徐鹏
- 作品数:6 被引量:54H指数:4
- 供职机构:国家农业信息化工程技术研究中心更多>>
- 发文基金:国家科技支撑计划北京市农林科学院科技创新能力建设专项国家自然科学基金更多>>
- 相关领域:农业科学自动化与计算机技术环境科学与工程建筑科学更多>>
- 洪涝胁迫的水稻叶面积指数变化及其光谱响应研究被引量:9
- 2013年
- 通过水稻淹水实验模拟洪涝胁迫状态,分析不同生育期、不同洪涝胁迫强度下的水稻叶面积指数变化及其冠层高光谱响应规律,建立洪涝胁迫下水稻叶面积指数(LAD的估测模型。结果表明,分蘖期、拔节期、抽穗期水稻LAI均随淹水深度的增加而降低;水稻冠层680-760nm光谱的一阶微分具有“双峰”现象,主峰位于724-737nm,701和718nm有次峰出现,并随淹水深度的增加出现“三峰”;冠层红边位置在各个生育期出现“蓝移”,红边幅值、红边面积在分蘖期、拔节期、灌浆期均呈现“蓝移”,在抽穗期出现“红移”;生育前期水稻LAI与光谱特征参量存在显著相关,生育后期相关性不显著;最后以Dλ737/Dλ718光谱参量建立了水稻生育前期的LAI估测模型。表明在洪涝胁迫下,水稻LAI的变化幅度直接反映胁迫强度的大小,估测模型LAI=3.138(Dλ737/Dλ718)--0.806可用于估测洪涝胁迫不同强度下的水稻叶面积指数。
- 徐鹏顾晓鹤孟鲁闽邱贺王慧芳
- 关键词:水稻光谱分析叶面积指数
- 基于多时相HJ影像的水稻洪涝灾情和产量监测被引量:7
- 2014年
- 洪涝灾害是影响水稻生产的重要逆境因子。利用多时相HJ卫星影像数据评估了2012年辽宁洪涝灾害对水稻的影响。类似于土壤线,首先基于洪涝浑浊水体像元建立了水体线WL(NIR=0.693 1RED+0.022 7),并以此定义水体浑浊指数WTI和垂直植被指数PVI来分别监测洪涝水体的泥沙含量和水稻作物产量,对PVI与地面实测产量数据进行了相关分析,建立了灾后水稻产量与PVI的线性回归方程Yield=50 279PVI-2 804.1。研究结果表明,泥沙含量越高,水稻受灾越严重,产量越低。WTI可用于监测洪水泥沙含量,PVI则与水稻产量具有极显著的相关关系(R2=0.965),洪涝灾害对水稻的影响不仅可以从水稻收获前的遥感影像进行估测,更能够在洪涝灾害发生后及时进行估测,对洪涝灾后的水稻实际生产具有一定的指导意义。
- 徐鹏顾晓鹤邱贺孟鲁闽
- 关键词:水稻洪涝
- 利用反射光谱及模拟多光谱数据定量反演北方潮土有机质含量被引量:17
- 2014年
- 基于北京市52个潮土样本的高光谱数据和Landsat TM、环境减灾卫星(HJ)影像的波段响应函数,生成宽波段多光谱模拟数据,对比分析了室内实测光谱数据、宽波段模拟数据与土壤有机质含量的相关性,筛选敏感波段,利用偏最小二乘法构建北方潮土有机质含量预测模型。研究表明:在宽波段模拟数据建立的模型中,由Landsat TM模拟数据的差值土壤指数(DSI)、比值土壤指数(RSI)、归一化土壤指数(NDSI)及其第3波段共同构建的模型最优,其决定系数与均方根误差分别为0.586和0.280;与实测光谱数据相比,模拟数据的最佳预测模型,均优于除一阶微分、弓曲差以外的其他10种高光谱模型。因此,利用多光谱数据预测潮土有机质含量是可行的。
- 王延仓顾晓鹤朱金山龙慧灵徐鹏廖钦洪
- 关键词:有机质潮土多光谱偏最小二乘
- 基于小波变换与偏最小二乘耦合模型估测北方潮土有机质含量被引量:18
- 2014年
- 基于北京市通州、顺义两区52个潮土样品高光谱数据,利用离散小波多尺度分析技术对其进行处理分析。首先将光谱按六种尺度进行分解,然后将各尺度分解数据与土壤有机质含量进行相关性分析,并筛选敏感波段,最后利用偏最小二乘法构建土壤有机质含量估测模型。结果表明:土壤光谱反射率经小波变换后,在参与建模的特征波段中,近红外波段居多,即近红外波段估测有机质含量的贡献高于可见光波段;低频信息对有机质含量的估测能力优于高频信息;高频信息对土壤有机质含量的估测精度随光谱分辨率降低而降低;与常用光谱变换算法相比,小波变换分析法在一定程度上提高了土壤光谱对有机质含量的估测能力,其低频信息与高频信息构建的最优模型预测精度均较高,低频信息的R2=0.722,RMSE=0.221,高频信息的R2=0.670,RMSE=0.255。
- 王延仓杨贵军朱金山顾晓鹤徐鹏廖钦洪
- 关键词:有机质偏最小二乘
- 旱冻双重胁迫下的冬小麦幼苗长势遥感监测研究被引量:3
- 2014年
- 为了探讨"旱冻交加"的气候条件下遥感监测小麦苗情的可行性,以河南省冬小麦为例,利用多时相MODIS为遥感数据源,引入了广泛用于小麦苗情监测的距平植被指数(AVI),同时基于植被健康状态指数(VHI)和晚霜冻害综合指数(I),构建了旱冻双重胁迫条件下的小麦苗情综合指数(CI),以反映冬小麦拔节期的生长状况,并分别利用实测样点苗情分类和距平植被指数对结果进行验证。结果表明,CI的总体分类精度为85.00%,Kappa系数为0.74;冬小麦总茎数与CI呈线性正相关关系,拟合方程为y=8.732CI+1.256,决定系数为0.605 3;与实测样本对比,CI预测精度为73.30%,苗情分类分级更符合小麦生长实际情况。因此认为旱冻双重胁迫下可以利用CI对冬小麦苗情进行监测。
- 孙晨红杨贵军董燕生杨小冬陈晓宁徐鹏王晨
- 关键词:冬小麦遥感监测苗情
- 洪涝胁迫的水稻长势光谱响应与灾情遥感评估
- 洪涝灾害是与全球变化有关的重要灾害类型,其对农业生产、国民经济发展具有严重影响。如何能够科学、快速地监测洪涝灾情并进行灾损评估,对于开展保险理赔和救灾补偿具有重要的意义。已有的研究主要集中在洪涝灾害对人口、基础设施、社会...
- 徐鹏
- 关键词:洪涝水稻长势灾情评估高光谱遥感
- 文献传递