徐伟燕
- 作品数：4 被引量：67H指数：3
- 供职机构：北京师范大学地理科学学部遥感科学与工程研究院更多>>
- 发文基金：公益性行业(气象)科研专项国家自然科学基金中央级公益性科研院所基本科研业务费专项更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 基于资源三号卫星影像的茶树种植区提取被引量：38
- 2016年
- 茶是世界上饮用最多、影响最广的天然植物饮料,在人类的日常生活中起到重要的作用,为了能有效管理茶叶种植,为政策制订提供依据,很有必要获取准确的茶园空间分布信息。该文以浙江省松阳县的樟溪乡、斋坛乡、叶村乡、竹源乡为研究区域,探讨基于资源三号(ZY-3)卫星数据的茶树种植区提取方法。选用2012年12月25日和2013年6月9日的ZY-3影像,采用决策树提取方法,根据研究区域内茶树的种植方式、生长情况等差异,分平原区和山区进行研究,使用光谱特征和植被覆盖指数NDVI(normalized difference vegetation index)时相差异作为平原区茶树种植区提取特征,山区则添加了方向强度的纹理特征,以地面验证点为参考,对提取结果进行了精度评价,同时与神经网络(NN)分类结果进行比较。结果表明,决策树方法结合光谱信息和纹理信息,可有效提高茶园提取精度,平原区的总体精度为95.00%,Kappa系数为0.85,与NN分类相比分别提高了5.46%、0.19,山区茶树种植区提取的总体精度为92.97%,Kappa系数为0.69,与NN分类相比分别提高了7.57%、0.61,该研究可为政府部门进行茶叶估产及灾害预防处理等提供一定的参考。
- 徐伟燕孙睿金志凤
- 关键词：遥感光谱分析茶树种植
- 基于MODIS数据的近地表气温估算被引量：20
- 2015年
- 气温是各种植物生理、水文、环境等模型中一个非常重要的近地表气象参数,多年来气温数据均以气象站点资料插值得到。近年来,卫星遥感数据被用于气温估算,且精度不断提高。为研究基于MODIS数据的近地表气温估算方法,以浙江省为研究区域,利用33个站点2011年逐日每10 min一次的自动气象站气温观测数据和MODIS地表温度产品及参数因子,建立了MODIS地表温度和地面观测的气温的线性关系,同时通过考虑归一化植被指数、水汽压、地表反照率、高程4个影响因子,得出了卫星过境时刻MODIS地表温度和气温的多因子估算模型;利用Zaksek等提出的基于能量平衡的遥感模型进行了气温估算,并采用多元回归分析法对该模型重新进行了拟合,得到近地表气温。结果表明:三种方法的决定系数R2分别为0.87、0.94、0.90,均方根误差RMSE分别为3.35℃、2.31℃、2.78℃,多因子估算模型得到的结果最好。同时对其分白天和夜间进行检验,二者的RMSE分别为2.27℃、1.93℃,夜间精度比白天高。对于季节的变化,秋季估算结果最好,春季次之,冬季稍差,夏季最差。
- 徐伟燕孙睿金志凤胡波
- 关键词：MODIS地表温度遥感
- 茶叶光谱与叶绿素、茶氨酸、茶多酚含量关系分析被引量：7
- 2016年
- 利用茶叶反射光谱数据分析茶叶中有机物组分的含量,能够快速、无损地进行茶叶品质鉴定。选择浙江省丽水市松阳县和绍兴市越城区的4个茶叶品种的新叶、成熟叶和老叶的样本,进行了光谱测量和3种有机物组分(叶绿素、茶氨酸和茶多酚)的含量检测。然后利用最佳指数法选出了估算这3种有机物的最佳波段,建立了估算3种有机物含量的多元回归线性模型。最后,比较了多元散射校正变换、标准归一化变换、结合Savitzky-Golay滤波的一阶导数变换这3种不同的光谱数据预处理方法的估算结果的差异,并分析了敏感波段的产生原因。研究结果表明:利用茶叶光谱估算叶绿素含量的效果最好,模拟值与实测值之间R^2大于0.9;估算茶氨酸的效果次之,模拟值与实测值之间R^2约为0.7;估算茶多酚的效果最差,模拟值与实测值之间R^2仅为0.65左右。
- 余涛胡波孙睿金志凤王岳飞张蕾徐伟燕刘刚
- 关键词：茶叶品质光谱
- 基于遥感和GIS的日最高最低气温估算被引量：2
- 2017年
- 气温是气象要素的重要组成部分,广泛用于全球气候变化、资源环境分析及灾害预警等多个领域.随着卫星遥感技术的发展,气温的估算趋向于遥感或遥感和GIS结合的方法.本文以浙江省为研究区域,利用了36个站点2013年逐日每10min一次的自动气象站气温观测数据和MODIS地表温度及其他参数产品,选用多元线性回归(自变量为地表温度、归一化植被指数、地表反照率、经度、纬度和高程)、温度植被指数以及多元线性回归插值方法进行气温估算,建立了研究区日最高气温最低气温估算模型,并比较了几种气温估算方法在研究区的适用性.结果表明:3种方法最高气温估算的决定系数(R^2)分别为0.96、0.91、0.97,均方根误差(R_(MSE))分别为1.84、2.75、1.49℃;多元线性回归和多元线性回归插值法最低气温估算的R^2分别为0.87、0.91,R_(MSE)分别为3.33、2.93℃,两者均为多元线性回归插值法得到的结果最好.空间分布结果显示,多元线性回归插值法能很好地反映由地形不同所带来的细节差异.
- 徐伟燕孙睿周爽金志凤胡波
- 关键词：最高气温最低气温遥感MODIS插值
