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张飞飞: 作品数：19 被引量：306H指数：10; 供职机构：西安科技大学测绘科学与技术学院更多>>; 发文基金：中国科学院知识创新工程重要方向项目国家自然科学基金国家科技支撑计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术农业科学天文地球经济管理更多>>

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HJ-1A/B卫星在干旱应急监测中的应用被引量：14: 2010年; 利用我国环境与灾害监测小卫星(HJ-1A/B)的CCD和IRS数据,提出了针对这种新数据源的适用性应用方法,基于成熟应用的植被健康指数,对2010年3月湄公河流域发生的干旱进行应急监测,结果表明湄公河流域大部分区域农田发生干旱,中国无论从旱情发生面积和干旱严重程度上都是最为严重的。着重分析流域上游中国境内的4个水电站的水面和水位的变化信息,探讨对下游干旱的影响,得出上游大坝建设与流域下游干旱并无直接关系的结论。进一步说明了环境与灾害卫星在干旱监测应用中的可行性,将为我国乃至全球决策部门提供辅助支持信息。; 闫娜娜吴炳方李强子常胜张飞飞张士昌; 关键词：干旱监测湄公河流域

汶川地震粮食受损遥感快速估算与分析被引量：6: 2009年; 综合利用灾前IRS P6 Liss-4高分辨率数据与灾后的航空影像,估算粮食受损面积,并利用同期农业气象数据估算了不同受灾区域粮食作物单产水平,最终估算得出震区粮食作物受损产量。监测结果表明:地震造成的12个重灾县市冬小麦直接损失247.1hm2,产量约为1013778kg,直接影响不大。但受灾地区冬小麦总产量超过22万t,而且对秋粮作物的种植和生产造成影响,对中国粮食生产的间接影响不容忽视。; 李强子张飞飞杜鑫吴炳方张磊魏彦昌蒙继华; 关键词：地震遥感

微波后向散射数据改进农作物光谱分类精度研究被引量：25: 2011年; 利用实验区环境星多光谱数据与Envisat ASAR VV极化数据进行融合,讨论了VV极化微波后向散射数据用于改善多光谱遥感数据农作物分类的精度,并比较了不同分类方法的分类精度。结果表明,两种数据之间的融合充分利用了环境星数据的光谱信息和VV极化数据对于地物结构敏感的特征,不但增强了不同地物之间的光谱差异,而且提高了作物分类精度。两者融合后分类精度比单独使用环境星数据分类精度提高了约5个百分点,而且由于VV极化数据对田间非耕地信息的敏感性,对于田块边界的识别效果有很大的改善。通过该研究探讨了VV极化数据和多光谱数据融合在作物分类中的应用,拓展了遥感数据在农业领域应用的范围,具有推广价值。; 贾坤李强子田亦陈吴炳方张飞飞蒙继华; 关键词：光谱后向散射遥感农作物

融合简单线性迭代聚类的高光谱混合像元分解策略被引量：4: 2015年; 高光谱图像中的混合像元问题广泛存在,混合像元的分解效率一直是遥感应用研究的难点和热点。目前成熟的端元提取算法有纯像元指数（pure pixel index,PPI）、内部最大体积法（N-FINDR）、顶点成分分析（vertex component analysis,VCA）、顺序最大角凸锥（sequential maximum angle convex cone,SMACC）、交替最大体积法（alternating volume maximization,AVMAX）、最小体积封闭单形体（minimum volume enclosing simplex,MVES）等,这些算法从图像所有像元中提取纯光谱,具有提取速度慢、精度不高的缺点。为此,该文引入了一种融合简单线性迭代聚类（simple linear iterative clustering,SLIC）超像元分割的高光谱混合像元分解算法。超像元分割技术能够将具有相似特征的相邻像元组成图像块,并保留进一步进行图像处理的有效信息,从而大幅减少参与端元提取的像元数量,为解决上述问题提供了有效的途径。通过试验对比了降维方式（主成分分析和最大噪声分数）、RGB对应关系（6种）、色彩空间RGB（red,green,blue）和LAB（lightness-A-B）、数据格式（JPG,BIN）和算法参数K对高光谱图像超像元分割结果的影响,并进一步分析了SLIC超像元分割结果对2种典型端元提取算法（AVMAX、MVES）产生的不同效果。试验结果表明,随着K值的增大,混合像元分解的时间逐渐增加,均方根误差（root mean square error,RMSE）持平或减少,而JPG（有损压缩）数据格式的时间始终比BIN（无损压缩）数据格式的要短。SLIC＋MVES的RMSE略高于MVES的RMSE,低于AVMAX的RMSE,但时间远小于MVES。当K足够大的时候,SLIC＋MVES的效果就近似MVES的效果了。在大部分情况下,最大噪声分数的降维效果优于主成分分析。以最大噪声分数作为降维方法、以JPG作为数据格式、以LAB作为色彩空间对混合像元分解结果较为有利。另外,SLIC的参数K的取值在5-10之间较为合适。�; 张飞飞孙旭薛良勇高连如刘长星; 关键词：像元光谱分析

基于6S模型的环境星CCD数据大气校正被引量：29: 2010年; 应用6S辐射传输模型建立查找表,对环境与减灾小卫星CCD数据进行大气校正。结果表明:校正后的图像更加清晰,对比度增强;与实测光谱对比,处理后的环境星数据可以更真实地反映地物反射特征,消除了NDVI信号在大气传输过程中的衰减效应,更好地复原了地表植被覆盖的真实状况。通过讨论,提出对于HJ-1-A的CCD数据,可以考虑通过同星搭载的高光谱传感器进行气溶胶光学厚度反演;对于HJ-1-B的CCD数据,可以采用对比方法反演气溶胶光学厚度,进而作为模型的输入来提高大气校正精度,以及考虑地表二向性反射现象来提高大气校正精度。; 杜鑫陈雪洋蒙继华张飞飞张淼吴炳方; 关键词：CCD 大气校正

利用Hyperion数据进行环境星HSI红边参数真实性检验被引量：8: 2010年; 针对我国新发射运行的HJ-1A星HSI数据,利用高光谱分辨率的Hyperion数据进行了HJ-1A星HSI的光谱模拟,提取了红谷位置、红边位置、红边斜率和红边振幅等4个主要的红边参数,对真实与模拟环境星HSI数据的红边参数进行了对比分析,从而以Hyperion数据为参照检验了环境星HSI红边参数的真实性。研究结果显示,环境星HSI与模拟HSI的红边范围光谱反射率平均相关系数为0.946,标准差为0.011,为极显著相关,两种数据在红边范围内的光谱反射率变化高度一致;4个红边参数的相关系数分别为0.414,0.543,0.808和0.802,并且随植被覆盖度的变化呈现出明显的规律性,模拟与真实红边参数差值标准差分别为5.75,1.86,5.7e-4和0.024,认为环境星HSI的红边参数可以较好反映该区域植被变化所造成的红边光谱特征差异。; 蒙继华吴炳方钮立明杜鑫陈雪洋张飞飞; 关键词：红边参数 HYPERION

基于环境星CCD数据的冬小麦叶面积指数遥感监测模型研究被引量：31: 2010年; 以山东禹城为研究区,利用我国自主研发的环境星数据,计算了4种植被指数,即归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、土壤调节植被指数(SAVI)及增强型植被指数(EVI);结合同步观测数据,将植被指数与实测叶面积指数(LAI)进行回归分析,比较各种植被指数模型对冬小麦LAI的估测精度。结果表明,4种植被指数与LAI均具有较高的相关性,其中,比值植被指数(RVI)对LAI反演精度最高,即LAI=2.967 lnRVI-1.201是估算冬小麦LAI的最优模型。使用2009年5月冬小麦LAI观测数据对模型进行验证,平均相对误差为19%。; 陈雪洋蒙继华杜鑫张飞飞张淼吴炳方; 关键词：冬小麦植被指数

集成化的省级农情遥感监测系统被引量：7: 2011年; 在"中国农情遥感速报系统(CropWatch-China)"的基础上,中国科学院遥感应用研究所开发了集成化的中国省级农情遥感监测系统(CropWatch-Province)。系统以遥感为主要数据源,在县、主产区和省3个尺度上进行农情信息的监测,包括作物长势、单产、种植面积、复种指数监测及作物估产、农气分析等,对系统的技术方法、结构、功能及其主要特点进行了详细论述。2010年系统通过"信息处理产品标准符合性检测中心"的检测,系统具有集成化程度高、灵活性强和应用新数据等特点。系统可以根据不同区域的特点进行灵活定制,通过集成化开发可以独立完成从数据预处理、科学计算、信息提取到结果输出的全部任务,并将包括HJ-1在内的一系列新数据应用于农情信息的获取。; 蒙继华吴炳方李强子钮立明张飞飞杜鑫; 关键词：遥感集成化

基于HJ-1 CCD的夏玉米FPAR遥感监测模型被引量：26: 2010年; 以山东禹城为研究区,利用我国自主研发运行的HJ-1卫星数据,计算了4种植被指数(NDVI,RVI,SAVI,EVI),结合同步观测数据,对植被指数与实测FPAR进行回归分析,比较4种植被指数模型对夏玉米FPAR的估测精度,结果表明各植被指数与FPAR均具有较高的相关性,整个研究区NDVI具有最高的反演精度,对估算夏玉米FPAR的最优模型进行验证,得出模型的平均误差仅为3.8%,模型达到了较高的精度。利用HJ-1CCD反演了山东禹城9月的FPAR。; 陈雪洋蒙继华吴炳方朱建军杜鑫张飞飞纽立明; 关键词：农作物夏玉米 FPAR 植被指数

高时空分辨率NDVI数据集构建方法被引量：27: 2011年; 针对ETM空间分辨率高和MODIS时间分辨率高的特点,选择官厅水库上游为实验区,基于对STARFM方法的改进,构建不同时空分辨率NDVI的时空融合模型-STAVFM,使用该模型对ETM NDVI与MODIS NDVI融合,构建了高时空分辨率NDVI数据集。研究结果表明,STAVFM根据植被变化特点定义了有效时间窗口,在考虑物候影响的同时改进了时间维的加权方式,通过MODIS NDVI时间变化信息与ETM NDVI空间差异信息的有机结合,实现缺失高空间分辨率NDVI的有效预测(3景预测NDVI与实际NDVI的相关系数分别达到了0.82、0.90和0.91),从而构建高时空分辨率NDVI数据集,其时间上保留了高时间分辨率数据的时间变化趋势,空间上又反映了高空间分辨率数据的空间细节差异。; 蒙继华吴炳方杜鑫钮立明张飞飞; 关键词：NDVI 数据融合

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