彭代亮
- 作品数：40 被引量：351H指数：12
- 供职机构：中国科学院遥感与数字地球研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学生物学天文地球更多>>
- 基于分区的水稻总产遥感估算研究被引量：4
- 2010年
- 本文通过未基于分区与基于分区的水稻总产遥感拟合模型的比较分析,选取最优模型进行水稻遥感估产.以湖南省为研究区,在水稻遥感估产分区、水稻可能种植区识别的基础上,以县为单位,利用2000～2007年的统计产量与MODIS EVI建立未基于分区与基于分区的水稻总产遥感拟合模型,通过相对误差、RMSE,以及拟合结果与统计值比较散点图分析,选择最优遥感拟合模型,并用此模型对2008年湖南省水稻总产进行预测.研究结果表明,基于分区的水稻总产遥感拟合模型要比未基于分区的要好,最优模型为二次非线性模型和逐步回归模型,且生育期主要集中在孕穗期到乳熟期.水稻总产拟合及预测结果与统计值相比省级相对误差都小于5%,且拟合结果的误差总体上比预测结果的误差要小.基于分区的水稻总产遥感估产模型有效地提高了水稻遥感估产的精度.
- 彭代亮黄敬峰王福民孙华生
- 关键词：水稻估产遥感MODISEVI
- 基于统计与MODIS数据的水稻遥感估产方法研究
- 中国水稻种植面积居世界第二，总产量居世界第一。水稻种植面积的变化、产量丰欠等重要农情信息历来受到各级政府和社会公众的高度重视，是国家制定粮食政策和经济计划的重要依据。及时了解、准确掌握水稻种植面积、产量等对各级政府制定农...
- 彭代亮
- 关键词：水稻种植面积遥感估产遥感信息提取MODIS数据
- 文献传递
- 基于小波变换与支持向量机回归的冬小麦叶面积指数估算被引量：26
- 2015年
- 叶面积指数(LAI)是作物长势诊断及产量预测的重要参数。通过对冬小麦采样点的高光谱曲线进行连续小波变换(CWT),然后利用小波系数与LAI建立支持向量机回归(SVR)模型,实现冬小麦不同生育时期的叶面积指数估算。通过对所研究方法与选取的植被指数、偏最小二乘(PLS)回归等5种方法的反演结果进行统计分析。结果表明:利用连续小波变换确定的LAI的敏感波段为680、739、802、895 nm,对应尺度分别为8、4、9和8,对应小波系数的LAI回归确定系数(R2)明显高于冠层反射率的回归确定系数;利用小波系数与LAI建立的SVR模型的反演精度最高,模型实测值与预测值的检验精度(R2)为0.86,均方根误差(RMSE)为0.43;而常用植被指数(归一化植被指数,NDVI;比值植被指数,RVI)建立的估测模型对冬小麦多个生育时期LAI反演精度最低(R2<0.76,RMSE>0.56)。因此利用连续小波变换进行数据预处理,能更好地筛选出对叶面积指数敏感的信息,LAI回归方法比较结果表明,SVR比PLS更适合于LAI的估测,通过将CWT与SVR结合(CWT-SVR)能实现不同生育时期冬小麦叶面积指数的遥感估算。
- 梁栋杨勤英黄文江彭代亮赵晋陵黄林生张东彦宋晓宇
- 新疆月平均气温空间化处理及结果分析被引量：6
- 2007年
- 利用新疆102个气象站点1990～2002年13年的月平均气温资料与DEM数据，运用SPSS统计软件，分别用逐步回归与多元回归方法分析研究了新疆月平均气温与经度、纬度、海拔高度的数学模型，通过验证，发现多元回归所建的模型模拟效果更好；然后根据多元回归模型应用GIS空间分析相关技术，生成月平均气温的空间分布栅格图．分析栅格图发现：新疆月平均气温在空间变化上呈现出与地形相一致的高低相间的分布形式，季节变化特点也较显著，在北疆部分地区有较明显的逆温现象，且逆温层呈不连续状态．
- 彭代亮黄敬峰蔡承侠邓睿
- 关键词：月平均气温DEMGIS空间化
- 一种基于遥感图像的叶面积指数反演方法及装置
- 本发明实施例提供了一种基于遥感图像的叶面积指数反演方法及装置，将能够代表叶片聚集信息的热暗点植被指数的数值作为依据，确定不同株型的叶面积反演方程，进一步地，依据预设的角度指数，获得待处理遥感图像的适用于各个株型的叶面积指...
- 黄文江杨勤英刘良云彭代亮申茜倪丽
- 文献传递
- 基于统计局统计抽样调查地块实割实测数据的省级水稻单产遥感估算方法
- 一种基于统计局统计抽样调查地块实割实测数据的省级水稻单产遥感估算方法，包括以下步骤：S1.根生成带有空间位置信息的省级年度早稻、晚稻及一季稻抽样调查地块实割实测标准亩产数据集；S2.分析MODIS植被指数产品，从不同角度...
- 黄敬峰彭代亮王福民
- 文献传递
- 一种遥感反演精度检测方法及装置
- 本发明提供了一种遥感反演精度检测方法及装置，依据样本数据建立与待检测遥感反演结果相对应的真实值预测模型，利用所述模块预测出与所述待检测遥感反演结果相对应的真实值，将反演结果与真实值相比较，实现对反演精度的检测，由于不再需...
- 黄文江谢巧云彭代亮张兵刘良云申茜孙刚
- 文献传递
- 基于空间分析与两维图论聚类的湖南水稻遥感估产分区被引量：7
- 2010年
- 为了提高水稻遥感估产精度,该文在分析湖南省水稻种植制度及地形等特征的基础上,进行水稻遥感估产分区研究。选择水稻种植制度、稻土比、水稻单产水平、平原面积占总面积比、以及空间位置作为分区因子,采用基于GIS技术的空间分析与两维图论树相结合的方法。分区结果显示,湖南省共分为2个一级区,即一季稻区与双季稻区;在一级分区的基础上得到5个二级区,即2个一季稻区二级分区,3个双季稻区二级分区。此分区结果保持了区块的连续性与行政区划的完整性,以及分区内自然与经济条件的相对一致性;同时各分区之间在种植结构、水稻单产、地形等方面又存在着独立性,此分区结果有利于进行水稻遥感估产研究。
- 彭代亮黄敬峰王福民孙华生
- 关键词：遥感农作物水稻
- 利用MODIS数据识别水稻关键生长发育期被引量：23
- 2009年
- 利用遥感方法提取中国范围内的水稻关键生长发育期。首先,对时间序列TerraMODIS-EVI(Enhanced Vegetation Index)进行傅里叶和小波低通滤波平滑处理,然后,根据水稻在移栽期、分蘖初期、抽穗期和成熟期的EVI变化特征,实现对各个生长发育期的识别。通过将利用2005年MODIS数据识别的结果与当年气象台站的地面观测资料进行比较,采用本研究中的识别方法得出的水稻各个生长发育期的绝对误差大部分小于16d,经过F检验表明提取的结果与地面观测资料在0.05水平下具有显著一致性。研究中的信息提取方法可被用于其他年份的水稻生长发育期识别,根据其他作物的生长发育特点,也可能适合于提取其他作物的生长发育期。
- 孙华生黄敬峰彭代亮
- 关键词：MODISEVI水稻生长发育期物候
- 最小二乘支持向量机用于时间序列叶面积指数预测被引量：5
- 2014年
- 遥感反演的叶面积指数(LAI)时间序列被广泛应用于气候模拟、作物长势监测等研究。但遥感数据受天气等因素影响,时间序列的LAI数据存在缺失。支持向量机(SVM)是一种有效的数据分类和回归预测工具,而最小二乘支持向量机(LS-SVM)是对SVM的有效改进。以西藏那曲县为例,使用2003-2011年MODIS LAI产品,分别用LS-SVM和SVM两种方法对研究区域2011年LAI时间序列进行预测,并用MODIS原始LAI以及部分地面实验样点值进行验证。结果表明,基于LS-SVM的LAI时间序列预测算法的精度比基于SVM的算法高,从而证明LS-SVM方法能够弥补遥感反演时间序列LAI数据的缺失问题,对提高时间序列的LAI遥感产品质量具有重要意义。
- 梁栋谢巧云黄文江彭代亮杨晓华黄林生胡勇
- 关键词：叶面积指数时间序列MODIS
