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黄晓君: 作品数：28 被引量：99H指数：7; 供职机构：内蒙古师范大学地理科学学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金内蒙古自治区科技计划项目内蒙古自治区自然科学基金更多>>; 相关领域：天文地球农业科学生物学理学更多>>

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基于无人机高光谱和激光雷达的落叶松毛虫虫害监测方法: 本发明公开了基于无人机高光谱和激光雷达的落叶松毛虫虫害监测方法，涉及林业虫害监测技术领域，其技术方案要点是：通过无人机高光谱和激光雷达遥感技术，构建虫害指示指标估算模型和虫害严重程度监测模型，实现基于多维空间的落叶松毛虫...; 黄晓君王鹏张军生杨乐萨和芽郭佳泽孙广友汪澈

雅氏落叶松尺蠖暴发区空间分布特征分析: 雅氏落叶松尺蠖是蒙古高原独有严重危害落叶松林的害虫,研究其暴发区空间分布规律对于有效防控该虫灾害具有重要意义.本研究利用遥感数据通过变化检测-最大值合成法模式提取害虫发生区,计算虫害覆盖指数提取害虫暴发区,然后从气象和地...; 黄晓君颉耀文包玉龙Enkhnasan DGanzorig B李佩玲

全站仪地籍碎部测量中的错误分析与改正被引量：9: 2014年; 目前全站仪在城镇地籍测量,尤其在地籍碎部测量中广泛应用。文中分析采用全站仪进行地籍碎部测量时不同作业状态下可能出错的情况,即定向时错误输入坐标或定向点位置错误、测量期间全站仪微动或换电池等。并揭示出现错误的根源、特征及相应检查方法,最后提出对全站仪地籍碎部测量中产生的错误进行改正的方法,并对其做了精度验证。; 黄晓君包玉海; 关键词：全站仪

内蒙古植被春季返青期和秋季枯黄期的气候敏感性研究: 2023年; 春季返青期和秋季枯黄期是植被生长过程中两个重要的物候指标,其变化对气候,尤其对温度敏感性的大小及其差异十分不清楚。利用2001-2019年MODIS NDVI和气象数据,在气象台站和像元尺度上分别计算内蒙古植被春季返青期和秋季枯黄期,并以生长度日(GDD)和冷却度日(CDD)为影响返青期和枯黄期的温度指标,研究两个物候指标对气候敏感性的空间格局及其大小。结果表明,2001-2019年内蒙古植被返青期主要集中在第110~135 d,整体呈提前趋势(2.6 d·10 a^(-1));枯黄期主要集中在第260~280 d,整体呈微弱的推迟趋势(0.7 d·10a^(-1))。返青期对GDD和枯黄期对CDD的敏感性主要以负敏感性为主,分别占研究区总面积的68.1%和56%。从两个物候指标对降水的敏感性看,植被物候对降水敏感性主要以正敏感为主。气象台站尺度的研究结果总体与像元尺度的研究结果基本一致。在气象台站尺度上对比显示有65%的站点枯黄期对温度的敏感性大于返青期,94%的站点返青期对降水的敏感性大于枯黄期,在气候不断变化的条件下,敏感性的研究可促进生态系统可持续管理的能力,对物候模拟以及生态系统气候的评估具有重要参考价值。; 王凯锋包刚元志辉佟斯琴叶志刚黄晓君黄晓君; 关键词：返青期生长度日敏感性

近10a蒙古高原植被净初级生产力时空变化特征及影响因素分析: 植被净初级生产力(Net Primary Productivity,简称NPP)是指植物在单位时间单位面积上由光合作用产生的有机物质总量中扣除自养呼吸后的剩余部分.它与目前关注的重大问题,如碳循环与碳扰动、土地利用变化、...; 黄晓君; 关键词：陆地植被净初级生产力

蒙古国西部地区植被物候变化特征及其对气候因子的响应: 2024年; 对陆上生态体系而言,植物生理季节性变化是衡量其对气候转变反响的关键度量尺度,尤其对全球气温上升现象极为敏感的高纬度与高海拔地带的植物生理季节性。本研究借助MOD13A1卫星遥感资料,叠加温度与降水数据,剖析2000~2021年间蒙古国西部地区植被生长季始期(Start of growing season,SOS)、生长季长度(Length of growing season,LOS)以及生长季末期(End of growing season,EOS)的时空变化特征和海拔依赖性变化机制。结果如下:(1)蒙古国西部地区的SOS主要集中在第90~125 d,近22 a来SOS呈微弱的提前趋势,提前幅度为0.23 d/a。(2)植被物候与气象要素的关系表明,2月的气温和降水与SOS显著负相关(P<0.05),1月的气温和降水与SOS显著正相关(P<0.05),而EOS主要受8月气温和降水的影响。(3)草甸草原和典型草原SOS主要受降水影响,高山草原、荒漠草原以及针叶林的SOS主要受气温影响,所有植被类型的EOS对温度的响应更大。总的来说,研究区植被物候与气候因子表现出季节性的差异,响应规律复杂。; 王风兰佟斯琴包刚雷军黄晓君包玉海美丽; 关键词：植被物候

落叶松受雅氏落叶松尺蠖危害程度光谱检测被引量：4: 2018年; 近年来蒙古国雅氏落叶松尺蠖灾害不断加剧,逐渐逼近大兴安岭地区,将威胁我国北方森林生态系统安全。以现代遥感监测方法替代传统检测方法,及早掌握该虫害发生发展规律对防控有重要意义。为快速、大范围遥感监测雅氏落叶松尺蠖灾害,利用光谱分析技术研究了该害虫危害下落叶松受害程度检测模型。通过实测健康和轻度、中度、重度受害落叶松光谱,计算与比较不同受害程度落叶松原始光谱和去除包络线光谱的敏感度,揭示光谱敏感波段及去除包络线光谱敏感性。然后对去除包络线光谱进行一阶导数变换获得光谱特征参数并分析其随受害程度的变化特征,构建基于CART(分类与回归树)算法的落叶松受害程度光谱检测模型。研究表明:去除包络线光谱敏感性比原始光谱更显著,尤其在480~520nm(蓝边)、640~720nm(红谷、红边)、1 416~1 500nm(短波红外谷)等波段内光谱敏感度介于0.1~2.0,而且出现了敏感峰现象。随受害程度增加,去除包络线光谱敏感性增强趋势比原始光谱更明显;在蓝边波段上去除包络线光谱敏感峰位置向短波方向移动,即502nm→490nm,而在红谷及红边、短波红外谷等波段上光谱敏感峰位置向长波方向移动,即664nm→672nm和1 436nm→1 448nm;红谷位置和短波红外谷位置归一化反射率以及红谷和短波红外谷面积呈上升趋势。在蓝边与红边波段内去除包络线光谱一阶导数对受害程度有明显响应,出现了波峰现象。随害虫危害程度加剧红边位置蓝移(718nm→700nm),红边斜率及面积和蓝边斜率及面积呈下降趋势。基于此,利用红边斜率、红谷位置和短波红外谷位置归一化反射率、红谷和短波红外谷面积、蓝边斜率及面积等去除包络线光谱特征参数构建的CART模型对落叶松受害程度有很好的检测能力。与多元线性回归模型相比,CART模型检测精度更高,其Kappa系数达0; 黄晓君颉耀文颉耀文

蒙古国冬春季气候非对称变暖及其对植被返青期和春季NDVI的影响: 2023年; 基于2001—2020年NDVI和EVI两种遥感植被指数及蒙古国60个气象站点的气温和降水数据,利用累积植被指数的Logistic曲线曲率极值法和动态阈值法提取蒙古国植被返青期,并结合偏相关分析方法探讨二者与冬春季昼夜气温非对称变化之间的关系。结果表明:(1)近20 a来,最高气温在冬春季的变暖速率分别为0.07℃·a^(-1)、0.15℃·a^(-1)(P<0.05,R^(2)=0.33),最低气温在冬春季的变化速率分别为-0.01℃·a^(-1)、0.04℃·a^(-1),冬春季气温日较差的变化速率分别为0.08℃·a^(-1)、0.11℃·a^(-1)(P<0.05,R^(2)=0.52),存在明显的季节性差异。(2)蒙古国植被返青期对冬春季气候变暖的季节性响应是非对称的,冬季最高气温和气温日较差的影响大,而春季则是最低气温影响大,且均表现为负相关。(3)蒙古国气候变暖对植被NDVI产生的非对称影响主要表现在春季,即春季最高气温和气温日较差对植被NDVI主要表现为负相关,而春季最低气温对植被NDVI主要表现为正相关。研究结果可为进一步了解全球气候变暖背景下植被春季物候及植被后期生长的季节性影响提供重要参考价值。; 张港栋包刚黄晓君元志辉温都日娜; 关键词：返青期气温日较差

基于CART决策树分类的沙漠化信息提取方法研究被引量：22: 2017年; 沙漠化是我国北方土地退化的主要形式之一,也是国内外研究中的重要环境问题。以民勤县为例,讨论了CART(Classification and Regression Tree)决策树在沙漠化研究中的应用,并使用Landsat8OLI遥感影像为数据源,构建了一种可行的用于研究区的沙漠化信息提取规则,进行地表沙漠化信息提取。结果表明:所构建的决策树模型结构简单,沙漠化提取效果较好;在研究区域达到87.70%的分类精度,Kappa系数为0.848 4,分类精度也较高。同时,归一化裸露指数(NDBI)和地表反照率(Albedo)是两个明显的沙漠化特征量,在沙漠化提取中起着重要作用。然而,CART决策树作为一种基于监督的分类方法,模型构建时,选择相对较高质量的训练样本和准确合理的输入端变量,可大大提高沙漠化信息的提取精度。; 吕利利颉耀文黄晓君张秀霞李汝嫣; 关键词：遥感影像沙漠化信息提取

基于高光谱特征的雅氏落叶松尺蠖虫口密度估算被引量：2: 2021年; 【目的】多年来,蒙古高原典型落叶松害虫雅氏落叶松尺蠖Eeannis jacobsoni发生频繁,使森林生态系统遭到严重破坏。虫口密度可直接描述森林虫害严重程度,进而及时、快速获得害虫虫口密度信息显得极为重要。本研究旨在依据雅氏落叶松尺蠖暴发区的落叶松光谱实测数据和虫口密度数据,构建基于高光谱特征的虫口密度估算方法。【方法】以蒙古国后杭爱省和肯特省4个地点雅氏落叶松尺蠖暴发区为试验区。首先从这4个试验区选取不同程度受害的110株西伯利亚落叶松Larix sibirica样本树,调查虫口密度和测量冠层光谱反射率;其次通过光谱反射率数据获得微分光谱反射率(differential spectral reflectance,DSR)和计算改进型光谱指数(modified spectral index,MSI);再次运用多项式曲线拟合法,分析DSR和MSI对虫口密度的敏感性;然后借助连续投影算法(successive projection algorithm,SPA)提取敏感DSR和MSI;最后利用敏感DSR和MSI,结合多项式回归(polynomial regression,PR)和支持向量机回归(support vector machine regression,SVMR)算法,建立雅氏落叶松尺蠖虫口密度估算模型,并评定了其精度。【结果】DSR的敏感波段主要在黄边和红边波段内,其中572 nm的敏感性最显著(R2=0.5821,P<0.001),MSI的最敏感指数为TVI(R2=0.5386,P<0.001);TVI(R2CV=0.6323,RMSECV=0.1513)比DSR572(R2CV=0.5581,RMSECV=0.1649)估算精度高,而多个DSR(R2=0.7309,RMSECV=0.1347)比多个MSI(R2CV=0.6537,RMSECV=0.1453)更有估算潜力,其中SVMR模型性能始终优于PR模型,说明SVMR更加适用于虫口密度估算。【结论】MSI和DSR可作为虫口密度估算的敏感指标,多项式曲线拟合法能够挖掘MSI和DSR对虫口密度的敏感性;SPA是虫口密度敏感光谱特征提取的一种有效方法,其提取的DSR敏感指标和MSI敏感指数充分捕捉了针叶叶绿素吸收特征、水分吸收特征以及针叶细胞受损引起的反射特征。该研究不仅为利用; 白力嘎黄晓君Ganbat DASHZEBEGDMungunkhuyag ARIUNAADTsagaantsooj NANZADDAltanchimeg DORJSUREN包刚包刚佟斯琴银山包玉海; 关键词：落叶松虫口密度

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