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基于HJ-1A高光谱遥感数据的湟水流域典型农作物分类研究 被引量：26
1
作者 史飞飞 高小红 +2 位作者 杨灵玉 何林华 贾伟 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2017年第2期206-217,共12页
利用高光谱遥感技术识别农作物类型已经成为高光谱遥感研究的热点领域。以青海省湟水流域内油菜、小麦和青稞等典型农作物为分类对象,以HJ-1A HSI高光谱数据和GF-1 WFV高分辨率数据为数据源,探讨利用高光谱遥感影像进行农作物类型信息... 利用高光谱遥感技术识别农作物类型已经成为高光谱遥感研究的热点领域。以青海省湟水流域内油菜、小麦和青稞等典型农作物为分类对象,以HJ-1A HSI高光谱数据和GF-1 WFV高分辨率数据为数据源,探讨利用高光谱遥感影像进行农作物类型信息提取的方法。数据经预处理后,首先,利用WFV数据采用面向对象方法提取研究区农作物种植边界,并利用其对HSI高光谱影像进行种植区域提取;其次,将提取后的高光谱影像经数据形式变换获得包括:R、1/R、Log(R)、d(R)、d(Log(R))和CR共6种数据形式;最后,利用上述6种数据形式的全波段数据和经遗传算法GA-SVM进行光谱波段选取后的6种特征数据,采用支持向量机SVM方法进行农作物分类。结果表明:采用基于样本的面向对象分类方法提取耕地信息精度高且实现周期短;利用GA-SVM波段选取后的6种特征数据集进行农作物分类,其精度显著高于全波段数据集分类精度;6种数据变换形式中,d(Log(R))和CR是两种最优的高光谱分类数据形式,其全波段和特征波段数据进行农作物分类均能获得较好的分类精度,总体精度最高分别达88%和86%,而采用1/R、Log(R)和R数据形式需经GA-SVM光谱波段选取后才能获得较优分类精度。 展开更多
关键词 高光谱遥感 HJ-1A 农作物分类 支持向量机 遗传算法
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基于Hyperion影像植被光谱的土壤重金属含量空间分布反演——以青海省玉树县为例 被引量：19
2
作者 杨灵玉 高小红 +3 位作者 张威 史飞飞 何林华 贾伟 《应用生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期1775-1784,共10页
本研究主要探讨了利用Hyperion影像植被光谱估算土壤重金属含量的可行性.以野外采集的三江源区玉树县48个表层土壤样品As、Pb、Zn、Cd实验室测定含量值,以及从两景Hyperion影像提取的48个土壤样本点相应的176个植被光谱反射率波段及构建... 本研究主要探讨了利用Hyperion影像植被光谱估算土壤重金属含量的可行性.以野外采集的三江源区玉树县48个表层土壤样品As、Pb、Zn、Cd实验室测定含量值,以及从两景Hyperion影像提取的48个土壤样本点相应的176个植被光谱反射率波段及构建的5种植被指数为数据源,利用偏最小二乘回归方法(PLSR)建立土壤各重金属含量与上述两套Hyperion影像上提取的变量之间的估算模型.模型分别为176个植被光谱反射率波段与土壤各重金属含量间的估算模型(植被光谱反射率模型),和以5种植被指数作为自变量,与土壤各重金属含量建立的估算模型(综合植被指数模型).运用验证样本的4种重金属元素实测含量值的标准差与均方根误差的比值(RPD)作为检验标准,As、Pb两种模型RPD均小于1.4,不具备粗略估算能力;Zn、Cd两种模型RPD分别为1.53、1.46与1.46、1.42,均具备粗略估算能力.根据上述结果将Zn的光谱反射率估算模型与Hyperion影像相结合反演得到土壤重金属Zn含量的空间分布,Zn含量在214国道、308省道和乡镇附近偏高,主要受到较强的人类活动影响.表明运用Hyperion高光谱影像植被光谱反射率可以间接估算土壤Zn、Cd元素含量. 展开更多
关键词 高光谱影像 土壤重金属含量 偏最小二乘回归 植被光谱反射率 玉树县
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面向对象方法的复杂地形区地表覆盖信息提取 被引量：14
3
作者 贾伟 高小红 +2 位作者 杨灵玉 史飞飞 何林华 《兰州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期486-493,共8页
探讨在复杂地形区基于面向对象分类方法与中等分辨率的Landsat 8 OLI影像相结合能否获得较好的信息提取精度.结果表明:单波段标准差、多波段相关系数和最佳指数因子是选择波段的较优方案,可有效减少各波段间的信息冗余量.通过对研究区... 探讨在复杂地形区基于面向对象分类方法与中等分辨率的Landsat 8 OLI影像相结合能否获得较好的信息提取精度.结果表明:单波段标准差、多波段相关系数和最佳指数因子是选择波段的较优方案,可有效减少各波段间的信息冗余量.通过对研究区进行地理分区的方式建立每一地理子区的分类层次、设定分割参数及规则,根据地物类别的分布特征引入归一化植被指数、归一化建筑物指数、改进归一化差异水体指数、数字高程模型数据、坡度等与地类相关的专题数据,以提高复杂地形区分类精度;整个流域脑山区总分类精度最高,达88.33%,Kappa系数0.86. 展开更多
关键词 地表覆盖 面向对象分类方法 复杂地形区 地理分区 湟水流域
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集体经营性建设用地入市增值收益分配方式的影响因素分析——基于文昌农民的问卷调查 被引量：2
4
作者 刘民培 杨灵玉 颜洪平 《海南大学学报（人文社会科学版）》 2023年第1期58-66,共9页
研究农民对收益分配方式的意愿及其影响因素有助于完善收益分配机制、推进入市改革。论题基于入市试点地区海南省文昌市209份对农民的调查问卷,利用Logistic回归模型对增值收益分配方式的影响因素进行分析,研究发现(:1)近六成的农民选... 研究农民对收益分配方式的意愿及其影响因素有助于完善收益分配机制、推进入市改革。论题基于入市试点地区海南省文昌市209份对农民的调查问卷,利用Logistic回归模型对增值收益分配方式的影响因素进行分析,研究发现(:1)近六成的农民选择股权分配按期分红的增值收益分配方式(;2)年龄越大、对集体经济组织满意度越高、愿意将增值收益分给政府的农民偏向于选择股权分配按期分红的方式来分配土地增值收益,受教育程度越高、主要收入来源为非农业工作的农民偏向于选择一次性资金补偿的方式(;3)农民对入市政策的了解程度与其选择股权分配按期分红的方式相关性不强。据此提出完善增值收益分配机制的政策建议:提高集体经济组织管理能力,完善农村保障机制,设定合理的增值收益分配比例,健全入市后监管机制。 展开更多
关键词 集体经营性建设用地 增值收益 分配方式 农民意愿
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不同粒径土壤有机质含量可见光-近红外光谱估算研究-以湟水流域为例 被引量：6
5
作者 李冠稳 高小红 +6 位作者 杨灵玉 史飞飞 何林华 刘雪梅 谷晓天 肖云飞 马慧娟 《土壤通报》 CAS 北大核心 2017年第6期1360-1370,共11页
不同土壤粒径大小差异致使土壤光谱反射率不近相同,从而影响土壤有机质含量的预测精度。因此探索不同粒径下土壤有机质含量估算精度,可为有机质的精确估算以及减少样品的前期处理提供参考依据。本文将分别过10、20、60、100目筛的土样... 不同土壤粒径大小差异致使土壤光谱反射率不近相同,从而影响土壤有机质含量的预测精度。因此探索不同粒径下土壤有机质含量估算精度,可为有机质的精确估算以及减少样品的前期处理提供参考依据。本文将分别过10、20、60、100目筛的土样于暗室内进行350~2500 nm波段光谱反射率测量,经多元散射校正(MSC)与小波变换(WT)平滑去噪后,首先将原始光谱(R)及其数学形式包括反射率倒数(1/R)、反射率对数(lgR)、反射率根号(R^(1/2))进行一阶微分变换,然后采用遗传算法结合偏最小二乘法(GA-PLS)筛选土壤有机质含量特征波段区间,再将R、R'及特征波段(CHR)作为偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机(SVM)的输入波段进行有机质含量建模。结果表明:1)土壤粒径越小,光谱反射率越高,特别是当波长大于600 nm时,反射率明显增加;2)土壤有机质含量的特征波段主要位于426~447 nm,1427~1459 nm,1948~1958nm,1970~1991 nm,2012~2039 nm,2165~2186 nm谱区;3)采用GA-PLS算法挑选特征波段建立SOM估算模型,模型精度和预测能力明显高于R和R';4)利用SVM方法建模模型精度明显高于PLSR方法;5)样本容量较大时,采用1mm(20目)粒径光谱数据建模最佳。 展开更多
关键词 不同粒径 有机质 遗传算法结合偏最小二乘 偏最小二乘和支持向量机 湟水流域
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基于Landsat 8 OLI影像的三江源区表层土壤全氮空间格局反演 被引量：5
6
作者 贾伟 高小红 +3 位作者 杨扬 张威 杨灵玉 田成明 《干旱区研究》 CSCD 北大核心 2015年第5期890-896,共7页
利用Landsat 8 OLI影像反演三江源区玉树、称多及玛多县的表层土壤全氮含量空间分布格局,选取光谱反射率（R）、光谱反射率的倒数（1/R）、光谱反射率倒数的对数〔lg（1/R）〕3个光谱指标,与表层土壤（0-30 cm）全氮实测数据进行相关性... 利用Landsat 8 OLI影像反演三江源区玉树、称多及玛多县的表层土壤全氮含量空间分布格局,选取光谱反射率（R）、光谱反射率的倒数（1/R）、光谱反射率倒数的对数〔lg（1/R）〕3个光谱指标,与表层土壤（0-30 cm）全氮实测数据进行相关性分析,筛选相关性最高的光谱指标,以达到显著性相关水平波段的主成分分量建立回归模型。结果表明：OLI影像的B1-B4和B7的R、1/R、lg（1/R）均与实测全氮数据达到显著性相关水平,以lg（1/R）变换最为明显;利用这5个波段lg（1/R）的第一、第二主成分建立负二次多项式回归模型,其中建模样本的R2为0.621,RMSE为2.075,验证样本的R2为0.730,RMSE为1.493,RPD为1.849,反演模型精度较高,稳定性较好。利用OLI影像可较好的估算表层土壤全氮含量的空间分布格局。 展开更多
关键词 土壤 全氮 LANDSAT 8 OLI影像 多光谱反演 三江源区
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基于地面高光谱数据的典型作物类型识别方法--以青海省湟水流域为例 被引量：4
7
作者 史飞飞 高小红 +2 位作者 杨灵玉 贾伟 何林华 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2016年第2期32-39,共8页
高光谱技术运用于农作物识别与分类目前已成为农业遥感应用领域前沿课题之一。使用ASD FieldSpec4地物光谱仪实测青海省湟水流域大豆、青稞、土豆、小麦和油菜5种典型作物冠层光谱,经数据预处理,利用1/R、d(R)、N(R)、log(R)、d(log(R))... 高光谱技术运用于农作物识别与分类目前已成为农业遥感应用领域前沿课题之一。使用ASD FieldSpec4地物光谱仪实测青海省湟水流域大豆、青稞、土豆、小麦和油菜5种典型作物冠层光谱,经数据预处理,利用1/R、d(R)、N(R)、log(R)、d(log(R))、d(N(R))6种光谱数据变换形式和在"绿峰"、"红谷"、"红边"、"光谱吸收特征区"提取的16种光谱特征变量的6种选取结果,分别构建基于BP神经网络的典型作物类型识别模型,通过模型精度比较以寻求用于高光谱农作物分类的有效光谱数据形式和光谱特征变量。结果表明:1/R、d(R)、log(R)、d(log(R))及d(N(R))5种数据变换形式能显著提高模型识别精度,以d(N(R))变换数据构建BPNN模型其辨识精度最高,总体分类精度达88%;在提取的16种光谱特征变量中,以变量数分别为16、14、12的3种选取方案构建BPNN模型其辨识精度较优,总体分类精度分别为88%、86%、84%;BPNN模型能较好地识别5种作物光谱,且采用选取光谱特征变量方法构建BPNN模型其网络训练效率和模型稳定性优于光谱数据变换方法构建BPNN模型。 展开更多
关键词 高光谱 作物识别 光谱变换 光谱特征变量 BPNN模型
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可见光-近红外光谱估算三江源区不同土壤全氮含量 被引量：2
8
作者 高小红 杨扬 +6 位作者 张威 贾伟 李金山 田成明 张艳娇 杨灵玉 何林华 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2015年第5期849-859,共11页
近年来可见光—近红外反射光谱已被广泛应用于估算土壤全氮含量,为大范围区域土壤全氮含量获取提供了一种快速、有效的方法。基于实验室测定的三江源区146个表层土壤（0---30cm）样品的反射光谱数据（350--2 500nm）与全氮含量数据;利... 近年来可见光—近红外反射光谱已被广泛应用于估算土壤全氮含量,为大范围区域土壤全氮含量获取提供了一种快速、有效的方法。基于实验室测定的三江源区146个表层土壤（0---30cm）样品的反射光谱数据（350--2 500nm）与全氮含量数据;利用偏最小二乘回归（PLSR）和反向传播神经网络（BPNN）两种模型方法与光谱反射率（REF）及其4种数学预处理变换相结合,分别建立分土壤类型样本和总体样本全氮估算模型;评估利用可见光—近红外光谱技术预测三江源区土壤全氮含量的能力。结果表明：BPNN模型的R2cal、R2val及验证RPD的平均值分别为0.87、0.81与2.28;而PLSR模型则相应为0.75、0.72和1.95;表明BPNN模型预测能力整体上要优于PLSR模型。BPNN与光谱各种形式的结合均具有良好、或接近良好预测全氮的能力;而PLSR与REF、倒数对数（Log（1/R））及波段深度（BD）的结合仅少部分具有良好估算能力、大部分则为粗略估算能力,一阶微分（FDR）和二阶微分（SDR）估算精度均较低,尤其是SDR（R2〈0.5,RPD=1.10--1.27）均不具备估算能力。总体样本所建模型稳定性好于分土壤类型,分土壤类型建模差异性明显;此外,总体来看,BPNN模型比PLSR建模精度高、模型稳定性好,但PLSR模型可操作性强于BPNN模型。 展开更多
关键词 土壤全氮 可见光—近红外反射光谱 偏最小二乘回归(PLSR) 反向传播神经网络(BPNN) 三江源区 玉树县 玛多县
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三江源区土壤常规元素含量高光谱估算研究——以玉树县和玛多县为例 被引量：2
9
作者 杨灵玉 高小红 +3 位作者 贾伟 杨扬 张威 田成明 《土壤通报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期1080-1088,共9页
主要研究目的是探讨高光技术估算土壤常规元素含量的能力以及适合于这些元素的最佳光谱预处理方法。以三江源区玛多县和玉树县做为研究样区,以野外采集的149个表土层(0~30 cm)土壤样本为数据源,经过实验室化学成分测定和光谱采集,利用... 主要研究目的是探讨高光技术估算土壤常规元素含量的能力以及适合于这些元素的最佳光谱预处理方法。以三江源区玛多县和玉树县做为研究样区,以野外采集的149个表土层(0~30 cm)土壤样本为数据源,经过实验室化学成分测定和光谱采集,利用多种预处理方法和偏最小二乘回归法,建立五种常规元素Al、Fe、Mg、Mn、Si含量的高光谱估算模型。研究结果表明:利用偏最小二乘回归法可以估算Al、Fe、Mg含量,其最佳预处理方案分别为WT+R(小波变换+原始光谱反射率)、NWA+R(九点加权移动平均+原始光谱反射率)和WT+F(小波变换+一阶微分),模型精度分别为Rcv2=0.79,Rv2=0.76,RPD=2.01;Rcv2=0.85,Rv2=0.76,RPD=1.85;Rcv2=0.72,Rv2=0.74,RPD=2.03;该模型在此研究样区不具备估算Mn、Si含量的能力。 展开更多
关键词 土壤常规元素 高光谱估算 偏最小二乘回归 预处理方法 三江源区
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