国家自然科学基金(41071228)
- 作品数：8 被引量：51H指数：4
- 相关作者：杨贵军黄文江张东彦冯海宽徐新刚更多>>
- 相关机构：国家农业信息化工程技术研究中心浙江大学中国科学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划公益性行业(农业)科研专项更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 关于加强林业企业内控管理制度建设的思考被引量：2
- 2012年
- 风险评估就是考虑潜在事件对企业目标实现的影响程度。管理者从发生的可能性和影响程度来评估事件。有利的和不利的事件，都要单独或分类地进行审视。但目前我国大多数林业企业缺乏这种风险评估意识，更不用说用风险评估工具进行相应的风险管理。主要表现为随意使用资金，采购业务中弄虚作假，吃“回扣”等。因此，在内部控制上，存在以下问题：一是记账、保管、经济业务决策及经办的人员没有很好地分工进行制约；二是重大事项决策的执行，没有很好地分离制约；三是财产清查没有形成制度，清查期限、程序不明确。
- 全艳丽
- 关键词：企业内控风险评估财产清查风险管理
- 农田辐射传输光学遥感成像模拟研究综述被引量：4
- 2013年
- 首先对光电物理仿真、图像合成法、计算机图形学法及遥感物理模型法等光学遥感成像模拟方法的技术方法和研究进展进行了分析,其中由于遥感物理模型法较为详细地刻画了真实辐射传输过程,成为国内遥感成像模拟的主要发展趋势。然后对作物关键参数时空变化分析、农田辐射传输建模及遥感成像模拟系统等方面进行了分析讨论,表明结合作物全生育期结构、光谱变化特征,进而建立叶片–土壤–冠层–大气–遥感器成像模拟耦合模型是主要途径,能够实现农田多维遥感数据模拟,为农业定量遥感研究与应用提供模拟数据支持。
- 杨贵军柳钦火杜永明石月婵冯海宽王纪华
- 关键词：遥感器农田信息
- 基于主成分分析的叶面积指数尺度效应被引量：3
- 2012年
- 为描述多空间尺度观测数据在表达同一区域农作物叶面积指数(LAI)分布特征时存在的差异,该文提出了一种基于主成分分析(PCA)的LAI尺度效应分析方法。该方法充分考虑了多尺度数据的相关性与差异性,从统计分析角度出发,采用PCA进行数据挖掘和信息重组,引入动态多元线性回归模式基于主成分信息(PCs)反演估算LAI,进而定量描述尺度效应。选取大麦和玉米为试验对象,先以地面最细空间尺度观测数据为基准,通过尺度上推构建一系列不同空间尺度数据;再依据上述尺度效应分析方法进行有效信息提取和LAI估算,并纳入有效主成分个数(NEPCs)、决定系数(R2)和平均相对精度(MRA)等参数定量描述尺度效应。理论分析和数值实践证实了该方法在农作物LAI尺度效应定量分析中的可行性和有效性。
- 董莹莹王纪华李存军杨贵军徐新刚王慧芳黄文江
- 关键词：统计分析
- 基于高光谱维数约简与植被指数估算冬小麦叶面积指数的比较被引量：15
- 2012年
- 高光谱遥感反演LAI时,由于实际样本数远小于光谱维数,易导致基于全谱段建立的模型不稳定。针对该问题,该文提出将基于原始光谱反射率与LAI相关性和基于光谱曲线特征的2种波段选择方式分别与主成分回归(PCR)或偏最小二乘回归(PLSR)结合的高光谱维数约简方法,估算冬小麦LAI。并选择归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)、重归一化植被指数(RDVI)、修正土壤调节植被指数(MSAVI)和三角形植被指数(TVI)5种代表性植被指数,利用2009、2010年实测大田冬小麦冠层高光谱和LAI数据,将提出的基于维数约简的方法与基于植被指数的LAI估算方法进行了比较,独立样本集验证结果和交叉验证结果均表明,提出的基于维数约简的方法比基于植被指数方法的估算精度高,在交叉验证结果中,基于维数约简的方法R2最高达到0.818,相应RMSE为0.685。该研究可为后续基于高光谱的LAI估算提供参考。
- 付元元杨贵军冯海宽徐新刚宋晓宇王纪华
- 关键词：遥感光谱分析植被指数维数约简冬小麦
- 不同施肥决策对冬小麦生长影响的高光谱监测及对比分析被引量：3
- 2013年
- 为了明确不同变量施肥算法下的冬小麦冠层光谱特征,以及确定适宜我国气候条件的变量施肥算法,于2006年通过田间试验,分别测量了六种不同施肥决策下的冬小麦冠层光谱和产量,对这六种施肥算法进行了对比分析。结果表明,通过对施肥后冬小麦冠层光谱反射率、施肥前后反射率变化量以及不同时期的归一化植被指数的分析,得知不同施肥处理的冬小麦冠层光谱反射率存在差异,可以反映出冬小麦长势的强弱,其中基于光谱指数和作物生长模型相结合的算法(Z)进行施肥的冬小麦长势最佳。与均一施肥(W)和不施肥(CK)处理相比,变量施肥处理均显著提高小麦产量;除基于土壤养分变量施肥处理(T)外,产量变异系数明显降低,其中基于归一化SPAD值变量施肥处理(S)的变异系数最小。Z变量施肥算法综合效果最佳,S变量施肥算法在降低产量变异度方面效果最佳。拔节期施肥对开花期或灌浆初期小麦生长影响最大;并且这两时期的植被指数与产量的相关性也最好,尤其红边三角光谱指数(RTVI)最好(相关系数达到0.700),可见采用RTVI指数进行产量预测效果更优。
- 崔贝黄文江杨武德宋晓宇陈立平冯美臣张东彦张竞成
- 关键词：冬小麦变量施肥
- 基于高光谱的大麦籽粒蛋白质含量遥感预测被引量：9
- 2012年
- 利用高光谱信息检测作物籽粒蛋白质含量具有无损、快速的特点,而当前国内外开展大麦籽粒蛋白质含量高光谱遥感预测的研究并不多见。以内蒙古自治区海拉尔农垦大麦为研究对象,利用地面高光谱数据寻找大麦植株氮素含量的特征波段,分析了多种典型光谱植被指数与大麦植株氮素含量的相关关系;然后根据氮素运转规律,利用植株氮含量与大麦籽粒蛋白质含量之间的相关关系,构建了基于高光谱数据的大麦籽粒蛋白质含量遥感预测模型。结果表明:(1)550～590nm与670～710nm是大麦植株氮含量的敏感波段区域;(2)植被指数(green-red vegetation index,GRVI)与大麦植株含氮量的相关性最好,R2达到0.665 1。(3)大麦籽粒蛋白质含量与植株氮含量相关性高,建立了基于GRVI的大麦籽粒蛋白质含量的预测模型,R2达到0.658 1。最后,对构建的预测模型进行了验证,其精度达到了一定要求。该研究表明运用高光谱信息来预测大麦籽粒蛋白质含量是可行的,这将为大面积"按质论价"的大麦订单收购提供科学支撑。
- 顾志宏
- 关键词：大麦籽粒蛋白质
- 利用图谱特征解析和反演作物叶绿素密度被引量：7
- 2013年
- 地面成像光谱仪可对作物个体及群体信息进行"图谱"同步解析,因此在农业定量化研究中具有巨大的应用潜力。利用可见-近红外成像光谱仪采集不同生育期玉米和大豆的冠层"图谱"数据,在逐步提取影像中光照土壤、阴影土壤、光照植被、阴影植被四种组分光谱的基础上,通过选取的敏感波段构建光谱植被指数和叶绿素密度进行波段自相关分析,探讨各个分量对作物叶绿素密度反演的影响。研究发现:当植被与土壤混合存在时,对叶绿素密度敏感的波段基本在红光与近红外波段;当植被光谱提纯后(剔除土壤光谱),对叶绿素密度敏感的波段范围增大,表现在蓝、绿波段;当阴影叶片光谱剔除后,对叶绿素密度敏感的波段表现为可见光波段增加,近红外波段减少,红边波段决定系数最高。上述变化特征在不同作物中有相同的趋势,为探索地面成像光谱仪"图谱"协同反演作物生化参数进行了有意义的探索。
- 张东彦刘良云黄文江Cobum Craig梁栋
- 关键词：光谱指数叶绿素密度大豆玉米
- 基于扫描成像的作物近地高光谱获取与特征分析被引量：8
- 2010年
- 为了验证自主研制的扫描成像光谱仪(PIS)在近地应用的可行性,该文以小麦、玉米为研究对象,利用PIS近地获取作物冠层和叶片的高光谱图像,在对田间和室内获得的成像数据进行对比分析的同时,探讨了成像光谱采集过程中的影响因素。此外,将PIS获取的成像高光谱与地物光谱仪(ASD)测定的高光谱进行比对研究。结果表明:PIS能准确收集作物的光谱信息,且采集的高光谱数据与ASD具有很好的一致性;PIS在田间采集作物光谱信息时,受氧气吸收的影响,在760nm处有明显的干扰吸收;PIS除了能反映作物不同叶位叶片、不同器官光谱的差异,还可依据影像提取杂草、土壤对作物冠层光谱的影响程度。上述初步结果为进一步应用PIS进行农作物长势诊断提供了参考。
- 张东彦黄文江王纪华杨贵军朱大洲刘源马智宏
- 关键词：光谱测定法作物特征提取小麦玉米
