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1.
通过对遂宁组紫色土产流、产沙侵蚀的观测,运用迄今为止最为复杂的土壤侵蚀预测模型WEPP模型进行单次降雨侵蚀预测,与实测值比较,并对比通过气候生成器CLIGEN和断点生成器BPCDG的产生的气候参数对预测值的影响。通过分析比较结果,认为WEPP模型对遂宁组紫色土侵蚀过程预测合理,而且利用断点生成器BPCDG的预测结果要优于气候生成器CLIGEN的预测结果。  相似文献   
2.
简单介绍了配准后的NOAA-AVHRR图像数据的空间格局时序分析的数据处理系统设计。主要分析了系统目标,介绍了数据处理的数学模型和相应的技术措施,提出了数据处理结果正确性检查机制及对反演多样化数学模型变更作出快速反应的方法,同时还探讨了时空数据物理设计的有关问题。  相似文献   
3.
4.
本文介绍一种新研制出的挖掘机特性测试仪。仪器应用微机技术、自动采集挖掘机特性的电压和电流数据、可在通用示波器上显示或X—y记录仪绘出挖掘机特性曲线。输入标准特性参数后,自动计算并打印出丰满系数,电流和电压测试数据。采样速度为2160点/秒,精度为±1%,量程满足目前使用的4~23m~3电铲.仪器工作可靠,操作维护方便,为挖掘机的调试提供了一个先进的工具。  相似文献   
5.
依据航片判读、森林资源调查资料和水文数据,利用流域自身对比法,得出森林变化对河川径流泥沙的定量关系。文中还阐明本方法的技术关键——消除降雨量不同对水沙的影响.该方法具有适合我国国情、费小效宏、精度较高、简捷易行等优点,值得推广提倡。  相似文献   
6.
路面管理系统是通过对路面运行状况、使用性能、使用周期、进行对比、分析,预测路面管理的最佳养护预算投资并在最佳养护经济投资条件等各种因素限制下,寻求道路养护管理最佳战略决策。  相似文献   
7.
在实际工作中,常常因为各种原因致使馆藏书目数据的有效性和唯一性大打折扣。作者主要是通过自编程序来实现馆藏书目数据优化,并详细介绍了具体的操作过程。  相似文献   
8.
应用定西地区的气象资料和4次EOS-MODIS卫星资料,对典型的西北半干旱雨养农业区的基本地表特征参数进行反演,并在此基础上对各能量通量进行估算,进而分析了各通量的季节变化。结果表明,应用卫星数据估算的通量与净辐射之比与实际观测值基本接近,绝对误差在10%以内,其空间分布基本反映了当地的实际情况;土壤热通量、显热通量以及潜热通量的季节变化基本表现为冬季最小,其次是秋季,夏春两季最大;通量四季变化也呈现出不均匀的分布特性,频率分布范围较宽,体现了该区域的地形、地貌以及下垫面复杂的特征。  相似文献   
9.
基于Sentinel-2多光谱数据的棉花叶面积指数估算   总被引:2,自引:2,他引:0  
易秋香 《农业工程学报》2019,35(16):189-197
棉花叶面积指数(leaf are index, LAI)的快速、准确获取对棉花长势监测、发育期诊断、面积提取以及产量估算等遥感监测具有重要意义。该研究利用2017年和2018年的Sentinel-2多光谱卫星数据及大面积田间试验观测获取的棉花不同发育期LAI实测数据,构建了基于单波段反射率及各类植被指数的棉花不同发育期及全发育期LAI估算模型,并采用留一验证(LOOCV, leave-one-out cross validation)和交叉验证对模型精度进行了检验。结果表明:1)对于单波段反射率,基于中心波长为842 nm波宽为145 nm的B8近红外波段对不同发育期LAI估算精度最优均方根误差(RMSE, root mean square error, RMSE=0.378);2)对于各类植被指数,花蕾期(20170616)和花铃期(20170802)时增强植被指数(EVI, enhanced vegetation index,)表现最佳(RMSE分别为0.352和0.367),开花期(20180623)时校正土壤调节植被指数(MSAVI2, modified soil adjusted vegetation index 2,)估算精度最高(RMSE=0.323);3)单波段反射率和各类植被指数对全发育期LAI的估算均要优于对单个发育期LAI的估算,其中基于IRECI指数的(inverted red-edge chlorophyll index)全发育期LAI估算模型精度最佳,LOOCV检验RMSE=0.425,交叉检验RMSE=0.368;将基于IRECI的全发育期LAI估算模型应用到单个发育期LAI估算并与各单个发育期LAI估算模型精度对比,发现交叉验证RMSE平均值仅比LOOCV验证RMSE平均值高0.07,反映了全发育期LAI估算模型良好的普适性。该研究为农作物LAI估算提供了新的数据选择,完善了Sentinel-2卫星数据在LAI估算中的应用领域。  相似文献   
10.
目的 针对高分六号影像数据面向植被类型、特别是湿地植被信息识别的最佳波段组合进行研究,为高分六号数据在湿地资源监测中的进一步应用提供参考。 方法 以三江国家级自然保护区为对象,基于高分六号影像数据,结合当地植被特点,开展保护区植被类型识别中的最佳波段组合研究。从影像信息特征、最佳指数因子以及光谱特征曲线和地物可分性角度进行综合分析,获取基于GF6/WFV数据的三江保护区植被类型识别的最佳波段组合。同时,通过对比实验,利用支持向量机分类方法,对样区的植被类型进行信息提取,证实了结果的可靠性。 结果 波段组合4(R)-5(G)-1(B)识别植被类型精度最高。总体精度为89.15%,Kappa系数为0.8463。 结论 波段组合4(R)-5(G)-1(B)为三江保护区植被类型识别的最佳波段组合。本研究可为东北地区湿地保护区的退耕还湿工程监测提供参考。  相似文献   
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