江苏省高技术研究计划项目(BG2004321)
- 作品数：5 被引量：198H指数：5
- 相关作者：田庆久陈君颖吴昀昭虢建宏施润和更多>>
- 相关机构：南京大学中国科学院中国资源卫星应用中心更多>>
- 发文基金：江苏省高技术研究计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球环境科学与工程更多>>
- 基于Hyperion影像的水稻冠层生化参量反演被引量：13
- 2009年
- 采用小区实验与大田应用相结合的方法,依据扬州实验小区地面实测拔节期、抽穗期及灌浆期的水稻叶片、冠层光谱及氮和叶绿素含量,采用光谱吸收特征和植被指数分析方法,得到估算水稻氮和叶绿素含量的最佳光谱特征参数;结合覆盖江苏姜堰地区大田的Hyperion高光谱遥感影像,建立反演水稻冠层氮和叶绿素含量的模型,对研究区大田水稻冠层氮和叶绿素含量进行了反演及制图。结果表明:经波深中心归一化方法分析,发现以670nm为中心的光谱吸收特征面积与水稻氮含量呈显著相关性;基于反转归一化光谱,结合560nm和670nm两个波段,建立的植被指数NDVI560_670能很好地反演水稻叶绿素含量。
- 陈君颖田庆久亓雪勇刘晓臣管仲
- 关键词：高光谱遥感水稻HYPERION叶绿素
- 遥感影像阴影多波段检测与去除理论模型研究被引量：54
- 2006年
- 阴影是遥感影像的基本特征之一,它使地物目标反映的信息量有所损失或受到干扰,而去除阴影一直是遥感影像处理的难题。从研究遥感影像阴影产生机理出发,提出了一种多波段检测阴影的方法和基于能量信息补偿去除阴影的理论模型。通过IKONOS影像进行方法与模型验证,真实再现阴影区地物特征,增加影像信息量,提高数据质量。
- 虢建宏田庆久吴昀昭
- 关键词：遥感IKONOS
- 高分辨率遥感植被分类研究被引量：94
- 2007年
- 以南京市区的植被覆盖为研究对象,基于IKONOS遥感影像,采用决策树分类算法,根据各种植被光谱特征建立知识库,提出基于光谱信息的植被分类方法,继而结合高分辨率影像特有的纹理特征引进局部一致性指数对该方法进行改进,提出结合纹理信息的高分辨率遥感植被分类方法,分类总体精度从仅利用光谱信息的83.16%显著提高到91.89%,Kappa系数达到0.8886。采用Quickbird遥感影像对该方法进行验证,分类总体精度为91.94%,Kappa系数为0.8783,表明该植被分类方法能有效地对植被进行分类与识别,精度较高,且对于不同数据源的植被分类具有一定的普适性,为实现植被的自动化提取提供了理论依据和有效的方法途径。
- 陈君颖田庆久
- 关键词：高分辨率遥感植被分类知识库决策树纹理
- 水稻叶片叶绿素含量的光谱反演研究被引量：26
- 2005年
- 通过研究不同叶绿素含量的水稻叶片的光谱特性,发现叶绿素含量与光谱特性之间具有明显的相关性,并建立了水稻叶片叶绿素含量的光谱反演模式。研究表明,水稻叶片光谱反射率及其一阶导数的峰值参数与叶绿素含量之间具有很强的相关性,复相关系数均达到0.4以上,经多元线性回归分析显示回归显著,线性相关密切,回归方程的复相关系数为0.63,可作为水稻叶片叶绿素含量反演的方法,并为大面积水稻冠层叶绿素含量遥感监测提供理论依据。
- 陈君颖田庆久施润和
- 关键词：水稻叶绿素光谱反射率
- 水稻叶片不同光谱形式反演叶绿素含量的对比分析研究被引量：15
- 2007年
- 通过对常优1号和武粳15两个品种水稻叶片的反射率R、lg(1/R)、反射率一阶微分(FD)和反射率归一化(BN)等光谱形式的测量和计算,分析了叶片光谱不同变化形式与叶绿素含量的相关关系,建立了统计方程,并进行了比较与评价,同时,对反演方程的最佳波段选择进行了探讨。结果表明,叶绿素含量与反射率一阶微分光谱方程的相关性最强,而采用lg(1/R)的光谱形式能够提高遥感反演叶绿素含量的效果。经验证,两个水稻品种叶绿素含量的模拟值与实测值的复相关系数R2分别达到0.641和0.818。
- 陈君颖田庆久
- 关键词：水稻叶片高光谱遥感叶绿素含量
