买买提·沙吾提
- 作品数：32 被引量：117H指数：7
- 供职机构：新疆大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金新疆维吾尔自治区高校科研计划新疆维吾尔自治区自然科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术经济管理天文地球更多>>
- 基于Sentinel-2时间序列数据及物候特征的棉花种植区提取被引量：2
- 2022年
- 棉花是中国重要的经济作物,在新疆大面积种植。及时、准确获取棉花种植面积,对农业政策制定与农业经济发展有重要意义。以渭干河—库车河三角洲绿洲棉花为主要研究对象,利用2018—2020年(1景/1月)36景哨兵2号(Sentinel-2)数据,构建归一化植被指数(Normalize difference vegetation index,NDVI)和红边归一化植被指数(Red edge normalize difference vegetation index,RENDVI_(783))时序数据;采用Savitzky-Golay(S-G)滤波法对时序数据进行平滑、重构并提取11个物候特征;利用袋外误差法对11个物候特征进行特征优选;在此基础上利用重构后的时序数据(NDVI Fit)、(RENDVI_(783)Fit)、物候特征(RENDVI_(783)Ph)、物候特征优选组合构建6种不同的特征数据集,利用随机森林分类(RFC)方法分别进行分类和提取,并采用最大似然分类方法和支持向量机分类方法对分类效果进行验证。结果表明:(1)NDVI和RENDVI_(783)时序数据变化趋势较为一致,棉花在5月(苗期)到8月初(开花盛期)有明显的上升趋势,在8月末至9月(花铃期)达到峰值。相比NDVI,红边波段构成的RENDVI_(783)时序曲线峰值从0.7提高到0.9,棉花区分效果更佳。(2)11个物候特征中拟合函数最大值、生长季长度、生长季振幅、生长季结束、生长季大积分和生长季小积分对分类的贡献性最大,重要性得分分别为1.43、1.40、1.23、1.16、1.02和1.01。(3)RFC方法对特征数据集(RENDVI_(783)Fit+物候特征优选组合)分类精度最佳。总体精度和Kappa系数分别为92.20%和0.92。(4)研究区内棉花分类精度达到了91.02%,种植面积约为3424 km^(2),占研究区总面积的24.67%。
- 美合日阿依·莫一丁买买提·沙吾提李金朝
- 关键词：物候特征
- 干旱区绿洲农田土壤重金属含量高光谱反演
- 2024年
- 对新疆渭库绿洲土壤样本的As、Hg、Pb、Cr、Zn和Cu共6种重金属含量与高光谱关系进行分析,基于逐步回归方法筛选出特征波段,采用地理加权回归(GWR)和普通最小二乘法回归(OLS)构建土壤重金属的高光谱反演模型.结果显示:1)研究区的6种重金属元素含量存在一定的差异,土壤中的平均重金属含量依次为Zn>Pb>Cr>Cu>As>Hg,均未超过国家土壤背景值.研究区的Pb平均含量高于当地(新疆)土壤背景值,即研究区表土层中的Pb元素明显富集;2)不同的光谱变换使土壤重金属的光谱特征均得到了增强,但强度有所差异,经过二阶微分变换(SD)和一阶立方根微分变换(CRFD)的土壤光谱相对于原始光谱增强最显著;3)从模型验证来看,在反演6个土壤重金属元素含量时,GWR的R^(2)高于OLS,其中Zn的R^(2)接近0.8,Cu的R^(2)接近0.6,表明模型有一定预测能力,而As、Hg、Pb和Cr的R^(2)均依然低于0.5,模型预测能力并不理想;4)两种模型预测的6种土壤重金属含量的空间分布表现出一定的空间差异性.其中,As元素空间分布差异在这两种预测模型中最大,而其余5种重金属元素Hg、Pb、Cr、Zn和Cu的分布则较为均匀.通过高光谱反射率估算土壤重金属元素含量,实现了干旱区绿洲农田土壤重金属元素含量的高效快速反演,为干旱区绿洲农田土壤重金属元素含量动态监测提供了可靠的技术支撑.
- 买买提·沙吾提阿不都艾尼·阿不里胡昕
- 关键词：土壤重金属含量空间分布特征
- 微波遥感数据在盐渍地信息提取中的应用研究
- 土壤盐渍化是土地荒漠化和土地退化的主要类型之一,盐渍化土壤多分布在气候干旱、半干旱地区。据统计全球有9.52×108 km~2盐渍化土地,占地球陆地面积的7.26%,灌区土壤盐渍化正以惊人的速度发展,土壤盐渍化已成为一个...
- 买买提·沙吾提
- 关键词：极化
- 文献传递
- 基于Google earth engine渭-库绿洲果园遥感提取
- 2024年
- 针对干旱区果园大面积遥感提取困难、识别精度低等问题,本研究基于GEE(Google earth engine)平台,综合应用Sentinel-1/Sentinel-2影像构建特征集。通过对比原始特征组合、Jeffries-Matusita(J-M)距离、属性重要度3种优化方式,结合随机森林(Random forest,RF)分类方法,对比得到最佳优化方式,探索果园最优分类特征集。结果表明:识别效果最好的方案为G17 JM,总体精度为91.25%,kappa系数为0.89,面积精度为82.55%。最优特征集为B8_asm、B8_ent、B8_idm、NDVI re3、B6、B7、a、e、b、EVI、B11、B8A、B8、VV。使用J-M距离进行特征集优化,有效降低数据量、提高计算效率,更有利于精确遥感识别果园种植面积。表明GEE快速、准确获取果园种植面积的可行性,为获取果园动态变化提供强有力的基础。
- 盛艳芳买买提·沙吾提何旭刚李荣鹏
- 关键词：特征集
- 基于分数阶微分和连续投影算法-反向传播神经网络的小麦叶片含水量高光谱估算被引量：15
- 2019年
- 为了探索分数阶微分在高光谱估算小麦叶片含水量上的可行性,在农田尺度上,利用春小麦野外光谱数据与实测叶片含水量数据,以0.2阶为步长,计算光谱0~2阶微分,并分析其与小麦叶片含水量的相关性,再利用连续投影算法(SPA)从通过0.01水平显著性检验的波段中筛选出估算叶片含水量的最佳波段组合,并建立估算春小麦叶片含水量的反射传播(BP)神经网络模型。结果表明:分数阶微分可以细化小麦叶片含水量与光谱数据相关性的变化趋势;分数阶微分处理后,相关系数通过0.01水平显著性检验的波段数量呈现先增后减的趋势,在不同的波段范围内,分数阶微分的最佳阶数也有所不同;SPA筛选出的敏感波段基本上集中在红光、近红外波段范围内,1.2阶微分后水分敏感波段数最多,达到13个;所建立的模型中,基于1.8阶微分建立的6-4-1结构的BP神经网络模型为最佳模型,其建模组均方根误差为0.701,决定系数为0.751,验证组的均方根误差为0.227,决定系数为0.917,相对分析误差为3.253,说明了分数阶微分后的模型稳定性和预测能力较整数阶微分得到明显的提升,可为高光谱定量反演春小麦叶片含水量提供参考。
- 吾木提·艾山江买买提·沙吾提马春玥
- 关键词：光谱学分数阶微分连续投影算法叶片含水量
- 新疆棉花种植业地理集聚特征及影响因素研究被引量：13
- 2019年
- 新疆是我国最大的产棉基地,研究新疆棉花种植业地理集聚特征对调整和优化农业结构布局、农民增收、促进棉花生产的可持续发展具有重要意义。本文基于1988—2016年的新疆棉花生产数据,使用区位商、区位基尼系数和空间自相关分析探究新疆棉花种植业发展的时空变化特征,并运用空间面板数据模型定性、定量地分析了各影响因素对新疆棉花种植业地理集聚的影响程度,揭示了新疆棉花种植业发展的主要驱动因素。结果表明,新疆棉花种植面积经历了持续增长(1988—1999年)、缓慢减少(2000—2004年)以及波动增长(2005—2016年)3个阶段,2016年已占全国种植面积的3/5,其专业化集聚水平自1992年起均高于全国其他地区,主导地位日益增强;新疆棉花种植业的区域特征明显,南疆棉区的变化主导新疆棉花种植业的变化;新疆棉花种植业的集聚水平自1988年起呈现出波动中下降后缓慢回升的趋势,其高值集聚区由喀什地区转移至阿克苏地区的库车县、新和县等地,高-低集聚、低-高集聚及低低集聚变化不大;推动新疆棉花种植业地理集聚发展的主要因素有生产性土地面积比重、棉花比较收益、机械化水平以及政策因素。
- 马春玥买买提·沙吾提依尔夏提·阿不来提姚杰
- 关键词：棉花种植业地理集聚空间面板数据模型
- 基于高光谱的干旱区盐渍化土壤盐分含量估算被引量：1
- 2018年
- 针对目前干旱半干旱区存在的土壤盐渍化问题,以新疆维吾尔自治区渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,对土壤样品总盐含量及其光谱反射率进行测量。经过15种数学变换,遴选出达到0.01显著性检验的变换形式,利用偏最小二乘回归、主成分回归和多元逐步线性回归方法建立土壤盐分的估算模型。结果表明,(1)多种光谱数据变换形式中,以微分为基础的变换方法具有很好的效果;(2)基于多元逐步线性回归的立方根一阶微分光谱特征波段所构建的模型最优,模型的稳定性和预测精度最高,R2=0.85,RMSEc=1.8 g/kg,RPD=2.36。本研究所建立的模型将为估算土壤盐渍化提供理论依据。
- 如则麦麦提·米吉提买买提·沙吾提麦尔耶姆·亚森马春玥
- 关键词：土壤盐渍化光谱分析
- 基于CA-MobileNet-V2的核桃病害识别与应用
- 2023年
- 病害侵袭是制约核桃优质发展的重要因素之一,为实现田间智能化病害识别,设计了一款核桃病害识别模型。该模型采用Mobilenet-V2作为基础网络骨架,在倒残差结构中添加坐标注意力机制,解决特征提取时位置信息缺失的问题。此外,设计混合迁移的训练方式,将跨域迁移和域内迁移相结合,避免单独迁移学习的不良影响。结果表明:1)混合迁移对模型提升效果最佳,准确率最高提升18.57百分点。2)模型平均识别准确率为96.97%,模型参数量为3.95 M,内存占有量为10.50 MB,相较于Mobilenet-V3-Large、ShuffulNet-V2和EfficientNet-V2-S,识别准确率分别提升4.39百分点、6.63百分点和4.31百分点,且保持较少的参数量与内存占有量。3)与SE(squeeze-and-excitation)模块、CBAM(convolutional block attention module)模块相比,坐标注意力机制更能提升模型对感兴趣区域的关注度。因此,该模型可用于开发安卓应用程序并部署于移动端,为核桃病害智能识别提供新方法。
- 李荣鹏买买提·沙吾提盛艳芳何旭刚
- 关键词：核桃病害
- 1960—2020年新疆主要作物需水量时空特征分析被引量：1
- 2023年
- 作物需水量和作物灌溉需水量的时空分析对水资源优化配置和灌溉制度制定至关重要。为了解新疆主要作物棉花、春小麦、冬小麦和玉米生育期需水量和灌溉需水量的时空特征及影响因素,本文基于1960—2020年逐日气象观测数据,采用Penman-Monteith公式和单作物系数法,利用去趋势预置白(TFPW)的Mann-Kendall(TFPW-MK)研究4种作物需水量变化特征,并通过重标极差(R/S)分析法预测未来作物需水量和灌溉需水量的时空演变趋势;运用随机森林模型的重要协变量特征识别原理,分析气象因素与作物需水量的重要性排名,探究了作物需水量的变化成因。结果表明:1)61年来,新疆主要作物需水量总体呈现“先增后减又增”的变化趋势;作物需水量和灌溉需水量从大到小均依次为:棉花>玉米>冬小麦>春小麦;空间上呈现“南疆>北疆、东南>西北、东部>西部”的格局;主要作物需水量变化范围为:棉花为381.20~991.20 mm(均值为654.94 mm),玉米为350.26~924.48 mm(均值为607.98 mm),春小麦为361.96~709.69 mm(均值为464.89 mm),冬小麦为266.47~753.62 mm(均值为495.70 mm);灌溉需水量变化范围为:棉花为49.49~975.88 mm(均值为563.19 mm),玉米为52.47~910.85 mm(均值为530.18 mm),春小麦为42.58~701.29mm(均值为409.28 mm),冬小麦为21.94~741.77 mm(均值为418.26 mm),自80年代中后期开始,灌溉需水量下降幅度大于需水量。2)TFPW-MK分析中,近61年来,分布在塔里木盆地北部边缘的沙雅和阿克苏、东疆的巴里坤等12个站点需水量呈上升趋势;分布在塔里木盆地中部的塔中、北疆的克拉玛依和南疆的阿图什等区域的27个站点需水量逐步降低;其余站点呈上下波动。3)使用R/S方法对未来需水量的预测中,北疆的塔城、托里、富蕴和乌鲁木齐站,东疆的巴里坤,南疆的沙雅、乌恰、塔中、且末和柯坪等站点4种作物需水量和灌溉需水量在未来会减少,而东疆的红柳河
- 何旭刚买买提·沙吾提夏梓洋师君银贺小宁盛艳芳李荣鹏
- 关键词：需水量R/S分析法
- 基于多时相双极化SAR数据的作物种植面积提取被引量：10
- 2020年
- 及时准确地获取农作物的空间分布信息和种植面积,在农业生产管理与农业政策的制定等方面具有非常重要的作用。本文以多时相Sentinel-1A影像(4月17日、5月5日、6月16日、7月22日、8月27日、9月2日)为主要数据源,根据研究区作物的物候特征,提取棉花、玉米和果树在不同生长期的后向散射系数(Sigma)和归一化后向散射系数(Gamma)。通过对作物不同极化、不同时相后向散射系数的统计,建立散射特征时序变化曲线,并分析其特征。利用人工神经网络(Artificial neural network)、支持向量机(Support vector machine)和随机森林(Random forest)3种分类方法对研究区的主要农作物进行分类识别以及种植面积提取,并对分类结果对比分析和验证。结果表明,1)棉花的后向散射系数在6月现蕾期和7月开花期明显上升,8月份达最高值,变化特征最明显,易与其他作物区分;玉米和果树的后向散射系数在9月份与其他地物之间表现出显著差异。2)相较于神经网络和支持向量机,随机森林的分类效果最好,总体精度达88.97%。其中,对棉花和果园的分类精度为90.88%和93.17%,对玉米的分类效果最差,仅有71.6%。综上所述,多时相双极化SAR数据在不同类型作物的识别及面积提取方面具有一定的应用潜力。
- 古丽努尔·依沙克买买提·沙吾提马春玥
- 关键词：多时相后向散射系数
