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1.
2.
玉米生育期空间插值方法比较 总被引:8,自引:2,他引:8
采用合适的空间插值方法可以估计全国主产区玉米生育期的空间分布情况,从而指导不同地区的种植生产。该文通过比较反距离加权法、径向基函数法、克里格法等插值方法的异同,以调查县夏播玉米5个阶段的生育期为数据源,对黄淮海夏播玉米区生育期的数据进行空间插值处理,并使用交叉验证对表面精度进行分析。结果表明:播种期、出苗期和成熟期的最适合插值方法为径向基函数法,其均方根预测误差分别为5.077、5.320、5.243 d,拔节期和抽雄期的最佳插值方法为反距离加权法,其均方根预测误差分别为7.826、6.403 d;播种期和出苗期由西南至东北逐渐延后,其余阶段生育期以东南至西北为中轴线向两侧逐渐延后。 相似文献
3.
倒伏是玉米的重要胁迫之一,为提高玉米新品种抗倒性检测的效率,需选择倒伏胁迫高发环境作为测试环境。该文结合倒伏胁迫发生机理和大风概率统计模型,首先计算每个气象站点的因风倒伏概率,通过插值和区域统计,得到东华北、黄淮海两大玉米主产区各县区的因风倒伏概率,最后进行玉米抗倒性检验环境的选取分析。结果表明:倒伏胁迫概率超过60%的县区适宜作为玉米抗倒性检测的备选环境,只需3~5个点即可基本保证每年试验都会发生倒伏胁迫;黄淮海发生极严重倒伏胁迫的平均概率高于东华北,与实际情况吻合,两大区域可作为极严重倒伏胁迫检测环境的备选县区有54个,严重倒伏有16个,一般性倒伏有21个;本方法为测试环境选取决策提供了一种量化操作的手段,有助于提高测试环境倒伏胁迫的发生概率和新品种抗倒性检测的效率,降低应用风险。 相似文献
4.
5.
基于三维重建的动物体尺获取原型系统 总被引:4,自引:0,他引:4
为提高现有动物体尺获取技术的效率和自动化程度,提出双深度摄像头动物实时三维重建系统,进而进行动物体尺获取。基于随机采样一致性算法的圆球标定方法对摄像头外参数进行自动标定,再利用外参数将同步获取的点云数据进行配准达到实时重建,最后采用优化拾取机制后的交互式测量方法得到体尺。选取Xtion PRO作为点云数据采集设备并以猪标本作为重建对象,利用高精度激光扫描仪的重建数据与该系统重建结果进行了对比试验,结果表明圆球标定算法能够全自动快速地获取摄像头外参数,用该参数配准后的数据平均误差在7.50 mm以内,该系统以15帧/s的速度重建猪体全身,获取误差在4%以内的体尺信息,达到农业上动物体尺测量的一般要求,该系统可用于动物体尺测量。 相似文献
6.
1998年前后鄱阳湖区土地利用变化分析 总被引:14,自引:1,他引:14
根据1997和2000年鄱阳湖区的土地利用情况统计结果,分析了环鄱阳湖12县市土地利用的变化情况,结果表明:1998年前后鄱阳湖区变化最大的土地利用类型分别是未利用地(-42.44%)和水域(+28.95%),交通用地(+7.97%)和园地(-6.40%)变化也较大.八大类土地利用类型中,水域、交通用地、居民点及工矿用地的面积在增长,其他类型用地都在不同程度减少,其主要影响因素包括人口的压力、社会的发展、退田还湖工程的实施等.结合鄱阳湖区"人-地-水"关系、土地整理潜力等进行分析,认为鄱阳湖区土地整理应致力于环湖区的生态建设,把治理、开发和发展结合起来,将土地整理由单纯追求耕地增长转向全面提高土地生产能力和改善生态环境,这也是“退田还湖,移民建镇”工程“退得出、稳得住、能发展、不反迁”的关键.本研究结果可为调整鄱阳湖区土地利用结构,挖掘土地整理潜力提供基础信息. 相似文献
7.
8.
9.
基于核密度估计的京津冀地区耕地破碎化分析 总被引:10,自引:0,他引:10
为了深入分析京津冀地区耕地破碎化和人工干扰程度,以空间网格为基本单元,采用核密度函数法对耕地进行密度计算,继而采用自然断点法进行密度分区,采用景观格局指数法,对耕地的空间分布特征、破碎化程度进行定量分析,最后采用耕地破碎度指数和人工干扰指数对比分析提出耕地整治的方向。结果表明:耕地核密度变化范围为0~95.08点/km2,85%以上的耕地集中分布在区域中部和东南部的中密度区到高密度区,耕地面积随着密度降低而减少;耕地斑块密度指数、斑块边界密度指数、面积加权分维数和耕地斑块聚集度在不同密度区的变化情况均反映出破碎化程度随着耕地密度减小而增大;耕地破碎度指数和人工干扰度指数均随着耕地密度降低而升高,人工干扰是该区域耕地破碎化程度加剧的主要因素。采用核密度估计法能合理地反映耕地聚集程度和破碎化程度,可为京津冀地区协同发展、耕地整治和土地利用优化布局提供理论支撑。 相似文献
10.
利用高光谱图像采集系统在400~1 000 nm波段范围内采集东亚飞蝗成虫、5龄、4龄和3龄的前胸背甲光谱信息;每个龄期提取15像素×15像素目标区域平均反射率信息作为样本信息;提出了一种基于K均值聚类和主成分分析(K-PCA)相结合特征波段提取方法,对比分析K-PCA和SPA(投影连续变换)2种特征波长提取方法,采用Fisher判别分析方法分别对K-PCA和SPA筛选的特征波长建立东亚飞蝗龄期识别判别模型,实验结果表明K-PCA筛选出的特征波长数少且正确识别率为98.25%。K-PCA筛选的特征波长为468 nm、555 nm、635 nm、710 nm、729 nm、750 nm、786 nm和899 nm。本文提取的东亚飞蝗特征波长为东亚飞蝗的龄期识别奠定基础,进而对蝗灾的监测与预防提供了技术支持。 相似文献