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黄河三角洲土地资源农业综合评价 总被引：1，自引：0，他引：1
应用陆地卫星TM 数据和数字图像处理技术,制出1∶10万假彩色增强图像,通过目视解译制图获得黄河三角洲土地评价单元图。在此基础上进行野外调查,收集资料,室内化验分析,得到土地评价的基础数据。用聚类分析把全区资源分为5个类型;用判别分析验证表明五类间的差异显著,同时,筛选出了土样全盐量、土壤有机质,表土质地、排水、灌溉条件等五项指标,建立了精度较高的土地评价模型;用主成分分析进行了适宜性分析,编绘出黄河三角洲土地资源图。研究表明:目前黄河三角洲地区适宜农、林生产的土地资源279.25万亩,占全区面积的32.8%,农业与林业之间用地矛盾突出;适宜牧业生产的土地资源437.74万亩,约占全区总面积的50%,面积大,但质量差,只适于劣质牧草生长,要发展牧业生产则需要对土地进行改良和投资。另外,盐光板地134万亩,约占总面积的16%,绿色植被覆盖利用这部分土地,对改善生态条件具有良好的作用,应给予重视。 相似文献
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基于遥感技术的黄河三角洲河口土地变迁研究 总被引：3，自引：0，他引：3
利用遥感和计算机技术,选用4个不同时相的陆地卫星影像对黄河三角洲河口地区从1976年到2000年的土地覆盖变化进行了动态研究。利用各种判读标志,通过对比分析法提取出高潮线,再将其进行叠加,量算增减土地面积。研究结果表明,黄河口地区土地一直处于动态变化中,目前总面积有减少趋势。 相似文献
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利用遥感和计算机技术,选用4个不同时相的陆地卫星影像时黄河三角洲河口地区从1976年到2000年的土地覆盖变化进行了动态研究.利用各种判读标志,通过对比分析法提取出高潮绒,再将其进行叠加,量算增减土地面积.研究结果表明,黄河口地区土地一直处于动态变化中,目前总面积有减少趋势. 相似文献
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黄河三角洲滨海盐碱退化土地变化遥感监测研究 总被引：3，自引：0，他引：3
以黄河三角洲垦利县为研究区,采用1987年5月7日和1998年5月5日陆地卫星TM遥感影像以及2005年4月13日中巴资源卫星影像数据,对遥感影像进行图像预处理.根据各地类光谱特征,以决策树分类方法剔除非盐碱地类信息,构建土地退化指数模型,获取研究区土地退化等级分布信息并分析其空间变化.结果表明,1987～2005年,研究区重度退化土地比例由12.7%增加为20.5%;中度退化土地由39.5%降至18.2%;轻度退化土地等级由17.7%上升为40.2%;无退化土地则由30.1%下降为21.1%,总体呈现为重-轻-重的动态变化趋势.提出滨海盐碱土地信息遥感提取技术方法,为黄河三角洲土地资源的可持续利用和保护提供理论和决策依据. 相似文献
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采用遥感和地理信息系统 (GIS)技术 ,研究黄河三角洲地区 1976 - 0 6～ 1998- 0 5淤积与侵蚀面积的动态变化 ,通过对不同时相遥感图像的解译提取其水陆界线 ,在 GIS支持下对黄河三角洲地区的水陆边界进行比较 ,确定侵蚀区与淤积区 ,并计算其面积。结果发现 ,黄河三角洲地区 1976 - 0 6～ 1981- 0 9年净增面积最大 ,平均每年增加 2 90 8.2 75 hm2 ,1989- 11～ 1992 - 0 9年净增面积最少 ,仅为 5 13.5 98hm2。总的来看 ,黄河三角洲的淤积速度呈现为递减的趋势 ,主要的淤积区为黄河入海口处 ,侵蚀区为河口北部和东部沿海地区。 相似文献
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黄河三角洲是我国3大三角洲之一,所涉辖区面积达2.65万km2。它拥有丰富的土地资源,但是土地质量较差,生态环境脆弱。该研究分析了黄河三角洲土地资源的现状,针对该地区存在的土地利用结构不合理、土地开发效益低、土地生态环境恶化等问题,提出了加大土地执法力度、促进土地集约化利用、加强农业生态环境建设等对策。 相似文献
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黄河三角洲具有丰富的后备土地资源,将边际性土地开发与生物质能源发展相结合,有利于该区土地资源合理利用和生物质能原料的高效、可持续供应。在深入分析黄河三角洲水土资源和农村生物质能源利用现状基础上,结合国内外生物能源研究现状和最新进展,探讨了甜高粱、菊芋、柳枝稷和蓖麻等能源植物在黄河三角洲盐碱化土地规模化种植的必要性与可行性,并从技术、政策和市场等方面提出了促进黄河三角洲生物质能发展和边际性土地开发的几点关键建议,对当前黄河三角洲水土资源科学开发具有指导性意义。 相似文献
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基于BP神经网络和支持向量机的农用地分等方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为建立农用地(耕地)质量评价模型,客观准确地进行农用地(耕地)分等,减少现行农用地分等方法中的人为因素影响,提高农用地分等的精度。以福建省长泰县丘陵山地区为实证研究区,通过无监督网络——自组织特征映射网络(SOM)筛选出2 602组典型样本,分别进行有监督网络——BP神经网络和支持向量机(SVM)的学习训练,将分等指标作为输入变量,以农用地自然质量等指数和等别作为输出变量,分别建立BP神经网络农用地分等模型与SVM农用地分等模型并对其精度进行分析。BP神经网络模型的评价正确率为89%,精度较高;支持向量机(SVM)模型的评价结果正确率为99%,达到高精度等级。2种模型均能满足农用地分等的精度要求,但SVM模型较BP神经网络效果更好,更适合应用于农用地分等工作。 相似文献
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面向对象分类方法是实现精确详细提取遥感信息的新方法.以2010年TM影像作为基础数据,采用面向对象方法着重提取了西辽河流域平原的植被信息(耕地、林地、中生偏旱和中生偏湿草).通过对不同地物的光谱和空间信息(位置、形状)进行比较分析,建立适当的隶属度函数和阈值范围,在草地的分类规则中,参考野外采集的草地植被光谱信息,辅助草地属性特征选择.最后构建分类决策树,完成自动分类,分类总体精度达到82.13％.在分类结果的基础上,讨论了植被分布特点,对不同类型的植被面积、不同区县植被面积以及植被与一级河流关系三方面进行分析.结果显示:研究区植被以林地和耕地为主,分别占总面积的38.9％和23.3％;耕地、林地、中生偏湿草地多分布于河流中下游区县,受人为因素影响较大的林地、耕地主要集中在科尔沁左翼中旗和科尔沁左翼后旗;林地、中生偏湿草较集中分布在一级河流的10km缓冲区内,耕地主要集中在5km缓冲区内,中生偏旱草与一级河流的关系不显著. 相似文献
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基于遥感影像的土地利用特征提取与城乡梯度差异分析——以河北省涿州市为例 总被引：1，自引：0，他引：1
为快速获取区域土地利用特征和精细刻画城乡土地利用差异,以河北省涿州市为研究对象,基于Sentinel-2影像数据,采取面向对象方法进行影像分割,利用隶属度函数与决策树方法相结合的非监督分类算法对涿州市土地利用进行分类,并选取了不同方向的城乡梯度样带进行了土地利用特征分析。结果表明,应用模糊决策树方法的涿州市土地利用分类结果总体精度为93.7%,Kappa系数0.892,分类精度较高。分析上述结果发现:涿州市土地利用类型以耕地与城乡居民点用地为主,林地、草地、水体等自然生态空间比例较低,土地利用的城乡梯度特征明显;耕地集中分布在距离城市中心4～7km的东南、南、西方向;城乡居民点整体分布分散,在距离城市中心3km以内、5km、8～9km呈现明显的集聚特征。建议涿州市依据预期人口规模和集聚特征优化建设用地布局,提高建设用地集约利用强度,同时提高林地、草地、水体等生态空间比例。 相似文献
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基于TM与IRS融合图像对土地覆盖进行分类 总被引：11，自引：0，他引：11
用不同空间分辨率的TM与IRS－1C（PAN）遥感图像进行融合，可增强图像清晰度。本研究用人工神经网络BP算法对TM和IRS－1C（PAN）的融合图像进行土地覆盖分类，分类的总体精度达到95％，高于最大似然法（分类的总体精度为71％）。 相似文献
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马莲河流域梯田埂坎立地分类与经济植物带建设 总被引：2，自引：0，他引：2
用４级立地分类方法，对马莲河流域内的梯田埂坎进行立地类型划分，在地貌部位上高原沟壑区和残塬丘陵沟壑区各有５种类型的埂坎：川台地埂坎、塬面埂坎、阴坡埂坎、半阳坡埂坎、阳坡埂坎，其土壤含水量通过ｑ测验，在α＝００５水平上存在显著的差异性。因而在这１０种埂坎上建植地埂经济植物带时，所选择的经济植物种类有所区别，以充分利用埂坎的光、热、水资源，发挥最大经济效益。 相似文献
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基于等效椭圆和BP神经网络的马铃薯形状分类研究 总被引：2，自引：2，他引：0
根据国家马铃薯分级标准的要求,提出了一种基于区域的等效椭圆和BP神经网络相结合的马铃薯形状分类方法.首先运用等效椭圆来提取一组特征参数R和C,然后将这些特征参数输入到已训练好的BP神经网络完成对马铃薯的形状分类.结果表明:该方法选用的特征参数少,能较为有效的描述马铃薯的形状,分级结果准确率达94.7%,与人工分级的一致... 相似文献
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遥感影像分类是遥感信息提取的重要手段,是目前遥感技术中的热点研究内容,有效地选择合适的分类方法是提高遥感影像分类精度的关键。BP神经网络具有收敛快和自学习、自适应性强的特点。在遥感图像分类中,BP神经网络能充分利用样本集的信息,自动建立分类模型,但由于BP神经网络的权值和阀值能直接影响BP神经网络模型的分类精度,因此该研究通过遗传算法来确定BP神经网络的最优权值和阀值,从而提高BP神经网络的分类精度。以LandsatTM遥感图像作为数据源,以长江中游一武汉市为研究地区,建立了基于BP神经网络模型的遥感分类模型和基于遗传算法改进BP神经网络模型的分类模型,对分类结果进行了定量分析。结果表明：在样本相同的情况下,基于遗传算法改进BP神经网络的遥感影像分类精度要高于BP神经网络的遥感影像分类精度。 相似文献
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基于迁移学习的番茄叶片病害图像分类 总被引：4，自引：1，他引：4
针对卷积神经网络对番茄病害识别需训练参数较多,训练非常耗时的问题,将迁移学习应用于AlexNet卷积神经网络,对病害叶片和健康叶片共10种类别的番茄叶片进行分类研究。使用14 529张番茄叶片病害图像,随机选择70%作为训练集,30%作为验证集,对AlexNet卷积神经网络模型结构进行迁移,利用在Imagenet图像数据集上训练成熟的AlexNet模型和其参数对番茄叶片病害识别。在训练过程中,固定低层网络参数不变,微调高层网络参数,将番茄病害图像输入到网络中训练网络高层参数,用训练好的模型对10种类别的番茄叶片分类,并进行了20组试验。结果表明:该算法在训练迭代474次时使网络模型很好的收敛,网络对验证集的测试平均准确率达到95.62%,与从零开始训练的AlexNet卷积神经网络相比,本研究算法缩短了训练时间,平均准确率提高了5.6%。采用迁移学习所建立的病害分类模型能够对10种类别的番茄叶片病害快速准确地分类。 相似文献
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【目的】基于3期2015年获取的资源一号04星(CBERS-04)多光谱遥感数据,探讨CBERS-04多光谱数据在热带地区土地利用分类中的应用潜力。【方法】结合光谱和物候信息,分别采用最大似然法和决策树分类方法对海南西北部地区土地利用现状进行分类研究。【结果】基于单景的最大似然法可获得相对理想的分类精度,总体分类精度为85.8%~88.8%,卡帕系数为0.80~0.84;同时使用3期影像作为输入,运用最大似然法和决策树分类方法,其分类精度均有明显提升,总体分类精度达91.61%~92.61%,卡帕系数为0.88~0.89,其中最大似然法略优于决策树分类算法。【结论】联合多期CBERS-04多光谱数据能够准确提取热带地区土地利用现状信息,具有广阔的应用前景。 相似文献