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基于GF-1 WFV影像的作物面积提取方法研究
被引量:
30
1
作者
黄健熙
贾世灵
+1 位作者
武洪峰
苏伟
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第S1期253-259,共7页
黑龙江省是我国粮食生产大省,及时有效地获取黑龙江省的农作物种植面积对后续研究的开展具有重要意义。以黑龙江省五九七农场为例,利用2014年8月30日GF-1卫星16 m空间分辨率影像,通过计算不同特征波段,构建了多特征水稻、玉米种植区识...
黑龙江省是我国粮食生产大省,及时有效地获取黑龙江省的农作物种植面积对后续研究的开展具有重要意义。以黑龙江省五九七农场为例,利用2014年8月30日GF-1卫星16 m空间分辨率影像,通过计算不同特征波段,构建了多特征水稻、玉米种植区识别方法。首先计算影像归一化差分植被指数(NDVI),并将原影像进行主成分变换,以此为基础建立包含多特征的数据集。然后利用不同地物类型之间在各特征波段的差异,基于CART算法构建决策树,分别提取研究区内的水稻和玉米。精度评价结果表明,分类的总体精度达到96.15%,Kappa系数为0.94。水稻的制图精度为98.41%,用户精度为97.64%;玉米的制图精度为95.38%,用户精度为97.89%。其中总体精度和Kappa系数较最大似然法分类结果分别提高了5.28%和0.08。所提研究方法可为其他地区农作物高分数据作物类型制图提供借鉴。
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关键词
GF-1
卫星影像
农作物种植面积
提取方法
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职称材料
基于WOFOST模型的中国主产区冬小麦生长过程动态模拟
被引量:
27
2
作者
黄健熙
贾世灵
+2 位作者
马鸿元
侯英雨
何亮
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期222-228,共7页
大区域尺度WOFOST(world food studies)模型的动态模拟是作物模型区域应用的重要基础。该文以中国冬小麦主产区为研究对象,利用中国冬小麦主产区内174个农业气象站多年观测数据以及气象站点观测数据,重点优化WOFOST模型中与品种相关的...
大区域尺度WOFOST(world food studies)模型的动态模拟是作物模型区域应用的重要基础。该文以中国冬小麦主产区为研究对象,利用中国冬小麦主产区内174个农业气象站多年观测数据以及气象站点观测数据,重点优化WOFOST模型中与品种相关的积温参数,即出苗至开花有效积温与开花至成熟有效积温。在冬小麦主产区分区的基础上,以2012—2015年气象数据驱动WOFOST模型,在站点尺度进行冬小麦的物候期、叶面积指数(leaf area index,LAI)和单产动态模拟和精度分析。结果表明:WOFOST模型模拟出苗至开花天数的决定系数R2为0.89~0.94,均方根误差RMSE为7.87~11.52 d,模型模拟开花至成熟天数的R2为0.63~0.77,RMSE为2.99~4.65 d;模型模拟LAI的R2为0.70~0.83,RMSE为0.89~1.46 m2/m2;灌溉区WOFOST模拟的单产精度R2为0.45~0.59,RMSE为734~1 421 kg/hm2;雨养区WOFOST模拟的单产精度R2为0.48~0.61,RMSE为1 046~1 329 kg/hm2。结果表明,WOFOST模型在全国尺度取得了较高模拟精度,为区域尺度作物模型的农业应用提供了坚实的过程模型基础。
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关键词
模型
优化
温度
WOFOST
冬小麦
参数标定
物候期
动态模拟
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职称材料
加强现行消防队伍管理的有效措施
3
作者
贾世灵
《电子乐园》
2019年第3期385-385,共1页
近年来,我国火灾及各类灾害事故发生率大幅上升,消防队伍的安全保卫工作日趋繁重,消防队伍一线人员缺乏严重,加之新 老人员交替,队伍稳定性较差。这不仅不利于消防队伍的日常管理,还可能对消防队伍灭火救援作用的发挥产生不利影响。
关键词
现行消防
队伍管理
有效措施
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职称材料
题名
基于GF-1 WFV影像的作物面积提取方法研究
被引量:
30
1
作者
黄健熙
贾世灵
武洪峰
苏伟
机构
中国农业大学信息与电气工程学院
黑龙江省农垦科学院科技情报研究所
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第S1期253-259,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(41371326)
国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2013AA10230103)
文摘
黑龙江省是我国粮食生产大省,及时有效地获取黑龙江省的农作物种植面积对后续研究的开展具有重要意义。以黑龙江省五九七农场为例,利用2014年8月30日GF-1卫星16 m空间分辨率影像,通过计算不同特征波段,构建了多特征水稻、玉米种植区识别方法。首先计算影像归一化差分植被指数(NDVI),并将原影像进行主成分变换,以此为基础建立包含多特征的数据集。然后利用不同地物类型之间在各特征波段的差异,基于CART算法构建决策树,分别提取研究区内的水稻和玉米。精度评价结果表明,分类的总体精度达到96.15%,Kappa系数为0.94。水稻的制图精度为98.41%,用户精度为97.64%;玉米的制图精度为95.38%,用户精度为97.89%。其中总体精度和Kappa系数较最大似然法分类结果分别提高了5.28%和0.08。所提研究方法可为其他地区农作物高分数据作物类型制图提供借鉴。
关键词
GF-1
卫星影像
农作物种植面积
提取方法
Keywords
GF-1
Satellite image
Crop planted area
Extraction method
分类号
S127 [农业科学—农业基础科学]
P751 [交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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职称材料
题名
基于WOFOST模型的中国主产区冬小麦生长过程动态模拟
被引量:
27
2
作者
黄健熙
贾世灵
马鸿元
侯英雨
何亮
机构
中国农业大学信息与电气工程学院
国家气象中心
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期222-228,共7页
基金
国家自然科学基金(41671418
41471342
41371326)
文摘
大区域尺度WOFOST(world food studies)模型的动态模拟是作物模型区域应用的重要基础。该文以中国冬小麦主产区为研究对象,利用中国冬小麦主产区内174个农业气象站多年观测数据以及气象站点观测数据,重点优化WOFOST模型中与品种相关的积温参数,即出苗至开花有效积温与开花至成熟有效积温。在冬小麦主产区分区的基础上,以2012—2015年气象数据驱动WOFOST模型,在站点尺度进行冬小麦的物候期、叶面积指数(leaf area index,LAI)和单产动态模拟和精度分析。结果表明:WOFOST模型模拟出苗至开花天数的决定系数R2为0.89~0.94,均方根误差RMSE为7.87~11.52 d,模型模拟开花至成熟天数的R2为0.63~0.77,RMSE为2.99~4.65 d;模型模拟LAI的R2为0.70~0.83,RMSE为0.89~1.46 m2/m2;灌溉区WOFOST模拟的单产精度R2为0.45~0.59,RMSE为734~1 421 kg/hm2;雨养区WOFOST模拟的单产精度R2为0.48~0.61,RMSE为1 046~1 329 kg/hm2。结果表明,WOFOST模型在全国尺度取得了较高模拟精度,为区域尺度作物模型的农业应用提供了坚实的过程模型基础。
关键词
模型
优化
温度
WOFOST
冬小麦
参数标定
物候期
动态模拟
Keywords
models
optimization
temperature
WOFOST
winter wheat
parameter calibration
phendogy
dynamic simulation
分类号
S127 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
加强现行消防队伍管理的有效措施
3
作者
贾世灵
机构
河南省濮阳市中原油田消防支队天津项目部
出处
《电子乐园》
2019年第3期385-385,共1页
文摘
近年来,我国火灾及各类灾害事故发生率大幅上升,消防队伍的安全保卫工作日趋繁重,消防队伍一线人员缺乏严重,加之新 老人员交替,队伍稳定性较差。这不仅不利于消防队伍的日常管理,还可能对消防队伍灭火救援作用的发挥产生不利影响。
关键词
现行消防
队伍管理
有效措施
分类号
C [社会学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GF-1 WFV影像的作物面积提取方法研究
黄健熙
贾世灵
武洪峰
苏伟
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
30
下载PDF
职称材料
2
基于WOFOST模型的中国主产区冬小麦生长过程动态模拟
黄健熙
贾世灵
马鸿元
侯英雨
何亮
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
27
下载PDF
职称材料
3
加强现行消防队伍管理的有效措施
贾世灵
《电子乐园》
2019
0
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职称材料
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