基于RS的河南省赵口灌区小麦最佳配水量计算

应用河南赵口灌区的遥感影像数据,获得该区的NDVI、LST等影像指标。采用植被温度指数法,通过ENVI遥感影像处理软件,得到植被条件指数、温度条件指数和干旱指数(DI)。将研究区划分为5个干旱等级,根据DI指数制作赵口灌区干旱等级分类图,计算该时期土壤含水量。分析计算小麦各生育阶段作物需水量,与该阶段土壤含水量对比计算各种干旱类别区域的配水量。     

宁夏引黄灌区土壤含水量蒙特卡洛方法检测的研究

为探讨利用土壤图像灰度和蒙特卡洛方法结合测量土壤含水量的可行方法,以宁夏引黄灌区为研究区,采集土壤图像样本提取灰度数据,分析土壤图像灰度的概率分布,构建以土壤图像灰度值为输入土壤含水量为输出的数学模型,采用蒙特卡洛方法测量土壤含水量,对所得土壤含水量检测值与实测值进行精度验证对比。试验结果表明:(1)用蒙特卡洛方法测量土壤含水量,减少了复杂非线性模型的分析,减少计算一些附加的一阶或高阶灵敏度系数,降低计算量。(2)测量的精度取决于蒙特卡洛试验次数,当增加蒙特卡洛试验次数,土壤含水量测量值越精确。(3)对蒙特卡洛法所得测量值进行克里格插值制图分析土壤含水量的空间分布格局,从仿真结果看较为符合研究区土壤含水量的实际状况。     

基于热红外遥感影像的玉米田间土壤水分反演研究

土壤水分监测对掌握农作物的生长状态至关重要。本研究为了在玉米作物的主要生育期有效地反演田间土壤含水量。本文以无人机平台获取的热红外遥感影像作为数据源,基于热惯量法反演田块尺度的土壤含水量。通过建立土壤热惯量与土壤含水量之间的线性回归模型,在试验田进行模型精度验证。结果表明,在实际农田环境中基于热惯量方法反演土壤含水量时,随着灌溉水平的提高其反演精度先升高后下降。模型在不同灌溉水平下反演土壤含水量的精度验证结果为:R~2=0.71,RMSE=3.09%。热惯量法具有较高的土壤含水量反演精度,为基于无人机热红外遥感田间土壤含水量监测提供了参考。     

栾城农田土壤含水量时间统计特性的初步分析

应用传统统计学的原理和方法,对2002-2008年栾城站土壤含水量的长系列实测数据进行了统计计算,得到了地表以下不同深度土壤含水量的月均值珡X和变差系数Cv。根据计算结果,初步分析了栾城农田不同深度土壤含水量的统计特征和变化趋势。结果表明:土壤含水量的月均值在年内的变化曲线大体上呈"∽"形,且土壤含水量数值在4-6月的离散程度较强,而在其余月份较弱;由于受气象条件的影响程度的逐渐减弱,各个季节的土壤含水量的月均值随着深度h的增大而趋于相近。     

基于蒙特卡洛方法的土壤含水量检测技术研究

提出基于蒙特卡洛方法和数字图像处理结合的土壤含水量检测技术,摄像头采集土壤图像,对采集的土壤图像进行处理、提取土壤图像灰度平均值,建立土壤图像灰度与土壤含水量关系的数学模型,应用蒙特卡洛方法计算土壤含水量。试验结果表明,用蒙特卡洛方法测量土壤含水量,减少了复杂非线性测量模型的分析,减少计算一些附加的一阶或高阶灵敏度系数,当使用足够多的蒙特卡洛试验次数,可获得土壤含水量的最佳估计值,使得土壤含水量检测值与真实值之间的误差很小,为土壤含水量的检测提供技术参考。     

基于Sentinel-1A数据和BP神经网络的裸露地表土壤含水量反演研究

土壤含水量是影响水文循环和气候变化的重要参数，相比于光学遥感，雷达遥感不受云、雨等气象因素影响，可以实现全天时、全天候的连续观测，是大范围获取土壤含水量信息的有效手段。为研究裸露地表雷达后向散射信号的影响因素和变化规律，探讨利用Sentinel-1A雷达数据反演裸露地表土壤含水量的方法，在南阳盆地典型农业区进行了观测试验。首先利用微波散射模型—AIEM理论模型模拟不同雷达入射角度、地表均方根高度、相关长度、以及土壤含水量参数下的雷达后向散射系数，分析各参数对雷达后向散射系数的影响。进而采用实测数据和模拟数据训练BP神经网络模型(Back Propagation Neural Network,BPNN)，以实现对裸露地表土壤含水量的反演，并对其反演精度进行验证。结果表明：在特定入射角下，地表粗糙度对土壤含水量反演精度的影响不可忽略。不同极化方式下，BPNN模型与AIEM理论模型对微波后向散射系数模拟值的R²达到0.99以上。采用野外实测数据对BPNN模型反演土壤含水量的精度进行测试，结果显示，模型预测值与实测值之间的R²为0.72,RMSE为0...     

基于MODIS数据的济南市农田区土壤含水量模型

土壤含水量是监测土壤质量的重要指标,影响到一系列战略物资的生产,是旱涝等自然灾害发生的指示因子。以2011年4月下旬济南市农田区的MODIS遥感影像为基础,采用植被供水指数法反演土壤含水量,结合野外同步实测数据,建立土壤含水量预测模型,并利用实测和气象数据进行精度检验。结果表明,该模型预测结果与实际情况吻合度较高,模型具有一定的参考价值。     

土壤墒情监测方法综述

干旱监测的主要方法包括土壤含水量的中子仪测量法、TDR测量法、湿度计法、称重烘干发法以及几种卫星遥感监测方法等。对各类干旱监测方法存在的问题和发展趋势进行探讨,并提出加强我国干旱遥感监测技术研究的建议,为我国农业旱情监测提供一定的帮助。     

冬小麦计划湿润层土壤实时含水量及根系范围分析

土壤含水量是非充分灌溉研究中的一项重要指标,以冬小麦作为研究对象,基于实时的土壤含水率监测数据,运用Irrimax软件对监测数据进行分析,对土壤含水量、作物根系范围等参数进行了确定,并对灌溉管理系统的经验数据进行了修正.本方法可快速准确地分析冬小麦生长过程中作物计划湿润层实时的含水量和根深等参数,从而为制定实时的灌溉制度提供基础数据和科学依据.     

基于虚拟仪器的土壤含水量动态测量系统的设计

基于虚拟仪器技术的土壤含水量动态测量系统具有操作方便、性价比高、可扩展性强等特点,而且可以完善联网功能实现远程数据传送.为此,构建了土壤含水量动态测量系统的硬件结构,制作了土壤含水量测量端,阐明了土壤含水量动态测量原理,给出了应用LabVIEW开发平台进行软件设计的基本思想,为对土壤的进一步分析和研究提供了参考依据.     

土壤盐碱化遥感监测方法

由于遥感技术获得的信息具有真实客观、及时准确、重复性强等优势。因而，利用遥感技术进行盐碱化监测是进行土壤盐碱化定性、定量和动态分析的重要手段。为此，对目前土壤盐碱化遥感监测的主要方法(直接、间接和综合等方法)及其存在的问题进行了阐述，并展望了遥感监测土壤盐碱化的发展前景。     

农业干旱卫星遥感监测与预测研究进展

干旱是影响农业生产的主要气候因素。传统的农业干旱监测主要是基于气象和水文数据,虽然能提供监测点上较为精确的干旱监测结果,但是在监测面上的农业干旱时,仍存在一定的局限。遥感技术的快速发展,尤其是目前在轨的卫星传感器感测的电磁波段涵盖了可见光、近红外、热红外和微波等波段,为区域尺度农业干旱监测提供了新的手段。充分利用卫星遥感数据获得的丰富地表信息进行农业干旱监测和预测具有重要的研究意义。本文从遥感指数方法、土壤含水量方法和作物需水量方法三个方面阐述了基于卫星遥感的农业干旱监测研究进展。农业干旱预测是在干旱监测的基础上进行时间轴的预测,本文在总结干旱监测进展的基础上,进一步简述了以干旱指数方法和作物生长模型方法为主的农业干旱预测研究进展。     

TM6对遥感主成分分析监测土壤含水率的影响

研究TM6波段对遥感监测土壤含水率的影响。以2003年10月到2005年3月宝鸡峡灌区二支渠土壤含水率实测数据及同步TM数据为基础,将TM数据以TM1-TM5、TM7和TM1-TM7分为两种组合,分别进行主成分分量提取,建立两种土壤含水率监测模型。以2005年6月28日遥感数据为基础,将采用两种模型所得的土壤含水率计算值与实测值进行相关分析及精度分析。结果表明,用TM1-TM5、TM7数据组合所得结果,其精度为57.75%~85.40%。当加入热红外波段TM6后,即TM1-TM7数据组合,最低精度可提高至67.79%~86.35%,明显高于前者,而且,在监测土壤含水率较低或较高的地区时更为敏感。因此,加入TM6波段的遥感主成分分析方法,可望在较高精度水平上监测土壤含水率有广阔的应用前景。     

遥感技术在水文水资源领域中的应用研究进展

遥感数据具有周期短、信息量大和成本低的特点,为水文水资源研究提供了丰富的数据源。详细介绍了遥感技术在水文水资源领域的主要应用研究进展,包括降水、蒸散发、径流与水文模型、地表特征及参数提取、洪涝灾害监测、水土保持、土壤水分与旱情监测、积雪与融雪、水质监测和地下水等方面,展望了今后应用研究的发展方向。     

Future directions for advanced evapotranspiration modeling: Assimilation of remote sensing data into crop simulation models and SVAT models

Soil-Vegetation-Atmosphere Transfer Models (SVAT) and Crop Simulation Models describe physical and physiological processes occurring in crop canopies. Remote sensing data may be used through assimilation procedures for constraining or driving SVAT and crop models. These models provide continuous simulation of processes such as evapotranspiration and, thus, direct means for interpolating evapotranspiration between remote sensing data acquisitions (which is not the case for classical evapotranspiration mapping methods). They also give access to variables other than evapotranspiration, such as soil moisture and crop production. We developed the coupling between crop, SVAT and radiative transfer models in order to implement assimilation procedures in various wavelength domains (solar, thermal and microwave). Such coupling makes it possible to transfer information from one model to another and then to use remote sensing information for retrieving model parameters which are not directly related to remote sensing data (such as soil initial water content, plant growth parameters, physical properties of soil and so on). Simple assimilation tests are presented to illustrate the main techniques that may be used for monitoring crop processes and evapotranspiration. An application to a small agricultural area is also performed showing the potential of such techniques for retrieving evapotranspiration and information on irrigation practices over wheat fields.     

遥感多光谱成像在解析土壤成分方面的研究进展

土壤中营养成分的变化关乎农业的生产质量,其中水分、有机质、氮、磷、钾等养分信息是土壤肥力的关键,因此获取农田土壤成分信息对农田管理有重要意义。传统土壤检测方法烦琐复杂、费时费力、效率低下,难以满足现代农业发展的需要。随着遥感技术的不断发展与成熟,基于低空尺度的农业无人机和基于高空尺度的卫星平台弥补了地面监测的空缺与不足,飞行器搭载的多光谱传感器在土壤信息的快速、无损、实时获取领域表现出巨大潜力。介绍了多光谱技术特点,概括了遥感多光谱成像技术检测土壤成分的一般步骤,重点阐述了多光谱技术在检测土壤有机质、水分、盐分等方面的研究进展,探讨了遥感多光谱技术在解析土壤成分中涉及的主要方法,最后对农业遥感多光谱成像解析土壤成分进行了思考与展望。      

基于无人机多光谱遥感的土壤含水率反演研究

为研究无人机多光谱遥感技术对裸土土壤含水率的大范围快速测定和最佳监测深度的确定,以杨凌地区粘壤土为试验材料,分别配制成2种不同深度(5 cm和10 cm)、含水率为3%~30%的土壤样本。用无人机搭载多光谱相机对土样连续监测3 d,监测时刻均为15:00。采集6个波段(490、550、680、720、800、900 nm)处的土壤光谱反射率,同时对2种不同深度的土壤样本表层(约1 cm)含水率和整体含水率进行测定。分别采用偏最小二乘回归法、逐步回归法和岭回归法,建立不同波段光谱反射率因素反演土壤含水率的回归模型,并分析其定量关系。试验结果表明,逐步回归预测精度最佳,决定系数(R2)分别为0.775、0.764、0.798、0.694,而预测均方根误差(RMSE)分别为0.028、0.042、0.037、0.038;其次为岭回归法;偏最小二乘法的预测精度最低。综合比较得最佳回归方法为逐步回归法,最佳监测深度为土壤表层(约1 cm),其次为5 cm深度,最后为10 cm深度。     

基于无线网络的远程墒情监测系统设计与实现

为构建信息化的墒情监测网络,设计了一种基于串口无线模块、GPRS和短信3种通信模式的远程墒情监测系统,该系统采用图形化的方式实现对多种数据传输方式的墒情自动监测站的数据监测。为了满足多种墒情监测环境下系统的可靠性,采用Modbus RTU方式实时读取监测数据,采用短信方式和网络通信方式定时读取监测数据。通过对土壤墒情和...     

基于无人机-卫星遥感升尺度的土壤水分监测模型研究

土壤水分是研究土壤-植物-大气循环系统中能量与物质交换的关键,通过尺度转换方法将无人机遥感数据上推以修正卫星数据,可有效改善卫星遥感反演模型精度。本文以河套灌区为研究对象,分别采用重采样和TsHARP升尺度法,引入多元线性回归(MLR)、BP神经网络(BPNN)和支持向量机(SVM)算法构建不同土壤深度下无人机-卫星升尺度土壤含水率反演模型。研究结果表明：重采样升尺度法在不同土壤深度下模型整体精度由高到低依次为SVM、MLR、BPNN,其中在土壤深度0～60 cm下采用SVM模型最优,R²达到0.571,RMSE为0.022%;TsHARP升尺度法在不同土壤深度下模型整体精度由高到低依次为BPNN、SVM、MLR,其中在土壤深度0～60 cm下采用BPNN模型最优,R²达到0.829,RMSE为0.015%。与升尺度修正前对应土壤深度模型对比,两种升尺度方法均能明显提高卫星遥感对土壤含水率的反演精度,但TsHARP升尺度法整体优于重采样法;重采样法的R²由0.413提升至0.571,RMSE由0.026%降至0.022%...