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1.
2.
基于GF-1和Sentinel-2时序数据的茶园识别 总被引:1,自引:1,他引:0
由于茶园大多分布在地形复杂的山区,地块破碎,分布零散,形状差异大、植被混杂且茶园所处环境长期受到云雨的影响,增加了茶园遥感识别的难度与不确定性,针对这一问题,该研究提出了利用高分1号(GF-1)和哨兵2号(Sentinel-2)时序数据提取茶园的方法,以浙江省武义县王宅镇为研究区,采用GF-1号为主要数据源,并利用MODIS地表反射率产品和Sentinel-2反射率数据,基于时空融合算法得到时间分辨率5 d的10 m Sentinel-2完整的时序数据。综合利用GF-1在空间细节方面的优势和重建的Sentinel-2高观测频率时序数据在反映茶树生长过程方面的优势,分别基于GF-1的光谱和纹理特征及GF-1的光谱、纹理特征和Sentinel-2时序特征两种特征组合方式,采用随机森林算法提取茶园。结果表明,GF-1光谱、纹理信息结合Sentinel-2时序信息分类结果的准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为96.91%、3.09%、89.00%、83.09%和0.86,仅基于GF-1光谱和纹理信息的分类准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为94.72%、5.28%、73.09%、84.61%和0.78,添加时序信息分类结果总体优于未添加时序信息的分类结果。表明高空间分辨率结合高频率时序遥感数据是提高茶园分类精度的有效手段。 相似文献
3.
在生态建设背景下,遥感技术在林业中的作用日益凸显。2005年,华中农业大学针对本科生开设了“林业遥感”选修课程,目前已形成了较为完善的课程教学体系。但是随着遥感技术的快速发展,“林业遥感”课程教学显现了课程教材内容陈旧、学生对课程的重视程度低、实践教学环节薄弱等问题。为了提升课程教学效果,探讨了课程教学改革的措施:一是在课程教学中引入遥感技术发展的最新动态与研究成果,实时更新教学内容;二是应注重与其他相关课程知识的融合,构建更为科学合理的教学体系;三是合理优化理论与实验课程的教学比例,突破传统的教学方式,实施案例教学;四是强化实践教学环节,充分调动学生学习的自主性与学习热情;五是增加文献阅读及汇报环节,培养学生的综合能力。课程教学改革强化了学生的实践动手能力和创造性,同时也有助于提升学生的专业认同感和就业率。 相似文献
4.
广东南澳候鸟省级自然保护区的乌屿岛是中国南部沿海地区最大的褐翅燕鸥繁殖地,为确定褐翅燕鸥在繁殖地的家域范围,我们于2018年5月、2019年5月利用卫星追踪技术在乌屿岛开展了繁殖期褐翅燕鸥家域的研究。结果表明:褐翅燕鸥家域平均面积为(17346.29±31738.74)km2,家域范围西南至珠江口岛屿,北达福建省漳州市的外屿,东到台湾岛的台中至台南的西海岸;褐翅燕鸥家域形状均不规则,并存在重叠,重叠率最小为0.39%,最大为41.47%;褐翅燕鸥家域活动时间上午主要集中在5∶00—10∶00,下午主要集中在15∶00—19∶00;食物因素和觅食策略是影响褐翅燕鸥家域的主要因素。为进一步加强乌屿岛褐翅燕鸥的保护,建议将其家域集中分布区域纳入自然保护地中。 相似文献
5.
6.
在水质测量评价中,通常将水体中叶绿素a的含量大小作为一个非常关键的指标。为获取石佛寺水库水体叶绿素a浓度反演模型,对石佛寺水库的水体进行光谱测量,获取水体光谱特征,并对采集的水样进行检测,得出叶绿素a浓度。在此基础上分析叶绿素a浓度与水体反射率的相关性,得到如下结论:石佛寺水库水体叶绿素a的浓度与反射比R_(702)/R_(674)和595 nm波长处反射率的一阶微分值都有较为明显的相关性(r~2分别为0.724 4和0.745 0)。 相似文献
8.
利用中国气象局陆面数据同化系统(CLDAS)验证了2015—2016年土壤水分主动-被动微波数据集(SMAP)在河套灌区的适用性,基于土壤水分亏缺指数(SWDI )和干旱周百分比(PDW)分析了作物生育期内灌区农业干旱时空演变规律,通过两个参考指标检验了SWDI在河套灌区的精度。结果表明:(1)SMAP在河套灌区的适用性较好;区域尺度上,SMAP和CLDAS的相关系数为0.65;栅格尺度上,约有69%的栅格表现良好(R>0.5),且多集中在灌区西南部和东北部。(2)严重干旱主要发生在4月下旬到5月中旬、7月下旬到8月下旬以及9月中旬到10月中旬,主要集中在灌区的西南部、中部和东部;2015—2016年PDW值略有增大,干旱事件的持续时间有所延长。(3)大气水分亏缺量(AWD)表征的气象干旱在时间上显示2 a内灌区干旱月份为5—8月;空间上,除去地形原因,SWDI和AWD的相关性较为显著,且有一半格点通过了显著性水平为0.01的显著检验,表明基于SWDI对河套灌区进行干旱状况分析具有较高的可信度。 相似文献
9.
基于无人机与激光测距技术的农田地形测绘 总被引:3,自引:1,他引:2
平整地技术是提高作物单产的重要措施,而获取高精度的农田地形测绘数据与农田数字地形模型,是进行精准平整地作业的必要条件。为了解决传统接触式地形测绘效率低、基于航拍摄影技术的遥感地形测绘精度差及作业成本高等问题,该研究提出了一种基于多旋翼无人机与激光测距技术的农田地形测绘方法。在多旋翼无人机测绘平台上搭载激光测距模块与后处理动态差分全球定位系统设备(Post-Processing Kinematic Global Positioning System,PPK-GPS),获取激光测距序列、PPK-GPS三维定位数据以及无人机的飞行姿态数据。首先使用均值滤波器处理原始激光测距序列,并将得到的激光测距序列与PPK-GPS定位数据进行同步处理,使二者建立空间对应关系。根据无人机倾斜状态时的测距激光方向与理论竖直方向的空间几何关系,使用从无人机的飞行控制器中提取的姿态信息校正激光测距序列,消除无人机平台在飞行过程中俯仰与横滚姿态变化对激光测距精度的影响。最后,根据PPK-GPS定位数据的海拔高度分量与激光测距序列计算试验地块内地面测量点的海拔高度,共获取1 417组地面测量点的有效测绘数据。利用手持PPK-GPS设备对地面测量点的海拔高度进行测绘精度检验。验证试验结果表明,本文提出的无人机农田地形测绘系统获取的海拔高度与手持PPK-GPS设备采集的海拔高度的均方根误差为5.2 cm,表明该无人机农田地形测绘系统具有较高的测绘精度。与利用手持GPS设备进行地形测绘作业的方法相比较,本文提出的无人机农田地形测绘系统具有自动化程度高、作业效率高等优点。该研究可为促进精准平整地技术的大规模应用提供数据支持。 相似文献
10.
【目的】中国南方地区云雨频繁且农业景观破碎,是我国农作物遥感监测最具挑战的区域之一。我国自主研发的高分系列卫星具有高时空分辨率和高质量成像的特点。本研究挖掘多源高分系列卫星的时间和空间双重优势,实现多云雨及景观异质区作物精细化识别。【方法】基于国产高空间分辨率高分二号(GF-2)影像表征农田空间几何特征,协同中空间分辨率高分一号(GF-1)和高分六号(GF-6)加密影像观测时间序列,充分表征农作物光谱季相节律。通过构建光谱-时相-空间三维分类特征,基于随机森林进行农作物分类并计算不同特征的重要性。同时,设置不同影像组合和不同分类单元下的多种分类场景,进一步分析不同高分数据协同利用在农作物识别上的表现差异。【结果】基于GF-1、GF-2和GF-6影像和面向对象的农作物分类在湖北省潜江市研究区的总体精度为95.49%,Kappa系数为0.94;在枣阳市的总体精度为93.78%,Kappa系数为0.92。协同GF-2和GF-6进行农作物分类精度优于协同GF-2和GF-1。此外,基于GF-2进行面向对象的农作物分类效果优于面向像元,其中潜江总体精度提升了1.4%,枣阳提升了1.32%。相比GF... 相似文献