游炯
- 作品数：7 被引量：47H指数：3
- 供职机构：中华人民共和国农业部规划设计研究院更多>>
- 发文基金：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经济管理天文地球更多>>
- 土地覆盖信息尺度转换的判别空间方法被引量：1
- 2013年
- 提出了土地覆盖信息尺度转换的判别空间方法,选取判别向量并对其进行尺度转换,以不同尺度的判别向量构建多尺度判别空间模型,通过在判别空间中进行土地覆盖分类,实现不同分辨率土地覆盖信息的尺度转换。将此方法与常规的优势法和中心点法做尺度效应对比分析,并对各尺度上两种不同分类方法在判别空间中的土地覆盖分类结果进行比较。实验结果表明,该方法进行升尺度转换的结果比常规方法更加稳健,信息缺损更小,从而验证了其在土地覆盖信息尺度转换方面的有效性和适用性。
- 游炯张景雄
- 基于改进多元纹理信息模型和GF-1影像的县域冬小麦面积提取被引量：28
- 2016年
- 作物面积监测具有较强的时效性,应用不断发展的遥感技术能够及时可靠地监测主要作物的种植面积。该文围绕国产高分一号卫星(GF-1)农业应用关键技术,研究县域尺度农作物种植面积快速准确提取的方法。在考虑多光谱遥感影像空间相关性的基础上,利用矩阵分解和距离空间转换等数学工具设计一种改进多元纹理信息(modified multivariate texture,MMT)提取模型,实现基于GF-1遥感影像的改进多元纹理信息提取、纹理与光谱信息融合以及基于融合影像分类的县域尺度冬小麦识别和面积提取。选用冬小麦出苗和越冬2期GF-1宽视场影像,结合地面实测数据和最佳识别时相遥感参考数据,对比分析基于光谱信息、单变量纹理与光谱融合信息、改进多元纹理与光谱融合信息的3种冬小麦识别和面积量算结果,实现对改进多元纹理信息效果以及小区域和较大区域上冬小麦面积提取的精度验证。试验结果表明:1)与基于其他2种传统分类特征信息的结果相比,改进多元纹理信息的加入能够显著提高冬小麦识别精度(出苗期提高4.12%和2.36%,越冬期提高2.59%和0.94%);2)在不考虑影像质量、生育期和地面样方测量精度等客观因素的影响下,基于该文方法的小区域内冬小麦面积提取精度普遍优于90%;3)在冬小麦长势稳定的时相(越冬期),基于该文方法的较大区域冬小麦面积量算结果能够达到接近最佳识别时相(孕穗期)的面积提取精度,二者的一致性程度超过97%。因而,利用GF-1宽视场影像能够有效提取县域尺度冬小麦种植面积,可为农作物监测业务运行提供遥感数据保障。
- 游炯裴志远王飞吴全郭琳
- 关键词：纹理面积提取冬小麦
- 遥感调查中耕地解译面积精准核算被引量：10
- 2016年
- 扣除小地物和线状地物是提高遥感调查中耕地解译面积精度的重要手段。该文选择安徽省濉溪县为研究区,以高分1号16 m多光谱影像作为数据源,在解译耕地面积的基础上,采用遥感解译与GIS空间运算相结合的方法对线状地物进行扣除,采用布设抽样样方的方法对小地物进行扣除,对研究区耕地解译面积进行精准核算。结果表明:1)濉溪县解译耕地面积为1 320.64 km^2,广泛分布于全区,主要集中在中部和南部的四铺镇、百善镇、铁佛镇等地区,北部地区耕地分布相对较少;2)濉溪县共有45.14 km^2的线状地物被解译为耕地,占整个研究区耕地解译面积的3.42%;3)濉溪县小地物平均扣除系数为3.51%,遥感解译耕地面积中有44.77 km2的小地物被解译为耕地;4)扣除线状地物和小地物后,濉溪县耕地面积为1 230.73 km^2,全县解译耕地面积误差由6.57%降到0.68%,全部样方遥感解译平均误差的总体差异并不明显,单个样方在扣除小地物前后存在一定的差异。研究可为提高耕地解译面积精度提供思路与借鉴。
- 易湘生马尚杰游炯吴全何亚娟郭琳付野
- 关键词：遥感土地利用耕地线状地物
- 基于GF-1影像的冬小麦种植面积核算及直补政策实施评价被引量：14
- 2016年
- 粮食直接补贴政策的实施,对于促进粮食生产和农民增收、推动农业农村发展发挥了积极的作用。补贴资金发放的精准程度在一定程度上影响着财政资金的支农效率。该文拟研究基于卫星数据进行粮食直补政策落实效果评价的可行性。以安徽省濉溪县为研究区,采用GF-1卫星16 m多光谱影像,在扣除线状地物、小地物的基础上,精准核算冬小麦种植面积。以乡镇为单位,比较统计发放面积与遥感核算面积,完成基于GF-1卫星数据的粮食补贴政策落实效果评价。结果表明:1)全县范围内,冬小麦直补发放统计面积与遥感核算面积较为吻合。直补发放统计面积为1 239.17 km^2,遥感核算面积为1 227.37 km^2,相对误差仅为0.96%;2)在乡镇尺度上,11个乡镇和1个开发区中共5个乡镇直补发放统计面积与遥感核算面积的相对误差<10%,8个乡镇<13%。相对误差最大的开发区、濉溪镇2个乡镇,以工商业用地为主,冬小麦种植面积少,地块零碎,遥感解译难度大。整体上,直补发放统计面积与遥感核算面积的Nash-Sutcliffe系数(Nash-Sutcliffe coefficient,ENS)为0.90,决定系数为0.93,两者相关程度较高。研究可为改进完善粮食补贴政策提供参考提供依据。
- 马尚杰易湘生游炯郭琳娄径
- 关键词：遥感GIS粮食直补政策
- 基于判别空间的土地覆盖尺度效应分析
- 2013年
- 基于判别空间模型方法,根据尺度转换的信息守恒原则,利用2008年张掖地区的一景SPOT5高分辨率影像对土地覆盖信息的尺度效应进行研究和分析。结果表明,基于判别空间的土地覆盖尺度转换精度优于常规的基于择多原理方法的结果,分类前后土地覆盖图的信息一致度高,且尺度转换前后单个地物类别的面积比例相对误差小,说明了基于判别空间的土地覆盖信息尺度转换方法的有效性。
- 游炯张景雄
- 关键词：AMI
- 基于判别空间条件熵加权的土地覆盖分类方法研究被引量：1
- 2012年
- 针对遥感专题类别信息的机理问题,从土地覆盖参考数据的偏差程度对分类精度的影响角度,提出了一种基于判别空间条件熵加权的土地覆盖分类方法。引入判别空间模型概念,基于此模型生成土地覆盖数据类别,并分析了土地覆盖信息类别与数据类别的语义偏差出现的深层次原因;计算信息类别与数据类别的对应关系矩阵,据此得到二者的条件熵,实现对土地覆盖信息类别与数据类别的语义偏差的量化;根据信息类别与数据类别的条件熵计算修正判别变量的权重因子,实现基于判别空间条件熵加权的土地覆盖分类。采用一景SPOT-5影像进行分类实验,并利用同一地区的Landsat 5TM影像进行方法验证。实验表明,条件熵加权修正方法使土地覆盖分类精度有了显著提高,并对不同分辨率的遥感影像具有适用性。
- 游炯张景雄
- 关键词：信息类别条件熵土地覆盖分类
- 水稻遥感识别偏差修正的地统计学方法被引量：1
- 2013年
- 为了进一步提高农作物遥感识别精度,充分利用高分辨率遥感影像上不同地物之间的邻域空间关系,提出农作物遥感识别偏差修正的地统计学方法。该方法综合考虑目标地物的光谱特征与空间信息,以类别隶属度偏差为研究对象,首先利用类别指示向量和类别后验概率向量之间的差异实现目标地物的类别隶属度偏差量化,然后对训练样本的类别隶属度偏差进行变异函数建模,并采用带局部均值的简单克里格插值方法预测总体类别隶属度偏差,之后用总体偏差的预测值对光谱分类所得的类别后验概率进行修正,重新确定识别结果,实现农作物遥感识别的偏差修正。以安徽省南部的一景SPOT-5影像覆盖范围为研究区,选择2块典型区域分别作为试验区和验证区,以一季稻和晚稻为目标农作物,以支持向量机作为光谱分类的分类器,建立了水稻遥感识别的偏差修正流程;采用地面实测数据对修正效果进行评估,并与最大似然分类、模糊分类和支持向量机分类的结果进行比较。试验结果表明,该方法的总体分类精度能够达到90%以上,与传统分类方法相比,总体精度提高了近14%;且该方法能够大幅提高一季稻和晚稻的生产者精度和用户精度,有效改善了研究区的水稻识别结果,可以为中国南方复杂种植条件下的水稻识别提供参考。
- 游炯裴志远徐振宇娄径
- 关键词：遥感变异函数克里格插值水稻
