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11.
基于高分一号影像光谱指数识别火烧迹地的决策树方法 总被引:2,自引:1,他引:1
《林业资源管理》2015,(4)
森林火灾发生后,为及时、准确地掌握森林受灾情况,利用高分一号卫星(GF-1)16m宽幅影像各波段反射率信息,结合计算的归一化植被指数(NDVI)、过火区识别指数(BAI)、阴影植被指数(SVI)、归一化差异水体指数(NDWI)和全球环境监测指数(GEMI)等5种光谱指数,构建森林火烧迹地识别决策树模型(CART);在选取的研究区对该模型方法进行验证,并与最大似然监督分类法和非监督分类(ISODATA)方法所得到的结果精度进行了对比分析,结果表明:采用基于CART模型的决策树方法对火烧迹地识别结果精度较最大似然法总体分类精度提高了4.38%,Kappa系数提高了0.102 4,制图精度提高了14.96%,用户精度提高了8.50%;而采用ISODATA方法识别的火烧迹地的总体精度和Kappa系数都较低,制图精度和用户精度都没有达到1%。 相似文献
12.
基于多载荷无人机遥感的大豆地上鲜生物量反演 总被引:1,自引:0,他引:1
以多载荷无人机获取数据和地面实测的数据为基础,将大豆生殖生长期分段建模,采用植被指数和光谱参数相结合再加上农学参数株高,通过最小二乘法建立多元线性回规模型的方法,来估算大豆开花期和结荚期的鲜生物量,采用高光谱植被指数法估算大豆鼓粒期和成熟期的鲜生物量。结果表明:在大豆开花期和结荚期内,采用混合法构建生物量反演模型利用交叉验证法,验证结果的R~2和RMSE分别为0.714和0.393;在大豆鼓粒期和成熟期内,采用高光谱植被指数法构建生物量反演模型,利用交叉验证法,验证结果的R~2和RMSE分别为0.697和0.386;大豆开花结荚期构建的模型和鼓粒成熟期构建的模型都有比较高的精度和可靠性,利用这两种模型完成了高光谱影像鲜生物量的遥感空间制图,能反映当地当时大豆的真实长势情况。 相似文献
14.
甘肃省草原产草量动态监测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
利用MODIS数据和地面实测资料,研究了甘肃省不同草原区的最适草原生物量遥感估算模型,并反演了甘肃省2005-2009年的草原产草量,分析了其空间分布特征.结果表明,不同草原区适合的植被指数和反演模型类型存异,其中河西走廊高平原荒漠草原区适合的植被指数是RVI、模型类型为对数模型,甘南高原草甸草原区适合的植被指数是EVI、模型类型为指数模型,而黄土高原温性草原区适合的植被指数是NDVI、模型类型为二次多项式模型.甘肃省2009年草原总产鲜草3 718.30万t,整体呈现东北低、西南高的空间变化过程,形成3个高产中心,分别是甘南高原、祁连山北麓中东段和陇南南部.与1985年相比,2005年草原明显减产(相对变化率V=19.34%),但2005-2009年间甘肃省草原产草量有总体上升的趋势. 相似文献
15.
在全球变暖的气候背景下,近年来干旱频发且不断加剧,对人类的生产生活造成了严重的影响。目前,干旱监测已成为全球气候变化研究的一个热点课题。遥感技术以其客观、及时、经济、覆盖范围广、数据连续等优点,已被证明是干旱监测中最具前景的技术手段。本文基于遥感原理,介绍了归一化植被指数、温度状态指数、标准化降雨指数和标准化降雨蒸散指数等几种常见的干旱指数,综述了运用不同指数干旱监测的主要应用。最后针对目前研究中存在的问题,对今后研究的主要方向作出了展望。 相似文献
16.
17.
本研究旨在探索和研究水稻叶片不同生育期叶绿素相对含量(SPAD)与实测水稻叶片光谱的变化规律和响应特征。通过采集研究区水稻发育关键期叶片光谱及叶绿素相对含量,研究探讨了随着生育期的推进,水稻叶片光谱特征变化以及与SPAD变化响应关系,分析比对了SPAD与四个生育期水稻DVI、RVI、EVI2等植被指数敏感波段。结果表明,随着生育期推进SPAD值逐渐减少,可见光范围光谱反射率呈一致的逐步增加趋势;孕穗期近红外波段对SPAD反映敏感,抽穗期、灌浆期和成熟期可见光波段对SPAD敏感;四种植被指数与SPAD值相关性,DVI与孕穗期、成熟期,RVI对抽穗期,EVI2对灌浆期的SPAD值更敏感。 相似文献
18.
19.
冬小麦精准追肥机专家决策系统 总被引:3,自引:0,他引:3
为了实现小麦生长过程中的实时变量追肥,研究了光谱数据处理策略及目标追肥量的计算模型,开发了基于近地光谱探测技术的实时变量追肥专家决策系统,结合小麦冠层归一化植被指数(NDVI)、追肥机实际行进速度和肥料反馈量,双通道独立控制施肥机构的转速和开度,从而实时调整追肥量,实现精准变量追肥。试验结果表明,专家决策系统的控制精度达到90%以上,可以满足精准追肥的要求;拔节期,变量追肥比定量均匀施肥增施氮肥28 kg/hm2左右;变量施肥有利于改善小麦群体结构,降低产量差异性。 相似文献
20.
四波段作物冠层分析仪设计 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决当前作物氮素分析成本较高、分析过程复杂、分析时间长等问题,设计了一款基于光谱学原理的四波段作物冠层分析仪,通过快速检测作物冠层植被指数预测作物长势.分析仪主要由控制单元和测量单元组成.控制单元只含一个控制器,该控制器作为整个无线传感网络的协调器,负责将各个传感器节点发送的数据进行分类、显示以及存储等,并根据测量结果计算作物营养成分含量.测量单元则由多个光学传感器组成,主要负责光学信号的采集、放大、发送等.每个传感器可以在4个光学波段进行测量,分别是绿色植物可见光主要反射峰550 nm,可见光主要吸收波段650 nm,近红外波段766、850 nm.标定试验显示光学传感器工作稳定,仪器具有较高的精度.初步玉米田间试验表明,仪器的测量结果与玉米叶片全氮含量的相关系数达到0.884. 相似文献