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基于随机森林法的棉花叶片叶绿素含量估算 被引量:18
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作者 依尔夏提.阿不来提 买买提.沙吾 +2 位作者 白灯莎.买买艾力 安申群 马春玥 《作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期81-90,共10页
为了高效和无损地估算棉花叶片的叶绿素含量,本研究测定了棉花光谱反射率及叶绿素含量(soilandplant analyzerdevelopment,SPAD)值,对光谱数据进行包络线去除处理、立方根转换和倒数转换,以SPAD值与反射光谱之间的相关性为基础,通过随... 为了高效和无损地估算棉花叶片的叶绿素含量,本研究测定了棉花光谱反射率及叶绿素含量(soilandplant analyzerdevelopment,SPAD)值,对光谱数据进行包络线去除处理、立方根转换和倒数转换,以SPAD值与反射光谱之间的相关性为基础,通过随机森林法筛选出对棉花叶片SPAD值影响较大的特征波段,构建估算棉花叶片SPAD值的BP神经网络(back propagation artificial neural networks, BP ANN)、偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)两个模型。结果表明,在605~690nm范围内的反射率与SPAD值相关性达0.01显著水平,均呈负相关,相关系数最高值为-0.619。与原始光谱相比,经过变换后的棉花反射率与SPAD值相关性结果相差较大,其中去除包络线光谱在550~750 nm波段范围有效提高了相关性,相关性效果优于倒数转换数据和立方根转换数据。随机森林法能够有效评出对SPAD值影响较大的特征波段,进而提高模型估算精度。在两种模型中,基于去除包络线光谱建立的PLSR和BP神经网络模型的决定系数R^2分别为0.92、0.83,说明这两种模型的估算能力较好;两种模型RMSE分别为0.88、1.26, RE分别为1.30%、1.89%,表明PLSR模型的估算精度比BP神经网络模型高。从模型的验证效果来看,PLSR模型在估算棉花SPAD值方面有一定的优势和参考价值。 展开更多
关键词 SPAD值 棉花 随机森林法 高光谱估算模型
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基于灰色关联法的春小麦叶片含水量高光谱估测模型研究 被引量:10
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作者 吾木提.艾山江 买买提.沙吾 +3 位作者 尼加提.卡斯木 尼格拉.塔西甫拉 王敬哲 依尔夏提.阿不来提 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期3905-3911,共7页
利用高光谱植被指数反演植被水分含量时,快速、准确的找到实测光谱数据与植被水分相关性最高的植被指数是研究的重点。在农田尺度上,以春小麦野外光谱数据与叶片含水量的定量关系为基础,通过灰色关联度分析,筛选出与叶片含水量灰色关联... 利用高光谱植被指数反演植被水分含量时,快速、准确的找到实测光谱数据与植被水分相关性最高的植被指数是研究的重点。在农田尺度上,以春小麦野外光谱数据与叶片含水量的定量关系为基础,通过灰色关联度分析,筛选出与叶片含水量灰色关联度较高的5种典型的水分植被指数,并建立了估算春小麦叶片含水量(LWC)的偏最小二乘回归(PLSR)模型和BP神经网络(back propagation artificial neural networks,BP ANN)模型。结果表明:(1)光谱一阶导数可以有效去除噪声影响并突出光谱特征信息,尤其是在750~830,1 000~1 060和2 056~2 155 nm等区间明显提高了与LWC的相关性。(2)灰色关联法能够较好的表征各水分植被指数与叶片含水量间的关联性,其中基于原始光谱建立的前5个水分植被指数都是两波段比值植被指数,基于光谱一阶导数建立的水分植被指数基本上都是两波段归一化差值植被指数。(3)所建立的两种模型中,基于光谱一阶导数建立的PLSR和BP神经网络模型R^2分别为0. 80和0. 81,稳定性基本相同且都较好;两种模型RMSE都是0. 55,RPD分别为2. 01和1. 41,说明PLSR模型的预测精度比BP神经网络模型高。从模型的验证效果来看,PLSR模型在估算春小麦叶片含水量方面有一定的优势,为高光谱定量反演春小麦叶片含水量提供一定的参考。 展开更多
关键词 叶片含水量 春小麦 高光谱估算 灰色关联法 反演模型
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基于遥感与GIS的渭库绿洲生态系统服务价值时空变化研究 被引量:44
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作者 马依拉.热合曼 买买提.沙吾 +3 位作者 尼格拉.塔什甫拉 依克丽曼.阿布都米 马春玥 依尔夏提.阿不来提 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第16期5938-5951,共14页
生态系统服务价值(ESV)研究是改善土地利用方式,对促进地区生态系统保护和修复具有重要指导意义。选择生态环境较为脆弱的渭库绿洲为研究区域,以1994和2016年遥感影像为基础数据进行生态服务价值评估,应用格网、敏感性分析、空间自相关... 生态系统服务价值(ESV)研究是改善土地利用方式,对促进地区生态系统保护和修复具有重要指导意义。选择生态环境较为脆弱的渭库绿洲为研究区域,以1994和2016年遥感影像为基础数据进行生态服务价值评估,应用格网、敏感性分析、空间自相关等空间统计学方法来进一步揭示研究区域生态系统服务价值(ESV)动态变化特征。结果表明:(1)1994—2016年间渭库绿洲土地利用变化/土地覆被变化较为显著,耕地,建设用地面积呈增长趋势,水域、草地和未利用地面积呈递减趋势,耕地和草地面积变化最为剧烈。(2)1994—2016年,渭库绿洲的生态系统服务总价值呈减少趋势,由4895.67×10~6元减少到3864.78×10~6元,减少了1030.89×10~6元,年均减少0.96%;空间上表现为生态服务价值增值区及减值区呈包围态势,生态系统服务高值区域在不断缩小;同时生态系统单项服务价值呈现有增有减的趋势,废物处理、水源涵养、生物多样性保护、娱乐文化等四项单项服务价值呈现下降趋势,而食物生产、气候调节、气体调节和原材料、土壤形成与保护等其他五项单项服务价值出现上升趋势。(3)敏感性分析表明,所有土地利用类型生态系统服务价值系数的敏感性指数(CS)均小于1,说明生态价值系数(VC)对生态系统服务价值的变化影响较小,模型能够合理评估该区域生态服务价值波动。(4)研究区生态系统服务价值表现出明显的空间自相关与空间聚集现象,生态服务价值高值聚集区主要分布在渭干河上游"克孜尔水库"周围和塔里木河北岸,并呈减少趋势,注意保护高值区的空间稳定性;低值聚集区主要集中在绿洲南部靠近塔克拉玛干沙漠边缘和北部靠近天山中部的山区以及库车河下游荒漠区域,这类区域在空间范围上呈连片连绵趋势,空间分布格局上基本保持稳定。(5)受气候变化和人类活动的双重影响下,草地和水域面积的大幅度下降,耕地和建设用地面积的增加,导致生态服务价值系数较高的土地越来越少,使得研究区的生态服务价值趋于减弱。 展开更多
关键词 渭库绿洲 土地利用/土地覆被 时空变化 生态系统服务价值(ESV) 敏感系数 空间自相关
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