董士伟
- 作品数：25 被引量：19H指数：3
- 供职机构：北京市农林科学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京市自然科学基金更多>>
- 相关领域：环境科学与工程自动化与计算机技术农业科学天文地球更多>>
- 阴影遮挡状态下的农村道路遥感提取方法及装置
- 本发明提供一种阴影遮挡状态下的农村道路遥感提取方法及装置，属于计算机技术领域，所述方法包括：提取遥感图像中的道路区域图像；将遥感图像转换为遥感HSV图像，提取遥感HSV图像中的阴影区域图像，结合所述道路区域图像获取疑似阴...
- 李淑华李存军刘玉任艳敏潘瑜春董士伟
- 场地土壤污染监测点空间优化布设方法被引量：9
- 2022年
- 空间采样是场地土壤污染监测的重要途径,其中监测点的均匀性和代表性是确保监测结果准确性的关键。以首钢园区污染场地为例,构建一种监测点空间优化布设方法——分层均匀采样法,该方法先基于场地污染风险层划分规则将空间分层基本单元进行等级划分以实现空间分层;再计算场地总体及各层监测点数,基于空间模拟退火算法以平均最短距离最小化准则为目标函数实现监测点优化布设。将分层均匀采样法与其他几种采样布设方法进行对比,用总体代表性指数(OR)和偏离指数(DI)共同定量评估不同监测点布设方法的效果。结果表明:构建的分层均匀采样法的OR(1.000)高于简单随机采样法(0.839±0.114)、空间均匀采样法(0.870)和分层随机采样法(0.908±0.053);其DI(0.447)小于简单随机采样法(0.763±0.308)和分层随机采样法(0.743±0.058),表明该方法布设的监测点均匀性和代表性更好。研究结果可作为辅助技术支撑场地土壤污染监测管理与修复治理。
- 张东悦董士伟杨茂伟刘玉王怡蓉吴耐明潘瑜春朱庆伟
- 关键词：监测点
- 一种土壤重金属影响因素解析方法及装置
- 本发明提供一种土壤重金属影响因素解析方法及装置，所述方法包括：根据研究区域内每一个采样点的重金属浓度与所述研究区域的分界限值，确定所述每一个采样点的空间局部聚集模式；根据所述每一个采样点的空间局部聚集模式的变化情况，确定...
- 杨晶郜允兵潘瑜春赵亚楠周艳兵顾晓鹤刘玉董士伟李淑华
- 一种基于线段优化的样本点加密方法及系统
- 本发明提供一种基于线段优化的样本点加密方法及系统，包括：确定目标稀疏样本点及其相邻样本点，并根据目标稀疏样本点与每个相邻样本点的连线的中垂线确定加密采样区域；对加密采样区域进行线段离散化，以确定所有待选样本点；再从所有待...
- 董士伟潘瑜春唐柜彪李淑华吴亚楠刘玉金小花
- 紫色系作物鲜叶花色苷检测模型训练、检测方法及装置
- 本发明提供一种紫色系作物鲜叶花色苷检测模型训练、检测方法及装置，涉及农业技术领域，紫色系作物鲜叶花色苷检测模型训练方法包括：基于样本紫色系作物鲜叶的花色苷含量、叶绿素含量以及目标光谱数据，获取样本紫色系作物鲜叶的花色苷光...
- 顾晓鹤周静平杨鑫陈天恩潘瑜春郜允兵董士伟
- 一种土壤重金属影响因素解析方法及装置
- 本发明提供一种土壤重金属影响因素解析方法及装置，所述方法包括：根据研究区域内每一个采样点的重金属浓度与所述研究区域的分界限值，确定所述每一个采样点的空间局部聚集模式；根据所述每一个采样点的空间局部聚集模式的变化情况，确定...
- 杨晶郜允兵潘瑜春赵亚楠周艳兵顾晓鹤刘玉董士伟李淑华
- 文献传递
- 土壤重金属含量变化的影响因素多目标识别方法被引量：1
- 2024年
- 识别土壤重金属含量变化影响因素是减少或防治土壤重金属污染的基础.以北京市昌平区农业试验田为例,首先分析2012和2022年重金属As、Cr、Cu、Ni、Pb和Zn的含量变化;其次基于地理探测器分别从单目标和多目标水平探测重金属含量变化的影响因素;最后设置与相关性分析方法和已有研究的对比试验,评估影响因素识别方法的有效性.结果表明人类活动因素加剧了研究区域内土壤重金属含量的变化:①在单目标水平探测上,土地利用类型是Cr、Cu和Zn含量变化的主要影响因素,而年沉降通量影响As的含量变化;交互探测结果显示各个因子间均具有增强效应,人类活动因素的交互作用占主导;②多目标水平探测结果涵盖单目标水平探测结果且能够识别出更多的影响因素,土地利用类型影响Cu、Zn、Cr、Ni和As的含量变化,As和Zn含量变化受到年沉降通量影响;③耦合地理探测器和主成分分析的多目标识别方法可以更加有效地识别出土壤重金属含量变化的影响因素,比单个土壤重金属相关性分析方法更为有效.研发的重金属含量变化影响因素多目标识别方法可为区域土壤重金属污染监测与宏观管理提供技术支撑.
- 管祥楠董士伟刘玉张欣欣潘瑜春卢闯
- 关键词：重金属影响因素
- 基于不同空间分辨率遥感数据产品的空间分层方法及装置
- 本发明公开了一种基于不同空间分辨率遥感数据产品的空间分层方法及装置，包括：以研究区的目标空间分辨率遥感数据产品O为基准，分别获取高于和低于目标分辨率的遥感数据产品H和L；获取O、H和L在相同分类体系下的重分类结果O<Su...
- 董士伟潘瑜春刘玉郝星耀周艳兵李淑华郜允兵
- 文献传递
- 土壤Hg和NDVI全局均值估计的样本点权重调整方法被引量：1
- 2022年
- 样本点权重调整是统计推断样本点属性全局均值的重要手段。以北京市顺义区农业用地样本点为例,提出了一种面向全局均值估计的样本点权重调整方法——泰森多边形权重调整法。首先构建样本点类型划分规则,将样本点划分为聚集样本点、稀疏样本点和均匀样本点;其次针对不同类型样本点,分别确定样本点权重调整量和调整规则并进行样本点权重调整;最后以农业用地土壤重金属Hg含量及NDVI(归一化植被指数)数据为例,设置与原始样本点(无权重调整)、常规面积比例权重调整法的对比实验,通过2种评价参数的全局均值相对误差分别评价不同样本点权重调整方法的数据纠偏效果。结果表明:2个聚集样本点权重减小,权重分别为0.609和0.883;1个稀疏样本点权重增大,权重为1.068;63个均匀样本点权重不变,权重为1;泰森多边形权重调整法统计推断农业用地土壤重金属Hg含量和NDVI的全局均值估计相对误差(0.413%、1.617%)小于原始样本点(1.056%、2.500%)和常规面积比例权重调整法(2.933%、2.941%),表明该权重调整方法的样本点全局均值估计更加准确、可靠。
- 张东悦朱庆伟董士伟潘瑜春潘瑜春谭梦岩
- 关键词：样本点统计推断
- 基于不确定性分析的遥感分类空间分层及评估方法被引量：4
- 2022年
- 空间分层是准确度量遥感分类不确定性程度及其空间分布的基础与关键。本文提出了一种基于不确定性分析的遥感分类空间分层及评估方法,首先基于随机森林算法获取像元后验概率,确定分类不确定性度量指标;其次,采用模糊C均值进行空间分层;最后,对分层结果合理性进行定性与定量评估,并与同尺度数据产品精度评价结果及后验概率不确定性分层方法进行对比分析。以北京市顺义区Landsat 8 OLI遥感影像数据为例,研究结果表明:①基于最大概率、模糊混淆指数和概率熵指标将顺义区分为不确定性大、中、小3层,相应的遥感数据层分类精度分别为62.28%、74.96%、79.31%;②分类不确定性空间分层结果与度量指标大小的空间分布基本一致,错分地类图层与不确定性大层的地类空间分布基本一致;③遥感数据和数据产品的各层地类空间特征、层分类精度大小趋势一致,与总体分类精度相比,不确定性大层的层分类精度降低,不确定性小层的层分类精度提高;④与后验概率不确定性分层方法相比,本研究不确定性大层的层分类精度降低1.08%,不确定性中层提高3.58%,不确定性小层提高0.16%,q值由0.19提高到0.24,空间分异性更高。证实了研发的遥感分类不确定性空间分层结果的合理性。研究旨在提出适用于遥感分类的不确定性分层方案,用于优化遥感分类训练样本和精度评价验证样本的空间布设。
- 吴亚楠郭长恩于东平段爱民刘玉董士伟单东方吴耐明李西灿
- 关键词：不确定性遥感分类土地利用模糊C均值
