排序方式： 共有105条查询结果，搜索用时 15 毫秒
21.
利用遥感数据可以对地球资源环境进行大面积连续监测,得到更为精确的研究结果,MODIS LST数据因其优化的时空分辨率成为较理想和常用的数据源。同时,遥感数据由于受到云、气溶胶以及传感器角度等影响均存在不同程度的噪声污染、数据缺失等问题。针对该现象,以河南省为研究区域,以MODIS LST数据为研究对象,利用谐波分析方法对河南省2011年全年每天四个时刻的MODIS LST 时间序列数据进行重构。结果表明,利用该方法重构的数据可对MODIS缺值70%以上的影像进行弥补,并且60%以上影像误差可控制在3℃以内,能得到较好的重构结果;同时重构LST数据与相应气温数据相关性大部分在0.8左右,能够较好拟合LST的变化趋势。 相似文献
22.
基于时间序列叶面积指数傅里叶变换的作物种植区域提取 总被引：4，自引：3，他引：1
为了获取不同农作物的空间分布信息,以华北平原黄河以北地区为研究区域,利用Savitzky-Golay滤波对2014—2016年的时间序列叶面积指数(leaf area index,LAI)进行重构,进而应用一阶差分法和重构LAI的傅里叶变换的谐波特征对研究区域主要农作物冬小麦、玉米和棉花种植区域进行识别和提取,并对不同作物的识别精度进行验证。结果表明,基于Savitzky-Golay滤波重构的LAI能够去除由云、大气等因素造成的LAI骤降的影响,重构LAI曲线平滑且符合作物的生长规律特征。研究区域2014—2016年作物识别的总体精度均大于80.00%,2015年达到87.08%,冬小麦-夏玉米、春玉米、棉花和单季夏玉米的识别精度分别为92.50%、80.00%、85.00%和82.50%,表明利用一阶差分法能够准确提取研究区域一年一季和一年两季作物种植区域。结合傅里叶变换方法和作物物候信息能够有效地识别不同作物的种植区域,进而获取研究区域主要农作物的分布信息。该研究可为研究区域主要作物的长势监测及产量估测预测提供参考。 相似文献
23.
选取关中平原冬小麦越冬后2002—2009年每年3—5月共9旬的条件植被温度指数（VTCI）遥感干旱监测结果,将冬小麦越冬后分为四个主要生育时期,分别运用因子权重排序法、熵值法及组合赋权法确定各生育时期干旱对产量的影
响权重,计算关中平原各市冬小麦每年的加权VTCI,并建立加权VTCI与冬小麦单产间的一元线性回归模型。结果表明,关中平原大部分地区的加权VTCI与小麦单产密切相关。其中,熵值法确定的加权VTCI与小麦单产的线性相关性不显著,渭南、咸阳及铜川的决定系数R2值均低于0.5;因子权重排序法和组合赋权法确定的加权VTCI与小麦单产的线性相关性显著,咸阳、宝鸡及西安的R2值接近或高于0.6,渭南接近
0.5,铜川较差。且组合赋权法的结果中宝鸡和西安的R2值接近0.7,优于因子权重排序法和熵值法的结果。 相似文献
24.
基于LAI时间序列重构数据的冬小麦物候监测 总被引：5，自引：2，他引：3
农作物物候信息对农作物长势监测和估产具有重要意义。该文以河北省中南部冬小麦为研究对象,以叶面积指数(LAI,leaf area index)为同化量,采用重采样粒子滤波算法同化WOFOST(world food studies)作物生长模型和遥感观测LAI,重构LAI时间序列数据,基于重构数据提取冬小麦返青期、抽穗期和成熟期等关键物候期。重构结果表明,重构的LAI具有良好的时间连续性和空间连续性,可减缓WOFOST作物模型LAI变化剧烈程度,峰值出现时间与遥感LAI曲线基本同步,且可一定程度上解决遥感观测LAI数值整体偏低和数据缺失的问题。物候期监测结果表明,在空间分布上与冬小麦实际生长状况基本相符,时间上也较为合理,但因在返青期存在LAI高初始值、成熟期存在LAI下限不确定性等问题致使在具体日期存在偏差。 相似文献
25.
为验证条件植被温度指数(VTCI)在夏玉米生长季干旱预测中的适用性,以河北中部平原为研究区,应用求和自回归移动平均(ARIMA)模型及季节性求和自回归移动平均(SARIMA)模型,对该地区VTCI时间序列数据进行分析建模预测。首先基于49个气象站点所在像素的VTCI时间序列数据,选取不同长度时间序列建立ARIMA模型,并分析时间序列长度与预测精度间关系,以期为时间序列长度选择提供依据;然后选择理想长度的VTCI时间序列数据,分别建立ARIMA模型和SARIMA模型,用于研究区域2017年夏玉米生长季VTCI预测,并分析评价两模型预测精度;最后采用性能较好的ARIMA模型逐像素建模预测,得到2016-2018年9月上旬至下旬VTCI预测结果。结果表明:基于ARIMA模型的VTCI预测精度与时间序列长度未呈现明显的相关关系,但随时间序列长度增加,模型预测精度逐渐趋于稳定;ARIMA模型对干旱的预测精度高于基于SARIMA模型,其1步、2步、3步VTCI预测结果均方根误差较SARIMA模型分别降低0. 06、0. 07、0. 09;ARIMA模型在不同年份夏玉米生长季VTCI1~3步的预测精度稳定性较好,2016-2018年1步、2步和3步VTCI预测结果绝对误差绝对值大于0. 20的像素平均百分比分别为5. 84%、6. 38%、8. 72%。 相似文献
26.
基于VTCI和分位数回归模型的冬小麦单产估测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
条件植被温度指数(VTCI)是一种综合了归一化植被指数(NDVI)与地表温度(LST)的遥感干旱监测方法,在关中平原的近实时干旱监测中具有其适用性。分位数回归能全面反映因变量的条件分布在不同分位数处的特征,回归结果稳健可靠。为了进一步研究VTCI干旱监测结果与小麦单产之间的关系及提高冬小麦单产估测精度,构建了不同分位数τ(0.1,0.3,0.5,0.7,0.9)下关中平原各市2008—2014年的冬小麦主要生育期VTCI与单产之间的线性回归模型,并基于中位数(τ=0.5)回归模型对研究区域的冬小麦单产进行了估测。结果表明,分位数回归模型比较全面地反映了不同分位数下冬小麦单产分布与VTCI之间的相关程度,弥补了最小二乘估产模型回归结果单一、易受异常值影响等的不足。中位数回归模型的单产估测结果与实际单产之间的相对误差和均方根误差的最小值及平均值均低于最小二乘回归模型,估测精度较高。此外,中位数单产估测模型获取的冬小麦估产结果在年际变化规律与空间分布特征上与实际产量均较相符,说明分位数回归在研究VTCI与产量之间的关系及冬小麦单产估测中具有其适用性与可靠性。 相似文献
27.
本采用田间调查的方法研究了长期污灌对土娄土镍形态的影响，探讨了用土壤镍形态作为指标评价土壤镍污染的可能性。结果表明，污灌带入到土壤中的镍聚集在土壤耦层，未向下迁移转化，污灌能明显增加耕层土壤碳酸盐结合态，铁锰氧化物结合态和有机质结合态镍的量，对残渣态镍没有影响。 相似文献
28.
条件植被温度指数干旱监测方法的完善 总被引：21，自引：8，他引：13
应用NOAA-AVHRR多时段卫星遥感数据,以陕西省关中平原为研究区域,建立了条件植被温度指数干旱监测方法,讨论了植被指数和地表温度特征空间中冷边界和热边界的确定方法。通过气象网站的降水量资料验证了该研究区域1999年以来每年5月上旬的干旱监测结果,结果表明条件植被温度指数与降水量间的相关性随着累计时间的增加而降低,与最近月份降水量的相关性最好,证实了冷边界和热边界确定方法的合理性以及条件植被温度指数是一种可行的、近实时的干旱监测方法。 相似文献
29.
基于卡尔曼滤波的小麦叶面积指数同化方法 总被引：5，自引：5，他引：0
该文对作物生长模型模拟的数据和观测数据之间的同化进行了研究。采用农业技术转移决策支持系统（DSSAT）中的小麦生长模型对叶面积指数（LAI）进行了模拟,应用插值方法解决模型模拟的连续值和地面观测的离散值的时间尺度的匹配问题,结果表明,与最邻近点插值法、线性插值法、三次样条插值法和立方插值法的插值结果相比,表明立方插值法对实测的LAI的插值效果较好。其次是应用卡尔曼滤波法对内插后的LAI进行了同化,试验结果表明,内插方法与卡尔曼滤波法相结合是一种具有稳定性和可用性的方法,经过同化后的LAI数据较接近真实情况,其效果好于DSSAT模型模拟的LAI。 相似文献
30.