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应用遥感技术提取水稻种植信息是农业遥感的重要内容。GF-1卫星WFV数据为农业信息提取提供了新的途径,面向对象的分类方法是遥感解译的重要方法。本研究以扬州市为研究区域,基于GF-1影像WFV数据,采用面向对象的分类方法,提取水稻种植信息,并实地调查验证试验结果,试图探讨GF-1数据面向对象分类方法在水稻种植信息提取中的可行性与影响提取精度的因素。结果表明,应用GF-1数据,采用面向对象的分类方法能够很好地完成扬州市水稻种植信息的提取,2016年扬州市有水稻种植面积214 524 hm~2,总体精度达到98.5%,Kappa系数0.95,面积精度达97.5%;实地考察能够提高提取精度,地形破碎程度越低,提取精度越高。 相似文献
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为寻求一种比较方便、快捷,高精度的地图缩编的解决方案,结合县域耕地资源管理信息系统建设项目,在ArcMap平台下,采用其二次开发接口ArcObjects组件为基础工具,拓展实现了1:10000比例尺到1:50000土地利用现状图斑的快速、有效、高效缩编,主要涉及土地利用现状图的细小多边形（面积不足上图面积的多边形）合并,狭长地物（宽度不够上图单元的多边形）的破碎和合并两个模块。结果表明,该两个模块能够在保证土地利用现状图图斑缩编质量的同时,很大提高工作效率,提高了作业精度。为1:10000到1:50000土地利用现状图图斑缩编的实现提供了重要的参考和方法。 相似文献
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1984—2014年仪征市农田土壤酸化驱动因素分析 总被引：3，自引：0，他引：3
以仪征市为例,基于1984、1994、2005、2014年仪征市代表性的土壤样品点pH,1984和2014年遥感影像数据,1995—2017年酸雨频率数据,1980—2006年农户施肥数据,分析1984—2014年仪征市农田土壤pH时空变化趋势,并从土地利用方式、酸雨频率和农户施肥行为等3方面解析了农田土壤酸化的驱动因素。结果表明:1984—2014年,仪征市农田土壤pH显著降低,呈现酸化趋势,酸化区域主要集中在仪征市北部和南部;建设用地扩张占用耕地和道路网络建设、酸雨频率变化、有机肥的施用量减少和化肥施用量的增多是造成仪征市农田土壤酸化的主要驱动因素。 相似文献
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不同采样密度对土壤养分空间插值结果的影响 总被引：10，自引：1，他引：9
对江苏省仪征市沿江平原和丘陵地区两种不同地貌类型区内的两个村不同采样密度下5种养分因子(土壤有机质、有效磷、速效钾、pH、有效锌)的空间插值结果进行了分析比较,用标准均方根误差检验不同密度下的插值精度。分析结果表明:同一养分在相近的采样密度下,沿江平原的插值精度要明显高于丘陵地区;同一地区相同养分因子随着采样密度的增大,插值精度也随之提高;沿江平原区采样密度在0.12个/hm2时就基本可以满足对上述5种养分因子评价的要求;而在丘陵地区,除有机质外,其余4个养分因子在采样密度为0.42个/hm2时才能满足养分因子评价的要求,有机质还需要进一步增大采样密度。 相似文献
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