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基于时间序列Landsat影像的棉花估产模型被引量：22: 2015年; 为提高棉花遥感估产精度,该文选取加州San Joaquin Valley地区2个棉花地块作为研究区,利用时间序列Landsat_5_TM、Landsat_7_ETM遥感影像数据,结合野外实测产量数据,进行棉花产量遥感预测模型研究。结果表明:基于Landsat影像纯像元的植被指数时间序列准确地揭示了棉花整个生长期的长势情况,不同长势的棉花植被指数随时间变化在花铃期差异比较显著;整个花铃期植被指数与产量之间的相关系数均大于0.80,最大相关系数达0.90,花铃期NDVI平均值建模决定系数为0.82,均方根误差为463.69,证明花铃期比其他生长期更适用于棉花产量预测;单一时期最优模型为第206天(7月25日),多时期最优模型以NDVI最大值前三期NDVI平均值为自变量;整个花铃期NDVI最大值建模决定系数为0.81,均方根误差为477.82,该模型具有普适性。该文的研究成果为基于MODIS_NDVI最大值合成法的相关研究提供了理论依据,并且为其他农作物的估产模型建立提供借鉴。; 刘焕军孟令华张新乐Susan Ustin宁东浩孙思雨; 关键词：遥感棉花 NDVI 时间序列花铃期

土壤有机质与水分反射光谱响应特征综合作用模拟被引量：12: 2013年; 土壤有机质与水分均对土壤反射光谱特征有显著的影响，但其作用机理难以定量描述。通过对黑龙江省典型黑土区土壤野外高光谱反射率的测定，研究了该区土壤的光谱反射特征；利用BP神经网络方法，以土壤有机质与水分数据作为输入层，以土壤光谱反射率一阶微分作为输出层，建立黑土有机质与水分的高光谱预测模型，并对模型的稳定性和预测能力进行检验。结果表明：土壤有机质与土壤表层0～20cm含水量之间具有显著的相关性，相关系数为O．59；1570nm波段处的一阶微分为输出层的模型精度最高，RMES达到0．017，平均绝对误差为0．014，平均相对误差为0．110；模型检验结果表明建立的BP神经网络模型具有良好的稳定性；土壤有机质、含水量对土壤光谱反射率的综合作用得到较准确的描述，可以用于野外土壤有机质与水分的速测。; 汤娜张新乐刘焕军杨振华胡言亮于晓静; 关键词：反射光谱水分有机质黑土

一年一季农作物遥感分类的时效性分析被引量：7: 2017年; 【目的】基于遥感影像的作物分类研究是提取作物种植面积和长势分析及产量估测的基础,也是推动现代化农业快速发展的动力。研究结果可为农业等相关部门掌握农情,进行宏观调控提供依据。目前,农业遥感研究主要集中于中低分辨率遥感影像,影响植被信息提取的精度,应用高分辨率多时相遥感影像和选择最优分类方法可以提高植被信息提取精度。明确农作物遥感分类的时效性与最优分类方法,为快速、准确地获取作物空间分布数据和农情定量遥感监测提供依据。【方法】基于黑龙江省虎林市2014年5—10月覆盖完整生长期的20幅遥感影像,构建16 m分辨率NDVI时间序列曲线,建立决策树分类模型,通过分类影像进行系列阈值分割,并结合辅助背景数据及专家知识,成功提取虎林市土地利用覆被信息;利用20幅影像依次波段合成的方式进行作物分类,明确最优时相;将提取的耕地范围作为作物分类规则,并与未提取耕地范围的作物分类结果进行比较;同时通过最大似然法、马氏距离法、神经网络法、最小距离法、支持向量机、波谱角分类法、主成分分析法多种分类方法进行作物分类;利用农业保险投保地块数据进行精度验证。【结果】(1)7月初、7月末到8月初、9月末是研究区一年一季作物遥感分类的3个关键时相;(2)决策树分类方法在提取土地利用覆被信息的结果中精度最高,总体精度90.24%,Kappa系数0.87;(3)6月初与7月初2幅影像结合采用最大似然法对作物进行分类的总体精度高达94.01%,Kappa系数为0.79,6月初与7月初的影像结合,可以解决作物分类的时效性;(4)结合9月21日的影像,总体精度进一步提高,大豆分类精度明显提高,最终确定最大似然法为最优作物分类方法。【结论】通过遥感数据能实现在7月上旬对作物进行精准分类,拓展了遥感数据在农业领域的应用价值,对�; 刘焕军于胜男张新乐郭栋殷继先; 关键词：决策树最大似然法

基于时间序列高光谱遥感影像的田块尺度作物产量预测被引量：17: 2016年; 在精准农业领域,田块尺度土壤理化性质、作物长势、产量等存在极显著的空间异质性。高光谱遥感侧重于光谱维度信息的提取,未充分利用空间与时相信息,限制了植被长势、生物量与产量的监测精度。传统格网采样与地统计空间插值方法,耗时费力、成本高,难以推广;而遥感技术可以获取农作物生理参数的时空异质性信息,可以用于田块尺度的精准管理分区(SSMZ)。以田块尺度棉花地为研究对象,获取时间序列航空高光谱遥感影像,分析不同长势棉花的反射光谱特征,构建光谱指数,综合光谱、时相、空间维度信息,利用面向对象方法进行精准管理分区,建立产量遥感预测模型。结果表明:综合多维信息的面向对象分割方法优于基于象元的方法,可以部分消除遥感与产量数据噪声,提高棉花估产精度;不同植被指数与棉花产量的相关系数排序为一阶微分、NDVI、OSAVI、二阶微分;对于同一尺度、单一时相,一阶微分产量预测模型精度较高,多时相多光谱植被指数也可以得到较高精度;对于同一输入量、不同尺度,较少SSMZ个数的棉花产量预测模型精度更高、稳定性更好,这是由于影像与产量数据的空间定位存在一定的误差造成。研究成果将丰富作物长势、估产方法,提高遥感监测精度,加速无人机遥感在相关领域的应用。; 刘焕军康苒Susan Ustin张新乐付强盛磊孙天一; 关键词：光谱指数高光谱遥感时间序列

光谱分辨率对黑土有机质预测模型的影响被引量：22: 2012年; 高光谱遥感以其高光谱分辨率适于反射光谱特征复杂的地物识别与参数反演,但对于反射光谱特征平滑的地物,高光谱数据可能存在数据冗余问题。本研究对实验室测定的黑土高光谱反射率进行重采样,基于统计分析方法研究了光谱分辨率对黑土有机质预测模型精度的影响,结果表明:黑土有机质含量高,土壤有机质的光谱作用范围宽(445～1 380nm);黑土有机质光谱预测模型精度随光谱分辨率降低,呈现先增后减的趋势,最优模型的光谱分辨率为50nm,低于高光谱遥感波段设置,略高于多光谱传感器波段设置;黑土有机质光谱预测最优模型以倒数对数微分为自变量,模型决定系数R2=0.799,RMSE=0.439,研究成果为土壤有机质遥感反演、光谱速测仪器的研制,以及传感器波段设置提供理论基础与技术支持。; 刘焕军吴炳方赵春江赵云升; 关键词：光谱分辨率土壤有机质

黑土典型区土壤有机质遥感反演被引量：54: 2011年; 土壤有机质(SOM)含量时空变异规律研究对于土壤肥力评价、土壤碳库估算、土壤资源利用与保护具有重要意义,而地貌、成土母质、土壤类型等差异、高光谱卫星影像较少等因素制约了区域尺度的SOM含量遥感反演方法研究的开展。该文以黑龙江省黑土带典型区为例,采集区域土壤样本,获取Landsat TM遥感影像,基于有机质含量与土壤反射率的定量关系,建立区域SOM遥感预测模型。结果表明:黑土区SOM含量高,一般大于2%,决定了有机质对土壤反射光谱特性的主要作用,而且该区SOM空间变异性显著,且耕作方式、气候等因素决定了裸土时间长,因而该区适于SOM含量遥感反演;有机质与TM各波段反射率均显著相关,最大相关系数在第3波段(0.63～0.69μm),为-0.710,其次为4波段(0.76～0.90μm),与实验室基于高光谱反射率数据分析的结果一致;基于TM影像2、3、4波段的SOM指数模型最优,预测精度高、稳定性好,可以用于揭示黑土典型区SOM含量的空间分布特征。该研究将为改进土壤理化参数遥感反演、土地质量评价、土壤碳库估算等工作方法提供理论与技术支持。; 刘焕军赵春江王纪华黄文江张新乐; 关键词：遥感反演土壤有机质 LANDSAT TM

基于因子分析的黑土反射光谱特征的主要影响因素被引量：5: 2014年; 为明确土壤反射光谱特征的主要影响因素、避免非相关土壤理化参数的反射光谱模型,以单一土壤类型黑土为研究对象,利用数理统计与因子分析方法分析影响黑土反射光谱特征的主要土壤理化参数。结果表明:1)土壤理化参数与黑土高光谱反射率的相关系数随波长变化呈4种模式,分别为有机质控制型、水分控制型、正相关型和不相关型,有机质与水分是黑土反射光谱特征的主导因素;2)黑土高光谱反射率的4个主要公因子分别对应水分响应波段(2 210nm)、可见光有机质响应波段(485nm)、光谱曲线快速上升阶段(1 290nm)和可见光范围噪声较多波段(360nm);3)有机质、pH、全氮、全磷可以利用黑土反射光谱特征进行预测。; 臧红婷刘焕军张新乐刘洋胡文丁潇; 关键词：黑土有机质土壤水分

中国东北黑土带土壤线空间变异规律被引量：11: 2009年; 利用遥感影像分析土壤参数和监测植被长势要求准确的土壤线参数。利用MODIS反射率产品计算东北黑土带不同分区土壤线参数,研究其空间分布规律;并利用不同分区土壤线参数计算与土壤线性相关的植被指数,分析不同植被指数与作物叶面积指数、光合有效辐射分量之间的相关关系。结果表明:东北黑土带土壤线斜率的总体趋势是,由北向南先增加后减小,最大值(1.5921)在北纬47°～47.7°之间的黑土带范围(对应行政范围为海伦南部,望奎北部);最低值(1.1319)在德惠南部与九台中部。与土壤线性相关的植被指数与作物两个生理参数的相关关系显著高于归一化植被指数(NDVI);改进的转换型土壤植被指数(ATSAVI)对土壤线参数的敏感性最高,利用分区不同土壤线参数计算的ATSAVI与作物生理参数的相关系数高于利用单一土壤线参数计算的结果;引入土壤线参数可以提高植被指数反演作物生理参数的精度。; 刘焕军宇万太张新乐沈善敏马强周桦; 关键词：土壤植被 MODIS 叶面积指数

黑土有机质含量野外高光谱预测模型被引量：30: 2010年; 以田间原状黑土野外实测高光谱反射率为研究对象,分析黑土有机质的光谱响应波段,运用光谱分析方法提取光谱指数,建立基于反射光谱特征的黑土有机质高光谱预测模型。得出如下结论：（1）黑土反射光谱特征差异主要在小于1 250 nm的光谱范围,尤其是在小于1 100 nm的范围,随着有机质含量的变化,该波谱范围内黑土反射光谱特征呈现单/双谷现象,有机质是影响黑土反射光谱特征的决定因素。（2）有机质与黑土反射率倒数对数微分的相关系数最高,最高值在1 260 nm,达到-0.77（R2）,相关系数高的波谱范围为750-1 260 nm。（3）基于黑土野外光谱反射率的有机质含量高光谱预测模型稳定性强,预测能力较好,能够用于黑土有机质含量野外速测。; 刘焕军张新乐郑树峰汤娜胡言亮; 关键词：有机质黑土反射率

黑土土壤水分反射光谱特征定量分析与预测被引量：21: 2014年; 选择单一土类黑土作为研究对象,并准确调配其不同含水量,实验室测定土壤高光谱反射率,利用光谱分析与统计方法,定量描述了不同含水量黑土反射光谱特征,并建立了黑土含水量反射光谱预测模型。结果表明,随土壤含水量的增加,并达到一定阈值(300 g kg-1),反射率存在过饱和现象,但其倒数对数微分可以有效去除过饱和问题;土壤反射率倒数对数微分对土壤含水量的响应表现出三个变化阶段,导致1 870 nm波段的倒数对数微分也表现为非线性变化,需要利用分段函数进行土壤含水量的光谱精确速测。; 刘洋丁潇刘焕军张新乐曲长祥胡文臧红婷; 关键词：黑土土壤水分

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国家自然科学基金(40801167)

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