农作物遥感识别中的多源数据融合研究进展

农作物遥感识别是地理学和生态学研究的前沿和热点,多源数据在农作遥感识别中日益发挥重要作用。笔者从多源数据融合的角度,归纳了2000年后多源数据在农作物遥感识别中应用的总体概况,系统梳理并提炼了当前多源数据融合的主要融合技术和融合模式。围绕与多源数据融合和农作物遥感识别相关的关键词,在Google学术、ISI Web of Knowledge和中国知网中对2000-2014年间国内外发表的论文进行检索,并统计不同传感器的使用频率及结合方式。研究表明,以提高空间分辨率为目标的多源数据融合和以提高时间分辨率为目标的多源数据融合技术是当前的两种主要方式,可以在一定程度上实现时空尺度的扩展。前者的融合技术包括图像融合、正态模糊分布神经网络模型、成分替换、半经验数据模型融合及多分辨率小波分解等,可以提升遥感数据的空间分解力和清晰度,较好弱化混合像元产生的影响,但农作物光谱信息有一定程度的丢失或扭曲,农作物空间分布局部细节信息与纹理特征依然会缺失;后者的融合技术形式灵活多样,可分为同源数据联合扩展时序的时空优化技术和异源数据联合扩展时序的时空优化技术,其可以有效排除短时间段内农作物生育期交叉,但易受不同遥感数据源间光谱反射率或植被指数转换模型及光谱波段设置差异的影响。在融合模式方面,根据数据类型分为光学数据的融合、光学数据与微波数据的融合以及遥感与非遥感数据的融合,以实现卫星资源优势互补为宗旨,充分挖掘不同类型农作物在遥感数据上呈现的光谱、时间和空间特征差异信息。同样,农作物遥感识别研究中的多源遥感数据融合也存在诸多挑战,在未来一段时间内,完善不同传感器之间的合作、更深层次挖掘融合信息以及多尺度长时间序列的中高分辨率农作物空间分布数据集的需求是多源数据融合的农作物遥感识别研究的重点发展方向和亟待解决的问题。研究结果有助于更好地理解多源遥感数据融合的技术和模式,为摸清多源数据融合在农作物识别中总体进展提供支撑,同时也为其他多源数据融合研究提供借鉴。     

基于多光谱与高光谱遥感数据的冬小麦叶面积指数反演比较

近年来,高光谱遥感数据广泛应用于农作物叶面积指数(LAI)反演。与常用的多光谱遥感数据相比,高光谱数据能否提高农作物LAI反演的精度和稳定性还存在争议。针对这一问题,该研究利用实测冬小麦冠层高光谱反射率数据,构造了不同光谱分辨率和波段组合的5种光谱数据。基于ACRM(a two-layer canopy reflectance model)模型、2套参数化方案及上述5种光谱数据,对冬小麦LAI进行反演,分析光谱分辨率、高光谱数据波段选择、模型参数不确定性3方面因素对LAI反演精度与稳定性的影响。研究结果表明:当波段选择适宜、模型参数不确定性较小且光谱数据分辨率较高时,LAI反演精度与稳定性更高,提高光谱分辨率对LAI反演精度的改进作用随光谱分辨率的升高而降低;反之,当高光谱数据波段选择不当或者模型参数不确定性较大时,提高光谱数据的分辨率并未提高LAI反演精度。该研究解释了"高光谱遥感数据能否提高植被参数反演精度"问题,为进一步发挥高光谱数据在农作物LAI反演中的潜力提供了科学参考。     

利用Terra/MODIS数据提取冬小麦面积及精度分析

利用遥感技术提取作物播种面积是农情监测研究中一种实用而可行的方法。以河北省藁城市为研究区域,研究利用多时相Terra/MODIS数据提取2004年冬小麦播种面积的技术方法。在分析MODIS波谱特性与冬小麦生物学特征,并考虑了有关植被指数图像对面积提取精度的影响基础上,选择将MODIS数据的Red、Blue、NIR和ESWIR波段作为基础工作波段。利用4种方法提取了2004年藁城市各乡镇的冬小麦播种面积,并利用2004年各乡镇统计数据及土地利用数据进行了精度评价。结果表明：4种方法提取的冬小麦播种面积总体上都与参考值比较吻合,总体误差和平均误差均小于5%。可见,利用Terra/MODIS数据提取冬小麦播种面积是完全可行的。研究还发现,最佳的MODIS数据是冬小麦抽穗期的Red、Blue、NIR、ESWIR波段图像和冬小麦播种期与抽穗期EVI差值图像的组合。     

农作物空间格局变化模拟模型的MATLAB实现及应用

Agent模型是研究农业土地系统复杂性与动态性的有效工具。在农作物空间格局变化模拟模型(CroPaDy,an agent-based model for simulating crop pattern dynamics)概念化设计的基础上,借助MATLAB平台开放性、矩阵运算能力强等特点,实现CroPaDy模型的数值模拟,并以黑龙江省宾县调查数据为依据,完成模型的区域实证研究。基于MATLAB的模型实现过程充分考虑了CroPaDy模型的多层次性(土地流转行为与作物选择行为)成功实现了3个子模块的动态嵌套模拟:1)Agent生成模块。基于已有的多源GIS数据、统计数据、典型调查数据、以及个体的通用规则,利用蒙特卡洛方法生成每一个个体Agent的属性信息;2)Agent分类模块。基于调查数据对受访农户进行态度聚类分析,然后借助人工神经网络方法确定所有生成的Agent所在的类型;3)Agent决策模块。利用概率方法,计算特定周期内每个Agent的决策行为。区域实证研究中,直接将空间耕地网格作为个体Agent,实现区域全覆盖(网格大小设置为114 m×114 m,约等于户均耕地面积),模拟结果表明,研究区2010年玉米、大豆、水稻、烤烟的模拟结果分别为2 6055.9、5 192.2、3 506.8、3 983.9 hm2,利用宾县统计年鉴(2010)进行验证,模型总体模拟精度达90%以上。CroPaDy模型的设计与实现科学合理,具有较强的理论性与可操作性,能够用以表达特定区域内的农作物空间格局及其动态变化过程。     

再念孵化经 十五 孵化机的检修保养

入孵前应对孵化机进行认真彻底地检查、维修和校正,尽量将故障隐患消灭在入孵前,保证各机件正常运转。检修内容包括:把小门温度计和水银导电表用标准温度计校正无误,看导电表的活动标尺是否恒定在要求的度数;试机前应用手轻轻转动风扇,检查扇叶是否碰擦侧壁或蛋架,转动时是否有杂音,叶片螺丝、蛋架固定螺     

三月大地春意浓 瓜菜育苗正当时

3月处于“惊蛰”、“春分”节气。气温逐渐回升．但天气冷暖变化大，北方冷空气频繁侵袭。“过了惊蛰节，春耕不停歇”。“春分秋分。昼夜平分”。“春天六九头，惊蛰地土开”。“惊蛰不开地．不过三五日”。3月是露地蔬菜播种、育苗的大忙月份。     

孵化过程中的移盘

1移盘的适宜时间鸡胚发育到19胚龄(鸭胚25胚龄,鹅胚28胚龄)时把孵化器里的胚蛋移到出雏器里继续孵化的过程叫移盘,也称落盘,俗名称“转箱”。在过去大多是孵化至18胚龄移盘。后经试验,19胚龄移盘更为合适,具体掌握应在19胚龄末期约有10%左右的胚雏啄壳时最适宜。因为孵化到18胚龄左右的胚胎,正是鸡胚由尿囊绒毛膜呼吸转为肺呼吸的生理变化最剧烈的时期,此时鸡胚的气体代谢旺盛,正处于第二个死亡高峰时间,因此不宜移盘。2提前移盘和抓盘如果因孵化机故障或其它特殊原因必须在16胚龄前移盘,要根据胚龄的大小进行人工翻蛋,俗语叫抓盘或穿盘(将胚蛋上下内外左右调换)。抓盘的目的和翻蛋一样:使温度均匀,发散余热,加强通风,改变胚胎方位,促进羊膜运动。胚胎胚龄越小抓盘次数也应越多。如9～10胚龄移盘,每天应抓盘6次,每隔4小时抓盘一次。抓盘时要提高室温。抓盘方法是:先从出雏器一角上抽下一盘放于地上,二人用手同时把盘边缘的种蛋放在盘的中央上部,空出盘边上的位置,然后二人同时伸出双手,把中央下部的蛋搂回边缘,散匀;再抽最低层的盘放置在已抓过的盘上,和上盘一样调节胚蛋位置后,将原来在上面的盘插入底部,原来在底部的盘插入上部。如此循环,...     

谈出雏后期的人工助产

多年实践证明,因种蛋品质不良、营养价值不足、受精率低或者种蛋保管不当、孵化技术运用不妥、管理不善等因素,尤其是经大批出雏后,总有少数雏鸡发生难产问题,出现啄壳不出、胚胎的胎位不正、绒毛粘壳、啄壳后只露头部和两腿等。也有的种蛋虽壳膜大部分已破裂,但雏鸡仍被内壳膜紧紧箍绕不得出壳。上述情况大多数蛋壳膜发黄,尿囊绒毛膜血管已经枯萎,在这种情况下必须及时、正确地进行人工助产。     

山东省滨州市农业可持续发展对策

从区位、资源等方面分析了滨州市农业的现状和特点，根据可持续农业的基本要求，提出了滨州市农业可持续发展的战略设想和对策。