结合无人机数码影像与PROSAIL模型的夏玉米LAI反演 被引量：1

1

作者 牛庆林 张合兵 +4 位作者 邓炯 冯海宽 李长春 杨贵军 陈志超 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第8期2335-2347,共13页

叶面积指数(LAI)是反映不同玉米特性的重要长势指标,可有效辅助玉米新品种的选育。快速、无损和精准地获取玉米LAI,对玉米育种具有重要的指导意义。目前,无人机可见光遥感技术因具有快速、无损和高通量地获取田间作物空间信息的优点,在... 叶面积指数(LAI)是反映不同玉米特性的重要长势指标,可有效辅助玉米新品种的选育。快速、无损和精准地获取玉米LAI,对玉米育种具有重要的指导意义。目前,无人机可见光遥感技术因具有快速、无损和高通量地获取田间作物空间信息的优点,在作物LAI等表型信息获取应用中得到快速发展;然而,其存在的光谱饱和现象以及缺乏光谱参数与LAI之间的响应机理信息,限制了LAI等表型信息估算模型精度的进一步提高;显然,PROSAIL辐射传输模型具有模拟作物理化参数与光谱指标参数之间响应机理的优点,可有效提升作物理化参数反演的潜力。为此,结合无人机数码影像与PROSAIL模型反演夏玉米LAI,以期进一步提高LAI反演模型的精度。以玉米育种试验田的夏玉米为研究对象,利用无人机遥感系统获取拔节期、喇叭口期和抽雄吐丝期的高清数码影像,并结合PROSAIL模型,采用偏最小二乘回归(LSR)、随机森林回归(RFR)和卷积神经网络(CNN)回归方法,构建夏玉米LAI的反演模型。结果表明:(1)基于无人机高清数码影像,采用PLSR回归方法构建的模型精度最优,估算模型和验证模型的R^(2)、RMSE和nRMSE分别为0.69,0.37,24.28%和0.73,0.35,23.26%;(2)基于PROSAIL模型,采用RFR回归方法构建的模型精度最优,估算模型和验证模型的R^(2)、RMSE和nRMSE分别为0.98,0.28,6.88%和0.87,0.64,15.97%;(3)结合无人机高清数码影像与PROSAIL模型,RFR回归方法构建的模型精度最优,估算模型和验证模型的R^(2)、RMSE和nRMSE分别为0.98,0.27,7.07%和0.87,0.65,16.35%,与仅用无人机高清数码影像相比,最优估算模型和验证模型的nRMSE分别降低17.21%和6.91%。研究表明,结合无人机数码影像与PROSAIL模型,有效提高夏玉米LAI反演模型的精度和稳定性,为辅助玉米新品种的选育提供理论指导。 展开更多

关键词 无人机 夏玉米 数码影像 PROSAIL模型 叶面积指数 随机森林

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基于高光谱遥感数据的森林覆盖动态变化监测研究

2

作者 葛宏 王颖 《测绘与空间地理信息》 2025年第5期116-119,共4页

为避免森林破坏影响生态环境,设计了基于高光谱遥感数据的森林覆盖动态变化监测方法,精准了解生态环境变化,促进生态可持续发展。采集研究区高光谱遥感数据,经遥感数据大气校正处理后,利用校正后遥感数据的NDVI(归一化植被指数),采用结... 为避免森林破坏影响生态环境,设计了基于高光谱遥感数据的森林覆盖动态变化监测方法,精准了解生态环境变化,促进生态可持续发展。采集研究区高光谱遥感数据,经遥感数据大气校正处理后,利用校正后遥感数据的NDVI(归一化植被指数),采用结合支持向量机的改进像元二分法,估算植被覆盖度;采用随机森林算法,通过回归计算各决策树的林地LAI(叶面积指数)估算结果,获取林地LAI回归估算结果;结合植被覆盖度和林地叶面积指数,实现监测森林覆盖动态变化。实验结果显示:该方法可以实现监测森林覆盖动态变化,2012—2022年间,研究区的植被覆盖整体上呈上升趋势。该方法可实现林地LAI的准确估算,能够较好地还原林地LAI值的空间分布趋势。 展开更多

关键词 高光谱遥感 森林覆盖 像元二分法 大气校正 随机森林算法 叶面积指数

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西双版纳热带雨林凋落叶分解的生态过程Ⅰ.凋落叶分解动态 被引量：17

3

作者 张瑞清 孙振钧 +5 位作者 王冲 葛源 李云乐 乔玉辉 庞军柱 张录达 《植物生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第5期780-790,共11页

通过野外试验和室内模拟相结合,系统研究了西双版纳热带雨林生态系统混合凋落叶分解的生态过程。野外试验采用网袋法,即1mm和100μm网眼网袋,分别限制大型土壤动物和螨类的进入,从而分别观测小型土壤动物(螨类)、线虫的分解作用;室内试... 通过野外试验和室内模拟相结合,系统研究了西双版纳热带雨林生态系统混合凋落叶分解的生态过程。野外试验采用网袋法,即1mm和100μm网眼网袋,分别限制大型土壤动物和螨类的进入,从而分别观测小型土壤动物(螨类)、线虫的分解作用;室内试验则通过控制温、湿度条件,采用灭菌_接种法分别观测微生物和线虫对凋落叶的分解。研究结果表明,凋落叶的分解是一个先快后慢的过程,在这个过程中存在分解“滞留”阶段,分解速率变化发生波动,且波动的程度与食物链的复杂程度有关,食物链越复杂,波动程度越强烈。利用单指数衰减模型xt/x0=exp(-kt)和双指数模型xt/x0=a×exp(-k1t)+b×exp(-k2t)对凋落叶分解过程进行模拟,后者将凋落叶前欺的快速分解和后期的慢速分解两个过程分别拟合,不但弥补了分解前期单指数衰减模型与观测值之间不能吻合的缺陷,而且消除了单指数模型对长期分解进程的过高预测,因此能更好地反映实际分解进程。利用双指数生物模型研究生物和非生物因子对凋落叶分解速率的贡献表明,土壤动物是影响分解进程的最重要因子,占影响因子总量的78.1%,非生物因素的作用为14.1%,微生物对分解速率的贡献只有7.8%。在热带森林生态系统中,土壤动物是最重要的分解者。 展开更多

关键词 西双版纳 热带雨林 混合凋落叶 分解 模型

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基于随机森林模型的林地叶面积指数遥感估算 被引量：32

4

作者 姚雄 余坤勇 +3 位作者 杨玉洁 曾琪 陈樟昊 刘健 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期159-166,共8页

林地叶面积指数(Leaf area index,LAI)的准确估测是精准林业的重要体现。为了快速、准确、无损监测林地LAI,利用LAI-2200型植物冠层分析仪获取福建省西部森林样地的LAI数据,结合同期Pleiades卫星影像计算12种遥感植被指数,分析了各样地... 林地叶面积指数(Leaf area index,LAI)的准确估测是精准林业的重要体现。为了快速、准确、无损监测林地LAI,利用LAI-2200型植物冠层分析仪获取福建省西部森林样地的LAI数据,结合同期Pleiades卫星影像计算12种遥感植被指数,分析了各样地实测LAI数据和相应植被指数的相关性,进而使用随机森林(RF)算法构建了林地LAI估算模型,以支持向量回归(SVR)模型和反向传播神经网络(BP)模型作为参比模型,以决定系数(R^2)、均方根误差(RMSE)、平均相对误差(MAE)和相对分析误差(RPD)为指标评价并比较了模型预测精度。结果表明:全样本数据中,各植被指数与对应LAI值均呈极显著相关(P<0.01),且相关系数都大于0.4;RF模型在3次不同样本组中的预测精度均高于同期的SVR模型和BP模型;3个样本组中RF模型的LAI估测值与实测值的R^2分别为0.688、0.796和0.707,RPD分别为1.653、1.984和1.731,均高于同期SVR模型和BP模型,对应的RMSE分别为0.509、0.658和0.696,MAE分别为0.417、0.414和0.466,均低于同期其他2种模型。 展开更多

关键词 林地 叶面积指数 遥感反演 随机森林模型 支持向量回归模型 反向传播神经网络模型

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林地叶面积指数遥感估算方法适用分析 被引量：10

5

作者 王修信 孙涛 +4 位作者 朱启疆 刘馨 高凤飞 胡玉梅 陈声海 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第16期4612-4619,共8页

叶面积指数是与森林冠层能量和CO2交换密切相关的一个重要植被结构参数,为了探讨估算林地叶面积指数LAI的遥感适用方法和提高精度的途径,利用TRAC仪器测定北京城区森林样地的LAI,从Landsat TM遥感图像计算NDVI、SR、RSR、SAVI植被指数,... 叶面积指数是与森林冠层能量和CO2交换密切相关的一个重要植被结构参数,为了探讨估算林地叶面积指数LAI的遥感适用方法和提高精度的途径,利用TRAC仪器测定北京城区森林样地的LAI,从Landsat TM遥感图像计算NDVI、SR、RSR、SAVI植被指数,分别建立估算LAI的单植被指数统计模型、多植被指数组合的改进BP神经网络,获取最有效描述LAI与植被指数非线性关系的方法并应用到TM图像估算北京城区LAI。结果表明,单植被指数非线性统计模型估算LAI的精度高于线性统计模型;多植被指数组合神经网络中,以NDVI、RSR、SAVI组合估算LAI的精度最高,估算值与观测值线性回归方程的R2最高,为0.827,而RMSE最低,为0.189,神经网络解决了多植被指数组合统计模型非线性回归方程的系数较多、较难确定的问题,可较为有效的应用于遥感图像林地LAI的估算。 展开更多

关键词 林地 叶面积指数 神经网络 统计模型 多植被指数组合

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利用LiDAR离散点云估测针叶林叶面积指数 被引量：14

6

作者 尤号田 邢艳秋 +2 位作者 王铮 孙小添 王萌 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2014年第3期41-47,共7页

通过对小光斑激光雷达离散点云数据进行处理,提取了6个变量参数分别用于估测针叶林叶面积指数,为了提高模型估测精度及弥补单变量模型的不足,在单变量模型的基础上尝试多变量组合共同用于估测森林叶面积指数,经过对比得出单变量模型中OG... 通过对小光斑激光雷达离散点云数据进行处理,提取了6个变量参数分别用于估测针叶林叶面积指数,为了提高模型估测精度及弥补单变量模型的不足,在单变量模型的基础上尝试多变量组合共同用于估测森林叶面积指数,经过对比得出单变量模型中OGF模型最好,拟合相关性R=0.897,预测精度p=0.959;多变量预测模型结果差异不大,拟合相关性均>0.905,估测精度均>0.957。同时为了验证模型的推广性,对点云数据进行随机稀释操作获得4种不同密度的点云数据,分别用于验证点云密度对OGF模型及OGF与LPI组合模型的影响,结果表明点云密度对模型结果的影响不大,即使在0.125倍点云密度时模型仍能较好的估测针叶林叶面积指数,满足生产需要。 展开更多

关键词 小光斑激光雷达 离散点云 叶面积指数 针叶林 多变量模型 点云密度

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改进随机森林的波长选择用于烟叶近红外稳健校正模型的建立 被引量：8

7

作者 秦玉华 宫会丽 +1 位作者 宋楠 韩凤 《烟草科技》 EI CAS 北大核心 2014年第6期64-67,72,共5页

为了增强烟叶定量近红外模型的稳健性,采用改进的随机森林(Random Forests,RF)重要性度量的方法选择与待测组分相关性强的波长变量,建立了抗干扰能力强的分析模型;用不同含水率和不同样品温度的烟叶测试样品,验证了所建模型的适用性。... 为了增强烟叶定量近红外模型的稳健性,采用改进的随机森林(Random Forests,RF)重要性度量的方法选择与待测组分相关性强的波长变量,建立了抗干扰能力强的分析模型;用不同含水率和不同样品温度的烟叶测试样品,验证了所建模型的适用性。结果表明:①RF波长优选可以筛选出对外界变化敏感性低的波长变量。②模型更加简单,且具有更高的精度和稳健性。该方法对建立稳健的烟叶近红外品质快速分析模型具有一定的参考意义。 展开更多

关键词 波长选择 随机森林 近红外光谱 烟叶 稳健校正模型

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基于光谱归一化的阔叶林LAI遥感估算模型适用性分析 被引量：4

8

作者 汪小钦 叶炜 江洪 《福州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第5期713-718,共6页

针对基于植被指数(VI)的森林叶面积指数(LAI)统计模型反演方法通用性较差的问题,研究基于光谱响应函数的不同传感器相似波段的光谱归一化方法,构建基于光谱归一化的阔叶林LAI遥感估算模型,并分析光谱归一化前后LAI估算模型对不同传感器... 针对基于植被指数(VI)的森林叶面积指数(LAI)统计模型反演方法通用性较差的问题,研究基于光谱响应函数的不同传感器相似波段的光谱归一化方法,构建基于光谱归一化的阔叶林LAI遥感估算模型,并分析光谱归一化前后LAI估算模型对不同传感器的适用性.以福州市ALOS AVNIR-2、Landsat5 TM和MODIS作为多传感器数据源.结果表明:利用光谱响应函数对不同传感器的相应波段进行光谱归一化校正,能较好地消除传感器的差异;基于光谱归一化后VI建立的阔叶林LAI估算模型,对不同传感器均具有较好的适用性,可以减少模型对传感器的依赖. 展开更多

关键词 叶面积指数 光谱归一化 经验模型 阔叶林 多传感器

原文传递

漓江上游山区水源林叶面积指数变化的遥感监测 被引量：2

9

作者 王修信 付洁 +4 位作者 王培娟 朱启疆 汤谷云 孙涛 罗涟玲 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期139-145,共7页

为了定量评价漓江上游山区复杂地形水源林叶面积指数（LAI）的变化，对阔叶林、针叶林、竹林样地以TRAC仪器测定LAI，利用遥感数据计算归一化植被指数（NDVI）、比值植被指数（SR）、减化比值植被指数（RSR）、土壤调整植被指数（SAVI... 为了定量评价漓江上游山区复杂地形水源林叶面积指数（LAI）的变化，对阔叶林、针叶林、竹林样地以TRAC仪器测定LAI，利用遥感数据计算归一化植被指数（NDVI）、比值植被指数（SR）、减化比值植被指数（RSR）、土壤调整植被指数（SAVI）、增强植被指数（EVI），并从DEM数据获取高程、坡度、坡向，提出并建立复杂地形最优多植被指数组合估算山区林地LAI的神经网络模型，利用模型对1989-2009年6景TM／ETM遥感图像估算LAI空间分布。结果表明，神经网络解决了LAI与多植被指数的非线性回归方程无法引入地形因素、且方程系数较多较难确定的问题，提高了LAI的估算精度。研究区成熟阔叶林减少代之以大片种植经济幼林，是导致林地LAI变化的原因。1989--2000年，LAI≥6．0的林地面积比例从78．8％逐年急剧下降到44．1％，LAI在1．0～6．0的林地面积比例从20．8％大幅上升到55．4％；2000-2009年，随着幼林的生长、竹林的速生，LAI≥6．0的林地面积比例逐渐上升恢复到74．5％，但仍未恢复到1989年的面积比例，相应LAI在1．0～6．0的林地面积比例逐渐下降到25．1％。研究成果为漓江上游水源林生态评估提供参考。 展开更多

关键词 遥感 神经网络 模型 地形 监测 森林 叶面积指数

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基于几何光学模型的人工林叶面积指数遥感反演 被引量：9

10

作者 陈瀚阅 黄文江 +1 位作者 牛铮 高帅 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2012年第3期358-365,共8页

MODIS等全球叶面积指数(LAI)产品空间分辨率偏低(250m~7km),不能满足高空间分辨率遥感应用的需求。为获取大区域高空间分辨率LAI,有必要对物理模型用于高空间分辨率遥感影像LAI反演的可行性进行探讨。本文基于4-scale模型LAI反演算法,... MODIS等全球叶面积指数(LAI)产品空间分辨率偏低(250m~7km),不能满足高空间分辨率遥感应用的需求。为获取大区域高空间分辨率LAI,有必要对物理模型用于高空间分辨率遥感影像LAI反演的可行性进行探讨。本文基于4-scale模型LAI反演算法,以甘肃省张掖为研究区,利用TM影像实现研究区人工林LAI反演。反演算法考虑了反射率入射-观测角度对LAI与植被指数关系的影响和植被冠层尺度的集聚程度。利用地面实测LAI数据对反演结果进行验证与分析,并与NDVI经验模型进行对比,同时分析LAI反演结果对波段反射率敏感性。结果表明:4-scale模型LAI反演结果与实测LAI一致性良好(R2=0.67,RMSE=0.50),且优于NDVI经验模型(R2=0.59,RMSE=0.67);当LAI大于2时,4-scale模型LAI反演算法误差小于NDVI经验模型,能有效避免植被指数的饱和现象;红光波段反射率减小时,引起4-scale模型LAI反演结果的变化幅度比其增大时更高,且影响程度大于近红外波段反射率。研究表明,4-scale模型LAI反演算法可用于TM数据反演人工林LAI,模型应用普适性较强。 展开更多

关键词 叶面积指数 遥感 4-scale模型 TM 人工林

原文传递

利用辐射传输模型和随机森林回归反演LAI 被引量：7

11

作者 郭云开 刘雨玲 +1 位作者 张晓炯 许敏 《测绘工程》 CSCD 2020年第3期33-38,共6页

针对辐射传输模型与查找表结合反演叶面积指数的方法存在反演工作量大且反演速度缓慢的问题,提出利用辐射传输模型和随机森林组合模型对路域植被叶面积指数进行估算的方法。该模型定义一种辐射传输模型和随机森林回归模型结合反演叶面... 针对辐射传输模型与查找表结合反演叶面积指数的方法存在反演工作量大且反演速度缓慢的问题,提出利用辐射传输模型和随机森林组合模型对路域植被叶面积指数进行估算的方法。该模型定义一种辐射传输模型和随机森林回归模型结合反演叶面积指数的方法。以研究区实测高光谱数据和模拟光谱数据为数据源,在相关性分析和敏感性分析的基础上,选取适宜作为反演因子的植被指数,而后进行随机森林算法回归,反演得到预测叶面积指数。结果表明:基于辐射传输模型和随机森林算法反演的路域植被叶面积指数与实测结果一致,准确及时的反映路域植被叶面积指数信息,可以较好地应用在路域环境植被参数反演中。 展开更多

关键词 叶面积指数 辐射传输模型 随机森林回归 路域植被 遥感反演

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利用辐射传输模型和随机森林回归反演LAI 被引量：7

12

作者 郭云开 刘雨玲 +1 位作者 张晓炯 许敏 《测绘工程》 CSCD 2019年第6期17-21,29,共6页

针对辐射传输模型与查找表结合反演叶面积指数的方法存在反演工作量大且反演速度缓慢的问题,提出利用辐射传输模型和随机森林组合模型对路域植被叶面积指数进行估算的方法。该模型定义了一种辐射传输模型和随机森林回归模型结合反演叶... 针对辐射传输模型与查找表结合反演叶面积指数的方法存在反演工作量大且反演速度缓慢的问题,提出利用辐射传输模型和随机森林组合模型对路域植被叶面积指数进行估算的方法。该模型定义了一种辐射传输模型和随机森林回归模型结合反演叶面积指数的方法。以研究区实测高光谱数据和模拟光谱数据为数据源,在相关性分析和敏感性分析的基础上,选取适宜作为反演因子的植被指数,而后进行随机森林算法回归,反演得到预测叶面积指数。结果表明:基于辐射传输模型和随机森林算法反演的路域植被叶面积指数与实测结果一致,准确及时的反映路域植被叶面积指数信息,可以较好地应用在路域环境植被参数反演中。 展开更多

关键词 叶面积指数 辐射传输模型 随机森林回归 路域植被 遥感反演

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森林冠层光谱与林下背景光谱尺度差异分析 被引量：2

13

作者 杨曦光 于颖 范文义 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期511-516,共6页

林下植被作为森林生态系统的重要组成部分,在维护森林生态系统植物多样性和稳定性方面发挥着巨大作用。当前冠层光谱与林下背景光谱间的尺度差异尚不明确,限制了单角度光学遥感技术在林下植被研究中的应用。借助几何光学模型4-scale分... 林下植被作为森林生态系统的重要组成部分,在维护森林生态系统植物多样性和稳定性方面发挥着巨大作用。当前冠层光谱与林下背景光谱间的尺度差异尚不明确,限制了单角度光学遥感技术在林下植被研究中的应用。借助几何光学模型4-scale分析了森林背景光谱与冠层光谱的相关关系。结果表明,森林背景光谱与冠层光谱之间的尺度差异因森林结构的不同而变化,植被指数运算并不能消除尺度差异。冠层和背景光谱之间的尺度差异可以通过线性函数描述,这种线性关系随波长和森林结构的不同而不同,而模型参数与叶面积指数高度相关,在680 nm和865 nm处的决定系数分别为0.881、0.834 3、0.890 6和0.880 3。相关研究能为削弱或消除冠层光谱与林下背景光谱间的尺度差异提供参考。 展开更多

关键词 背景光谱 森林结构 几何光学模型 4-scale模型 叶面积指数

原文传递

基于Geosail模型和SVR算法的叶面积指数遥感反演 被引量：3

14

作者 杨维 张学霞 赵静瑶 《中国水土保持科学》 CSCD 北大核心 2018年第6期48-55,共8页

叶面积指数(LAI)控制着植物冠层的多种生理和生态过程,是陆地生态、水文模型中不可或缺的植被参数,因此准确反演区域LAI对研究植被与土壤侵蚀具有重要意义。本文以北京地区阔叶林为研究对象,利用Geosail模型模拟LAI和7种植被指数:比值... 叶面积指数(LAI)控制着植物冠层的多种生理和生态过程,是陆地生态、水文模型中不可或缺的植被参数,因此准确反演区域LAI对研究植被与土壤侵蚀具有重要意义。本文以北京地区阔叶林为研究对象,利用Geosail模型模拟LAI和7种植被指数:比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)、绿波段植被指数(GNDVI)、重归一化植被指数(RDVI)、土壤调整植被指数(SAVI)、调整土壤亮度植被指数(OSAVI)和修正的土壤调整植被指数(MSAVI),并采用支持向量机回归(SVR)算法和4种统计回归方法(线性函数、二次函数、指数函数和对数函数)建立LAI反演模型,同时通过Landsat 8 OLI遥感数据和实测数据验证模型精度。研究表明:1) SVR算法相比其他统计回归方法可以提高LAI反演的模型精度和预测精度; 2) OSAVI指数在LAI反演方面的表现要优于NDVI等指数;3) NDVI指数的建模精度很高,但预测精度较低; 4) OSAVI和SVR算法构建的模型精度和稳定性更好,是LAI反演的优选模型,其预测结果最为精确。因此,基于Geosail模型和SVR算法的反演方法可提高LAI反演精度,为大区域LAI反演的应用提供了新的思路,扩展了Geosail模型、SVR算法和Landsat 8 OLI遥感数据在LAI反演方面的应用潜力。 展开更多

关键词 SVR算法 Geosail模型 叶面积指数 Landsat8OLI 阔叶林

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基于特征融合的随机森林模型茶鲜叶分类 被引量：10

15

作者 万广 陈忠辉 +3 位作者 方洪波 闫建伟 张文勇 谢本亮 《华南农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期125-132,共8页

【目的】解决机采茶鲜叶中混有不同等级的茶叶,且混杂度高、物理特征分类精确度低的问题。【方法】利用随机森林分类模型,提出一种基于颜色和边缘特征融合的方法。试验采集3种不同等级的茶鲜叶,对原始图像进行裁剪、尺寸归一化和去噪等... 【目的】解决机采茶鲜叶中混有不同等级的茶叶,且混杂度高、物理特征分类精确度低的问题。【方法】利用随机森林分类模型,提出一种基于颜色和边缘特征融合的方法。试验采集3种不同等级的茶鲜叶,对原始图像进行裁剪、尺寸归一化和去噪等处理,再进行颜色特征和边缘特征提取。通过参数的修改和测试,构建最优的随机森林分类模型,并且同K最近邻、SVM分类器进行对比试验。【结果】特征融合之后随机森林模型的分类准确率达到99.45%,比单一颜色特征和边缘特征的分类准确率分别高7.14和9.34个百分点;比K最近邻和SVM分类器准确率分别高15.38和5.49个百分点。【结论】所建立的方法能够对茶鲜叶单芽、一芽一叶、一芽二叶进行精确的分类。 展开更多

关键词 茶鲜叶分类 随机森林模型 颜色特征 边缘特征 机器学习

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杜仲细枝木纳米纤维素的制备及表征 被引量：1

16

作者 赵伟 耿兰 +4 位作者 赵芳 侯明丽 苏天翼 郭婉婷 张强 《应用化工》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期2057-2060,2065,共5页

以一年生杜仲木材纤维素为原料,利用氯化胆碱/乳酸/对甲苯磺酸(摩尔比2∶12∶1)三元低共熔溶剂结合微射流机械处理,制备杜仲纳米纤维素(CNC)。通过傅里叶红外光谱(FTIR)、X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)和热重(TGA)等技术对CNC的... 以一年生杜仲木材纤维素为原料,利用氯化胆碱/乳酸/对甲苯磺酸(摩尔比2∶12∶1)三元低共熔溶剂结合微射流机械处理,制备杜仲纳米纤维素(CNC)。通过傅里叶红外光谱(FTIR)、X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)和热重(TGA)等技术对CNC的理化性质进行了分析和表征。研究结果表明,杜仲CNC呈短棒状,长度为(163.95±6.72) nm,直径为(7.63±0.61) nm,长径比为20.18,得率达到73.84%,在悬浮液中的Zeta电位为(-20.50±0.72) mV。CNC为纤维素Ⅱ晶型,结晶度为62.18%。CNC表现出良好的热稳定性,T_(max)=359℃。杜仲CNC的成功制备拓宽了杜仲细枝木的应用领域,可提高杜仲叶林种植模式的经济效益。 展开更多

关键词 杜仲 低共熔溶剂 微射流 纳米纤维素 叶林模式

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基于高光谱数据的互花米草叶片功能性状反演 被引量：14

17

作者 左雪燕 崔丽娟 +4 位作者 李伟 窦志国 蔡杨 刘志君 雷茵茹 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第15期6159-6169,共11页

互花米草成功入侵的关键是其生长繁殖能力以及对环境的适应能力,叶片含水率、相对叶绿素含量、碳氮比、总氮、总磷以及比叶面积等叶片功能性状反应的是互花米草对资源的利用能力以及环境的适应能力。以江苏盐城滨海湿地为研究对象,进行... 互花米草成功入侵的关键是其生长繁殖能力以及对环境的适应能力,叶片含水率、相对叶绿素含量、碳氮比、总氮、总磷以及比叶面积等叶片功能性状反应的是互花米草对资源的利用能力以及环境的适应能力。以江苏盐城滨海湿地为研究对象,进行互花米草叶片功能性状与高光谱数据的关系研究。通过对原始光谱数据以及一阶微分转换光谱数据进行主成分分析提取新的主成分变量作为自变量分别建立不同性状的逐步回归、BP神经网络、支持向量机、随机森林4种预测模型,通过比较构建模型的R2以及RMSE选择最优模型,进而基于相关性分析得到的敏感波段构建最优模型,验证其准确性和适用性。研究结果发现:(1)一阶微分数据的建模效果优于原始光谱数据;(2)通过对不同功能性状的预测建模,发现4种模型的预测效果排序为:随机森林>支持向量机>BP神经网络>逐步回归,其中随机森林模型的准确性高、稳定性强,明显优于其他3种模型,而逐步回归模型的效果最差,不适用于互花米草叶片功能性状的高光谱建模;(3)通过对相关性分析得到的敏感波段建立随机森林模型,建模R2均大于0.90,验证R2介于0.73—0.95之间,进一步证实了随机森林模型的准确性和稳定性。研究结果表明,高光谱数据可以作为快速监测互花米草生长状况的有力手段,而随机森林模型可以作为高精度模型实现对互花米草不同叶片功能性状的估测。 展开更多

关键词 互花米草 叶片功能性状 高光谱 随机森林模型

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基于无人机多光谱遥感的马尾松林叶面积指数估测 被引量：15

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作者 姚雄 余坤勇 刘健 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期213-221,共9页

快速、准确、无损估测马尾松林叶面积指数对精准林业管理具有重要意义。以小型低空无人机为平台,搭载RedEdge多光谱传感器,获取福建省西部马尾松林多光谱影像,运用重采样的方式获取并计算不同空间分辨率(0.08、0.1、0.2、0.5、1、2、5 m... 快速、准确、无损估测马尾松林叶面积指数对精准林业管理具有重要意义。以小型低空无人机为平台,搭载RedEdge多光谱传感器,获取福建省西部马尾松林多光谱影像,运用重采样的方式获取并计算不同空间分辨率(0.08、0.1、0.2、0.5、1、2、5 m)下的植被指数,结合地面实测LAI数据,分析其与植被指数的相关性,进而采用线性模型(LR)、多元逐步回归模型(MSR)、随机森林模型(RF)、支持向量机模型(SVM)和人工神经网络模型(BP)构建不同空间分辨率下的马尾松林LAI估测模型,以决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)、相对分析误差(RPD)和总体精度(TA)来评价估测模型精度,从而确定最佳空间分辨率和最佳模型。结果表明,不同空间分辨率下LAI与植被指数均呈极显著相关(p<0.01);多变量模型(MSR、RF、SVM、BP)的调整R^(2)平均值高于LR模型;随着空间分辨率的增加,不同模型的R^(2)整体上呈先增大后减小的趋势;当空间分辨率为0.5 m时,利用植被指数建立的RF模型为马尾松林LAI的最佳估测模型,RF模型的调整R^(2)为0.766,模型估测的R^(2)、RMSE、RPD和TA分别为0.554、0.421、1.523和81.95%。本研究可为无人机多光谱遥感反演森林LAI表型参数的空间分辨率和模型选择提供理论参考。 展开更多

关键词 马尾松 叶面积指数 空间分辨率 无人机 随机森林模型 遥感

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基于遥感技术的人工速生林二氧化碳吸收量估测 被引量：1

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作者 王磊 宋乃平 +2 位作者 徐秀梅 徐坤 杨微 《生态环境学报》 CSCD 北大核心 2012年第6期1004-1008,共5页

选择宁夏中卫市中冶·美利纸业集团的林纸一体化人工速生杨基地作为研究对象,以CBERS/CCD影像和同步实测样地数据为基础,利用相关分析方法筛选出相关系数分别为0.939和0.936的NDVI和RVI两个变量,构建了基于NDVI、RVI及NDVI和RVI的3... 选择宁夏中卫市中冶·美利纸业集团的林纸一体化人工速生杨基地作为研究对象,以CBERS/CCD影像和同步实测样地数据为基础,利用相关分析方法筛选出相关系数分别为0.939和0.936的NDVI和RVI两个变量,构建了基于NDVI、RVI及NDVI和RVI的3个人工速生林地叶面积遥感回归估测模型,R2分别为0.882、0.877和0.885,并通过相关检验,估算出研究区不同林龄速生杨林地的叶面积。结合样地的实测净光合速率(PN,Net Photosynthetic Rate,μmol·m-2·s-1),推算出不同林龄的速生杨单位叶面积的年二氧化碳净吸收量,最终估算出整个研究区的年固定碳(CO2)的净增量分别为326 648.66、315 688.73和322 509.04 t。通过与常规方法测得结果的比较,表明遥感结合地面实测数据估算林木固碳是可行的;从建立模型的R2值分析,根据不同植被指数建立的多元模型的精度要优于单一植被指数建立的一元模型;根据估测结果,随着林龄的增长,林木的固碳能力不断提高,但受不同生境的影响,增长速度存在空间差异。 展开更多

关键词 CBERS/CCD 叶面积 固定碳(CO2) 回归模型 速生林

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天然落叶松叶量及叶面积模型研究 被引量：4

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作者 肖锐 张同峰 马莹 《林业科技情报》 2014年第2期34-34,41,共2页

本文以不同林分条件下的落叶松天然林为研究对象,基于12块标准地35株标准木的实测叶量数据,应用统计分析软件建立落叶松天然林叶量和叶面积的回归模型。

关键词 落叶松天然林 叶量 叶面积 模型

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