刘文雅
- 作品数：3 被引量：40H指数：2
- 供职机构：南京林业大学更多>>
- 发文基金：江苏省高校优势学科建设工程资助项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学环境科学与工程更多>>
- 基于Suomi NPP VIIRS数据的黄海浒苔遥感监测研究被引量：2
- 2018年
- [目的]基于Suomi NPP VIIRS数据,对2016年黄海浒苔(Enteromorpha prolifera)进行遥感监测,探讨基于NPP影像进行黄海浒苔遥感监测的适用性和可行性。[方法]基于NPP影像,利用NDVI动态阈值法提取黄海浒苔面积,获取2016年浒苔分布的时空特征,并将反演结果与MODIS进行对比。[结果]2016年黄海浒苔最早发生于5月下旬,6月上旬—7月上旬进入暴发期,7月下旬进入消亡期。截止7月31日共计监测到浒苔聚集现象20次,浒苔持续时间约60 d。VIIRS数据监测到的浒苔分布面积、位置与MODIS数据一致性较好,而且VIIRS在轨运行时间较MODIS更短,光谱质量更高,对浒苔的空间分布显示更加清晰。[结论]基于VIIRS数据利用NDVI动态阈值法进行浒苔面积提取的方法可行。
- 郭继强潘洁刘文雅高晓倩吴辰辰
- 关键词：遥感浒苔NPPMODIS
- 松材线虫病胁迫下松树生理参数的高光谱遥感估测模型研究
- 松材线虫病是松属树种的一种毁灭性病害,对森林资源及生态环境造成了严重破坏。松材线虫的侵染能明显引起寄主植株多种生理生化指标发生改变,从而导致植物光谱特征发生变化。本研究通过黑松与马尾松接种试验与测试分析,获取松材线虫病完...
- 刘文雅
- 关键词：松材线虫病生理参数小波分析
- 文献传递
- 基于神经网络的马尾松叶绿素含量高光谱估算模型被引量：31
- 2017年
- 分析不同生长期的马尾松冠层反射光谱特征与相应叶绿素含量的相关关系.利用36个红边参数逐一筛选,最终确定7个与叶绿素含量相关性较高的红边参数作为光谱特征参数,分别应用逐步分析法与BP神经网络构建叶绿素含量的高光谱估算模型;同样,筛选出4个植被指数作为光谱特征参数,同时,将对原始光谱进行主成分分析降维后的前4个主成分作为BP神经网络的输入变量,分别应用逐步分析法与BP神经网络构建叶绿素含量的高光谱估算模型.结果表明:将红边参数作为输入变量建立的逐步回归模型和BP神经网络模型的决定系数(R^2)分别为0.5205、0.7253,均方根误差(RMSE)分别为0.1004、0.0848,相对误差分别为6.3%、5.7%.将植被指数作为输入变量建立的逐步回归模型和BP神经网络模型的R^2分别为0.5392、0.7064,RMSE分别为0.0978、0.0871,相对误差分别为6.2%、6.0%.基于主成分分析的BP神经网络模型的预测效果最好,R^2为0.7475,RMSE为0.0540,相对误差为4.8%.
- 刘文雅潘洁
- 关键词：叶绿素含量红边参数植被指数BP神经网络
