“十五”国家科技攻关计划(2004BA617B04)
- 作品数：6 被引量：199H指数：6
- 相关作者：孙丹峰李红周连第张微微霍霄妮更多>>
- 相关机构：中国农业大学北京市农林科学院农业综合发展研究所国土资源部更多>>
- 发文基金：国家科技支撑计划国家科技重大专项国土资源部土地利用重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：农业科学环境科学与工程自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 基于能值分析的农业土地利用强度被引量：18
- 2009年
- 随着城市扩张和人口的剧增,区域土地利用格局变化对农业系统产生影响,需要以一个共同基准对农业土地利用强度进行量化。该研究以北京远郊区县为例,将各种形式的社会经济数据用转换因子(能值转换率)转换到太阳能值,通过主成分分析(PCA)和聚类方法来识别研究区的农业土地利用强度的特征和分类。提取了4个农业投入强度分量和6个产出强度分量,并分别综合成投入强度指数和产出强度指数。通过K-means聚类将农业强度分成6类,其中低投入中产出、低投入低产出类型分别占研究区的34%和27%。研究结果表明,PCA为区域农业土地利用强度的总体评价提供了有效的指标,并且能值方法可以将分析数据统一到一个共同的标准,使得本研究的结果更具有可解释性。
- 张微微李红霍霄妮孙丹峰周连第
- 关键词：主成分分析聚类分析能值
- 汉石桥湿地水质参数光谱分析与遥感反演被引量：15
- 2010年
- 水质可见光近红外遥感监测是通过研究水体反射光谱特征与水质参数之间的关系,建立水质参数反演算法进行的。与传统水质监测方法相比,遥感技术监测水质可以快速反映区域水质在空间和时间上的分布情况和变化。文章以汉石桥湿地水体水质为研究对象,通过在可见光近红外波段分析光谱仪和ASTER遥感影像的水质参数特征光谱,建立了水质参数与最佳波段及其组合的多元线性回归方程。研究结果表明,基于地面光谱仪的光谱特征分析可为航天遥感特征波段的选择提供依据,但估算模型不能通用。基于AS-TER遥感的水质参数特征光谱其波段比值相对向长波方向移动,研究最终在分析ASTER遥感特征波段基础上,构建水质参数估算模型,并通过该模型得到目标水质参数空间分布图,实现了对湿地水质时空变异的遥感监测。
- 杜为静李淑敏李红孙丹峰周连第
- 关键词：遥感监测湿地水质
- 基于MODIS NDVI年序列的区域化肥投入空间化方法被引量：9
- 2010年
- 随着农业水土资源高效利用和大量化肥投入,区域农业生态系统面临很大的生态环境压力。为准确评估区域施肥导致的环境风险,需要化肥投入的空间分布数据。在区域土地的初级生产力构成因素理论分析基础上,通过主成分分析建立不同作物种植模式下MODIS的NDVI年序列与区域土地自然质量和化肥投入的空间关系,建立了化肥统计数据的空间化分配方法。研究区结果表明NDVI年序列第一主成分与第二主成分,分别与土地自然质量和化肥投入呈显著相关,利用该关系完成了乡镇化肥汇总数据的空间分配,表明该方法对区域化肥进行加权分配的合理性和可行性。
- 孙丹峰王雅李红张微微周连第
- 关键词：化肥生产力MODIS空间化
- 北京耕作土壤重金属多尺度空间结构被引量：61
- 2009年
- 为了有效揭示土壤重金属的空间分布特征,为土壤环境质量评价提供科学依据,该研究以北京市耕作土壤中重金属为例,通过地统计学方法分析了重金属空间结构的尺度效应。研究结果表明:土壤重金属Cr、Ni、Zn和Hg的空间结构性对空间尺度有明显的依赖,理论半方差函数的最优性检验进一步表明多尺度套合模型能充分地挖掘和利用土壤重金属Cr、Ni、Zn和Hg的空间变异结构,并且采用多尺度套合模型法对重金属Cr、Ni、Zn和Hg进行克里格插值,其插值效果明显优于单一尺度下的普通克里格插值。因此,多尺度套合模型法能有效地揭示耕作土壤中重金属的空间分布特征。
- 霍霄妮李红张微微孙丹峰周连第李保国
- 关键词：空间结构耕作土壤多尺度重金属
- 北京市农业土壤重金属污染环境风险等级评价被引量：76
- 2011年
- 为全面了解北京市农业土壤中重金属污染环境风险等级及空间分布特征,采用Hakanson潜在生态危害指数法对1018个采样点的Cr、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Pb、Hg8种重金属进行污染的潜在生态风险评价,并运用指示克里格方法绘制污染风险概率分布图,对整个北京市农业土壤重金属污染风险的空间分布特征进行分析。结果表明:北京市农业土壤重金属污染风险已达到中度和低度,低度、中度、重度和严重4个风险等级的样点比例分别为42.63%、34.97%、18.57%、3.83%,8种金属中Cd和Hg元素污染风险最高,Cr、Ni、Zn元素生态风险较低,风险概率图显示城区周围、大兴、通州、密云等地风险等级较高。
- 姜菲菲孙丹峰李红周连第
- 关键词：土壤污染重金属
- PROSAIL冠层光谱模型遥感反演区域叶面积指数被引量：26
- 2009年
- 大面积区域作物叶面积指数遥感反演,对指导作物管理具有非常重要的意义,验证和发展基于物理叶面积指数遥感反演可避免基于经验模型的缺点。以北京地区青云店、魏善庄和高丽营为研究区,采用MODIS和ASTER两类不同空间分辨率遥感数据,探讨PROSAIL物理模型反演冬小麦叶面积指数的可行性,尤其在不同空间分辨率遥感数据上的稳定性,并与经验模型进行了对比分析。与经验模型相比,物理模型模拟LAI值更具真实性;用线性组分加权的方法,对小尺度物理模型反演LAI进行尺度扩展并与基于大尺度遥感数据的LAI物理反演结果相对比,相差不大,说明LAI物理反演方法在空间尺度上的稳定性。
- 李淑敏李红孙丹峰周连第
- 关键词：叶面积指数遥感反演MODISASTER冬小麦
