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基于形态指纹特征的耕地遥感监测轻量化大模型构建
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作者 唐华俊 吴文斌 +12 位作者 余强毅 史云 段玉林 李文娟 钱建平 宋茜 夏浪 李会宾 苏宝峰 范蓓蕾 胡琼 叶剑秋 张帅 《中国农业科学》 北大核心 2026年第1期78-89,共12页
耕地资源及其利用时空动态事关国家粮食安全、资源安全和生态安全。现阶段耕地遥感监测总体沿用了“数据—(模型)—信息”的科学研究范式,注重影像解译与信息提取过程的模型改进与精度提升,面临“信息海量、知识难求、服务受限”的困境... 耕地资源及其利用时空动态事关国家粮食安全、资源安全和生态安全。现阶段耕地遥感监测总体沿用了“数据—(模型)—信息”的科学研究范式,注重影像解译与信息提取过程的模型改进与精度提升,面临“信息海量、知识难求、服务受限”的困境,难以满足耕地保护利用实际需求,亟待提升科学研究成果对国家重大需求的支撑服务效能。人工智能(artificial intelligence,AI)技术加速推动数据主动检索与分析向智能化的知识服务与赋能转变,大型多模态模型在文本、图像、音频、视频等多模态数据处理中的突出优势,能够有效挖掘各类遥感监测信息和提供智能知识服务。本文在系统分析国内外最新研究进展、全面梳理耕地遥感监测应用需求的基础上,总结了通过耕地形态认知其结构与功能的核心特点,进而提出基于形态指纹特征的耕地遥感监测轻量化大模型构建思路。首先,针对不同主体分析需求,将耕地遥感监测应用场景归纳为4个方面,包括耕地数量和利用、高标准农田建设、耕地质量退化、耕地农情动态,明晰不同场景对监测信息和知识服务的差异化要求;其次,从人类认知的视角出发,解析耕地形态蕴含的“精细信息”和“宏观知识”特征,为耕地遥感监测大模型构建提供新的切入点;最后,结合多模态遥感数据与通用大语言模型,构建具备感知、推理、学习与执行能力的耕地遥感监测人工智能体(AI Agent),强化注意力机制,集中并抓住耕地形态重要特征,构建基于形态指纹特征的遥感监测轻量化大模型,实现“精细信息—宏观知识—智慧决策”融合,解决数据信息产品多但可用性知识服务不足的现实困境。 展开更多
关键词 人工智能 耕地遥感监测 应用场景 形态特征 注意力机制 轻量化大模型
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基于哨兵数据与特征空间模型的新疆渭库绿洲土壤盐渍化遥感反演
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作者 尼格拉·塔什甫拉提 马莹轩 +1 位作者 阿不都外力·热合曼 杨磊 《干旱区地理》 北大核心 2026年第2期287-300,共14页
新疆作为中国土壤盐渍化典型区域,及时准确地掌握其动态信息对盐渍土治理与可持续土地利用具有重要意义。以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲(简称渭库绿洲)为研究区,基于2022年7月的Sentinel-1雷达影像与Sentinel-2光学影像,结合同期野外... 新疆作为中国土壤盐渍化典型区域,及时准确地掌握其动态信息对盐渍土治理与可持续土地利用具有重要意义。以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲(简称渭库绿洲)为研究区,基于2022年7月的Sentinel-1雷达影像与Sentinel-2光学影像,结合同期野外实测土壤含盐量数据,提取并优选与土壤盐分显著相关的特征参数;通过构建Sentinel-1极化组合指数[V^(2)-H]-[H]、[V^(2)-H]-[(V^(2)+H2)/V]、[V^(2)-H]-[V-H]与Sentinel-2光谱指数CRSI-COSRI、CRSI-NDWI、CRSI-GARI共6种特征空间模型,对比分析各模型的反演精度,并利用最优模型实现渭库绿洲典型盐渍区土壤盐渍化空间分异制图。结果表明:(1)Sentinel-2光谱指数CRSI-COSRI构建的特征空间模型反演效果最佳,其相关系数达0.639,决定系数为0.670。(2)研究区整体盐渍化程度较高,空间分异明显,盐渍化程度自西向东呈递增趋势。研究结果验证了特征空间模型在干旱区土壤盐渍化遥感监测中的有效性,为区域盐渍土精准监测与治理提供了方法与数据支撑。 展开更多
关键词 土壤盐渍化 Sentinel-1数据 Sentinel-2数据 特征空间模型 渭干河-库车河三角洲绿洲
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基于无人机遥感的夏玉米农田土壤呼吸速率估算方法
3
作者 崔利华 张梦飞 +3 位作者 李凭阳 王胜蒲 范文泽 韩文霆 《农业机械学报》 北大核心 2026年第4期287-295,326,共10页
准确及时地估算农田土壤碳呼吸速率时空变化对揭示农业生产过程碳排放规律具有重要意义。传统方法在小尺度上能较好地模拟土壤呼吸动态,但在农田尺度上对空间异质性的描述仍存在不足。为实现土壤呼吸(Soil respiration)高空间分辨率准... 准确及时地估算农田土壤碳呼吸速率时空变化对揭示农业生产过程碳排放规律具有重要意义。传统方法在小尺度上能较好地模拟土壤呼吸动态,但在农田尺度上对空间异质性的描述仍存在不足。为实现土壤呼吸(Soil respiration)高空间分辨率准确估算,本研究以内蒙古中部典型地区夏玉米为研究对象,试验设置1个对照区(Tr1:100%ET施水,ET为蒸发蒸腾量)和3个调亏灌溉区(Tr2、Tr3、Tr4),利用静态箱法监测不同生育期土壤呼吸速率,并结合无人机遥感多光谱与热红外数据获取植被指数和土壤表面温度(T_(UAV))。进一步将T_(UAV)与简单色素比值指数(Simple pigment ratio index,SRPI)、归一化植被指数2(Green-blue normalized difference vegetation index,NDVI_(g-b))和归一化色素叶绿素指数(Normalized pigment chlorophyll index,NPCI)分别引入Lloyd-Taylor模型,构建改进的植被-热指数(Vegetation-heat index,VHI)土壤呼吸估算模型,并与反向传播神经网络(Back propagation neural network,BPNN)模型估算结果进行比较。结果表明:Tr1~Tr4处理下,土壤表面温度(Temperature of the soil surface,T_(SF))与季节性土壤呼吸速率显著相关,相关系数分别为0.946、0.886、0.898和0.766;在9种表征作物光合作用能力的植被指数中,SRPI与季节性土壤呼吸速率相关性最高。基于SRPI和T_(UAV)的VHI模型拟合效果最佳(R^(2)=0.73),与BPNN模型(R^(2)=0.81)相当。研究结果表明,结合无人机多光谱和热红外遥感数据与VHI模型,可在农田尺度实现土壤呼吸高时空分辨率异质性描述与制图,有效提升估算精度。 展开更多
关键词 夏玉米 无人机遥感 土壤呼吸 植被指数 热红外 Lloyd-Taylor模型
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基于遥感土壤湿度数据的分布式水文模型参数联合率定方法
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作者 李致家 邓帆 +1 位作者 张汉辰 李安琪 《河海大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期1-7,共7页
为探究在半干旱小流域引入遥感土壤湿度数据辅助分布式水文模型参数率定的可行性,提出了融合硬数据(流量)与软数据(遥感土壤湿度)的参数联合率定方法。该方法将CLDAS卫星遥感土壤湿度数据应用于Grid-Multi-GA模型中,采用多目标优化框架... 为探究在半干旱小流域引入遥感土壤湿度数据辅助分布式水文模型参数率定的可行性,提出了融合硬数据(流量)与软数据(遥感土壤湿度)的参数联合率定方法。该方法将CLDAS卫星遥感土壤湿度数据应用于Grid-Multi-GA模型中,采用多目标优化框架,以流量模拟的纳什效率系数和土壤湿度时空分布的Spearman相关系数作为双评价指标,通过系统调整权重实现两类指标的动态权衡,最终确定最优权重及其对应的产流和汇流参数组合,同时通过设置参数未率定、仅用流量率定、流量与土壤湿度联合率定3种情景,验证联合率定方法的可行性。宁夏原州流域的实例验证结果表明:流量与土壤湿度联合率定的Grid-Multi-GA模型在小流域中的洪水模拟中,纳什效率系数大于0.7,Spearman相关系数为0.84,明显优于未率定和仅用流量率定的Grid-Multi-GA模型。 展开更多
关键词 半干旱地区 Grid-Multi-GA模型 参数率定 径流模拟 遥感土壤湿度 原州流域
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基于CNN和LSTM深度学习算法的作物播期差异遥感识别
5
作者 白燕英 苗丰 +1 位作者 李二珍 范泽华 《农业机械学报》 北大核心 2026年第2期276-289,共14页
作物播期差异遥感识别可为精准农业和智慧农业提供空间数据支撑,对推动农业生产从“经验驱动”向“数据驱动”转型具有重要价值。本研究融合双阈值决策与深度学习算法,基于Landsat 8/9 OLI影像数据和野外采样数据,提取作物NDVI时序特征... 作物播期差异遥感识别可为精准农业和智慧农业提供空间数据支撑,对推动农业生产从“经验驱动”向“数据驱动”转型具有重要价值。本研究融合双阈值决策与深度学习算法,基于Landsat 8/9 OLI影像数据和野外采样数据,提取作物NDVI时序特征曲线,揭示作物出苗至生长旺盛期(4月25日—7月30日)的动态特征,识别作物早晚播差异的敏感生育阶段。计算敏感生育阶段作物整体生长斜率和相邻时相NDVI差值。生长斜率大于样本平均值且NDVI差值大于样本平均值时判定为早播样本,否则为晚播样本。采用随机森林(RF)、人工神经网络(NNC)机器学习模型和卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)深度学习模型对作物播期差异进行遥感识别。结果表明,作物早晚播敏感生育阶段内早播作物NDVI均值普遍比晚播作物高0.1~0.3,且早播作物生长进程显著提前,玉米快速生长期提前7~13 d,葵花提前10~16 d,西葫芦生长高峰期提前12~24 d,番茄提前5~20 d,瓜类提前18~35 d。作物分类结果表明RF与CNN模型表现较优,其总体分类精度分别达91.77%和90.66%,Kappa系数分别为0.91和0.90,均能有效区分玉米、葵花、西葫芦、瓜类和番茄这5类作物的早播与晚播情况。经过对各模型分类结果的细节对比,CNN分类图像更连续且破碎度更低,在田埂识别与地块边界区分上优于其他模型,选取CNN模型为最优分类模型。 展开更多
关键词 早晚播 NDVI时序特征 作物分类 深度学习 遥感
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融合无人机多光谱信息的哨兵2号冬小麦叶面积指数估算
6
作者 田宏伟 常江 +1 位作者 李翠娜 成林 《中国农业气象》 2026年第1期143-156,共14页
引入多光谱无人机作为过渡尺度,为解决遥感监测模型在叶面积指数(LAI)反演中由点到面的升尺度难题,综合比较Lasso回归、岭回归、高斯过程回归和随机森林回归4种机器学习算法在不同特征组合下对冬小麦叶面积指数(LAI)的模拟精度、空间分... 引入多光谱无人机作为过渡尺度,为解决遥感监测模型在叶面积指数(LAI)反演中由点到面的升尺度难题,综合比较Lasso回归、岭回归、高斯过程回归和随机森林回归4种机器学习算法在不同特征组合下对冬小麦叶面积指数(LAI)的模拟精度、空间分布及数据分布直方图,筛选适用于华北区域冬小麦LAI监测的无人机模型;并利用模型监测结果作为地面样本,构建哨兵2号冬小麦LAI监测模型,结合耕地分布对鹤壁市冬小麦LAI进行动态监测和评估。结果表明:(1)基于无人机多光谱数据构建的4种机器学习算法冬小麦LAI监测模型,模拟精度从高到低依次为Lasso回归、岭回归、高斯过程回归和随机森林回归,最小均方根误差分别为1.472、1.488、1.538和1.582。岭回归的模拟结果在高、低值区表现较均衡,随机森林回归模拟结果存在低值高估和高值低估的现象,Lasso回归模拟结果存在低值高估,高斯过程回归的模拟结果高、低值均低估。高斯过程回归、Lasso回归和岭回归模拟结果直方图符合正态分布特征,随机森林回归的模拟结果离散度较高,因此,18个特征的岭回归为无人机LAI最优监测模型。(2)基于哨兵2号构建的冬小麦LAI监测模型中,4种算法的模拟精度从高到低依次为岭回归、Lasso回归、高斯过程回归和随机森林回归,26个特征的岭回归为最优监测模型。(3)2023年3月28日、4月27日和5月12日,哨兵2号LAI动态监测结果显示鹤壁市耕地LAI平均值分别为2.50、3.22和2.92,监测结果比MODIS产品更精细。 展开更多
关键词 叶面积指数 无人机遥感 机器学习 尺度转换
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土壤盐渍化遥感监测信息提取与处理模型研究进展
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作者 王学琴 汪西原 《安徽农业科学》 2026年第1期18-23,共6页
土壤盐渍化是造成土地荒漠化以及作物产量降低的主要原因之一。遥感监测技术凭借其宏观视角和丰富的信息量为快速实现大面积土壤盐渍化动态监测提供了新途径。通过梳理国内外土壤盐渍化遥感监测研究相关文献,从盐渍化土壤分类、土壤含... 土壤盐渍化是造成土地荒漠化以及作物产量降低的主要原因之一。遥感监测技术凭借其宏观视角和丰富的信息量为快速实现大面积土壤盐渍化动态监测提供了新途径。通过梳理国内外土壤盐渍化遥感监测研究相关文献,从盐渍化土壤分类、土壤含盐量反演及土壤盐渍化动态监测3类应用入手,总结了土壤盐渍化遥感监测信息提取与处理模型的研究进展与标志性成果。结果表明:近年来该领域的研究热点在于通过将卫星、航空、地面不同平台的多源遥感数据与深度学习协同提高土壤盐渍化遥感监测模型的精度;在不同遥感监测模型的构建中,建模因子的选取呈现多元化、综合化趋势;遥感图像与土壤盐度间的尺度效应问题,需协调不同分辨率图像之间的互补性,深入挖掘其内部关系。 展开更多
关键词 土壤盐渍化 信息提取 尺度效应 异质性遥感影像融合 动态监测
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一种基于光谱重构的冬小麦种植面积遥感提取技术
8
作者 吴文斌 《中国农村科技》 2026年第1期83-83,共1页
技术概述本技术采用光谱重构原理,对每一条作物植被指数(NDVI)时间序列曲线进行重构,将重构之后的冬小麦NDVI时间序列曲线与原始曲线进行对比,该方法大大提高了冬小麦的制图精度与冬小麦遥感提取的准确度,解决了参考曲线选择的难题。
关键词 NDVI时间序列 冬小麦 光谱重构 种植面积 遥感提取
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面向变量施肥的无人机遥感与喷施协同控制策略分析与试验
9
作者 张力 《农机使用与维修》 2026年第1期21-25,共5页
近年来,无人机遥感因其低空高分辨率、灵活性强、覆盖效率高等优势,在作物养分诊断中得到广泛应用,与无人机喷施作业的协同融合成为精准农业发展的重要方向。通过系统梳理变量施肥与无人机遥感的理论基础,分析土壤养分差异、作物动态需... 近年来,无人机遥感因其低空高分辨率、灵活性强、覆盖效率高等优势,在作物养分诊断中得到广泛应用,与无人机喷施作业的协同融合成为精准农业发展的重要方向。通过系统梳理变量施肥与无人机遥感的理论基础,分析土壤养分差异、作物动态需求、农户增收压力推动下的施肥需求,提出遥感诊断—处方生成—喷施执行—回查评估的闭环协同控制框架。研究结果表明,所构建的无人机遥感—喷施闭环控制体系能够显著提高施肥一致性(±6.3%),并具备在农业绿色化管理中的推广潜力。 展开更多
关键词 变量施肥 无人机遥感 喷施协同控制 处方图 精准农业
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基于农机空间运行轨迹的作业面积测量研究
10
作者 史扬明 吴华瑞 +2 位作者 缪祎晟 郭威 朱华吉 《农机化研究》 北大核心 2026年第1期167-173,共7页
为改进农机作业面积的计算方法以提高面积测算的准确性,采用了北斗/GPS接收机来收集农机作业时的空间轨迹数据,并使用传统的折线距离法和缓冲区三角剖分算法计算农机的作业面积;对折线距离法和缓冲区三角剖分算法的计算结果进行赋权操作... 为改进农机作业面积的计算方法以提高面积测算的准确性,采用了北斗/GPS接收机来收集农机作业时的空间轨迹数据,并使用传统的折线距离法和缓冲区三角剖分算法计算农机的作业面积;对折线距离法和缓冲区三角剖分算法的计算结果进行赋权操作,并通过改进的NSGA-Ⅱ算法寻求最优权重组合,以更准确地反映农机的实际作业面积;在NSGA-Ⅱ算法中,引入了自适应参数,并结合Levy飞行策略和随机漫步策略,以优化算法的全局和局部搜索能力。试验结果显示,通过加权计算得到的农机作业面积的相对误差率仅为0.21%~0.34%,相较于传统的折线距离法和缓冲区算法,农机作业面积测算的准确率提高了2.83%,表明该方法在计算农机作业面积方面具有更高的准确度和稳定性,为改进农机作业面积的计算方法提供了新思路。 展开更多
关键词 农机作业面积 折线距离法 缓冲区算法 NSGA-Ⅱ算法 权重 Levy飞行
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基于通量塔观测数据的全球总初级生产力产品综合评估
11
作者 钱龙 吴立峰 +4 位作者 余兴娇 陈俊英 向友珍 刘小刚 张智韬 《农业机械学报》 北大核心 2026年第4期369-380,共12页
准确估算全球总初级生产力(Gross primary productivity,GPP)时空动态对理解碳循环至关重要,卫星遥感为此提供了大范围观测手段,但现有GPP产品存在显著差异且缺乏全球系统性验证。本文基于全球147个通量塔观测数据,评估了8个GPP产品(EC-... 准确估算全球总初级生产力(Gross primary productivity,GPP)时空动态对理解碳循环至关重要,卫星遥感为此提供了大范围观测手段,但现有GPP产品存在显著差异且缺乏全球系统性验证。本文基于全球147个通量塔观测数据,评估了8个GPP产品(EC-LUE、GLASS、GOSIF、MOD17A2H、MuSyQ、PMLv2、EC-LUE和VPM)在2003—2014年的时空一致性以及年际变化趋势。研究结果表明:时空分析显示各产品时间相关性极强(R^(2)>0.960),而空间上除GOSIF与其他产品相关性较低(R^(2)≤0.573)外,其余产品间均有较好的可比性(R^(2)≥0.702)。不同产品年平均GPP为678.3~1223.0 g/(m^(2)·a)(MOD17A2H最低,GOSIF最高),除GLASS外均呈上升趋势,其中北半球为GPP主要上升区,VPM上升区域占比最高(72.4%),GOSIF最低(45.2%)。对比通量塔数据发现,PMLv2相关性最高(R^(2)=0.664),EC-LUE(0.547)和GLASS(0.572)较低,而GOSIF、GLASS和PMLv2普遍呈现高估。此外,GPP产品在美洲、高纬度以及湿地和常绿针叶林等地区表现最佳。研究结果对完善生态系统过程模型在不同地区的模拟能力具有重要意义。 展开更多
关键词 总初级生产力 GPP产品 通量塔 评估 MK趋势检验
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基于遥感作物识别和灌溉定额试验的区域农业用水分析
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作者 焦飞宇 白玉川 刘春来 《核农学报》 北大核心 2026年第1期211-223,共13页
为探究区域农业用水实态,结合遥感识别与灌溉定额试验开展作物精准识别与最优灌溉量分析。基于多时相遥感影像与随机森林算法,识别出水田、水浇地与果园作物分布,其中中稻3.08万公顷、冬小麦复播夏玉米2.76万公顷,分类总体精度为84.50%~... 为探究区域农业用水实态,结合遥感识别与灌溉定额试验开展作物精准识别与最优灌溉量分析。基于多时相遥感影像与随机森林算法,识别出水田、水浇地与果园作物分布,其中中稻3.08万公顷、冬小麦复播夏玉米2.76万公顷,分类总体精度为84.50%~99.15%,Kappa系数为0.73~0.98,验证了该方法的区域适用性。针对水稻、小麦、玉米及主要蔬菜,设计契合作物需水规律与传统灌溉模式的梯度灌溉试验,基于灌溉水利用效率与水分利用效率,采用变异系数法与二次样条插值构建效率函数,确定中稻(11 520 m^(3)·hm^(-2))、冬小麦(2 730 m^(3)·hm^(-2))等作物的最优灌溉水量。进一步将遥感分类结果与灌溉定额数据进行耦合分析,测算得到的研究区农业灌溉总需水量为5.46亿立方米,明显高于近年可供水量,反映出区域农业用水存在结构性矛盾。本研究可为区域水资源优化配置与高效利用提供数据支撑与决策依据。 展开更多
关键词 随机森林 作物识别 灌溉定额 灌溉效率 农业用水
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基于多生育期NDVI变化特征的冬小麦覆盖度提取
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作者 李阳 赵博 +4 位作者 郭若宇 邢高勇 张银桥 苑严伟 朱志强 《农业机械学报》 北大核心 2026年第2期171-180,192,共11页
植被覆盖度是反映地表植被分布的重要参数遥感影像中非植被背景的剔除对于基于遥感影像的早期作物产量预测、长势监测等具有重要意义。本文利用无人机遥感系统获取冬小麦返青期、拔节期、抽穗期、灌浆期NDVI(Normalized difference vege... 植被覆盖度是反映地表植被分布的重要参数遥感影像中非植被背景的剔除对于基于遥感影像的早期作物产量预测、长势监测等具有重要意义。本文利用无人机遥感系统获取冬小麦返青期、拔节期、抽穗期、灌浆期NDVI(Normalized difference vegetation index)影像及拔节期、抽穗期、灌浆期与返青期冬小麦NDVI差值影像,基于最大类间方差法(Otsu)对各生育期冬小麦植被及非植被NDVI进行分割(NDVI-OTSU植被提取方法),并基于Otsu对冬小麦各生育期NDVI差值影像进行初步分割,进行掩膜等提取后利用Otsu进行再分割,进而实现对各生育期冬小麦植被及非植被NDVI的分割(NDVID-OTSU植被提取方法)。对比2种方法提取作物植被效果,结果表明:对于NDVI-OTSU植被提取方法,作物植被各生育期提取误差为16.68%、7.24%、7.40%、10.79%,各生育期提取精度由高到低为拔节期、抽穗期、灌浆期、返青期。NDVID-OTSU植被提取方法各生育期提取误差分别为6.44%、3.53%、1.36%、4.15%,精度均高于基于NDVI-OTSU的植被提取方法,各生育期植被提取精度由高到低依次为抽穗期、拔节期、灌浆期、返青期。非植被背景剔除后,各生育期NDVI与冬小麦产量相关性进一步提高,其中返青期提升幅度最大。在低植被覆盖度时植被覆盖度与NDVI及冬小麦产量相关性较好,在高植被覆盖度时,相关性变差,出现严重饱和现象。基于NDVID-OTSU的作物植被提取为作物早期长势监测等提供了一种快速、有效的方法。 展开更多
关键词 小麦 NDVI OTSU 覆盖度 多生育期 产量
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基于探地雷达的黑土区农田表层含水量测定研究
14
作者 张于 陆海鹏 +5 位作者 朱向明 陈一民 隋跃宇 富美玲 彭伟 冉恩华 《干旱地区农业研究》 北大核心 2026年第1期260-268,共9页
为明确探地雷达振幅包络平均值法因素(average envelope amplitude,AEA)获取黑土区表层土壤含水量的有效性,探讨中心频率、土壤类型及介电常数模型等因素对该方法准确性的影响,以草甸土、暗棕壤、白浆土为研究对象,采用中心频率为250、5... 为明确探地雷达振幅包络平均值法因素(average envelope amplitude,AEA)获取黑土区表层土壤含水量的有效性,探讨中心频率、土壤类型及介电常数模型等因素对该方法准确性的影响,以草甸土、暗棕壤、白浆土为研究对象,采用中心频率为250、500 MHz的两组探地雷达,开展黑土区农田表层含水量探测试验,并与TDR测定结果进行对比分析。结果表明:(1)中心频率为500 MHz的探地雷达反演精度优于中心频率为250 MHz的探地雷达,两者的探测深度均为30 cm左右;(2)Topp模型表现优于其他3种模型,对总体土壤含水量分布预测更为准确,RMSE最低,约为0.02 cm^(3)·cm^(-3);(3)各种土壤类型下含水量反演结果均较好,其中,草甸土和暗棕壤的反演效果最佳,白浆土次之,但总体来看R^(2)均高于0.88,RMSE均小于0.035 cm^(3)·cm^(-3);(4)采用普通克里金网格构建的土壤含水量分布图能够较为准确地反映农田尺度土壤含水量的空间分布。综上可知,探地雷达振幅包络平均值法可以用于农田尺度黑土区土壤含水量分布的快速、无损监测。 展开更多
关键词 探地雷达 土壤含水量 土壤类型 介电常数模型 振幅包络平均值法 空间分布
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基于机载激光雷达的水稻株高检测方法与泛化能力研究
15
作者 龙拥兵 陈文瀚 +8 位作者 刘丹丹 李坤 王怡涵 郭炜伦 陈嘉豪 徐振江 肖浏骏 汤亮 兰玉彬 《农业机械学报》 北大核心 2026年第3期129-139,共11页
株高作为水稻表型分析与生长状态评估的核心参数,其高通量检测对育种与生产意义重大。机载激光雷达凭借其高精度优势,已成为水稻株高检测的研究热点。但现有研究普遍基于单一特征构建线性回归模型,在多品种、多育种材料等复杂应用场景... 株高作为水稻表型分析与生长状态评估的核心参数,其高通量检测对育种与生产意义重大。机载激光雷达凭借其高精度优势,已成为水稻株高检测的研究热点。但现有研究普遍基于单一特征构建线性回归模型,在多品种、多育种材料等复杂应用场景中精度与泛化能力不足。为此,本研究采用多特征融合策略构建水稻株高非线性回归模型,提升估算精度。在广州市增城区与三亚市崖州区分别开展田间试验,采集5个品种及225份水稻育种材料的株高和激光点云时序数据,构建包含高度百分位数、统计参数和冠层剖面面积的多维度特征体系,利用线性与非线性机器学习算法建立了水稻株高的检测模型。试验表明,多特征非线性预测模型的精度高于线性预测模型,其决定系数(R^(2))最高达到0.969,均方根误差(RMSE)低至4.73 cm,相较于单特征线性模型(R^(2)=0.905,RMSE为8.231 cm),R^(2)提升7.2%,RMSE降低42.5%;进一步研究泛化性表明,基于广州增城5个品种数据构建的模型泛化能力,显著低于基于三亚崖州225份育种材料构建的模型,证实水稻样本多样性可有效提升模型鲁棒性。该研究为水稻株高高通量表型分析提供了高精度、高适用性的通用技术框架。 展开更多
关键词 机载激光雷达 水稻 株高 机器学习 多特征融合 泛化能力
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利用无人机多光谱遥感和机器学习反演矿区复垦土壤有机碳含量
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作者 王志坤 陈磊 +3 位作者 程雪莹 夏雨 李新举 胡晓 《应用生态学报》 北大核心 2026年第1期136-144,共9页
土壤有机碳(SOC)的快速、准确监测对矿区复垦土壤质量评价意义重大。本研究以兴隆庄煤矿区复垦土壤为对象,在获取无人机多光谱影像和样点SOC含量的基础上,分别构建了5种反演变量:波段数学变换组、传统光谱指数组、改进光谱指数组、全变... 土壤有机碳(SOC)的快速、准确监测对矿区复垦土壤质量评价意义重大。本研究以兴隆庄煤矿区复垦土壤为对象,在获取无人机多光谱影像和样点SOC含量的基础上,分别构建了5种反演变量:波段数学变换组、传统光谱指数组、改进光谱指数组、全变量组和以改进贪婪算法(IGA)筛选的变量组,利用自适应提升(AdaBoost)、反向传播神经网络(BPNN)、类别提升(CatBoost)、轻量级梯度提升机(LightGBM)、随机森林(RF)、极限梯度提升(XGBoost)6种机器学习算法,构建了复垦SOC反演模型。结果表明:1)改进光谱指数组作为变量时,反演模型精度高于传统光谱指数组;2)IGA筛选变量组作为变量时,反演模型精度和稳定性显著提高;3)IGA筛选变量组作为变量的LightGBM模型是复垦SOC的最优反演模型,建模集决定系数(R^(2))为0.825,均方根误差(RMSE)为0.914,验证集R2为0.793,RMSE为0.945;4)反演SOC含量范围为7.75~13.60 g·kg^(-1),平均值为10.48 g·kg^(-1),与样本SOC测定结果较为一致。本研究结果可为矿区土地复垦规划编制提供技术支撑。 展开更多
关键词 土壤有机碳 复垦 无人机 多光谱遥感 机器学习 反演模型
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基于GF-1和Landsat 9卫星影像融合的农作物分类
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作者 曾伟丽 苏巧梅 +3 位作者 范锦龙 潘蓉 廖月娇 宋影 《太原理工大学学报》 北大核心 2026年第1期52-59,共8页
【目的】拟利用GF-1和Landsat 9卫星影像的融合技术,提高农作物分类的准确度。【方法】采用PC Spectral Sharpening(PC)、Gram-Schmidt Pan Sharpening(GS)和NNDiffuse Pan Sharpening(NN)三种融合模型,对GF-1 WFV与Landsat 9卫星影像... 【目的】拟利用GF-1和Landsat 9卫星影像的融合技术,提高农作物分类的准确度。【方法】采用PC Spectral Sharpening(PC)、Gram-Schmidt Pan Sharpening(GS)和NNDiffuse Pan Sharpening(NN)三种融合模型,对GF-1 WFV与Landsat 9卫星影像的红、绿、蓝和近红外4个波段进行融合,采用均值、标准差和信息熵对融合结果进行评价,得到最佳融合波段,借助随机森林分类算法对GF-1 WFV影像、Landsat 9影像和最佳融合影像进行农作物分类。【结果】结果表明,融合GF-1和Landsat 9影像的分类模型相较于单一影像的模型,在农作物分类的准确性和稳定性上均有显著提升,分类总体精度达到92.9%,Kappa系数达到0.92,F1 Score为87.4%。融合后的影像作物分类总体精度、Kappa系数、F1 Score分别比GF-1 WFV影像的分类提高了1.7%,0.2,0.6%;比Landsat 9影像的分类提高了3.2%,0.4,4.4%。采用GF-1 WFV近红外波段,运用NN算法对Landsat 9数据进行融合,融合影像在农作物分类方面表现良好,该方法可广泛应用于大范围内的农作物信息精细提取。 展开更多
关键词 遥感 影像融合 GF-1 Landsat 9 农作物分类
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融合MaxEnt模型与博弈赋权的三亚市芒果种植适宜性评价研究
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作者 李振宇 马艺文 +5 位作者 禹萱 罗红霞 叶剑秋 赵忠贺 陈刚 李汉棠 《热带作物学报》 北大核心 2026年第1期269-280,共12页
芒果是我国热带地区种植面积最广、经济效益最为显著的果树之一,在优化农业结构和推动乡村振兴中具有重要作用。科学划定芒果种植适宜区,对于实现资源精准配置与促进产业高质量发展具有重要意义。然而,现有研究多侧重于气候与地形因素,... 芒果是我国热带地区种植面积最广、经济效益最为显著的果树之一,在优化农业结构和推动乡村振兴中具有重要作用。科学划定芒果种植适宜区,对于实现资源精准配置与促进产业高质量发展具有重要意义。然而,现有研究多侧重于气候与地形因素,对土壤理化性质的系统考虑不足,且适宜性评价过程中仍存在指标选取主观性强、方法集成度低等问题。针对上述不足,本研究以三亚市为研究区,构建芒果种植适宜性综合评价模型。首先利用MaxEnt模型识别关键环境因子,并提取响应曲线构建隶属度函数;其次,结合改进的三尺度层次分析法(3-scale AHP)与熵权法分别确定主客观权重,并通过博弈论模型进行融合加权;最后,基于综合适宜性指数将研究区划分为三类种植区,并通过实地调查进行验证。结果显示:(1)容重、pH、阳离子交换量(CEC)、粉粒含量、全钾、土壤类型、坡度、海拔、成熟采收期日照时数与年均最高温共10项因子为主导指标,其中土壤因子在模型中占据重要地位;(2)适宜区面积为117 939 hm^(2),占全市总面积的61%,优势区主要集中在崖州区南部和天涯区南部等地;(3)优势区具备“低海拔–弱酸性–富钾–通透性强–高日照”特征,有利于实现芒果优质稳产。本研究构建的“因子筛选–隶属函数构建–博弈加权–适宜性区划”综合评价框架,可为热带果树精准种植与区域农业空间布局优化提供理论支撑与方法参考。 展开更多
关键词 芒果 种植适宜性评价 MaxEnt模型 博弈加权 三亚市
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基于多特征融合的丘陵—坝区过渡带高标准农田遥感提取
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作者 杨仙瑜 张家琦 +2 位作者 刘素红 张立强 李益敏 《农业工程学报》 北大核心 2026年第1期191-200,共10页
为实现丘陵—坝区过渡带高标准农田的精准识别,提出一种融合区域特征的多维特征遥感提取方法。以云南德宏州章凤镇为研究区,基于哨兵二号与高分二号影像,构建包含光谱特征(10个波段)、光谱指数(归一化植被指数(normalized difference ve... 为实现丘陵—坝区过渡带高标准农田的精准识别,提出一种融合区域特征的多维特征遥感提取方法。以云南德宏州章凤镇为研究区,基于哨兵二号与高分二号影像,构建包含光谱特征(10个波段)、光谱指数(归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、比值植被指数(ratio vegetation index,RVI)、归一化水体指数(normalized difference water index,NDWI)、优化型土壤调节植被指数(optimized soil adjusted vegetation index,OSAVI))、物候特征(返青期start of season,SOS_DOY;收割期end of season,EOS_DOY;生长季长度length of growing season,LOS_days)与区域特征(斑块密度、沟渠密度、坡度)在内的20维特征集。采用随机森林(random forests,RF)与XGBoost两种机器学习算法,设计S1(光谱)、S2(光谱+光谱指数)、S3(光谱+物候特征)、S4(光谱+区域特征)及S5(全特征)5组组合方案,系统评估各特征组合对高标准农田识别的贡献,并揭示其空间分布格局。结果表明:1)区域特征的引入显著提升了分类精度,斑块密度和沟渠密度是高标准农田识别的关键指标;2)全特征方案S5分类精度最高,且XGBoost的分类性能整体优于RF;3)高标准农田在沟渠300 m缓冲带(占83.13%)、坡度<15°区(占84.43%)高度集聚。该研究通过引入区域特征有效提升了高标准农田的识别精度,为复杂地区高精度识别提供技术支撑。 展开更多
关键词 高标准农田 多维特征融合 区域特征 随机森林 XGBoost 丘陵—坝区过渡带 空间格局
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融合无人机光谱信息与纹理特征的棉花叶绿素指数估测
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作者 李凯旋 周少梁 +3 位作者 尹春琦 叶洋波 韩雪雅 孙三民 《节水灌溉》 北大核心 2026年第2期117-126,共10页
精准检测农田尺度下的棉花叶片叶绿素含量(Leaf Chlorophyll Content,LCC)对于研究棉花生长动态与产量对田间管理措施的响应具有重要意义。本文通过设置不同的灌水量与施肥水平营造差异化的冠层结构,利用无人机搭载多光谱传感器通过多... 精准检测农田尺度下的棉花叶片叶绿素含量(Leaf Chlorophyll Content,LCC)对于研究棉花生长动态与产量对田间管理措施的响应具有重要意义。本文通过设置不同的灌水量与施肥水平营造差异化的冠层结构,利用无人机搭载多光谱传感器通过多光谱影像获取棉花冠层植被指数(Vegetation indices,VIs)与纹理特征(Texture features,TFs),通过Pearson分析法筛选出与LCC高相关性的VIs与TFs,进而采用随机森林回归(Random forest,RF)机器算法、残差网络(Residual Network,ResNet)、1D-卷积神经网络(1D-CNN)构建基于VIs、TFs以及二者结合后综合指标的LCC反演模型,并比较其精度。结果表明,在3种估算模型中,1D-CNN模型更具有稳定性,VIs和TFs综合指标提高了棉花各生育期LCC反演模型精度。在棉花蕾期、花铃期、吐絮期3个生育时期,综合指标训练集R^(2)分别为0.957、0.957、0.955,RMSE分别为1.019、1.057、0.915,分别较VIs训练集反演模型精度提升7.1%,4.3%,11%,较TFs训练集反演模型精度提升41.7%,37%,39%;验证模型R^(2)分别为0.827、0.877、0.874,RMSE分别为1.927、1.732、1.408,较VIs验证集反演模型精度分别提升0.9%,2.4%,8.5%,较TFs验证集反演模型精度分别提升33.4%,37.7%,38.3%。本研究可为融合无人机多光谱信息与图像纹理信息的LCC反演模型为棉花叶片信息的诊断提供了一种可行准确的方法。 展开更多
关键词 棉花 无人机多光谱 叶绿素 1D-CNN模型 植被指数 纹理特征
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