浙江省石灰土光谱特征及其自动识别分类技术研究

本文通过石灰土专题调查，室内土壤光谱测定及其特定及其特征分析，并在此基础上进行土壤光谱自动识别分类方法的对比试验。明确了浙江省石灰土的四个土类，六个土属的光谱特征分异规律；提出了一种参数少，运算量小，精度高的光谱自动识别新方法－分层提取判别法。     

水稻遥感估产系统研究——预试验和前期研究结果以及对开展估产研究的讨论

水稻遥感估产经过“六五”期间的预试验和“七五”期间的前期研究,对难度极大的我国南方水稻遥感估产取得了重要进展。初步明确了水稻遥感估产的研究途径、技术路线及研究方法,但要达到业务运行,还存在很多困难。因此,对今后进一步开展水稻遥感估产研究的几个重要问题加以讨论。     

论耕地总量动态平衡及其实施的技术基础

从土地管理的目标出发,分析了耕地总量动态平衡的实质,提出了耕地总量动态平衡的内涵及其函数模型,进而分析了耕地数量、耕地质量、时代（时间）和区域（空间）等四个变量因素与耕地总量动态平衡的相关性,并认为制定一个科学的、切实可行的土地利用总体规划是实施耕地总量动态平衡的技术基础．     

运用TM资料提取稻田信息的研究初报

本文是水稻遥感估产技术经济前期研究的主要内容之一,其目的是研究从TM资料中提取稻田信息的可行性,为水稻遥感估产提供提取稻田信息的遥感技术.试验先选用动态聚类、最大似然法和逐步分类法进行稻田信息提取.再经波段比值法和地形因子分层分类的后处理,在特定的试验区内,其面积精度可达到99％以上.     

NOAA/AVHRR数据的几何精纠正方法研究

利用NOAA／AVHRR资料进行省级水稻遥感长势监测与估产是以高精度配准为前提的,因此首先论述了在利用TBUS报进行系统纠正的基础上,还必须进行几何精纠正的必要性及其方法的选择;提出综合利用ARC/INFO和ENVI的功能建立几何精纠正的标准空间,通过各种变换进行图像增强处理,仔细选取地面控制点;利用59次浙江省范围的NOAA/AVHRR数据计算出不同方法中的误差,首次通过方差分析和多重比较进行统计检验。结果表明：RST,二元一次多项式拟合法和二元二次多项式拟合法之间的RMS差异达到极显著水平,选定二元二次多项式拟合法作为几何精纠正方法,灰度值重采样采用三次卷积插值法,可作为采用NOAA/AVHRR资料开展省级水稻面积遥感估算、长势监测与估产的基础．     

干旱区土地利用遥感监测研究

本文利用不同时相的ＴＭ资料,采用地理信息系统技术和遥感数字和图像处理技术,首先对ＴＭ图像进行了几种精纠正,将不同时相的ＴＭ影像配准误差控制在０．５个像元以内;     

建立大田早稻农学光谱估产模式研究初报

大田试验结果表明,不同氮素水平的水稻冠层光谱之反射率存在着极显著差异。其中630～690nm,760～900nm和520～600nm三个波段可作为检测水稻氮素水平的敏感波段。利用测定光谱反射,通过光谱变量计算以估测LAI和Chl等农学参数是可行的。单一生育期光谱建模估产的精度较低,而且应用时生育期也难统一。RVI复合估产模式和LAI-RVI综合估产模式的精度很高,但仍只是“样板模式”,实际应用于大田估产时,仍需进行多点试验,进一步验证模式并建立一套修正方法,以适应不同熟制和不同产量水平的需要。     

水稻遥感估产的农学机理研究——Ⅱ.农学参数与光谱变量的相关分析

作者在主要农学参数间相关分析的基础上,进行了叶片含氮量、叶绿素含量、叶面积指数与光谱变量的相关分析和综合分析,明确了最佳农学光谱模式及其在各生育期光谱变异中的作用。从而证明通过光谱测定可以推算出叶绿素含量、叶片和稻株含氮量及叶面积指数。     

水稻遥感估产的农学机理研究——Ⅰ.不同氮素水平的水稻光谱特征及其敏感波段的选择

介绍了大田与盆栽条件下不同氮素水平的水稻冠层、叶片和稻株的光谱反射特征曲线。经过光谱差异性检验,找出了诊断水稻氮素营养水平的敏感波段范围,结合考虑实用性确定冠层敏感波段为760～900nm、630～690nm和520～550nm;叶片敏感波段为760～900nm、630～660nm和530～560nm。     

建立大田晚稻农学光谱估产模式研究初报

晚稻大田试验结果表明,不同氮肥水平的水稻冠层光谱反射率存在着极显著差异630～690nm,760～900nm和520～600nm等3个波段可作为检测晚稻氮的敏感波段。RVI与LAI,LN,Chl等农学参数之间存在着显著或极显著的相关性。单期RVI与晚稻产量之间存在着显著相关性,但用几个生育期的RVI复合建立的光谱估产模式的精度提高,相关性达到极显著水平。LAI-RVI多元复合估产模式的精度最高,为最佳单产农学光谱估产模式。文中还就单产农学光谱模式的认识及应用问题作了较深入地讨论。