加热光纤法同步测定土壤水热参数误差分析

土壤水热参数是研究土壤水热传输的基本物理参数。当前热脉冲探针法（HPP）可同步测定土壤水热参数,但该方法仅限于在点尺度下测定。与其具有相同理论基础的加热光纤法（SPHP-DTS）,可将测定尺度增大至田间千米尺度,但其测定精度尚未得到有效验证。为了探知SPHP-DTS法的误差,本研究进行了SPHP-DTS法与HPP法测定土壤水热参数的对比试验。结果表明,以HPP为标准,加热光纤法测定热导率的精度RMSE为0.13 W?m-1?℃-1。SPHP-DTS法测定的热导率显著高于HPP法,主要原因在于加热光纤时产生的温度效应。通过热导率法测定土壤含水率时,在热导率测定误差的影响下,SPHP-DTS法的测定精度明显低于HPP法。SPHP-DTS法测定土壤水热参数的其他误差来源包括光纤与土壤之间多个界面的接触热阻、光纤的温度敏感性、噪音干扰以及温度梯度驱动下的水分迁移。本研究可为SPHP-DTS法提升土壤水热参数测定精度提供理论参考。     

理化复合参数和神经网络结合的冬小麦长势遥感监测

准确、及时地监测区域作物长势状况对农业规划和政策的制定与调整具有重要的意义。遥感技术作为一种收集大面积作物长势信息的有效手段,正日益受到关注。为提高冬小麦长势遥感监测的准确性和全面性,该研究基于田间实测的冬小麦拔节期地上鲜生物量（aboveground fresh biomass,AFB）、叶面积指数（leaf area index,LAI）、叶片叶绿素相对含量（soil and plant analyzer development,SPAD）和叶片氮含量（leaf nitrogen content,LNC）4种生长相关理化参数,利用熵值法获取各参数权重构建冬小麦理化复合参数（physico-chemical composite parameter,PCCP）。利用显著性检验和籽粒产量数据分析复合参数在量化冬小麦长势方面的性能。然后,以Sentinel-2A作为数据源,分析不同遥感指数与LAI、SPAD、AFB、LNC和PCCP的相关性。选取相关性较高的遥感指数作为反向传播（back propagation,BP）人工神经网络（artificial neural networks,ANN）的输入,建立冬小麦长势遥感监测模型,对PCCP进行估计。评价模型精度并用于监测研究区冬小麦长势分布特征。赋权结果表明,作物物理参数的权重大于生化参数,其中LAI的权重最大,为0.387,AFB和SPAD次之,LNC的权重最小,为0.105;PCCP性能评估结果表明,与单一理化参数相比,PCCP值能更好地揭示作物长势状况的差异,其与最终籽粒产量的相关性更好, 决定系数提高0.035～0.468,均方根误差减少46.2～520.0 kg/hm²;在遥感监测过程中,PCCP比单一理化参数有更好的应用潜力,BP-ANN长势遥感监测模型模拟PCCP精度较高,在测试集中决定系数为0.830,均方根误差为0.080;研究区冬小麦总体长势稳定且分布集中,呈现"中部差,南北好"的空间分布特征。因此,构建作物理化复合参数用于量化作物长势是提高长势监测可靠性和准确性的一种有效方式,可为冬小麦田间管理提供科学依据,服务于发展智慧农业和建设农业强国的战略需求。     

矿区生态监测的地理加权遥感生态指数构建及评价

矿区生态是陆地生态系统的重要组成部分,准确监测矿区生态对保护生态环境、维持生态平衡具有重要意义。遥感技术为矿区生态监测提供了有效手段,针对遥感生态指数（remote sensing ecological index,RSEI）在矿区生态监测中存在监测精度低、针对性弱和指标权重空间上均一化问题,该研究对RSEI进行了改进。首先,考虑矿区特殊的生态成因,在绿度、热度、湿度、干度的基础上加入煤尘污染因子构成矿区遥感生态指数;然后,利用地理加权主成分分析法确定各指标的空间权重,构建了地理加权遥感生态指数（geographically weighted-remote sensing ecological index,GW-RSEI）;最后,以山西省大同煤田为例,基于多期遥感影像对GW-RSEI在矿区生态监测中的有效性、适用性进行了验证。结果表明：GW-RSEI能准确捕捉矿区大气中的煤尘污染,从整体和局部尺度实现了矿区生态的精准监测,有效提高了矿区生态监测的精度;地理加权主成分分析法能够明确表征矿区生态的空间异质性和生态环境变化的空间连续性;2000—2020年大同煤田的GW-RSEI均值分别为0.51、0.48、0.46、0.59、0.56,整体生态环境经历了先恶化后改善的过程,其东南部生态环境变化趋势与整体一致,而西北部生态环境呈现先改善后恶化的变化趋势。研究成果为准确监测矿区生态提供了一种更加科学、有效的方法。     

基于GF-6/WFV卫星遥感的大田冬小麦叶片氮素含量估测

为对大田冬小麦叶片氮素含量（LNC）进行快速、准确及无损监测,通过在江苏省泰州泰兴市、盐城大丰区和南通如皋市布设冬小麦遥感监测大田试验,在获取试验样点冬小麦冠层红光波段反射率（RED_ref）、近红外波段反射率（NIR_ref）和计算的十个光谱指数（RVI、NDVI、DVI、SAVI、OSAVI、MSR、RDVI、EVI2、NLI和SVI）基础上,将12个遥感光谱指标与冬小麦LNC进行相关分析,选出与LNC相关性较好的作为模型输入变量,构建基于BP神经网络的冬小麦LNC估测模型, 并利用GF-6/WFV卫星遥感影像对县域冬小麦LNC的空间分布开展监测。结果表明,12个遥感光谱指标与冬小麦LNC之间存在不同程度的相关性,其中NDVI、RVI、MSR、OSAVI和NLI与冬小麦LNC的相关性较好（相关系数不低于0.65）。将优选的5个遥感光谱指标作为模型输入变量,构建基于BP神经网络的冬小麦LNC估测模型（LNC-BPEM）,模型的估测精度r²=0.866,RMSE=0.246%,ARE=12.9%。将冬小麦LNC-BPEM估测模型和GF-6/WFV影像结合对县域冬小麦LNC的空间信息监测,获得了如皋县域冬小麦LNC的空间分布特征,该区域冬小麦LNC范围在0.9%~2.0%（长势正常）的种植面积为29 693.3 hm²,占冬小麦总种植面积的74%。这说明利用GF-6/WFV卫星的多个遥感光谱指标与神经网络结合建模可有效估测县域大田冬小麦叶片氮素含量。     

基于单片机与电话网的远程测控研究

在很多的行业、部门中,都存在着因为现场与能够处理数据的管理机构隔着较远的距离,或者因为现场无人值守而导致取得的第一手数据无法及时的进行上传,但是,又必须要定时的对部分现场数据进行及时的了解和传送,这样的话对现场的情况就能够起到实时监控或者准时监控的目的。这时,各行业部门中就非常需要得到一种能够满足该项要求的单片机数据采集及远程通信系统来提供可靠的技术支持。     

作物遥感估产的现状及其展望

 总结了国内外作物遥感估产的状况，并对作物遥感的技术集成和便利化服务、数据处理、农业标准化、农学机理、扩大用户需求共4个方面作了展望。     

田间环境参数动态监测系统平台设计与实现

信息技术飞速发展,农业不再是简单的田间的播种、收割农作物,而是对于农作物成长过程的更多的管理。面对多变的天气,及时快速的发现异常,则能够让农户减少损失。本设计是用PHP+MySQL数据库开发的,基于B/S结构的田间环境参数动态监测系统平台,它将网络应用技术运用到农业生产中来,使之能够监测农作物生产环境的动态并及时反馈,让农户能够随时随地查看农场环境信息。通过提供农业相关资讯,环境监测以及农户们交流的服务平台,本平台让农民们可以利用信息技术进行科学化管理,学习更多的技术和知识,最终实现提高单位面积产量的目标。     

利用投影寻踪回归技术进行草地产量预报的研究

本文利用1991～1992年在新疆阜康县不同类型草地上观测的牧草产量、环境因子和卫星遥感资料运用投影寻踪回归(PPR)技术,探讨了草地产量预报的原理与方法,建立了产量预报综合模型,其预报精度达到83.5%以上,并克服传统预报方法的一些不足,科学地提示其内在关系,进而对影响产量预报精度和产量形成的因素进行分析与实验验证。因而研究结果表明利用PPR技术基本实现了科学预报草地产量的目的。     

青海省龙羊峡库区草地资源遥感调查研究

利用 1987年和 2 0 0 0年美国陆地卫星TM数据资料 ,对青海省龙羊峡库区 13年来草地的面积、分布、发展和演变情况进行了调查 ,发现龙羊峡库区天然草地面积 13年中减少了6 984 .0 9hm2 ,平均年递减速率为 0 .14 % ,草地盖度、高度、产量等方面均有不同程度的下降 ,草地盖度平均下降 5 %～ 10 % ,牧草高度下降 3～ 2 8cm ,牧草产量均呈现下降趋势     

应用MODIS-NDVI对草原植被变化监测研究--以锡林郭勒盟为例

利用新一代卫星遥感数据MODIS,进行草原植被专题信息的提取,同时结合地面调查数据,分析2002、2003年5月30日归一化植被指数(NDVI),并根据其分级图,对天然草原植被长势的时间和空间变化特征和变化规律进行研究,从而对引起草原植被发生变化的可能原因,特别是由于禁牧、休牧的影响进行分析评价.