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马鸿元: 作品数：19 被引量：182H指数：9; 供职机构：中国农业大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家科技支撑计划中央高校基本科研业务费专项资金更多>>; 相关领域：农业科学自动化与计算机技术生物学电子电信更多>>

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卫星遥感和积温-辐射模型预测区域冬小麦成熟期被引量：11: 2016年; 准确预测区域尺度的小麦成熟期,指挥麦收机械化作业有序开展,具有十分重要的社会和经济效益。该文针对目前区域冬小麦成熟期预测中时效性差、缺乏空间分布以及缺少定量描述等突出问题,选择华北地区河北、河南和山东3省冬小麦为研究对象,首先基于S-G滤波后的2013年冬小麦生育期时间序列MODIS LAI,采用动态阈值法获取抽穗期具体日期,即叶面积指数(LAI)达到峰值时的具体日期;然后基于由2008-2012年农业气象资料与地面气象资料构建的抽穗-成熟期有效积温模型和总辐射模型,逐个栅格单元计算MODIS LAI获取的抽穗期具体日期到当前日期的积温、太阳辐射总量,并结合全球多模式集合预报(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble,TIGGE)资料对当前日期(5月10号至6月8号)之后的16 d冬小麦成熟期进行逐日动态预测以得到全部区域的成熟期预测值;最后采用农业气象站点的成熟期观测值对预测结果进行验证,结果表明:冬小麦成熟期预测值与观测值的决定系数R2为0.92,均方根误差RMSE约为3 d,两者具有良好的相关性。该研究方法对其他大区域的农作物成熟期预测具有借鉴价值。; 黄健熙牛文豪马鸿元苏伟朱德海; 关键词：遥感抽穗期有效积温冬小麦

基于时间序列LAI和ET同化的冬小麦遥感估产方法比较被引量：25: 2015年; 为了评估同化时间序列叶面积指数(leaf area index,LAI)和蒸散发(evapotranspiration,ET)产品对冬小麦产量估测的有效性和适用性,该文选择陕西省关中平原冬小麦为研究对象,以SWAP为作物生长动态模型,利用冬小麦关键生育期的遥感观测和SWAP模拟LAI、ET趋势变化信息构建代价函数,以SCE-UA作为优化算法最小化代价函数,重新初始化SWAP模型中的出苗日期和灌溉量2个参数。重点比较了基于向量夹角和一阶差分2种代价函数的冬小麦单产估测精度。结果表明,同化MODIS LAI和ET后,冬小麦产量的估测精度比未同化精度(r=0.57,RMSE=1 192 kg/hm2)有显著提高,并且基于向量夹角代价函数法同化策略的单产估测精度(r=0.75,RMSE=494 kg/hm2)高于一阶差分代价函数法(r=0.73,RMSE=667 kg/hm2)的估测精度。该方法为其他区域的水分胁迫模式下遥感与作物模型双变量数据同化提供了参考。; 黄健熙马鸿元田丽燕王鹏新刘峻明; 关键词：向量夹角数据同化

顺序同化不同时空分辨率LAI的冬小麦估产对比研究被引量：38: 2015年; 选择PyWOFOST模型为动态模型,以叶面积指数(LAI)为状态变量,遥感LAI为观测值,采用集合卡尔曼滤波(En KF)同化算法,研发了一种遥感LAI与作物模型同化的区域冬小麦产量估测系统。为消除云的污染,采用Savitzky-Golay(S-G)滤波算法重构时间序列MODIS LAI;通过构建地面观测LAI与3个关键物候期Landsat TM植被指数回归统计模型,获得区域TM LAI;通过融合3个关键物候期的TM LAI与时间序列S-G MODIS LAI,生成尺度转换LAI。对比分析3种不同时空分辨率的遥感LAI的同化精度,研究结果表明,同化尺度转换LAI获得了最高的同化精度,与官方县域统计产量相比,在潜在模式下,决定系数由同化前的0.24提高到0.47,均方根误差由602kg/hm2下降到478 kg/hm2。结果表明,遥感观测与作物模型的尺度调整对提高冬小麦同化模型精度具有重要作用,遥感LAI与作物模型的En KF同化方法是一种有效的区域作物产量估测方法。; 黄健熙李昕璐刘帝佑马鸿元田丽燕苏伟; 关键词：叶面积指数集合卡尔曼滤波数据同化

基于决策树和混合像元分解的玉米种植面积提取方法被引量：22: 2015年; Landsat 8影像具有较高空间分辨率和时间分辨率,长时间序列Landsat 8-NDVI曲线反映农作物的物候历、种植模式和种植结构信息,是精确提取玉米种植面积的理想数据源。基于时序Landsat 8-NDVI影像提取玉米种植面积的方法中,决策树方法快速、高效,可通过多阈值限定进行分类,但由于混合像元问题,如果阈值设置过宽,提取面积偏大;阈值设置过窄,提取面积偏小;混合像元分解通过计算端元组分丰度可以排除异质地类干扰。因此,以时序NDVI为数据源、耦合使用2种算法是精确提取作物种植面积的有效方法。本研究基于时序Landsat 8-NDVI,提取河北省保定市大田玉米的种植面积。首先,分析典型作物区的NDVI曲线特征,并构建决策树从而初步提取早播夏玉米、小麦夏玉米和春玉米的分布范围。然后,根据端元平均NDVI波谱曲线,进行3种玉米混合度分解,进而根据玉米丰度比例精确提取玉米种植面积。精度评价结果表明:利用本方法提取的玉米种植区总分类精度在98%以上,Kappa系数在0.97以上;所提取的玉米种植类型主要是夏玉米,春玉米种植主要集中在涿州市中部,这与实地调查结果一致。上述定量和定性的评价结果表明该方法可用于快速、精确提取玉米种植面积。; 苏伟姜方方朱德海展郡鸽马鸿元张晓东; 关键词：玉米决策树混合像元分解

一种基于集合卡尔曼滤波同化的区域作物估产方法: 本发明提供一种基于集合卡尔曼滤波同化的区域作物估产方法，融合了遥感数据和作物模型的优势，把植被遥感中普遍使用的EVI作为观测变量，LAI作为同化变量，通过集合卡尔曼滤波算法进行了对模型LAI的最优化调整，并将PROSAI...; 黄健熙陈英义马鸿元刘峻明苏伟张晓东朱德海张超; 文献传递

基于遥感信息与作物模型集合卡尔曼滤波同化的区域冬小麦产量预测被引量：51: 2012年; 区域作物产量预测是国家粮食安全评估的重要内容。遥感虽能获取大面积地表信息,却难以反映作物生长发育的内在过程。作物生长模型已经在单点尺度能成功模拟作物的生长发育过程,但是区域尺度作物关键参数的获取仍很困难。遥感信息与作物模型结合的数据同化已经成为区域产量预测的最有效途径。该文选择河北省衡水地区冬小麦为研究对象,在WOFOST模型标定与区域化的基础上,利用WOFOST模型描述冬小麦生育期内叶面积指数(LAI)变化规律。针对MODIS数据的混合像元造成反演的LAI产品偏低的系统误差,利用实测LAI样本点融合MODIS-LAI趋势信息修正MODIS-LAI数据产品。采用集合卡尔曼(EnKF)算法同化冬小麦返青到抽穗期的MODIS-LAI与WOFOST模拟的LAI以获得时间序列最优的LAI,并以此重新驱动WOFOST模型估算区域冬小麦产量。结果表明,EnKF同化后的冬小麦产量比未同化的产量预测精度有显著提高,与县平均统计产量相比,在潜在模式下,决定系数由0.13提高到0.38,均方根误差由2480下降到880kg/hm2。研究表明,遥感信息与作物模型的EnKF同化是1种有效的作物产量预测方法,并在区域尺度应用上具有广阔的应用潜力。该研究可为区域尺度的作物估产提供参考。; 黄健熙武思杰刘兴权马冠南马鸿元吴文斌邹金秋; 关键词：遥感数据转换数据同化

一种基于尺度转换和数据同化的农作物产量估测方法: 本发明属于农业遥感领域，具体涉及一种基于尺度转换和数据同化的农作物产量估测方法及其指导农作物生产中的应用，具体步骤如下：S1收集参数完成WOFOST作物模型的空间化；S2获取作物类型分布图和待测农作物纯度百分比图；S3获...; 黄健熙田丽燕马鸿元苏伟陈英义刘峻明张晓东朱德海张超; 文献传递

同化叶面积指数时序曲线特征的冬小麦估产方法: 本发明公开了一种同化叶面积指数时序曲线特征的冬小麦估产方法，通过如下步骤实施：S1：对作物模型进行全局敏感性分析，并完成作物模型参数区域化；S2：合成MODIS LAI时间序列曲线；S3：对LAI时序曲线进行滤波处理；S...; 黄健熙苏伟马鸿元马冠南张超; 文献传递

基于时间序列LAI曲线积分面积的区域玉米成熟期预测方法: 本发明属于农业遥感领域，为一种基于时间序列LAI曲线积分面积的区域玉米成熟期预测方法，具体步骤如下：S1、获得500米格网单元玉米的种植区域图；S2、以玉米生育期内MODIS LAI产品采用滤波算法重构LAI时间序列；S...; 黄健熙朱德海王佳丽马鸿元苏伟黄然陈英义

一种基于尺度转换和数据同化的农作物产量估测方法: 本发明属于农业遥感领域，具体涉及一种基于尺度转换和数据同化的农作物产量估测方法及其指导农作物生产中的应用，具体步骤如下：S1收集参数完成WOFOST作物模型的空间化；S2获取作物类型分布图和待测农作物纯度百分比图；S3获...; 黄健熙田丽燕马鸿元苏伟陈英义刘峻明张晓东朱德海张超

马鸿元

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