国家科技支撑计划(2006BAD10A09-01)
- 作品数：6 被引量：62H指数：4
- 相关作者：黄敬峰邓睿孙华生王秀珍王福民更多>>
- 相关机构：浙江大学国土资源杭州师范大学更多>>
- 发文基金：国家科技支撑计划国家高技术研究发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：经济管理农业科学自动化与计算机技术环境科学与工程更多>>
- 基于中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据的水稻遥感估产研究——以江苏省为例被引量：9
- 2010年
- 选择以水稻为传统优势粮食产业的江苏省作为研究区,采用MODIS09数据作为数据源,根据水稻移栽期稻田土壤湿度较大的特点,利用不同植被指数间的关系,按照一定的算法排除地表干扰像元,提取水稻像元,并在此基础上结合统计资料,分析水稻单产与提取的水稻植被指数之间的关系,并利用水稻植被指数预测全省水稻单产。研究表明,在条件时间序列插值算法(CTIF)处理的基础上提取水稻像元,并基于提取的水稻像元进行遥感估产的方法能取得较好的估算效果。拟合的2004-2006年单产平均精度高于99%,预测的2007年各地级市水稻单产精度在95%左右,全省平均单产相对误差为0·38%,精度较高,具有一定可行性,可利用该方法对不同年份和不同地区进行水稻产量估算。
- 邓睿黄敬峰王福民孙华生彭代亮
- 关键词：中分辨率成像光谱仪遥感植被指数水稻
- 农作物低温冷害监测评估及预报方法评述被引量：28
- 2012年
- 对作物冷害指标、风险及损失评估、监测和预报,以及近年来业务化应用的研究成果进行总结和归纳,比较了这些领域新老研究方法的优缺点。重点介绍3S技术和作物模型在这些领域的应用。探讨了遥感温度反演与冷害监测相结合的可行途径,作物模型用于区域冷害损失评估所需的尺度转换及相应冷害模块添加等问题。明确了新技术与冷害研究相结合过程中需要重点考虑和解决的关键技术难题。可为冷害研究的技术革新提供参考。
- 程勇翔王秀珍郭建平赵艳霞黄敬峰
- 关键词：低温冷害遥感反演作物模型风险评估
- 仙居县生态资产评估及其与社会经济的关系研究被引量：4
- 2009年
- 利用仙居县1∶1万土地利用现状图、气象数据等资料,通过GIS技术以生态系统服务价值当量计算法探讨仙居县生态资产变化情况,并分析生态资产时空分布特征,编制生态资产时空分布图。以乡镇为单元分析生态资产价值与工业经济之间的关系。结果表明:(1)仙居县大部分乡镇的生态资产呈上升趋势,主要由对生态资产贡献占主导地位的有林地增加造成的,全县生态环境向良性化的方向发展;(2)经济发展过程中,经济较发达的乡镇以相同的生态代价所换取的工业产值要高于经济欠发达乡镇,因此后者要避免粗放型经济增长模式,而应寻求土地集约利用,降低经济发展的生态成本,而经济发达乡镇要进一步增加建设用地的利用效率,改善生态环境满足全县生态安全建设和经济稳步发展需要。
- 金艳黄敬峰官泉水孙华生王琼
- 关键词：GIS生态资产生态服务价值
- 基于GIS的浙江仙居杨梅种植潜力分析被引量：3
- 2009年
- 近年来,仙居杨梅产业飞速发展,生态经济效益显著提高。本文以浙江省仙居县为研究区域,根据杨梅生长对气候、土壤等环境的要求,采用"特尔斐法"(Delphi)选取一定的评价因子,应用"层次分析法"(AHP)确定影响因子权重,运用"加权指数求和法"和GIS综合评价土地适宜性,并将适宜性评价结果和杨梅种植现状进行对比,分析仙居杨梅种植潜力。结果表明:仙居县具有很大的杨梅种植潜力,最适宜地和适宜地共96193.28 hm2,占评价区域面积的59.83%。现有杨梅种植地的57.72%(约2006.4hm2)分布在适宜地中,而只有19.62%(约681.88 hm2)分布在最适宜地中,占最适宜地的9.25%。应尽可能地利用最适宜地,以期发挥杨梅更大的生态经济效益。
- 邓睿黄敬峰王琼孙华生金艳
- 关键词：GIS土地适宜性评价杨梅
- 基于RS与GIS的县域土地利用时空变化分析被引量：5
- 2008年
- 根据1991、2003年2期TM遥感资料,运用人机交互目视解译方法以及地理信息系统的空间分析和数理统计功能,得到浙江省淳安县1991～2003年土地利用类型变化幅度、土地利用转移矩阵和土地利用变化速度,结果表明:12年间,淳安县耕地面积与建设用地面积明显增加,林地与水域面积减少,年均变化率为0.57%,区域土地利用总动态度为2.59%。土地变化格局的主要驱动力是人口增长、城市化与经济的发展及农业结构调整。
- 郑长春王秀珍朱蕾牟昆仑
- 关键词：RS土地利用转移矩阵
- 基于去相关拉伸光谱增强的HJ-1影像水体信息提取方法研究被引量：13
- 2011年
- 当今人类面临着一系列全球性问题,自然灾害是其中之一,而做好防灾减灾工作的重要前提就是做好对灾害的监测。本文利用HJ-1星2009年台风"莫拉克"前后多时相影像,首先进行辐射定标和影像配准,然后进行去相关拉伸(decorrelation stretch,DS)光谱增强,再采用最大似然分类法(Maximum likelihoodclassification)进行分类,提取水体信息,监测台风暴雨引起的水体变化情况。结果表明,DS光谱增强之后,各波段的相关性大幅减小,各种地物在影像上的光谱差异增大,有利于最大似然法分类时各地物的识别,各个时相总体分类精度高于96.0%,Kappa系数也大于0.94,比未进行DS光谱增强的分类精度高;最终提取出各时相水体信息,通过比较不同时相的水库水面面积,可以为合理地调度泄洪,保证水库下游的安全提供决策依据。
- 邓睿黄敬峰王福民
- 关键词：水体信息最大似然分类法
