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11.
苏伟  姚婵  李颖  张明政  赵国强  刘峻明 《农业机械学报》2021,52(4):190-196;256
针对Sentinel-2卫星影像拥有3个对植被生长状况非常敏感、空间分辨率为20m的红边波段(705、740、783nm),其空间分辨率与可见光和近红外波段10m的空间分辨率不一致,使Sentinel-2影像应用受到限制的问题,基于多光谱多分辨率估计的超分辨率(Super-resolution for multispectral multiresoltion estimation, SupReMe)算法将空间分辨率20m的6个波段重建为10m;以重建后的影像为数据源,耦合PROSAIL辐射传输模型和随机森林模型反演玉米冠层叶面积指数(LAI),并以野外实测LAI验证其反演精度。结果表明,采用SupReMe算法对Sentinel-2影像进行重建后,在保持光谱特性不变的同时提高了影像的空间细节;基于重建影像和原始影像的LAI反演决定系数R2分别为0.70、0.68,均方根误差RSME分别为0.240、0.262。研究表明,利用SupReMe算法重建后的Sentinel-2卫星影像,能够在提高玉米冠层LAI反演空间分辨率的同时提高反演精度,在挖掘高分辨率农作物生长信息方面具有很大潜力。  相似文献   
12.
基于栅格型DEM数据的数字河网水系提取技术为分布式水文模型的建立并应用提供了保障和基础。DEM水平分辨率不仅影响数字河网水系提取的结果,而且直接关系到水文模型计算单元的尺度。采用具有自主知识产权的数字河网水系提取软件DigitalHydro,以淮河史灌河流域黄泥庄站以上为研究对象,分析不同分辨率DEM数据对提取的流域特征的影响的变化趋势。研究表明,随着DEM分辨率的降低,流域地形被坦化,径流汇水长度变小,流域面积有增大的趋势。  相似文献   
13.
DEM分辨率对SWAT模型水文模拟的影响研究   总被引:1,自引:2,他引:1  
以灞河流域为研究区,以DEM的分辨率(30~500 m)作为变量,进行了DEM空间分辨率对SWAT模型水文模拟的敏感性研究。首先,不同分辨率DEM作为输入数据构建SWAT模型并进行模拟,其后将模拟结果与灞河流域马渡王、罗李村水文站的实测流量比对进行相对偏差计算,最终采用均值变点统计方法,以模拟结果的相对偏差为研究对象,探讨分析了DEM尺度效应的最佳尺度拐点。结果表明,DEM分辨率的变化深刻影响着水文模型流域特征的提取,其分辨率的降低会导致流域的最大坡度、平均坡度、河道长度均发生衰减,同时流域形状、子流域数量也会发生不同程度的改变;随着DEM分辨率的逐渐降低(30~150 m),径流模拟的结果与实际流量的相对偏差逐渐增大,但增长幅度不超过11%。当DEM空间分辨率低于150 m时,相对偏差变化并不显著。均值变点法能够很好地识别拟合曲线发生明显变化的拐点,通过统计分析发现DEM分辨率为150 m时即为模拟结果相对偏差变化趋势逐渐由陡变缓的变化最佳拐点。  相似文献   
14.
通过区分明渠非恒定流中对流波与重力波属于不同的物理过程,把渠道非恒定流控制方程进行了变形处理,基于标量有限体积法构建了具备高精度和分辨率的灌溉末级渠系非恒定流数值模型。基于文献数据及野外实测数据,对模型的模拟性能进行了验证。结果表明,构建的模型模拟的斗渠和农渠水位值与实测值之间的平均相对误差为2.8%~4.1%,水量平衡误差不大于0.07%,具备良好的模拟性能,为开展末级渠系布置模式及管理研究提供了可靠的数值工具。  相似文献   
15.
DEM分辨率对产流产沙模拟影响研究   总被引:12,自引:1,他引:12  
地形状况决定流域基本特征,因此在进行流域水文过程模拟时,DEM分辨率会影响流域特征参数的提取,进而影响模拟结果。在研究流域模拟过程中DEM分辨率对流域参数提取及产流产沙模拟的影响,选择黄河下游支流洛河卢氏水文站以上流域为研究区,采用Resizecell技术对1:25万DEM图进行单元栅格处理,分别生成100m×100m、200m×200m、300m×300m和400m×400m四种不同分辨率的DEM图;分别模拟四种情况下1997~1999年流域的产流量与产沙量,进而分析DEM分辨率对模拟结果的影响。研究表明:DEM分辨率对亚流域的面积或个数的提取影响不大,但对坡度值的提取影响较大。其中,400m×400m的DEM与100m×100m的DEM相比,1997~1999年产流模拟结果分别相差9.12%、9.71%、19.52%,产沙量模拟结果分别相差42.25%、43.56%、49.70%。因此,在进行流域产流、产沙模拟时,应进行坡度订正。  相似文献   
16.
基于MRE-PointNet+AE的绿萝叶片外形参数估测算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了准确、高效、自动获取植物叶片外形参数,提出一种基于多分辨率编码点云深度学习网络(MRE-PointNet)和自编码器模型的绿萝叶片外形参数估测算法.使用Kinect V2相机以垂直姿态获取绿萝叶片点云数据,采用直通滤波、分割、点云精简算法对数据进行预处理,通过测定的叶片外形参数反演绿萝叶片几何模型,并计算几何模型的...  相似文献   
17.
利用高光谱遥感数据结合统计建模是当前土壤有机质(SOM)含量高光谱估测的主要方法。为了探讨SOM含量高光谱估测适宜的光谱变换方法和光谱分辨率,以黑龙江省建三江黑土区土壤样本为研究对象,采用SR-6500便携式光谱仪在实验室测量土样的光谱反射率。对土壤光谱数据重采样为1、5、10、20、30、40、50、60、70、80、90、100 nm共12种光谱分辨率,经过Savitzky-Golay光谱曲线平滑处理后,将光谱反射率R进行反射率倒数1/R、对数log R、倒数对数log(1/R)、对数倒数1/log R、一阶导数R′、倒数一阶导数(1/R)′、对数一阶导数(log R)′、倒数对数一阶导数[log(1/R)]′和对数倒数一阶导数(1/log R)′共10种光谱变换;利用多元线性逐步回归(MLSR)和偏最小二乘回归(PLSR)的方法建立SOM含量估测模型。结果表明:(1)1/R和(1/R)′光谱变换对于提高SOM含量估测精度的效果较好,其中1/R光谱变换的SOM含量估测精度R2val均高于0.87,(1/R)′光谱变换的SOM含量估测精度R2val均高于0.90;(2)5、10 nm...  相似文献   
18.
【目的】 以6份不同地理来源的糜子资源为试验材料,基于前期转录组测序获得的1 000对SSR引物,选出200对进行多态性检测,以期构建一批可以准确评估糜子种质遗传差异的分子标记。【方法】 用Primer Premier 5.0软件设计引物,改良CTAB法提取DNA,PCR扩增DNA和聚丙烯酰胺凝胶电泳筛选引物多态性;用PowerMarker 3.25和PopGen 1.32计算遗传多样性参数。【结果】 200对引物中97对呈单态性,80对呈多态性。单碱基序列重复引物有20对,10对具多态性,其重复基元是A(50%)和T(50%)。二碱基序列重复引物有36对,15对具多态性,其碱基重复类型有7种(AG最多,TC、GC和GA次之,CA、TA和AC最少)。三碱基序列重复引物有144对,55对具多态性,其碱基重复类型有24种(GGC、GCG和GCC最多,GAA、GCT和CGC等次之,ACC、AGG、CAG、CGT、AAG、AAC、TCG、CGA、ATT、CAA和CCA最少)。就引物分辨率(Rp)值而言,1—3碱基序列重复引物分别为0.67—4.67(平均2.07)、1.33—4.33(平均2.73)和0.67—4.00(平均1.83)。基于Rp值分析SSR分布频次,发现80个标记分布在5个区间:0—1、1—2、2—3、3—4和4—5,分别包含17(21.25%)、36(45.00%)、11(13.75%)、14(17.50%)和2个(2.50%)。就$\overline{\text{Rp}}$值而言,1—3碱基序列重复引物分别为0.33—0.67(平均0.51)、0.40—0.78(平均0.59)和0.33—0.83(平均0.59)。单碱基序列重复标记共检测到22个等位变异,每个位点为2—3个(平均2.2000),其中8个和2个位点分别具2和3个变异;二碱基序列重复标记共检测到38个等位变异,每个位点为2—3个(平均2.5333),其中7个和8个位点分别具2和3个变异;三碱基重复标记共检测到136个等位变异,每个位点为2—3个(平均2.4727),其中29个和26个位点分别具2和3个变异。就多态性信息含量而言,1—3碱基序列重复引物分别为0.3750—0.5355(平均0.4293)、0.2392—0.7438(平均0.4293)和0.2392—0.7438(平均0.3989)。就多样性指数而言,1—3碱基序列重复分别为0.6365—1.0776(平均0.7497)、0.5623—1.0986(平均0.8339)和0.5623—1.0889(平均0.8312)。【结论】 基于转录组测序结果,检测200对SSR引物的多态性,发现177对(88.5%)可以扩增出完整条带,其中80对具多态性,多态率为40%。  相似文献   
19.
无人遥感飞机在营造林核查中应用可行性的研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
无人遥感飞机具有体积小、易操作、成本低、效率高的特点,通过搭载遥感设备以及全球定位系统可以获得高分辨率的定位遥感数据。无人遥感飞机已经广泛的应用在军事、水利、农业、环境保护等领域,本文对无人遥感飞机在营造林核查方面应用的可行性进行分析和论证。  相似文献   
20.
在遥感影像定义的基础之上,讨论了遥感影像的四个基本特征.对林业工作中常用的中分辨率遥感影像Landsate TM5、中巴资源卫星以及常用的高分辨率遥感影像Spot5、Rapideye、Alos、QuickBird、WorldviewⅠ、WorldviewⅡ等进行了介绍并做了对比分析,总结各种遥感影像的优缺点;并讨论了遥感影像基础数据准备,DOM与DEM参考数据准备以及的遥感影像正射纠正,并以ALOS为例,对算法及图像增强等工作进行了探讨  相似文献   
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