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浅水湖泊水生植被和藻类水华时空演变遥感长期监测:以太湖流域长荡湖为例(1985-2021年)
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作者 黄林生 倪贵高 +2 位作者 王康 赵晋陵 罗菊花 《湖泊科学》 北大核心 2025年第2期368-377,I0001,共11页
水生植被和藻类作为湖泊生态系统的主要初级生产者,对湖泊生态系统具有重要作用。在气候变化和人类活动的双重作用下,湖泊富营养化加剧,水生植被退化,藻类水华频发。开展湖泊水生植被群落和藻类水华的长期观测可为湖泊生态系统水生植被... 水生植被和藻类作为湖泊生态系统的主要初级生产者,对湖泊生态系统具有重要作用。在气候变化和人类活动的双重作用下,湖泊富营养化加剧,水生植被退化,藻类水华频发。开展湖泊水生植被群落和藻类水华的长期观测可为湖泊生态系统水生植被修复和藻类水华管控提供决策依据。本研究以太湖流域浅水湖泊长荡湖为研究区,基于1985-2021年的Landsat 5和8卫星数据,利用VBI(vegetation and bloom indices)草藻分类算法,开展了浮叶/挺水植被、沉水植被和藻类水华长时序时空演变分析。结果表明:36年来,长荡湖水生植被(包括浮叶/挺水植被和沉水植被)都呈现显著下降趋势,其中沉水植被下降趋势尤为明显,沉水植被从湖中心向岸边逐步退化,其覆盖度从1985年的75%下降至2021年的不足21%;自2011年起,长荡湖水生植被优势生活型从沉水植被转变为浮叶/挺水植被;2010年首次监测到水华发生,2020年和2021年连续两年均监测到湖中心有大面积水华。基于湖泊围网面积和气象数据分析发现,围网拆除是水生植被退化和优势生活型转变的主要因素。 展开更多
关键词 太湖流域 长荡湖 水生植被 藻类水华 围网 遥感
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基于改进DeblurGANv2模型的小麦条锈菌夏孢子离焦模糊显微图像复原方法
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作者 雷雨 陈旭 +4 位作者 阮超 钱海明 李劲松 黄林生 赵晋陵 《农业机械学报》 北大核心 2025年第1期366-376,共11页
针对复杂工况下孢子捕捉设备显微成像易出现离焦模糊导致高频信息缺失和夏孢子边缘模糊等问题,提出了一种改进DeblurGANv2模型的小麦条锈菌夏孢子离焦模糊显微图像复原方法。首先,在DeblurGANv2模型特征融合模块后设计引入一个自底向上... 针对复杂工况下孢子捕捉设备显微成像易出现离焦模糊导致高频信息缺失和夏孢子边缘模糊等问题,提出了一种改进DeblurGANv2模型的小麦条锈菌夏孢子离焦模糊显微图像复原方法。首先,在DeblurGANv2模型特征融合模块后设计引入一个自底向上的5层特征增强模块,缩短浅层特征向深层特征的传播路径,增强不同尺度特征信息的相互融合,提升模型对高频和孢子边缘等信息的复原效果;同时,在特征提取主干网络部分引入卷积注意力机制(Convolutional block attention module,CBAM),在空间和通道2个维度增加夏孢子特征信息权重,提升模型对夏孢子的特征表达能力,丰富复原图像中夏孢子细节信息;最后,选取4种主流目标检测模型YOLO v5、Faster-R CNN、CenterNet和YOLO v8对复原前后的图像进行夏孢子检测,对比改进DeblurGANv2复原模型对检测性能的影响。试验结果表明,改进后DeblurGANv2复原模型均方误差、峰值信噪比和结构相似性指标分别为0.0014、28.88 dB、0.966,相较于原始DeblurGANv2模型性能分别提升17.65%、3.29%、0.35%;4种目标检测模型在结合改进DeblurGANv2复原模型去模糊后,检测性能指标均有不同程度提升,其中结合改进DeblurGANv2复原的YOLO v8模型性能表现最优,精确率、召回率、平均精度均值分别为96.1%、95.1%、97.7%,与直接使用YOLO v8检测模型相比,分别提升3.0、5.0、23.6个百分点,验证了本文提出的改进DeblurGANv2复原模型可复原出显微图像中离焦模糊夏孢子信息,显著提升了夏孢子目标检测模型检测性能,为气传小麦条锈菌夏孢子检测提供了技术支持。 展开更多
关键词 小麦条锈菌 显微图像 离焦模糊 孢子检测 图像复原 特征融合
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基于无人机多光谱影像的槟榔黄化病遥感监测 被引量:17
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作者 赵晋陵 金玉 +5 位作者 叶回春 黄文江 董莹莹 范玲玲 马慧琴 江静 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期54-61,共8页
黄化病是一种严重危害槟榔生长的病害,迫切需要及时、准确地监测其侵染的严重度差异和空间分布。低空无人机遥感可有效解决槟榔种植区由于多云雨天气而造成光学卫星影像获取不足,提高槟榔黄化病监测的实时性。该文利用大疆精灵Phantom 4... 黄化病是一种严重危害槟榔生长的病害,迫切需要及时、准确地监测其侵染的严重度差异和空间分布。低空无人机遥感可有效解决槟榔种植区由于多云雨天气而造成光学卫星影像获取不足,提高槟榔黄化病监测的实时性。该文利用大疆精灵Phantom 4 Pro V2.0四旋翼无人机搭载MicaSense RedEdge-M多光谱相机获取5波段多光谱影像,基于最小冗余最大相关算法(Minimum Redundancy Maximum Relevance,m RMR)从15个潜在的植被指数中优选比值植被指数(Ratio VegetationIndex,RVI)、改进的简单比值指数(ModifiedSimpleRatioIndex,MSR)和花青素反射指数(Anthocyanin Reflectance Index,ARI)作为敏感特征,分别利用后向传播神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN)、随机森林(Random Forest, RF)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)分类算法,构建了槟榔黄化病严重度监测模型。结果表明,BPNN模型总体精度达到91.7%,分别比RF模型和SVM模型提高6.7%和10.0%,且Kappa系数为0.875,为所有模型中最高,漏分、错分误差也最小,健康,轻度和重度分别为11.1%、15.8%,13.6%、9.5%和0、0。研究结果证明了无人机多光谱遥感影像监测槟榔黄化病的可行性,同时也可为其他热带作物病害监测提供案例研究。 展开更多
关键词 无人机 遥感 槟榔黄化病 多光谱影像 敏感特征
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中国进入WTO以来与欧盟棉花贸易的虚拟水资源总量研究 被引量:6
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作者 赵晋陵 刘闯 +1 位作者 石瑞香 王正兴 《中国人口·资源与环境》 CSSCI 北大核心 2009年第6期115-118,共4页
中国在与欧盟国家的商品贸易中,直接进口的是初级农产品,但间接进口的却是隐藏在这些农产品中的虚拟水。研究这些潜在的水资源,对缓解我国水资源压力,保障粮食安全具有重要的现实意义。本文采用联合国粮农组织FAO的CROPWAT Model计算模... 中国在与欧盟国家的商品贸易中,直接进口的是初级农产品,但间接进口的却是隐藏在这些农产品中的虚拟水。研究这些潜在的水资源,对缓解我国水资源压力,保障粮食安全具有重要的现实意义。本文采用联合国粮农组织FAO的CROPWAT Model计算模型,借助CropWat for Windows计算软件,从资源当量转换的角度出发,计算中国自进入WTO以来与欧盟国家的棉花贸易中水资源转换以及虚拟水贸易情况。计算结果表明,2003-2005年中国在与欧盟的棉花贸易中,间接进口了151.28×106m3的水资源,相当于节约了国内同等数量的水资源。本文可以为解决中国日益短缺的水资源问题提供有益参考。 展开更多
关键词 棉花贸易 虚拟水资源 欧盟 虚拟水贸易 WTO
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联合局部二值模式与K-最近邻算法的高光谱图像分类方法 被引量:14
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作者 赵晋陵 胡磊 +3 位作者 严豪 储国民 方艳 黄林生 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期400-412,共13页
如何利用较少训练样本达到高分类精度已成为高光谱遥感领域的重要研究方向和极具挑战性任务。针对高光谱图像包含的丰富光谱与空间信息,提出了一种联合局部二值模式LBP(Local Binary Patterns)与K-最近邻KNN(K-Nearest Neighbors)算法... 如何利用较少训练样本达到高分类精度已成为高光谱遥感领域的重要研究方向和极具挑战性任务。针对高光谱图像包含的丰富光谱与空间信息,提出了一种联合局部二值模式LBP(Local Binary Patterns)与K-最近邻KNN(K-Nearest Neighbors)算法的高光谱图像分类方法。首先,通过主成分分析PCA(Principle Component Analysis)对高光谱数据进行降维;然后,使用LBP提取降维后的高光谱图像空间纹理信息,将光谱与空间特征变量堆叠成空—谱特征向量;最后,输入最近邻分类器得到分类结果。选取Pavia University、Indian Pines和Salinas三种公开高光谱数据集的训练集和测试集作为建模和验证数据源,选取KNN、基于径向基核函数的支持向量机(RBF-SVM)、核联合正交匹配追踪(Kernel Simultaneous Orthogonal Matching Pursuit,KSOMP)三种经典分类算法作为比较。在Pavia University与Indian Pines数据集中随机选取10%作为训练样本,总体精度和Kappa系数分别达到99.15%、98.87%和97.88%、97.58%;在Salinas数据集中随机选取2%作为训练样本,总体精度与Kappa系数为98.46%和98.29%。实验结果表明,在训练样本仅为数据集10%甚至2%的条件下,本文提出的方法仍可达到98%以上的分类精度,可满足训练样本难以获取的应用场景对高分类精度要求。 展开更多
关键词 高光谱遥感 局部二值模式 K-最近邻 空谱特征 主成分分析
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基于SE-UNet的冬小麦种植区域提取方法 被引量:13
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作者 赵晋陵 詹媛媛 +1 位作者 王娟 黄林生 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第9期189-196,共8页
传统的小麦面积提取方法主要依靠人工野外调查,存在工作量大、效率低、成本高等问题,而遥感技术具有准确、快速和动态等优点,已成为作物面积提取的有效手段。本文以石家庄市正定县各镇的Landsat-8卫星遥感影像为训练数据,藁城区增村镇... 传统的小麦面积提取方法主要依靠人工野外调查,存在工作量大、效率低、成本高等问题,而遥感技术具有准确、快速和动态等优点,已成为作物面积提取的有效手段。本文以石家庄市正定县各镇的Landsat-8卫星遥感影像为训练数据,藁城区增村镇影像为测试数据,并分别选取分辨率8 m的高分六号(GF-6)以及分辨率10 m的哨兵二号(Sentinel-2)作为对比验证数据,提出了一种改进U-Net网络的冬小麦种植区域提取方法。首先,对Landsat-8遥感影像进行预处理,标注小麦区域制作标签集,其次,在U-Net网络中添加Squeeze and excitation(SE)注意力机制模块融入特征通道间信息,并利用Batch normalization(BN)层抑制过拟合问题;最后,经过Softmax分类器得到分类结果。选择SegNet、Deeplabv3+、U-Net作为对比模型,分别利用GF-6、Sentinel-2和Landsat-83种数据构建预测模型。结果表明,SE-UNet网络在基于Landsat-8数据预测模型下测试数据集表现最优,MPA和MIoU分别达到89.88%和81.44%。本方法可为大范围冬小麦种植区提取提供参考。 展开更多
关键词 冬小麦 种植区域 提取方法 遥感影像 SE-UNet 注意力机制
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联合多源多时相卫星影像和支持向量机的小麦白粉病监测方法(英文) 被引量:1
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作者 赵晋陵 杜世州 黄林生 《智慧农业(中英文)》 2022年第1期17-28,共12页
白粉病主要侵染小麦叶部,可利用卫星遥感技术进行大范围监测和评估。本研究利用多源多时相卫星遥感影像监测小麦白粉病并提升分类精度。使用四景Landat-8的热红外传感器数据(Thermal Infrared Sensor,TIRS)和20景MODIS影像的MOD11A1温... 白粉病主要侵染小麦叶部,可利用卫星遥感技术进行大范围监测和评估。本研究利用多源多时相卫星遥感影像监测小麦白粉病并提升分类精度。使用四景Landat-8的热红外传感器数据(Thermal Infrared Sensor,TIRS)和20景MODIS影像的MOD11A1温度产品反演地表温度(Land Surface Temperature,LST),使用4景国产高分一号(GF-1)宽幅相机数据(Wide Field of View,WFV)提取小麦种植区和计算植被指数。首先,利用ReliefF算法优选对小麦白粉病敏感的植被指数,然后利用时空自适应反射率融合模型(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model,STARFM)对Landsat-8 LST和MOD11A1数据进行时空融合。利用Z-score标准化方法对植被指数和温度数据统一量度。最后,将处理和融合后的单一时项Landsat-8LST、多时相Landsat-8 LST、累加MODIS LST和多时相Landsat-8 LST与累加MODIS LST结合的数据分别输入支持向量机(Support Vector Machine,SVM)构建了四个分类模型,即LST-SVM、SLST-SVM、MLSTSVM和SMLST-SVM,利用用户精度、生产者精度、总体精度和Kappa系数对比四个模型的分类精度。结果显示,本研究构建的SMLST-SVM取得了最高分类精度,总体精度和Kappa系数分别为81.2%和0.67,而SLST-SVM则为76.8%和0.59。表明多源多时相的LST联合SVM能够提升小麦白粉病的识别精度。 展开更多
关键词 小麦白粉病 高分一号 MODIS Landsat-8 地表温度 支持向量机
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物联网工程专业C++程序设计教学改革探索 被引量:2
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作者 赵晋陵 《计算机教育》 2014年第2期30-33,共4页
针对传统C++程序设计与学科专业特点脱节的现象,重点讨论C++程序设计在遥感影像处理中的教学特点,提出从教学方法、教学内容和实践环节3个方面革新现有物联网工程专业C++课程教学体系,对提高课程的教学效果具有重要的指导和借鉴意义。
关键词 物联网工程 遥感影像处理 教学改革 C++程序设计
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国际合作促进越南遥感发展 被引量:1
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作者 赵晋陵 《中国科技资源导刊》 2009年第3期44-48,共5页
在总结越南遥感技术发展历程的基础上,探讨越南遥感应用的主要数据源以及限制因素,解析国际合作和数据共享在越南遥感发展过程中的重要作用。最后,通过对比中巴地球资源卫星CBERS和美国陆地卫星Landsat TM数据的技术指标,探讨CBERS数据... 在总结越南遥感技术发展历程的基础上,探讨越南遥感应用的主要数据源以及限制因素,解析国际合作和数据共享在越南遥感发展过程中的重要作用。最后,通过对比中巴地球资源卫星CBERS和美国陆地卫星Landsat TM数据的技术指标,探讨CBERS数据在越南资源与环境研究中的应用潜力,为CBERS数据用于世界资源研究提供案例。 展开更多
关键词 国际合作 遥感 数据共享 CBERS 越南
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Sentinel-2影像和BP神经网络结合的小麦条锈病监测方法 被引量:27
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作者 黄林生 江静 +4 位作者 黄文江 叶回春 赵晋陵 马慧琴 阮超 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第17期178-185,共8页
选用包含红边等多种不同波段信息的多光谱卫星数据,为区域尺度上展开作物病害监测研究提供更加丰富有效的信息,相比于常规的宽波段卫星遥感影像,搭载红边波段的Sentinel-2影像对作物病害胁迫更加敏感,能显著提高模型精度。该文以陕西省... 选用包含红边等多种不同波段信息的多光谱卫星数据,为区域尺度上展开作物病害监测研究提供更加丰富有效的信息,相比于常规的宽波段卫星遥感影像,搭载红边波段的Sentinel-2影像对作物病害胁迫更加敏感,能显著提高模型精度。该文以陕西省宁强县小麦条锈病为研究对象,基于Sentinel-2影像共提取了26个初选特征因子:3个可见光波段反射率(红、绿、蓝)、1个近红外波段反射率、3个红边波段反射率、14个对病害敏感的宽波段植被指数和5个红边植被指数。结合K-Means和ReliefF算法筛选病害敏感特征,最终筛选出3个宽波段植被指数,包括:增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)、结构加强色素指数(structure intensive pigment index,SIPI)、简单比值植被指数(simpleratio index,SR),2个红边波段植被指数:归一化红边2植被指数(normalized red-edge2 index,NREDI2)、归一化红边3植被指数(normalized red-edge3 index,NREDI3)。利用BP神经网络方法(back propagation neural network,BPNN),分别以宽波段植被指数和宽波段植被指数结合红边波段指数作为输入变量构建小麦条锈病严重度监测模型,对比2种模型的监测精度。结果显示,基于宽波段植被指数结合红边波段植被指数的监测模型的总体精度达到83.3%,Kappa系数0.73,优于仅基于宽波段植被指数特征所建监测模型的精度73.3%,Kappa系数0.58。说明红边波段能够为病害监测提供有效信息,采用宽波段植被指数和红边波段植被指数相结合的方法能够有效提高作物病虫害监测模型精度。 展开更多
关键词 遥感 算法 病害 Sentinel-2红边 小麦 条锈病 BP神经网络
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基于小波变换与支持向量机回归的冬小麦叶面积指数估算 被引量:28
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作者 梁栋 杨勤英 +5 位作者 黄文江 彭代亮 赵晋陵 黄林生 张东彦 宋晓宇 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期335-340,共6页
叶面积指数(LAI)是作物长势诊断及产量预测的重要参数。通过对冬小麦采样点的高光谱曲线进行连续小波变换(CWT),然后利用小波系数与LAI建立支持向量机回归(SVR)模型,实现冬小麦不同生育时期的叶面积指数估算。通过对所研究方法与选取的... 叶面积指数(LAI)是作物长势诊断及产量预测的重要参数。通过对冬小麦采样点的高光谱曲线进行连续小波变换(CWT),然后利用小波系数与LAI建立支持向量机回归(SVR)模型,实现冬小麦不同生育时期的叶面积指数估算。通过对所研究方法与选取的植被指数、偏最小二乘(PLS)回归等5种方法的反演结果进行统计分析。结果表明:利用连续小波变换确定的LAI的敏感波段为680、739、802、895 nm,对应尺度分别为8、4、9和8,对应小波系数的LAI回归确定系数(R2)明显高于冠层反射率的回归确定系数;利用小波系数与LAI建立的SVR模型的反演精度最高,模型实测值与预测值的检验精度(R2)为0.86,均方根误差(RMSE)为0.43;而常用植被指数(归一化植被指数,NDVI;比值植被指数,RVI)建立的估测模型对冬小麦多个生育时期LAI反演精度最低(R2<0.76,RMSE>0.56)。因此利用连续小波变换进行数据预处理,能更好地筛选出对叶面积指数敏感的信息,LAI回归方法比较结果表明,SVR比PLS更适合于LAI的估测,通过将CWT与SVR结合(CWT-SVR)能实现不同生育时期冬小麦叶面积指数的遥感估算。 展开更多
关键词 叶面积指数(LAI) 高光谱 连续小波变换(CWT) 支持向量机回归(SVR) 偏最小二乘(PLS)
原文传递
多源卫星遥感数据监测巢湖蓝藻水华爆发研究 被引量:28
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作者 张东彦 尹勋 +5 位作者 佘宝 丁玉婉 梁栋 黄林生 赵晋陵 郜允兵 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期295-306,共12页
湖泊蓝藻水华的精准动态监测,可为水利及环保部门评价污染水体的防治效果、优化和调整防治政策提供依据。论文以巢湖为研究对象,利用Landsat TM/OLI、HJ-1B CCD/IRS和NPP-VIIRS三种不同空间分辨率的影像数据,通过归一化水体指数(Normali... 湖泊蓝藻水华的精准动态监测,可为水利及环保部门评价污染水体的防治效果、优化和调整防治政策提供依据。论文以巢湖为研究对象,利用Landsat TM/OLI、HJ-1B CCD/IRS和NPP-VIIRS三种不同空间分辨率的影像数据,通过归一化水体指数(Normalized Difference Water Index,NDWI)实现巢湖水域范围提取,利用归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)和浮游藻类指数(Floating Algae Index,FAI)提取2010~2014年共22景巢湖蓝藻的爆发区域。进一步的,对NDVI和FAI两种方法计算的蓝藻爆发区域进行对比分析,评价Landsat、HJ-1B以及VIIRS三种影像数据对巢湖蓝藻水华空间和时间的监测效果及适用性,进而结合气象因素分析不同气象因子对蓝藻水华爆发的影响。研究结果表明:(1)相比NDVI指数,FAI指数(Landsat和HJ-1B数据为主,VIIRS数据辅助)能降低薄云对蓝藻水华提取效果的影响,可提高蓝藻水华爆发区域、程度的识别能力;(2)气象因子中气温和日照时长加重了蓝藻水华爆发的严重程度,降水则对蓝藻水华的爆发起到一定的抑制作用。综上所述,论文引入VIIRS卫星影像研究巢湖蓝藻水华爆发,利用FAI指数降低薄云对蓝藻水华爆发面积提取精度的影响,取得的研究结果可为基于多源卫星遥感数据的巢湖蓝藻水华动态监测系统开发提供重要的方法支持,有利于推进卫星遥感技术在安徽省“河长制”和“湖长制”中发挥重要作用。 展开更多
关键词 浮游藻类指数 归一化水体指数 VIIRS影像 巢湖蓝藻 气象因子
原文传递
基于AdaBoost模型和mRMR算法的小麦白粉病遥感监测 被引量:17
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作者 马慧琴 黄文江 +6 位作者 景元书 董莹莹 张竞成 聂臣巍 唐翠翠 赵晋陵 黄林生 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期162-169,共8页
除选择合适的建模方法外,选择合适的特征选择算法来优选建模特征对提高作物病害的遥感监测水平具有重要作用。选取陕西省关中平原西部小麦白粉病为对象,基于Landsat 8遥感影像共提取了18个特征变量,通过相关性分析(correlation analysis... 除选择合适的建模方法外,选择合适的特征选择算法来优选建模特征对提高作物病害的遥感监测水平具有重要作用。选取陕西省关中平原西部小麦白粉病为对象,基于Landsat 8遥感影像共提取了18个特征变量,通过相关性分析(correlation analysis,CA)和最小冗余最大相关(minimum redundancy maximum relevance,mRMR)2种特征选择算法筛选出了2组不同的特征变量,分别将其输入Fisher线性判别分析(Fisher linear discriminant analysis,FLDA)、支持向量机(support vector machine,SVM)和AdaBoost 3种方法,构建小麦白粉病发生严重程度监测模型,并对其进行精度验证与对比分析。结果表明,2种AdaBoost模型对小麦白粉病发生严重程度的总体监测精度分别比FLDA模型和SVM模型高出27.9%、27.9%和14.0%、9.3%,mRMR算法筛选特征所建FLDA、SVM及AdaBoost监测模型的总体监测精度分别比CA筛选特征所建模型高出7.0%、11.7%和7.0%,且mRMR算法筛选特征结合AdaBoost方法所建监测模型的精度和Kappa系数分别为88.4%和0.807,为所有模型中最高。说明将AdaBoost方法用于作物病害遥感监测效果较好,在作物病害监测模型的特征变量选择中mRMR算法比常用CA算法更具优势。研究结果可为其他作物病害遥感监测提供方法参考。 展开更多
关键词 病害 遥感 监测 小麦 mRMR算法 ADABOOST方法
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小麦叶片胁迫状态下的高光谱图像特征分析研究 被引量:22
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作者 张东彦 张竞成 +4 位作者 朱大洲 王纪华 罗菊花 赵晋陵 黄文江 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期1101-1105,共5页
作物在遭受各种胁迫下的长势及健康诊断是精细农业操作的重要环节。高光谱成像技术具有图谱合一的优势,已成为近年来国内外研究的热点。本文以叶片尺度的小麦为研究对象,利用自主研发的成像光谱仪,采集遭受养分、病虫害胁迫的小麦叶片... 作物在遭受各种胁迫下的长势及健康诊断是精细农业操作的重要环节。高光谱成像技术具有图谱合一的优势,已成为近年来国内外研究的热点。本文以叶片尺度的小麦为研究对象,利用自主研发的成像光谱仪,采集遭受养分、病虫害胁迫的小麦叶片高光谱图像,利用逐像素平均法增强光谱特征,根据反射率差异进行分析研究。结果表明,提取的高光谱能够反映不同叶位叶片的养分差异,还能利用成像图直观地进行作物养分胁迫程度判断;利用成像光谱仪2 nm的光谱分辨率和毫米级的空间分辨率,在作物感染病害时,既可定量每个叶片的病斑个数,又能定性地分析感染面积对叶片造成的影响;在作物遭受虫害时,可对蚜虫群体甚至单个蚜虫的光谱信息进行提取,这为定量研究蚜虫对小麦叶片的危害提供了新的手段。上述结果充分说明成像高光谱在作物长势定量定性分析研究中具有独特的优势。 展开更多
关键词 高光谱成像 特征分析 胁迫 小麦叶片
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冬小麦灌浆期蚜虫危害高光谱特征研究 被引量:16
15
作者 罗菊花 黄木易 +4 位作者 赵晋陵 黄文江 张竞成 董莹莹 王锦地 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期215-219,共5页
为了有效控制农业生产中麦蚜的危害,提高利用遥感技术对麦蚜监测预报的时效性,在冬小麦蚜虫发生的关键生育时期(灌浆期),获取了26个地面调查点的蚜害等级和冠层光谱数据。对比分析了不同蚜害等级的冠层光谱,发现随着蚜虫危害程度的加重... 为了有效控制农业生产中麦蚜的危害,提高利用遥感技术对麦蚜监测预报的时效性,在冬小麦蚜虫发生的关键生育时期(灌浆期),获取了26个地面调查点的蚜害等级和冠层光谱数据。对比分析了不同蚜害等级的冠层光谱,发现随着蚜虫危害程度的加重,在可见光、近红外和短波红外波段的冬小麦冠层反射率均逐渐减小。通过进一步筛选各波段范围的最敏感波段,初步构建了冬小麦蚜害高光谱指数,并建立了蚜害高光谱指数与蚜害等级的遥感反演模型。结果表明,该模型可以用来反演灌浆期冬小麦的蚜害等级,为高光谱遥感识别和监测冬小麦灌浆期蚜虫危害提供理论依据。 展开更多
关键词 光谱分析 模型 监测 冬小麦 蚜害等级 蚜害高光谱指数
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基于叶片光谱分析的小麦白粉病与条锈病区分及病情反演研究 被引量:23
16
作者 袁琳 张竞成 +2 位作者 赵晋陵 黄文江 王纪华 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期1608-1614,共7页
小麦条锈病和白粉病作为我国麦区两种重要病害,在田间常同时发生,为病害防治管理带来困难。基于实验测试获得白粉病、条锈病叶片光谱数据,探讨采用光谱分析对两种病害进行区分识别及严重度监测的可行性。通过相关分析和独立T检验,筛选... 小麦条锈病和白粉病作为我国麦区两种重要病害,在田间常同时发生,为病害防治管理带来困难。基于实验测试获得白粉病、条锈病叶片光谱数据,探讨采用光谱分析对两种病害进行区分识别及严重度监测的可行性。通过相关分析和独立T检验,筛选出对白粉病和条锈病敏感度差异较显著的波段及光谱特征,包括665~684,718~726nm等6个波段范围,以及DEP550-770,SIWSI等11个光谱特征。基于这些波段和特征,采用FLDA构建病害判别模型;借助PLSR分析构建病情严重度反演模型。研究结果表明,筛选得到的反射率波段和光谱特征能够较好地区分两种病害,判别模型总体精度达到80%以上,准确度较高。其中,染病比率超过20%的病叶区分和识别精度可达95%。同时,分别基于两种病害敏感光谱特征构建的病情严重度反演模型能够较好地估测病情严重度,两种病害估测均方根误差均低于15%。上述叶片尺度小麦白粉病和条锈病区分和严重度反演模型为进一步研究两种病害冠层尺度的区分和监测提供基础。 展开更多
关键词 高光谱 条锈病 白粉病 费氏线性判别分析 偏最小二乘回归分析
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利用成像高光谱区分冬小麦白粉病与条锈病(英文) 被引量:15
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作者 梁栋 刘娜 +5 位作者 张东彦 赵晋陵 林芬芳 黄林生 张庆 丁玉婉 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期42-50,共9页
病害胁迫是造成小麦减产及危及世界粮食安全的主要因素之一。如何准确区分相似病害并科学诊断病害严重度,成为国内外研究热点。文中针对中国冬小麦种植区常见的两种真菌疾病——白粉病和条锈病,采用高光谱成像系统获取两种病害侵染的小... 病害胁迫是造成小麦减产及危及世界粮食安全的主要因素之一。如何准确区分相似病害并科学诊断病害严重度,成为国内外研究热点。文中针对中国冬小麦种植区常见的两种真菌疾病——白粉病和条锈病,采用高光谱成像系统获取两种病害侵染的小麦叶片图谱合一数据,通过主成分分析法对影像数据进行降维、密度分割法对病害面积进行分割后,得到识别病斑准确率达到97%;进一步分析侵染白粉病和条锈病的叶片病斑区域的光谱特征差异,选择第二主成分图像筛选两种病害的敏感波段,得到识别白粉病的敏感波段为519、643、696、764、795、813 nm,条锈病的敏感波段为494、630、637、698、755、805 nm。最后对筛选出的敏感波段建立白粉病和条锈病支持向量机(SVM)判别模型并验证,得到两种病害的区分精度为92%。综上,利用高光谱图像协同解析可在叶片尺度实现小麦白粉病和条锈病的有效判别,这为开发病害区分仪器提供了重要的理论基础。 展开更多
关键词 高光谱 主成分分析(PCA) 支持向量机(SVM) 密度分割 病害判别
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基于梯度变换的浅水湖泊围网区遥感提取算法 被引量:12
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作者 黄帅 宋开宏 +2 位作者 罗菊花 赵晋陵 马荣华 《湖泊科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期490-497,共8页
获取并掌握浅水湖泊围网养殖区域的时空分布信息对合理规划围网养殖进而提升湖泊水质具有重要意义.本文以长江下游典型的围网养殖浅水湖泊——阳澄湖作为研究区,利用资源三号(ZY-3)高分遥感影像,针对围网区与非围网区的光谱空间变化特征... 获取并掌握浅水湖泊围网养殖区域的时空分布信息对合理规划围网养殖进而提升湖泊水质具有重要意义.本文以长江下游典型的围网养殖浅水湖泊——阳澄湖作为研究区,利用资源三号(ZY-3)高分遥感影像,针对围网区与非围网区的光谱空间变化特征,采用梯度变换方法,尝试提出一种浅水湖泊围网区的遥感提取算法;并以人工解译结果作为参考,对提取结果进行验证.研究结果发现该算法对浅水湖泊围网养殖区的提取精度为90.66%,可进一步用于开展长时序的浅水湖泊围网区动态变化研究,进而为湖泊环境的政府部门制定湖泊水质提升和围网区合理规划政策提供决策依据. 展开更多
关键词 浅水湖泊 围网养殖区 梯度变换 卫星遥感 阳澄湖
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小波分析与支持向量机结合的冬小麦白粉病遥感监测 被引量:14
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作者 黄林生 刘文静 +2 位作者 黄文江 赵晋陵 宋富冉 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第14期188-195,共8页
为利用遥感影像数据在区域尺度上实现快速、准确地监测小麦白粉病的发生、发展情况,该研究基于环境与灾害监测预报小卫星(HJ-1A/1B)数据对地表温度(land surface temperature,LST)进行反演、提取4个波段反射率数据并构建7个植被指数。耦... 为利用遥感影像数据在区域尺度上实现快速、准确地监测小麦白粉病的发生、发展情况,该研究基于环境与灾害监测预报小卫星(HJ-1A/1B)数据对地表温度(land surface temperature,LST)进行反演、提取4个波段反射率数据并构建7个植被指数。耦合K-mean和Relief算法对小麦白粉病遥感特征进行筛选。通过支持向量机(support vector machine,SVM)与小波特征(Gabor)结合SVM(Gabor SVM)的方法分别建立河北省晋州市小麦白粉病发生监测模型,并对2种模型的监测精度进行对比。结果表明:归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、比值植被指数(simple ratio index,SR)和地表温度3种特征参量可较好地表征小麦白粉病的发生情况,Gabor SVM的总体精度达到86.7%,优于SVM的80%。因此,小波分析与支持向量机结合的方法可用于基于卫星遥感影像的大面积病害监测,对提高病害监测精度具有重要应用价值。 展开更多
关键词 遥感 支持向量机 病害 白粉病 小波特征
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高光谱成像的图谱特征与卷积神经网络的名优大米无损鉴别 被引量:9
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作者 翁士状 唐佩佩 +4 位作者 张雪艳 徐超 郑玲 黄林生 赵晋陵 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期2826-2833,共8页
名优大米含有更多的营养价值与更高的经济价值,不法商家为赚取更多利益,对优质大米掺假甚至以次充好,损害了消费者利益和大米贸易,打击了生产者的生产积极性。希望发展一种基于高光谱成像的图谱特征与深度学习网络的名优大米无损鉴别方... 名优大米含有更多的营养价值与更高的经济价值,不法商家为赚取更多利益,对优质大米掺假甚至以次充好,损害了消费者利益和大米贸易,打击了生产者的生产积极性。希望发展一种基于高光谱成像的图谱特征与深度学习网络的名优大米无损鉴别方法。首先,采集了全国具有代表性的七种名优大米400~1 000 nm范围高光谱图像,并提取了每种大米的光谱、纹理与形态特征。使用多元散射校正算法做光谱预处理消除光谱散射。连续投影算法(SPA)、竞争自适应重加权算法(CARS)以及两者级联方法(CARS-SPA)被用来选取光谱特征的重要波长;用SPA选择形态、纹理特征的重要变量。最后,使用深度学习网络-卷积神经网络(CNN)融合各类特征构建大米种类识别模型,而K-近邻(KNN)、随机森林(RF)用于与CNN模型相对比。实验结果显示,根据全光谱构建的模型的分类准确度达到80%以上;其中, KNN建模效果最差;RF的效果较好;CNN网络的模型性能最优,训练集的分类准确度(ACCT)为92.96%,预测集的分类准确度(ACCP)为89.71%。而重要波长光谱与全光谱相比,分类准确度相差较多。为进一步提升大米种类鉴别的准确度,选用纹理、形态两种图像特征与光谱特征进行融合,最优结果来自光谱与形态特征重要变量所构建的模型。其中, KNN的ACCT和ACCP分别为69%和67%;RF模型的ACCT=99.98%和ACCP=89.10%;CNN模型的效果最佳, ACCT和ACCP为97.19%和94.55%。此外,光谱与纹理融合的分类效果差于光谱,说明纹理特征弱化了分类结果。对于分类模型来说, CNN的性能明显优于两种机器学习方法,可以提供更好的分类效果。总而言之, CNN融合光谱与形态特征重要变量可实现对名优大米种类的准确鉴别,这种方法有望拓展到其他农产品的分级,种类区分和产地鉴别。 展开更多
关键词 高光谱成像 名优大米 图谱特征 卷积神经网络
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