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上海市高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金(RE629)

作品数:4 被引量:57H指数:3
相关作者:赵敏林文鹏柳云龙高峻刘冬燕更多>>
相关机构:上海师范大学浙江大学华东师范大学更多>>
发文基金:上海市高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金上海市教育委员会重点学科基金上海市青年科技启明星计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术环境科学与工程农业科学更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇环境科学与工...
  • 1篇农业科学

主题

  • 2篇遥感
  • 2篇SPOT5
  • 1篇冬小麦
  • 1篇叶面
  • 1篇叶面积
  • 1篇叶面积指数
  • 1篇植被
  • 1篇植被指数
  • 1篇识别方法
  • 1篇网络
  • 1篇小麦
  • 1篇流域
  • 1篇流域降水
  • 1篇净初级生产力
  • 1篇混合编程
  • 1篇降水
  • 1篇降水预报
  • 1篇编程
  • 1篇VB
  • 1篇GA-BP网...

机构

  • 4篇上海师范大学
  • 2篇浙江大学
  • 1篇华东师范大学
  • 1篇中国科学院

作者

  • 4篇柳云龙
  • 4篇林文鹏
  • 4篇赵敏
  • 3篇高峻
  • 3篇刘冬燕
  • 2篇黄敬峰
  • 2篇张翼飞
  • 1篇王长耀
  • 1篇施润和
  • 1篇徐慧

传媒

  • 1篇农业工程学报
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇测绘科学
  • 1篇生态环境

年份

  • 4篇2008
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
基于SPOT5遥感影像的城市森林叶面积指数反演被引量:29
2008年
本文以上海城市森林为研究对象,采用地面实验与遥感技术相结合方法,开展SPOT5遥感影像在估测城市森林LAI中的应用研究。结果表明,地面实测LAI与三种植被指数均具有很好的线性回归关系,相关系数(r)均大于0.6,其中MSAVI的相关系数最高(r=0.66),其次为MCARI(r=0.64)和NDVI(r=0.62)。说明ND-VI仍受到背景等因素不同程度的影响,而植被指数MSAVI和MCARI,由于能进一步消除土壤背景和叶绿素的影响,对叶面积指数比较敏感,能更好地与叶面积指数建立关系,能更好地用于城市森林叶面积指数的遥感反演。本研究可为快速定量评估城市森林的结构和功能提供依据。
林文鹏赵敏张翼飞柳云龙刘冬燕高峻
关键词:叶面积指数植被指数SPOT5
基于森林清查和遥感的城市森林净初级生产力估算被引量:15
2008年
城市森林作为陆地生态系统的组成成分之一,研究其在全球碳循环中的地位和作用有很重要的意义。文章以上海城市森林为研究对象,开展基于基于森林清查数据和遥感技术的城市森林净初级生产力(NPP)估算研究。首先,根据选取上海市典型的森林植被类型,设置森林植被样方,测量反映植被生物学特性的特征参数,包括林龄、胸径、树高和叶面积指数(LAI)等,采用能反映林龄和蓄积量共同影响的生产力回归模型估算了样方NPP,建立了基于LAI的样方NPP回归模型;其次,利用一景相近时相的SPOT5影像,经进行几何纠正和辐射定标后,计算出能较好地反映植被特征和消除土壤背景影响的修正土壤调节植被指数(MSAVI),建立了基于MSAVI的区域森林LAI遥感估测模型;最后,根据建立的样方NPP回归模型以及区域LAI遥感估测模型,进行尺度化转换,估算出区域尺度上的上海城市森林净初级生产力。通过比较与前人运用传统方法研究估算的NPP,精度可达到89%,且本模型简单可行。因此本研究可为快速定量评估城市森林碳储量提供依据。
林文鹏王臣立赵敏黄敬峰施润和柳云龙高峻
关键词:SPOT5
基于MODIS数据和模糊ARTMAP的冬小麦遥感识别方法被引量:13
2008年
针对国家级农情遥感监测与信息服务系统对农作物遥感识别的需求,利用Terra/MODIS数据相对于NOAA/AVHRR数据具有的高光谱和中等空间分辨率的优势,以中国华北地区冬小麦识别为例,采用多时相和波谱分析方法,选取合适波段,构造特征植被指数,建立模糊ARTMAP影像分类模型进行大尺度农作物识别,实现农作物遥感自动识别。用Landsat TM进行局部抽样验证,结果精度可达到85.9%。研究表明,仅利用MODIS自身光谱信息,即可实现作物遥感全覆盖自动识别,并可达到较高精度,与传统方法认为冬小麦遥感识别的最佳时间为处于返青期的3月份相比,在时间上可提前约一个季度,因此可以确实地为农业决策部门提供信息服务。
林文鹏王长耀黄敬峰柳云龙赵敏刘冬燕高峻
关键词:冬小麦
基于Matlab与VB混合编程的流域降水预报系统
2008年
利用研究区获得的水文观测资料,采用模块开发和系统集成方式,研制了研究区流域降水预报系统。介绍了系统的体系结构、主要功能、运行情况及开发的关键技术。叙述了流域降水预报的各种预报方法,并建立了基于遗传算法的降水预报神经网络模型(GA-BP网络模型)。结果表明,GA-BP网络是一种精度较高的降水预报模型,提高预测精度,增长有效预见期。该系统能根据流域观测数据、高空数据、卫星云图、数值产品等数据,实现不同数据源的信息处理和不同时效的降水预报制作,为洪水预警预报和防洪决策服务。
林文鹏徐慧张翼飞柳云龙刘冬燕赵敏
关键词:GA-BP网络降水预报
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