田苗
- 作品数：14 被引量：133H指数：7
- 供职机构：江苏省农业科学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技支撑计划国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：农业科学天文地球自动化与计算机技术生物学更多>>
- 效率系数和一致性指数及其在干旱预测精度评价中的应用被引量：9
- 2016年
- 基于关中平原2003—2014年Aqua-MODIS数据的条件植被温度指数的干旱监测结果,引入效率系数和一致性指数对自回归求和移动平均(ARIMA)模型和季节性ARIMA模型的预测精度进行了评价,并分析了其在干旱预测精度评价中的适用性。两种干旱预测模型的精度评价结果为ARIMA模型与季节性ARIMA模型的效率系数分别为-0.04与-4.27,一致性指数分别为0.40与0.37,表明ARIMA模型对干旱的预测精度高于季节性ARIMA模型,这与均方根误差、皮尔森相关系数及Kappa系数等的评价结果一致,且效率系数对不同干旱预测模型的预测性能的区分效果尤为显著,对干旱预测模型的精度评价比一致性指数更为合理。因此,效率系数更适合用于遥感干旱预测模型的精度评价。
- 王蕾王鹏新田苗刘峻明李俐
- 关键词：干旱预测
- “3S”技术在农村地块采集中的应用
- 2010年
- 在搭建北京市郊区自然资源与社会资源整合平台工作中,应用了基于"3S"技术的农村土地承包地块采集技术路线,获得了北京市郊区的最新遥感数据和地块边界数据,取得了快速、经济、精准的成效,实现了自然资源与社会资源的有效结合,提供了可视化的全新管理模式。
- 童杨辉田苗
- 关键词：农村土地承包地块LANDACQUISITION新管理模式遥感数据
- 基于MODIS-EVI时间序列与物候特征的水稻面积提取被引量：4
- 2022年
- 物候是植被生理生态过程与环境变化相互作用的体现,时间序列遥感数据的使用有助于揭示水稻物候特征。基于水稻物候特征建立一个可靠的水稻面积监测体系,及时、准确地监测水稻种植面积,对于粮食安全十分重要。本研究以中等分辨率成像光谱仪(Moderate resolution imaging spectroradiometer,MODIS)为数据源,选择增强型植被指数(Enhanced vegetation index,EVI),重构2019年和2020年EVI时间序列,提取水稻物候信息,并选择季节积分和生长季振幅两个指标,结合2019年单点EVI时间序列和水稻种植面积的统计数据,确定江苏省13个地级市水稻的季节积分和生长季振幅的阈值,并根据得到的阈值,提取2020年江苏省水稻种植面积。利用2020年水稻种植面积的统计数据和美国陆地卫星-8携带的陆地成像仪(Landsat8 operational land image,Landsat8 OLI)影像,对提取结果进行了精度验证。结果表明,水稻提取的总体精度为92.55%,Kappa系数为0.8463,水稻的制图精度为92.90%,用户精度为89.09%,与统计数据的一致性为93.90%,提取精度较高,在技术上具有可行性。该方法为大区域提取农作物种植面积提供了参考。
- 田苗单捷卢必慧黄晓军
- 降水温度指数及其在旱涝灾害监测中的应用被引量：3
- 2016年
- 应用被动微波遥感热带降雨测量卫星(TRMM)降水量数据结合中分辨率成像光谱仪(MODIS)地表温度产品,建立了降水温度指数模型,用于旱涝灾害的监测。该指数参考了地表温度与植被指数特征空间反演地表水分的方法,同时考虑了降水量和地表温度2个因素,并将旱灾和涝灾的监测结合起来。应用水系所在区域的降水温度指数的统计值,确定了涝灾的值域范围;应用AMSR-E土壤湿度数据,确定了旱灾的值域范围。结果表明,降水温度指数旱灾监测结果与条件温度指数监测结果一致,降水温度指数涝灾监测结果与标准化降水指数监测结果一致,且与历年相关的新闻报道相符。说明降水温度指数可以用来进行旱涝灾害监测。
- 田苗王鹏新
- 关键词：降水量地表温度旱涝灾害
- 基于遥感的作物产量和产量差估算研究进展
- 2023年
- 作物产量差研究对于认识当前生产力现状和提高作物产量至关重要。以往产量差研究方法如田间试验、统计分析以及作物生长模型模拟分析,在区域尺度应用时常受限于空间上的异质环境以及田间管理信息不足等因素。本文重点综述了当前利用遥感技术以及遥感结合作物模型等方法来估算作物产量和产量差的研究进展,并介绍了利用遥感技术分析产量差形成因素的方法,最后对当前研究中存在的一些问题以及未来的研究方向进行了讨论和展望。
- 卢必慧邱琳李卫国王志明田苗王晶单捷
- 关键词：遥感作物模型
- 基于相空间重构与RBF神经网络的干旱预测模型被引量：7
- 2011年
- 通过引入混沌和相空间重构理论,将一维时间序列重构为多维序列,并与径向基函数神经网络模型相结合,建立了基于条件植被温度指数(VTCI)的干旱预测模型,并对其进行了验证。结果表明:干旱预测结果与实际干旱监测结果中的VTCI最大值、最小值、平均值及标准差十分接近,所有样本点的预测值的相对误差的绝对值均低于9%。经过α=0.05的显著性水平检验,模型预测值与实测监测值的相关系数达0.99,表明模型预测精度较高,预测结果在实际工作中具有一定的应用价值。
- 侯姗姗王鹏新田苗
- 关键词：相空间重构径向基函数神经网络
- 基于条件植被温度指数的冬小麦产量预测被引量：18
- 2014年
- 条件植被温度指数(VTCI)综合了地表主要参数——植被指数(NDVI)和地表温度(LST),能够较为准确地对干旱进行监测,可为抗旱救灾、遥感作物估产等提供科学依据。在改进层次分析法的加权VTCI与冬小麦产量的相关性研究成果和VTCI的季节性ARIMA模型干旱预测研究成果基础上,对关中平原的冬小麦产量进行向前1旬、2旬和3旬的预测研究。研究结果表明,产量预测结果与产量监测结果吻合较好,预测精度随着预测步长的增大而降低,关中平原4个地级市平均产量预测结果的最大相对误差为3.27%,说明用该方法可以进行向前3旬的产量预测。
- 田苗王鹏新张树誉刘峻明景毅刚李俐
- 关键词：冬小麦
- 基于地表温度与植被指数特征空间反演地表参数的研究进展被引量：20
- 2010年
- 遥感反演的地表温度(Ts)和植被指数(VI)构成的特征空间结合模型分析可以对显热通量、潜热通量及土壤含水量等地表参数进行估算。这种方法比较实用,且不过多地依赖地面观测数据。随着研究的深入,许多学者在Ts/VI特征空间基础上提出了更加丰富的空间变量。基于此,以不同空间变量为标准,分类介绍在Ts/VI特征空间的基础上对地表能量通量及土壤水分等参数的反演。其中包括在Ts/NDVI特征空间基础上提出温度植被干旱指数和条件植被温度指数来监测干旱;利用Ts/albedo特征空间反演蒸发比;用DSTV/VI特征空间反演蒸散量;用地气温差/植被指数特征空间反演蒸散量等。并介绍了Ts/VI特征空间与微波遥感结合反演地表含水量等相关研究的进展情况,最后提出未来研究的发展方向。
- 田苗王鹏新孙威
- 关键词：显热通量潜热通量地表温度植被指数
- 基于TRMM遥感数据的旱涝时空特征分析被引量：13
- 2015年
- 基于光学遥感数据反演的植被指数和地表温度进行旱涝灾害监测在时间上具有滞后性,降水数据可以更加及时直观地反映地表干湿状态的变化,目前旱涝灾害监测应用地面点上降水观测站点的数据较多,热带降雨测量卫星(TRMM)被动微波遥感为大面积进行旱涝灾害监测提供了可能。利用江苏省1998年1月—2014年3月的TRMM 3B43月降水资料,采用尺度为12的标准化降水指数(SPI12),分析江苏省旱涝时空特征变化规律。分析结果表明:江苏省16年来发生旱涝灾害的几率为34.08%,其中发生旱灾的几率(16.74%)与发生涝灾的几率(17.34%)相接近;江苏省一年四季都易受到旱涝灾害的影响且旱灾与涝灾具有交替出现的特点;1999—2014年间多次出现较严重的旱涝灾害,且江苏中部地区更易受到旱涝灾害的影响。
- 田苗李卫国
- 关键词：遥感数据标准化降水指数旱涝灾害
- TRMM卫星降水数据在江苏省的适用性分析被引量：3
- 2016年
- 为了验证TRMM降水数据在江苏省的适用性,本研究利用江苏省4个气象台站2000—2014年的降水数据,在不同时间尺度上分析TRMM多卫星降水数据3B43产品的精度。结果表明:TRMM在不同时间尺度的估测精度都较高,在月尺度上r2都在0.9左右,但TRMM估测的降水量普遍低于测站的降水量;在季节尺度上,降水比较集中的夏季估测精度最低,冬季的估测精度最高,在冬小麦整个生育期内TRMM的估测精度较好;从气象站分布看,位于苏北冬小麦主要产区的徐州站估测精度最好,赣榆的估测精度最低。因此,TRMM数据可以用来研究苏北地区冬小麦全生育期的降水量状况。
- 田苗童杨辉
- 关键词：TRMM卫星冬小麦
