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为探究高分六号(GF6)宽幅遥感影像红边波段在春季作物识别中的应用,以河南省杞县为研究区,通过分析2019年3月25日单时相影像及其光谱特征,利用随机森林算法完成4种不同红边波段方案下冬小麦、大蒜和其他作物(油菜、蔬菜等)的分类提取,并基于地面采样数据实现不同方案分类精度评价、样本间可分性测度以及光谱反射率计算分析。结果表明,有红边波段参与下,较无红边波段参与时作物总体分类精度和不同作物可分性测度值均有所提高;单红边波段参与下,红边波段2作物总体分类精度较红边波段1提高了1.98个百分点;引入全部红边波段较无红边参与方案的作物总体分类精度由81.56%提高到86.19%,提高了4.63个百分点,Kappa系数由0.72提高到0.79,冬小麦-大蒜、冬小麦-其他作物、大蒜-其他作物的J-M(Jeffries-Matusita)可分性测度也分别增加了0.085 6、0.076 1和0.025 1。研究表明,红边波段的引入不仅增加了作物间的可分性测度,降低了分类结果中作物误分、漏分情况,也在一定程度上降低了结果中的"椒盐现象",为国产红边卫星数据在农业上的应用提供参考。 相似文献
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研究旨在运用时间序列和支持向量回归(support vector regression,SVR)理论,建立短期玉米价格预测模型,为玉米市场监测预警提供技术支持与决策依据。本研究根据玉米价格序列波动的非线性特征,以河南省2010年1月1日—2019年6月30日的月度数据为研究对象,结合混沌性时间序列与SVR理论,研究一种短期玉米价格预测模型。通过相空间重构的方法对价格序列进行处理,利用重构后的数据训练模型,运用网格交叉验证(GridSearchCV)对研究模型进行优化。得到一种基于时间序列支持向量回归的玉米价格预测模型。将研究模型的预测结果进行对比分析,结果显示,研究模型的预测值更贴近真实值,其平均相对误差(MRE)和均方根误差(RMSE)分别为0.006和20.57,优于传统支持向量回归模型的预测结果。研究模型可以为玉米价格预测提供方法依据,且相较于传统预测方法在精度方面具有优势。 相似文献
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基于改进灰色关联模型的土壤肥力综合评价 总被引:1,自引:0,他引:1
采用GPS技术,在安阳县进行定点采样,测定耕地各样点土样的全氮、碱解氮、有机质、速效磷和速效钾含量。选择隶属函数进行指标初值化,选择相关系数法计算评价指标权重、采用改进灰色关联模型对安阳县农田土壤肥力进行综合评价,并绘制土壤肥力等级分布图。结果表明,安阳县土壤肥力在分布上具有明显的地域分异特点,总体呈自东部区域向西部区域递减的趋势。土壤肥力综合评价结果与实地调查分析结果相符。表明了改进灰色关联模型分析方法对土壤肥力评价的可行性和科学性。 相似文献
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基于MODIS数据的河南省秋季作物秸秆焚烧火点监测研究 总被引:2,自引:0,他引:2
利用MODIS热异常产品数据,提取河南省秋季作物收获期的秸秆焚烧火点信息,经过初步筛选和地面验证,分析该时段内秸秆焚烧火点数量及时空分布格局,以期对政府为控制秋季秸秆焚烧采取的约谈措施进行效果评价。结果表明,利用MODIS热异常产品数据提取的河南省秋季作物收获期秸秆焚烧火点的准确度可达86.54%,能准确反映河南省秋季作物秸秆焚烧火点的空间分布与发展态势。河南省2015年秋季作物秸秆焚烧火点主要集中在豫中、豫东、豫南地区,尤其是周口、驻马店、南阳、信阳、开封等市,5个地区的秸秆焚烧火点总数占到全省秸秆焚烧火点总数的79.90%。2015年河南省秋季作物秸秆焚烧主要发生于9月27日至10月20日共24 d,整体表现平—增—减—平—增—减的趋势。河南省政府针对秋季作物秸秆焚烧采取政府约谈措施之后,秸秆焚烧火点数量大大减少,整体干预效果明显。利用遥感监测技术可对作物秸秆焚烧进行动态监测,为各级监管部门及时提供大范围内的秸秆焚烧信息,也为加强秸秆焚烧监控提供了可靠依据。 相似文献
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利用高光谱和GF-1模拟多光谱进行土壤有机质预测和制图研究 总被引:4,自引:1,他引:3
利用土壤有机质(SOM)高光谱数据和模拟GF-1多光谱影像的波段响应函数生成的宽波段多光谱模拟数据,对比高光谱预处理和构建土壤植被指数,探索模拟GF-1光谱预测SOM的潜力。研究表明,SOM的一阶微分高光谱和模拟GF-1光谱数据构建的土壤指数与SOM的相关性最好。PLSR建模分析表明采用一阶微分高光谱数据可以很好的对SOM进行预,而且模型稳健(R2=0.962,RPD=4.87);模拟GF-1光谱也可以较好的进行SOM的预测,但是模型的稳定性相对较差R2=0.557,RPD=1.43。同时,SOM制图的空间分布表明,采用一阶微分光谱数据和模拟GF-1数据预测得到的SOM含量与实测的SOM表现出相似的空间分布特征。这为采用多光谱数据进行大尺度、大范围的SOM预测提供了基础。 相似文献
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基于无人机影像特征的冬小麦植株氮含量预测及模型迁移能力分析 总被引:1,自引:0,他引:1
【目的】氮素的精准监测和合理施用对小麦健康生长、产量及品质提升、减少农田环境污染与资源浪费尤为重要。为精准监测小麦生长关键生育期植株氮含量,探索机器学习方法构建的植株氮含量预测模型的迁移能力。【方法】小区试验于2020—2022年在河南省商水县开展,在冬小麦拔节期、孕穗期、开花期和灌浆期,采用M600大疆无人机搭载K6多光谱成像仪获取5波段(Red、Green、Blue、Rededge、Nir)多光谱影像。基于5个波段冠层反射率提取20种植被指数和40种纹理特征,采用相关分析从65个影像特征中筛选冬小麦植株氮含量敏感特征。基于筛选出的敏感特征,采用BP神经网络(BP)、随机森林(RF)、Adaboost、支持向量机(SVR)4种机器学习回归方法构建植株氮含量预测模型,并对模型预测效果和在不同水处理条件下模型的迁移预测能力进行分析。【结果】(1)植株氮含量与影像特征的相关系数通过0.01极显著水平检验的包括22个光谱特征和29个纹理特征。(2)4种机器学习回归方法构建的冬小麦植株氮含量预测模型存在差异,RF和Adaboost方法预测植株氮含量集中于95%的置信区间,多分布于1:1直线附近... 相似文献
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[目的]研发农情遥感信息服务与野外监测云平台,实现农情遥感产品数据动态可视化空间展示、统计分析与野外数据采集,为辅助遥感影像解译、产品精度检验和农业部门相关决策制定提供数据和技术支持.[方法]采用B/S和C/S混合模式下面向服务的架构(Service-oriented architecture,SOA),结合GIS、云计算、移动互联网等关键技术,基于ArcGIS Server、JS API和离线地图包,通过构建统一的云平台数据访问接口,提供Web和移动端一体化和按需共享方式的遥感应用服务.[结果]在建设农情遥感信息一体化数据库基础上,云平台能够实现遥感产品服务自动发布、空间可视化查询定位、统计分析、离线地图下载、野外数据采集等功能.自2015年平台运行后,已实现海量农情遥感产品的有效管理、野外验证和地面农情数据的定位与采集.[建议]监测云平台在满足现有业务需求的同时,需转向多终端、智能化、操作便捷的轻量级应用模式,为不同层次用户提供随时按需的一站式、精细化智能终端在线服务. 相似文献