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【目的】依据野外实测的旱地春小麦叶绿素含量、冠层反射光谱及土壤含水率,比较了不同坡向旱地春小麦叶绿素含量、冠层光谱、光谱一阶微分的差异,分别建立适合不同坡向旱地春小麦叶绿素含量监测模型并检验模型精度。【方法】用相关分析法分析微分指数与叶绿素含量的相关性。【结果】春小麦叶绿素含量因坡向不同而存在差异,表现出阴坡地最高,双面坡地次之,阳坡地最低。可见光区域,阴坡地春小麦"峰谷"特征明显,阳坡地和双面坡地无此特征;近红外波段,旱地春小麦冠层光谱反射率表现出阴坡地>双面坡地>阳坡地的特点。【结论】旱地春小麦叶绿素含量与各微分指数的相关性均较好,通过了极显著水平检验。阴坡地与Kpv的相关系数为0.915,大于阳坡地和双面坡地与SDred和SDg的相关系数0.906和0.908。利用与不同坡向旱地春小麦叶绿素相关系数最大的微分指数建立的叶绿素含量监测模型表明,各地类春小麦叶绿素含量的监测均可用抛物线模型,预测精度分别达97.5%、95.7%和97.8%。 相似文献
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木克代斯·卡德尔 《水土保持应用技术》2014,(3):17-18
介绍了遥感与地理信息系统(GIS)等技术在我国干旱与半干旱地区水资源管理过程中的具体应用情况,主要包括水资源情况的调查,对旱情的预警与监测管理,针对沙漠化实行动态监测,评价治沙的经济效益,生态动态监测,估算生态需水量,退耕还林的遥感调查,水环境监测,水利工程项目管理以及水资源管理中应用实时监控管理系统等主要内容。 相似文献
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应用主动传感器GreenSeeker估测大豆籽粒产量 总被引:2,自引:0,他引:2
主动遥感技术可以方便、快捷、无损伤性地监测大豆生长。以黄淮海地区圣丰种业2011年和2012年大豆育种品系和重组自交家系(NJRIKY)共1272个家系为材料,分组设置试验,分别采用随机区组、重复内分组以及格子设计,重复3次,使用主动传感器GreenSeeker监测苗期、开花期、结荚期和鼓粒期冠层反射光谱,获得冠层归一化植被指数(NDVI),搜索大豆冠层NDVI与产量的共变化规律,建立产量估算模型。结果表明,大豆冠层NDVI随生育期的推进呈"低—高—低"变化趋势;基于单一生育期冠层NDVI建立的产量估测模型大多为简单线性回归,鼓粒期效果最好;基于多生育期冠层NDVI建立的产量估测模型中,由育种家系试验建立的大豆产量最佳估测模型(y=e6.9-4.1x1+4.3x2+1.4x3)的决定系数(R2)可达到0.66;用此模型对NJRIKY估产,与实际产量的符合度可达0.59。所建模型具有一定的预测效果,在规模化育种中可用于育种中期无重复试验的产量预测和初步选择。 相似文献
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以开都河流域为研究区域,以LANDSAT TM遥感图像为主要信息源,以ENVI遥感图像处理软件、Arcgis地信软件和FRAGSTAT version3.3作为空间信息处理工具,采用景观空间格局等指标,对开都河流域景观格局进行了研究。结果表明,1990~2010年,开都河流域景观草地模地优势未发生改变,对区域生态环境仍发挥着重要作用。人类活动虽有加剧趋势,但由于其优势度值较低,加之区域整体人类开发水平仍处于较低的水平,故区域生态环境受人类干扰程度很小。 相似文献
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基于光谱特征空间的农田植被区土壤湿度遥感监测 总被引:3,自引:2,他引:1
土壤湿度遥感动态监测在农业生产中具有重要作用。近年来,多种基于光谱特征空间的土壤水分监测指数被陆续提出,并得到广泛关注和应用,但当前多数监测指数未考虑混合像元的影响。该文针对垂直干旱指数(perpendicular drought index,PDI)在农田植被覆盖区监测精度降低问题,分析了植被覆盖下的PDI误差分布规律,引入垂直植被指数(perpendicular vegetation index,PVI)作为植被覆盖表征量,在PVI-PDI二维空间对PDI模型进行调整,提出了适于植被覆盖的植被调整垂直干旱指数(vegetation adjusted perpendicular drought index,VAPDI),并利用内蒙古明安镇研究区实测土壤湿度数据,对PDI与VAPDI进行了比较和验证。结果表明,在裸土、麦茬、土豆、豇豆4种植被覆盖类型中,PDI与土壤实测含水率的决定系数分别为0.630、0.504、0.571、0.543,VAPDI与土壤实测含水率的决定系数分别为0.599、0.523、0.602、0.585。VAPDI在植被区的误差略小于PDI,一定程度上克服了植被覆盖对监测精度的影响。通过PDI和VAPDI空间分布图的比较也说明,VAPDI对土壤湿度的差别有更好的区分能力,在中尺度土壤表层水分遥感反演方面具有一定的优势。该研究可为农田土壤湿度遥感监测方法选择及监测误差分析提供参考依据。 相似文献
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面向对象的多时相HJ星影像甘蔗识别方法 总被引:5,自引:1,他引:4
广西甘蔗种植区域离散,因混杂于多种农作物中,其光谱易受其他作物的影响,故利用单一时相多光谱遥感影像提取甘蔗有一定的困难。针对这一难题,该文首先提出甘蔗最佳识别时段,基于多时相HJ-1A/1B星CCD影像,以广西中部贵港市三区为研究区,通过面向对象分类软件eCognition,利用甘蔗在不同时相影像上的光谱特征:光谱均值、归一化植被指数NDVI和由灰度共生矩阵导出的局部一致性指数GLCM homogeneity,建立决策树逻辑的分类规则集提取甘蔗种植区。结果表明该方法能较精确地进行甘蔗识别,最大程度消除其他干扰因素影响,分类精度为91.3%,kappa系数为0.83,同时也证实了HJ卫星CCD多光谱遥感数据应用于甘蔗识别的有效性。 相似文献