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1.
【研究目的】为了实现遥感影像的作物自动分类,并探索空间信息在分类中作用,【方法】本文提出结合光谱和空间信息的作物分类方法。首先,借助光谱信息实现地物初始分割,然后以目标作物历史空间分布为语义约束,根据隶属度提取目标作物。最后,在多时相遥感影像条件下,以冬小麦为目标作物进行了方法的验证,【结果】结果显示,本文方法可实现冬小麦自动提取与识别,总体精度为95.33%,Kappa系数为0.90,可满足农情监测的实际需求。另外,在单时相遥感影像条件下,本文结合几何语义知识的作物分类精度也达到了较高水平。【结论】相对于遥感影像单一光谱信息的分类方法,本文方法利用了作物空间信息,不仅能满足精度要求,还实现了分类的自动化,对工程化应用具有一定的参考价值。  相似文献   
2.
【目的】农作物种植面积遥感监测是世界农业大国农情遥感监测业务的主要内容,监测结果也是政府宏观监测与生产管理的重要依据。所以农作物种植面积"一张图"遥感监测业务的设计及应用为农业生产定量化管理提供进一步服务。【方法】文章在农作物种植面积"一张图"概念定义的基础上,提出了基于低、中高空间分辨率2种数据源的"一张图"遥感监测技术方案,并采用EOS/MODIS、GF-1/WFV数据实现了全球、中国大陆区域冬小麦空间分布"一张图"的监测方案应用。【结果】农作物种植面积"一张图"概念的提出,是从监测范围与监测内容上对农作物种植面积遥感监测业务的规范,对遥感监测技术从基础研究向实际应用具有推动作用。【结论】现有遥感数据、分类识别技术能够保证"一张图"遥感监测业务方案的实施与实现。限制遥感数据向"一张图"成果转化的技术瓶颈,是遥感监测自动识别技术的精度与能力。在今后较长一个时期内,从全球及国家尺度出发,开展作物光谱分布规律研究,进而提出普适性较高的算法,是提高全球、国家尺度农作物种植面积"一张图"遥感监测业务效率的主要途径。  相似文献   
3.
GF-1和MODIS影像冬小麦长势监测指标NDVI的对比   总被引:3,自引:0,他引:3  
作物长势是农情遥感监测的重要内容之一。长期以来,作物长势遥感监测主要基于卫星影像反演的相关植被参数,如归一化植被指数(NDVI,normalized difference vegetation index)、叶面积指数(LAI,leaf area index)等。本文通过对比研究16 m分辨率GF-1卫星影像及250 m分辨率MODIS影像的NDVI与冬小麦综合茎数、株高、叶绿素浓度之间的关系,尝试建立遥感监测作物长势指标与地面实测作物长势指标的定量关系。研究发现GF-1的NDVI与冬小麦综合茎数的相关性最高(R2=0.8961),而与其他指标相关性较弱;MODIS的NDVI指数与冬小麦综合茎数相关性较低(R2=0.4432),对作物长势的遥感监测精度较低。统计MODIS冬小麦像元内GF-1像元的NDVI平均值,并与MODIS的NDVI对比,发现两者之间的相关性较低(R2=0.3944);在消除MODIS与GF-1影像传感器光谱响应函数差异及NDVI尺度效应后,MODIS影像的冬小麦作物长势遥感监测精度得到一定提高(R2=0.4633)。对MODIS像元内GF-1 NDVI标准差排序发现,MODIS像元内冬小麦长势一致性越高,MODIS的长势遥感监测精度越高。GF-1和MODIS影像NDVI长势监测主要代表地面冬小麦综合茎数,且卫星影像分辨率越高,NDVI值越能反映实际的作物长势。MODIS像元内冬小麦长势一致性越高,基于NDVI的MODIS与GF-1数据冬小麦长势监测结果越一致。从区域长势监测角度来看,尽管MODIS与GF-1数据的监测结果趋势较为一致,并且通过光谱、尺度归一化能够进一步提高监测结果的一致性,但MODIS NDVI长势监测总体精度较低,为满足作物长势精细化监测的业务需要,应逐步使用高分辨率的遥感数据替代中低分辨率遥感数据进行作物长势遥感监测,并将其作为长势监测业务化运行的研究重点。  相似文献   
4.
冬小麦非监督分类结果的类别选择研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了实现基于遥感影像作物的自动分类,发挥遥感技术宏观、迅速的大范围监测特点,本文在遥感影像非监督分类的基础上,提出了一种基于ISODATA非监督分类结果的自动分类方法。该方法分为ISODATA非监督分类过程和自动分类过程,自动分类过程又可分为冬小麦样本点占比排序和类冬小麦类别确定两个方面。当非监督分类类别设置为40或50类、每类样本数量为4或5类时,冬小麦遥感分类精度较高且分类精度稳定。在200个样本点组合(40个分类类别,每个类别中5个样本点)中,基于ISODATA非监督自动分类结果的总体精度相较于最大似然分类方法提高了2.5个百分点,KAPPA系数提高了19.4%。在500个样本点组合(100个分类类别,每个类别中5个样本点)下,基于ISODATA非监督自动分类结果总体精度和KAPPA系数与最大似然分类方法相近。基于ISODATA非监督分类结果的自动分类方法可以在样本量较少时保持较高的分类精度,人机交互少,分类效率高,适用于业务化应用。  相似文献   
5.
农业资源遥感监测系统的计算环境设计与应用   总被引:1,自引:1,他引:0  
计算环境是包括农情遥感监测系统在内的农业资源遥感监测系统的重要支撑。该文在对农业资源遥感监测系统硬件环境组成、逻辑结构、核心功能分析等内容阐述基础上,以中国农业科学院农业资源与农业区划研究所运行的“国家农情遥感监测业务运行系统”硬件环境为例,进行了具体说明。研究结果表明,农业资源遥感监测系统是以基础硬件层为支撑,以计算层为核心,以存储层作为辅助,在网络层、软件层支持下,开展农情遥感监测应用。核心功能包括括登录节点、管理节点、计算节点、存储服务器(包括磁盘)等5个部分。“国家农情遥感监测业务运行系统”的计算环境的硬件是以42台基于Intel 64位至强处理器的IBM Flex X240刀片服务器为核心,4台S5700 10G以太网交换机为中转设备,连接华为1套N8500 NAS集群、1台基于Intel 64位至强处理器的IBM X3650M4管理服务器;56G计算IB网络是通过1台Mellanox 36口FDR交换机实现,并包括KVM交换机、机架键盘、液晶显示器,以及机柜、电源插座、连接线缆等附件。系统理论运行效率可以达到13.312万亿次,实际运行效率可以达到理论值的85%以上。  相似文献   
6.
玉米大豆轮作遥感监测技术研究   总被引:3,自引:1,他引:2  
基于黑龙江省北安市2014—2015年的Google Earth影像、多时相OLI数据和Rapid Eye影像,采用遥感目视解译的方法,构建了玉米大豆轮作遥感监测业务化技术流程。主要技术环节包括数据预处理、地块位置与面积信息的精准获取、农作物类型识别、精度验证、变化统计等5个内容。研究结果表明:工程区域总面积4528.7 hm~2,计有447个地块;其中,2014年玉米轮作为2015年大豆的地块为193块3794.4 hm~2,大豆轮作为玉米的地块为65块88.0 hm~2;采用地块逐一调查的方式进行验证,地块吻合率为100.0%。研究提出的技术方法具有较高的地块测量准确性和监测效率,可以作为农作物种植结构调整政策落实程度核查技术使用。  相似文献   
7.
光合有效辐射是农田生产力和产量估算的依据,也是农作物参数遥感反演的主要研究内容。该文基于大气辐射传输模型,选择覆盖山东禹城市2014年4月-2014年12月共12景GF-1/WFV(wide field view,WFV)数据,结合浓密植被(暗目标)蓝光波段、红光波段之间反射率的线性关系,基于查找表(look-up table,LUT)技术反演了大气气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)等大气参数,提出了基于蓝、绿、红3个离散波段反演光合有效辐射(photosynthetically available radiation,PAR)的算法。其中,浓密植被是根据WFV/NDVI(normal differential vegetation index)设置阈值的方式筛选的;红光波段与蓝光波段地表反射率的比例系数为1.7977,截距为0.0034,相关系数达0.9826,是根据美国地质调查局(U.S. Geological Survey,USGS)提供的典型植被波谱库数据理论计算获取;GF-1/WFV数据蓝、绿、红波段转换为400~700 nm谱段间光合有效辐射值之间的转换系数分别为0.09156、0.09951、0.1007。采用中国生态系统研究网络禹城实验站实测的 PAR 数据进行对比验证,光合有效辐射的总体精度达到了95.77%,误差绝对值平均为11.36 W/m2,平均误差小于5%,表明了该方法具有较高的精度。该方法不需要额外辅助数据,产品生产过程简单,是比较理想的GF-1/WFV数据光合有效辐射业务反演备选算法。  相似文献   
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