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宋立生: 作品数：10 被引量：158H指数：6; 供职机构：华南农业大学信息学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金广东省科技计划工业攻关项目广东省教育部产学研结合项目更多>>; 相关领域：农业科学自动化与计算机技术天文地球经济管理更多>>

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近15 a来黄河源地区玛多县草地植被退化的遥感动态监测被引量：35: 2012年; 依据草地退化国家标准和黄河源区草地退化的实际情况,选取草地覆盖度、植株高度、地上生物量、牧草可食率、土壤有机质5个重要指标建立黄河源区玛多县草地植被退化监测和评价指标体系。利用遥感影像和GIS技术,结合实地调查和采样测定,对5个评价指标在遥感影像上进行反演,并进行图层的加权叠加,得出玛多县草地退化的时空特征。结果表明:玛多县草地在1994年已经出现了较为严重的退化现象,退化草地的空间分布格局已经基本形成,并且草地的退化过程一直在继续。2009年草地退化空间特征显示在气候变化较为敏感区域、河道两侧、鼠害严重以及靠近居民点等区域草地退化较为严重。通过对4期草地退化情况进行对比分析,发现1994-2001年间玛多草地植被退化情况最严重,重度退化面积高达1 355 943.30 hm2,占草地面积的86.53%。2001-2006年间和2006-2009年间重度退化、较大退化和中度退化草地的面积都下降较大,同时退化的速度已经有了较大缓和,黄河源头地区草地生态系统得到初步恢复。; 徐剑波宋立生赵之重胡月明刘畅; 关键词：草地退化遥感监测黄河源区

黄河源区遥感数据的大气校正及其效果分析被引量：3: 2012年; 利用6S模型结合暗目标法确定TM过境时的最优气象能见度,分别使用MODIS气溶胶产品(MOD04)、最优气象能见度作为TM的气溶胶光学厚度,对黄河源区的Landsat TM数据进行大气校正。以同步野外实测地面数据为标准,比较了两种气溶胶参数输入方法的校正结果,并从光谱曲线、植被指数、草地生物量的估算三方面探讨了大气校正的效果,两种气溶胶参数输入方法均可以对遥感图像进行有效的大气校正,消除因散射增加的辐射能量,同时补偿因吸收而损失的辐射能量。经过大气校正后的TM光谱更接近真实地表光谱,更有助于地物真实光谱信息的提取,同时对与该地区相似气候条件下影像的大气校正有借鉴意义。; 赵凯赵之重徐剑波宋立生崔江锋; 关键词：大气校正植被指数生物量

土壤养分空间估测方法研究综述被引量：45: 2011年; 土壤养分是土壤提供的植物生长发育所必需的营养元素。由于受到自然因素和人为因素的共同作用,土壤养分具有高度的空间变异性。土壤的这种特性不仅表现在区域尺度上,而且也表现在田块尺度上。在研究方法上经历了从传统统计学到地统计学,再到神经网络、地理信息技术以及高精度曲面建模等新方法的不断改进过程。文章从地统计学方法引入到土壤养分空间变异研究中为出发点,论述了国内外基于地统计学的土壤养分空间变异的研究现状,主要包括利用地统计学方法来确定合理的土壤采样数目,土壤养分空间变异的定量化研究,土壤养分空间变异的尺度效应;然后简述了神经网络、地理信息技术、高精度曲面建模等技术在土壤养分空间变异研究中的研究现状和应用。最后对比分析了各种研究方法在应用中存在的缺陷,同时指明了今后应加强作物生长的不同时期土壤养分的空间变异性、土壤在四维空间尺度上的演变机理以及环境信息获取的不确定性等方面的研究。; 徐剑波宋立生彭磊张桥; 关键词：土壤养分

基于TM遥感影像的玛多县草地土壤有机质的时空格局反演被引量：5: 2011年; 土壤有机质是土壤的重要组成部分,同时也是土壤肥力的核心指标之一。本研究利用玛多县地面采样数据与TM遥感影像各波段DN值进行相关分析,筛选出与表层土壤有机质含量相关的TM波段,同时建立玛多县表层土壤有机质遥感反演模型。结果表明,研究区表层土壤有机质含量与TM3、TM5波段的DN值呈极显著的负相关关系(r分别为-0.670和-0.675),与TM3、TM5波段的DN值满足三次多项式回归关系(R2=0.815,P<0.001);反演模型对玛多县表层土壤有机质空间格局模拟效果较好;玛多县表层土壤有机质含量整体水平较低,北部明显低于南部。15年来,玛多县大范围土壤有机质含量已经增加,但是在交通要道沿线以及靠近居民点等人类活动较为频繁区域仍有较为严重的减少现象。; 宋立生赵之重徐剑波胡月明; 关键词：遥感土壤有机质

基于地质统计学影像纹理的草地植被群落空间结构分析被引量：2: 2012年; 【目的】基于地质统计学影像纹理,定量分析草地植被群落空间结构的变异规律,为草地生态系统的恢复与重建提供依据。【方法】从科尔沁草原地区奈曼县57个退牧还草区域中遴选出25个有代表性的样地,应用地质统计学方法,计算10种典型植被群落的试验变异函数并拟合到球状模型,用变程和基台值来表达植被群落的空间结构特征,然后将从影像中计算得到的变异函数模型参数与样地植被群落空间结构特征对应起来,反演植被群落的空间结构,分析样地植被群落的空间分布规律。【结果】在分析的25个样地植被群落中,大多数种群的空间相关性和变异强度均较大;根据变异函数值、变程推断得到的样地优势物种与实际调查结果吻合率达到95%。【结论】应用地质统计学影像纹理研究草地植被群落空间结构特征的方法可行,该方法能较准确地从影像上直接推断优势物种并分析种群空间结构的变异规律,极大地减少了人工调查的投入。; 徐剑波宋立生胡月明赵之重; 关键词：地质统计学影像纹理植被群落

基于遥感的广州市城市绿地生态服务功能评价被引量：26: 2012年; 利用TM卫星影像数据和野外观测数据,运用遥感定量反演模型和知识,提取影响广州市城市绿地生态服务功能的地表参数,如叶面积指数、植被指数、土壤水、地表反照率、地表温度等,然后利用神经网络技术实现对单一因子的城市绿地生态服务功能的评价与分级;在此基础上,利用模糊聚类法对广州市城市绿地生态服务功能进行综合评价。结果表明:广州市城市中心绿地生态服务功能偏弱;绿地在各区分布差异较大,空间布局不够合理。生态服务功能一级的城市绿地面积为2.1km2,仅占研究区域总面积的0.4%,生态服务功能二级、三级和四级的绿地面积占研究区域总面积的比例分别为2.4%、5.0%和2.9%。; 徐剑波刘振华宋立生胡月明; 关键词：城市绿地生态服务功能遥感模型

HJ-1B卫星三种反演地表温度模型的分析与验证被引量：6: 2015年; 由于对不同的传感器,单通道算法中的经验公式必须根据相应的热红外波段特征重新进行拟合,该文以覆盖广州市的卫星影像HJ-1B/CCD和HJ-1B/IRS为数据源,利用基于同步面上像元尺度的多源遥感数据MOD021KM,并结合上下行辐射和地表比辐射率来反演大气水汽含量以及大气透射率。在此基础上,针对环境卫星,提出修正的普适性单通道算法、大气辐射传输方程算法和单窗算法3种模型,进行广州市地表温度反演,最后利用野外观测数据进行验证。结果表明,相比普适性单通道算法和单窗算法,辐射传输方程模型精度比较高。; 肖志峰赵之重徐剑波赵凯宋立生; 关键词：地表温度单窗算法地表温度反演

基于GIS的耕地地力模糊变权评价研究被引量：4: 2012年; 引入基于均衡函数的变权理论对常权进行修正得到的变权,更能体现评价指标权重的真实性,使耕地地力的评价结果更具科学性。以高州市为研究试区,在GIS支持下,结合层次分析法和变权理论确定影响因子的最终权重,运用模糊综合评价法对耕地地力进行自动化、定量化评价,并分析其空间分布格局。结果表明:在该市58505.0278 hm2耕地中,一～八级地分别占总耕地的3.62%、18.27%、33.15%、26.96%、13.66%、3.29%、0.81%、0.24%,这一评价结果符合当地实际。该研究结果不仅直接应用于试区农业生产,而且为华南丘陵区开展耕地地力评价在方法上进行了有益探索。; 刘畅宋兆璞宋立生徐剑波; 关键词：耕地地力变权 GIS

基于GARBF神经网络的耕地土壤有效磷空间变异分析被引量：22: 2012年; 为了调整耕地管理措施、合理施用磷肥、减少磷素流失、降低水体非点源污染,该研究以高州市为例,在全市各区镇共采集了664个耕作层(0～20cm)土样,利用遗传算法优化的径向基函数(radial basis function network optimized by geneti calgorithm,GARBF)神经网络和普通克里金法(Ordinary Kriging)等方法,分析了县域耕地土壤有效磷在不同采样尺度下的空间变异特征及其空间分布格局与成因。结果表明,高州市耕地表层土壤有效磷存在半方差结构,半方差函数曲线与指数和球状模型曲线拟合较好;5种采样尺度下(训练样点数分别为100、200、300、400和500)耕地表层土壤有效磷均表现出弱的结构空间相关,在较大范围内空间自相关性较差。GARBF神经网络空间插值能力在整体上要有优于基于邻近点RBF神经网络和普通克里金法。300样本下GARBF神经网络空间插值结果表明,高州市耕地表层土壤有效磷的盈余现象比较严重,并且盈余有效磷的流失对该地区水环境会产生严重的威胁。该研究结果可以为土壤属性空间估测、合理施肥以及降低水体非点源污染提供理论依据和技术支持。; 徐剑波宋立生夏振张桥胡月明; 关键词：土壤磷神经网络

HJ-1A/B CCD与Landsat TM/ETM+植被指数的交互比较被引量：12: 2013年; 利用5对同日过境的HJ-1A/B CCD和Landsat TM/ETM+影像对,研究了二者植被指数(NDVI、SAVI、EVI)之间的定量关系。选用其中的3对影像对作为实验影像,通过对均匀同质实验区对应的植被指数进行回归分析求出二者之间的转换方程,用未参与实验的2对影像对来验证所求转换方程的有效性,并对二者植被指数之间的差异进行了分析。结果表明:两种传感器对应的植被指数之间存在极显著的线性正相关关系,所求的转换方程具有较高的精度,可以利用转换方程将两种传感器的植被指数进行互为转换,有利于二者植被监测结果的互为补充,而两种传感器在光谱响应函数上的不同造成了二者植被指数间存在差异。; 赵凯徐剑波赵之重宋立生肖科; 关键词：CCD LANDSAT TM ETM+植被指数光谱响应函数

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