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利用NOAA/AVHRR资料进行省级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间,通过各种变换进行图像增强处理,仔细选取地面控制点;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统计检验。结果表明:RST,二元一次多项式拟合法和二元二次多项式拟合法之间的RMS差异达到极显著水平,选定二元二次多项式拟合法作为几何精纠正方法,灰度值重采样采用三次卷积插值法,可作为采用NOAA/AVHRR资料开展省级水稻面积遥感估算、长势监测与估产的基础. 相似文献
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水稻遥感估产中AVHRR通道1和通道2的大气影响校正 总被引:4,自引:0,他引:4
NOAA/AVHRR通道1和通道2的大气校正可简化为加法因子天空反照率和乘法因子透过率的计算。研究发现,传统的用黑色目标扣除法确定天空反照率值,主观性很强,而且直方图横坐标并非实际的反照率值,而是反照率分组值,因此简单地用直方图并不能真正确定黑色物体的反照率。改进方法首先计算NOAA/AVHRR数据的统计量,采用ENVI的选择感兴趣区功能,将统计计算得出的头几个值作为利用图像定义感兴趣区的阈值,然后在影像中判断其是否符合要求,来确定天空反照率值。用改进的方法对57幅NOAA/AVHRR数据进行计算,结果表明,简单的直方图法和统计计算结果加上影像判读的结果是有差异的,后者才能找到真正的像元最低点的值。然后再用能见度进行透射率订正,取得较好的结果 相似文献
24.
基于GF-6卫星影像多特征优选的酿酒葡萄精准识别 总被引:2,自引:2,他引:0
多源遥感信息和特征优选是提高农作物识别精度的重要支撑,高分六号(GF-6)卫星作为首次引入红边波段的国产卫星,其丰富的光谱信息为作物识别提供了新的思路和解决途径。该研究基于宁夏回族自治区银川市永宁县2018年6月-2019年3月的GF-6数据,充分利用红边优势提取光谱特征、纹理特征和植被指数特征,构建多种特征组合方案,并根据随机森林算法对特征重要性进行度量,选取最优特征组合对酿酒葡萄进行精准识别。结果表明,与单一特征相比,多源遥感特征的增加显著改善了酿酒葡萄分类效果,其中,植被指数贡献程度最大,光谱特征次之;基于随机森林的优选特征组合分类效果最佳,其中,总体分类精度为94.15%,酿酒葡萄用户精度为94.23%,制图精度为92.59%;以实地调查的4个酒庄为验证区,将酿酒葡萄提取结果与统计数据进行对比,面积相对精度均在70%以上,其中优选特征结果相对精度在90%以上,研究结果将为国产卫星红边波段在植被分类和识别方面的应用提供数据参考。 相似文献
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26.
杨扇舟蛾和杨小舟蛾是危害意大利214杨的主要食叶害虫. 为了研究杨扇舟蛾和杨小舟蛾危害对意大利214杨高光谱特征的影响,并为遥感监测意大利214杨杨扇舟蛾和杨小舟蛾提供基础光谱数据,该文于2003年5—8月以6年生意大利214杨为材料,在杨扇舟蛾和杨小舟蛾危害意大利214杨落叶率为48%时,分别测定试验和对照区冠层、叶片的高光谱数据及相应的生化参数(叶绿素含量、类胡萝卜素含量、含氮量和含水率等),应用微分光谱及数理统计中的t检验方法对数据进行分析.结果表明,意大利214杨受杨扇舟蛾和杨小舟蛾危害后,冠层和叶片的光谱反射率均变小,冠层和叶片光谱的红边具有“双峰"现象;冠层光谱在可见光~近红外波段有较高的灵敏度和辨识能力,敏感波段为449.1~466.1 nm、798.6~801.4 nm和826.8~833.9 nm;冠层和叶片的红边(REP)均呈“蓝移"现象,红边斜率和红边面积变小;冠层试验和对照的REP分别为719.3和725.0 nm,叶片试验和对照的REP分别为709.4和719.3 nm. 杨扇舟蛾和杨小舟蛾危害意大利214杨后,叶面积、叶绿素a含量、叶绿素b含量、总叶绿素含量、类胡萝卜素含量、叶片含氮量和叶片含水量均显著减少. 相似文献
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利用1961-2014年湖北省主产县油菜产量统计资料及同期气象观测资料,采用决策树和随机森林模型,对影响油菜产量的气候因子进行分析。结果表明:温度、日照时数及干旱、湿渍害对油菜产量均有不同程度的影响,且因生育期不同而存在差异。油菜开花期以前对低温敏感,开花期以后对高温敏感;苗期和蕾薹期对干旱较敏感,开花期和角果期对湿渍害更敏感;日照时数对油菜产量的影响受水分状况的制约,在干旱状况下日照偏多不利于产量形成,偏湿状况下则表现为日照越多越有利于产量形成。在各限制因子中,以湿渍害发生频率对油菜产量的影响最高,其次是干旱和冻害。湿渍害对产量的影响以高湿寡照的次生灾害影响较土壤偏湿的直接影响更大。 相似文献
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29.
基于支持向量机(SVM)的稻纵卷叶螟危害水稻高光谱遥感识别 总被引:5,自引:0,他引:5
对健康水稻叶片以及受稻纵卷叶螟危害后的水稻叶片进行了室内光谱的测定及分析。对430~530 nm和560~730 nm波段采用连续统去除的方法,分别提取了波深、斜率参量作为径向基核函数支持向量机的输入变量,利用LIBSVM软件包构建叶片高光谱识别模型。当参数γ和惩罚系数C分别取0.25和1时构建的径向基支持向量机模型的分类性能最佳,识别精度达100%。研究结果为实时水稻病虫害的早期监测以及田间管理提供了一定的理论基础。 相似文献
30.
不同类型草地监测与估产遥感指标和光学模型建立的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
对1991-1993年在新疆阜康县不同草地类型上观测的牧草产量、环境资料与地面光谱资料等进行的多重相关分析和光学模型建立的研究结果表明,不同类型的草地产量与各咱光谱工值间存在着显著相关性(P〈0.05),相关系数(y)均达到0.84以上,且通过F检验。在找出影响牧草类型地面光谱绿度值的时空变化规律,建立了最优草地监测与估产指标和模型,其模型精度较高可用于草地资源大面积监测和估产。 相似文献