盛世杰
- 作品数：4 被引量：13H指数：3
- 供职机构：南京信息工程大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏高校优势学科建设工程资助项目江苏高校优势学科建设工程项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术生物学环境科学与工程农业科学更多>>
- 基于MODIS数据的Metric构建及加拿大马尼托巴州森林火烧迹地检测
- 森林火烧迹地检测是进行森林年龄和森林恢复评估的重要手段,并可以为全球碳源、汇演变机理研究提供重要的数据支持。卫星遥感由于具有大面积重复观测的特点,成为了森林火烧迹地检测的主要手段。 本文以加拿大马尼托巴州为研究区,基于M...
- 盛世杰
- 关键词：MODIS火烧迹地时间序列植被指数
- 基于机载MASTER数据的果园叶面积指数遥感反演被引量：4
- 2015年
- 叶面积指数(leaf area index,LAI)是描述植被冠层结构的重要参数,准确获取果树的LAI对果树长势监测和果树估产均有重要作用。以美国加州中部的果园为研究区,基于沿太阳主平面飞行成像的机载MODIS/ASTER模拟传感器(MODIS/ASTER airborne simulator,MASTER)数据,利用实测LAI数据与归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、归一化差值红外指数(normalized difference infrared index,NDII)和归一化差值水体指数(normalized difference water index,NDWI)分别建立回归模型,并选取NDWI进行研究区LAI的反演。结果表明:由于地物的二向性反射,垂直太阳主平面飞行获取的遥感数据具有明显的亮度梯度现象,而沿太阳主平面飞行获取的遥感数据几乎不受亮度梯度的影响;NDVI在高植被覆盖区容易达到饱和,而NDWI比NDVI和NDII具有更高的拟合度和更小的均方根误差,更加适合研究区LAI的遥感反演;该研究结果可以丰富LAI反演理论,也可以为研究LAI尺度问题提供理论和数据支持。
- 陈健王文君盛世杰张雪红
- 基于多时相遥感的蝗虫生境类型对蝗虫发生的影响被引量：4
- 2014年
- 蝗虫生境类型与蝗虫的发生和成灾有着密切联系。对蝗虫生境类型进行正确划分,是研究蝗虫发生与生境关系机理以及进行蝗灾预测预警的关键。综合利用1992—2010年7景LandSat TM数据,利用改进的蝗虫生境类型提取方法,对3个典型历史时期(1992、2000和2009年)渤海新区蝗虫生境进行分类,并结合气象数据对蝗虫发生的影响因素作了分析。研究表明改进的蝗虫生境类型提取方法充分利用多时相数据中植被的物候信息,较好地解决了关键生境类型识别中的同物异谱和同谱异物问题,3个时期蝗虫生境类型分类图分类总精度分别达到89.92%、90.84%和92.23%,Kappa系数分别为0.869 5、0.880 9和0.904 7。对比分析显示,在研究时段芦苇地面积保持稳定,草地面积变大,在蝗虫大暴发时期达到596.2 km2。进一步的分析表明,典型历史时期研究区蝗虫暴发是生境类型和气候因子综合影响的结果。2000年蝗虫大暴发的主要原因是草地面积增加和气候因子的促进作用;2009年蝗虫暴发程度减轻是由于苜蓿地面积增加、草地面积减少以及降水增加等因素共同作用的结果。
- 陈健盛世杰王文君张雪红
- 关键词：蝗虫生境类型遥感东亚飞蝗
- 基于多时相遥感数据的东亚飞蝗生境分类研究被引量：5
- 2013年
- 东亚飞蝗的发生及成灾与其存在的生境有十分密切的关系,因此对东亚飞蝗生境进行分类是有效防治蝗灾的基础。以河北省渤海新区为研究区,利用环境减灾小卫星多时相CCD数据,采用4种组合方案,分别使用最大似然法和RuleGen决策树进行了东亚飞蝗生境的遥感分类。结果表明:最大似然法和决策树分类方法总体精度相差不大,但在类别数据较多时,决策树分类方法的执行效率变低。利用5月20日单时相的光谱数据进行分类的总体精度仅有76.43%,Kappa系数0.7396;加入NDVI时间序列信息后,总体分类精度可以达到93.93%,Kappa系数0.9323。因此,使用多时相信息可以较好地解决异物同谱问题,降低混合像元带来的影响,提高生境分类的精度。
- 孟庆辉陈健盛世杰刘剑琦
- 关键词：遥感生境东亚飞蝗NDVI时间序列
