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1.
结合Sentinel-2影像和特征优选模型提取大豆种植区 总被引:6,自引:6,他引:0
准确获取大豆的空间分布对于产量估计、灾害预警和农业政策调整具有重要意义,目前针对种植结构复杂地区所开展的大豆遥感识别研究鲜有报道。该研究以安徽省北部平原的典型大豆产区——龙山、青疃镇为研究区,基于Sentinel-2数据提出一种分层逐级提取策略的大豆识别方法。该方法首先构建决策树筛选规则,剔除研究区内非农田地物,获得田间植被的总体分布;然后生成19个候选特征因子,包括分辨率小于等于20 m的10个波段反射率以及9个植被指数。在典型地物类型样本的支持下,将ReliefF特征权重评估算法与随机森林(RandomForest,RF),BP神经网络(Back-Propagation Neural Network,BPNN)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)相结合,分别构建ReliefF-RF、ReliefF-BPNN、ReliefF-SVM三种组合模型筛选出对于大豆识别最有效的特征,并基于布设在研究区内6个样方(大小为1 km×1 km)的无人机影像提取得到的大豆分布来评估3种模型在大豆制图中的表现。结果表明,ReliefF-RF模型表现最佳,基于该模型筛选出7个优选特征因子,大豆制图的总体精度介于85.92%~91.91%,Kappa系数在0.72~0.81之间,各个样方的提取效果均优于其他两种模型。此外,基于优选特征达到的提取精度明显高于原始波段反射率,虽然略低于全部19个特征的结果,但是数据量降低了63.16%。该研究可以为农田景观破碎、种植结构复杂地区的大豆种植区提取相关研究提供有价值的参考和借鉴。 相似文献
2.
基于机器学习的棉花叶面积指数监测 总被引:2,自引:1,他引:1
为实现基于机器学习和无人机高光谱影像进行棉花全生育期叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)监测,该研究基于大田种植滴灌棉花,在不同品种及不同施氮处理的小区试验基础上,对无人机获取的高光谱数据分别采用一阶导(First Derivative, FDR)、二阶导(Second Derivative, SDR)、SG(Savitzky-Golay)平滑和多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction, MSC)进行预处理,并结合Pearson相关系数法、连续投影(Successive Projections Algorithm, SPA)、随机蛙跳(Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFLA)和竞争性自适应重加权(Competitive Adaptive Reweighting, CARS)筛选敏感波段,将筛选出的波段,使用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression, PLSR)、支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)和随机森林回归(Random Forest Regression, RFR)3种机器学习算法构建棉花LAI监测模型。结果表明:棉花冠层LAI敏感响应波段集中在可见光(400~780 nm)和近红外(900 nm之后)波段;对比3种机器学习算法,各预处理下RFR建立的LAI监测模型精度最高,稳定性最好,其中以FDR-SFLA-RFR模型最佳,在建模集的决定系数为0.74,均方根误差为1.648 3,相对均方根误差为26.39%;验证集的决定系数、均方根误差分别为0.67和1.622 0,相对均方根误差为25.97%。该研究基于无人机获取的棉花冠层光谱反射率,从不同光谱预处理、波段筛选及建模方法建立的模型中筛选出最佳估算模型用于棉花全生育期LAI监测,研究结果可为棉花大田精准管理及变量施肥提供依据。 相似文献
3.
利用无人机多光谱估算小麦叶面积指数和叶绿素含量 总被引:6,自引:4,他引:2
利用无人机遥感的方式进行农作物长势监测是目前精准农业、智慧农业发展的重要方向,为了探究无人机多光谱反演小麦叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)和叶绿素含量的模型估算潜力,该研究在3个飞行高度(30、60、120 m)采集多光谱影像,通过使用全波段差值光谱指数(Difference Spectral Index,DSI)、比值光谱指数(Ratio Spectral Index,RSI)、归一化光谱指数(Normalized Spectral Index,NDSI)和经验植被指数与地面实测数据进行相关性分析,获得不同高度下的光谱指数与LAI和叶绿素含量的关系模型及其决定系数,以决定系数为依据分别构建多元逐步回归、偏最小二乘回归和人工神经网络模型,分析不同飞行高度无人机多光谱反演小麦冠层LAI和叶绿素含量SPAD(Soil and Plant Analyzer Development)值的精度。结果表明:1)30 m高度下,绿-红比值光谱指数与小麦LAI的相关性最高,相关系数为0.84;60 m高度下,红-蓝比值光谱指数与小麦叶绿素含量的相关性最高,相关系数为0.68;2)在60 m高度下,经验植被指数与小麦LAI和叶绿素含量的相关性较好,最大相关系数分别为0.77和0.50;3)利用偏最小二乘回归反演小麦LAI的精度最高,决定系数为0.732,均方根误差为0.055;利用人工神经网络模型反演小麦叶绿素含量的精度最高,决定系数为0.804,均方根误差0.135。该研究成果可为基于无人机平台的高通量作物监测提供理论依据,并为筛选无人机多光谱波段实现作物长势参数快速估测提供应用参考。 相似文献
4.
为了了解重庆石漠化地区植被恢复以及生态环境治理状况,选取重庆石漠化地区归一化植被指数(NDVI)及气象数据,利用趋势分析、变异系数分析以及偏相关分析等方法,重点探讨了重庆石漠化地区2005-2014年NDVI的时空变化特征,并分析了NDVI变化与气候因子之间的相关性。结果表明:(1)重庆石漠化地区NDVI年际变化总体上呈增加趋势,增加速率为0.08/10 a,其中渝东北地区增长速率相对较高,达0.09/10 a,而NDVI季节变化存在一定差异性,春季增长最为显著,主要分布于渝东北、渝中和渝西地区;(2)渝东北石漠化地区NDVI呈增加趋势的区域范围较大,这对于三峡库区生态环境改善以及水土保持起着至关重要的作用;渝东南、渝中和渝西石漠化地区NDVI整体保持不变,而NDVI呈减小趋势的区域主要分布于乌江流域;(3)重庆石漠化地区2005-2014年NDVI变异系数相对较低,以稳定为主;(4)重庆石漠化地区降水和气温分别与NDVI之间正相关性都大于负相关性。总体上降水量的增加一定程度促进了三峡库区植被的生长,而温度的降低一定程度上抑制了乌江流域植被的生长。 相似文献
5.
基于电路理论的特大山地城市生态安全格局构建--以重庆市都市区为例 总被引:1,自引:1,他引:0
为保障山地城市区域生态安全和实现可持续发展,以重庆市都市区为研究区,采用2018年土地利用现状数据和遥感数据,构建了生态服务重要性与生态敏感性评价体系,通过粒度反推法测算最优条件的栅格粒度,从而综合确定生态源地;以坡度、起伏度、土地利用类型确定阻力值,采用电路理论构建生态廊道,最终形成了重庆市都市区生态安全格局。结果表明:(1)200粒度下连通性最优,此粒度下的生态源地面积为1616.98 km2,占研究区总面积的29.76%,在空间分布上呈现六纵分布态势。(2)生态源地之间存在生态廊道共计29条,关键廊道22条,总长度约为50.83 km,潜在廊道7条,总长度约为108.21 km。(3)生态源地与生态廊道构成了“一圈两带两中心”的生态安全格局。可见,必要的设置生态提升带,切实保护了区域内的生态空间。 相似文献
6.
调研了浙北稻麦连作区稻田糠稷发生及分布状况,并考察了糠稷种子萌发特性和对水稻生长的影响及植株对不同除草剂的敏感性,旨在为有效防治糠稷提供参考。结果表明,糠稷在浙北稻麦连作区直播田发生的相对优势度在0~2.8%、机插田发生的相对优势度在0~3.6%;糠稷种子在光照条件下才能萌发,光照36℃(12 h)/黑暗28℃(12 h)条件下,浓度为1 000 mg/L、500 mg/L的GA3溶液和浓度为0.2%、0.1%的NaOH溶液浸种24 h,糠稷的发芽率超过90%,较清水处理差异显著,说明糠稷种子存在休眠特性;田间糠稷发生密度越高,对水稻株高抑制率和水稻减产量越明显,当糠稷密度达125株/m2时,对水稻株高抑制率达4.17%,水稻减产率达61.42%;低龄或高龄糠稷植株对恶唑酰草胺和敌稗·丁草胺二种除草剂均较为敏感,低龄糠稷植株对五氟磺草胺较为敏感。 相似文献
7.
黑龙江垦区作为国家重要的商品粮生产基地,同时也是水稻主产区,在黑龙江省乃至国家水稻生产中作用和地位显著,是保障国家粮食安全的重要“压舱石”。本文综述了垦区水稻产业发展现状及存在问题,针对性提出相关产业发展对策,为“中国粮食 中国饭碗”提供重要理论支撑。 相似文献
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