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1.
农作物长势的定义与遥感监测   总被引:23,自引:23,他引:46  
监测作物生长过程的状况与趋势,即长势监测是农业遥感更为重要的任务。其目的是:1)为田间管理提供及时的信息;2)早期估计产量。该文以冬小麦为例,根据实地调查与北方数省的资料,用作物的个体与群体特征定义作物长势,讨论了遥感监测的可能性,提出了基于植被指数与植被表面温度的长势遥感监测的评估模型与诊断模型的概念与算法。  相似文献
2.
利用NDVI指数时序特征监测秋收作物种植面积   总被引:21,自引:8,他引:13       下载免费PDF全文
通过对湖北省江陵县各种地物MODIS数据NDVI时序特征的分析,选取夏秋作物轮作期(5月下旬)和NDVI均值为标准,采用分层方法区分秋收作物(中稻、晚稻、棉花)区与其它区,然后利用BP神经网络法对三种作物进行监督分类,得出了三种作物种植的空间分布。并将结果与ETM数据的神经网络监督分类值作为标准值进行了误差分析,得出其平均误差率为13.6%,能准确反映江陵县秋收作物分布状况,该分层模式加BP神经网络监督分类方法适用于多种作物种植区的作物分类。  相似文献
3.
目前国内外对作物长势遥感监测研究主要集中在发展具体指标及其定量化,忽略了作物长势的时空特征。作物长势是一个时空变化的过程,同一时相的作物长势在空间地域上和同一空间地域的作物在不同时相上存在差异。因此,时空特征的提取是进行大尺度作物长势监测的基础。该文讨论多时相归一化植被指数NDVI时空特征提取并反映为相关的特征参数,并讨论了作物长势监测模型的建立  相似文献
4.
基于MODIS NDVI多年时序数据的农作物种植识别   总被引:12,自引:11,他引:1       下载免费PDF全文
为了获取陕西省农作物种植模式和类型分布信息,实现对于多年农作物长势分析及精确的估产和耕地生产力的估算,该文以2003-2012年的MOD09Q1时间序列遥感数据集为数据源,以陕西省主要农作物冬小麦、夏玉米、春玉米、水稻和油菜为研究对象,利用Savitzky-Golay滤波方法重建NDVI长时间序列数据集,充分利用农作物的物候信息,构建农作物年际间动态阈值方法,实现了农作物种植模式和类型的识别。通过对混合像元进行分解,更精确地提取农作物种植面积信息。利用空间和定量2种方式对农作物类型识别结果进行分析验证,空间对比分析得到分类的总体精度和Kappa系数为88.18%和59.64%,定量对比分析得到分类的总体一致性为87.56%。研究结果表明,结合物候信息与时间序列数据利用该文的分类方法可以有效的识别大尺度农作物信息。  相似文献
5.
近30 a黄土高原植被覆盖时空演变监测与分析   总被引:11,自引:2,他引:9       下载免费PDF全文
为监测黄土高原植被建设成效,采用GIMMS和SPOT VGT 2种数据集的归一化植被指数作为植被覆盖评价指标,分析了近30 a黄土高原植被覆盖时空演变趋势。结果表明,大规模植被建设开始前,黄土高原植被覆盖以小幅波动为主,个别地区有所好转,但大部分区域无显著变化。1999年以后研究区归一化植被指数年度平均值增加显著,并以夏、秋两季增长贡献最大。植被覆盖在空间上呈现出明显的区域性增加趋势,其中黄土高原丘陵沟壑区增加趋势最为明显,植被恢复成效显著。研究区15°~25°和6°~15°坡地植被覆盖状况得到明显改善,对控制水土流失可产生积极影响。大规模植被建设促进了该区植被恢复,但截止2009年,黄土高原处于较低植被覆盖水平的区域面积依然占较大比重,生态环境建设仍须进一步加强。  相似文献
6.
东北地区主要作物种植结构遥感提取及长势监测   总被引:10,自引:5,他引:5       下载免费PDF全文
以中国东北地区为研究区域,探讨基于遥感影像全覆盖的大尺度作物种植结构自动提取及长势遥感监测的技术方法。通过分析东北地区春玉米、春小麦、一季稻及大豆等主要作物时序光谱特征,确定不同作物种植结构遥感提取的阈值,建立基于MODIS NDVI数据的上述4种作物种植结构提取模型,获取2009年东北地区主要作物空间种植结构格局特征。其次,基于MODISNDVI数据,利用差值模型,通过与近5 a作物长势的平均状况进行对比,分析研究东北地区2009年4种作物的长势状况。结果显示,与多年平均统计数据比较,基于遥感提取的作物种植结构信息,总体精度达到了87%以上;不同作物长势在其整个生育期内在时间和空间分布上都有较大差异。研究表明,通过MODIS数据提取不同作物种植结构及进行大尺度作物长势监测的技术和方法是可行的,研究为中国农业遥感监测系统大尺度业务化运行的作物种植结构提取提供了有效方法。  相似文献
7.
整合遥感和地理信息技术,对中国西北地区近25 a来NDVI时空变化特征及其与气候变化的耦合关系进行了研究,结果表明:高寒草甸和落叶针叶林的NDVI增加趋势较明显,线性倾向率p=0.2%/10 a。枯黄期推后导致NDVI明显增加,线性倾向率达0.27%/10 a;青藏高原、天山南脉的春季气温和北疆、汉中地区的秋季气温上升较明显,半湿润和半干旱过渡地区降水变幅较大;江河源地区NDVI和气温的相关系数达到0.6,河西-阿拉善、南疆等干旱地区NDVI和降水的相关性较高,相关系数为0.65。夏、秋季汉中、祁连和天山  相似文献
8.
利用新型光谱指数改善冬小麦估产精度   总被引:9,自引:9,他引:18  
基于冬小麦返青期至乳熟期8次采样的地面光谱数据和收割时的产量数据,首先,利用光谱反射率与产量进行了统计分析,可见光波段的光谱反射率与产量在起身后期才达到稳定的显著负相关水平;近红外波段的光谱反射率与产量在所有生育期都表现出稳定的显著正相关;短波红外波段的光谱反射率与产量在进入灌浆期后才达到稳定的显著负相关水平.其次,根据冬小麦冠层光谱的波形特征,利用近红外波段890 nm反射峰、980 nm和1 200 nm两个弱水汽吸收谷、短波红外1 650 nm和2 200 nm反射峰,设计归一化差值光谱指数,并与冬小麦产量进行相关分析,结果表明:利用上述波段组合定义的归一化差值光谱指数与产量在各个生育期都达到了显著或极显著相关水平,而归一化差值植被指数(NDVI)与产量间的相关在营养生长阶段不显著.最后,以(890 nm,1200 nm)弱水汽吸收光谱指数为例,建立了各个生育期的产量预报模型,为实现冬小麦营养生长期长势监测与更早、更可靠的产量预报提供了依据.  相似文献
9.
基于多时相遥感影像的东北三省作物分布信息提取   总被引:9,自引:4,他引:5       下载免费PDF全文
该文选用覆盖东北三省2007年主要作物发育期内14个时相MODIS NDVI 250 m 16 d影像、2005年Landsat ETM+30 m影像和大量地面调查数据,借助ISODATA非监督分类算法、作物植被系数变化曲线光谱耦合技术和Google Earth工具,提取了主要作物分布的空间信息。基于Landsat ETM+30 m影像采用亚像素估算方法对耕地面积系数进行了计算,分别估算了东北三省的耕地、水稻、玉米和大豆的面积,并用各个县级地图做掩模提取了耕地、水稻、玉米和大豆的面积,与同期的统计数据组成4组配对样本进行对比验证。结果表明,4组数据经配对样本的T检验都呈显著性差异,耕地相关系数最高为0.92,依次为玉米、水稻和大豆,都在0.68以上,与统计数据吻合较好,而分析结果位置精度为85.7%,提取结果能较好的反映东北三省主要农作物的空间分布状况,可为其他区域尺度主要作物空间分布信息的提取提供借鉴。  相似文献
10.
基于MODIS温度/植被指数的东北地区土地覆盖分类   总被引:8,自引:8,他引:11  
该文采用MODIS NDVI时序数据对东北区土地覆盖分类进行研究,以验证MODIS区域土地覆盖制图的可靠性。通过试验发现经过Savizky-Golay滤波处理能有效去除云、缺失数据及异常值的影响,使得NDVI时序曲线能更好的反映植被季相变化特征,分类结果表明NDVI时序数列能较好的区分植被与非植被、草本(一年生)与木本(多年生)覆盖类型。但研究区内一年一熟的农作物与高盖度草地、落叶针叶林与落叶阔叶林具有相似的物候特征,混分现象比较严重。该研究通过添加地表温度(land surface temperature, LST)数据解决这一问题,利用所得温度/植被指数TVI对研究区进行土地覆盖分类。所得结果用363个野外调查样区进行验证,NDVITVI时序数据的分类精度分别为62.26%与71.63%。结果表明TVINDVI对土地覆盖类型中的植被类型识别更有效。  相似文献
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