張新樂，徐夢(mèng)園，劉煥軍,2※，孟令華，邱政超，潘 越，謝雅慧（. 東北農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，哈爾濱 50030：2. 中國科學(xué)院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所，長春 3002）

引入地形因子的黑土區(qū)大豆干生物量遙感反演模型及驗(yàn)證

張新樂1，徐夢(mèng)園1，劉煥軍1,2※，孟令華1，邱政超1，潘 越1，謝雅慧1
（1. 東北農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，哈爾濱 150030：2. 中國科學(xué)院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所，長春 130012）

為了對(duì)田塊尺度農(nóng)作物地上干生物量進(jìn)行估測(cè)，提高大豆地上干生物量反演模型的精度和穩(wěn)定性，該文獲取了研究區(qū)地塊2016年7、8月份的SPOT-6多光譜數(shù)據(jù)，并測(cè)定不同地形坡位的大豆地上干生物量，以歸一化植被指數(shù)（normalized difference vegetation index，NDVI）和增強(qiáng)型植被指數(shù)（enhanced vegetation index，EVI）為輸入量，建立田塊尺度大豆地上干生物量一元線性回歸模型；加入與地上干生物量相關(guān)的地形因子，建立逐步多元回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層感知反演模型。結(jié)果表明：1）使用傳統(tǒng)的單一植被指數(shù)模型預(yù)測(cè)大豆地上干生物量有可行性，但模型精度和穩(wěn)定性不高。2）加入地形因子（海拔、坡度、坡向）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層感知器模型，有較高的精度和可靠性，模型準(zhǔn)確度達(dá)到90.4%，驗(yàn)證結(jié)果顯示預(yù)估精度為96.2%。反演結(jié)果與地塊的地形、地貌、氣溫和降水特征基本吻合，反映了作物長勢(shì)的空間分布特征，可以為田塊尺度大豆地上干生物量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和精準(zhǔn)管理，提供借科學(xué)依據(jù)。

遙感；作物；模型；大豆；地上干生物量；地形因子

0 引 言

作物地上生物量是反映作物生長狀況的重要指標(biāo)，作物生物量估算是服務(wù)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的一項(xiàng)重要內(nèi)容，及時(shí)準(zhǔn)確的生物量模擬對(duì)國家農(nóng)業(yè)決策、農(nóng)田生產(chǎn)管理、糧食倉儲(chǔ)安全等都有重要意義[1]。傳統(tǒng)地面調(diào)查監(jiān)測(cè)的統(tǒng)計(jì)模型與物理模型難以實(shí)用化，無論是從時(shí)間還是從空間角度來獲取生物量，都有一定難度和局限[2-6]。遙感技術(shù)可以打破這一局限，準(zhǔn)確、無破壞的對(duì)多源信息快速提取，對(duì)生物量進(jìn)行估算與制圖，實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的宏觀監(jiān)測(cè)。

目前有很多學(xué)者，用植被指數(shù)估算生物量。李素英等反演錫林浩特草原的生物量，選用基于TM影像數(shù)據(jù)建立的5種植被指數(shù)，和地上生物量建立線性及非線性模型[7]。崔霞等基于MOD09GA產(chǎn)品，建立17種植被指數(shù)，研究與生物量的相關(guān)性并建立草地地上生物量遙感反演模型[8]。但單一用植被指數(shù)反演生物量時(shí)還存在一些問題，比如模型因素單一，模型精度不高，普遍適用性不強(qiáng)。

同時(shí)，地形因子影響生物量分布。因?yàn)樽匀画h(huán)境是植物生長更新的重要條件[9]，地形左右著區(qū)域內(nèi)部太陽輻射和降水的空間布局，營造出局部小氣候，造成土壤質(zhì)地和土壤養(yǎng)分、水分在不同地形條件下的差異分布，從而間接影響植被生長[10-11]。地形因子對(duì)植物分布的影響，當(dāng)前已經(jīng)受到了廣泛關(guān)注[13-16]。Olivero 和 Hix等在研究中發(fā)現(xiàn)，俄亥俄州東南部不同坡向的森林，地表植物多樣性不同[13]；Tokuchi 等研究了西班牙東南部森林的土壤厚度和水分的空間異質(zhì)性，結(jié)果表明地形因子( 坡度和海拔)是差異產(chǎn)生的主導(dǎo)因素，并對(duì)植物分布起重要作用[15]。

為解決植被指數(shù)估測(cè)生物量，因素單一和模型精度不高問題，同時(shí)考慮到地形因子對(duì)生物量分布的影響，本文擬用多光譜遙感影像，加入實(shí)測(cè)坡向、坡度、海拔等地形數(shù)據(jù)，建立大豆地上干生物量反演模型，實(shí)現(xiàn)田塊尺度大豆長勢(shì)定量監(jiān)測(cè)，為農(nóng)田精準(zhǔn)管理提供依據(jù)。

1 研究區(qū)及數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)域概況

研究區(qū)位于黑龍江省綏化市海倫東興，屬寒溫帶大陸性氣候，四季分明，全年平均降水量500～600 mm，年活動(dòng)積溫為2 200～2 400 ℃，平均海拔239 m，地處典型黑土區(qū)，漫川漫崗；坡面、坡頂、坡底等不同地貌類型上土壤侵蝕程度不同，加之土壤養(yǎng)分、水分空間差異性顯著，田塊內(nèi)部土壤、作物長勢(shì)差異大，相同的施肥方式、田間不同空間位置地上干生物量卻差異明顯。選取歷年作物長勢(shì)、產(chǎn)量空間差異顯著的地塊作為研究區(qū)(圖1)，面積約為13.16 hm2，地塊中心經(jīng)緯度為47°25′N、126°55′E，生長季節(jié)內(nèi)采用一致的田間管理措施，種植作物選擇大豆供試。

圖1 研究區(qū)及樣點(diǎn)布置（2016年7月7日SPOT-6真彩色影像）Fig.1 Location of study fields and sample distribution map (SPOT-6 true color image on July 7, 2016)

1.2 數(shù)據(jù)源

1.2.1 遙感數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理

編程訂購2016-07-18、2016-08-08兩期SPOT-6影像，全色波段空間分辨率為1.5 m，多光譜波段空間分辨率6 m。利用ENVI5.1對(duì)影像進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正、正射校正的處理，在ArcGIS 10.1中對(duì)影像進(jìn)行裁剪。然后對(duì)裁剪后的影像進(jìn)行C模型地形校正，并計(jì)算影像的歸一化植被指數(shù)（normalized difference vegetation index，NDVI）和增強(qiáng)型植被指數(shù)（enhanced vegetation index，EVI）。

1.2.2 地形數(shù)據(jù)

2016年5月27日，使用定位精度為厘米級(jí)的海星達(dá)iRTK2對(duì)研究區(qū)地塊進(jìn)行實(shí)地測(cè)量。將得到的780個(gè)精確坐標(biāo)和高程點(diǎn)，在ArcGIS中生成TIN圖層，并轉(zhuǎn)成分辨率為4 m的高精度DEM柵格數(shù)據(jù)，在ArcGIS中提取海拔、坡向、坡度因子（圖2）。

圖2 研究區(qū)地形特征Fig.2 Terrain features of study field

1.2.3 地上干生物量測(cè)定

在大豆生長期（從7月15日開始到8月14日期間）分2批次均勻采樣，覆蓋整個(gè)區(qū)域的41個(gè)樣方，每個(gè)樣方面積為2.2 m×2 m，統(tǒng)計(jì)每個(gè)樣方內(nèi)大豆株數(shù)，并在其中隨機(jī)選取若干株長勢(shì)均勻的樣本植物，齊根剪取。在實(shí)驗(yàn)室中，將植物樣品于80 ℃恒溫烘干，獲得植物地上部分干生物量。用公式（1），將其換算成采樣點(diǎn)1 m×1 m區(qū)域內(nèi)大豆的地上干生物量。單位面積內(nèi)大豆的地上干生物量平均值：

式中Bj表示第j個(gè)樣區(qū)單位面積內(nèi)大豆地上干生物量；Bjk表示第j個(gè)樣區(qū)單位面積內(nèi)隨機(jī)割取的m株大豆干質(zhì)量；n為樣區(qū)單位面積內(nèi)大豆總株數(shù)；m為樣區(qū)內(nèi)被割取稱質(zhì)量的大豆株數(shù)。樣本采集統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1。

表1 樣區(qū)大豆干生物量描述統(tǒng)計(jì)量Table 1 Descriptive statistics of sampled soybean biomass

1.3 模型構(gòu)建

隨機(jī)選取41個(gè)樣點(diǎn)中的28個(gè)用來建模，13個(gè)樣本校驗(yàn)。選取3種方法建立模型，分別為一元線性、多元回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層感知器模型。

1.3.1 一元線性模型

植被指數(shù)法是光學(xué)遙感估算植被生物量常用的經(jīng)驗(yàn)方法。而在地形復(fù)雜區(qū)域，SR（simple ratio，SR）和 NDVI是最常用的基于近紅外與紅光波段比值形式的植被指數(shù)，可以消除大量的地形影響[17]。選取目前應(yīng)用最為廣泛的歸一化差值植被指數(shù)NDVI，考慮到，NDVI可能會(huì)達(dá)到飽和并處于穩(wěn)定階段，而EVI不容易飽和[18]。因此，選取增強(qiáng)型植被指數(shù)EVI，2種植被指數(shù)進(jìn)行對(duì)比分析。

選擇應(yīng)用以上2種植被指數(shù)與大豆地上干生物量進(jìn)行相關(guān)性分析，并建立一元線性模型估算大豆地上干生物量。

1.3.2 多元回歸模型

作物生物量不光與植被反射光譜信息有關(guān)，和地學(xué)因子也有密切關(guān)系[19-22]。選擇植被指數(shù)、海拔、坡度、坡向等地形因子，作為變量，構(gòu)建大豆地上干生物量估測(cè)模型。模型構(gòu)建前，為避免輸入變量之間的相關(guān)性的影響，減少變維系數(shù)，先對(duì)上述變量進(jìn)行主成分提取。建立基于主成分的大豆地上干生物量反演模型。多元線性回歸方程一般表達(dá)式是

式中ε是隨機(jī)項(xiàng)，服從正態(tài)分布N(0,σ2)。本文中，因變量y是干生物量，β0為常數(shù)項(xiàng)，βk(k=1,2,…,k)為回歸系數(shù)，Xk(k =1,2,…,k)為篩選出的高相關(guān)性的變量因子。

1.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層感知器MLP模型

在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，多層感知器（multi-layer perceptron，MLP）是運(yùn)用最廣泛的一種模型[23]。一個(gè)典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由3部分組成：輸入層（input layer）、隱含層（hidden layer）和輸出層（output layer）。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值yσ如式（3）

式中h是激活函數(shù)，bj和B分別是“輸入層到隱藏層”和“隱藏層到輸出層”這兩步函數(shù)的偏差，wij是第j個(gè)輸入層單元到第i個(gè)隱含層的權(quán)重，wj是第j個(gè)隱含層單元到輸出層的權(quán)重．xi表示輸入?yún)?shù)，ni表示xi個(gè)數(shù)，nH表示隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)。利用一系列數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，尋找最佳權(quán)重w使得目標(biāo)函數(shù)E最小。

1.3.4 模型精度評(píng)價(jià)

采用均方根誤差（root-mean-square error，RMSE）和決定系數(shù)（determination coefficient，R2）分析模型的精度，確定最優(yōu)反演模型。RMSE的數(shù)值越低，表明模型越精確；R2越接近于1，表示模型的參考價(jià)值越高[24-25]。

2 結(jié)果與分析

2.1 地形對(duì)大豆地上干生物量的影響

根據(jù)研究區(qū)不同地形特征（圖2），選取具有陽坡、坡頂、陰坡和坡底連續(xù)地形變化的采樣點(diǎn)，統(tǒng)計(jì)4個(gè)地形坡位的樣點(diǎn)生物量，得出生物量干生物量變化特征（圖3）。根據(jù)與不同坡位之間的關(guān)系，能直觀反映出大豆在不同地形條件下的生長狀況，7、8月份不同時(shí)期地上干生物量在4個(gè)坡位上的海拔和地上干生物量均值變化。

圖3 不同坡位海拔及大豆地上干生物量分布特點(diǎn)Fig.3 Elevation and distribution of soybean dry biomass of different slope positions

7月中旬陽坡的地上干生物量均值為0.27 kg/m2，坡頂干生物量均值最小為0.23 kg/m2，（圖3）最大均值出現(xiàn)在坡底，地上干生物量指標(biāo)均值坡底大于陽坡，大于陰坡和坡頂。陽坡和坡底干生物量均值最大，可能是研究區(qū)大豆在生長前期（5月中旬至6月末，大豆出苗和拔節(jié)期），對(duì)光照、溫度和水分要求較高，而陽坡光照時(shí)間較長、坡底有機(jī)質(zhì)和水分充足，對(duì)大豆生長具有正面影響，因此生物量在陽坡和坡底積累較多。8月上旬陽坡的地上干生物量均值0.60 kg/m2，坡頂均值最小，陰坡為0.62 kg/m2（圖3），地上干生物量均值坡底和坡頂相差0.093 kg/m2。進(jìn)入8月份，樣本區(qū)整體生物量較7月份有較大提高，但是不同坡位生物量積累在圖中表現(xiàn)較大差異，說明地形是造成該地區(qū)生物量分布差異的重要因素。

2.2 地上干生物量反演模型及精度驗(yàn)證

根據(jù)多光譜影像、實(shí)地測(cè)量地形數(shù)據(jù)和試驗(yàn)區(qū)實(shí)測(cè)地上干生物量建立的回歸模型(表2)可知，2種遙感植被指數(shù)EVI和NDVI與地上干生物量建立的一元線性模型中，NDVI擬合度較高，R2達(dá)到0.712。選用NDVI與相關(guān)地形因子建立的多元線性回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層感知器模型，R2分別為0.716、0.904，RMSE分別為0.116、0.047 kg/m2。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層感知模型R2 明顯高于其他遙感模型，RMSE較其他模型低。

對(duì)13個(gè)樣區(qū)驗(yàn)證結(jié)果顯示，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型反演的整個(gè)驗(yàn)證區(qū)總地上干生物量的平均絕對(duì)誤差和平均相對(duì)誤差均最小，為0.113 kg/m2和0.212；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層感知器模型的平均相對(duì)誤差比一元線性模型降低18.2%（表2）。因此，在3類反演模型中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的反演結(jié)果最接近實(shí)際情況。

表2 地上干生物量預(yù)測(cè)模型及精度評(píng)價(jià)Table 2 Model accuracy evaluation for aboveground biomass

2.3 地上干生物量空間分布制圖與分析

使用NDVI、海拔、坡度、坡向因子做為模型輸入量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，反演整個(gè)研究區(qū)大豆生長期7月中旬到8月上旬地上干生物量分布。結(jié)果顯示，7月中旬該地區(qū)大豆地上干生物量略高的區(qū)域主要分布在東部（圖4）；8月上旬開始，地區(qū)干生物量總體升高，西南部和西北坡度大的地區(qū)，大豆地上干生物量明顯低于周邊地區(qū)。

對(duì)應(yīng)研究區(qū)大豆生長周期，7、8月是大豆生殖發(fā)育的關(guān)鍵時(shí)期。7月中旬之前，大豆處于生長發(fā)育初期，經(jīng)歷了拔苗和開花拔節(jié)時(shí)期，地上干生物量積累較少，整體差異并不十分明顯。7月下旬開始，大豆生長逐漸進(jìn)入到結(jié)莢抽雄、吐絲抽穗期，東部地區(qū)，地形整體平坦，海拔坡度較低，水肥保持能力較西部地區(qū)強(qiáng)，不具有針對(duì)性的統(tǒng)一施肥管理，使得地上干生物量積累的差異隨之越來越明顯，至8月上旬，東部地區(qū)干生物量整體偏高，溝谷地區(qū)因?yàn)槠露却?，地形?fù)雜，水肥保持能力差，地上干生物量積累一直偏低。該空間分布模式與研究區(qū)實(shí)際情況較為一致。

圖4 大豆生物量空間分布Fig.4 Spatial distribution of soybean biomass

3 討 論

當(dāng)今，遙感技術(shù)普遍應(yīng)用到農(nóng)業(yè)上，通過遙感衛(wèi)星、激光雷達(dá)、無人機(jī)等進(jìn)行森林、濕地、草原等生物量數(shù)據(jù)獲取，前人已研究過并獲得了大量成果。然而利用多光譜數(shù)據(jù)獲取，進(jìn)行小尺度高精度的農(nóng)作物地上生物量反演還較少。植被指數(shù)NDVI能夠反演作物生長前期生物量，但到了后期呈現(xiàn)飽和狀態(tài)，此時(shí)作物生長積累的生物量難以準(zhǔn)確反映[28-30]。因此，引入EVI與之對(duì)比，結(jié)果顯示以NDVI為自變量的模型精度較高。研究利用遙感指示因子，同時(shí)選取生物量相關(guān)的多種地形因子進(jìn)行模型的構(gòu)建，盡可能減少了單一使用NDVI估測(cè)生物量所存在的間接性和飽和性問題。

本文為減少樣點(diǎn)布局?jǐn)?shù)量、定位精度、生物量測(cè)定誤差對(duì)生物量估算的影響[26-28]，按照作物不同長勢(shì)的實(shí)際狀況均勻布設(shè)樣點(diǎn)，樣方數(shù)據(jù)中包括區(qū)域中較小生物量和較大生物量的群落，樣點(diǎn)中心定位和地形因子測(cè)量都嚴(yán)格按照調(diào)查規(guī)范執(zhí)行，生物量測(cè)量取多次結(jié)果平均值[26]。在此基礎(chǔ)上結(jié)合遙感影像，建立大豆地上生物量估測(cè)模型，為監(jiān)測(cè)田間大豆群體生長狀況，田間精準(zhǔn)管理提供簡(jiǎn)單實(shí)用的方法，最終達(dá)到針對(duì)性提高大豆地上生物量的目的。

盡管如此，準(zhǔn)確估算不同作物生物量是個(gè)相當(dāng)復(fù)雜的問題，首先，模型因子提取歸一化植被指數(shù)，在地形復(fù)雜地區(qū)，歸一化植被指數(shù)的準(zhǔn)確性和普遍性難以保證；其次，通過高精準(zhǔn)實(shí)測(cè)地形數(shù)據(jù)獲取地形因子來反演生物量，只適用于中小范圍，想要大面積區(qū)域反演植物生物量并保證精度是很難做到的；最后，由于影像原始數(shù)據(jù)信息量大，地形不平坦地區(qū)實(shí)測(cè)地形數(shù)據(jù)信息冗余度高等因素，帶來了數(shù)據(jù)處理和分析的復(fù)雜和難度。

4 結(jié) 論

本文建立了大豆地上干生物量多種估測(cè)模型，在精度驗(yàn)證后選擇最佳模型進(jìn)行反演填圖，并和作物實(shí)際生長分析對(duì)比，研究結(jié)果表明：1）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型反演地塊尺度大豆地上干生物量能夠取得較高的精度；2）7月份生物量整體較8月份小，地塊植被呈現(xiàn)“東部略高于西部，整體差異尚不明顯”的分布格局，8月份上旬開始，田塊地上干生物量整體增高，南部陰坡坡底地區(qū)地上干生物量明顯大于陽坡3）坡度大，地形陡峭地區(qū)，水肥流失較嚴(yán)重，地上干生物量明顯低于其他地區(qū)；4）地形是造成該區(qū)域地上干生物量空間分布差異的重要因素。在大豆生長前期的管理中，若能充分考慮地形對(duì)太陽輻射和降水的空間再分配，有針對(duì)性的進(jìn)行田間精準(zhǔn)施肥和管理，優(yōu)化經(jīng)營方式，將有助于生物量的整體增長和產(chǎn)量的顯著提高。

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Remote sensing inversion models and validation of aboveground biomass in soybean with introduction of terrain factors in black soil area

Zhang Xinle1, Xu Mengyuan1, Liu Huanjun1,2※, Meng Linghua1, Qiu Zhengchao1, Pan Yue1, Xie Yahui1
(1. College of Resources and Environmental Sciences, Northeast Agricultural University, Harbin 150030, China; 2. Northeast Institute of Geography and Agroecology, Chinese Academy of Sciences, Changchun 130012, China)

Crop biomass plays an important role in food security and global carbon cycle. Achieving the timely and accurate monitoring of biomass is vital for precise and reasonable agricultural management. Undoubtedly, remote sensing technique has been proven to be an effective tool for biomass estimation. Along with traditional means, it reduces the actual operation and investigation of ground surveys. In ordered to accurately estimate the crop aboveground biomass at the field scale and improve the precision and stability of soybean aboveground biomass inversion model, this paper obtained SPOT-6 6-meter multi-spectral data on July and August 2016 of the study area, as well as the soybean aboveground biomass of different terrain slopes. At the same time, the terrain data of the study area were measured and the topographic factors such as elevation, slope and aspect were extracted. We intended to use above measured data to build three models, which were the traditional linear regression model, the multiple regression model and the neural network model. Firstly, the correlation of the relationships between enhances vegetation index (EVI), normalized difference vegetation index (NDVI) and observed date of soybean aboveground biomass were analyzed by linear regression model. Then we added the terrain factors which were related to the aboveground biomass for establishing multilayer perception stepwise multiple regression and neural network inversion model. Through the model accuracy comparison and estimation accuracy analysis, the results were following: 1) In the linear regression model established by the two vegetation indexes, NDVI Model fitting degree was higher then EVI, and the coefficient of determination (R2) reached 0.712, plus root mean square error (RMSE) was 0.116 kg/m2. The results could be explained that the use of traditional single vegetation index model to predict soybean aboveground biomass was feasible. 2) The neural network multilayer sensor model had the highest precision and reliability among all above (R2= 0.904, RMSE = 0.047 kg/m2). The results of model validation showed that the average absolute and relative error of using neural network model were the smallest, and the values were 0.113 kg/m2 and 0.212, respectively. In the three types of inversion models, the inversion results of the neural network model were closest to the actual data of crop aboveground biomass distribution. The inversion results of this study were in good agreement with the terrain, topography, temperature and precipitation characteristics of the plot and accurately reflected the space distribution features of crop condition and growth. Our research provided a reliable and scientific basis for dynamic monitoring and precise management of soybean aboveground biomass. The method was meaningful in precision agriculture, especially in yield and production prediction.

remote sensing; crops; models; soybean; aboveground biomass; terrain factors

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.16.022

TP79；S127

A

1002-6819(2017)-16-0168-06

張新樂，徐夢(mèng)園，劉煥軍，孟令華，邱政超，潘 越，謝雅慧. 引入地形因子的黑土區(qū)大豆干生物量遙感反演模型及驗(yàn)證[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2017，33(16)：168-173.

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.16.022 http://www.tcsae.org

Zhang Xinle, Xu Mengyuan, Liu Huanjun, Meng Linghua, Qiu Zhengchao, Pan Yue, Xie Yahui. Remote sensing inversion models and validation of aboveground biomass in soybean with introduction of terrain factors in black soil area[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(16): 168-173. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.16.022 http://www.tcsae.org

2017-04-23

2017-06-13

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（41671438；41501357）；“中國科學(xué)院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所 ”引進(jìn)優(yōu)秀人才項(xiàng)目

張新樂，女，黑龍江雞西人，副教授，博士。主要研究方向：生態(tài)遙感。哈爾濱 東北農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，150030。

Email：xinlezhang@yeah.net

※通信作者：劉煥軍，男，黑龍江穆棱人，副教授，博士，博士生導(dǎo)師。主要研究方向：地物高光譜遙感。哈爾濱 東北農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，150030。Email：huanjunliu@yeah.net