基于Landsat和MODIS数据融合的农牧区NPP模拟

天山北坡是中国重要的农牧业发展基地,利用遥感数据准确获取植被净初级生产力(Net primary productivity,NPP)的时空信息,对于合理分配农牧业草地资源具有重要意义。由于受到天气影响及卫星传感器受到时间分辨率和空间分辨率的限制,获取既具有中空间分辨率、又具有高时间分辨率的遥感数据比较困难。本文基于中空间分辨率Landsat 8 OLI数据与高时间分辨率MODIS数据,采用遥感数据时空融合STARFM算法,获取中空间分辨率和高时间分辨率序列的遥感数据,以天山北坡中段区域为实验区,结合CASA模型,对区域内植被NPP进行模拟。结果表明,2016年内8个时期,融合后的NDVI数据与对应时刻的Landsat 8 OLI NDVI数据的相关系数不小于0.759,偏差在0.006 2～0.009 4之间,均方根误差在0.074～0.135之间;利用融合数据与CASA模型协同模拟的NPP具有良好的空间细节信息,NPP模拟值与野外实测值决定系数R~2为0.860 1,表明两者具有较好的相关性。本研究为多源遥感影像融合技术与光能利用率模型协同模拟NPP提供了新的思路。     

基于机器视觉的马铃薯晚疫病快速识别

晚疫病是马铃薯的一种严重病害,可造成减产甚至绝收。因此马铃薯晚疫病的识别与控制对提高其产量有非常重要的意义。该文基于机器视觉技术对马铃薯叶部晚疫病进行检测,根据马铃薯叶片上晚疫病斑的颜色、纹理和形状特征参数的不同,提取叶片表面的特征参数,并建立数学模型对病害程度做出评价。在RGB、HSV颜色空间中,根据马铃薯叶片在患病早期叶片颜色发生变化且与健康叶片不同,利用颜色特征,建立马铃薯晚疫病的无病和患病模型,该模型对马铃薯患病早期的识别率为67.5%。利用灰度共生矩阵,采用纹理统计参数进行病害等级评价,用熵值和能量值描述晚疫病的严重程度,纹理特征对患病程度的识别率比较稳定,对患病中期与后期的识别率分别为72.5%与80%。利用形状特征的相对特征,根据病斑面积比进行晚疫病诊断,该方法对马铃薯叶片晚疫病患病后期的诊断取得较好效果,识别率为90%,但由于叶片患病早期的病斑面积小且分散,识别难度大,识别率仅为50%。针对颜色、纹理及形状特征在识别马铃薯叶片晚疫病时的优势与局限性,提出颜色纹理形状特征结合的识别方法,对患病中期与后期的识别率分别为90%和92.5%。通常马铃薯晚疫病的理化值检测法耗时数天,但利用机器视觉识别马铃薯晚疫病患病情况非常快速,根据颜色特征进行病害识别的时间约为4 s,纹理特征识别的时间为7 s,形状特征特征识别的时间为3 s,综合颜色纹理形状特征的识别由于计算量较大,识别时间为9 s。该研究可为基于机器视觉的马铃薯晚疫病的快速检测提供理论依据。     

土壤游离氧化铁高光谱特征与定量反演

【目的】建立基于可见-近红外光谱的土壤游离铁精确预测模型,简单、快速、经济地预测土壤游离铁,有助于研究土壤发生和分类。【方法】采集广西壮族自治区的铁铝土、富铁土、淋溶土和雏形土等82个旱地土壤剖面的B层土壤,进行室内土壤化学分析、光谱测定,分析不同光谱变换后的光谱反射率与土壤游离铁含量的相关性。基于特征波段利用偏最小二乘回归(PLSR)和逐步多元线性回归(SMLR)法建立土壤游离铁含量光谱预测模型,通过决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和相对预测偏差(PRD)确定最优模型。【结果】土壤光谱曲线分别在457、800和900 nm波段附近有明显的游离铁吸收和反射峰特征;土壤游离铁含量与原始光谱反射率呈负相关;原始光谱经过微分变换后,游离铁含量与光谱反射率相关性显著提高;基于400～580和760～1 300 nm特征波段和一阶微分光谱变换的SMLR模型预测精度最高,其验证集的R2和RPD分别为0.85和2.62,RMSE为8.41 g·kg~(-1)。【结论】将可见近红外光谱技术应用于土壤游离铁含量高效快速地预测具有良好的可行性。广西旱地土壤光谱反射率与土壤游离铁含量具有高度的相关性,应用逐步多元线性回归方法可以很好地建立土壤游离铁含量反演模型。     

基于RNMU的多源星载SAR影像融合与土地覆盖分类

为充分利用多时相、多极化SAR数据在不同土地覆盖类型中的后向散射特性,将递归非负矩阵下近似(Recursive nonnegative matrix underapproximation,RNMU)算法引入多源SAR数据的融合,并利用融合后的SAR影像实现较高精度的土地覆盖分类。融合过程中,在根据不同模式SAR影像特点进行多源SAR影像预处理的基础上,基于RNMU算法通过对多个输入SAR影像进行矩阵分解及迭代最优矩阵求解,得到融合影像。为验证融合后SAR影像在土地覆盖分类中的应用效果,以吉林省大安市为研究区,对多时相Sentinel-1的VV/VH双极化SAR数据和高分三号(GF-3)的HH/HV双极化SAR数据进行了基于RNMU的影像融合,并利用融合后的SAR影像进行研究区主要土地覆盖类型分类。实验结果表明,基于RNMU融合影像的土地覆盖分类总体精度达93. 11%,Kappa系数为0. 86,与Gram-Schmid(G-S)融合方法相比,分类总体精度提高了6. 83个百分点,Kappa系数提高0. 12。多源SAR融合为SAR影像融合提供了有效手段,为土地覆盖分类提供了更多高精度的数据资源。     

甜玉米‘闽甜208’的生育特性与群体结构分析

多年生育特性观测表明,‘闽甜208’甜玉米春播采青生育期86-90d,秋播采青生育期73-76d,生育动态呈现苗期弱,中间旺长稳定期短,后期早衰快的生育特性,栽培上要注重精细播种,各项田间管理要及时到位。群体结构试验表明,‘闽甜208’叶面积系数（LAI）及叶片净同率（NAR）较高,峰值持续时间较长,大喇叭口至抽雄期LAI对NAR影响最大,通过密植保证一定的总粒数,增加抽雄后群体叶面积及干物质积累,提高成粒率,是高产的关键措施,适宜种植密度为4.95万-5.40万株·hm-2。     

阜平表壳岩的地质特征

依据野外调查资料和室内化学分析，组建了阜平表壳岩的填图单元，单元分为阜平表壳岩上部和阜平表壳岩下部岩石。上部岩石原岩为沉积岩，属角闪岩相，无紫苏辉石，具有变余沉积层理和韵律构造，塑性变形差，从下到上可见片麻岩、浅粒岩、大理岩、斜长角闪岩的大韵律，角闪岩中还见小韵律；上部表壳岩的斜长角闪岩中SiO2、CaO、Mg0的含量均高于下部1％左右。下部岩石原岩为火山岩，见变余火山杏仁状构造和枕状构造，为麻粒岩相，含紫苏辉石，塑性变形强烈，原岩构造保留较少。上下岩石无直接接触关系，从下部岩石中测得Rb-Sr全岩同位素年龄为2700～2900Ma，属太古代岩石。     

濒危植物穗花杉生物学、生物普特性研究

穗花杉是第三纪残遗、濒危物种,曾广布于欧亚大陆,现仅间断分布于我国南方中山地带,地跨北热带、亚热带和温带.以湖南绥宁县神坡山和江华县大锡乡穗花杉林为重点,对国内主要分布区进行了调查,对穗花杉的分类,生物学与生态学特性,地理分布,群落特征与演替规律,繁殖与保护利用等进行了深入的研究,认为将其置于红豆杉科,并单独将穗花杉属成立一个族较为恰当.该树生长缓慢,结种量少,雌树少、雄树多,对生境要求严格,所以种群数量少,一般呈零星分布状态.采用在半自然生境育苗和种植的方式进行适地保护,简单、经济、效果好.     

噪声环境下木材纹理分类的研究

为了实现木材分类识别的自动化,应用灰度共生矩阵建立了木材纹理的参数体系,并进行了分类研究。首先在无噪声的环境下提取了木材的共生矩阵纹理原始特征参数,并对其进行特征选择,进而建立了木材纹理参数体系。对该参数体系进行噪声适应性测试的实验结果表明,无噪声情况下样本识别率为87.50%;0.2%￣1.0%椒盐噪声环境下样本识别率范围为87.00%￣88.00%。表明该参数体系具有良好的抗击噪声能力和一定的工程实用价值。     

银杏雄株开花生物学特性的研究

对从泰安和郯城共５０５０株银杏雄株中筛选出的２６个优良单株的开花生物学特性进行了研究。这些单株具有花期长、花粉量大及花粉生活力强等特点。相关分析和方差分析结果表明,随海拔高度的增加,花期逐渐延长,但小孢子叶球数／短枝下降。每米长枝上的短枝数最高达４５个。短枝长与小孢子叶球数／短枝呈极呈著的正相关。３年生枝段短枝开花率最高,达９６％。每个短枝上小孢子叶球数最高达６４５个,每个小孢子叶球最多含花药５８个,每个花药含有花粉粒最高达２３×１０４个,平均每个小孢子叶球含花粉粒达６５×１０４个。１４＃单株出粉率达６８３％。一株４５年生雄株可产花粉１６５ｇ。花粉生活力平均为９２％。授粉后座果率９０％,有胚率９１％。     

Impacts of fractal features of soil on moisture infiltration capacity of typical stands in Jinyun mountain of Chongqing city

The soil structure was expressed with fractal dimensions of particle size distribution (PSD), aggregate size distribution (ASD), and soil pore size distribution (SPD). The effect of soil fractal features on soil infiltration velocity and process was studied. The result of the fractal feature shows that fractal dimensions of PSD are obviously greater than those of ASD and SPD, and in different soil genetic horizons, the fractal dimension of ASD has the greatest variability, and shows a downtrend on the top-to-bottom genetic horizon. According to the soil infiltration process curve, the infiltration process was divided into three phases: (1) the initial phase (0–5 min), (2) the transition phase (5–30 min), and (3) the stable phase (30–180 min). In the initial phase of infiltration, the soil structure of soil genetic horizon A was the major influencing factor; in the transition phase of infiltration, the pore distribution of soil horizon AB and soil structure of horizon B were the major influencing factors; in the stable phase of infiltration, the soil structure of horizon C was the major influencing factor to the infiltration velocity. Soil infiltration process is influenced comprehensively by soil PSD, ASD, and SPD. In the overall soil water infiltration, the infiltration in shrub forest land was much faster than that in other land uses, and in the initial infiltration phase, arable land soil infiltration was much faster than that in forest land, and in the stable infiltration phase, the infiltration velocity in forest land was faster than that in arable land. __________ Translated from Journal of Beijing Forestry University, 2006, 28(3): 73–78 [译自: 北京林业大学学报]