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101.
以Land-sat TM5在1992年、2001年、2004年的三期遥感影像为数据源,采用美国农业部通用土壤流失方程RUSLE计算和分析了北京郊区房山区1990年以来的水土流失量和水土流失面积变化,并在此基础上利用主成分分析法进一步分析比较了土地利用变化对水土流失的影响。分析结果认为,研究区三年间均以轻度水土流失为主,但三年间总体水土流失以2004年最严重,2001年最轻。不同的土地利用类型对三年的水土流失影响不同,未利用地水土流失严重程度2004年>1992年>2001年,农田1992年>2004年>2001年,草地2001年>1992年>2004年,林地2004年>1992年>2001年。研究区历年总体水土流失变化与林地的水土流失变化一致,反映了林地的水土流失对研究区内的水土流失起主导作用,揭示了保护和绿化好林地,降低林地的水土流失程度对减缓和降低研究区的水土流失具有重要作用。 相似文献
102.
地理信息技术在精准农业中的应用 总被引：14，自引：4，他引：14
精准农业技术是科技含量最高、集成综合性最强的现代农业生产管理技术之一。其核心思想是实时采集、处理时空差异信息，获取作物生长状况或作物环境胁迫信息，以便及时确定对其投入的量、质和时间，以达到经济、生态和社会效益的统一。因此，以地理信息系统、遥感和全球卫星定位系统为主的地理信息技术是精准农业技术体系的核心技术。该文在分析了地理信息技术发展现状与精准农业技术体系的基础上，对地理信息技术在精准农业中的应用现状和发展前景进行了分析和评述，并提出地理信息技术在精准农业方面应用的产业化途径。 相似文献
103.
基于GA的GRNN高光谱遥感反演冬小麦叶片氮含量模型的建立与验证 总被引：1，自引：0，他引：1
基于人工神经网络理论,针对高光谱遥感中数据冗余问题,本文建立了基于遗传算法(GA)的广义回归神经网络(GRNN)模型,利用回归分析问题中参数筛选方法,对表征冬小麦叶片全氮的光谱参数进行了筛选,并和线性回归方法对比,线性回归方法的均方根误差(RMSEP):在冬小麦叶片氮含量为34.0g kg-1~62.5g kg-1预测范围内,逐步回归模型为14.4g kg-1,后向选择为11.8g kg-1,而广义回归神经网络为3.40g kg-1。说明神经网络方法所筛选到的光谱参数更能反映小麦叶片全氮含量,且神经网络模型预测精度高。 相似文献
104.
105.
小麦品质指标与冠层光谱特征的相关性的初步研究 总被引：14，自引：5，他引：14
该文通过研究冬小麦体内生化组分之间的相互关系得出，开花期叶片全氮含量与类胡萝卜素与叶绿素a的比值之间存在极显著的负相关，决定系数为0.7245，通过研究光谱指数与叶片生化组分的关系得出开花期冬小麦叶片的类胡萝卜素与叶绿素a的比值与光谱结构不敏感植被指数(SIPI)之间存在极显著的正相关，决定系数达到0.7207，且研究了冠层生化组分与籽粒品质指标间的关系，得出开花期叶片全氮与籽粒蛋白质、湿面筋、干面筋和沉降值之间存在极显著正相关。小麦不同品质指标间存在相关性，其中蛋白质品质性状间的粗蛋白含量与湿面筋含量、 相似文献
106.
用多角度光谱信息反演冬小麦叶绿素含量垂直分布 总被引：7，自引：5，他引：7
由于作物叶片具有一定的叶位空间垂直结构(倒一叶、倒二叶、倒三叶、倒四叶、倒五叶等)，且存在不同叶位叶绿素等生化组分垂直分布的特性，该研究提出利用遥感数据反演作物养分垂直分布，尤其是作物中、下层信息的方法。运用多角度光谱信息，通过不同角度条件下，反映的作物上层、中层、下层信息的差异等通过构建基于不同观测天顶角条件下的冠层叶绿素反演指数的组合值，形成上层叶绿素反演光谱指数、中层叶绿素反演光谱指数和下层叶绿素反演光谱指数来反演作物叶绿素的垂直分布，达到了极显著的水平。表明运用基于多角度光谱信息的光谱指数组合能够较好的反演作物叶绿素含量的垂直分布。对于生产上迫切需要对作物中、下层叶片氮素或叶绿素状况的监测来指导适时和适量施肥，保证获得既定的作物产量和品质目标，提高肥料利用率有重要意义。 相似文献
107.
108.
109.
构件化启发式多媒体农业专家系统开发平台的开发与研究 总被引：5，自引：0，他引：5
农业专家系统是计算机农业应用领域的热点，本文阐述了多媒体农业专家系统开发平台的系统目标、系统设计及系统实现的关键技术。 相似文献
110.
基于差分的土壤墒情自动监测数据误差修正方法 总被引：1，自引：0，他引：1
土壤墒情自动监测设备能够快速、高效、连续地观测土壤墒情数据,但由于受安装调试水平、设备自身状态、以及田间环境变化的影响,在长期连续监测中输出数据的准确性和稳定性会逐渐降低,不利于墒情监测业务的开展。本文以北京市昌平区土壤墒情的人工和自动同步观测数据为基础,通过分析土壤墒情自动监测数据的误差特点,构建了一元一次、一元二次和一元三次差分方程对自动监测数据进行误差修正,并对修正后的误差特征进行分析。结果表明:经过差分修正后,20 cm深度的绝对误差均值减小了34%和24%,40 cm深度的绝对误差均值减小了67%和54%,自动监测数据误差显著下降;3种差分方程中线性差分方程表现最优;修正后的误差统计特性符合简单随机误差,可以通过求算数平均数的方法进一步降低误差。通过差分方法来修正自动监测数据简单易行,能有效的提高自动监测数据精度,充分能够发挥人工和自动监测的优势,提高监测体系整体性能。 相似文献