共查询到20条相似文献，搜索用时 15 毫秒
1.
High-resolution daily evapotranspiration (ET) maps would greatly improve irrigation management. Numerous ET mapping algorithms have been developed to make use of thermal remote sensing data acquired by satellite sensors. However, adoption of remote sensing-based ET maps for irrigation management has not been feasible due to inadequate spatial and temporal resolution of ET maps. Data from a coarse spatial resolution image in agricultural fields often cause inaccurate ET estimation because of a high level of spatial heterogeneity in land use. Image downscaling methods have been utilized to overcome spatial and temporal scaling issues in numerous remote sensing applications. In the field of hydrology, the image downscaling method has been used to improve spatial resolution of remote sensing-based ET maps for irrigation scheduling purposes and thus improves estimation of crop water requirements. This paper (part I) reviews downscaling methods to improve spatial resolution of land surface characteristics such as land surface temperature or ET. Each downscaling method was assessed and compared with respect to their capability of downscaling spatial resolutions of images. The companion paper (part II) presents review of image fusion methods that are also designed to increase spatial resolutions of images by integrating multi-spectral and panchromatic images. 相似文献
2.
Prasanna H. Gowda Jose L. Chavez Paul D. Colaizzi Steve R. Evett Terry A. Howell Judy A. Tolk 《Irrigation Science》2008,26(3):223-237
Evapotranspiration (ET) is an essential component of the water balance. Remote sensing based agrometeorological models are
presently most suited for estimating crop water use at both field and regional scales. Numerous ET algorithms have been developed
to make use of remote sensing data acquired by sensors on airborne and satellite platforms. In this paper, a literature review
was done to evaluate numerous commonly used remote sensing based algorithms for their ability to estimate regional ET accurately.
The reported estimation accuracy varied from 67 to 97% for daily ET and above 94% for seasonal ET indicating that they have
the potential to estimate regional ET accurately. However, there are opportunities to further improving these models for accurately
estimating all energy balance components. The spatial and temporal remote sensing data from the existing set of earth observing
satellite platforms are not sufficient enough to be used in the estimation of spatially distributed ET for on-farm irrigation
management purposes, especially at a field scale level (∼10 to 200 ha). This will be constrained further if the thermal sensors
on future Landsat satellites are abandoned. However, research opportunities exist to improve the spatial and temporal resolution
of ET by developing algorithms to increase the spatial resolution of reflectance and surface temperature data derived from
Landsat/ASTER/MODIS images using same/other-sensor high resolution multi-spectral images. 相似文献
3.
提出了一种基于Mean-shift分割和非抽样剪切波变换(NSST)的多光谱与高分辨率全色图像融合方法。对高分辨率图像进行Mean-shift分割,并利用区域方差将多光谱图像划分为需要进行空间细节增强及需要光谱特征保持的区域;然后利用NSST变换对高分辨率图像和多光谱图像的强度分量进行多尺度分解。分解后的低频子带采用基于四阶相关系数的融合规则进行融合,带通方向子带根据分割所得的区域按区域方差进行融合;最后进行NSST重构得到融合后的强度分量,经IHS逆变换获得高分辨率的多光谱图像。仿真实验表明,与其他4种相关的融合方法相比,该方法能在空间分辨率的提高与光谱信息的保持之间达到良好的平衡,使得融合图像不仅具有较好的光谱保持特性,而且其空间分辨率也能得到有效提高。 相似文献
4.
探讨了基于多进制小波变换与多维纹理特征融合相结合的遥感影像融合方法。在融合过程中,首先对高分辨率全色影像和多光谱影像进行多进制小波分解,再联合提取局部方差、局部梯度、局部能量和局部信息熵4维纹理特征,将高分辨率影像的高频分量分别与多光谱影像的高频分量以多维纹理特征进行多判据联合方法融合,形成新的高频分量,然后与多光谱影像的低频分量进行多进制小波逆变换,最后经 RGB合成为彩色影像。试验选取淮南矿区SPOT 10 m与TM 30 m空间分辨率影像,从目视判读（定性评价）、地物光谱曲线分析、定量评价指标三方面对融合方法进行了评价。结果表明,该方法既保留了原影像的光谱信息,同时也改善了影像的清晰度和分辨率,利用融合后的影像进行矿区土地利用变化监测,效果明显提高。 相似文献
5.
Integrating satellite-based evapotranspiration with simulation models for irrigation management at the scheme level 总被引：2，自引：2，他引：0
Improvements in irrigation management are urgently needed in regions where water resources for irrigation are being depleted.
This paper combines a water balance model with satellite-based remote-sensing estimates of evapotranspiration (ET) to provide
accurate irrigation scheduling guidelines for individual fields. The satellite-derived ET was used in the daily soil water
balance model to improve accuracy of field-by-field ET demands and subsequent field-scale irrigation schedules. The combination
of satellite-based ET with daily soil water balance incorporates the advantages of satellite remote-sensing and daily calculation
time steps, namely, high spatial resolution and high temporal resolution. The procedure was applied to Genil–Cabra Irrigation
Scheme of Spain, where irrigation water supply is often limited by regional drought. Compared with traditional applications
of water balance models (i.e. without the satellite-based ET), the combined procedure provided significant improvements in
irrigation schedules for both the average condition and when considering field-to-field variability. A 24% reduction in application
of water was estimated for cotton if the improved irrigation schedules were followed. Irrigation efficiency calculated using
satellite-based ET and actual applied irrigation water helped to identify specific agricultural fields experiencing problems
in water management, as well as to estimate general irrigation efficiencies of the scheme by irrigation and crop type. Estimation
of field irrigation efficiency ranged from 0.72 for cotton to 0.90 for sugar beet. 相似文献
6.
低空无人机影像分辨率对冬小麦氮浓度反演的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
针对目前基于无人机遥感进行作物氮素营养诊断中缺乏规范化的标准来指导无人机应用过程中数据获取与处理的问题,开展了不同分辨率、低空无人机影像对冬小麦植株氮浓度反演影响的研究。在小麦生长的灌浆期,通过设置15、30、50、80 m共4种无人机飞行高度,获取了不同分辨率下的无人机多光谱影像,并开展地面试验,采集冬小麦植株氮浓度信息。基于这些数据,提取了不同分辨率下影像的光谱信息和纹理特征,并分别建立光谱信息、纹理特征和光谱信息+纹理特征等反演植株氮浓度的模型。对不同情景下的模型估测效果进行比较,结果表明,影像分辨率在1.00～5.69 cm之间变化时,影像光谱信息对小麦植株氮浓度反演影响不大,各情景下建模结果和验证结果差异较小;随着影像分辨率的降低,影像纹理特征对小麦植株氮浓度反演的效果变差;影像光谱信息+纹理特征信息对小麦植株氮浓度反演效果整体随着影像分辨率的提高呈增加趋势,且其反演结果优于单一光谱特征或单一纹理特征的反演效果。 相似文献
7.
根据青海省农业生态区15个气象站2003年气象资料,应用FAO推荐的Penman-Monteith方程计算参考作物蒸散量(ET0),利用MODIS高程(DEM)、地表温度(LST)及法国SPOT卫星的归一化植被指数(NDVI)遥感影像资料,提取遥感数据并耦合到时间分辨率为旬,空间分辨率为1km,将其与计算所得ET0进行相关分析,运用MATLAB软件进行模型拟合,获得该地区的ET0遥感反演模型及其适用条件,使用Arcgis9.3对利用该模型反演的结果进行了空间分布规律分析。研究结果表明,2003年7—11月各旬遥感因子DEM、NDVI和LST与ET0的线性关系显著,其中DEM与ET0呈显著负相关关系,NDVI和LST与ET0呈极显著正相关关系;获得了该地区基于遥感数据的旬ET0三元线性遥感反演模型,该模型通过α=0.01的F和t显著性检验,模型效果极显著,适用期为7—10月;对2004年计算及反演结果表明,ET0空间分布从西北往东南方向递增,低海拔处往高海拔处递减;模型反演平均相对误差为-1.9%,有较好的反演结果。 相似文献
8.
Evapotranspiration data assimilation with genetic algorithms and SWAP model for on-demand irrigation 总被引：3，自引：1，他引：2
Evapotranspiration (ET) is one of the indicators of water use efficiency. Periodic information of ET based on remote sensing
is useful for an on-demand irrigation (ODI) management. The main objective of this paper was to develop an ET data assimilation
scheme to optimize the parameters of an agro-hydrology model for ODI scheduling. The soil, water, atmosphere, and plant (SWAP)
simulation model has been utilized for this purpose. We computed remote sensing-based ET for a wheat field in the Sirsa Irrigation
Circle, Haryana, in India using 18 cloud-free moderate resolution imaging spectroradiometer images taken between December
2001 and April 2002. The surface energy balance algorithm for land (SEBAL) was used for this purpose. Because ET estimates
from SEBAL provide information on the surface soil moisture state, they were treated as observations to estimate unknown parameters
of the SWAP model via a stochastic data assimilation (genetic algorithm) approach. The SWAP parameters were optimized by minimizing
the residuals between SEBAL and SWAP model-based ET values. The optimized parameters were used as input to SWAP to estimate
soil water balance for ODI scheduling. The results showed that the selected parameters (i.e. sowing, harvesting, and irrigation
scheduling dates) were successfully estimated with the data assimilation methodology. The SWAP model produced reasonable states
of water balance by assimilating ET observations. The root mean square of error was 0.755 and 2.132 cm3/cm3 for 0–15 and 15–30 cm soil depths the same layers, respectively. With optimized parameters for ODI, SWAP predicted higher
yield and water use efficiency than traditional farmer’s irrigation criteria. The data assimilation methodology produced can
be considered as an operational tool at the field scale to schedule irrigation or predict irrigation requirements from remote
sensing-based ET. 相似文献
9.
地表蒸散的测定与分割方法研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
地表蒸散研究一直受到水文、气象、水利、生态、农学等相关学科的高度关注,其分割结果更是水文计算、灌溉管理、产量估测、土壤水分预报及工程设计的基础与依据。从地表蒸散总量及其分量的测定方法出发,对目前国内外关于地表蒸散及其分量的测定方法进行了全面地评述,在此基础上介绍了地表蒸散的分割方法及其最新研究进展,并提出了地表蒸散测定及其分割方法在研究中存在的问题和未来发展方向。 相似文献
10.
基于迁移学习的无人机影像耕地信息提取方法 总被引：7，自引：0，他引：7
随着精准农业技术的发展,对农作物用地信息快速、准确提取的需求越来越高。同时,无人机技术以其方便、高效、具有低空云下飞行能力等优势被广泛应用于自然资源的调查中。但无人机影像普遍光谱信息较为匮乏,因此很难准确、快速地提取出耕地信息。基于此,提出了一种利用迁移学习机制的耕地提取方法(TLCLE)。首先,利用深度卷积神经网络(DCNN)剔除线状地物(道路、田埂等),然后,通过引入迁移学习机制将DCNN特征训练过程中得到的特征提取方法迁移到耕地提取中,最后,将所提方法与利用易康(e Cognition)软件进行耕地提取(ECLE)结果进行对比。研究结果表明:对于实验影像1、2,TLCLE方法耕地提取总体精度分别为91.9%、88.1%,ECLE方法总体精度分别为90.3%、88.3%,2种方法提取精度相当,在保证耕地地块完整、连续性上TLCLE方法优于ECLE方法。 相似文献
11.
基于多源数据融合模型的水稻面积提取 总被引：1，自引：0，他引：1
中高空间分辨率影像数据缺失是高空间分辨率作物空间分布提取的主要限制因素,针对部分地区的中高空间分辨率遥感影像缺失使得作物提取的关键生育期无卫星覆盖的问题,提出了一种基于模糊C聚类算法的多源遥感植被指数数据融合方法,融合Landsat和MODIS数据生成高时空分辨率的植被指数数据,对融合生成的多时相植被指数数据进行聚类后获取各类的时序植被指数曲线。通过与水稻标准时序植被指数曲线进行光谱相似性分析来提取水稻的空间分布。经测试表明,该方法能够获得相对较高的精度,可应用于中高分辨率遥感数据缺失地区的高空间分辨率作物空间分布信息提取。 相似文献
12.
不同空间分辨率驱动数据对作物模型区域模拟影响研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为了探究不同空间分辨率驱动数据对作物模型区域模拟结果的影响,以中国北方冬麦区为研究区域,采用薄盘样条插值方法生成4种空间分辨率(5、10、25、50 km)的气象驱动数据,采用空间聚集方法构建相应空间分辨率的土壤参数集,以农业气象观测站数据为基础,通过泰森多边形方法扩展农田管理和作物模型品种参数,在以上基础上建立不同空间分辨率的WOFOST模拟平台,结合区域统计产量数据,诊断不同空间分辨率驱动数据对作物模型区域模拟的影响。研究表明:对于模拟的开花期、成熟期、潜在产量水平的地上生物量和穗质量、雨养产量水平的地上生物量和穗质量,4种空间分辨率的区域平均值模拟结果之间无显著差异;高分辨率驱动数据下,模拟结果分布上有更多的极值。不同空间分辨率的模拟结果均能反映冬小麦生长的空间分布规律;与同区域统计产量相比,不同空间分辨率下WOFOST雨养产量可以解释观测产量年际变异的75.4%~85.4%。不同空间分辨率的潜在产量和雨养产量与气候因子相关分析表明,生育期辐射可以解释16.6%~29.6%的潜在产量变化,生育期降水可以解释13.3%~17.8%的雨养产量变化。高空间分辨率的数据存贮量和计算时间分别是低空间分辨率的80和100倍以上。研究结果可以为作物模型区域应用,尤其是空间分辨率的选择提供理论依据。 相似文献
13.
14.
基于纹理特征和SVM的QuickBird影像苹果园提取 总被引：3，自引：0，他引：3
为提高高空间分辨率遥感影像(高分影像)中苹果园提取精度,基于Quick Bird遥感数据,研究综合光谱特征和纹理特征的苹果园自动提取方法。该方法首先采用最佳指数因子(OIF)获取多光谱波段最佳组合,然后采用不同大小滑动窗口(从3像素×3像素到13像素×13像素)提取全色波段的灰度共生矩阵(GLCM)、分形和空间自相关3种纹理特征并分别与光谱特征组合,最后通过支持向量机(SVM)分类进行苹果园分类识别。研究表明:在分类特征上,与单一光谱或纹理特征相比,光谱特征结合纹理特征能有效提高苹果园提取精度(Fa)和总体分类精度(OA),其中光谱+GLCM纹理(9像素×9像素)分类精度最高,Fa和OA分别为96.99%和96.16%,比光谱+分形纹理分别提高0.63个百分点和1.56个百分点,比光谱+空间自相关纹理显著提高11.92个百分点和9.20个百分点。在分类方法上,通过对比分析SVM、最大似然和神经网络3种方法的分类结果,探明SVM分类识别苹果园精度最高。最后对苹果园提取结果进行面积统计,结果表明GLCM纹理结合SVM分类的苹果园面积估算与目视解译结果的一致性超过98%。 相似文献
15.
Luis A. Mndez-Barroso Jaime Garatuza-Payn Enrique R. Vivoni 《Agricultural Water Management》2008,95(6):725-736
Remote sensing can allow a more efficient irrigation water management by applying the water when crops require it or when symptoms of water stress appear. In this study, the spatial and temporal distribution of the water deficit index (WDI) and crop evapotranspiration (ET) in wheat were determined through analysis of satellite-based remote sensing images in the Yaqui Valley, Sonora, México. We utilize an empirical model based on the canopy temperature–vegetation cover relationship methodology known as the Moran's trapezoid. We analyze and discuss the spatial and temporal distributions of WDI and ET at the regional and local scales. Results show a linear relationship (R2 = 0.96) between the values of WDI and the number of days elapsed since the last irrigation. The water deficit index could be utilized to estimate the quantity of available water in wheat and to know the degree of stress presented by the crop. Advantages offered by this methodology include obtaining WDI and evapotranspiration values in zones with partial or null vegetation cover and for large irrigation schemes lacking the necessary data for traditional water management. 相似文献
16.
基于数据融合算法的灌区蒸散发空间降尺度研究 总被引：1，自引：0，他引：1
采用Landsat和MODIS数据,通过增强自适应融合算法(Enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model,ESTARFM)对蒸散发进行空间降尺度,构建田块尺度蒸散发数据集;利用2015年田间水量平衡方法计算的蒸散发数据对融合结果进行评价。在融合蒸散发基础上,结合解放闸灌域2000—2015年间种植结构信息,提取不同作物各自生育期和非生育期内年际蒸散发量,并分析了大型灌区节水改造以来,作物蒸散发占比的年际变化。研究结果表明:融合蒸散发与水量平衡蒸散发变化过程较吻合,小麦耗水峰值出现在6月中下旬—7月初,玉米和向日葵峰值出现在7月份。在相关性分析中,玉米、小麦和向日葵的决定系数R2分别达到了0.85、0.79和0.82;生育期内玉米(5—10月份)、小麦(4—7月份)和向日葵(6—10月份)的均方根误差均不高于0.70 mm/d;平均绝对误差均不高于0.75 mm/d;相对误差均不高于16%。在农田蒸散发总量验证中,融合蒸散发与水量平衡蒸散发相关性较好,两者决定系数达到了0.64。基于ESTARFM融合算法生成的高分辨率蒸散发(ET)结果可靠,具有较好的融合精度。融合结果与Landsat蒸散发的空间分布和差异性一致,7月23日、8月24日和9月1日相关系数分别达到0.85、0.81和0.77;差值均值分别为0.24 mm、0.19 mm和0.22 mm;标准偏差分别为0.81 mm、0.72 mm和0.61 mm。ESTARFM融合算法在农田蒸散发空间降尺度得到较好的应用,可有效区分不同作物蒸散发之间的差异。不同作物在生育期和非生育期内耗水量差别较大;生育期内套种(4—10月份)耗水量最大,达到637 mm,玉米(5—10月份)和向日葵(6—10月份)次之,分别为598 mm和502 mm,小麦(4—7月份)最低为412 mm;非生育期内,小麦(8—10月份)耗水量最大,年均达到214 mm,玉米(4月份)和向日葵(4—5月份)分别为42 mm和128 mm。不同作物多年平均耗水量(4—10月份)差异较小,其年际耗水总量主要随作物种植面积的变化而变化。 相似文献
17.
无人机遥感技术在精量灌溉中应用的研究进展 总被引：4，自引：0，他引：4
以提高农业用水效率为目标的精量灌溉是未来农业灌溉的主要模式,精量灌溉的前提条件是对作物缺水的精准诊断和科学的灌溉决策。用于作物缺水诊断和灌溉决策定量指标的信息获取技术主要基于田间定点监测、地面车载移动监测及卫星遥感。无人机从根本上解决了卫星遥感由于时空分辨率低而导致的瞬时拓延、空间尺度转换、遥感参数与模型参数定量对应等技术难题,也克服了地面监测效率低、成本高、影响田间作业等问题。近几年的研究结果表明,无人机遥感系统可以高通量地获取多个地块的高时空分辨率图像,使精准分析农业气象条件、土壤条件、作物表型等参数的空间变异性及其相互关系成为可能,为大面积农田范围内快速感知作物缺水空间变异性提供了新手段,在精量灌溉技术应用中具有明显的优势和广阔的前景。无人机遥感系统已经应用在作物覆盖度、株高、倒伏面积、生物量、叶面积指数、冠层温度等农情信息的监测方面,但在作物缺水诊断和灌溉决策定量指标监测方面的研究才刚刚起步,目前主要集中在作物水分胁迫指数(CWSI)、作物系数、冠层结构相关指数、土壤含水率、叶黄素相关指数(PRI)等参数估算的研究,有些指标已经成功应用于监测多种作物的水分胁迫状况,但对于大多数作物和指标,模型的普适性还有待进一步研究。给出了无人机遥感在精准灌溉技术中应用的技术体系,并指出,为满足不同尺度的高效率监测和实现农业用水精准动态管理的需求,今后无人机遥感需要结合卫星遥感和地面监测系统,其中天空地一体化农业水信息监测网络优化布局方法与智能组网技术、多源信息时空融合与同化技术、作物缺水多指标综合诊断模型、农业灌溉大数据等将是未来重点研究内容。 相似文献
18.
19.
20.
无人机遥感手段以其方便、快捷、成本低、可云下飞行的优势正越来越多地应用于农情信息的获取。为了解决无人机影像的数量多、畸变大、影像拼接过程中产生大量累积误差等问题,对拼接过程中如何减少误差累积进行了研究。首先,根据记录影像匹配过程中心点位置计算大致的匹配区域。然后,进行区域网概略计算,列出误差方程。对不同地形特征区域影像赋予权值,进行分区域加权平差。最后,利用3条航带的无人机影像分别对所提方法和直接拼接法进行了实验对比。实验结果表明:所提方法拼接后错位和鬼影现象减少了12%,拼接效率提高了15%,拼接后获得的面积扩大了8%。 相似文献