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71.
海洋盐度卫星具有在海洋渔业和耕地土壤水分等领域开展全球遥感监测应用的潜力。[方法]本文从盐度卫星发展现状、海洋渔业和耕地土壤水分遥感应用3个方面出发,对以往盐度卫星农业遥感监测与反演研究进展进行了概述,并对其农业遥感监测应用前景进行了展望。[结果]通过总结认为:在海洋渔业遥感研究领域,盐度卫星应用仍然是以温度、盐度等反演算法研究为主,这些基础性的研究为海洋渔业遥感监测应用提供了必要的因子;在土壤湿度研究领域,盐度卫星的应用相对成熟,基于不同地表覆盖条件下精度分析,开发的适用于土壤湿度产品生产的反演算法,是耕地土壤墒情遥感监测的基础。[结论]在总结当前海洋盐度卫星农业遥感应用进展的基础上,展望了其发展方向,并可为中国新一代海洋盐度卫星的研制提供农业应用依据。 相似文献
72.
采用300 Hz脉冲波断续音在实验室水槽中对许氏平鲉Sebastes schlegeli幼鱼进行音响驯化试验。结果表明:在驯化第15天开始聚集时间减小到2 s,之后到20 d均无大变化;聚集时间从第5天开始整体呈递减趋势,驯化第16天,聚集时间达到最短(16 s);聚集率则逐日增加,驯化第18天,聚集率达到最高,为91%,平均聚集率为83.9%;音响驯化结束10 d后再次放声,许氏平鲉开始聚集时间为3 s,聚集时间为44 s,聚集率为86.3%。由此可见,300 Hz脉冲波断续音对许氏平鲉有明显的驯化作用;许氏平鲉对驯化声音记忆力超过10 d且效果显著。 相似文献
73.
74.
EOS-MODIS卫星数据的农业应用现状及前景分析 总被引:17,自引:0,他引:17
农业是遥感技术应用的一个重要领域。EOS -MODIS卫星的发射为农业遥感提供了又一个重要的信息源。本文详细地分析了MODIS的数据特点及适用领域 ,回顾和评价了MODIS数据在农作物分类、长势和灾害监测、土地利用等领域的应用状况 ,并对MODIS数据在农业中的应用前景进行了分析和展望 相似文献
75.
为了探明牡丹试管苗与大田苗生理指标的差异,揭示影响牡丹试管苗移栽成活的可能因素,以牡丹品种岛锦试管苗和大田苗的叶片及根系作为研究材料,分析了两者根系活力、叶绿素含量、可溶性蛋白含量、可溶性糖含量以及过氧化物酶(POD)、多酚氧化酶(PPO)、超氧化物歧化酶(SOD)和过氧化氢酶(CAT)活性的差异。结果表明:牡丹试管苗与大田苗的生理指标存在很大差异,试管苗的根系活力、叶绿素含量、可溶性蛋白含量以及PPO、SOD活性等指标均比大田苗低,大田苗根系活力为689μg/(g·h),而试管苗仅为141μg/(g·h),但试管苗的POD活性明显比大田苗高,试管苗叶片和根系的POD活性分别为432.37 U/(g·min)、43.89 U/(g·min),而大田苗叶片和根系的POD活性仅为1.76 U/(g·min)和1.61 U/(g·min)。可溶性糖含量和CAT活性未表现出类似的规律。牡丹试管苗移栽成活率低可能与其根系活力、叶绿素含量、可溶性蛋白含量以及PPO、SOD活性较低,POD活性较高有关。 相似文献
76.
77.
茶园套种牧草对作物产量及土壤基本肥力的影响 总被引:4,自引:1,他引:4
我国关于茶园生草和低层套(间)种研究起步很晚且报道甚少,有必要深入研究适宜我国茶园推广应用的低层茶草套(间)种模式。通过3年的田间小区试验,以不套种任何牧草处理为对照,研究了3种不同牧草[百喜草(Paspalum natatu)、白三叶(Trifolium repens)、平托花生(Arachis pintoi)]套种模式对茶青和鲜草产量及其茶园土壤基本肥力的影响。结果表明:3种不同牧草套种模式比对照提高茶青产量6.48%~20.26%,并收获鲜草产量1 352~4 023 kg·hm?2·a?1;3年来逐年减少茶园表土流失厚度幅度分别为25.0%~30.6%、33.3%~38.9%和53.3%~60.0%,并提高茶园土壤pH 9.64%~11.76%、有机质8.23%~76.13%、全氮13.59%~245.63%、全磷3.41%~210.51%、全钾1.37%~9.65%、碱解氮69.63%~109.33%和速效磷11.40%~34.20%;其中,茶园套种白三叶和套种平托花生处理对提高茶叶产量和茶园土壤基本肥力的效果相对更佳,值得在生产上进一步推广应用。 相似文献
78.
基于HJ时间序列数据的农作物种植面积估算 总被引:13,自引:7,他引:13
通过对长时间序列遥感影像的波谱变化特征分析,可以有效地进行农作物种类识别与信息提取,提高农作物种植面积的遥感监测精度。中空间分辨率多光谱遥感影像适合于中国大范围大宗农作物面积监测,也是能够提供稳定时间序列遥感数据源之一。该研究以河北省衡水市为研究区域,采用2011年10月3日-2012年10月24日期间,16景30 m空间分辨率的HJ-1A/B卫星CCD(电荷耦合元件,charge-coupled device)影像月度NDVI(归一化植被指数,normalized difference vegetation index)时间序列数据,针对冬小麦、夏玉米、春玉米、棉花、花生和大豆等主要作物类型,在全生育期波谱特征曲线分析基础上,提取主要作物类型的曲线特征,采用基于NDVI阈值的决策分类技术,进行了农作物种植面积遥感识别,以15个规则的2 km×2 km的地面实测GPS(全球定位系统,global positioning system)样方进行了精度验证。考虑到大豆和花生2种作物的NDVI时间序列特征相似性较高,将这2种作物合并为一类进行分类,并命名为小宗作物。结果表明,冬小麦、夏玉米、春玉米、棉花和小宗作物等5类目标可以有效识别,分类总体精度达到90.9%,制图精度分别为94.7%、94.7%、82.4%、86.9%和81.2%,其他未分类类别精度为85.9%。利用中高分辨率遥感时间序列卫星影像,在大宗农作物时间序列的变化规律分析基础上,可以准确地提取大宗农作物种植面积,在农作物面积资源调查中具有较大的应用潜力。 相似文献
79.
植物冠层分析仪测量作物叶面积指数存在高估或低估现象,不同仪器的测量结果均与真实值存在差异,这种差异除了与仪器有关,还在不同的作物物候期表现出不同规律。本研究使用LAI-2000、Sunscan两种主流植物冠层分析仪测量夏玉米不同生育期LAI,并与LI-3000C叶面积仪实测结果比较。研究发现:当玉米LAI<1时,LAI-2000测量结果高于实际值,Sunscan测量结果与实际值无显著差异;12时,两种冠层分析仪测量结果均低于实际叶面积指数;不同LAI范围内,LAI-2000、Sunscan测量值与实际值的相关系数不同,最高可达0.9778和0.9637,通过建立测量值和实际值的经验关系模型,对仪器测量值进行校正可减少误差。 相似文献
80.
基于遥感的冬小麦长势等级与气象因子相关性分析 总被引:2,自引:0,他引:2
利用遥感数据,以陕西、甘肃两省为例,探讨了冬小麦不同生育期内不同等级的长势状况及其与气温、降水、日照等气象因子的相关性。将冬小麦的生长发育过程分为7个不同的生育期,借助植被指数NDVI,利用GIS空间分析方法,分析了不同生育期内作物生长发育动态变化状况;探讨了2011—2012年不同生长发育期内,不同等级的冬小麦长势状况与同生育期、前一生育期及生育期内累计温度、降水、日照时数等气象因子的相关性。结果表明,2011—2012年,陕西、甘肃两省冬小麦长势在空间上呈现越冬前较好,越冬期略变差,之后恢复变好的状况,但同时存在时空分布差异。相关分析结果表明,就平均来说,无论冬小麦长势状况如何,冬小麦长势和累计降水之间的相关性都大于同期和前一生育期的相关性,显示了降水在冬小麦整个生育期内的重要性;温度对冬小麦的影响根据冬小麦长势等级的不同而不同;日照方面,不论冬小麦长势等级如何,各种不同等级的长势都和累计日照时数相关关系最大。研究同时表明,长势好和长势差的冬小麦对降水较为敏感,而温度在整体上对长势正常的冬小麦影响较大。 相似文献