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中国农学通报
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石元春

旬刊

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中国农学通报/Journal Chinese Agricultural Science BulletinCSCD北大核心CSTPCD
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    基于NURBS曲面的小麦叶片三维重建

    徐苗马娜
    140-146页
    查看更多>>摘要：针对小麦叶片三维可视化不易实现的问题,通过NURBS曲面算法对小麦叶片进行三维重建.实测小麦叶片长度、叶片宽度、茎叶夹角、叶鞘长度、叶鞘直径等具体数据,通过主脉控制点算法计算叶片和叶鞘的主脉控制点信息,根据叶片宽度、叶鞘直径等信息计算出全部控制点信息,在visual studio中使用OpenGL构建小麦叶片三维模型.本研究算法得出的小麦叶片模型与真实小麦叶片有较高的相似度,较好地体现了叶片的弯曲度,真实地反映了作物叶片的形态信息.基于NURBS曲面的三维重建控制灵活、使用方便、计算简单,在作物的三维建模方面有较好的应用和参考价值.

    NURBS曲面算法小麦叶片实测数据控制点计算节点矢量三维重建OpenGL形态特征

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    《中国农学通报》编辑部《农学学报》编辑部
    146页
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    基于多源遥感数据与模型对比的冬小麦土壤含水量区域监测研究

    吴东丽刘聪郭超凡丁明明...
    147-154页
    查看更多>>摘要：实时、精准的土壤水分含量监测是农业用水管理的基础,探究冬小麦土壤水分反演的最优模型对于提高农业用水效率和可持续发展均具有重要的意义.本研究以河南省鹤壁市浚县冬小麦种植区域的土壤水分含量为研究对象,采用无人机遥感数据、卫星遥感数据、田间采样数据,分别运用温度植被干旱指数模型、水云模型和改进的水云模型3种方法,进行土壤含水量反演对比分析与最优模型选择.结果表明,3种方法中10cm深度的反演精度均高于20cm,且R2均大于0.4.其中采用改进的水云模型方法在10 cm深度的R2为0.7055、RMSE为0.0209,20 cm深度的R2为0.5069、RMSE为0.0271,优于水云模型和温度植被干旱指数的反演效果.因此,改进的水云模型是一种适合用于麦田土壤水分反演的方法,它能够提供较高的反演精度.

    冬小麦土壤水分含量监测土壤水分反演反演精度无人机遥感卫星遥感温度植被干旱指数模型水云模型

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    基于多源卫星的黄淮海平原冬小麦种植丰度定量评估

    王锦杰陈昊庞礴周航...
    155-164页
    查看更多>>摘要：针对大范围冬小麦种植丰度定量评估和种植面积测量业务化中存在的,高分辨率影像覆盖能力较低难以在大空间范围内推广应用,与中分辨率影像提取精度较低之间相互制约的现实问题,选择均匀分布于黄淮海平原的6个Sentinel-2条带位置为试验区,通过分别构建随机森林分类模型提取Sentinel-2的冬小麦种植区域,并将Sentinel-2冬小麦种植区域合成为250 m空间分辨率的种植丰度,结合时序MODIS NDVI训练随机森林回归模型,预测得到黄淮海平原冬小麦种植丰度,从而实现大范围冬小麦种植丰度定量评估和种植面积测量.相比传统MODIS NDVI时序数据提取冬小麦种植区域,还需额外进行混合像元分解后才能得到种植丰度,本研究使用随机森林回归方法直接获得了每个像元的种植丰度,省去了混合像元分解步骤.训练的各条带位置随机森林分类模型,F1 score达0.9983以上,当训练集样本量占总样本量的2％以上时随机森林回归模型趋于稳定,当样本量占比达50％时模型最适宜使用,R2达0.8140,样本量占比达90％时,回归模型R2达到最大值为0.8162.使用模型测量冬小麦种植丰度和种植面积分别能够达到Sentinel-2精度的91％和99％以上,满足了大范围冬小麦种植丰度定量评估和种植面积测量的业务化精度要求.

    冬小麦中高分辨率结合种植丰度随机森林分类回归

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    中國農學通报稿约

    封3页
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