王妍
- 作品数：8 被引量：74H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：国家自然科学基金公益性行业(农业)科研专项北京市科技新星计划更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术更多>>
- 农作物品质遥感反演研究进展被引量：2
- 2012年
- 当今农业生产管理迫切需要直接迅速的信息指导。随着科技水平的不断提高,通过利用不同遥感技术手段,实现实时监测农作物生长过程中的主要影响因子,使无损预测预报农作物品质成为可能。通过分析几种农作物的主要品质性状及形成影响因素,在归纳农作物品质监测常用光谱参量的基础上,从地面平台和航天航空平台两方面分别介绍近年来国内外主要研究进展,总结农作物品质遥感监测模型建立使用的主要算法,综合分析农作物品质遥感监测技术实现过程中存在的若干问题,同时提出相应的解决措施,并对遥感监测技术进行了展望。
- 王君婵谭昌伟朱新开李春燕王妍童璐郭文善
- 关键词：农作物遥感
- 基于氮素叶绿素关系的冬小麦籽粒蛋白质含量高光谱反演被引量：3
- 2013年
- 为进一步提高光谱数据反演小麦籽粒蛋白质含量的精度以及反演模型的可解释性,研究以籽粒蛋白质含量(GPC)-氮素-叶绿素之间的关系为载体,通过叶绿素筛选相关植被指数,采用偏最小二乘回归(PLS)方法建立GPC反演模型。结果表明,开花期是监测籽粒蛋白质含量的最优时期。开花期氮素与对应密度叶绿素的相关性较高。通过筛选出与叶绿素密切相关的植被指数,利用PLS建立籽粒蛋白质含量反演模型,模型决定系数R2为0.77,RMSE为0.95%,用其他年份数据进行模型验证,结果显示RMSE达到1.22%。本研究表明:基于氮素、叶绿素关系建立PLS反演模型能够实现不同年份GPC光谱遥感反演,且模型在年际间表现出较高的精度和稳定性。
- 王妍徐新刚郭文善王芊谭昌伟李存军
- 关键词：氮素叶绿素籽粒蛋白质含量
- 一种从空间采样点数据集中检测奇异样点的方法
- 本发明公开一种从空间采样点数据集中检测奇异样点的方法，该方法包括：S1.获取空间采样点数据集文件；S2.建立采样点数据集相对应的泰森多边形数据集，并建立采样点与其相应的泰森多边形的对应关系表；S3.根据所述对应关系表，查...
- 潘瑜春王妍高秉博李淑华郜允兵郝星耀刘玉唐秀美任艳敏
- 文献传递
- 基于线性回归的冬小麦籽粒淀粉含量卫星遥感预测模型被引量：1
- 2011年
- 以环境减灾卫星HJ及与其同步或准同步实地观测的冬小麦长势参数和籽粒品质指标为基础,分析了试验样点卫星遥感变量、叶片SPAD值及开花期冬小麦籽粒淀粉含量间的相关性,建立及评价运用HJ影像遥感变量监测冬小麦籽粒淀粉含量的间接定量关系模型。结果表明:应用HJ影像数据监测冬小麦籽粒淀粉含量是可行的。归一化遥感植被指数NDVI可作为预测籽粒淀粉含量的敏感遥感光谱指数;以此为基础可建立冬小麦品质遥感预测模型,为遥感技术监测小麦品质提供理论依据,也为农业生产进行实时指导提供实时信息支持。
- 王君婵谭昌伟朱新开李春燕王妍童璐施乐郭文善
- 关键词：冬小麦开花期淀粉含量
- 利用Landsat TM遥感数据监测冬小麦开花期主要长势参数被引量：26
- 2011年
- 为精准农业技术体系中的小麦农艺处方管理决策提供详尽的全局性信息,该文以2007-2009年试验实测数据为基础,以Landsat TM影像为遥感数据源,分析了试验样点开花期冬小麦主要长势参数与品质和产量间以及与卫星遥感变量间的相关性,分别建立及评价了TM影像遥感变量监测冬小麦开花期SPAD值、生物量、叶面积指数和叶片氮含量的模型。结果表明:冬小麦开花期,选用作物氮反射指数、近红外波段反射率和归一化植被指数这些遥感变量分别反演冬小麦SPAD值、生物量、叶面积指数和叶片氮含量是可行的;SPAD值、生物量、叶面积指数和叶片氮含量遥感监测模型的精度较高,均方根误差分别为3.12、216.5kg/hm2、0.269和0.162,以此为基础,制作出具有实际农学意义的冬小麦开花期不同等级SPAD值、生物量、叶面积指数和叶片氮含量遥感监测专题图,实现了主要长势参数空间分布量化表达。基于卫星影像的农田面状信息获取技术克服了点状信息的不足,为农业生产管理决策及时提供信息支持,使该研究技术更利于大面积应用和推广。
- 谭昌伟王纪华赵春江王妍王君婵童璐朱新开郭文善
- 关键词：遥感LANDSAT冬小麦
- 基于灰度关联分析的冬小麦叶片含水量高光谱估测被引量：16
- 2012年
- 尝试应用灰色关联分析方法(GRA)分析典型的水分植被指数(WVI)和水分含量(LWC)间的关联度,然后选择对冬小麦叶片水含量敏感的指数,比较SRM-PLS(逐步回归-偏最小二乘)方法和PLS方法估算LWC的精度。首先,对冬小麦WVI与LWC进行灰色关联分析,筛选出对冬小麦LWC敏感的WVI;其次,利用筛选出的敏感WVI,分别用PLS-SRM方法和PLS两种方式估算冬小麦LWC;然后对两种方式进行比较,选择最高决定系数(R2)和最小均方根误差(RMSE)的LWC估算模型来估算冬小麦LWC。结果表明:在整个生育期用PLS和PLS-SRM方法估算LWC,R2和RMSE分别为0.605和0.575,4.75%和7.35%。研究表明:先使用GRA对WVI和LWC进行关联度分析,再用PLS或PLS-SRM方法可以提高冬小麦的LWC估算精度。
- 金秀良徐新刚王纪华李鑫川王妍谭昌伟朱新开郭文善
- 关键词：叶片含水量灰色关联分析偏最小二乘法冬小麦
- 基于Landsat TM影像的冬小麦拔节期主要长势参数遥感监测被引量：21
- 2011年
- 【目的】强化冬小麦长势遥感监测机制,为田间生产管理提供信息支撑。【方法】以2007—2009年试验实测数据为基础,以Landsat TM影像为数据源,分析试验样点拔节期冬小麦主要长势参数与品质、产量以及卫星遥感变量间的相关性,分别建立及评价了TM影像遥感变量监测冬小麦拔节期叶面积指数(LAI)、生物量、SPAD值和叶片氮含量(LNC)的模型。【结果】冬小麦拔节期,选用中红外波段的反射率(B5)、归一化植被指数(NDVI)、DSW5和绿波段的反射率(B2)等遥感变量分别反演冬小麦的SPAD值、生物量、LAI和LNC是可行的;SPAD值、生物量、LAI和LNC遥感监测模型的精度较高,以此为基础,制作出了具有实际农学意义的冬小麦拔节期不同等级SPAD值、生物量、LAI和LNC遥感监测专题图,实现了主要长势参数空间分布量化表达。【结论】研究结果可为广大农学家、农业部门决策者和田间管理人员提供及时的农情信息。
- 谭昌伟王纪华朱新开王妍王君婵童璐郭文善
- 关键词：冬小麦LANDSATTM拔节期
- 基于新型植被指数对冬小麦蛋白质含量的估算研究被引量：8
- 2013年
- 小麦蛋白质含量是衡量小麦价格的一项重要指标。本文使用三年冬小麦蛋白质含量和光谱指数数据,用2008/2009和2009/2010年数据构建新的比率指数和乘积指数,并将灰色关联算法-偏最小二乘法(GRA-PLS)进行整合,尝试提高对冬小麦蛋白质含量估算的精度,用2011年/2012年数据进行验证。研究结果表明:比率指数与冬小麦蛋白质含量的相关系数要优于单一指数,单一指数和比率指数最高相关系数(r)分别为0.726和0.751,乘积指数也可改善部分单一指数的相关系数。通过GRA-PLS方法可以提高对冬小麦蛋白质含量的估算精度,单一指数、比率指数和乘积指数的决定系数(R2)分别为0.537,0.631和0.521,对应的均方根误差(RMSE)分别为0.665%,0.564%和0.574%。结果说明用新构建的比率指数和乘积指数,并使用GRA-PLS方法对冬小麦蛋白质含量估算是可行的。
- 金秀良徐新刚李振海王芊王妍李存军王纪华
- 关键词：蛋白质含量偏最小二乘法
