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为充分挖掘时间序列遥感参数的时序信息和趋势信息,并进一步提升冬小麦估产精度,以陕西省关中平原为研究区域,选取与冬小麦长势密切相关的生育时期尺度的条件植被温度指数（VTCI）、叶面积指数（LAI）和光合有效辐射吸收比率（FPAR）作为遥感参数,构建耦合变分模态分解（VMD）与门控循环单元（GRU）神经网络的估产模型。应用VMD算法将各个时间序列遥感参数分解为多组平稳的本征模态函数（IMF）分量,选取与原始时间序列遥感参数高度相关的IMF分量进行特征重构,并将重构特征作为GRU网络的输入,以构建冬小麦组合估产模型。结果表明,VMD-GRU组合估产模型决定系数为0.63,均方根误差为448.80kg/hm2,平均相对误差为8.14%,相关性达到极显著水平（P<0.01）,其精度优于单一估产模型精度,表明该组合估产模型能够提取非平稳时间序列数据的多尺度、多层次特征,并充分挖掘冬小麦各生育时期遥感参数间的内在联系,获得准确单产估测结果的同时提升了估产模型的可解释性。 相似文献
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干旱是影响农业生产的主要气候因素.传统的农业干旱监测主要是基于气象和水文数据,虽然能提供监测点上较为精确的干旱监测结果,但是在监测面上的农业干旱时,仍存在一定的局限.遥感技术的快速发展,尤其是目前在轨的卫星传感器感测的电磁波段涵盖了可见光、近红外、热红外和微波等波段,为区域尺度农业干旱监测提供了新的手段.充分利用卫星遥... 相似文献
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陕西省关中地区春旱和伏旱频发,素有“十年九旱”之说。据气象部门报道,2012年年末至2013年年初,陕西省遭遇了自1961年以来最严重的一次气候干旱,严重影响了关中地区冬小麦的生长。为了进一步论述遥感干旱监测的实时性和宏观性,本文基于Aqua MODIS卫星遥感数据,采用条件植被温度指数(VTCI)干旱监测方法对关中地区2013年3月以来的干旱程度进行了监测并进行剖析。 相似文献
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以陕西省关中平原为研究区域,选取2000-2009年每年4月上、中、下旬和5月上旬Terra-MO-DIS和NOAA-AVHRR遥感数据,应用条件植被温度指数(VTCI)方法,探究在两种遥感数据源、相同时间尺度下VTCI干旱监测结果的特点和可比性。通过对比分析多年同一旬的VTCI结果发现,两种数据的监测结果反映出的旱情分布规律相同,并且符合实际的干旱情况。尽管两种遥感数据在过境时间、波段数等方面均有所不同,但是两种数据的VTCI结果散点分布呈现出明显的线性相关关系,说明两种数据得到的VTCI干旱监测结果是具有可比性的。 相似文献
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为了提高河北省中部平原夏玉米的估产精度和进一步验证粒子滤波同化算法对农业作物估产的适用性,采用粒子滤波算法同化CERES-Maize模型模拟和MODIS数据反演的叶面积指数(Leaf area index,LAI)、条件植被温度指数(Vegetation temperature condition index,VTCI),应用随机森林回归算法确定夏玉米不同生育时期LAI和VTCI的权重,构建单产估测模型。结果表明,无论是单点尺度还是区域尺度,同化的LAI和VTCI均能较好地响应外部观测数据,同化LAI可减缓CERES-Maize模型模拟LAI的剧烈变化;同化VTCI结合模型模拟和遥感观测,更能反映夏玉米对水分胁迫的敏感性。利用2015年河北省中部平原各县(区)夏玉米产量对较优估产模型进行精度验证,结果表明,同化前后夏玉米产量模拟结果与统计产量间的归一化均方根误差由12.71%下降到10.50%,平均相对误差由12.57%下降到8.43%,说明基于同化LAI和VTCI构建的双参数单产估产模型可用于区域夏玉米单产估测。 相似文献
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基于NDWI和卷积神经网络的冬小麦产量估测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为进一步提高冬小麦单产估测的效率和准确性,利于宏观指导农业生产、制定冬小麦整个生长期的精准管理决策,针对目前已有的县域冬小麦单产估测方法存在时效性差、准确度低、成本高等问题,以中分辨率成像光谱仪（Moderate resolution imaging spectroradiometer, MODIS)为数据源,分别提取不同时段可见光与近红外波段信息,选择归一化差值植被指数（Normalized difference vegetation index, NDVI）、归一化差值水指数（Normalized difference water index, NDWI）、土壤调节植被指数（Soil adjusted vegetation index, SAVI）、调整土壤亮度植被指数（Optimal soil adjusted vegetation index, OSAVI)、绿色归一化植被指数（Green normalized difference vegetation index, GNDVI)、改进型土壤调节植被指数（Modified soil adjusted vegetation index, MSAVI)以及绿红植被指数（Green red vegetation index, GRVI）7个遥感植被指数,以其直方图分布信息作为输入变量,应用卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）回归预测冬小麦产量,对比分析NDWI在冬小麦产量估测上的表现并探究其在霜冻害影响下的精度变化。研究表明,相对于植被指数NDVI、SAVI、OSAVI、GNDVI、MSAVI、GRVI,NDWI对冬小麦生育早期的产量预测表现出更好的预测效果,单产去趋势前后的NDWI对产量的预测精度均高于NDVI、SAVI等植被指数,决定系数最高可达到0.79,且在霜冻害影响下仍能保持较好的预测效果;NDWI在抽穗—灌浆阶段对冬小麦最终产量影响最大,4月23—30日时间段内NDWI对产量的决定系数可达到0.72;空间分布上,研究区域冬小麦具有东部单产最高、中部次之、西部单产最低的空间分布特征,西部和北部山区与东部黄淮海平原交界处误差较大。研究结果可为冬小麦生育早期产量预测提供科学依据。 相似文献
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选取关中平原2002—2009年冬小麦越冬后每年3—5月9旬的条件植被温度指数（CVTI）遥感干旱监测结果，基于归一组合赋权法确定的冬小麦越冬后四个主要生育时期干旱对产量影响的最优权重，建立关中平原4市（不包括铜川）冬小麦每年的加权CVTI与单产间的一元线性回归模型，并对冬小麦的单产进行了估算。结果表明，2002—2009年关中平原冬小麦单产在波动中呈上升趋势，中部单产较高，西部次之，东部最低。基于关中平原4市的整体产量估算模型预测西安市部分区县2010年的单产，取得较好的结果，验证了关中平原4市的整体产量估算模型具有较好的精度，能够较准确地反映关中平原干旱对冬小麦产量的影响。 相似文献
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应用层次数据格式(HDF)的文件格式与HDF应用编程接口,设计了机载多角度电力巡线系统三级数据产品的逻辑结构与物理结构,实现了其系统文件的创建、写入、读取等基本功能,在HDF科学数据集API基础上实现了栅格图像金字塔管理和多种数据类型转换等功能,并在此基础上完成了机载多角度电力巡线系统的开发。该系统采用一套对HDF API函数进行了封装的数据接口类库,用户通过调用接口类库中简单的读写函数可实现对复杂的系统HDF文件的读写操作,为不熟悉HDF API函数的用户操作HDF文件提供了方便。该系统的开发过程对于利用HDF数据格式处理和管理海量图像数据和属性数据具有一定的借鉴作用。 相似文献
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通过引入混沌和相空间重构理论,将一维时间序列重构为多维序列,并与径向基函数神经网络模型相结合,建立了基于条件植被温度指数(VTCI)的干旱预测模型,并对其进行了验证.结果表明:干旱预测结果与实际干旱监测结果中的VTCI最大值、最小值、平均值及标准差十分接近,所有样本点的预测值的相对误差的绝对值均低于9%.经过a=0.0... 相似文献