基于主成分分析的叶面积指数尺度效应

为描述多空间尺度观测数据在表达同一区域农作物叶面积指数(LAI)分布特征时存在的差异,该文提出了一种基于主成分分析(PCA)的LAI尺度效应分析方法。该方法充分考虑了多尺度数据的相关性与差异性,从统计分析角度出发,采用PCA进行数据挖掘和信息重组,引入动态多元线性回归模式基于主成分信息(PCs)反演估算LAI,进而定量描述尺度效应。选取大麦和玉米为试验对象,先以地面最细空间尺度观测数据为基准,通过尺度上推构建一系列不同空间尺度数据;再依据上述尺度效应分析方法进行有效信息提取和LAI估算,并纳入有效主成分个数(NEPCs)、决定系数(R2)和平均相对精度(MRA)等参数定量描述尺度效应。理论分析和数值实践证实了该方法在农作物LAI尺度效应定量分析中的可行性和有效性。     

北京山区森林叶面积指数季相变化遥感监测

森林叶面积指数(LAI)遥感反演,对于区域环境生态监测具有重要意义。该文以北京市西北山区鹫峰国家森林公园为研究区,获取多时相Landsat5 TM数据,并利用半球形照相机(Hemispherical Photography)同步获取森林LAI。使用3种植被指数(归一化植被指数NDVI、增强植被指数EVI和三梯度差植被指数TGDVI),分别建立单个观测时期及整个时期的LAI反演模型,通过相关性分析筛选出最佳模型。研究表明利用整个时期的LAI建立的模型精度较高,其中最好的是基于NDVI的LAI指数模型。利用该模型反演森林LAI,生成基于时间序列的北京山区森林LAI分布图。该研究进一步分析了阔叶林、针叶林和混交林3种情况,结果表明,与不分植被类型的LAI反演模型精度比较,阔叶林和混交林有所提高,而针叶林稍微下降,但模型精度均达到显著水平。     

基于近地高光谱与TM遥感影像的冬小麦冠层含水量反演

为探讨利用近地高光谱和TM遥感影像数据评估作物冠层水分状况的可行性,以北京顺义通州为研究区域,以冬小麦为研究对象,首先基于Landsat TM5的光谱响应函数,利用地面实测的冬小麦全生育期冠层高光谱窄波段反射率数据来模拟TM5卫星宽波段反射率,然后利用模拟的TM5数据的NIR波段(第4波段)和2个SWIR波段(第5和7波段)反射率分别构建水分指数(WI)和归一化差异水分指数(NDWI),并利用地面实测数据建立冠层叶片含水量(LWC)和等效水厚度(EWT)的遥感估算模型,最后选取最优的水分估算模型,利用TM5卫星遥感影像数据对研究区域小麦冠层水分含量进行反演与应用。结果表明,利用TM5数据中SWIR第5波段比第7波段构建的水分指数更有优势;WI对估算LWC的效果较好,而NDWI在EWT估算方面效果较好,应用TM5宽波段模拟数据模型验证的冬小麦冠层含水量的r2和RMSE分别为0.57和0.51、3.89%和0.024。同时从TM遥感影像的反演结果来看,开花期的冬小麦冠层水分高于拔节期。     

20种植物提取物对枸杞瘿螨的生物活性测定

研究了20种植物乙醇提取物对枸杞瘿螨的生物活性,结果表明:骆驼蓬、苍耳提取物拒食活性较高,48h拒食效果分别达到75.55%和70%;狼毒、伏毛铁棒锤、骆驼蓬提取物表现出较强的毒杀活性,处理24h,枸杞瘿螨校正死亡率分别达97.71%、86.21%、83.91%,通过毒力回归分析得到其LC值分别为151.9889μg/mL、214.8324μg/mL、193.2444μg/mL。     

淡红毛隐甲的生物学特性

淡红毛隐甲（Crypticus(Seriscius)rufipes Gebler,1830）1年发生一代，生活史较整齐，以7－9龄幼虫越冬，6月中旬至7月旬产卵，卵期6－10天，幼虫期293－308天，幼虫越冬后于次年4月下旬至5月下旬化蛹，一般为10龄，蛹前期6－14天，蛹期7－12天，羽化成虫经20－30天性成熟开始交配产卵。     

宁夏的蜻蜓目昆虫资源

根据近些年对宁夏蜻蜓目昆虫资源的调查,并结合文献资料,现知在宁夏境内分布的蜻蜓目昆虫有7科20属共计38种。调查中发现宁夏新记录种6种,即红蜻Crocothemis servilia Drury、高斑蜻Libellula basilinea McLachlan、异色灰蜻Orthetrum melania Selys、Orthetrum sp.、竖眉赤蜻Sympetrum eroticum ardens McLachlan和长叶异痣Ischnura elegans(Van der Linden)。     

旱冻双重胁迫下的冬小麦幼苗长势遥感监测研究

为了探讨"旱冻交加"的气候条件下遥感监测小麦苗情的可行性,以河南省冬小麦为例,利用多时相MODIS为遥感数据源,引入了广泛用于小麦苗情监测的距平植被指数(AVI),同时基于植被健康状态指数(VHI)和晚霜冻害综合指数(I),构建了旱冻双重胁迫条件下的小麦苗情综合指数(CI),以反映冬小麦拔节期的生长状况,并分别利用实测样点苗情分类和距平植被指数对结果进行验证。结果表明,CI的总体分类精度为85.00%,Kappa系数为0.74;冬小麦总茎数与CI呈线性正相关关系,拟合方程为y=8.732CI+1.256,决定系数为0.605 3;与实测样本对比,CI预测精度为73.30%,苗情分类分级更符合小麦生长实际情况。因此认为旱冻双重胁迫下可以利用CI对冬小麦苗情进行监测。     

模拟多光谱卫星传感器数据的冬小麦白粉病遥感监测

为了解利用遥感技术快速大范围监测小麦白粉病病害情况的可行性,以Landsat5TM波段响应函数为基础,将地面实测冠层高光谱数据模拟为TM多光谱数据,从而分析卫星传感器多光谱波段对病害的响应情况,并构建多光谱指数(PMSI)估测白粉病严重度。在此基础上,采用2010年星-地配套数据对PMSI估测精度进行验证。结果表明,PMSI能够较准确地反映冬小麦白粉病发生的程度,获得较理想的病情严重度反演精度(r2=0.475,RMSE=0.129)。因此采用多光谱卫星遥感影像在小麦大面积种植区域进行病害监测具有应用潜力。     

小麦倒伏的雷达极化特征及其遥感监测

研究探索了雷达遥感大面积监测小麦倒伏状况的潜力。利用覆盖整个小麦生育期的5景时间序列Radarsat-2全极化影像数据,对比分析了倒伏小麦与正常小麦在不同时间、不同极化的雷达后向散射动态响应规律,发现雷达极化特征对小麦倒伏十分敏感,基于此提出利用雷达极化指数监测小麦倒伏的方法。并利用内蒙古额尔古纳市上库力农场春小麦抽穗灌浆期的实地调查数据,对提出方法进行验证,结果表明该方法能有效辨识和监测小麦倒伏。为大面积监测小麦倒伏提供了一种简单、快速、有效的手段。     

基于MODISNDVI多年时序数据的农作物种植识别

为了获取陕西省农作物种植模式和类型分布信息,实现对于多年农作物长势分析及精确的估产和耕地生产力的估算,该文以2003-2012年的MOD09Q1时间序列遥感数据集为数据源,以陕西省主要农作物冬小麦、夏玉米、春玉米、水稻和油菜为研究对象,利用Savitzky-Golay滤波方法重建NDVI长时间序列数据集,充分利用农作物的物候信息,构建农作物年际间动态阈值方法,实现了农作物种植模式和类型的识别。通过对混合像元进行分解,更精确地提取农作物种植面积信息。利用空间和定量2种方式对农作物类型识别结果进行分析验证,空间对比分析得到分类的总体精度和Kappa系数为88.18%和59.64%,定量对比分析得到分类的总体一致性为87.56%。研究结果表明,结合物候信息与时间序列数据利用该文的分类方法可以有效的识别大尺度农作物信息。