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51.
基于时间序列环境卫星影像的作物分类识别   总被引:17,自引:11,他引:6  
环境星影像具有较高的时间和空间分辨率,利用其时序遥感数据进行作物信息提取优势明显。该文以黑龙江垦区友谊农场作物为研究对象,利用2010年6月至9月共10景HJ-CCD数据进行作物种植分类信息提取。首先,通过SPLINE算法对云影响区域插值去噪,重构时间序列影像数据;其次,通过分析试验区主要作物的光谱和植被指数时序变化特征,构建基于决策树分层分类的主要作物遥感分类模型,成功提取了黑龙江友谊农场大豆、玉米和水稻的种植信息,分类总体精度达到96.33%。同时,将分类结果同基于时间序列植被指数影像的支持向量机和最大似然法分类结果相比较,结果表明,决策树分类效果最好,支持向量机次之,最大似然分类较差。研究表明,通过去云处理后构建的时间序列HJ卫星遥感影像,结合作物的光谱和典型植被指数时序变化特征,借助于决策树分类方法能够有效提高黑龙江垦区主要种植作物分类的准确性和精度。  相似文献   
52.
探讨了高产栽培的肥水条件下,在小麦拔节后期施用多种植物生长物质对倒伏、穗花发育以及产量的影响.结果表明:在对照倒伏严重的地块,喷施麦特(环己烷三酮类植物生长延缓剂)处理可极显著抑制穗下、倒2和倒3节间伸长,全田未发生倒伏且穗花发育正常,较对照增产33.1%;多效唑(三唑类植物生长延缓剂)处理在晚施条件下抗倒伏效果降低,穗花发育明显受到抑制;天宝(增产胺类)、芸薹素(芸薹素内酯类)、爱多收(复硝钾类)和起土产(壳多糖类)处理倒伏程度略轻于对照,而单株穗数和穗粒数显著高于对照.  相似文献   
53.
植物内源激素对小麦叶片衰老的调控机理研究   总被引:15,自引:3,他引:12  
对小麦灌浆期不同叶位叶片的5大类激素含量测定结果表明,正在衰老叶片的乙烯和脱落酸(ABA)含量明显增加,前期和中期的功能期叶片细胞分裂素(玉米素和玉米素核苷,Z+ZR)和赤霉素(GA3)含量较高,生长素(IAA)在功能期和后期衰老的叶片中含量较高。因此可以将这4种激素分为2大类,即乙烯和ABA诱发和促进叶片衰老,另一类的Z+ZR和GA3则维持叶片功能,抑制衰老。但IAA表现了具有前期保持叶片生长发育和后期促进衰老的双重作用,在不同叶片中,春6叶(旗叶)则比较复杂。旗叶与睛相比表现了特殊性,这可能与其特殊的功能有关。  相似文献   
54.
冬小麦抽穗期长势遥感监测的初步研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
小麦抽穗期是其生长的关键阶段,田间群体较大、郁蔽,抵抗力弱,常遇高温高湿天气,也是病虫害多发时期.因此,及时监测小麦抽穗期的苗情长势,是制定和采取科学管理措施的必要前提.有学者曾使用NOAAAVHRR、EOSMODIS数据进行小麦长势监测研究[1~3],由于这些影像的空间分辨率较低,常常造成"同物异谱"或"异物同谱"现象,使得监测精度降低.本研究利用分辨率较高的TM影像数据并结合实地GPS定位调查,试图通过分析TM影像植被指数与小麦抽穗期叶面积指数、生物量以及植株氮素含量的关系,建立上述群体质量指标监测模型,为小麦抽穗阶段的农田精确管理提供信息支持.  相似文献   
55.
棉花黄萎病病情严重度的连续统去除估测法   总被引:5,自引:1,他引:4  
该文利用地面高光谱数据遥感监测棉花黄萎病病情严重度.通过分析黄萎病不同病情严重度下棉花单叶光谱变化特征,筛选对病情严重度识别的敏感波段,利用连续统去除法对光谱反射率进行处理并构建基于光谱特征吸收参量的病情严重度估测模型.红光光谱(650~700 nm)是识别棉花单叶黄萎病病情严重度的最佳波段,且随受害棉叶病情严重度增加,红光光谱吸收波段位置向长波方向移动,吸收波段深度及特征吸收峰面积减小,二者与病情严重度呈极显著线性相关关系.以红光波段特征吸收峰右半端面积为自变量建立的线性模型具有最大决定系数,最小均方根误差,为棉花单叶黄萎病病情严重度估测的最佳模型.研究结果表明,利用高光谱遥感技术能够有效地监测棉花黄萎病病情严重度,为进一步深入研究棉花黄萎病的遥感监测机理提供理论依据.  相似文献   
56.
机器视觉技术广泛应用于鸡蛋感官品质无损检测研究中,快速得到鸡蛋图像边缘有助于高效识别鸡蛋的几何特征参数。借鉴计算机二分法快速解方程的算法,提出用二分法快速检测图像边缘,把对图像的整体研究转换到具体的行图像来研究,利用行图像信息构建了满足二分法求解条件的方程,并把对边缘的检测构造成对方程的求解问题,从而建立了二分法求解鸡蛋图像边缘的理论基础,最后在应用部分给出了详细的程序实现步骤。试验结果表明:该方法可以检测鸡蛋图像边缘,检测效率提高了约20倍,大大加快了检测速度,可为鸡蛋自动化检测提供更高的效率。  相似文献   
57.
基于扫描成像的作物近地高光谱获取与特征分析   总被引:1,自引:1,他引:0  
为了验证自主研制的扫描成像光谱仪(PIS)在近地应用的可行性,该文以小麦、玉米为研究对象,利用PIS近地获取作物冠层和叶片的高光谱图像,在对田间和室内获得的成像数据进行对比分析的同时,探讨了成像光谱采集过程中的影响因素。此外,将PIS获取的成像高光谱与地物光谱仪(ASD)测定的高光谱进行比对研究。结果表明:PIS能准确收集作物的光谱信息,且采集的高光谱数据与ASD具有很好的一致性;PIS在田间采集作物光谱信息时,受氧气吸收的影响,在760 nm处有明显的干扰吸收;PIS除了能反映作物不同叶位叶片、不同器官光谱的差异,还可依据影像提取杂草、土壤对作物冠层光谱的影响程度。上述初步结果为进一步应用PIS进行农作物长势诊断提供了参考。  相似文献   
58.
北京顺义区土壤重金属分布与环境质量评价   总被引:11,自引:2,他引:9  
在北京顺义区采集了412份土壤表层样品,分析了其中7种重金属元素(Cu、Zn、Cr、Pb、Cd、As和Hg)的全量,采用单因子指数和内梅罗指数对土壤环境质量进行评价.结果表明,土样中As、Cd、Cr、Hg、Cu、Pb和Zn含量平均值分别为7.85、0.136、61.47、0.073、22.43、20.38 mg· kg-1和69.75 mg· kg-1,As、Cd、Cr、Cu和Zn含量平均值超过了北京地区环境背景值,但所有元素含量的平均值均未超出土壤环境质量一级标准.土壤中各重金属元素含量Shapiro-Wilk检验和相关性检验结果表明,研究区土壤中重金属Cr呈正态分布,Cd、Cr、Cu、Pb元素与As元素相关性显著.土壤各元素单因子污染指数排序为Zn>Cr>Cd>Cu>Pb>As>Hg,内梅罗综合污染指数平均值为0.745,达到了土壤环境质量评价分级标准Ⅱ级,污染等级为“警戒线”级;菜地、果园、荒地、林地、苗圃、设施农业用地和水浇地的土壤内梅罗指数分别为0.809、0.765、0.720、0.669、0.781、0.786和0.729,表现为菜地>设施农业>苗圃>果园>水浇地>荒地>林地.土壤环境质量总体安全,部分地区土壤重金属污染处于警戒水平.  相似文献   
59.
玉米叶片纤维素含量与冠层光谱特征的研究   总被引:9,自引:2,他引:7  
以株型相近的高赖氨酸玉米“中单9409”、粮饲兼用型玉米“中原单32”和高油玉米“高油115”为供试材料,研究了不同生育时期和冠层中不同高度叶片中纤维素、半纤维素含量的差异及其冠层水平的光谱响应。结果表明:在相同栽培密度和施肥水平下,不同品玉米品种叶片的纤维素、半纤维素含量存在差异,其中以中、上层叶片相差较大,不同品种间同层叶片纤维素含量相差可达34.9%,下层叶片相差较小。通过对同步获取的冠层近红外光谱与叶片中纤维素、半纤维素含量进行相关分析,分别筛选出1420、1450、1490、2100和2270 nm可作为反演纤维素含量的特征波长;而2270、2280和2340 nm可作为反演半纤维素含量的特征波长,达到了显著或极显著水平。  相似文献   
60.
基于WebGIS的重金属污染决策支持系统设计与应用   总被引:7,自引:2,他引:5  
为解决北京周边地区重金属污染造成的食品安全问题,采用J2EE技术和WebGIS技术,在北京生态环境信息管理平台支持下,构建了重金属污染决策支持系统。并在此基础之上,利用GPS掌上电脑进行采样点定位,在野外53个观测点采集530个土壤样品,进行了样点均匀分布设计、检验和观测值正态分布检验。结果表明,采用地统计学空间插值并进行GIS空间分析,对重金属的空间变异分析能够达到较高精度。决策支持系统集成资源环境数据和基础地理数据,已应用于试验区重金属污染分析,并在WebGIS中实现重金属空间变异的可视化表达。  相似文献   
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