型,多核学习模型精度提高5.7、12.1、11.4、22.3、10.3个百分点;且在相同分类精度下,主动学习较被动学习可减少一半以上的标签数据;同时相较仅使用单时相及单传感器遥感影像而言,精度分别提高3.7、12.7个百分点。结果表明,多核主动学习能够有效进行多传感器、多时相数据融合,并可以在小样本条件下取得更高的分类精度,从而为农田塑料覆被的遥感监测提供模型参考。     

基于深度学习的大棚及地膜农田无人机航拍监测方法

随着精准农业技术的发展,快速获取大棚和地膜农田面积及地理分布的需求越来越大,但沿用面向卫星遥感影像的解译方法处理无人机航拍影像,存在特征选择复杂、识别精度较低、处理时间长等问题。基于此,本文提出一种基于深度学习的大棚及地膜农田无人机航拍监测方法,即采用六旋翼无人机搭载索尼NEX-5k相机进行航拍作业,对采集到的558幅赤峰市王爷府镇地区的无人机航片进行正射校正与拼接,构建全卷积神经网络(Fully convolutional network,FCN),通过多尺度融合的方法实现了FCN的5个变种模型:FCN-32s、FCN-16s、FCN-8s、FCN-4s、FCN-2s,使用带动量的随机梯度下降算法端到端训练模型,自动提取并分类影像特征。FCN模型与ENVI商用遥感软件的基于像素的分类方法、e Cognition软件的面向对象的分类方法对比后表明:FCN-4s模型为识别大棚和地膜农田的最佳模型,对于测试区域的平均整体正确率为97%,而基于像素的分类方法平均整体正确率为74.1%,面向对象的分类方法平均整体正确率为81.78%。FCN-4s模型平均运行时间为16.85 s,是基于像素的分类方法运行时间的0.06%,是面向对象的分类方法运行时间的5.62%。本方法可快速准确获取大棚和地膜农田的地理分布及面积,满足设施农业对无人机航拍监测的需求。     

黄河流域行业供水效益评估及空间格局分布研究

为科学有效地量化流域供水效益和为流域高质量发展规划提供参考，基于能值分析理论，提出了分行业供水效益能值量化方法体系，包括水资源生态经济价值计算与供水效益计算，获取多对象分行业供水效益，在此基础上，应用Moran’I指数和LISA指数进行空间自相关分析，解析空间供水分布规律。以黄河流域56个供水城市为研究对象，计算了黄河流域各地市工业、农业、生活和总供水效益，分析了区域间各行业供水效益的空间分布特征和关联关系。结果表明：(1)黄河流域分行业水资源生态经济价值在数值上表现为生活>工业>农业，空间上呈现西低东高的趋势；(2)黄河流域工业、农业、生活和总供水效益分别为581.29、891.63、682.66和2 155.58亿元，其中，位于黄河中下游的河南省和山东省的工业供水效益较高，宁夏、内蒙古和山东省的农业供水效益在本省的各行业供水效益中较为显著；(3)工业、农业、生活和总供水效益的Moran’I指数分别为0.286、0.412、0.225和0.357，空间聚集性显著，“高-高”模式主要集中在中下游的河南山东段，“低-低”模式分布在上游的青海、宁夏地区，空间格局分布特征与区域经...     

基于多源Sentinel数据的县域冬小麦种植面积提取

冬小麦是我国主要的粮食作物之一,及时准确地获取冬小麦种植面积对农业政策的制定具有重要意义。以河南省扶沟县为研究区域,以多生育期Sentinel-1A和Sentinel-2A/B遥感影像为数据源,构建光谱特征、植被特征和极化特征的多生育期数据集,分析各类地物的特征曲线,采用随机森林算法对单生育期单传感器、单生育期多传感器、多生育期单传感器和多生育期多传感器的遥感影像进行精细分类,实现县域冬小麦制图。结果显示：单生育期的雷达影像无法满足制图要求,拔节期的总体精度最高,仅为62.9%,多生育期雷达影像分类精度达到81.9%,基本满足制图要求;单生育期的光学影像和融合影像在成熟期的精度最高,总体精度分别为93.4%和95.1%,Kappa系数分别为92.4%和94.8%,可以绘制较为精准的冬小麦分布图;多生育期融合影像绘制的扶沟县2019年冬小麦空间分布图,总体精度为96.8%,结果最优。研究结果表明融合的多生育期遥感影像可以为县域冬小麦种植面积的提取提供技术依据。     

灌区种植结构反演优化与土壤盐分空间分布协同解析

种植结构与土壤盐分的协同程度与发展关系关乎灌区水土生态质量与农业可持续发展,联动灌区种植结构提取与土壤盐分空间分析对于灌区生态环境评价与治理、保障耕地和粮食安全等具有重要意义。本文以内蒙古河套灌区永济灌域为研究区,利用2021—2022年生育期Landsat 8 OLI遥感数据与地面种植结构调查数据,分别构建决策树、支持向量机、随机森林分类模型,通过对比分析遴选出灌域适用的最优模型,准确获取灌域种植结构分布结果,同时进一步结合灌域土壤盐分实测数据及其空间异质特征,对种植结构与土壤盐分的协同关系进行深入探讨与分析。结果表明,3种模型的分类精度由大到小为随机森林、决策树、支持向量机,2021、2022年随机森林分类模型的总体精度、Kappa系数分别为92.81%、0.91,91.64%、0.89,为3种模型中精度最高,故选定随机森林模型作为最优模型;灌域内土壤盐分呈现“北部重,中、南部轻”的空间分布特征,2021、2022年土壤盐分的半方差函数适用于Gaussian模型,土壤盐分空间自相关在“中—强”等级变化;受土壤盐分制约,葵花以北部地带种植为主,玉米、小麦、小麦套种玉米(套种)和瓜菜等...     

基于单片机的温室大棚温湿度控制系统设计

随着农业科技和温室智能控制的飞速发展，温室的自动化控制日益成为农业从业者的迫切需求，而且对温室农作物的高产、优质和温室生产的高效性有着重大的现实意义。因此，大棚温室自动控制系统的研究也逐渐成为农业科技发展的重点和热点。借鉴近几年传统温室控制系统的研究，针对我国温室自动控制系统自动化程度低、不具有普及性的发展现状，运用单片机和传感器技术，设计一套对温室温湿度进行测控的较为实用的温室自动控制系统。      

连栋玻璃温室天沟结构对栽培区光环境的影响分析

为降低北方地区连栋温室冬季生产能耗、提高温室保温性能，设计了大斜面外保温连栋玻璃温室，即寿光型智能玻璃温室。该温室采用大天沟设计，安装了外保温被及传动机构，因此形成了较宽的遮阴带，影响了栽培区的太阳辐射及温室透光率。为分析天沟尺寸对室内光环境的影响，构建了连栋温室天沟对温室栽培区内不同位置辐射强度影响的动态模型，并基于该模型对室内光环境进行了均匀性与敏感性分析。结果表明：天沟结构对栽培区内日累积辐射平均值的影响程度从大到小依次为天沟间距、天沟宽度、天沟垂直厚度和天沟高度；寿光型智能玻璃温室的天沟设计为相邻两天沟间距12.00m、天沟水平宽度1.60m、垂直厚度0.86m、天沟下沿离地面高度6.30m，可以保证栽培区内最佳的光照均匀性。不同情景下的模型模拟结果表明，为确保栽培区内光照均匀性，在栽培区内辐射强度变异系数最小的情况下，山东省寿光地区温室天沟高度、天沟垂直厚度之和与天沟间距、天沟宽度之和的比值在0.49～0.54之间。本研究可为寿光型智能玻璃温室在不同地区的设计应用提供理论依据。     

遥感技术在农业塑料大棚识别中的应用

农业塑料大棚的使用对农业生产至关重要，但若使用不当会对农业生产和生态环境带来不利影响。因此，运用遥感技术监测农业塑料大棚的数量与规模对于农业的可持续发展具有重要意义。首先，分析及对比了不同分类原理、遥感数据源、分类器在农业塑料大棚识别中的具体应用，然后，简要阐述了遥感技术在大棚识别领域的发展前景，以期为相关研究提供参考。     

基于云服务的棚室蔬菜智能终端系统设计与实现——以黑龙江省为研究案例

棚室蔬菜产业在黑龙江省农业转方式、调结构和供给侧改革中占有重要的战略地位。黑龙江省棚室蔬菜生产规模近年来发展较快,技术支撑需求也与日俱增。本研究针对黑龙江省棚室蔬菜发展规模与技术服务支撑能力不匹配的现状,提出了基于云服务的棚室蔬菜智能终端系统及关键技术的实现方法。本研究以专家服务为主、数据挖掘技术为辅,以物联网设备为感知手段、以智能手机为用户终端,利用云服务对知识、资源、物联网数据的整合配置能力,提供蔬菜专家及棚室蔬菜用户对信息获取、存储、分析和决策的高效解决方案。本研究的部分内容已在黑龙江省农业科研部门、企业、蔬菜合作社、农户等不同用户群体中实验应用,能够为专家提供棚室蔬菜生产环境的远程问诊手段,适用于各类棚室蔬菜应用场景。本研究还提出了对大规模应用场景下的技术解决方案建议,可在全国的棚室蔬菜生产中推广应用,实现更广泛高效的专家技术服务支撑。     

河南省钢骨架塑料大棚拱架结构标准化设计研究

为促进河南省塑料大棚的标准化发展，科学指导其设计和建造，以《温室结构荷载设计规范》中规定的河南省18个地区钢骨架塑料大棚为研究对象，利用Ansys Workbench软件分别建立了不同跨度下（8、10、12、14 m）7种常用拱架材料设计的塑料大棚模型，对比了河南省18地区不同跨度不同拱架材料塑料大棚在不同荷载组合下的节点最大应力，筛选出控制荷载和最不利荷载组合，然后利用最不利荷载组合下的承载能力极限状态验算了其安全性，给出了河南省塑料大棚拱架材料规格选型建议。结果表明：河南省18地区中，栾川、南阳、商丘和固始4地塑料大棚的控制荷载是雪荷载，最不利荷载组合为永久荷载+1.2×不均匀雪荷载，其他14地区塑料大棚的控制荷载为风荷载，最不利荷载组合为永久荷载+1.0×风荷载。在河南省18地区中，风荷载是塑料大棚的首要不利荷载，对塑料大棚的安全性影响最大，其次是雪荷载。在建立24个塑料大棚模型，模拟计算河南省18地区最不利荷载组合的节点最大应力，共432组安全性验算分析的基础上，提出了适用于河南省18地区不同跨度塑料大棚不同风荷载等级下的材料规格选择建议，具有广泛的适用性。     

山东省农业机械化效率的时空分异特征

农业机械化水平不仅体现在农业机械装备的数量与主要农作物耕种收综合机械化率,更表现在农业机械的配置效率。为此,使用EBM超效率模型,测算了2011-2013年山东省17个地市农业机械化效率的变动状况。结果发现:山东省农业机械化综合技术效率总体上较低,且增长缓慢;山东省农业机械化综合技术效率呈现出"中间高、四周低"的空间格局,各地市农业机械化效率的空间差异明显,且未有收敛趋势;山东省农业机械化的纯技术效率总体上维持在较高的水平,且逐年上升,但纯技术效率空间差异大;山东省农业机械化的规模效率总体上不高,且增长幅度很小,有较大的上升空间。要想达到强有效前沿面,各地市需同比例缩减或单独缩减一定程度的拖拉机动力、拖拉机配套农具和联合收割机动力。     

山东省农业现代化建设现状及发展建议

基于2008－2019年山东省农业就业人口数量,运用Stata软件对影响山东省农业就业人口的因素进行OLS多元线性回归分析。研究结论:化肥施用量、有效耕作面积、农民实际可支配收入3个变量对山东省农业劳动力数量影响最显著,扩大有效耕作面积对山东省吸引农业劳动力起正向影响,而限制化肥施用与农民实际可支配收入增加对山东省农业劳动力增长起反向影响。据此,在山东省提升机械化程度、提高农业就业质量,优化农业空间布局、实施新型城镇化战略,健全惠农强农体系、为农业就业者提供保障等方面实行切实有效的措施,从而推进山东省农业现代化建设。      

山东省区域农业现代化发展空间探索

[目的] 通过对山东省各个市域层面的农业现代化发展水平及其空间格局进行研究，对进一步提升山东省区域农业整体水平及推进国家农业现代化发展有一定的意义。[方法] 本文通过建立山东省区域农业现代化发展水平评价指标体系，使用多指标综合分析法进行相关分析，计算出山东省2013年和2019年区域农业现代化发展水平评价值，并对其进行空间探索性研究。[结果] （1）山东省区域农业现代化发展水平整体呈现上升趋势，但是区域评价值呈现梯度差异。（2）2019年相对2013年，山东省各区域农业现代化发展水平均有所提升，但各个城市之间的农业现代化发展水平数值存在差异。（3）山东省区域农业现代化发展水平各不相同，从城市地理位置分布来看，西部和南部地区发展水平高，东部和北部地区发展水平低，农业现代化发展水平自西向东逐渐递减。[建议] 针对山东省区域农业现代化发展制约因素提出进一步优化农业产业结构及提高农业技术投入水平等建议。     

南疆地区智能温室控制系统研究—基于多传感器融合机理

针对南疆以塑料大棚为主的设施农业,智能温室的研究显得十分必要。为此,针对南疆设施农业的现状,基于多传感器数据融合技术,将模糊推理算法与专家系统结合起来,建立了适用于南疆自然气候条件下的智能温室自动化控制模型。通过采集和融合南疆地区实时温室控制参数,该系统可以取得精确的监控结果。结果表明:该方法提高了温室环境参数测控的决策准确性,有效解决了设施农业的控制精度,为增大农作物产能提供进一步解决措施,对缓解南疆蔬菜等农产品紧缺等实际问题具有十分重要的实际意义。