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141.
142.
新疆三种主要草地植被类型的高光谱反射特征研究 总被引:3,自引:0,他引:3
本研究利用便携式地物光谱仪,对新疆部分天然草地类型及植物进行了实地光谱测量,分析和比较了3种草地类型的光谱反射特征。结果表明,在可见光波段,干荒漠类草甸植被,除角果黎外,其冠层反射率要低于低地山地草甸和蒿属荒漠草地。而在近红外波段,角果黎、骆驼蓬、梭梭冠层光谱反射率明显高于低地山地草甸植被和部分蒿属荒漠草甸植被。同一类型草地中,由于植被类别间的差异以及叶片内部结构的不同,冠层光谱反射率差异较大。3类草地类型不同植被的红边特征参数表现为干荒漠类草甸的梭梭红边位置最高,低地山地草甸的博洛塔绢蒿红边位置最低;蒿属荒漠类草甸的骆驼蓬的红边斜率和红边面积最大,低地山地草甸的苔草红边斜率和红边面积最小。对6种代表性的植被指数分析得出,PRI、OSAVI、MCARI指数均表现为蒿属荒漠类草甸<低地山地草甸<干荒漠类草甸。NDVI植被指数则表现为低地山地草甸最大,而干荒漠类草甸最小。GNDVI指数表现为低地山地草甸最大,蒿属荒漠类草甸最小。总之,高光谱遥感对于草地植被的分类监测和遥感反演等具有重要的意义。 相似文献
143.
基于MODIS数据的冬小麦种植面积快速提取与长势监测 总被引:7,自引:0,他引:7
利用MODIS-NDVI数据,以中国冬小麦主产区为例,探讨了基于遥感影像全覆盖的大尺度冬小麦种植面积遥感综合自动识别及长势监测的方法。通过分析冬小麦的种植结构、物候历特征及其生物学特性和时序NDVI曲线特征,确定了冬小麦信息提取的NDVI阈值,建立了冬小麦面积提取模型,并最终获取了2010—2011年中国农情遥感监测中冬小麦长势监测所需的空间分布数据,与多年平均统计数据比较,总体精度达到81%以上。基于提取的冬小麦面积信息空间分布数据,利用MODIS-NDVI差值模型,对冬小麦2011年的长势进行监测。结果表明,与近5年平均状况对比,2011年冬小麦在其整个生育期内长势基本与常年持平,但时空分布差异较大。 相似文献
144.
施氮水平对多花黑麦草植株氮含量及反射光谱特征的影响 总被引:6,自引:2,他引:4
植株氮含量是评价牧草群体长势、估测产量和确定最佳施肥量的重要指标。对不同施氮水平下多花黑麦草植株氮含量及冠层反射光谱特征进行了测试,分析了冠层反射光谱与植株氮含量之间的相关性。结果表明,施氮水平对多花黑麦草植株氮含量具有显著影响,植株氮含量随着施氮水平的增加有所升高。在可见光区域,冠层光谱反射率随施氮水平的增加而降低。植株氮含量与单波段反射率呈负相关关系,在波段487~718 nm范围内,相关系数绝对值都大于0.5(P<0.01)。利用敏感波段估测植株氮含量最优模型为y=4.362-0.754x579+0.351x700。以植被指数估测植株氮含量最佳模型为y=3.026-0.670DVI(610,487)+4.997NDVI(700,579)。植株氮含量估测值与实测值之间存在显著相关关系。 相似文献
145.
146.
基于MODIS 的沙漠化地区植被覆盖度提取模型的研究 总被引:7,自引:0,他引:7
目前常用的植被覆盖度遥感反演模型,受限条件较多,所用系数精度不高。针对上述问题,提出了利用研究区域的实测最大和最小植被覆盖度确定反演模型系数的方法和基于MODIS影像数据的地面实测验证方法。经用该方法对毛乌素沙地沙漠化地区的植被覆盖度进行反演,并同步监测该区域的地表覆盖度对反演结果进行验证,结果表明地面同步实测植被覆盖度与反演的误差绝对值平均值为0.04,反演方法精度较高。研究表明本文提出的利用MODIS影像数据反演沙漠化地区地表覆盖度的模型、地面验证方法切实可行,适合对沙漠化地区地表植被覆盖度大范围且快速的遥感监测。 相似文献
147.
不同基因型小麦NDVI 值与产量的关系 总被引:4,自引:0,他引:4
在旱地保护性耕作条件下,以11个不同基因型小麦(Triticum aestivumL.)品种为材料,研究了植被归一化指数(NDVI,Normalized difference vegetation index)与产量构成和抗旱性的关系。结果表明,不同基因型小麦各生育期的归一化植被指数(NDVI)存在显著性差异;小麦抽穗期NDVI值与其干旱产量指数呈正相关,抽穗期NDVI值较高的小麦品种其干旱产量指数也较高;本试验条件下,石麦15、石家庄8号和烟Blu6439三个小麦品种的干旱产量指数较高。 相似文献
148.
施秉云台山地区近40年来植被覆盖度动态变化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
分别采用1973年、1993年和2010年三期遥感影像,基于植被指数与植被覆盖度之间的关系建立植被覆盖度指数模型,运用遥感与地理信息系统技术对施秉云台山地被覆盖度进行等级划分,并对其近40 a的动态变化过程进行研究。结果表明:云台山地区植被覆盖度总体呈现退化态势,但是局部地区植被覆盖情况有改善趋势;1973—2010年间,云台山核心区覆盖度等级明显高于周边地区,但是这一优势在不断衰退;核心区植被覆盖度变化幅度小于周边地区,核心区植被覆盖度比周边地区较为稳定,低等级覆盖度变化幅度大于高等级覆盖度;前20 a植被覆盖度主要以退化趋势为主,后20 a则呈现逐渐恢复态势;植被覆盖度变化趋势受当地经济发展模式和生态环境观念改变影响较大。 相似文献
149.
为评价内蒙古毕拉河林场2017年5月2日发生的森林火灾损失情况,利用火灾发生前后的Landsat8卫星影像,计算得到两者间的差值归一化燃烧指数(d NBR),通过目视解译和数学统计相结合的方法构建森林火灾受害程度分级评价指标,对该火烧迹地受灾程度进行定量评价,并利用实地测量GPS数据和GF-2卫星数据验证受害程度的分级精度为86.39%。研究结果表明:内蒙古毕拉河林场火烧迹地的中度受害区域面积最大,为4 685.09hm~2,占火烧迹地总面积的40.35%;轻度受害面积次之,为4 213.1hm~2,占火烧迹地总面积的36.28%;重度受害面积为1 031.03hm~2,占总面积的8.88%;未受害区域的面积最小为906.57hm~2,占火烧迹地总面积的7.81%;火烧迹地内的受灾森林主要分布在中度受害区域和轻度受害区域,受灾草地主要分布在轻度受害区域。 相似文献
150.
基于无人机遥感影像的冬小麦氮素监测 总被引:7,自引:0,他引:7
精准氮素管理是一项提高作物氮肥利用效率的有效策略,利用无人机遥感技术精确估测小麦氮素状况是必要的。试验在山东省乐陵市科技小院实验基地进行,利用八旋翼无人机搭载Mini-MCA多光谱相机于2016年获取冬小麦4个关键生育时期(返青期、拔节期、孕穗期、扬花期)冠层多光谱数据,同步获取地上部植株样品并测定其生物量、吸氮量、氮营养指数,及成熟期籽粒产量,根据各关键生育期与全生育期分别构建植被指数与农学参数回归分析模型,评估基于无人机遥感影像的冬小麦氮素营养诊断潜力。结果表明:基于无人机遥感影像能够较好地估测冬小麦氮素指标(R2为0.45~0.96),决定系数随着生育期推移而逐渐增大。拔节期、孕穗期和扬花期估产效果接近且具有很好的估测能力,扬花期DATT幂函数模型对小麦氮营养指数的解释能力最强(R2=0.95)。因此,以多旋翼无人机为平台同步搭载多光谱相机对冬小麦有较好的氮素诊断潜力,可利用估测结果指导精准氮肥管理。 相似文献