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41.
42.
高分辨率遥感影像中冬小麦长势空间异质性特征分析 总被引:4,自引:3,他引:1
遥感影像可以同时获取地物波谱及空间位置信息,为作物长势的空间变异研究提供新的技术手段,该文利用高空间分辨率遥感影像开展了冬小麦地块内长势空间异质性特征的提取及分析。研究基于小麦挑旗期QuickBird遥感影像,选取不同长势冬小麦地块,计算地块内冬小麦归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)的经验半方差函数,采用最小二乘算法进行模型拟合,得到冬小麦地块NDVI最优半方差模型及参数(基台值、变程、块金值)。结果表明,不同冬小麦地块NDVI经验半方差图呈现明显的有基台模式,冬小麦NDVI表现出明显的带状异向性特征。在垂直及平行垄向上,基台值与地块内NDVI纹理值域范围、纹理方差均极显著正相关(P0.01),且受方向影响不大;变程在垂直垄向上与地块内部作物NDVI均值呈极显著负相关(P0.01),与变异系数及NDVI小于0.40的像元覆盖度极显著正相关(P0.01);块金值垂直垄向上与作物NDVI均值、变异系数、小于0.40的像元覆盖度有极显著关系(P0.01),变程、块金值在平行垄向与各个因子无相关性。该研究为利用遥感影像揭示作物长势的空间变异提供了参考。 相似文献
43.
基于高光谱的冬小麦氮素营养指数估测 总被引:14,自引:7,他引:7
为了准确定量诊断氮素状况,为施肥和产量、品质的估测提供参考,该文通过设置不同氮素水平和品种类型的冬小麦田间试验,分析孕穗至灌浆初期不同光谱参数在小麦氮素营养状况监测上的差异,筛选叶片氮素含量和冠层氮素密度反演效果较好的参数,建立其与氮营养指数(NNI,nitrogen nutrition index)的经验模型。研究表明,线性内插法红边位置(REPLI)、修正红边单比指数(mSR705)、比值指数(RI-1dB)、简单比值色素指数(SRPI)、红边指数(VOG)等光谱参数与氮素营养指标具有良好的相关性(r0.85),且不受生育期影响,可用来反演评价冠层氮素营养状况;研究对筛选的光谱参数与各氮素指标进行回归建模,并用独立试验数据对所建模型进行验证,结果显示,REPLI在氮营养指数估测方面表现较好(r=0.93),估测模型精度较高(决定系数R2=0.86,均方根误差RMSE=0.08)。NNI在氮素营养状况诊断方面有一定的优势,通过高光谱反演氮营养指数进行氮素营养状态的定性定量诊断有一定的可行性。 相似文献
44.
鞘翅目昆虫同工酶研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
本文就近年来同工酶在鞘翅目昆虫中自然群体的遗传变异和遗传结构,近缘种类的系统发育和进化关系,时间变异及发育阶段的生理生化及行为活动等方面的研究进展进行了概括。 相似文献
45.
为及时准确地掌握作物的植株氮含量(PNC)信息,监测作物生长状况,实现农田氮素施肥的科学管理,以马铃薯为研究对象,首先获取了现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期和成熟期的数码影像,并实测了各生育期的PNC、株高(H)和地面控制点(GCP)的三维坐标。其次利用各生育期的无人机数码影像与GCP结合生成试验区域的数字正射影像(DOM)和数字表面模型(DSM),并从中提取冠层光谱特征和株高(Hdsm)。然后将各生育期提取的Hdsm和数码影像变量与地面实测的PNC进行相关性分析,从中筛选出相关性较好的影像变量和Hdsm作为马铃薯PNC估算模型的输入参数。最后分别基于影像变量和影像变量结合Hdsm利用多元线性回归(MLR)、误差反向传播(BP)神经网络和Lasso回归3种方法构建马铃薯PNC估算模型。结果表明:基于DSM提取的Hdsm与实测H具有较高的拟合度(R2为0.860,RMSE为2.663cm,NRMSE为10.234%);各生育期加入Hdsm,均能提高马铃薯PNC的估算精度和稳定性;各生育期利用MLR方法构建的PNC估算模型优于BP神经网络和Lasso回归。该研究可为马铃薯PNC状况的高效、无损监测提供技术支撑。 相似文献
46.
基于支持向量机回归的冬小麦叶面积指数遥感反演 总被引:16,自引:12,他引:4
利用单一植被指数反演叶面积指数(LAI)时,存在不同程度的饱和性且每种指数只能包含部分波段的信息,该文提出利用支持向量机回归的方法进行叶面积指数的反演,可以用更多的波段信息作为输入参数以提高LAI反演精度。选取冬小麦起身期、拔节期和灌浆期的实测光谱和叶面积指数数据,用统计回归的方法分别建立NDVI-LAI和RVI-LAI模型,用支持向量机回归(SVR)方法分别建立以NDVI、RVI以及蓝、绿、红和近红外4个波段数据作为输入参数的回归预测模型,即NDVI-SVR、RVI-SVR和NRGB-SVR模型。上述5个模型分别利用对应时期的环境星HJ-CCD数据进行验证。结果表明:NDVI和RVI与叶面积指数(LAI)的回归模型预测的结果与实测值的RMSE分别为0.98与0.97;预测精度分别为59.2%与59.3%。以NDVI和RVI结合实测叶面积指数(LAI)训练并预测的结果与实测值的均方根误差RMSE分别为0.71与0.83预测精度分别为70.4%与67.1%。以蓝(B)、绿(G)、红(R)以及近红外(NIR)波段作为输入参数回归并预测的RMSE值为0.42,预测精度为81.7%。通过支持向量机回归预测具有更好的拟合效果,可以输入更多波段信息,提高了叶面积遥感反演精度,对冬小麦的多个生育期均具有较好的适用性。 相似文献
47.
基于互补相关模型和IKONOS数据的农田蒸散时空特征分析 总被引:4,自引:3,他引:1
获取田块内高分辨率农田实际蒸散信息对于精准农业中制定灌溉计划、变量处方实施及评价水分利用效率等具有重要参考价值,将传统方法与遥感结合并生成精细田块尺度的农田蒸散成为当前研究热点方向。本文基于互补相关模型和北京2011年3-6月份间内气象观测数据进行了冬小麦实际蒸散估算,并利用大型蒸渗仪对结果进行了验证和分析。最后将互补相关模型与高空间分辨率遥感数据结合实现了田块尺度农田瞬时蒸散估算,并结合蒸发比率不变法实现了日尺度蒸散扩展。结果表明:在2011年3-6月间试验区内冬小麦总耗水量达到469.12 mm,其中在灌浆期5月份耗水比重最大,占到总量近二分之一;互补相关模型估算精度整体较高,其中在5月份估算精度最高(R2=0.863,RMSE=0.103 mm);扩展后的日尺度蒸散量与实测结果非常一致(R2=0.937,RMSE=0.668 mm)。上述结果表明在没有土壤温、湿度数据及高分辨率热红外遥感数据条件下,仅利用互补相关模型,并结合气象观测数据和高分辨率遥感数据即可估算出精细尺度农田蒸散。 相似文献
48.
宁夏贺兰山蚂蚁及其生态分布研究 总被引:1,自引:0,他引:1
于2007~2008年对宁夏贺兰山蚂蚁的种类和生态分布进行了系统调查,结果表明:分布于宁夏贺兰山的蚂蚁目前共发现26种,分别隶属于2亚科,11属。各种生境所分布的蚁种与植被组成的丰富程度成正相关,与海拔高度成负相关,即海拔越高,植被种类减少,组成趋于简单,所分布的蚁种随之递减。荒漠草地、疏林草地和灌丛3种生境类型中蚂蚁种类最多,其次为典型草地、阔叶林、针阔叶混交林、人工植被、砾石荒滩,针叶林和高寒草甸则最少。根据蚂蚁生态分布特征,并结合植被、地形、地貌运用等级聚类将26种蚂蚁划分为4个生态种组。 相似文献
49.
为揭示盐碱地恢复过程中土壤节肢动物与土壤环境要素的相互关系,采用野外调查和实验室检测相结合的方法,对宁夏银北盐碱苜蓿地6种不同改良措施的盐碱地土壤全氮、速效磷、速效钾、有机质、p H、全盐、碱化度值、土壤温度和土壤水分含量,以及土壤节肢动物群落结构等进行了比较研究。共获得节肢动物10 194头,计31个类群,3纲11目27科,优势类群为前气门亚目和棘跳科,其个体数分别占群落个体总数的75.52%和10.77%;甲螨亚目和等节跳科为常见类群,其个体数占群落个体总数的7.66%和4.29%。不同改良措施对土壤节肢动物类群丰富度没有显著影响,而明显影响土壤节肢动物聚集程度。在土层垂直分布上,呈现表聚性现象。不同改良措施对盐碱苜蓿地土壤节肢动物群落类群丰富度和密度垂直分布影响不显著。灰色关联分析表明,土壤p H、碱化度和全盐对土壤节肢动物的影响最大。多元回归分析表明,影响土壤节肢动物垂直分布的关键土壤因子有差异,在0~5 cm土层,土壤全盐和全氮影响土壤节肢动物类群丰富度,土壤全氮和速效钾影响土壤节肢动物群落的多样性指数。在5~10 cm土层,土壤全盐影响土壤节肢动物类群丰富度,土壤碱化度决定土壤节肢动物群落的多样性指数。 相似文献
50.
基于赤池信息准则的冬小麦植株氮含量高光谱估算 总被引:4,自引:2,他引:2
为了快速、准确地测定冬小麦植株氮含量,利用2014?2015年的冬小麦冠层反射光谱数据构建了16种氮素或叶绿素敏感光谱指数,基于变量投影重要性(variable importance projection,VIP)-偏最小二乘(partial least squares,PLS)-赤池信息准则(Akaike’s information criterion,AIC)整合模型构建了不同生育期植株氮含量最佳回归模型,并用2012?2013年挑旗期数据对模型进行了验证。结果表明:在AIC下,拔节期以4个植被指数为自变量的模型最优;挑旗期以5个植被指数为自变量的模型最优;开花期以4个植被指数为自变量的模型最优;灌浆期以6个植被指数为自变量的模型最优。4个生育期建模的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)分别为0.71、0.86、0.75、0.46和0.23%、0.13%、0.12%、0.15%,以挑旗期决定系数为最大。挑旗期验证集的R2和RMSE分别为0.81和0.41%,预测模型和验证模型均具有较高的估算精度和可靠性,研究结果为选择小麦合适的生育期估算小麦植株氮营养状况提供参考。 相似文献