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1.
基于GF-1卫星遥感数据识别京津冀冬小麦面积   总被引:5,自引:1,他引:4  
省级尺度冬小麦面积的精准获取技术是农作物面积遥感监测研究的主要内容之一。为了获取省级尺度的冬小麦种植面积,该文以北京市(京)、天津市(津)和河北省(冀)3个省域范围为例,以国家标准地形图分幅为分类的图幅单元,利用国产GF-1/WFV数据,构建冬小麦面积指数,实现了省级尺度冬小麦面积的识别。本文以冬小麦全部9个月生育期的984景影像作为数据源,依次经过数据预处理、标准图幅单元的NDVI合成、样本点选择、冬小麦面积指数构建、冬小麦作物类型确认、省域范围制图及精度验证等步骤完成研究区域内冬小麦面积的提取。采用区域网平差和6S大气校正算法对数据源预处理,以中国1︰10万标准地形图分幅为分类图幅单元构建冬小麦面积指数,将冬小麦面积指数按照1%的比例等分,并将面积指数从0到100%分割为101个提取节点,将提取节点的NDVI值依次与类型确认样本比较,精度最高的则确认为冬小麦面积提取阈值,同时将该阈值应用于图幅单元内冬小麦面积指数影像,获取冬小麦种植分布。最后冬小麦面积识别的精度表明,以标准地图分幅作为计算单元,在GF-1影像基础上,利用冬小麦面积指数能够显著提高冬小麦与其他地物类型的波谱差异,且冬小麦的总体识别精度达到89.6%,用户精度达到89.8%,制图精度96.5%,Kappa系数0.72。在典型区域,本文算法与监督分类算法精度结果较为一致,除制图精度相差4.77%外,总体精度与用户精度差都在1.00%以内,说明本文算法具有精度高、运行效率高、分类单元识别结果一致性强的特点,能够满足省级尺度农情遥感业务监测的需要。  相似文献   
2.
基于GF-1影像NDVI年度间相关分析的冬小麦面积变化监测   总被引:1,自引:0,他引:1  
为实现区域冬小麦种植面积变化的快速监测,减少监测难度,提高监测效率和精度,该文提出一种基于年际NDVI相关关系的监测方法(relationship analysis of normal difference vegetation index,rNDVI)。选择河北省黄骅市、孟村县、海兴县3个县市为研究区,基于2014年4月14日、2017年4月26日两个时期的GF-1/WFV数据,基于rNDVI方法,通过将样本点两年度的NDVI值构建二维空间,采用最小二乘法拟合的方法获得不变地物点的上下包络线方程,进而得到冬小麦变化区域的监测阈值,提取冬小麦种植增加和减少区域,实现对研究区域的变化监测。结果表明,采用rNDVI算法总体精度分别为90.60%,Kappa系数为0.84,相比传统的先最大似然分类后再提取冬小麦种植变化区域的方法,总体精度与Kappa系数分别提高了6.6个百分点和16.7%。对冬小麦增加区域、冬小麦减少区域的变化监测结果进行分析,发现基于rNDVI的变化监测方法可以有效提高裸地、线状道路、破碎的冬小麦地块等区域的变化识别能力,提高监测精度。同时分别利用2014年3月1日和2017年3月12日、2014年5月17日与2017年5月20日两对GF-1/WFV数据进行基于rNDVI的冬小麦变化区域监测,结果表明3月份的监测精度较低,主要是由于3月份冬小麦长势尚不明显,5月份与4月份的总体精度相近,主要是由于5月份冬小麦NDVI已较高,易于识别。上述研究结果表明,基于rNDVI的冬小麦变化快速监测方法可以有效监测区域冬小麦种植面积的变化情况,算法简单高效,且能够在种植结构相对单一的冬小麦分布区域保持较高精度,能够满足农情遥感监测信息快速获取的需要。  相似文献   
3.
红边与短波红外谱段玉米大豆识别能力研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
[目的]研究旨在挖掘红边、短波红外谱段对玉米大豆识别精度的提升程度,发现分辨率和谱段对作物识别的综合影响规律。[方法]采用德国Rapideye和美国Landsat-OLI数据,基于最大似然监督分类的方法,针对玉米、大豆、其他等3种地物类型。[结果]结果表明,与仅有蓝、绿、红、近红外波段相比,增加红边后总体分类精度从73.1%提高到80.5%。与仅有气溶胶、蓝、绿、红、近红波段相比,增加1个短波红外波段后,总体分类精度从72.9%提高到75.4%。[结论]中分辨率多时相数据能够弥补由于缺少短波红外、降低空间分辨率造成的识别精度的下降。  相似文献   
4.
基于HJ时间序列数据的农作物种植面积估算   总被引:20,自引:7,他引:13  
通过对长时间序列遥感影像的波谱变化特征分析,可以有效地进行农作物种类识别与信息提取,提高农作物种植面积的遥感监测精度。中空间分辨率多光谱遥感影像适合于中国大范围大宗农作物面积监测,也是能够提供稳定时间序列遥感数据源之一。该研究以河北省衡水市为研究区域,采用2011年10月3日-2012年10月24日期间,16景30 m空间分辨率的HJ-1A/B卫星CCD(电荷耦合元件,charge-coupled device)影像月度NDVI(归一化植被指数,normalized difference vegetation index)时间序列数据,针对冬小麦、夏玉米、春玉米、棉花、花生和大豆等主要作物类型,在全生育期波谱特征曲线分析基础上,提取主要作物类型的曲线特征,采用基于NDVI阈值的决策分类技术,进行了农作物种植面积遥感识别,以15个规则的2 km×2 km的地面实测GPS(全球定位系统,global positioning system)样方进行了精度验证。考虑到大豆和花生2种作物的NDVI时间序列特征相似性较高,将这2种作物合并为一类进行分类,并命名为小宗作物。结果表明,冬小麦、夏玉米、春玉米、棉花和小宗作物等5类目标可以有效识别,分类总体精度达到90.9%,制图精度分别为94.7%、94.7%、82.4%、86.9%和81.2%,其他未分类类别精度为85.9%。利用中高分辨率遥感时间序列卫星影像,在大宗农作物时间序列的变化规律分析基础上,可以准确地提取大宗农作物种植面积,在农作物面积资源调查中具有较大的应用潜力。  相似文献   
5.
基于GF-1卫星遥感的冬小麦面积早期识别   总被引:32,自引:21,他引:11  
GF-1号卫星是中国高分卫星系列首颗卫星,自2013年04月26日发射以来,提供了大量的2 m/8 m/16 m空间分辨率的卫星数据,成为中国农业遥感监测的主要数据源之一。该文以GF-1卫星携带的16 m空间分辨率的宽视场(wide field view,WFV)传感器为主要数据源,采用2013年10月2日、10月17日、11月7日和12月5日4个时相的数据,以多尺度分割后的对象为基本分类单元,采用分层决策树分类的方法对冬小麦面积进行提取,并利用地面样方数据对分类结果进行了精度验证。结果表明,北京市顺义区冬小麦面积7 095 hm2,分类总体精度达到96.7%,制图精度为90.0%,其他未分类类别精度为97.3%,Kappa系数为0.8。研究区内冬小麦的播种时间可以分为10月1-5日早播、10月6-10日中播、10月11-15日中晚播、10月16-20日晚播等4个时间段,不同播期对应着归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)不同的变化规律,是分层的基础,结合波段反射率、波段反射率和、波段反射率比值等参数的变化规律,通过分层可以有效的剔除草坪、桃树等容易同冬小麦混淆的地物类型,GF-1/WFV提供的多时相遥感数据能够可靠的反映冬小麦发育变化的规律,是冬小麦面积准确提取的基础,在农作物面积遥感监测业务运行中具有较大的开发应用潜力。  相似文献   
6.
海洋盐度卫星具有在海洋渔业和耕地土壤水分等领域开展全球遥感监测应用的潜力。[方法]本文从盐度卫星发展现状、海洋渔业和耕地土壤水分遥感应用3个方面出发,对以往盐度卫星农业遥感监测与反演研究进展进行了概述,并对其农业遥感监测应用前景进行了展望。[结果]通过总结认为:在海洋渔业遥感研究领域,盐度卫星应用仍然是以温度、盐度等反演算法研究为主,这些基础性的研究为海洋渔业遥感监测应用提供了必要的因子;在土壤湿度研究领域,盐度卫星的应用相对成熟,基于不同地表覆盖条件下精度分析,开发的适用于土壤湿度产品生产的反演算法,是耕地土壤墒情遥感监测的基础。[结论]在总结当前海洋盐度卫星农业遥感应用进展的基础上,展望了其发展方向,并可为中国新一代海洋盐度卫星的研制提供农业应用依据。  相似文献   
7.
粮豆轮作遥感监测对卫星时空及谱段指标的需求分析   总被引:2,自引:1,他引:1  
该文面向粮豆轮作遥感监测卫星数据需求,针对最小监测地块、作物类型、时效性的要求,分别对不同空间分辨率影像识别能力、不同波段组合识别能力、最高云覆盖区域晴空获取能力3个方面进行分析,提出了光学遥感卫星理想的空间分辨率要优于0.3 m,光谱设置可以采取基本波段(蓝、绿、红、近红)+红边或者基本波段(蓝、绿、红、近红)+短波谱段2种方式,重访周期要达到3 d以内。在上述指标满足条件下,能够对中国普遍存在的0.3 m宽度田埂进行有效识别,从而达到地块识别的目标;能够利用作物红边、短波谱段特征的差异,对生长中期玉米、大豆进行有效识别,达到粮豆轮作主要作物类型识别的目的;以3 d的重访周期,可以最大限度获取覆盖中国全国区域的晴空有效影像,在数据源获取上保证粮豆轮作业务化作业能力。该研究可为满足中国粮豆轮作等农情遥感监测需求的农业监测卫星研制及相应指标规定提供参考。  相似文献   
8.
进口鱼粉作为主要的优质蛋白源,在鱼饲料中广泛应用。目前,由于进口鱼粉价格较高,且供不应求,而用其他蛋白源部分替代鱼粉已成为一种趋势。小肽作为蛋白质的主要消化产物,在氨基酸消化、吸收和代谢中起着重要作用,它具有很好的理化性质和生理活性,应用在水产中可显著提高水产动  相似文献   
9.
中国小麦面积种植结构时空动态变化分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
区域尺度小麦种植面积格局分析是农作物种植结构调整的主要依据。该文基于以往8个年份的31个省(市、自治区)小麦种植面积统计数据,系统分析了小麦种植面积空间分布规律及动态变化特征,以及产量与面积空间分布格局的关系。8个年份小麦种植面积变化趋势线斜率为-0.37,总体呈下降趋势。将小麦种植面积分为中东部小麦集中种植区、北部小麦次种植区和南部小麦次种植区3个区域,8个年份种植面积平均值占比分别为70.09%、13.47%(不包括黑龙江省)和12.61%,呈增加、减少与减少的趋势,变异系数分别为0.06、0.22和0.25。上述研究结果表明,中东部区域小麦面积具有更高的种植稳定性且向区域集中的趋势较为明显,而北部区域小麦种植面积的减少是造成全国小麦种植面积减少的主要原因。各省单产与种植面积占比的相关关系在99%水平上达到了显著相关,单产优势也是种植区集中较为重要的原因。中东部区域小麦种植面积的稳定是中国小麦种植面积稳定的保证;虽然北部、南部区域小麦种植面积比例相对较低,但遏制其面积降低的态势,并努力提升该区域的种植面积有利于中国小麦种植面积的稳定。  相似文献   
10.
【研究目的】样本总体的分布特征是影响抽样样本数量的主要因素,对于样本总体为非正态分布的情况,正态转换是降低抽样样本数量、提高抽样调查效率的有效手段。【方法】该文采用中国大陆区域2005年耕地空间分布数据,以1:10万地形图图幅框作为抽样单元,统计每个图幅框内耕地面积占比。分别采样1.5次开方、2次开方、2.5次开方、3次开方和4次开方运算的方式对原始数据进行正态转换。在此基础上对比分析了转换前后数据的峰度及偏度、抽样个数及抽样结果误差等。【结果】结果表明,基于2.5次开方运算后的分层抽样可以大大降低抽样率,由92.26%降低为22.55%,耕地面积指数平均值相对误差由7.06%降低为5.66%。利用2015年耕地面积指数进行抽样方法的精度检验,抽样平均值相对误差仅为3.27%。【结论】研究提出的抽样方法具有较高的适用性,同时也表明空间抽样中数据分布正态转换是非常必要的。本研究成果为广大学者在空间抽样调查方面的研究提供了有益的借鉴。  相似文献   
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