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刘海腾

作品数:2 被引量:50H指数:2
供职机构:山东农业大学资源与环境学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家教育部博士点基金国家科技支撑计划更多>>
相关领域:农业科学自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇农业科学

主题

  • 1篇信息提取
  • 1篇信息提取方法
  • 1篇盐渍化
  • 1篇叶绿
  • 1篇叶绿素
  • 1篇叶绿素含量
  • 1篇植被
  • 1篇植被指数
  • 1篇土地盐渍化
  • 1篇苹果
  • 1篇冠层
  • 1篇冠层光谱
  • 1篇光谱特征
  • 1篇高光谱数据
  • 1篇TM图像
  • 1篇HSI

机构

  • 2篇山东农业大学

作者

  • 2篇赵庚星
  • 2篇刘海腾
  • 1篇李晋
  • 1篇梁爽
  • 1篇潘蓓
  • 1篇朱西存
  • 1篇田大德

传媒

  • 2篇光谱学与光谱...

年份

  • 1篇2014
  • 1篇2013
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于HSI高光谱和TM图像的土地盐渍化信息提取方法被引量:13
2014年
选择黄河三角洲垦利县代表性盐碱化区域为研究区,以2011年3月15日HJ-1A卫星HSI高光谱影像和2011年3月22日TM影像为信息源,经几何纠正、图像裁剪、大气校正等预处理,分析不同盐渍化程度土地、水体、滩涂等主要地类的光谱特征,确定地类信息提取特征波段。结合土壤盐分含量,采用定量与定性相结合规则,构建地类信息提取模型,以决策树分类方法进行图像分类,提取土地盐渍化信息。利用地表点位土壤含盐量数据对地表土地盐渍化程度的化学分析结果,对遥感解译数据进行精度验证,并对高光谱和多光谱影像的分类精度进行比较分析。结果表明:HSI图像的总体分类精度达96.43%,Kappa系数为95.59%,而TM图像的总体分类精度为89.17%,Kappa系数为86.74%,说明相比多光谱TM数据,基于高光谱图像可以更为准确有效地提取土地盐渍化信息;由分类结果图可以看出,高光谱影像土地盐渍化的区分度高于多光谱影像。该研究探索了高光谱图像土地盐渍化信息的提取技术方法,提供了不同盐渍化土地的分布比例数据,可为黄河三角洲滨海盐碱土地资源的科学利用与管理提供决策依据。
李晋赵庚星常春艳刘海腾
关键词:TM图像光谱特征
利用高光谱植被指数估测苹果树冠层叶绿素含量被引量:37
2013年
叶绿素含量是反映植物生长状况的重要参数。利用ASD FieldSpec 3光谱仪,测定春梢停止生长期苹果冠层高光谱反射率,对原始光谱进行微分变换,与苹果叶绿素含量进行相关分析确定敏感波段,通过分析敏感区域400~1 350nm范围内所有两波段组合的植被指数,选择最佳植被指数并建立苹果冠层叶绿素含量估测模型。结果表明:(1)苹果冠层叶绿素含量的敏感波段区域为400~1 350nm。(2)利用筛选得到的植被指数CCI(D794/D763)构建的估测模型能较好的估测苹果冠层叶绿素含量。(3)以CCI(D794/D763)指数为自变量的估测模型CCC=6.409+1.89R3+1.587R2-7.779R预测效果最佳。因此,利用高光谱技术能够较快速、精确的对苹果冠层叶绿素含量进行定量化反演,为苹果长势的遥感监测提供理论依据。
潘蓓赵庚星朱西存刘海腾梁爽田大德
关键词:苹果冠层光谱叶绿素含量植被指数
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