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成都郊区农业土地利用空间集聚及斑块变化特征分析 总被引:1,自引:1,他引:0
【目的】 应用时空大数据分析近年来成都郊区典型农业乡镇的农业土地利用变化的特征,为开展乡镇农业土地利用评估、农业产业结构调整优化和乡村振兴提供信息支撑。【方法】 文章使用Sentinel-2A多光谱影像、Google Earth高分辨率真彩色合成影像和WorldView-2影像相结合的数据源,提取研究区农业空间土地利用信息,通过莫兰指数、热点分析和景观格局指数分析农业土地利用变化特征。【结果】 ①园地较其他类型的聚集效应明显,呈现典型热点和冷点区域,其中热点主要分布于研究区西部的丘陵区域,冷点区域分布于东部的平原区域。②土地利用斑块变化指数表明耕地、园地和设施农用地变化明显,耕地平均面积减少,园地和设施大棚平均面积显著增加。【结论】 郊区乡村地区农业土地利用及作物用地类型存在显著聚集效应,粮油种植业则随着其他作物、大棚及水产养殖等产业发展,聚集效应逐步下降。农业用地逐步由单一粮油产业主导转为粮油、蔬菜、水果、水产养殖等多元结构,土地斑块特征受农业产业的规模化、专业化程度发展影响明显。 相似文献
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我国黄土地区水窖的研究 总被引:11,自引:0,他引:11
水资源的缺乏使雨水集流工程的进行势在必行,水窖具有体积小、用材少,费用低、易保持水质等优点,因此在半干旱黄土地区应用非常广泛。本文对水窖的类型、结构、施工、现阶段存在的问题进行了深入系统的概述,并提出相关建议及对水窖的前景做出预测,目的是为今后的水窖研究工作提出了一定的研究方向。 相似文献
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城市地表径流污染及其全过程削减 总被引:15,自引:1,他引:15
城市地表径流是影响城市水环境质量的第二大污染源,也是仅次于农业面源污染的第二大非点源污染源。随着城市工业废水和生活污水等点源治理力度的加大,城市地表径流污染问题将越来越突出。本文系统地阐述了城市地表径流污染产生的过程、污染特征、影响因素、污染物类型及其来源,并从径流量、污染物和径流总量等3个层面,以及从污染物产前、产中以及产后等3个环节全方位地探讨了城市径流污染的削减对策与措施。 相似文献
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冬小麦拔节期冻害后高光谱特征 总被引:3,自引:0,他引:3
以霜箱模拟冻害, 采用高光谱仪测定盆栽冬小麦叶片叶绿素含量及冠层高光谱反射率曲线, 以期为冻害遥感监测提供借鉴。结果表明, 冻害低温胁迫后, 对照组叶绿素含量比冻害组高约2~5个单位, 差异显著; 短期内高光谱曲线反射率接近, 线形相似, 约20 d后, 受损叶片过早衰败变黄, 高光谱曲线在黄、红波段区域反射率显著增强, “红谷”不明显, 曲线形状呈水平趋势; 光谱 “红边”具有“蓝移”、“红谷”具有“红移”现象。冻害程度的相关系数与绿峰、红边、红谷、光谱吸收指数分别为0.36*、-0.69*、0.42**、0.33**, 与蓝、绿、黄、红宽波段范围反射率面积分别为0.34*、0.43**、0.45**、0.44**, 与红边、红谷归一化植被指数为-0.33*, 与近红外、红波段反射率面积归一化植被指数为-0.39*, 与叶绿素含量为-0.49**。高光谱反射率曲线特征部位值差异显著性检验表明, 可利用近红外、红波段反射率面积构成的NDVI差异进行冻害识别, 其差异分级可划分冻害程度。 相似文献
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不同保水剂吸水保水能力聚类分级研究 总被引:2,自引:0,他引:2
运用SPSS 11.5中的聚类分析方法,利用25种保水剂产品的吸水能力(吸水倍数、吸水速度)和保水能力(保水率、释水速度)的测定结果,根据保水剂特性分别进行了聚类,对产品的性能相应的建立了分级指标:吸无离子水能力,分为高(≥350 g/g),中(100~350 g/g),低(<100 g/g);在吸0.9%NaCl水溶液方面,分为高(≥45 g/g),中(20~44 g/g),低(<20 g/g);吸无离子水达到80%饱和所需时间,分为快(<10 min),中(10~25 min),慢(>25 min);综合保水能力,分为较弱、中等、较强。对产品各个特性分级聚类,旨在为用户结合保水剂的特性和自己的要求,合适的选购产品提供依据。 相似文献
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金银花快速育苗技术研究 总被引:5,自引:1,他引:5
为研究金银花快速育苗技术,进行了不同处理的金银花扦插育苗试验。结果表明:进行金银花扦插育苗时采用浓度为75μg/ml的NAA浸枝效果最佳;不同的生根剂混合可大大提高扦插成活率及生物量;用25μg/ml的6-BA浸枝时间以30~40min最好;在扦插土壤中施入适量的复合肥作底肥可提高金银花扦插成活率;金银花以2a生4mm粗的无叶穗务扦插较易成活。 相似文献
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为应用高分辨率遥感影像和卷积神经网络模型快速提取柑橘园空间信息,选择四川省柑橘重点产区蒲江县为研究区,以高分辨率Google earth图像为数据源,构建3类不同树龄的柑橘园样本数据集,训练U-net和DeepLabv3+语义分割模型,提取柑橘园空间信息。通过验证,具有不同神经网络结构的U-net和DeepLabv3+模型提取柑橘园信息总体精度分别为88.30%和86.79%,Kappa系数为0.75和0.72,二者精度相当;通过分析小地块的果园遥感识别精度,测试区最小识别图斑面积约为120 m2,大于该面积的果园遥感面积平均精度在85%以上。该研究可为经营者、农业部门使用高分辨率遥感影像和开源的深度学习分类工具快速获取果园空间信息提供参考。 相似文献