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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:22,自引:8,他引:14       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.
基于MODIS温度/植被指数的东北地区土地覆盖分类   总被引:19,自引:8,他引:11       下载免费PDF全文
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
4.
以ETM+为数据源,基于植被指数(NDVI)建立像元二分模型,对毛乌素沙地进行了植被覆盖度提取,然后根据实地调查数据对提取结果进行了精度验证,二者线性相关系数达到了0.92,平均精度为79.4%。研究结果表明,基于NDVI的像元二分模型适合于沙漠化地区的植被覆盖度提取。  相似文献
5.
基于MODIS NDVI多年时序数据的农作物种植识别   总被引:17,自引:15,他引:2       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
6.
全国农作物叶面积指数遥感估算方法   总被引:16,自引:4,他引:12       下载免费PDF全文
目前对农作物叶面积指数LAI的遥感估算研究多是针对单一作物或是作物种植结构单一的区域,该文运用大尺度农作物叶面积指数的遥感估算方法,在像元尺度上对4个代表性实验站的LAI与归一化植被指数(NDVI)的相互关系进行了回归分析后,得到4种代表性作物种植结构的LAI估算模型,然后结合全国农作物种植结构数据对模型外推,建立了一个全国尺度的遥感模型,并估算了全国作物LAI。该文使用“863”项目山东遥感应用综合试验中的作物LAI观测数据进行了验证,结果表明该模型较其它估算模型达到了较高的精度,最大相对误差为39%,平均的相对误差为19%。该模型的计算结果已经在“中国农情遥感速报”系统中得到了广泛的应用。  相似文献
7.
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
8.
宁夏盐池植被盖度变化及影响因子   总被引:12,自引:1,他引:11       下载免费PDF全文
 选取1989、1999和2003年8月的TM遥感影像3景,基于归一化植被指数NDVI和植被覆盖度遥感定量模型,提取了植被覆盖等级图。通过对3时段不同植被盖度类型比较分析得出:盐池县植被盖度变化趋势明显,尤其是低盖度植被和中高盖度植被,2003年较1989年变化幅度分别为64.62%和72.04%。出现植被好转的原因主要有2个方面,一是气候因素中的降雨和蒸发,二是荒漠化治理措施如退耕还林、全县禁牧封育等,而这些影响因素中尤其以降水和蒸发为主导。相关分析结果表明:盐池县植被覆盖度同降水、蒸发之间表现出较高的相关性;中等盖度主要以半固定沙地、退化土地、退化草场为主,2003年占全县总面积的70.65%,是盐池县的主要植被覆盖类型,该类型面积大,生态脆弱,是未来荒漠化治理的重点区域。  相似文献
9.
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
10.
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
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