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基于ArcGIS Engine的土壤主要养分高光谱智能监测系统(英文)被引量：1: 2014年; 基于面向对象理念,综合采用C#、ArcGIS Engine和Microsoft SQL Server设计并开发了土壤主要养分高光谱智能监测系统。系统主要包括文件操作、基本地图操作、光谱预处理、模型管理、养分含量快速计算、空间分布分析、用户管理等功能。系统可完成土壤高光谱数据的输入与预处理,并基于高光谱数据快速、智能计算采样点土壤主要养分(有机质、碱解氮、有效磷和速效钾)含量,进而利用地统计原理,实现研究区土壤养分的区域分布分析,不仅可促进土壤定量遥感的实用化和精准农业的发展,而且可为农业施肥决策提供依据。; 周聪亮陈红艳周雪周雪; 关键词：ARCGIS ENGINE 智能监测系统

基于ArcGIS的征地区片划分研究——以平邑县为例被引量：1: 2014年; 如何快速、合理的对征地区片进行划分,进一步保障农民的合法权益,是当今政府关注的问题之一。该研究以平邑县区片划分为例,结合ArcGIS软件强大的空间分析和数据处理能力,运用Delphy法确定区片影响因素因子及权重,采用指数衰减及多因数综合评定法对各个影响因素进行赋值及综合总分值的计算。对确定后的单元综合分值采用频率直方图进行等级划分,得到平邑县区片划分等级图。; 冯惠敏聂宜民陈红艳桂昌傅健范颖超; 关键词：征地区片 ARCGIS

基于GIS空间模型的开发区工业企业土地集约利用潜力评价被引量：7: 2014年; 开发区土地集约利用评价工作仅从整体上对土地利用情况进行评价,但是企业的用地情况不能够全面反映出来,不利于微观管理。该研究以招远经济技术开发区为例,通过对开发区内工业企业的强度潜力的测算并且结合GIS空间模型,从微观层次分析开发区内工业企业的土地利用潜力,并且将结果分为3个等级。研究结果表明,大部分企业的土地集约利用潜力较低,需要通过对企业内部生产建筑调整、综合利用或增加投资等方式提高土地集约利用水平。; 范颖超聂宜民陈红艳孙常琴郑加刚冯惠敏; 关键词：开发区

基于面向对象的濒海湿地脆弱区土地利用/覆被信息精细提取: 2016年; 土地利用/覆被信息的精细提取,对于维护濒海湿地脆弱区的生态稳定和保障当地经济可持续发展具有重要意义。本文以黄河口为研究区,以Landsat 8影像为数据源,利用面向对象分析技术进行土地利用/覆被类型信息的精细提取研究。在建立土地利用/覆被详细分类体系的基础上,采用基于样本的面向对象分类方法对研究区土地利用/覆被类型进行初步提取,分类结果显示该分类模型只能较准确地提取除藕池、稻田和苜蓿地之外的其他地类。针对该问题,论文采用基于规则和样本相结合的面向对象分类方法进行土地利用/覆被类型的精细提取,通过设置面积和形状属性规则从初步分类结果中进一步精确提取藕池和稻田,同时也改善了其他地类的精度,得到总精度94.93%、Kappa系数0.94的较为理想的分类精度,比最大似然法的总体分类精度提高了38.56%。研究结果表明,基于样本与规则相结合的面向对象分类方法能实现濒海湿地脆弱区土地利用/覆被信息的精细提取。; 张贵花王瑞燕; 关键词：湿地 LANDSAT

去除水分影响提高土壤有机质含量高光谱估测精度被引量：18: 2014年; 土壤水分的影响是当前采用光谱分析法预测土壤养分含量的关键问题，该文旨在探索去除土壤水分影响、提高有机质高光谱定量估测精度的方法。首先采用地物光谱仪进行湿土和过筛干土的高光谱测试，并进行一阶导数变换；然后，采用奇异值分解（singular value decomposition，SVD）结合相关分析筛选土壤水分特征光谱，构建去除水分因素的修正系数，形成湿土光谱的校正光谱；最后基于校正前后湿土光谱，应用偏最小二乘（partial least squares，PLS）回归构建土壤有机质含量的估测模型，并对模型进行验证和比较，分析评价校正前后光谱的预测精度。结果显示：按土壤水分含量梯度划分的2组和全部棕壤及褐土土样共4组样本校正后建模决定系数和均方根误差分别为0.85、0.82、0.74、0.76和0.19%、0.20%、0.23%、0.19%，决定系数提高了0.02～0.09，均方根误差降低了0.01～0.03百分点，验证决定系数、均方根误差和相对分析误差分别为0.78、0.77、0.72、0.76，0.21%、0.15%、0.21%、0.15%和2.03、2.02、1.86、1.98，决定系数提高了0.06～0.15，均方根误差除褐土土样提高0.02百分点外，其他样本组降低了0.01～0.08百分点，相对分析误差提高了0.17～0.43，模型决定系数和相对分析误差得到显著提升；尤其对于土壤水分含量变异系数较小的3组土样，模型从待改进级别提高到性能良好级别，对土壤有机质含量具有较好的预测准确性。说明该方法用于去除土壤水分因素影响和提高有机质含量高光谱估测精度的有效性。; 陈红艳赵庚星张晓辉王瑞燕孙莉陈敬春; 关键词：遥感土壤水分奇异值分解偏最小二乘回归土壤有机质

基于改进植被指数的黄河口区盐渍土盐分遥感反演被引量：66: 2015年; 快速获取土壤盐分的含量、特征及空间分布信息是盐渍土治理、利用的客观需求。该文针对黄河三角洲盐渍土，以垦利县为例，基于Landsat 8 OLI多光谱影像，在传统植被指数的基础上引入短波红外波段进行扩展，提出了改进植被指数；然后基于改进前后对应的植被指数，分别采用多元逐步回归（multivariable linear regression，MLR）、反向传播神经网络（back propagation neural networks，BPNN）和支持向量机（support vector machine，SVM）方法构建土壤盐分含量的遥感反演模型，并进行模型验证、对比和优选；最后基于最佳模型进行研究区土壤盐分含量的空间分布反演和分析。结果显示：相对传统植被指数，扩展后植被指数可增强与土壤盐分的相关性，大幅降低指数间的多重共线性；采用上述3种方法建模，改进后模型的精度比改进前都有提高，验证集决定系数R2提高0.04～0.10，均方根误差RMSE降低0.13～0.73，相对分析误差RPD提高0.25～0.34，改进后模型RPD均大于2.0，普遍达到性能良好；对比3种建模方法，SVM建模精度最高，BPNN模型次之，MLR分析精度最低，最佳模型为基于改进植被指数的土壤盐分含量支持向量机反演模型，建模集R2和RMSE为0.75、3.48，验证集R2、RMSE和RPD为0.78、3.02和2.56，模型较为准确、可靠；基于该模型反演的研究区土壤盐分含量整体较高，盐渍化程度空间分布表现为自西南部农业生产区至东北沿海区域逐渐加重，与实地调查一致。研究表明基于Landsat 8 OLI多光谱影像，引入第7波段对植被指数进行改进，从而构建土壤盐分含量的支持向量机模型，可获得较好的土壤盐分空间分布反演结果。; 陈红艳赵庚星陈敬春王瑞燕高明秀; 关键词：盐分遥感植被指数反演黄河口

基于遗传算法结合偏最小二乘的潮土碱解氮高光谱特征及含量估测被引量：11: 2015年; 提取土壤碱解氮特征光谱是利用高光谱数据进行其含量估测的关键。对山东省典型潮土土壤样本测试高光谱并进行变换;采用遗传算法（GA）结合偏最小二乘法（PLS）,在筛选潮土碱解氮含量特征谱区的基础上,构建潮土碱解氮含量偏最小二乘（PLS）回归估测模型;优选最佳模型并与相关分析、逐步回归分析和单纯偏最小二乘回归分析的模型进行比较。结果表明：潮土碱解氮特征波段为449~469 nm,988~1001 nm,1065~1078 nm,1716~1736 nm,1912~1925 nm,2213~2233 nm,2262~2275 nm;基于各输入光谱特征谱区构建的估测模型决定系数R2均较高,其中基于反射率一阶导数光谱筛选的特征谱区,构建的模型精度最高,数据点（147个）为原始全谱的7.17%,建模R2达到0.97,均方根误差RMSE为4.78 mg/kg,验证R2为0.95,RMSE为5.49 mg/kg,对潮土碱解氮含量具有较好的预测准确性;在光谱变换形式中,反射率的一阶导数表现最佳;方法比较显示采用遗传算法结合偏最小二乘（GAPLS）获得较高预测精度的同时,可简化模型。说明遗传算法结合偏最小二乘法（GA-PLS）,可有效筛选土壤碱解氮的特征波段,减少模型参与变量,提高估测精度。; 陈红艳赵庚星张晓辉陈敬春周聪亮; 关键词：土壤碱解氮偏最小二乘回归

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山东省优秀中青年科学家科研奖励基金(BS2013NY004)

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