园林树木遮荫功效研究进展

摘要：卫星遥感是现阶段测绘领域应用较为成熟的技术,然而在农林业病虫害监测预警方面使用较为迟缓,特别是针对省级管理机构缺乏监管技术和预警能力,本研究探索了利用卫星遥感技术开展异常变色林木监测的应用实践,以服务于区域松材线虫病防控的技术指导和督查。经过3年的应用表明,高空间分辨率卫星遥感技术具有客观、科学和实时的优势,能够为上级管理机构提供决策依据。     

基于高分三号卫星数据与Η/Α/α-分解特征参数的农作物分类研究

利用高分三号(GF-3)卫星的全极化C波段多极化合成孔径雷达数据,基于Η/Α/ \stackrel{-}{\alpha }极化分解提取香农熵(SE)及其强度分量(SE_I)和极化分量(SE_P)、单次反射特征值相对差异度(SERD)、二次反射特征值相对差异度(DERD)、极化比(PF)、基准高度(PH)、极化不对称性(PA)和雷达植被指数(RVI)共9个特征参数,将其应用于农作物分类研究中,以支持向量机(SVM)和随机森林(RF)算法为例,初步探索了基于Η/Α/ \stackrel{-}{\alpha }分解提取的这9个特征参数在GF-3数据支持下的农作物分类潜力。结果显示:单独将SERD、PH、PF、RVI和SE_P参数用于2种分类方法时,分类精度较高,在82%~92%;但单独运用PA、DERD、SE和SE_I的分类精度均低于80%。将分类精度较低的4个参数组合后,分类精度明显提高,在SVM和RF下的总体分类精度分别达到93.02%和92.05%,Kappa系数均大于0.8。结果表明,基于全极化GF-3数据和Η/Α/ \stackrel{-}{\alpha }极化分解方法提取的9个特征参数,能很好地表征农作物的散射特征,可用于农作物分类研究。     

昆明市林火驱动因子及火险区划研究

  目的  对昆明市2000—2015年的火点数据进行分析,确定主要林火驱动因子,建立昆明市林火预报模型并进行火险区划,为昆明市林火预防提供参考。  方法  基于林火数据,选取气象、地形、植被、人为等17个林火驱动因子构建Logistic回归林火概率模型,并划分5个中间模型选取全样本的显著变量因子,用受试者工作特征曲线(ROC)进行模型检验与评价,基于全样本的模型结果分析昆明市主要林火驱动因子,并计算得到林火发生概率的最佳阈值,根据Logistic模型结果划分五级火险区。  结果  海拔、距居民点距离、距铁路距离、归一化植被指数(NDVI)值、月均地表温度、月均气压、月均相对湿度、月均风速、人均国内生产总值(GDP)等9个因子与昆明市林火发生概率存在显著关系;Logistic模型的预测准确率高达81.7%;ROC曲线下面积(AUC)的值为0.905;划分的最佳阈值为0.342;火险区划的五级火险区面积比率分别为48.82%、35.17%、11.26%、2.55%、2.20%。  结论  昆明市林火主要驱动因子是气象因子;昆明市高火险区集中分布在五华区、盘龙区、官渡区、呈贡区、西山区、安宁市等西南部地区。图4表3参22     

应用Sentinel-2A卫星遥感影像估测森林蓄积量

为了探讨应用Sentinel-2A遥感影像进行森林蓄积量估测的可行性,以内蒙古自治区某林业局的一类清查样地数据、二类调查小班数据、数字高程模型(DEM)以及林地数据为数据源,以遥感影像的波段灰度信息、比值波段及地形信息为自变量,采用k-近邻法(k-NN)、稳健估计及偏最小二乘估计等方法,分林型构建研究区域的森林蓄积量估测模型,从林业局、林场及小班尺度进行估测精度评价.结果表明:k-NN方法在林业局、林场和小班等3个尺度中的估测精度分别达到了97％、93.2％和83.6％,均表现出良好的估测效果;稳健估计法在3个尺度中的估测精度分别为89.3％、72.4％、69.3％;偏最小二估计法在3个尺度中的估测精度分别为85.7％、75.8％、71.7％.k-NN方法估测效果明显优于稳健估计方和偏最小二估计法,因此,Sentinel-2A遥感影像能够有效应用于森林蓄积量估测.     

FSN-20型卫星导航装置

随着二百海里渔业经济区域的划分，各种电波导航装置已引人注目。其中有6个子午仪(导航卫星)，高度1000公里，周期约107分钟左右，在和赤道呈直角的圆形极轨道上运行。(NNSS)卫星导航装置，可以在世界各地高精度测定方位。     

林业野外巡护采集信息北斗短报文编码设计及应用

我国林业野外巡护范围广,涉及的业务多、规模大,北斗卫星导航系统提供的短报文功能具有双向通信能力,是解决林区常规通讯平台存在的盲区多、信息无法有效实时传输等问题的有效手段。基于北斗短报文的特点,本文根据林业野外巡护信息传输流程和巡护信息采集内容的分析结果,设计适应于北斗短报文要求且具有较强扩展性的巡护信息编码,并在此基础上,将该编码应用于林业野外巡护管理系统的开发实现。该系统包括信息编码解码、短报文传输、通信模式自适应和多媒体信息补发等功能,确保了北斗短报文在巡护终端和调度管理中心之间信息的及时传递。     

农机作业监控与优化调度系统结构设计——基于北斗卫星导航系统(BDS)

通过分析全球定位系统在精确农业以及农机作业管理中的应用,阐述了全球定位系统在农业中的应用现状。通过借鉴全球定位系统在精确农业及农机作业管理中的应用,设计出"基于北斗卫星导航系统(BDS)的农机作业监控与优化调度系统"。同时,对农机作业监控子系统、农机作业优化调度子系统的结构框架及工作原理进行阐述,并介绍了该系统的总体结构及工作原理。     

基于高分六号卫星红边波段的森林蓄积量遥感反演——以西宁市针叶林为例

红光波段和近红外波段常被作为森林蓄积量反演的敏感波段,介于两者之间的红边波段往往被忽略,为了明确红边波段对森林蓄积量的遥感反演精度的影响,本研究基于高分六号卫星宽幅影像（GF6-WFV）,结合西宁市2014年森林资源二类调查数据,从光谱特征、植被指数、地形因子、影像纹理等4个方面选取蓄积量反演的自变量,采用多元线性回归（MLR）、随机森林（RF）模型,分析比较了有无红边波段对西宁市针叶林蓄积量遥感反演精度的影响。结果表明：（1）无红边波段（No Red-Edge）和加入红边波段（Red-Edge Added）两组处理的纹理特征变量降维后,其主成分信息主要解释了红外、近红外以及红边1波段的纹理特征。（2）与蓄积量相关的光谱特征变量：No Red-Edge处理主要包括红边波段和近红外波段的地表反射率,Red-Edge Added处理主要为红边1波段的地表反射率;植被指数变量：No Red-Edge处理主要包括NDVI和SAVI,Red-Edge Added处理为MTCI。（3）加入红边波段后,RF模型的R²优于MLR模型,分别为0.6719和0.5487,RF模型的均方根误差（RMSE）小于MLR模型,分别为26.3m³hm⁻²和20.8m³hm⁻²。（4）去除模型对反演精度的影响后,相对于No Red-Edge,Red-Edge Added处理的反演结果与观测值拟合的R2提高了11.6%,RMSE降低了9.1%。说明加入红边波段可显著提高西宁市针叶林蓄积量的反演精度,研究结果可为森林蓄积量的遥感反演提供科学依据。     

卫星导航自动驾驶技术试验与研究

<正>近五年来,随着精准农业技术的不断推广应用,自动导航机械化技术试验示范工作已覆盖新疆生产建设兵团重点师、团场,第一、六、八师早期就开展了卫星导航机械化关键技术的引进、试验、示范工作,尤其将该技术应用于播种、犁地作业上效果显著。该技术优势主要表现在大幅度降低作业误差,减轻驾驶员的操作强度,降低对操作水平的要求、减少土地资源损失,提高土地资源利用率等方面。截至2013年底,已有近100套卫星导航设备在兵团辖区内试验示范,     

金源55号

审定编号：国审豆2013001品种名称：金源55号选育单位：黑龙江省农业科学院黑河分院品种来源：（黑交83-889/美丁）的F2代卫星搭载辐射选育特征特性：普通型早熟春大豆品种,北方春播生育期平均115天,比对照黑河43晚4天。株型收敛,有限结荚习性。株高65.2cm,主茎14.4节,有效分枝0.2个,底荚高度14.5cm,单株有效荚数25.7个,单株粒数59.9粒,单株粒重11.2g,百粒重19.7g。尖叶,白花,灰毛。籽粒圆形,种皮黄色、有光泽,种脐浅黄色。