基于GF-6卫星影像多特征优选的酿酒葡萄精准识别

多源遥感信息和特征优选是提高农作物识别精度的重要支撑，高分六号（GF-6）卫星作为首次引入红边波段的国产卫星，其丰富的光谱信息为作物识别提供了新的思路和解决途径。该研究基于宁夏回族自治区银川市永宁县2018年6月-2019年3月的GF-6数据，充分利用红边优势提取光谱特征、纹理特征和植被指数特征，构建多种特征组合方案，并根据随机森林算法对特征重要性进行度量，选取最优特征组合对酿酒葡萄进行精准识别。结果表明，与单一特征相比，多源遥感特征的增加显著改善了酿酒葡萄分类效果，其中，植被指数贡献程度最大，光谱特征次之；基于随机森林的优选特征组合分类效果最佳，其中，总体分类精度为94.15%，酿酒葡萄用户精度为94.23%，制图精度为92.59%；以实地调查的4个酒庄为验证区，将酿酒葡萄提取结果与统计数据进行对比，面积相对精度均在70%以上，其中优选特征结果相对精度在90%以上，研究结果将为国产卫星红边波段在植被分类和识别方面的应用提供数据参考。     

棉花高光谱及其红边特征(Ⅱ)

通过大田和室内试验,测定了2个棉花品种的冠层、完全展开倒1、3叶在不同时期的高光谱反射率及对应叶片的叶绿素、类胡萝卜素含量。结果表明:棉花冠层光谱红边具有“双峰”和“红边平台”现象,且红边位置λ_(red)位于695～720nm之间,红边幅值Dλ_(red)和红边面积S_(red)有“红移”和“蓝移”现象;叶面积指数、鲜叶重和干叶重与冠层光谱红边参数λ_(red)、Dλ(red)、S_(red)之间存在显著相关,叶片叶绿素和类胡萝卜素含量与其反射光谱的λ_(red)、Dλ(red)、S_(red)也有显著相关。     

棉花高光谱及其红边特征(I)

通过大田和室内试验,测定了2个品种的棉花冠层、完全展开倒1、3叶在不同时期的高光谱反射率及对应叶片的叶绿素、类胡萝卜素含量。结果表明:随发育期推移,棉花冠层光谱反射率在可见光范围降低,在近红外区域增高;叶片背面光谱反射率略高于正面,透射率小于反射率;叶面积指数、鲜叶重和干叶重与冠层反射光谱变量ρ800 ρ550、ρ800 ρ680、ρ680 ρ570之间存在显著相关;叶片叶绿素和类胡萝卜素浓度与其反射光谱变量ρ680 ρ570、ρ673 ρ640、ρ680 ρ550、PSSRa、PSNDa、RCh之间也呈显著相关。     

基于RS和GIS的水库流域土地利用类型划分的研究

利用1998年9月28日TM卫星数据,经过数据校正、影像增强和非监督分类等处理,制作卫星影像分类图,建立判读标志;利用全球定位系统(GPS),结合地理信息数据进行实况调查,建立卫星影像分类解释依据,标定土地利用类型;借助Arc/Info GIS、Arcview GIS 划分流域土地利用类型.     

油菜红边特征及其叶面积指数的高光谱估算模型

在2003～2004年油菜生长季，选用6个油菜品种，设置3个氮素水平的小区试验。在不同发育期同步测定油菜冠层的光谱反射率及对应叶片的叶面积指数。利用油菜冠层的光谱反射率数据提取红边参数，分析其变化规律，油菜叶面积指数与红边参数的相关性，估算结果表明：油菜冠层红边一阶导数光谱具有“双峰” 现象，红边位置λ_red位于690～720 nm之间，在油菜生长旺盛期间出现“红边平台”，前期有“红移”，后期有“蓝移”现象；叶面积指数与冠层光谱红边参数λ_red、Dλ_red、S_red之间在开花前存在显著相关，但开花后相关性不显著；利用开花前的红边参数可以估算油菜的叶面积指数，开花后的红边参数不能用于估算油菜的叶面积指数；最后建立了不同时期和开花前油菜叶面积指数的估算模型。     

基于多生育期光谱变量的水稻直链淀粉含量监测

直链淀粉含量是评价稻米品质的重要指标之一,其累积生长过程是多生育期、多因素综合作用的结果。为了探究多生育期信息引入对水稻籽粒直链淀粉含量监测模型的影响,实现水稻品质信息的大规模准确监测。该研究选取水稻孕穗期、抽穗期、灌浆期和成熟期这4个有关水稻籽粒形成发育的生育期的冠层光谱,分析原光谱、植被指数、高光谱特征参数,及其变换形式与水稻籽粒直链淀粉含量的相关性,筛选得到相关性较好的光谱变量,并利用逐步回归的方法进行建模,建立基于多生育期光谱变量的直链淀粉含量预测模型。结果表明:一阶导数、差值植被指数(Difference Vegetation Index,DVI)、比值植被指数(Ratio Vegetation Index, RVI)及成熟期特征参数表现出较高敏感性,最适用于直链淀粉含量预测的生育期为成熟期,而多生育期信息的综合利用能显著提高模型预测精度,最佳多生育期预测模型为孕穗-抽穗-成熟期组合模型,建模决定系数(Coefficient of Determination, R^2)为0.708,均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)为0.711%,平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percent Error, MAPE)为3.22%,验证R2为0.631,RMSE为0.768%,MAPE为3.99%,证明该模型能较为精确地预测籽粒直链淀粉含量,为稻米品质指标大尺度统计监测提供一定的技术支撑和应用基础。     

农作物低温冷害监测评估及预报方法评述

对作物冷害指标、风险及损失评估、监测和预报,以及近年来业务化应用的研究成果进行总结和归纳,比较了这些领域新老研究方法的优缺点.重点介绍3S技术和作物模型在这些领域的应用.探讨了遥感温度反演与冷害监测相结合的可行途径,作物模型用于区域冷害损失评估所需的尺度转换及相应冷害模块添加等问题.明确了新技术与冷害研究相结合过程中需要重点考虑和解决的关键技术难题.可为冷害研究的技术革新提供参考.     

基于主成分分析的叶面积指数尺度效应

为描述多空间尺度观测数据在表达同一区域农作物叶面积指数(LAI)分布特征时存在的差异,该文提出了一种基于主成分分析(PCA)的LAI尺度效应分析方法。该方法充分考虑了多尺度数据的相关性与差异性,从统计分析角度出发,采用PCA进行数据挖掘和信息重组,引入动态多元线性回归模式基于主成分信息(PCs)反演估算LAI,进而定量描述尺度效应。选取大麦和玉米为试验对象,先以地面最细空间尺度观测数据为基准,通过尺度上推构建一系列不同空间尺度数据;再依据上述尺度效应分析方法进行有效信息提取和LAI估算,并纳入有效主成分个数(NEPCs)、决定系数(R2)和平均相对精度(MRA)等参数定量描述尺度效应。理论分析和数值实践证实了该方法在农作物LAI尺度效应定量分析中的可行性和有效性。     

浙江省沿海地区耕地变化

为了获取浙江省沿海地区1985-2001年的耕地变化情况,利用1985,1993和2001年的TM/ETM+数据,采用非监督分类、影像融合和目视解译相结合的混合分类法,并以土地利用详查图作为辅助数据,取得了85%左右的影像分类精度.对分类结果分析表明:该地区耕地面积16年共减少了264036 hm2;减少耕地主要是转变为了城市建设用地;大多数县市区在1993年到2001年耕地减少量明显高于1985年到1993年.总之,在不同时期和不同地区耕地变化情况不同,耕地减少的趋势不可避免,要借助土地利用总体规划为农业及其他部门持续发展提供用地保障.     

论中国土地利用总体规划的作用及其实施基础

简要回顾了我国制订和实施土地利用总体规划工作,从理论上分析了土地利用总体规划在社会经济可持续发展中的作用与地位,讨论了制订和实施我国土地利用总体规划存在的主要困难,提出制订和执行我国土地利用总体规划的前提、基础、关键和3个保证为主要内容的实施基础,从宏观上为我国制订和修编土地利用总体规划提供参考.