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1.
基于GPS和GIS的土地整理现场调查技术开发与应用   总被引:6,自引:3,他引:3       下载免费PDF全文
该文研究针对土地整理传统现场调查方法存在定位难、测量难、记录难等种种问题,围绕土地整理项目科学管理目标,将GPS技术、移动GIS技术进行集成,整合开发了一套支持土地整理现场调查的低成本、高效率、便携式、便利用的先进技术工具,为土地整理现场调查工作中存在的问题提供了一个系统的解决方案。研究成果先后在青海、北京、云南、广东、甘肃等地的土地开发整理项目实施检查和占补平衡项目考核工作中得到了应用,大大提高了现场调查工作的质量和效率,使复杂的现场调查工作变得更高效、更主动。研究及实践表明,对GPS、移动GIS技术进行整合开发是解决土地整理现场调查工作中所存在问题的有效手段,可大大提高现场调查工作的质量和效率。  相似文献
2.
为了评估同化时间序列叶面积指数(leaf area index,LAI)和蒸散发(evapotranspiration,ET)产品对冬小麦产量估测的有效性和适用性,该文选择陕西省关中平原冬小麦为研究对象,以SWAP为作物生长动态模型,利用冬小麦关键生育期的遥感观测和SWAP模拟LAI、ET趋势变化信息构建代价函数,以SCE-UA作为优化算法最小化代价函数,重新初始化SWAP模型中的出苗日期和灌溉量2个参数。重点比较了基于向量夹角和一阶差分2种代价函数的冬小麦单产估测精度。结果表明,同化MODIS LAI和ET后,冬小麦产量的估测精度比未同化精度(r=0.57,RMSE=1 192 kg/hm2)有显著提高,并且基于向量夹角代价函数法同化策略的单产估测精度(r=0.75,RMSE=494 kg/hm2)高于一阶差分代价函数法(r=0.73,RMSE=667 kg/hm2)的估测精度。该方法为其他区域的水分胁迫模式下遥感与作物模型双变量数据同化提供了参考。  相似文献
3.
应用“生物适生地分析系统”对国外彩色棉品种在我国适宜区域计算与分析结果表明 ,土库曼阿什哈巴德和墨西哥瓜那华托彩色棉品种在我国引种的适宜区域完全不同 ,阿什哈巴德彩色棉主要适宜我国西北地区种植 ,而瓜那华托彩色棉主要适宜我国西南地区种植 ,且因西南地区地形复杂 ,瓜那华托彩色棉适宜区域等级差异非常显著 ,必须充分考虑其光照的影响  相似文献
4.
为了通过数据同化方法提高冬小麦的估产精度,以陕西省关中平原为研究区域,采用标定的CERES-Wheat模型模拟8个典型样点冬小麦整个生育期的叶面积指数(LAI),通过四维变分(4DVAR)和集合卡尔曼滤波(En KF)2种同化算法同化CERES-Wheat模型模拟的LAI和遥感数据反演的LAI,获得单点尺度的LAI同化数据,将单点尺度的LAI同化值扩展到区域尺度,对两种同化方法的单点尺度和区域尺度的同化结果进行对比与分析。结果表明,两种同化方法均能综合遥感反演LAI和模型模拟LAI的优势,使LAI同化值更符合冬小麦LAI的实际变化规律;在单点尺度和区域尺度上,En KF-LAI均更能反映关中平原冬小麦的实际生长状况。采用En KF-LAI构建关中平原冬小麦估产模型估测2008年和2014年的冬小麦单产,通过实测单产对估产模型进行验证,结果表明,2008年样点估测单产与实测单产的相对误差均小于15%,部分县估测单产与实测单产的相对误差均小于10%;与2014年模拟单产与实测单产间的相对误差相比,估测单产与实测单产间的相对误差降低0.57%~9.30%,RMSE降低217 kg/hm2,其中,8个样点的估产精度达到94%以上,表明组合估产模型的估产精度较高。  相似文献
5.
基于LAI时间序列重构数据的冬小麦物候监测   总被引:2,自引:2,他引:0       下载免费PDF全文
农作物物候信息对农作物长势监测和估产具有重要意义。该文以河北省中南部冬小麦为研究对象,以叶面积指数(LAI,leaf area index)为同化量,采用重采样粒子滤波算法同化WOFOST(world food studies)作物生长模型和遥感观测LAI,重构LAI时间序列数据,基于重构数据提取冬小麦返青期、抽穗期和成熟期等关键物候期。重构结果表明,重构的LAI具有良好的时间连续性和空间连续性,可减缓WOFOST作物模型LAI变化剧烈程度,峰值出现时间与遥感LAI曲线基本同步,且可一定程度上解决遥感观测LAI数值整体偏低和数据缺失的问题。物候期监测结果表明,在空间分布上与冬小麦实际生长状况基本相符,时间上也较为合理,但因在返青期存在LAI高初始值、成熟期存在LAI下限不确定性等问题致使在具体日期存在偏差。  相似文献
6.
基于GF-1 WFV数据的玉米与大豆种植面积提取方法   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
准确掌握农作物的空间种植分布情况,对于国家宏观指导农业生产、制定农业政策有重要意义.针对黑龙江省玉米与大豆生育期接近、光谱特征相似,较难区分的问题,以多时相16 m空间分辨率高分一号(GF-1)卫星宽覆盖(wide field of view,WFV)影像为数据源,选择归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、增强植被指数(enhanced vegetation index,EVI)、宽动态植被指数(wide dynamic range vegetation index,WDRVI)、归一化水指数(normalized difference water index,NDWI)4个特征,结合实地调查样本点,采用随机森林分类算法,提取黑龙江省黑河市嫩江县玉米与大豆种植面积.研究表明,区分玉米与大豆的最佳时段为9月下旬至10月上旬,即大豆已收获而玉米未收获的时段,在4个待选特征中,NDVI、NDWI与WDRVI指数组合表现最佳;随机森林算法与最大似然算法、支持向量机算法相比,分类精度更高,其总体分类精度为84.82%,Kappa系数为77.42%.玉米制图精度为91.49%,用户精度为93.48%;大豆制图精度为91.14%,用户精度为82.76%.该方法为大区域农作物的分类提供重要参考和借鉴价值.  相似文献
7.
刘峻明 《农业工程学报》1997,12(A00):197-200
农业是基础性、弱质性、风险性产业,作为国家政策性银行-开发银行要遵循并体现国家农业发展政策,以服务产业为目的,政策性与产业性相结合,进行农业信贷结构的调整和优化。提高信贷资产质量,必须抓好从立项到后评价全过程的管理。  相似文献
8.
为提高陕西省关中平原冬小麦的估产精度,该文通过粒子滤波算法同化 Landsat 遥感数据反演的状态量叶面积指数(leaf area index,LAI)、土壤含水量(0~20 cm)、地上干生物量数据和 CERES-Wheat 模型模拟的状态量数据,分析小麦不同生育期的 LAI、土壤含水量及生物量同化值和实测单产的线性相关性,以构建同化估产模型。结果表明,在返青期土壤含水量同化值和实测单产的相关性高于 LAI、生物量同化值和实测单产的相关性,选择土壤含水量作为最优变量;在拔节期和抽穗-灌浆期同时选择 LAI、土壤含水量及生物量作为最优变量;在乳熟期选择生物量作为最优变量。在小麦各生育时期同化最优变量的估产精度(R2=0.85)高于同时同化 LAI、土壤含水量及生物量的估产精度,同时同化 LAI、土壤含水量及生物量的估产精度高于同时同化 LAI 和土壤含水量(或 LAI 和地上干生物量、或土壤含水量和地上干生物量)的估产精度,表明在作物不同生育时期同化与产量相关性较大的变量对提高估产精度有重要作用。  相似文献
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