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宋茜: 作品数：48 被引量：400H指数：10; 供职机构：中国农业科学院农业资源与农业区划研究所更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中央级公益性科研院所基本科研业务费专项公益性行业科研专项更多>>; 相关领域：农业科学自动化与计算机技术经济管理天文地球更多>>

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农作物遥感识别中的多源数据融合研究进展被引量：54: 2015年; 农作物遥感识别是地理学和生态学研究的前沿和热点,多源数据在农作遥感识别中日益发挥重要作用。笔者从多源数据融合的角度,归纳了2000年后多源数据在农作物遥感识别中应用的总体概况,系统梳理并提炼了当前多源数据融合的主要融合技术和融合模式。围绕与多源数据融合和农作物遥感识别相关的关键词,在Google学术、ISI Web of Knowledge和中国知网中对2000—2014年间国内外发表的论文进行检索,并统计不同传感器的使用频率及结合方式。研究表明,以提高空间分辨率为目标的多源数据融合和以提高时间分辨率为目标的多源数据融合技术是当前的两种主要方式,可以在一定程度上实现时空尺度的扩展。前者的融合技术包括图像融合、正态模糊分布神经网络模型、成分替换、半经验数据模型融合及多分辨率小波分解等,可以提升遥感数据的空间分解力和清晰度,较好弱化混合像元产生的影响,但农作物光谱信息有一定程度的丢失或扭曲,农作物空间分布局部细节信息与纹理特征依然会缺失;后者的融合技术形式灵活多样,可分为同源数据联合扩展时序的时空优化技术和异源数据联合扩展时序的时空优化技术,其可以有效排除短时间段内农作物生育期交叉,但易受不同遥感数据源间光谱反射率或植被指数转换模型及光谱波段设置差异的影响。在融合模式方面,根据数据类型分为光学数据的融合、光学数据与微波数据的融合以及遥感与非遥感数据的融合,以实现卫星资源优势互补为宗旨,充分挖掘不同类型农作物在遥感数据上呈现的光谱、时间和空间特征差异信息。同样,农作物遥感识别研究中的多源遥感数据融合也存在诸多挑战,在未来一段时间内,完善不同传感器之间的合作、更深层次挖掘融合信息以及多尺度长时间序列的中高分辨率农作物空间分布数据; 宋茜周清波吴文斌胡琼余强毅唐华俊; 关键词：农作物多源数据遥感

基于分数阶微分和无人机高光谱指数优选的油菜产量预测: 2025年; 准确、及时地预测油菜产量对保障国家粮油安全具有重要意义。无人机高光谱技术通过获取油菜大量连续窄波段信息,能够精确表征其生理和生化特征,为预测油菜产量提供更精准的数据支持。该研究通过无人机平台获取油菜花期高光谱影像,基于分数阶微分(fractional-order differentiation,FOD)和优选的多维光谱指数,构建油菜产量预测模型,评估优选光谱指数在油菜产量预测中的有效性。首先,对油菜冠层的高光谱数据进行分数阶微分处理,并基于不同阶数的处理结果计算二维(two-dimensional,2D)和三维(three-dimensional,3D)光谱指数;其次,通过对各光谱指数与实际产量数据进行相关性分析,筛选出对产量预测敏感的光谱指数;最后,利用支持向量回归算法,构建基于分数阶微分光谱指数的油菜产量预测模型,并评估不同分数阶微分光谱指数组合对产量预测精度的影响。结果表明,FOD处理突出了细微的光谱特征,有效挖掘了潜在有效的油菜光谱信息。该研究构建的3种3D光谱指数与产量的相关系数均超过0.77,显著高于2D光谱指数。基于FOD的2D光谱指数的最高相关性出现在1.8阶,相关系数为0.868。3D光谱指数的最高相关性出现在1.6阶,相关系数为0.887。基于3D光谱指数构建的产量预测模型精度表现优于2D光谱指数。3D指数R2集中在0.880~0.897,2D指数R^(2)集中在0.624~0.896之间。基于分数阶微分和光谱指数优选方法构建的油菜产量预测模型为油菜产量预测提供了参考。; 马瑜蔓段博徐宾灿邹冉石宇辰余强毅史云陆苗吴文斌宋茜; 关键词：油菜高光谱影像分数阶微分无人机光谱指数

一种近场通信温湿度记录标签: 本实用新型公开了一种近场通信温湿度记录标签，包括硬外壳、软外壳和电路主板，其中，所述硬外壳为薄卡片状结构，包括上壳、下壳、密封皮圈和固定螺丝；所述软外壳为套状结构，其一面开口、其余五个面密封，其内部形状与所述硬外壳一致，...; 钱建平张保辉宋茜; 文献传递

农作物种植面积异常识别方法、装置和电子设备: 本申请公开了一种农作物种植面积异常识别方法、装置和电子设备，属于计算机技术领域。方法包括：分别获取目标行政区域、第一行政区域和第二行政区域目标农作物的种植面积数据；第一行政区域为目标行政区域的上一级行政区域，第二行政区域...; 夏浪张子慧赵芬查燕杨鹏张帅陆苗余强毅宋茜吴尚蓉吴文斌

一种融合物联网和卫星数据生成时空连续农作物参数的方法和系统: 本发明提出一种融合物联网和卫星数据生成时空连续农作物参数的方法，包括：S1.从物联网平台获取农作物关键参数X及其所在的农田边界；S2.根据农田边界获取覆盖整块农田、多时相农作物参数的卫星遥感影像Y；S3.建立卫星的每个像...; 李文娟吴文斌余强毅宋茜

利用多源多时相卫星影像对黑龙江省耕地水涝灾害的监测: 2014年; 为做好黑龙江省洪涝灾害防治,利用环境小卫星与TM8卫星数据对2013年黑龙江省耕地受灾区域进行监测。结果表明:受灾区主要集中在松花江、黑龙江流域及松嫩平原地区。松嫩平原地区多以内涝为主,松花江、黑龙江流域市县耕地受灾多因江水决口或漫延而致。因此,对于黑龙江洪涝灾害的防治应重点集中在这些市县,应加强对松花江流域防洪堤坝的加固及水利基础设施建设。; 张国庆黄楠宋茜莫红; 关键词：耕地洪涝遥感

玉米种子发芽率采样装置: 玉米种子发芽率采样装置，涉及一种种子发芽率采样转置。适应了对玉米种子发芽率的准确采样的需求。本实用新型的苗盘有分隔板分为多个矩形育苗格，每个育苗格中均铺设有用于育种的土壤，每个育苗格的一条边的中心均设有一个反射式红外传感...; 姜宇博钱春荣于洋宫秀杰郝玉波李梁葛选良王俊河杨忠良孙丹夏天舒宋茜; 文献传递

一种融合物联网和卫星数据生成时空连续农作物参数的方法和系统: 本发明提出一种融合物联网和卫星数据生成时空连续农作物参数的方法，包括：S1.从物联网平台获取农作物关键参数X及其所在的农田边界；S2.根据农田边界获取覆盖整块农田、多时相农作物参数的卫星遥感影像Y；S3.建立卫星的每个像...; 李文娟吴文斌余强毅宋茜

水稻种植类型识别方法、装置和电子设备: 本申请公开了一种水稻种植类型识别方法、装置和电子设备，属于计算机技术领域。方法包括：基于目标区域在各个水稻生长阶段的地表反射率数据，获取目标区域在各个水稻生长阶段的目标光学数据；所述目标光学数据表达所述目标区域在各个水稻...; 赵芬夏浪杨鹏查燕张子慧陆苗宋茜吴文斌余强毅

农作物种植结构遥感提取研究进展被引量：135: 2015年; 农作物种植结构信息对农业生产管理、农业可持续发展及国家粮食安全等具有重要意义。本文中概括了农作物种植结构遥感提取的理论基础,归类了近10年间不同农作物种植结构遥感提取技术方法,重点评述了不同技术方法的特点及应用情况,讨论和展望了未来农作物种植结构遥感提取研究的发展方向。当前,光谱特征、时相特征和空间特征是农作物种植结构遥感提取的三大理论基础。基于单一影像源的种植结构提取方法操作简单,但往往难以获取种植结构"最佳识别期"的遥感影像;基于多时序影像源的种植结构提取方法可以充分利用农作物季相节律特征,成为当前农作物种植结构遥感提取的主流方法。在基于多时序影像源的种植结构提取方法中,多特征参量法较单一特征参量法更适用于农作物种植结构复杂区域,基于多特征参量的统计模型法一定程度上解决了混合像元问题,但模型的鲁棒性有待提高。此外,遥感与统计数据融合的农作物种植结构提取法在国家及全球大尺度的农作物种植结构提取中具有优势,但较低的制图分辨率使得数据产品的区域适宜性较差。未来农作物种植结构遥感提取将以区域"作物一张图"为目标,充分发挥多源数据组合利用的优势,围绕多类型作物同步提取和大范围作物种植结构提取开展深入研究,重点加强遥感数据预处理、特征参量提取和分类器高效选择等关键技术研究,从而提升农作物种植结构遥感提取的时空尺度,满足多方位的农业应用需求。; 胡琼吴文斌宋茜余强毅杨鹏唐华俊; 关键词：农作物种植结构遥感

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