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101.
山区县域尺度降水量空间插值方法比较   总被引:12,自引:4,他引:12  
随着空间降水信息需求的日益增加,降水的空间插值已被广泛应用,而不同的插值方法因不同的地区和研究目的产生不同的效果。该文以浙江省淳安县为例,选取17个站点1959~2000年多年平均和月均降水资料,在地统计学和地理信息系统(GIS)支持下,结合一些地形地理因子,采用多种插值方法对研究区降水量进行了空间插值研究,分析不同插值方法对研究区的适用性和精度,并对模拟的空间降水量图像进行了比较。通过3个检验站点的插值误差的比较,混合插值法,即回归克里金插值法误差最小,效果最好。  相似文献   
102.
基于GIS的台州杨梅气候生态区划   总被引:2,自引:0,他引:2  
根据杨梅的生物学特性,结合试验研究,筛选出影响杨梅种植的气候生态区划指标,并建立各区划指标与经度、纬度和海拔高度的空间分析模型。借助浙江省1∶25万地形数据、数字高程模型(DEM)和数字化土壤图,采用了近年建立的间距在10km以内的中尺度气象站资料,使评价单元中的气候生态指标更接近于杨梅园的实际情况。评价单元的分辨率达100m×100m,极大地提高了区划成果在实际生产应用中的实用性。最适宜种植区主要集中在中西部的仙居、临海、黄岩、天台等丘陵地带;适宜区主要分布在西部海拔高度为500-800m的半高山区;不适宜区主要在海拔800m以上的高山地区和海岛及其它平原水稻田地区。本研究以期能为台州特色作物的规划和杨梅产业的持续发展提供科学依据。  相似文献   
103.
天山北坡中段天然草场牧草产量遥感动态监测模式   总被引:4,自引:0,他引:4  
本文用1989—1991年在天山北坡不同草场类型上观测的牧草产量与光谱资料以及同步接收的NOAA/AVHRR资料,计算了牧草产量与各种植被指数的相关系数。结果表明,天然草场牧草产量与各种植被指数存在显著相关,并建立天然草场牧草产量动态监测模型;牧草干重和鲜重与气象卫星比值植被指数的相关系数达0.7597和0.8066;建立牧草产量卫星遥感监测模型,可用于天然草场牧草产量的动态监测。  相似文献   
104.
水稻微分光谱和植被指数的作用探讨   总被引:11,自引:4,他引:11       下载免费PDF全文
通过两年两个不同品种水稻在不同供氮水平下的田间试验,测定了水稻冠层在生长过程中不同时期的高光谱反射率及对应的叶绿素、类胡萝卜素含量,分析了微分光谱对消除水稻冠层光谱的背景影响和植被指数在农学参数测定中的作用。结果表明:由微分光谱所得的红边位置、红边斜率与盖度和供氮水平之间有一定的相关性,与叶面积指数、地上生物量及冠层叶绿素、类胡萝卜素含量有显著相关;水稻多光谱植被指数RVI、NDVI与叶面积指数LAI及其地上部生物量之间有极显著相关性;高光谱植被指数及其变量与植被盖度、供氮水平、叶面积指数、地上生物量及叶绿素、类胡萝卜素含量之间存在相关性。这表明,用微分光谱技术与植被指数方法来监测水稻的色素含量和长势应该是可行的。  相似文献   
105.
通过大田和室内试验,测定了2个品种、3个供氮水平处理的水稻冠层、主茎剑叶、完全展开倒三叶和穗在成熟过程中的不同时期的高光谱反射率及对应叶片和穗的叶绿素、类胡萝卜素含量。结果表明:不同供氮水平的水稻冠层和叶片光谱差异明显,其叶片的叶绿素、类胡萝卜素含量随供氮水平的提高而增大;冠层光谱反射率随发育期推移在可见光范围内逐渐增大,在近红外区域逐渐降低;穗光谱的红边位置象冠层、叶片光谱一样也存在“蓝移”现象;叶片叶绿素、类胡萝卜素含量和高光谱植被指数VI1(R990/R553相似文献   
106.
牧草与气象研究综述   总被引:1,自引:0,他引:1  
<正> 草地是进行畜牧业生产的基地,它的形成与分布、产草量的高低、牧草品质的优劣、青草期的长短、越冬越夏及播种期、收获期等都与气象条件息息相关。因此开展牧草与气象研究不但具有重要的理论意义,而且具有一定实用价值。  相似文献   
107.
利用NOAA/AVHRR资料进行有水稻遥感长势监测与估产是以高精度配准为前提的,因此首先论述了在利用TBUS报进行系统纠正的基础上,还必须进行几何精纠正的必要性及其方法的选择;提出综合利用ARC/INFO和ENVI的功能建立几何精纠正的标准空白,通过各种变换进行图像增强处理,仔细胞选取地面控制点;利用59次浙江省范围的NOAA/AVHRR数据计算出不同方法中的误差,首次通过方差分析和多重比较进行  相似文献   
108.
【目的】油菜是我国重要的油料作物之一,监测油菜种植面积有助于了解油菜生长状况,为油菜病虫害、湿渍害、冻害等灾害损失评估提供数据基础。【方法】文章以湖北省荆州市江陵县为研究区,使用国产HJ-1A/B 30 m分辨率时序多光谱数据,通过地面调查及资料分析确定油菜与其它易混淆作物的主要NDVI时序特征,建立油菜识别决策树,估算了2009—2015年(不包括2011—2012年生长季)冬前油菜种植面积。将基于油菜开花期影像的最大似然法提取的油菜面积作为定性验证数据。以油菜籽面积统计数据和Google Earth高分辨率影像数据对冬前油菜提取的面积和空间位置结果进行定量评价。【结果】定性评价结果:2009—2011年生长季的决策树方法提取冬前油菜面积结果与开花期影像最大似然法提取结果基本一致,2012—2015年生长季的油菜提取面积空间分布差异较大。定量评价结果:决策树方法提取冬前油菜面积的用户精度达到80.40%~95.56%,生产者精度达到82.56%~91.43%,相对误差低于15%。【结论】基于NDVI时间序列特征的决策树算法估算冬前油菜面积具有可行性,但仍受到云和冬小麦的影响。  相似文献   
109.
采用小区试验研究了水稻叶片氮含量与透射光谱的相关性。用“秀水110”建立诊断模型,再用“协优9308”进行检测,分析一阶导数光谱与叶片氮含量的相关性。结果表明,一阶导数光谱与氮含量显著相关,相关系数可达R2=0.74。预测模型可达R2=0.84。与一阶导数光谱相比,还建立了3个植被指数:蓝波段透射光谱氮指数(BETNI)、波段透射光谱氮指数(YETNI)和红波段透射光谱氮指数(RETNI),并分别计算了它们在这三个波段的特殊波长的值。在这些特殊波长处,3个指标与氮含量的相关性明显比单叶片的透射光谱的相关性显著。YETNI610,YETNI630,YETNI643,YETNI652,and RETNI能够很好的预测氮含量;对于“协优9308”的预测结果显示YETNI570,YETNI592和RETNI最优。分析结果显示,透射光谱的氮指标(YETNI570,YETCI592,and RETNI)能够最好地预测氮含量。  相似文献   
110.
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