中国温带草地草畜平衡动态监测系统的研究     

李博  史培军  林小泉 《干旱区资源与环境》1993,(Z1)

<正> 中国温带草地约350万平方公里,它是重要的放牧畜牧业基地,这里四季分明,草地季节动态明显,牧草生长呈单峰型;冬季漫长,枯草期达半年以上。由于年际间降水变率大,导致草地初级生产力上下波动,一般波动幅度达±15%以上,遇极端年份达±200%或更高。随着畜牧业的发展,放牧压力日增,导致大面积草地退化,生产力下降、草  相似文献   

蔬菜作物的田间估产     

严渐子 《中国蔬菜》1994,1(6):24-0

蔬菜作物的田间估产严渐子（江西农业大学园艺系南昌３３００４５）本文应用统计学原理，就蔬菜田间抽样技术、估产方法及缺株估计等方面作一介绍，以供参考。一、田间抽样技术蔬菜田间试验和大田生产，在没有条件进行全田测产时，可以通过样本测产来估计全田产量。抽样技...  相似文献   

遥感估产短训班结业     

《中国农业大学学报》1985,(2)

北京农业大学全国农业遥感培训与应用中心接受国家经委的委托,于元月21—26日为中央气象局小麦遥感估产协作组,举办了为期六天的遥感估产短训班。由于时间紧,任务急,遥感中心的有关同志积极动员,全力以赴,除赶编教材、组织讲课和准备实习外,还专门安排人员做好接待工作。  相似文献   

基于双变量同化和交叉小波变换的冬小麦单产估测     

张悦  王鹏新  陈弛  刘峻明  李红梅 《农业机械学报》2023,54(4):170-179

为进一步提高陕西省关中平原冬小麦产量估测的精度,利用集合卡尔曼滤波算法(EnKF)将CERES-Wheat模型模拟的0～20 cm土壤含水率和叶面积指数(LAI)与遥感观测的条件植被温度指数(VTCI)和LAI进行同化,同时利用交叉小波变换分析冬小麦各生育时期同化VTCI和LAI与产量之间的共振周期,通过计算小波互相关度获得各生育时期同化VTCI和LAI的权重,进而构建基于加权VTCI和LAI的冬小麦单产估测模型。结果表明,在样点尺度,经过EnKF同化的VTCI和LAI能够综合表达模型模拟值和遥感观测值的变化趋势;在区域尺度,无论是否同化,经过交叉小波变换的各生育时期VTCI和LAI分别与产量之间存在特定的共振周期,同时发现,同化有助于对关键生育时期的特征提取;相较于未同化构建的估产模型,经过同化构建的估产模型的归一化均方根误差为13.23%,决定系数为0.50,平均相对误差为10.58%,精度略有提升,且估测产量的分布与统计产量的分布更为一致,因此认为将同化与交叉小波相结合构建的双变量单产估测模型精度更高,可为进一步实现高精度的区域产量估测提供研究基础。  相似文献   

基于作物生长模型与机器学习算法的区域冬小麦估产     

马战林  文枫  周颖杰  鲁春阳  薛华柱  李长春 《农业机械学报》2023,54(6):136-147

为精准、高效、实时地实现区域冬小麦产量估算,以河南省鹤壁市淇县桥盟乡石桥村为研究区,基于分辨率10 m的Sentinel-2多时相光学遥感影像,利用集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman filter, EnKF)算法同化PROSAIL辐射传输模型反演的多期叶面积指数(Leaf area index, LAI)到PyWOFOST作物生长模型中实现一定数量不同长势单点产量的估测,最后利用建立的机器学习模型和面域数据反演区域冬小麦产量,实现作物生长模型与机器学习算法的应用耦合及一种新的区域冬小麦估产模式。研究基于Sobol参数敏感性分析法量化对贮藏器官总干重质量(Total dry weight of storage organs, TWSO)与LAI_max的敏感性参数,并基于反演的多期LAI和粒子群优化(Particle swarm optimization, PSO)算法优化与LAI_max相关的TDWI、TBASE、CVS、CVL敏感性参数,将其输入到PyWOFOST模型中,利用EnKF算法和时序LAI数据调整对TWSO相关的AMAX...  相似文献   

利用有效积温提高冬小麦估产精度的研究   总被引：2，自引：0，他引：2  

陈艳玲  顾晓鹤  董燕生  胡圣武  张秋阳  赵静 《麦类作物学报》2014,34(8):1130-1135

为探索如何利用冬小麦生长过程中的积温信息来提高遥感估产的准确性,以2009-2010和2012-2013年2个冬小麦生长季的田间试验数据为基础,利用有效积温和植被指数(NDVI)构建冬小麦当季估产指数INSEY(In-season estimate of yield)和INSEY-CGDD(In-season estimate of yield-cumulative growing degree days),分别用NDVI、INSEY和INSEY-CGDD与实测产量建立估产模型,并比较分析3类估产模型的精度。结果表明,3个变量与实测产量均成指数关系,其中INSEY-CGDD模型的精度最高(R2=0.59),预测能力最优,其次是INSEY模型(R2=0.55);而NDVI模型的精度最低(R2=0.35),预测能力最差。因此,在冬小麦估产模型中引入有效积温调整参数,可有效提高遥感估产模型精度。  相似文献   

基于MODIS-NDVI数据的甘肃临夏州的春小麦遥感估产     

李飞  杨小平  毛晖 《陕西农业科学》2014,60(10):74-77

以甘肃省临夏州所包括的8个县市为研究区域,应用遥感手段,采用8个年份的250m分辨率的MODIS-NDVI遥感数据,经过低通滤波技术进行平滑处理后对春小麦进行估产。研究选用了春小麦关键生育期月NDVI数据范围为0.2~0.8,相关处理后,建立起其与小麦产量的关系。最后采用逐步回归方法建立春小麦关键生育期月NDVI与冬小麦产量间关系的估产模型。获得实测春小麦产量数据,选取某一年份的NDVI数据对建立的估产模型进行精度检验,结果表明,估产的相对误差在-3.93%~4.72%之间。表明,经过低通滤波技术平滑后的作物关键生育期内MODIS-NDVI遥感数据用于春小麦估产,其方法精度较高,具有一定的可行性。  相似文献   

冬小麦遥感估产回归尺度分析   总被引：4，自引：2，他引：2  

陈联裙  朱再春  张锦水  张群  潘耀忠 《农业工程学报》2010,26(13):169-175

将统计业务和遥感估产结合起来,以北京市统计局提供的实割实测产量数据作为野外样方,利用抽样村和地块两种尺度的实测数据,用抽样村整体回归、地块整体回归和地块分层回归3种方法进行遥感估产,将所得结果与北京市统计局发布的统计单产从不同级别进行比较分析。结果表明,利用抽样村和地块两种尺度的实测数据进行回归估产都可以得到高精度的市级单产;在区县级别上利用地块尺度的实测数据进行估产得到的区县级单产精度高于抽样村尺度;在村级上利用地块实测数据进行单产预测能够较抽样村尺度更好的反映实际单产,模型更加稳定。因此,利用地块尺度的实测产量数据建立整体回归和分层回归模型都是可行,有效的,可以得到小区域尺度高精度的单产结果。  相似文献   

北疆典型牧区草畜平衡动态监测生产力估产模型的初步研究     

李雪锋  哈文光  锡文林  闫凯  靳发兰 《草业与畜牧》2012,(7)

应用MODIS／TM数据初步探讨了北疆典型牧区草畜平衡遥感监测估产模型的建立，认为：在低盖度荒漠带草地，NDVI受土壤基质影响大，获得的相关系数普遍较低，采用线性模型能很好地反映牧草产量的变化；对于中、高盖度草场的草原类型，产量与NDVI的线性与非线性相关性都较好，采用指数模型能很好地反映牧草产量的变化。  相似文献   

应用NOAA/AVHRR遥感资料对阿拉善草地进行动态监测的研究   总被引：3，自引：0，他引：3  

张学勇 《甘肃农业大学学报》1997,32(3):252-256

应用ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ遥感资料对阿拉善地区的６个荒漠类草地进行了生长季内的动态监测。结果表明，应用ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ遥感资料对阿拉善荒漠进行动态监测是可行的而且是必要的；提出了以“面”取样，“面”与“面”样本区配的建模方式，克服了以往建模方法中样本间“点”对“点”不能很好匹配的缺点。  相似文献