王春梅
- 作品数：21 被引量：172H指数：7
- 供职机构：中国科学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技重大专项国际科技合作与交流专项项目更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术航空宇航科学技术环境科学与工程更多>>
- 基于卷积神经网络的卫星网络协调态势评估方法被引量：2
- 2020年
- 为充分发掘利用海量卫星网络数据,提高决策效率,加强空间频轨资源获取与储备的分析手段,尤其是对地球静止轨道资源的协调获取问题,提出基于机器学习算法的卫星网络态势评估策略。通过对卫星网络协调因素进行特征分析,选择卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)为目标算法模型,并建立算法模型的训练数据集及Label规则,采用分裂信息增益度量方法对数据进行降维处理,建立CNN评估模型,并进行了验证分析。结果表明,CNN模型对卫星网络协调态势评估问题测试的正确率高达80%以上,具有较高的评估效能。随着数据量的增多,CNN评估效果逐步提升,是一种在卫星网络协调态势分析、资源储备的有效评估方法。
- 高翔高翔陈志敏刘和光王春梅
- 关键词：地球静止轨道卷积神经网络
- 利用半经验模型的土壤水分反演方法被引量：4
- 2016年
- 针对土壤水分反演经验模型使用范围受限、而理论模型相对复杂的问题,该文利用积分方程模型及经验相关长度定标模型,分析均方根高度、地表相关长度、土壤体积含水量对雷达后向散射系数组合的影响;结合RADARSAT-2全极化C波段雷达数据和野外实测数据,构建研究区均方根高度反演模型;将该模型与Dubois模型、介电模型进行结合以反演表层土壤含水量,并对反演值进行线性校正,最终实现裸土区表层土壤水分反演。实验结果表明,HH、VV极化下土壤水分实测值与反演值绝对误差在0.06内的点数分别达到总点数的78%和68%,证明该方法具有一定的可靠性和实用性,可为地表均方根高度、土壤水分反演提供方法和借鉴。
- 马建新卢小平孟庆岩王春梅谢秋霞
- 关键词：RADARSAT-2土壤水分
- 区域蒸散和表层土壤含水量遥感模拟及影响因子被引量：18
- 2008年
- 以甘肃省武威市为研究区域,应用灌溉前后两景Landsat TM-5卫星遥感数据,采用SEBAL模型进行了区域蒸散估算,综合应用归一化植被指数(NDVI)和地表温度(Ts),计算了该区域的条件植被温度指数(VTCI),并估算了表层土壤含水量(0～20 cm)。在获得区域净辐射通量、地表温度以及植被覆盖度空间分布的基础上,进一步对灌溉前后两景影像中日蒸散和表层土壤含水量的影响因素进行了分析。结果表明,区域蒸散和表层土壤含水量的遥感估算与地面同步观测值比较,能较好地反映研究区域的蒸散和地表含水量的空间变异特征。当土壤较干时,区域蒸散的空间分布变异较大,而表层土壤含水量的空间变异较小。在灌溉前后两景影像中,日蒸散与净辐射通量、地表温度和覆盖度之间都有极显著的相关性,决定系数均在0.90以上,而日蒸散量与表层土壤含水量的相关性以灌溉后较高。此外,表层土壤含水量与地表温度、覆盖度都呈显著的相关性,但比较而言,地表温度指数关系的离散性较小,相关系数也大。但地表温度、覆盖度与表层土壤含水量的相关性都依赖于土壤干湿程度,通常土壤越湿,相关性也越高。
- 王春梅王鹏新朱向明郑文娟杨鹤松
- 关键词：蒸散RS
- 玉米冠层最佳水分指数优选被引量：1
- 2016年
- 针对基于植被指数反演不同生长期、不同冠层结构特征下玉米冠层含水量的序列性研究较少,冠层含水量反演较低等问题,优选不同生长期玉米冠层含水量反演最佳植被指数,完成玉米冠层含水量高精度提取。初步选择4种可靠性强的水分指数:归一化植被指数、归一化水体指数1、归一化水体指数2、水协迫指数,分别基于PROSAIL辐射传输模型、三期实测冠层含水量及同步Landsat-8OLI数据,模拟分析4种植被指数与冠层含水量的关系,优选不同生长期玉米最佳水分指数,实现玉米冠层含水量快速精确反演。实例验证结果表明,水分指数归一化水体指数1可作为植被冠层含水量反演的最佳指数且反演精度随着植被含水量的增加而降低,在玉米生长初期,中误差为0.13kg/m^2,在生长中后期,中误差达到0.582kg/m^2,满足生长初期玉米冠层含水量快速反演需求。研究结果可为植被冠层含水量反演中水分指数选择提供参考,也可为稀疏植被覆盖区土壤水分反演研究提供借鉴。
- 马建新孟庆岩李响孔祥浩王春梅
- 关键词：玉米作物
- 一种面向对象的像元级遥感图像分类方法被引量：14
- 2013年
- 本文提出一种面向对象的像元级分类方法(混合模型),并将其与单纯的以像元和面向对象的两种方法同时应用于分辨率分别为30m和0.5m的环境星CCD数据和航空影像进行对比分析。分类结果中不同地物类别之间光谱可分性的大小,很大程度上可反映分类结果的可靠性。若地物类型之间的光谱差异大,说明分类方法能将光谱差异大的地物很好地划分,显示出较可靠的分类结果;相反,如果分类结果中地物类型光谱差异小,则反映分类方法不够可靠。鉴此,本文通过计算分类结果中不同类别所对应的原始遥感影像像元之间的J-M(Jeffries-Matusita Distance)距离来度量分类结果中地物之间的光谱可分性,并用J-M距离比较分析了3种图像分类方法对2种不同分辨率影像的分类结果中各个类别之间的光谱可分性的变化。分析结果表明,混合模型不但能够得到较连续的分类结果,同时能够保持分类结果中类别之间的可分性。本文对分类结果进行了精度验证,结果发现混合模型的分类精度较其他2种方法要高。2种不同分辨率的遥感影像分析结果得到相同的结论,表明该模型适用于中分辨率和高分辨率影像。
- 李小江孟庆岩王春梅刘苗郑利娟王珂
- 关键词：面向对象混合模型
- 基于全极化雷达数据反演夏玉米覆盖农田表层土壤含水量被引量：7
- 2014年
- 基于RADARSAT-2全极化C波段雷达数据和野外实测数据,建立了不同极化方式的后向散射系数与夏玉米植被含水量的响应关系,获得了山东禹城夏玉米覆盖区域农作物含水量。在此基础上,对"水—云模型"的参数进行了修改,从总的极化雷达后向散射中去除了植被影响,获取了土壤组分的后向散射系数,从而能够通过雷达多极化数据得到表层土壤含水量。结果表明:夏玉米植被含水量观测值与VH、VV后向散射系数的相关性均达到显著水平,相关系数分别为0.86和0.79,VH极化优于VV极化;在RADARSAT-2四种极化方式下,VV极化下的"水—云模型"理论计算的误差平方和最小,是研究区表层土壤含水量反演的最优极化方式。
- 王春梅余涛孟庆岩占玉林杨健李娟魏香琴
- 关键词：雷达夏玉米土壤含水量
- 农田春小麦叶面积指数和覆盖度时空变异性研究被引量：17
- 2014年
- 准确获取春小麦叶面积指数和覆盖度的时空变异特征,对春小麦生长参数时空分析至关重要,也是利用遥感准确反演春小麦叶面积指数和覆盖度必须解决的问题,对于尺度转换研究具有十分重要的意义。综合运用传统统计分析方法、地质统计分析方法及时间稳定分析方法,研究了春小麦叶面积指数和覆盖度在不同生育阶段的时空变异特征,并探讨了二者的关系,建立了综合考虑时空特征的春小麦叶面积指数增长模型。研究结果表明：在研究条件下,春小麦覆盖度和叶面积指数随时间的变化趋势相似,但二者变异系数（CV）的变化趋势明显不同,随着春小麦的不断生长,覆盖度CV不断减小,而叶面积指数CV则是先增加后减小;春小麦叶面积指数和覆盖度都具有空间结构,其中在播种-分蘖阶段（头水灌溉前）的空间相关距离最大（50~60 m）,头水灌溉后,春小麦叶面积指数和覆盖度的空间相关距都减小,其中叶面积指数相对比较稳定（约20 m）;春小麦叶面积指数和覆盖度均具有时间稳定特征,播种-分蘖阶段处于头水灌溉前,这个阶段的春小麦覆盖度对其在整个生育期的稳定性有显著影响,相比之下,这个阶段的叶面积指数对其在整个生育期的稳定性影响不明显;春小麦叶面积指数除了与生育期有密切的时间相关关系外,还在一定范围内与覆盖度有显著的空间相关关系,为此从时空变异角度,建立了一个以生育期和覆盖度为预报因子的叶面积指数增长模型,经检验,拟合模型方程在置信度0.01水平上表现显著。叶面积指数增长模型将不同时间的叶面积结合了空间上的变异特征,较之前的仅基于生育期的Logistic模型适应性更广。
- 王春梅顾行发余涛孟庆岩刘苗李玲玲
- 关键词：春小麦叶面积指数覆盖度地统计
- 西北干旱区农田春小麦蒸散量的空间插值方法被引量：4
- 2014年
- 综合运用传统统计分析方法和地质统计分析方法，研究了西北旱区春小麦蒸散量在不同生育阶段的时空变异特征，并分析了试验区表层土壤储水量和叶面积指数对春小麦蒸散量的影响关系，通过分析比较，筛选表层土壤储水量为协同因子，并将其应用到试验区春小麦蒸散量的空间插值研究中。研究结果表明：在所研究的条件下，即使外观较为均匀、面积相对较小的农田，春小麦蒸散量仍具有较高的空间变异（变异系数范围0．328～0．495）；当降雨入渗深度小于20cm时，表层土壤储水量（0—20cm）是影响研究区春小麦蒸散量变异的主要因子，春小麦不同生育期累积蒸散量与表层土壤储水量变化的相关系数在0．8—0．9之间，远大于春小麦累积蒸散量与叶面积指数的相关系数；基于表层土壤储水量的蒸散量协同克里金空间插值分析与地面实测结果相比，仅42个蒸散量地面采样数据即可保证研究区春小麦蒸散量估计精度高于90％。
- 王春梅孟庆岩占玉林刘苗王靓Tamas Jancso
- 关键词：蒸散地统计
- 基于农田表层土壤含水量的春小麦蒸散量估算研究
- 区域作物蒸散量（ET）的估算有利于制定作物灌溉制度和区域灌溉需水量。研究表明,不管研究时段内是否发生降水,春小麦ET和表层土壤含水量变化值是线性增大的关系,二者之间的显著相关性,可以使我们利用田块易测量的表层土壤含水量资...
- 王春梅左强
- 关键词：春小麦蒸散表层土壤水分
- 文献传递
- 基于农田表层土壤含水量的春小麦蒸散量估算研究
- 区域作物蒸散量（ET）的估算有利于制定作物灌溉制度和区域灌溉需水量。研究表明,不管研究时段内是否发生降水,春小麦ET和表层土壤含水量变化值是线性增大的关系,二者之间的显著相关性,可以使我们利用田块易测量的表层土壤含水量资...
- 王春梅左强
- 关键词：春小麦蒸散表层土壤水分
- 文献传递
