程武学
- 作品数：57 被引量：251H指数：9
- 供职机构：四川师范大学地理与资源科学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金四川省教育厅重点项目四川省应用基础研究计划项目更多>>
- 相关领域：农业科学天文地球自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 基于小班对象的森林蓄积量遥感估测模型合理性诊断被引量：1
- 2011年
- 以四川省遂宁市安居区为研究区域,研究了基于小班对象的森林蓄积量遥感估测模型的构建与合理性诊断。首先论述了建立森林蓄积量模型所需的各种数据,包括定性、定量数据以及遥感影像的派生数据。其次采用最大膨胀因子法及残差平方和法对选取的60个小班样地数据进行最优变量的选择,最终TM2、TM5、TM7、TM4×37、有林地、郁闭度等6个变量成为估测模型的主要因子。再次选取24个样地数据并采用残差分析方法对构建的模型进行合理性诊断,诊断结果显示模型基本合理。最后选用岭迹法对其余36个样地进行模型构建。构建的模型所测蓄积量的相对误差达8.0%,可应用到生产实践当中。
- 程武学倪勇杨存建周介铭周万村
- 关键词：小班遥感估测森林蓄积量
- 基于ACRM模型与敏感波段的农作物LAI与LCC反演
- 2020年
- 【目的】面向现代农业生产和管理的数据需求,基于ACRM冠层反射率模型,探索适于冬小麦叶面积指数(LAI)和叶片叶绿素含量(LCC)反演的波段选择方案。【方法】文章考虑高光谱数据降维和CR模型模拟误差,选出覆盖蓝、绿、红与近红外的5个波段(波段选择方案B1),开展LAI与LCC同步反演。然后分别选择LAI和LCC的敏感波段,开展对应参数的反演试验。【结果】(1)基于B1,能够在多数田块实现较为准确的LAI与LCC同步反演(LAI反演值与实测值间决定系数(R^(2))为0.8604,均方根误差(RMSE)为0.963;LCC反演的R^(2)为0.8141,RMSE为0.069)。(2)仅利用LAI或LCC敏感波段反演结果的R^(2)与RMSE同时略有升高,但与基于B1的反演结果相比,无明显差异。【结论】通过该研究与利用相同数据的前期研究对比发现,旨在高光谱数据降维与限制CR模型模拟误差的波段选择,对LAI反演精度改进作用较为显著。相较而言,仅选用单一目标参数(LAI或LCC)的敏感波段,对反演精度改进并不明显。由此,一方面证实了常规反演方法与面向对象反演法不强调选用单一目标参数敏感波段的合理性;另一方面,并不否定多阶段目标决策(MSDT)反演法以及一些相关研究提出的,仅采用单一目标参数敏感波段来开展反演的合理性。
- 刘轲刘泳伶张敏刘仕川任国业吴文斌李源洪程武学
- 关键词：叶面积指数叶片叶绿素含量遥感反演波段选择
- 基于无人机影像的高寒草地鼠害信息提取研究被引量：4
- 2020年
- 【目的】草原鼠害是影响草原生态平衡的重要因素,基于低空遥感影像探索提取鼠害信息的最佳方案和分辨率对解决草原鼠害意义重大。【方法】文章基于高分辨率无人机正射影像,使用CART决策树、支持向量机、最邻近、贝叶斯4种监督分类方法对高原鼠兔和高原鼢鼠两种鼠害进行分类并比较其精度,再使用不同飞行高度下获取的遥感影像提取鼠害信息。【结果】在鼠兔鼠害信息提取中,基于决策树分类法的总体精度为89.00%,kappa系数为0.79;支持向量机分类方法的总体分类精度为92.00%,Kappa系数为0.83;最邻近分类法的总体分类精度为94.00%,Kappa系数为0.87;基于贝叶斯分类法的混淆矩阵中得到的鼠洞的分类精度最差,鼠洞的生产者精度与用户精度都在78.00%以下。在鼢鼠鼠害信息提取中,基于决策树分类结果的总精度为93%,Kappa系数为0.86;支持向量机分类结果的总精度达到95%,Kappa系数为0.90;最邻近法的分类结果的总精度达到97.00%,Kappa系数为0.95;Bayes分类法的总体分类精度为98.00%,Kappa系数达到了0.95。【结论】基于面向对象的最邻近分类法是高原鼠兔鼠害信息提取的精度最优方法,基于面向对象的贝叶斯分类法是高原鼢鼠鼠害信息提取的最佳方法。对于飞行相对高度分别为100 m、120 m和200 m的无人机遥感影像数据,随着飞行高度的增大,影像的空间分辨率越低,其分类所需要的时间、分类精度和斑块数量均呈下降趋势。
- 熊瑞东程武学熊钰丹狄威魏佳轩王永祥刘轲罗光荣
- 关键词：鼠害
- 森林蓄积量遥感定量估测研究综述被引量：35
- 2009年
- 论述森林蓄积量的概念和发展历史,介绍森林蓄积量定量估测的常规方法,以及近年出现的新蓄积量定量估测方法,如遥感方法、基于遥感技术的神经网络模型方法,并阐述了森林蓄积量遥感定量估测方法的发展趋势。
- 程武学杨存建周介铭周万村刘悦翠
- 关键词：森林蓄积量遥感技术多元回归模型人工神经网络
- 基于ETM+数据的水体识别方法对比研究被引量：2
- 2013年
- 以湖北省应城市的ETM+数据为例,对3种水体识别方法进行了对比研究。结果表明,单波段阈值法对于较大水体的提取效果较好,而对细小水体则难以识别;水体指数法对于细小水体的提取效果较单波段阈值法好,但是应用范围有局限,针对不同数据有不同的指数模型;K-T变换模型法精度最高,达到89.5%,对于较大水体和细小水体提取效果都较好,水体提取结果比较理想。
- 程武学李悦李惠君周介铭杨存建
- 关键词：ETM+影像
- 基于Landsat影像的梭磨乡冷杉林地上碳储量估测及其时空动态被引量：1
- 2019年
- 森林碳储量研究对森林质量评价、林业资源科学管理及森林生态结构保护具有重要意义。以四川省马尔康县梭磨乡冷杉林为研究对象,以2010年森林资源调查实测数据和同年Landsat遥感影像数据为基础,采用逐步线性回归方法,构建2010年地面冷杉林地上碳储量和遥感因子的多元线性回归模型。然后,基于伪不变特征原理的相对辐射校正法计算2010年冷杉林地上碳储量估测模型与1995年、2000年、2005年和2015年四期影像数据的相关关系,分别估测了1995年、2000年、2005年、2010年和2015年研究区冷杉林地上碳储量,从而揭示出近20年来马尔康县梭磨乡冷杉林地上碳储量的时空动态变化特征。研究结果表明:从空间分布看,研究区冷杉林地上碳储量主要分布在贯穿全区东西方向且海拔3000—4000米的区域;从时间分布看,1995—2015年间,研究区冷杉林地上碳储量总量和碳密度呈持续上升趋势,森林碳储量结构处于良性发展阶段。该研究结果对高山峡谷地区森林碳储量的后续研究有一定参考价值。
- 乌迪巫明焱陈佳丽陈佳丽程武学
- 关键词：碳储量生物量冷杉
- 1990—2017年河北省易县土地利用时空格局动态变化被引量：8
- 2020年
- [目的]河北省易县是太行山片区的典型区,土地利用与经济发展特征明显。研究该县土地利用时空格局动态变化,可以为区域生态建设与可持续发展提供一定的参考。[方法]通过对Landsat中分辨率遥感影像解译分析,获取易县1990年、2000年、2010年和2017年的土地利用格局,在深入分析土地利用转移矩阵、动态度、信息熵的基础上,对土地利用变化程度的进行有效空间化,探索土地利用在不同地形梯度上的变化规律。[结果]1990—2017年,研究区耕地和草地的面积均明显减少,主要转移为林地和建设用地,建设用地净增14241.38hm^2;动态度持续增大,表明土地利用变化日渐活跃,其中近7年的动态度达到2.50%;4个时间节点的信息熵值分别为1.309、1.330、1.349、1.353,呈不断升高趋势,表明快速城市化进程中各类产业发展所需的用地类型已经逐渐完善,区域发展逐渐走向成熟。土地利用变化总体趋向自然生态方向,平原地区城市化率最高,偏离自然生态方向较大;低山丘陵地区的城市化率较低,趋向自然生态方向程度显著。[结论]通过分层次、多算法相结合,能够深入有效地分析土地利用时空格局动态变化特征,对于该地区的生态建设和可持续发展具有重要意义。
- 董光何兰王艺积熊瑞东程武学
- 关键词：动态度信息熵
- 一种适用于研究区当地的冷杉森林碳储量估测模型
- 本发明公开了一种适用于研究区当地的冷杉森林碳储量估测模型，包括收集实测冷杉小班数据、Landsat8OLI影像和研究区DEM数据，在遥感处理系统中，对收集来的原始数据进行预处理，包括几何精校正、地形校正、研究区裁剪、辐射...
- 程武学乌迪
- 文献传递
- 成都市夏季热岛效应动态变化研究被引量：1
- 2016年
- 利用MODIS温度产品,计算出成都市2009—2013年的夏季地表温度,并通过对其进行分等,划分出热岛区域,通过建立转移矩阵的方法对其进行研究,从而得出成都市夏季热岛效应动态变化特点,成都市夏季热岛区分布区域从成片分布逐渐形成多个小的热岛中心;从2009—2013年,成都市夏季热岛范围呈先下降后上升的趋势;从2009—2013年,成都市夏季地表温度等级变化较大,占了95%以上,上升区和下降区变化基本持平,呈不稳定状态。
- 张微程武学
- 关键词：热岛效应夏季MODIS
- 不同林分郁闭度与遥感数据的相关性被引量：8
- 2015年
- 林分郁闭度与遥感数据的相关性分析是郁闭度遥感估算的基础,郁闭度遥感是林业遥感的重要方向。以四川省石棉县为例,就不同林分探讨了其郁闭度与陆地资源卫星专题制图仪LANDSAT Thematic Mapper(TM,包括其波段1至7,分别表示为TM1、TM2、TM3、TM4、TM5、TM6和TM7)数据之间的相关性及其受地形校正的影响。建立了地形数据库和基于1994年调查数据的森林资源数据库;对1994年6月26日成像的LANDSAT TM数据进行了几何校正,并与森林资源数据库配准;分别利用Lambert Cosine Correction(LCC)模型和Sun Canopy Sensor(SCS)模型对TM数据进行地形校正,生成TM-LCC和TM-SCS数据;将TM、TM-LCC和TM-SCS各波段数据分别与森林资源数据叠加统计,得到各小班TM、TM-LCC和TM-SCS各波段数据的均值和标准差,并将其添入数据库中,选取标准差较小的小班共1194个作为样本。按优势树种将样本层化为8个林分层,分别计算其郁闭度与TM、TM-LCC和TM-SCS各波段数据间的相关系数,并分析其在不同林分不同波段上的差异及其受地形校正的影响。研究表明:铁杉、冷杉和云杉等林分郁闭度与TM部分波段数据的相关性在0.01的水平上均为显著;而桦木、栎类、桤木、软阔类和云南松等林分郁闭度与TM数据的相关性在0.05的水平上均不显著;TM的LCC校正提高了冷杉、铁杉和软阔等林分郁闭度与TM4和TM5的相关性,TM的LCC校正还提高了软阔类林分郁闭度与TM7的相关性,TM的SCS校正提高了冷杉林分郁闭度与TM4和TM5的相关性,且在0.01的水平上均为显著。TM的LCC和SCS校正未能明显提高桦木、栎类、桤木、云南松和云杉等林分郁闭度与TM数据的相关性。该研究对林分郁闭度遥感具有一定的科学意义和应用价值。
- 杨存建倪静周其林程武学韩沙鸥
- 关键词：郁闭度林分遥感小班
