科研产出
基于Geo-WebServices的农田环境动态监测与评价分析系统
《农业工程学报 》 2013 EI 北大核心 CSCD
摘要：为实现农田环境质量数据的在线共享、查询统计与评价分析服务,该文结合地统计学及农田环境质量监测相关专业知识建立采样点布设优选评价模型,并基于GIS、GNSS、角色访问控制等技术,设计开发了农田环境动态监测与评价分析系统。应用证明,系统采用Geo-WebServices技术能够实现分布式存储的极高分辨率遥感影像和大比例尺基础地理数据等数据服务的实时在线集成与共享,提高了数据分析精度,也解决了高精度基础空间数据的共享安全性及数据版权的问题;能依据角色分配用户权限,使得系统安全可靠;能灵活定制与管理农田环境监测评价与预警分析等模型,并实现从采样布设优选评价、采样点数据预处理、环境质量评价与预警分析及结果多方式直观的可视化等全流程的动态监测分析功能,系统能有效应用于农田环境质量监测与管理。
关键词： 农田 监测 环境评价系统 Geo-WebServices
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利用多时相HJ-CCD遥感影像监测玉米粘虫灾情空间分布
《农业工程学报 》 2013 EI 北大核心 CSCD
摘要：为了探索运用遥感技术监测玉米粘虫灾情的方法,该文通过分析粘虫发生前期、中期和后期的多时相环境减灾卫星CCD影像和野外定位观测的叶片生物量数据,计算并比较了多种植被指数与叶片生物量的相关关系,最终构建了基于重归一化植被指数(renormalized difference vegetation index,RDVI)多时相的叶片生物量定量模型,并采用野外另一组样本对监测结果进行精度验证。结果表明,玉米叶片生物量遥感监测模型的决定系数为0.7376,均方根误差为43.26g/m2。根据叶片生物量与粘虫灾害严重度的关系,进行玉米粘虫灾情严重度及空间分布监测,结果与当地农业部门实际调查结果基本一致。因此,运用多时相HJ-CCD遥感影像可以实现玉米粘虫灾情程度及空间分布的有效监测,为农业部门客观评价玉米粘虫灾害损失提供了方法支持。
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基于时间序列环境卫星影像的作物分类识别
《农业工程学报 》 2013 EI 北大核心 CSCD
摘要：环境星影像具有较高的时间和空间分辨率,利用其时序遥感数据进行作物信息提取优势明显。该文以黑龙江垦区友谊农场作物为研究对象,利用2010年6月至9月共10景HJ-CCD数据进行作物种植分类信息提取。首先,通过SPLINE算法对云影响区域插值去噪,重构时间序列影像数据;其次,通过分析试验区主要作物的光谱和植被指数时序变化特征,构建基于决策树分层分类的主要作物遥感分类模型,成功提取了黑龙江友谊农场大豆、玉米和水稻的种植信息,分类总体精度达到96.33%。同时,将分类结果同基于时间序列植被指数影像的支持向量机和最大似然法分类结果相比较,结果表明,决策树分类效果最好,支持向量机次之,最大似然分类较差。研究表明,通过去云处理后构建的时间序列HJ卫星遥感影像,结合作物的光谱和典型植被指数时序变化特征,借助于决策树分类方法能够有效提高黑龙江垦区主要种植作物分类的准确性和精度。
关键词： 遥感 作物 分类 时间序列分析 决策树 HJ-CCD
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基于叶片光谱分析的小麦白粉病与条锈病区分及病情反演研究
《光谱学与光谱分析 》 2013 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：小麦条锈病和白粉病作为我国麦区两种重要病害,在田间常同时发生,为病害防治管理带来困难。基于实验测试获得白粉病、条锈病叶片光谱数据,探讨采用光谱分析对两种病害进行区分识别及严重度监测的可行性。通过相关分析和独立T检验,筛选出对白粉病和条锈病敏感度差异较显著的波段及光谱特征,包括665～684,718～726nm等6个波段范围,以及DEP550-770,SIWSI等11个光谱特征。基于这些波段和特征,采用FLDA构建病害判别模型;借助PLSR分析构建病情严重度反演模型。研究结果表明,筛选得到的反射率波段和光谱特征能够较好地区分两种病害,判别模型总体精度达到80%以上,准确度较高。其中,染病比率超过20%的病叶区分和识别精度可达95%。同时,分别基于两种病害敏感光谱特征构建的病情严重度反演模型能够较好地估测病情严重度,两种病害估测均方根误差均低于15%。上述叶片尺度小麦白粉病和条锈病区分和严重度反演模型为进一步研究两种病害冠层尺度的区分和监测提供基础。
关键词： 高光谱 条锈病 白粉病 费氏线性判别分析 偏最小二乘回归分析
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不同光谱成分条件下叶用莴苣矿质元素吸收分析
《光谱学与光谱分析 》 2013 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：以叶用莴苣为试验材料,应用ICP-AES等技术,研究了不同光谱成分及其组合条件下生菜对矿质元素的吸收特性。结果显示:(1)生菜常量、微量矿质元素含量比约为Ca:Mg:K:Na:P=5.5:2.5:2.3:1.5:1.0,Fe:Mn:Zn:Cu:B=25.9:5.9:2.8:1.1:1.0,且LED及荧光灯处理下的生菜各元素含量均高于自然光,差异显著;(2)生菜在红蓝组合LED光R/B=1:2.75处理下对K,P,Ca,Mg,B元素的吸收量及累积量均达最大,LED及荧光灯红光均可显著促进生菜对Fe和Cu元素的吸收;(3)矿质元素含量较高及干物质积累量较高的处理均为LED灯R/B=1:2.75和B/W=1:1。
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基于相似性分析及线性光谱混合模型的双季稻面积估算
《农业工程学报 》 2013 EI 北大核心 CSCD
摘要：为了解决大范围水稻种植信息提取时的混合像元问题,以便能够准确及时地获取水稻信息、指导水稻生产、保证粮食安全,该文提出了一种基于相似性分析和线性光谱混合模型复合的水稻提取业务化方法。以江西省为研究区,利用2010年4月15日至2010年10月31日的MODIS合成地表反射率数据(MODIS09A1),计算出时间序列MODIS-EVI指数,运用Savizky-Golay滤波方法对其进行平滑处理减少云等噪声的影响。根据双季稻的生长规律,结合野外调查和HJ-1ACCD2影像,确定双季稻样点,提取出标准双季稻EVI生长变化曲线,构建图像像元相似性指数,然后采用线性光谱混合像元分解模型对疑似双季稻像元进行混合像元分解,获得江西省双季稻种植面积信息的分布情况。结果显示,运用该方法提取的江西省双季稻种植分布情况与实际情况吻合,与江西省2010年统计年鉴中全省双季稻种植面积相比,提取精度为93%,精度较理想,与各地区统计面积相关性较好,R2=0.9659,可以为今后高精度水稻种植信息业务化的提取提供参考。
关键词： 粮食 遥感 图像处理 双季稻 相似性指数 混合像元分解 面积提取
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固体碳源填充床反应器脱除污水硝态氮效能的预测模型
《农业工程学报 》 2013 EI 北大核心 CSCD
摘要：为了预测固相反硝化反应器出水的硝酸盐浓度,优化工艺参数,以聚羟基丁酸戊酸共聚酯[Poly(3-Hydroxybutyrate-co-3-Hydroxyvalerate),PHBV]作为反应器的碳源和生物膜载体,对受硝酸盐污染的水进行生物反硝化脱氮。采用Box-Behnken试验设计,利用响应曲面法研究了反应器出水硝态氮浓度与进水硝态氮浓度、水力停留时间(hydraulic retention time,HRT)和温度之间的关系,建立了以出水硝态氮浓度为响应值的二次多项式回归模型。该数学模型可以定量描述进水硝态氮浓度、HRT和温度对出水硝态氮浓度的影响,模型预测值与试验值能吻合较好。方差分析结果表明,进水硝态氮浓度、温度和HRT及其交互作用对响应值均具有显著性影响(P<0.05)。
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基于支持向量机回归的冬小麦叶面积指数遥感反演
《农业工程学报 》 2013 EI 北大核心 CSCD
摘要：利用单一植被指数反演叶面积指数(LAI)时,存在不同程度的饱和性且每种指数只能包含部分波段的信息,该文提出利用支持向量机回归的方法进行叶面积指数的反演,可以用更多的波段信息作为输入参数以提高LAI反演精度。选取冬小麦起身期、拔节期和灌浆期的实测光谱和叶面积指数数据,用统计回归的方法分别建立NDVI-LAI和RVI-LAI模型,用支持向量机回归(SVR)方法分别建立以NDVI、RVI以及蓝、绿、红和近红外4个波段数据作为输入参数的回归预测模型,即NDVI-SVR、RVI-SVR和NRGB-SVR模型。上述5个模型分别利用对应时期的环境星HJ-CCD数据进行验证。结果表明:NDVI和RVI与叶面积指数(LAI)的回归模型预测的结果与实测值的RMSE分别为0.98与0.97;预测精度分别为59.2%与59.3%。以NDVI和RVI结合实测叶面积指数(LAI)训练并预测的结果与实测值的均方根误差RMSE分别为0.71与0.83预测精度分别为70.4%与67.1%。以蓝(B)、绿(G)、红(R)以及近红外(NIR)波段作为输入参数回归并预测的RMSE值为0.42,预测精度为81.7%。通过支持向量机回归预测具有更好的拟合效果,可以输入更多波段信息,提高了叶面积遥感反演精度,对冬小麦的多个生育期均具有较好的适用性。
关键词： 遥感 光谱分析 支持向量机 反演 叶面积指数 植被指数
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基于近地面高光谱影像的冬小麦日光诱导叶绿素荧光提取与分析
《光谱学与光谱分析 》 2013 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：结合FluorMOD模型模拟数据与利用光谱分辨率3.3nm、光谱采样间隔为0.71～0.74nm近地面成像高光谱系统获取的抽穗期小麦高光谱影像比较3种基于夫琅和费线暗线的提取方法(FLD,3FLD和iFLD)的精确性和稳定性。结果表明当光谱分辨率为3.3nm时,在760nm附近的O2-A波段可以有效提取日光诱导叶绿素荧光,而在687nm附近的O2-B波段不适合。当存在噪声时,FLD和3FLD的稳定性高于iFLD,FLD倾向于高估荧光值。
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基于WMSN的作物环境与长势远程监测系统
《农业机械学报 》 2013 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对目前田间监测主要是物理数据而缺少多媒体数据的问题,设计一种基于无线多媒体传感器网络(WMSN)的作物环境与长势远程监测系统。阐述了该系统存在的显著优势;设计了Hi3512和CC2430硬件电路关键部分和软件系统,解决了作物环境信息与多媒体长势信息融合的关键问题;实现了4间温室内不同监测点温湿度、光照度及4路视频信号的动态监测。实验结果表明,该作物环境与长势远程监控系统稳定可靠,实时精确,能实现多媒体数据采集、H.264压缩、3G传输、PC显示和温湿度、光照度传感器节点的ZigBee组网。
关键词： 无线多媒体传感器网络 作物生产信息 嵌入式系统 视频压缩 远程监控
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