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61.
固定样地用于中分辨率遥感影像解译精度的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
在总结了中国森林资源连续清查体系现状的基础上,以吉林省第7次森林资源连续清查固定样地资料和吉林省TM遥感影像为基础,对固定样地调查结果与遥感影像分类结果进行了对比,并采用点对点匹配法,分析了固定样地作为遥感影像解译标志时的精度.结果表明,采用固定样地调查与遥感影像分类调查森林资源总体精度较高,森林覆盖率误差仅为-1.04%,而点对点匹配检验时森林类型误差达到52.99%.  相似文献   
62.
基于GF-1影像的普达措国家公园森林地上生物量遥感估算   总被引:3,自引:1,他引:2  
精确估算森林地上生物量有利于掌握森林资源碳储量的分布特征,该研究以普达措国家公园为研究区,基于国产高分一号(GF-1)全色多光谱(Panchromatic Multispectral Sensor,PMS)卫星影像和数字高程数据,提取波段信息、植被指数、纹理信息和地形因子,利用多元线性逐步回归、支持向量机、神经网络和随机森林模型,估算森林地上生物量。研究结果表明,基于GF-1影像构建的随机森林模型的精度效果最佳,决定系数为0.77,均方根误差为27.53 t/hm2;普达措国家公园森林地上生物量为7085614t,平均生物量达136.01t/hm2,表明公园内寒温性针叶林发育完好;海拔3 500~4000m区域森林生物量平均值最高,为126.56t/hm2,与生态保护目标分布范围相符;不同坡向生物量存在差异,阴坡和半阴坡平均生物量高出其他坡向20.48%,立地条件较优。研究结果证实基于GF-1优化的生物量经验模型具有对亚高山天然林地上生物量的估算潜力,对区域森林资源的有效科学管理和维护森林生态环境具有重要意义。  相似文献   
63.
基于MODIS-LAI数据的广西甘蔗物候期提取   总被引:1,自引:0,他引:1  
广西是我国甘蔗最大的种植区和蔗糖产业基地,但多年来因自然灾害导致的产量损失严重。及时、准确获取甘蔗的物候动态,可为区域甘蔗种植结构优化、灾害风险管理等提供科学支撑。本文分别借助Savitzky-Golay滤波、Asymmetric Gauss拟合及Double Logistic拟合方法对广西2014—2018年的甘蔗MODIS-LAI数据进行时间序列重构,并采用动态阈值法识别甘蔗关键物候期的时空变化特征。结果表明:1)上述方法可有效消除广西甘蔗LAI序列的不稳定波动和奇异值,且Asymmetric Gauss和Double Logistic方法的拟合结果较好地弥补了S-G滤波处理中局部曲线值动荡变化的缺点,能更准确地识别甘蔗生长过程;2)三种方法对广西甘蔗的播种-萌芽期、茎伸期、成熟期开始时间识别的RMSE和平均误差均在±15 d内,其中Asymmetric Gauss方法对甘蔗物候期的提取结果最优。综上,时序曲线重构法的抗干扰性能较好,可一定程度上弥补因云雨、复杂地形地貌导致LAI序列的误差,保证广西甘蔗物候信息获取的准确性。  相似文献   
64.
基于无人机多光谱遥感的夏玉米冠层叶绿素含量估计   总被引:1,自引:0,他引:1  
为探讨利用无人机多光谱遥感影像监测夏玉米冠层叶绿素含量的可行性,基于2019年不同施氮水平下(0,105,210,315 kg·N/hm2)夏玉米多光谱遥感影像和田间实测冠层叶绿素含量数据,分析了不同施氮水平下夏玉米冠层叶绿素含量的变化规律,同时选取10种常用光谱植被指数与实测冠层叶绿素含量进行相关性分析,采用与实测叶绿素含量极显著相关的9种植被指数,构建了基于遥感光谱指数的夏玉米冠层叶绿素含量遥感监测模型,并通过精度检验确定最优估测模型.结果表明,施用氮肥能够提高夏玉米冠层叶绿素含量,过量氮肥不能持续提高叶绿素含量,同一施氮水平下不同追肥处理之间叶绿素含量没有明显差异.绿色归一化植被指数与叶绿素含量的相关性系数最高,达到了0.892.采用逐步回归分析方法建立的模型表现最优,决定系数为0.87,均方根误差及相对误差分别为0.15和2.68%.因此,无人机多光谱遥感结合逐步回归模型可以实现田间尺度的夏玉米冠层叶绿素含量的实时监测.  相似文献   
65.
We have developed a set of tools that operate within an aquatic geographic information system to improve the accessibility, and usability of remote‐sensed satellite and computer‐modeled oceanographic data for marine science and ecosystem‐based management. The tools form the Pelagic Habitat Analysis Module (PHAM), which can be applied as a modeling platform, an investigative aid in scientific research, or utilized as a decision support system for marine ecological management. Applications include fisheries, marine biology, physical and biological oceanography, and marine spatial management. The GIS provides a home for diverse data types and automated tools for downloading remote sensed and global circulation model data. Within the GIS environment, PHAM provides a framework for seamless interactive four‐dimensional visualization, for matching between disparate data types, for flexible statistic or mechanistic model development, and for dynamic application of user developed models for habitat, density, and probability predictions. Here we describe PHAM in the context of ecosystem‐based fisheries management, and present results from case study projects which guided development. In the first, an analysis of the purse seine fishery for tropical tuna in the eastern Pacific Ocean revealed oceanographic drivers of the catch distribution and the influence of climate‐driven circulation patterns on the location of fishing grounds. To support management of the Common Thresher Shark (Alopias vulpinus) in the California Current Ecosystem, a simple empirical habitat utilization model was developed and used to dynamically predict the seasonal range expansion of common thresher shark based on oceanographic conditions.  相似文献   
66.
The objective of this study is to present a new application of optical and radar remote sensing with high spatial (∼10 m) and temporal (a few days) resolutions for the detection of tillage and irrigation operations. The analysis was performed for irrigated wheat crops in the semi-arid Tensift/Marrakech plain (Central Morocco) using three FORMOSAT-2 images and two ASAR images acquired within one week at the beginning of the 2005/2006 agricultural season.The approach we developed uses simple mapping algorithms (band thresholding and decision tree) for the characterisation of soil surface states. The first images acquired by FORMOSAT and ASAR were processed to classify fields into three main categories: ploughed (in depth), prepared to be sown (harrowed), and not ploughed-not harrowed. This information was combined with a change detection analysis based on multitemporal images to identify harrowing and irrigation operations which occurred between two satellite observations.The performance of the algorithm was evaluated using data related to land use and agricultural practices collected on 124 fields. The analysis shows that drastic changes of surface states caused by ploughing or irrigation are detected without ambiguity (consistency index of 96%). This study provided evidence that optical and radar data contain complementary information for the detection of agricultural operations at the beginning of agricultural season. This information could be useful in regional decision support systems to refine crop calendars and to improve prediction of crop water needs over large areas.  相似文献   
67.
甘蔗联合收割机由于执行元件的复杂性及液压系统负载的多变性,在作业过程中造成了大量的液压能损失现象.为改善收割机的节能性,在对负载敏感系统的工作原理进行分析的基础上首次提出了将负载敏感技术应用于甘蔗联合收割机的节能观点,并为其负载敏感系统匹配了相关参数.基于AMESim平台的静、动态仿真结果表明,在系统压力达到调压阀设定压力之前,系统的流量仅取决于流量阀的开口而与负载无关,负载敏感阀将根据流量阀的开口自动调节变量泵的排量.在系统压力达到调压阀设定压力之后,系统压力仅取决于调压阀的设定值,而与负载无关,此时负载敏感阀将自动调节变量泵的排量使其恰好与负载的需要相适应,控制过程的压力损失小于1 MPa,从而大大减小了甘蔗联合收割机的液压能损失.  相似文献   
68.
 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   
69.
播期是影响小麦产量与品质的一个重要因素,冬小麦生产管理对播期的及时和准确监测有强烈需求。遥感数据源的日趋丰富及遥感定量化水平的日益提高,为大面积、低成本监测小麦播期提供了可能。本文对冬小麦播期遥感监测的研究进展进行了回顾,系统归纳了当前国内外播期遥感监测方法,分析了目前冬小麦播期遥感监测中存在的问题。推进高时空分辨率遥感数据的使用、强化多尺度传感器遥感数据融合算法的应用、开展冬小麦生长前期不同播期光谱数据的挖掘、探索冬小麦生长前期光谱与上茬作物时序遥感数据的综合及尝试遥感数据与作物模型同化方法的借鉴是冬小麦播期遥感监测的未来发展方向。  相似文献   
70.
为提高冬小麦花期长势遥感监测的精确性与普适性,在集丘陵地、河滩地及平原地为一体的冬小麦种植区域设计了田间试验,利用卫星影像信息结合地面GPS定点试验数据,在分析利用遥感技术监测冬小麦花期LAI和生物量两个主要群体长势指标可行的基础上,对卫星遥感光谱信息与冬小麦花期的主要生理生化指标(叶片叶绿素含量、叶片类胡萝卜素含量、叶片水分含量和叶片氮素含量)进行了综合分析.结果表明,NDVI(归一化植被指数)与LAI、叶片氮素含量和叶片水分含量的相关性较好,RVI(比值植被指数)与生物量和叶片类胡萝卜素含量的相关性较好,GVI(绿度植被指数)与叶片叶绿素含量的相关性较好,且均达到显著水平.说明NDVI、RVI及GVI是较为理想的可用于监测冬小麦花期生理形态指标的敏感遥感指数.进一步以这些敏感遥感指数作为因变量建立了冬小麦花期生理形态指标的遥感监测模型.利用本模型可以反演多个生理形态指标,便于对冬小麦花期的长势情况进行综合分析与判断.  相似文献   
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