面向对象的多时相HJ星影像甘蔗识别方法

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。     

软物质引起家畜食道梗塞的简易疗法

食道梗塞是各类家畜的常见病,其梗塞物大体有三种,一是草料梗塞;二是硬物质如红薯、萝卜、马铃薯等梗塞;三是软物质(布片、毛发、塑料、尼龙等)梗塞。治疗该病的方法多种多样,而以软物质梗塞的治疗较为棘手。笔者在临床实践中,经反复尝试,体会到软物质梗塞以钩取法为佳,现介绍于下,请同道一试。(一)用具开口器1把(可用带孔的木棍代替);胃导管1条;8~#粗铁丝(质软的较好,或用裹有胶皮的电线代替)1段,较胃管长15～20厘米,拉直,远端折成0.1     

基于农业气象模型的农作物单产估算——以湖北省中稻为例

先对气象数据进行空间插值处理,然后通过作物单产区划选择代表性的模拟县,根据模拟县历年作物单产的变化趋势得到作物波动产量,并对波动产量和气象因子进行相关性分析,提取与作物单产相关性最大的气象因子,建立一元线性或多元回归方程,估算作物产量,将估算结果与实际统计结果进行比较。结果表明,作物单产估算结果与统计数据的误差为-7．74％～9．80％。     

基于面向对象的坑塘遥感监测与动态分析

以江汉平原的洪湖市为研究区,利用1990—2009年间的3期Landsat卫星TM遥感数据,基于面向对象的分类方法进行多尺度分割,利用光谱、空间、纹理等特征,并结合专家知识进行坑塘信息提取,对洪湖市坑塘变化状况进行遥感监测和时空演变分析。结果显示:利用面向对象的自动分类方法可以有效提取坑塘信息。洪湖市坑塘面积在1990—2009年间呈现增加趋势,其中1990—2000年与2000—2009年间坑塘面积分别增加了306.53 km2和379.69 km2。坑塘增加面积随着与湖泊空间距离的增加而减少,坑塘的增加主要由耕地、湖泊和河流转化而来。利用面向对象的坑塘信息自动提取可以为区域资源环境调查监测提供参考。     

再谈黄牛口腔津液

笔者在近30年的兽医临床工作中,对黄牛口腔津液的变化与黄牛生理病理的关系作了长期的观察和探讨,并不揣浅陋在《中兽医医药杂志》1987年第2期发表了“浅谈黄牛口腔津液检查”一文(下称“浅谈”),现就该题再谈一点粗浅认识,望同道斧正。《浅谈》中说,健康黄牛反刍一开始,在舌面与上颚之间就扯出一条如12号针头和细如蛛丝的口液丝,不论反刍快慢,粘丝始终不被扯断,……。这里应当指出,患病的黄牛只要反刍,舌面与上颚之间也同样出现一条     

多时相遥感影像检测平乐县晚稻种植面积变化

为检测中国主要的粮食作物水稻的种植面积变化,该文以广西平乐县为例,利用多时相陆地卫星专题成像仪(landsat thematic mapper)影像数据和面向对象的分类方法,提取出晚稻种植的变化区域。该文探索了变化强度计算和阈值确定的方法,并利用晚稻在不同时相的影像光谱特征变化来提取晚稻种植区域。试验结果表明:3种变化强度计算方法中,变化向量分析法对河流、滩地变化的抑制效果优于相关系数方法,而相关系数方法对山体阴影的抑制效果则优于变化向量分析法,向量相似度法对山体阴影非常敏感,对水田变化则敏感度较低;3种阈值确定方法中最小错误率方法比最大类间方差法更为精确,比双窗口变步长阈值搜寻法更为稳定。综合利用3种变化提取方法对平乐县晚稻种植面积变化进行检测,得到变化检测混淆矩阵总正确率为96.8%,稻田面积变化误差为2.85%。该方法可为作物种植面积的变化检测提供参考。     

津巴布韦近20年植被覆盖度时空动态变化特征研究

植被覆盖度是反映生态环境的重要指标，津巴布韦是中国“一带一路”上重要合作伙伴，对津巴布韦植被覆盖度进行监测对区域内生态环境经济建设具有重要意义。基于MODIS NDVI数据，采用像元二分法、趋势分析、Hurst指数等方法从时空角度分析了津巴布韦近20年植被覆盖度动态变化特征。结果表明，总体上津巴布韦植被覆盖度较高；2001—2009年、2015—2017年植被覆盖度呈波动上升趋势，2009—2015年、2017—2019年呈现波动下降趋势；从空间上，存在明显的区域差异性，植被覆盖度北部高，西南和中部地区低。津巴布韦植被覆盖度变化趋势主要以不显著变化为主（占81.70%）,11.52%的地区呈增加趋势，6.78%的地区呈减少趋势。津巴布韦地区植被覆盖度反向持续性强于正向持续性，增加趋势占7.44%，减少趋势占9.69%。津巴布韦植被覆盖度受降水量、气温共同影响，主要受降水量因素的影响。植被覆盖度受夜间灯光数据影响，呈负相关区域主要在哈拉雷和布拉瓦约，正相关区域主要在马邵纳兰省。