您的位置: 专家智库 > >

史飞飞

作品数:7 被引量:63H指数:4
供职机构:青海师范大学生命与地理科学学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家级大学生创新创业训练计划青海省自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术农业科学更多>>

文献类型

  • 7篇中文期刊文章

领域

  • 6篇自动化与计算...
  • 2篇农业科学

主题

  • 3篇湟水流域
  • 2篇虚拟校园
  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇三维虚拟校园
  • 2篇偏最小二乘
  • 2篇向量
  • 2篇向量机
  • 2篇ARCMAP
  • 2篇ARCGIS
  • 1篇单窗算法
  • 1篇地表
  • 1篇地表温度
  • 1篇地表温度反演
  • 1篇遥感
  • 1篇遥感数据
  • 1篇遗传算法
  • 1篇有机质
  • 1篇有机质含量
  • 1篇识别方法

机构

  • 7篇青海师范大学
  • 3篇宝鸡文理学院
  • 2篇咸阳师范学院
  • 1篇哈尔滨工程大...

作者

  • 7篇史飞飞
  • 4篇高小红
  • 4篇何林华
  • 3篇贾伟
  • 2篇李欢
  • 1篇李景宜
  • 1篇车自力
  • 1篇张威
  • 1篇张翀
  • 1篇周旗
  • 1篇何佳
  • 1篇袁娇阳

传媒

  • 2篇宝鸡文理学院...
  • 1篇土壤通报
  • 1篇遥感技术与应...
  • 1篇应用生态学报
  • 1篇咸阳师范学院...
  • 1篇地理与地理信...

年份

  • 2篇2017
  • 3篇2016
  • 2篇2015
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
基于地面高光谱数据的典型作物类型识别方法--以青海省湟水流域为例被引量:4
2016年
高光谱技术运用于农作物识别与分类目前已成为农业遥感应用领域前沿课题之一。使用ASD FieldSpec4地物光谱仪实测青海省湟水流域大豆、青稞、土豆、小麦和油菜5种典型作物冠层光谱,经数据预处理,利用1/R、d(R)、N(R)、log(R)、d(log(R))、d(N(R))6种光谱数据变换形式和在"绿峰"、"红谷"、"红边"、"光谱吸收特征区"提取的16种光谱特征变量的6种选取结果,分别构建基于BP神经网络的典型作物类型识别模型,通过模型精度比较以寻求用于高光谱农作物分类的有效光谱数据形式和光谱特征变量。结果表明:1/R、d(R)、log(R)、d(log(R))及d(N(R))5种数据变换形式能显著提高模型识别精度,以d(N(R))变换数据构建BPNN模型其辨识精度最高,总体分类精度达88%;在提取的16种光谱特征变量中,以变量数分别为16、14、12的3种选取方案构建BPNN模型其辨识精度较优,总体分类精度分别为88%、86%、84%;BPNN模型能较好地识别5种作物光谱,且采用选取光谱特征变量方法构建BPNN模型其网络训练效率和模型稳定性优于光谱数据变换方法构建BPNN模型。
史飞飞高小红杨灵玉贾伟何林华
基于HJ-1A高光谱遥感数据的湟水流域典型农作物分类研究被引量:26
2017年
利用高光谱遥感技术识别农作物类型已经成为高光谱遥感研究的热点领域。以青海省湟水流域内油菜、小麦和青稞等典型农作物为分类对象,以HJ-1A HSI高光谱数据和GF-1 WFV高分辨率数据为数据源,探讨利用高光谱遥感影像进行农作物类型信息提取的方法。数据经预处理后,首先,利用WFV数据采用面向对象方法提取研究区农作物种植边界,并利用其对HSI高光谱影像进行种植区域提取;其次,将提取后的高光谱影像经数据形式变换获得包括:R、1/R、Log(R)、d(R)、d(Log(R))和CR共6种数据形式;最后,利用上述6种数据形式的全波段数据和经遗传算法GA-SVM进行光谱波段选取后的6种特征数据,采用支持向量机SVM方法进行农作物分类。结果表明:采用基于样本的面向对象分类方法提取耕地信息精度高且实现周期短;利用GA-SVM波段选取后的6种特征数据集进行农作物分类,其精度显著高于全波段数据集分类精度;6种数据变换形式中,d(Log(R))和CR是两种最优的高光谱分类数据形式,其全波段和特征波段数据进行农作物分类均能获得较好的分类精度,总体精度最高分别达88%和86%,而采用1/R、Log(R)和R数据形式需经GA-SVM光谱波段选取后才能获得较优分类精度。
史飞飞高小红杨灵玉何林华贾伟
关键词:高光谱遥感支持向量机遗传算法
基于ARCGIS与3DMAX的三维虚拟校园模拟——以咸阳师范学院为例被引量:6
2015年
目的以咸阳师范学院为例,建立数字校园系统并实现虚拟展示与数据查询的功能。方法以Arcscene为平台,借助3DMAX2010软件精细建模并生成3ds文件,以点要素方式将三维建筑与GIS平台融合。结果通过校园虚拟景观的模拟(三维建模)、虚拟场景与展示平台的融合(模型的导入)以及属性信息的采集和添加等一系列步骤建立三维虚拟校园系统。结论三维虚拟校园系统不仅可以展示校园景观三维动态、并实现校园建筑属性信息查询与管理。
靳晴文李景宜史飞飞雷春苗袁骄阳李欢
关键词:ARCMAP虚拟校园
基于Hyperion影像植被光谱的土壤重金属含量空间分布反演——以青海省玉树县为例被引量:18
2016年
本研究主要探讨了利用Hyperion影像植被光谱估算土壤重金属含量的可行性.以野外采集的三江源区玉树县48个表层土壤样品As、Pb、Zn、Cd实验室测定含量值,以及从两景Hyperion影像提取的48个土壤样本点相应的176个植被光谱反射率波段及构建的5种植被指数为数据源,利用偏最小二乘回归方法(PLSR)建立土壤各重金属含量与上述两套Hyperion影像上提取的变量之间的估算模型.模型分别为176个植被光谱反射率波段与土壤各重金属含量间的估算模型(植被光谱反射率模型),和以5种植被指数作为自变量,与土壤各重金属含量建立的估算模型(综合植被指数模型).运用验证样本的4种重金属元素实测含量值的标准差与均方根误差的比值(RPD)作为检验标准,As、Pb两种模型RPD均小于1.4,不具备粗略估算能力;Zn、Cd两种模型RPD分别为1.53、1.46与1.46、1.42,均具备粗略估算能力.根据上述结果将Zn的光谱反射率估算模型与Hyperion影像相结合反演得到土壤重金属Zn含量的空间分布,Zn含量在214国道、308省道和乡镇附近偏高,主要受到较强的人类活动影响.表明运用Hyperion高光谱影像植被光谱反射率可以间接估算土壤Zn、Cd元素含量.
杨灵玉高小红张威史飞飞何林华贾伟
关键词:高光谱影像土壤重金属含量偏最小二乘回归
不同粒径土壤有机质含量可见光-近红外光谱估算研究-以湟水流域为例被引量:6
2017年
不同土壤粒径大小差异致使土壤光谱反射率不近相同,从而影响土壤有机质含量的预测精度。因此探索不同粒径下土壤有机质含量估算精度,可为有机质的精确估算以及减少样品的前期处理提供参考依据。本文将分别过10、20、60、100目筛的土样于暗室内进行350~2500 nm波段光谱反射率测量,经多元散射校正(MSC)与小波变换(WT)平滑去噪后,首先将原始光谱(R)及其数学形式包括反射率倒数(1/R)、反射率对数(lgR)、反射率根号(R^(1/2))进行一阶微分变换,然后采用遗传算法结合偏最小二乘法(GA-PLS)筛选土壤有机质含量特征波段区间,再将R、R'及特征波段(CHR)作为偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机(SVM)的输入波段进行有机质含量建模。结果表明:1)土壤粒径越小,光谱反射率越高,特别是当波长大于600 nm时,反射率明显增加;2)土壤有机质含量的特征波段主要位于426~447 nm,1427~1459 nm,1948~1958nm,1970~1991 nm,2012~2039 nm,2165~2186 nm谱区;3)采用GA-PLS算法挑选特征波段建立SOM估算模型,模型精度和预测能力明显高于R和R';4)利用SVM方法建模模型精度明显高于PLSR方法;5)样本容量较大时,采用1mm(20目)粒径光谱数据建模最佳。
李冠稳高小红杨灵玉史飞飞何林华刘雪梅谷晓天肖云飞马慧娟
关键词:不同粒径有机质湟水流域
基于ArcGIS的三维虚拟校园信息系统的实现被引量:2
2015年
随着信息技术的迅速发展,校园空间信息的存储与处理更加依赖基于GIS技术的计算机管理系统,该系统结合新兴的虚拟现实技术将孕育出丰富多彩的三维虚拟校园信息系统,这是数字化校园建设的革命性突破。以咸阳师范学院为例,探讨以Arc Scene为展示平台,以3Dmax软件为建模工具,借助虚拟现实技术实现三维虚拟校园信息系统。该系统能够实现校园景观的三维动态展示、校园信息的管理和查询等功能,提高了校园信息的管理效率,是目前学校对外展示的新途径。
史飞飞车自力雷春苗靳晴雯袁娇阳李欢
关键词:ARCMAP虚拟校园
宝鸡市区地表温度反演与城市热岛分布格局时空演变研究被引量:2
2016年
目的反演宝鸡市市区的地表温度,定量分析研究近20年来研究区热岛效应的时空演变和分布特征,以缓解城市环境问题和合理规划未来城市的发展。方法利用1995-2015年Landsat 5TM和Landsat 8TIRS影像数据和气象台站资料,采用GIS和RS技术,实现对渭河阶地型城市——宝鸡市地表温度(LST)的反演,并在此基础上进行热岛分布格局的时空演变研究,分析LST与NDVI,NDBI的空间对应关系。结果与结论宝鸡市存在明显的城市热岛效应,热场分布及延伸与宝鸡市空间扩展布局相一致,热岛范围呈逐年增长的趋势,低温区和次中温区面积减小,相应的次高温和高温区面积增加,热岛强度明显增强。在渭河阶地型城市的空间格局上,地表温度与NDVI呈负相关关系,与NDBI呈正相关关系。
雷春苗周旗张翀史飞飞何佳
关键词:LANDSATLANDSAT单窗算法地表温度反演NDVINDBI
共1页<1>
聚类工具0