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期刊信息/Journal information
湖北农业科学
湖北农业科学

喻大昭

半月刊

0439-8114

hbnykxzz@126.com

027-87389334

430064

武汉市武昌南湖瑶苑2号

湖北农业科学/Journal Hubei Agricultural SciencesCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊创刊于1955年，由湖北省农业科学院、华中农业大学、长江大学和黄冈师范学院主办，国内外公开发行。被认定为“全国中文核心期刊”、“中国科技核心期刊”和“中国农业核心期刊”，1997～2004年连续获全国优秀科技期刊一等奖、首届国家期刊奖、第二、第三届国家期刊奖（百种重点期刊）。该刊以为科研、生产和“三农”服务为宗旨，以学术性和实用性为特色，面向管理人员、大专院校师生以及广大科技人员，报道国内外最新农业科技成果和科研动态。主要栏目有：专论、生物技术、栽培?育种、土肥?植保、园艺?特产、药用植物、畜牧?兽医、水产养殖、贮藏?加工、农业工程、检测分析、综述等。
正式出版
收录年代

    基于GEE和Sentinel-2影像的建始县烟区冰雹灾害风险区划

    郑翔天罗菊英汪川乂谭艳立...
    182-187页
    查看更多>>摘要：选用建始县2021年Sentinel-2 遥感影像资料,基于Google Earth Engine(GEE)云平台计算植被覆盖指数(NDVI)、归一化水体指数(NDWI)以及归一化建筑指数(NDBI)等参数,采用随机森林算法将建始县划分为水域、林地、建设用地、耕地、烟叶5类,并结合建始县气象灾害风险普查成果,建立了建始县烟区冰雹灾害风险区划模型,对烟叶遭受的冰雹灾害风险等级进行评估.结果表明,建始县烟草种植区域主要分布于官店镇中西部、花坪镇大部及高坪镇至茅田一线,大部分处于烟区冰雹灾害风险次低至中风险地区,需加强监测预警,及时开展人工防雹作业;中部长梁乡、三里乡、高坪镇南部地区冰雹灾害风险等级低,可适当增加烟叶种植面积;建始县东北部及南部山区冰雹灾害风险等级较高,需要加强灾害防御,适当减少烟叶种植.本研究结果作为2022年恩施州灾害风险普查成果典型案例应用于实际业务中,为烟叶种植生产以及气象防灾减灾提供了较好参考依据.

    遥感信息提取GEE烟叶冰雹风险区划建始县

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    基于SAR卫星遥感技术的农田洪涝灾害信息提取技术

    樊冰马良苑修震李福林...
    188-193页
    查看更多>>摘要：为提高农田洪涝灾害信息提取能力,探索了SAR卫星遥感影像水体及农田边界信息的自动提取方法.以江西丰城某次强降雨过程为例,采用阈值分割法、雷达及光学影像融合法,利用Sentinel-1卫星影像对灾前水体信息进行提取,巢湖一号卫星影像对灾中的水体信息进行提取,将二者提取信息进行叠加,得到本次强降水新增水体范围;利用Sentinel-2卫星影像,叠加天地图影像提取出研究区域的农田边界范围,将该边界与新增水体范围叠加,得到受本次强降雨影响农田洪涝灾害区域的范围.经评价,该方法可有效提高地物散射特征的分类精度,提取的11处受淹农田验证地块完整率均在80%以上.SAR遥感影像不受云雨天气影响,能够在洪涝灾害应急监测中提供有力的数据支撑,该分析方法有利于相关部门全面掌握农田灾情数据,迅速做出应急响应,提高洪灾的应急救助管理能力.

    雷达遥感洪涝灾害阈值分割数据融合土地分类

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    基于Sentinel-2数据提取江汉平原虾稻田分布方法

    王静万君邓环环
    194-200,208页
    查看更多>>摘要：以江汉平原为研究区,基于AI Earth阿里云平台提供的Sentinel-2 MSI L2数据,在实地采样样本和目视解译样本的基础上,通过分析遥感影像中虾稻田的时序变化规律,总结出区分虾稻田与其他地物类型的关键时间以及指数阈值,从而构建虾稻田提取的决策树模型,最终提取出江汉平原2022-2023年虾稻田的空间分布.最后,基于样本数据评估了该方法的精度,总体精度达93.25%,Kappa系数为0.842 9,结果表明该方法具有较好的提取结果.

    多时相遥感影像Sentinel-2虾稻田决策树江汉平原

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    融合GF-6 WFV影像主成分分析特征的县域冬小麦种植面积提取

    张萌徐建鹏周鹿扬王杰...
    201-208页
    查看更多>>摘要：为准确、快速获得县域冬小麦的种植信息,针对多时相方法存在的成本高、效率低、过程复杂等问题,以安徽省固镇县为研究区,提出基于单时相GF-6 WFV影像主成分分析特征与原始光谱波段归一化融合、并使用K-最近邻算法进行土地覆盖物分类的有效面积提取方法.结果表明,所提出方法优于RAW和PDR这2种基准方法,且降维维度参数为3时效果最好,总体精度和Kappa系数分别为89.71%和0.87,实际冬小麦提取面积精度达98.49%,相对误差仅为1.51%.

    遥感冬小麦种植面积提取主成分分析特征GF-6WFV影像固镇县

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    基于WOFOST模型与遥感数据的旱作玉米估产及精度评价

    侯晨连张吴平王国芳李富忠...
    209-215页
    查看更多>>摘要：选取黄土高原东部地区的山西省灵丘县、介休县、隰县与盐湖县为研究区域,利用2005-2012年研究区域的田间观测数据,采用EFAST方法分析模型参数敏感性,采用试错法对玉米的生长发育参数进行调整;在此基础上融合MCD15A3H遥感数据,以叶面积指数为耦合变量,采用SUBPLEX算法将遥感叶面积指数(LAI)数据同化到校准的WOFOST模型中,并再次模拟各区域玉米的生长发育过程.结果表明,校准后的WOFOST模型对生育期和产量的模拟结果较好,生育期的模拟值与实测值的平均误差均小于3d,产量的模拟值与实测值的相关系数(r)为0.80,均方根误差(RMSE)为956 kg/hm2;将遥感数据与WOFOST模型同化后,产量的模拟值和实测值的r由0.80提高至0.91,RMSE从956 kg/hm2降低到660 kg/hm2.

    数据同化WOFOST模型遥感数据旱作玉米精度评价

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    基于机器学习的新疆植被覆盖变化及其影响因子之间的关系

    马楠蔡朝朝白涛
    216-222页
    查看更多>>摘要：以新疆植被覆盖变化及其影响因子之间的关系作为研究对象,通过比较多元线性回归、随机森林回归、XGBoost、支持向量机回归,优选出精度最高的模型,依据最优模型计算出的属性重要程度,对15个影响因子进行重组并分析,探索了气温、降水量、辐射量、潜在蒸发、经度、纬度、高程、地貌类型、坡度、坡向、人类影响指数、径流、土壤类型、土壤湿度、植被类型15个影响因子对植被覆盖变化的影响.结果表明,XGBoost模型对归一化植被指数(NDVI)预测准确率最高,随机森林回归次之.在研究区内对NDVI影响程度最大的影响因子是土壤湿度、径流、植被类型、经度、潜在蒸发、气温、辐射量、地貌类型、降水量.在影响因素类型方面,气候条件因素对NDVI影响程度最大,土壤特征因素影响程度次之,地形地貌因素比前两者低.

    机器学习植被覆盖XGBoost预测模型影响因子归一化植被指数(NDVI)新疆

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    基于遥感导数处理和最优光谱指数的土壤盐渍化监测模型

    唐子茹吴彤谭世林岳胜如...
    223-230页
    查看更多>>摘要：利用Landsat-8遥感数据,基于原始光谱、一阶导数、二阶导数3种处理,分析了波段反射率、2D指数、3D指数与土壤电导率相关性.选择最优光谱指数作为神经网络算法输入参数,基于MATLAB构建土壤盐渍化预测模型.结果表明,2D、3D光谱指数与土壤的电导率相关性高于原始光谱,二阶导数处理后构建的2D、3D指数与土壤电导率整体相关性优于一阶导数处理和原始光谱.原始光谱下选择B1至B7作为神经网络算法输入参数所建模型精度最优,训练集、验证集、测试集和整体的相关系数分别为0.732 4、0.716 4、0.444 5、0.691 9,所构建模型对土壤电导率在1 000 μS/cm附近时预测精度较高.

    土壤盐渍化Landsat-8遥感导数处理最优光谱指数神经网络算法

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    复合种植方式下大豆和玉米株高的动态反演

    王宦臣张吴平李富忠
    231-235页
    查看更多>>摘要：为准确估测复合种植方式下大豆和玉米的株高,分别利用均值插值法和线性插值法生成的数字地面模型(Digital terrain model,DTM)和基于无人机影像生成的数字表面模型(Digital surface model,DSM)进行处理,得到复合种植方式下大豆和玉米的冠层高度模型(Canopy height model,CHM).借助线性回归方法并结合决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)对模型进行精度分析,筛选出精度更高的株高模型对应的插值方法,并采用该模型实现对复合种植方式下大豆和玉米株高的动态反演.结果表明,线性插值得到的DTM经过处理最后生成的CHM估测效果更好,模型的R2为0.85,RMSE为7.05 cm.表明在缺少完整DTM数据的情况下,借助插值生成的小面积DTM与基于无人机影像生成的DSM构建冠层高度模型,并实现复合种植方式下大豆和玉米株高动态反演的方法可行.

    复合种植方式无人机株高大豆玉米动态反演

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    基于深度异构迁移学习的水稻遥感影像提取

    邱儒琼何丽华李孟璠
    236-242页
    查看更多>>摘要：为了实现在目标域仅有无标注样本的条件下对异构遥感影像上的水稻提取模型进行高质量构建和复用,构建了一种基于时空约束的深度异构特征迁移学习模型.首先,基于空间位置构建源域和目标域无标签样本组,并提取其深度特征;其次,构建异构特征迁移模型,创建同名样本特征转换、同名样本特征正则、样本重建损失函数,减少特征负迁移影响,实现异构特征的精准迁移;最后,建立半监督分类模型,通过引入HingLoss损失来消除错误伪标签的影响,实现分类精度的提高.结果表明,本研究方法能够实现不同分辨率下影像间的样本特征迁移,相较于未经过特征迁移的情况,准确率提升了27.68个百分点,F1分数提升了17.3个百分点.

    无标注样本水稻提取高分辨率遥感影像深度异构迁移学习

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    楼房猪舍环境精准控制的优化

    韩启政王艺凝孙晓彤胡培鳌...
    243-246页
    查看更多>>摘要：楼房猪舍可充分利用土地资源,具有提高单位面积生产效率与减少环境污染面积等优点,但同时由于楼房猪舍中不同楼层不同猪舍的环境要求不同,导致不同猪舍内环境难以精准控制.为了研究楼房猪舍环境精准控制方案,基于计算流体力学(CFD),采用ANSYS FLUENT软件优化改进楼房猪舍气流场分布.设计基于标准k-ε湍流模型模拟楼房猪舍气流场,在此基础上调整和优化猪舍内通风口位置,结果显示,优化后的设计方案可使猪舍内气流场更加均匀,避免同一猪舍内环境偏差较大.最后,基于优化后的设计方案,利用PLC对楼房猪舍内环境的精准控制进行了设计和实现.

    楼房猪舍环境精准控制PLC控制计算流体力学

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