农业区域多光谱遥感影像亚像元定位研究

在对亚像元定位空间引力模型改进的基础上,提出了一种基于二次引力计算的亚像元定位模型,并在不同退化尺度下开展基于空间引力模型、像元交换模型和二次引力计算模型的亚像元定位精度比较研究。其中,数据源为人工影像和国产高分一号8 m空间分辨率遥感影像,研究对象为中国北方黄淮海区典型区域夏收作物。结果表明,在不同退化尺度条件下,所提二次引力计算模型(DSGM)可有效进行亚像元定位,且定位精度均优于空间引力模型和像元交换模型。其中,在亚像元分割尺度为6的人工影像实验中,二次引力计算模型亚像元定位总体精度和kappa系数分别为93.90%和0.818,比K-mean硬分类精度分别提高3.76%和0.254,比空间引力模型亚像元定位精度分别提高2.25%和0.160,比像元交换模型亚像元定位精度分别提高2.45%和0.173;在亚像元分割尺度为4的遥感影像实验中,二次引力计算模型亚像元定位总体精度和kappa系数分别为83.13%和0.742,较K-mean硬分类精度分别提高9.50%和0.154,较空间引力模型亚像元定位精度分别提高5.44%和0.088,较像元交换模型亚像元定位精度分别提高6.39%和0.104。     

基于光谱解混的城市地物分类研究

高光谱遥感信息提取面临的突出问题是混合像元的广泛存在,如何有效地解译混合像元是高光谱遥感应用的关键问题。混合像元不仅影响地物的识别和分类精度,而且是遥感技术向定量化发展的重要障碍,混合像元分解是解决混合像元问题最有效的方法,能够克服高光谱图像空间分辨率的限制。针对传统混合像元分解算法的缺点,基于优化的候选端元判断方法及端元提取的并行设计方法,提出了一种优化的混合像元分解方法,实现了光谱特征信息和空间特征信息的有机融合。通过模拟高光谱数据和真实遥感图像进行仿真研究,实验结果表明,该方法能得到精确的端元和对应的丰度,获得较好的解混效果,为城市地物分类提供了有力支持。     

基于多/高光谱影像的农作物叶片像素自动提取方法

为了探明作物叶片像素提取的内在机理,设计适用于高光谱和多光谱影像的自动叶片提取方法,以实测高光谱和模拟多光谱影像为基础,通过特征转换、图像分割、边缘检测、基于梯度的断点连接4个步骤,最终实现了作物叶片的快速、准确、自动化提取。结果表明,EVI对作物叶片增强效果最好,NDVI次之,基于红边的植被指数效果最差。在叶片提取过程中,本方法所涉及的5个精度评价指标平均值均在0.94以上,分布于0.9478~0.9896,叶片提取精度极高。该方法相较于大津法（OTSU）、标记分水岭（Marker-watershed）等经典方法具有明显的优势,其提取精度分别提高了29%~98%,与全卷积神经网络（FCN）或随机森林（RF）基本相当。通过运用特征转化,局部自适应阈值分割和边缘检测相结合,可以实现基于高光谱、多光谱影像的叶片像素快速、准确、自动化提取;该方法可避免繁琐的样本标记,且对高光谱和多光谱影像的空间分辨率及尺寸要求较低,其提取结果可直接作为深度学习的标记样本或叶片尺度的表型参数反演的基础数据,具有推广价值。     

基于决策树和混合像元分解的玉米种植面积提取方法

Landsat 8影像具有较高空间分辨率和时间分辨率,长时间序列Landsat 8-NDVI曲线反映农作物的物候历、种植模式和种植结构信息,是精确提取玉米种植面积的理想数据源。基于时序Landsat 8-NDVI影像提取玉米种植面积的方法中,决策树方法快速、高效,可通过多阈值限定进行分类,但由于混合像元问题,如果阈值设置过宽,提取面积偏大;阈值设置过窄,提取面积偏小;混合像元分解通过计算端元组分丰度可以排除异质地类干扰。因此,以时序NDVI为数据源、耦合使用2种算法是精确提取作物种植面积的有效方法。本研究基于时序Landsat 8-NDVI,提取河北省保定市大田玉米的种植面积。首先,分析典型作物区的NDVI曲线特征,并构建决策树从而初步提取早播夏玉米、小麦夏玉米和春玉米的分布范围。然后,根据端元平均NDVI波谱曲线,进行3种玉米混合度分解,进而根据玉米丰度比例精确提取玉米种植面积。精度评价结果表明:利用本方法提取的玉米种植区总分类精度在98%以上,Kappa系数在0.97以上;所提取的玉米种植类型主要是夏玉米,春玉米种植主要集中在涿州市中部,这与实地调查结果一致。上述定量和定性的评价结果表明该方法可用于快速、精确提取玉米种植面积。     

基于无人机多光谱影像特征的最佳波段组合研究

针对卫星遥感影像分辨率低、时间周期长、波段冗余信息多等问题,利用无人机多光谱数据获取便捷、成本低、周期短的优势,以玛纳斯河畔为研究区,使用固定翼无人机搭载Micro MCA12 Snap多光谱传感器获取高分辨率多光谱影像。通过对多光谱影像数据标准差及相关性进行分析排序,结合OIF方法得到原始波段最佳组合,使用多种植被及水体指数、主成分分析、灰度共生矩阵确定信息量最大的光谱特征与纹理特征波段,提出将光谱特征、纹理特征信息与最佳波段指数结合的方法来确定地物分类最佳波段组合。实验结果表明,针对Micro MCA12 Snap多光谱传感器,可选择波段1、6、11、NDVI、NDWI以及灰度共生矩阵中的Mean参量作为其地物分类的最佳波段组合。感兴趣区域内非监督IsoData分类精度从83.57%提升到89.80%,监督的SVM分类精度从95.58%提升到99.76%。研究结果可为无人机多光谱遥感最佳波段组合选择提供借鉴和参考。     

基于多模态多目标优化的端元束提取方法研究

为解决高光谱影像受传感器及分辨率的影响所产生的光谱变化给解混造成的困扰,提出基于多模态多目标优化的端元束提取方法(MOPSOSCD)。对高光谱图像进行标号编码,采用基于索引的环形拓扑结构进行邻域的个体交互,通过邻域最优改进粒子群速度更新方式并整数化粒子位置更新。同时,根据高光谱图像空间特征,通过改进决策空间拥挤距离提高决策空间的多样性,再结合目标空间的拥挤距离进行综合排序,实现多模态多目标优化的粒子筛选。当粒子定向移动概率p_m为0.2、粒子数P为30及迭代次数M为400时,算法在MUUFL数据集上均方根误差(RMSE)及平均光谱角距离(mSAD)分别为0.008 8、0.111 2。通过对比试验,本文方法相较于VCA、DPSO等方法具有更高的提取精度和效率,为高光谱解混提供了更加准确的端元束提取方法。     

基于无人机多光谱影像的土地利用分类方法研究

土地利用分类是城市建设规划、水体变化监测、森林树种识别的前提,是土地资源可持续利用的基础.本研究以安徽省广德市西庄村为研究对象,基于无人机多光谱成像技术,采用8种监督分类方法,分析研究区的土地利用状况.在相同的分类条件下,支持向量机分类精度最高,总体分类精度达到了98.91％,kappa系数为0.99;其次是随机森林与...     

基于混合像元分解的分蘖期水稻基本苗数量估测方法研究

基本苗数量是反映水稻健康水平的重要依据,在分蘖期精准估测水稻基本苗数量可以指导后期的施肥量,从而调控水稻的最佳分蘖数。同时,对水稻长势监测和产量预测具有非常重要的意义。针对传统田间人工统计基本苗数量耗时长、成本高等问题,以江苏大学附属农场镇江润果农场分蘖期水稻为研究对象,利用大疆无人机（M600 Pro型）搭载多光谱相机（Rededge-MX型）获取水稻分蘖期多光谱数据,对原始图像进行图像拼接、辐射校正、几何校正等预处理操作,根据像元纯度系数提取土壤端元和植被端元,建立波谱库,然后按照完全约束最小二乘法的方法执行混合像元分解,构建植被覆盖度和水稻基本苗数量的回归模型。该研究方法获得的模型决定系数R2为0.891,均方根误差RMSE为4.6株/m2。而传统的像元二分法模型（基于NDVI、VDVI和GNDVI植被指数计算植被覆盖度）,其决定系数R2为0.834、0.744、0.642,其RMSE为5.7、7.1、8.4株/m2。试验结果表明,基于完全约束最小二乘法的混合像元分解模型评价指标均优于像元二分法模型。本文基于混合像元分解方法有效提高了水稻基本苗统计精度,并且生成了水稻基本苗数量反演图,可以直观统计基本苗数量,为分蘖期水稻补苗、间苗提供指导。     

结合影像光谱与地形因子的森林蓄积量估测模型

以资源三号卫星遥感图像为数据源,以内蒙古旺业甸林场为研究区域,通过外业调查获取的样地蓄积量真实值,对资源三号影像进行处理,获得对应样地的波段光谱值、光谱组合值及地形因子信息,应用多元回归分析,分别建立阔叶林和针叶林蓄积量估测模型。实验结果表明:蓄积量估测模型相关系数阔叶林为0.815,针叶林为0.761,说明资源三号卫星影像的光谱值、光谱组合值及地形因子与蓄积量具有较强的相关性,同时利用检验数据,得出模型的预估精度,其中阔叶林为85.3%,针叶林为91.9%,预估精度较高,研究表明利用资源三号卫星影像进行森林蓄积量估测具有很好的应用前景。     

无人机多光谱影像的马铃薯地上生物量估算撤回

在农作物生长发育以及生产管理中,地上生物量（AGB）是其重要的评估指标之一,推动AGB信息获取的高效性以及精准性在提升粮食供应以及贸易稳定性方面具有重要的现实意义。随着无人机技术的高速发展,依托于无人机平台的多光谱传感器AGB信息获取方式逐渐取代传统取样法测算方式。基于此,研究小组针对无人机多光谱影像在马铃薯AGB信息获取方面的重要性进行研究,采用随机实验方式,共设置密度实验、氮素实验以及钾肥实验3种试验区,通过差分GPS测定试验区三维空间,在晴朗无风的条件下对裸土期、块茎形成期、块茎增长期以及淀粉积累期内的作物多光谱数据进行采集,并进行AGB估算模型构建。仿真结果表明,利用作物光谱和结构信息建立的模型具有较好的准确率和稳定性,且基于PLSR方法构建的模型计算精准度相对较高。     

阿克苏河流域渗透系数空间变异性分析

为合理评价阿克苏河流域地下水资源,通过野外试验及收集前人研究成果运用传统统计学和地统计学相结合的方法对阿克苏河流域渗透系数进行空间变异性及结构分析.结果表明:阿克苏河流域渗透系数变化潜水比承压水大;潜水含水层渗透系数受外界条件等随机性因素影响较大,承压水受含水层位置、地层岩性等结构性因素影响较大,最优变异函数拟合模型分...     

微灌灌水器制造偏差系数的计算方法与研究

本文主要根据微灌灌水器的基本水力特性和一般通用的水力学计算公式q=KH~z,用最小二乘法原理和统计学的基本概念,推导出了灌水器的流态指数x、相关系数R和制造偏差C_(?)的计算方法并编制了计算程序。最后列出国外对各种型式灌水器制造偏差范围与产品的优劣分类方法。供开发研制、水力测试和工程设计人员参考。     

黄土丘陵沟壑区遥感影像信息面向对象分类方法提取

探索了基于面向对象分类方法提取黄土丘陵沟壑区高分辨率遥感影像土地信息的途径。以燕沟典型小流域为例,基于ALOS的多光谱、全色立体影像并辅以数字高程模型DEM和NDVI数据,进行面向对象的多尺度分割,利用阈值逐次提取与该区生态系统恢复、农业生产和生活实际密切相关的灌丛、林地、草地、耕地、果园、居住地和水体共7种土地利用类型,得到的分类精度为77.73%。     

Multi-spectral Image Analysis using Neural Network Algorithm for Inspection of Poultry Carcasses

A multi-spectral imaging technique was implemented in an on-line inspection system for the separation of wholesome and unwholesome chicken carcasses. A multi-spectral imaging system provided image information of the carcasses in the spectral and the frequency domains. The system acquires spectral images from the chicken on a moving shackle in real-time and processes these spectral data for classification. The spectral images of 540 and 700 nm wavelengths were useful for separating unwholesome carcasses having characteristics such as ascites, air sacculitis, bruise, cadaver, leukosis, septicemia and tumor from the wholesome carcasses based on spectral image pixel intensity and the intensity distribution of Fourier power spectra. The mean intensity of the wholesome carcasses scanned at 540 nm wavelength was higher (P⩽0·01) than the intensity of unwholesome carcasses. On the other hand, when Fourier spectrum pixel intensity at 700 nm wavelength was used, the intensity of wholesome carcasses was much lower (P⩽0·01) than unwholesome carcasses. The accuracies of neural classifiers were 100% for calibration and 93·3% for validation when combined spectral image pixel intensities of 540 and 700 nm wavelengths were used as inputs. The accuracies were 93·4% for calibration and 90% for validation when fast Fourier transforms of image intensity data of 700 nm wavelength were used as inputs for a neural network model.     

广东省灌溉水有效利用系数年度变化与影响因素关系分析

采用分形理论的位序-规模法,系统研究了广东省2005—2011年间样点灌区各年度灌溉水有效利用系数的尺度变异规律。结果表明,样点灌区灌溉水有效利用系数年度变化总体呈明显的双分形结构,分维值为5.95~10.92,整体呈逐年增大和均衡发展趋势。同时,基于优势分析法,种植结构、输配水、用水管理、灌溉技术和田间用水5类因素中,用水管理和灌溉技术因素贡献作用最大,占总贡献的48.25%。     

淮北平原冬小麦作物系数的变化规律研究

[目的]研究淮北平原冬小麦作物系数的时空变化规律.[方法]采用水量平衡法、涡度相关法和Bouchet互补关系理论,结合Penman-Montieth方程,计算得到1991-2018年淮北平原冬小麦的作物系数;采用线性拟合法、Mann-Kendall趋势检验法和突变检验法滑动t检验法,结合ArcGIS,研究了作物系数在淮...     

多变异来源的工序方法在机械制造过程中的应用

统计过程控制所用的传统的休哈特控制图只能控制单一变异来源。本文讨论了质量特征值来自多个变异来源的工序控制情况,通过多变异分析,提出了一种针对每个变异来源采用单值控制图分别进行控制的工序控制方法,并以轴加工为例介绍了这种方法的应用。     

近58年来宁夏可利用降水量多时间尺度变化特征分析

依据宁夏1951—2008年月降水及气温资料,计算了可利用降水序列。运用地统计方法、小波分析法及气候趋势系数等方法分析了宁夏近58年来可利用降水量的空间分布及多时间尺度变化特征。结果表明,宁夏多年平均可利用降水量68.5mm,自北向南依次增大;7—9月占全年的69.14%～77.48%;夏季可利用降水量占年值57.81%～67.44%,秋季次之(19.87%～27.27%),冬季最小;存在3年、6年与10年振荡周期;未来,宁夏大部分地区陆面蒸发呈增加趋势,增幅0.516～6.796mm/10a,且自北向南依次增大;各地年、夏季及秋季可利用降水量均呈减少趋势,中部干旱带减幅最大(9.839～15.779mm/10a),北部引黄灌区以5.784～8.477mm/10a幅度减少,南部山区则以6.741～8.229mm/10a的幅度减少。     

多缸柴油机燃烧过程缸间差异统计分析

分析了多缸柴油机产生缸间差异的原因,提出了采用统计学STUDENT试验方法判别多缸发动机缸间差异产生的原因。实测了一台四缸直喷式柴油机气缸压力,分析其平均指示压力、燃烧始点、最大气缸压力和最大压力升高率及对应相位等参数的波动与缸间差异,并对平均指示压力缸间差异进行统计分析。结果表明,该柴油机燃烧过程缸间差异较大,其产生的原因并非偶然,而是存在技术原因,需要进行改进。     

水分胁迫条件下羊草群落生育期双作物系数计算方法的验证

基于浑善达克沙地2005-2006两个不同水文年对羊草、拂子茅、冰草构成的羊草群落生育期中气象因子及生理因子野外观测试验数据,用联合国粮农组织FAO-56分册中介绍的方法计算了羊草群落生育期基本作物系数和土壤蒸发系数,并对基本作物系数进行了地区气象因素和牧草单叶气孔阻力校正。用校正后的作物系数模拟计算的蒸腾、蒸发量与实际观测值间进行了拟合相关图、拟合优度参数法的有效性检验。结果表明:计算的蒸发、蒸腾量与实测结果基本接近。考虑水分胁迫时,有条件的地区应该对作物系数进行地区气象因素和单叶气孔阻力校正。