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冬小麦-夏玉米轮作区土壤养分时空变化特征被引量：24: 2013年; 【目的】研究冬小麦-夏玉米轮作区土壤养分的时间和空间变化规律以及多年轮作对土壤养分的影响。【方法】以国家精准农业示范研究基地为例,利用GIS技术和地统计学方法,结合《北京土壤养分分等定级标准》,分析冬小麦-夏玉米轮作区土壤养分时空变异特征。【结果】从2000—2007年,研究区严重缺乏磷、钾养分,且含量等级呈下降趋势;土壤全氮含量虽在部分区域偏高,但盈亏等级也呈下降趋势;有机质含量略微增加,处于平衡状态。不同年度的各土壤养分的变异系数范围为11.00%—51.71%,属于中等程度的变异。随着时间的推移,有效磷、有机质、全氮和碱解氮空间分布稳定。速效钾在2001年空间分布规律与2000年和2007年不同,但2000年和2007年空间分布一致,说明土壤速效钾空间分布也具有一定的稳定性。【结论】整体上来说,研究区南部和东北部土壤养分含量偏高,中部含量偏低。当田块土壤物理特性有大的变动时,土壤养分的空间结构特征会受到一定影响;但当长时间田块耕作管理相对一致时,结构性因素(尤其土壤特性、气候)起主要作用。; 崔贝王纪华杨武德陈立平黄文江郭建华宋晓宇冯美臣; 关键词：土壤特性地统计学分析冬小麦-夏玉米轮作

基于边缘特征的多源影像空间配准精度研究: 2013年; 图像配准技术是数字图像处理的关键技术之一。以甘肃省张掖市为研究区,获取ASTER与MODIS两种数据进行空间配准研究,首先以ASTER数据为基准选择同名点对MODIS数据进行空间配准,然后使用两种方式对其配准精度进行评价:第一种方法充分考虑研究区的地表覆盖特征,利用图像分割、边缘提取及图像匹配等技术,以先验知识为基础提取边缘并进行拟合分析,提出基于边缘进行空间配准精度的分析方法;第二种方法借鉴传统配准方式,选择同名点进行空间配准精度分析。研究表明,经过配准后的几何校正精度优于0.5个像元,能够满足精度要求。; 石月婵杨贵军宋健冯海宽王仁礼; 关键词：空间配准边缘检测 ASTER MODIS

应用波段深度分析和偏最小二乘回归的冬小麦生物量高光谱估算被引量：43: 2013年; 当作物生物量较大时,现有植被指数由于受饱和问题限制,不能较好的估算作物生物量。针对此问题,尝试将波段深度分析与偏最小二乘回归(partial least square regression,PLSR)结合,提高对大田冬小麦生物量的估算精度,并将两者结合建立的模型与应用代表性植被指数建立的模型进行生物量估算精度比较。波段深度分析主要对冬小麦冠层光谱550～750nm范围进行,采用波段深度、波段深度比(band depth ratio,BDR)、归一化波段深度指数和归一化面积波段深度对波段深度信息进行表征。在建立的模型中,波段深度分析和PLSR结合的估算精度比应用植被指数模型的精度高,其中BDR与PLSR结合的估算精度最高(R2=0.792,RMSE=0.164kg.m-2)。研究结果表明波段深度分析与PLSR结合能较好的克服生物量较大时存在的饱和问题,提高冬小麦生物量的估算精度。; 付元元王纪华杨贵军宋晓宇徐新刚冯海宽; 关键词：高光谱遥感冬小麦生物量偏最小二乘回归

基于互补相关模型和IKONOS数据的农田蒸散时空特征分析被引量：19: 2013年; 获取田块内高分辨率农田实际蒸散信息对于精准农业中制定灌溉计划、变量处方实施及评价水分利用效率等具有重要参考价值,将传统方法与遥感结合并生成精细田块尺度的农田蒸散成为当前研究热点方向。本文基于互补相关模型和北京2011年3-6月份间内气象观测数据进行了冬小麦实际蒸散估算,并利用大型蒸渗仪对结果进行了验证和分析。最后将互补相关模型与高空间分辨率遥感数据结合实现了田块尺度农田瞬时蒸散估算,并结合蒸发比率不变法实现了日尺度蒸散扩展。结果表明:在2011年3-6月间试验区内冬小麦总耗水量达到469.12mm,其中在灌浆期5月份耗水比重最大,占到总量近二分之一;互补相关模型估算精度整体较高,其中在5月份估算精度最高(R2=0.863,RMSE=0.103mm);扩展后的日尺度蒸散量与实测结果非常一致(R2=0.937,RMSE=0.668mm)。上述结果表明在没有土壤温、湿度数据及高分辨率热红外遥感数据条件下,仅利用互补相关模型,并结合气象观测数据和高分辨率遥感数据即可估算出精细尺度农田蒸散。; 赵春江杨贵军薛绪掌冯海宽石月婵; 关键词：遥感蒸散 IKONOS 蒸渗仪

融合多源遥感数据生成高时空分辨率数据的方法对比被引量：22: 2015年; 融合多源遥感数据生成高时空分辨率数据具有重要的应用价值.对目前常用的3种时空融合方法进行对比分析,即基于时序数据(STIFM)、基于混合像元分解(STDFM)和增强型自适应遥感图像(ESTATFM)的时空融合方法.以盈科灌区为例,由多时相的MODIS数据提取地物的时间变化信息,结合初期的ASTER/TM影像的空间信息,融合生成30 m具有MODIS时间分辨率的数据.以真实的ASTER数据为基准,从光谱特征和地物类别的角度定量评价结果,表明STDFM和ESTATFM分别在红波段和近红外波段取得效果最优,相关系数分别为0.91和0.71,3种方法融合的NDVI效果基本相当,相关系数均高于0.84.在地物类别空间信息的表达方面,ESTATFM方法在异质性较强的玉米和小麦区域具有较好的适用性.; 石月婵杨贵军李鑫川宋健王纪华王锦地; 关键词：多源遥感数据数据融合混合像元分解

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北京市优秀人才培养资助(2012D002020000007)