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1.
针对精确获取大尺度空间范围内农业大棚的分布情况并进行长时间的序列动态监测存在数据量大、计算效率低、精度不高等问题,利用Google Earth Engine(GEE)云平台能够实现快速存取、实时处理海量卫星数据,基于多时相Landsat影像进行农业大棚时序光谱特征和纹理特征的自动提取,采用随机森林算法实现山东省农业大棚的遥感分类,从而生成了山东省近30年农业大棚的空间分布和时空动态变化图。结果表明,本文分类流程具有较高的分类精度,其平均总体精度达到91.63%,Kappa系数均值为0.8642。经分析,山东省农业大棚从1990年的6.67 km^2增加到2018年的9919.40 km^2,增长速度为354.03 km^2/a。 相似文献
2.
基于时间序列MODIS的农作物类型空间制图方法 总被引:2,自引:0,他引:2
为快速获取大范围种植结构复杂区域的作物种植面积,以MODIS数据为数据源,选择归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)、增强植被指数(Enhanced vegetation index,EVI)、宽动态植被指数(Wide dynamic range vegetation index,WDRVI)、地表水分指数(Land surface water index,LSWI)、归一化雪被指数(Normalized difference snow index,NDSI)5种特征,结合同步的实地调查样本点,采用支持向量机算法(Support vector machines,SVM)提取黑龙江省主要农作物的种植面积。研究表明,在待选特征中NDVI、EVI与LSWI指数组合取得了最高的分类精度,总体分类精度为74.18%,Kappa系数为0.60;支持向量机算法与最大似然算法、随机森林算法相比,分类精度更优。该方法为在大区域中提取农作物种植面积提供了参考价值。 相似文献
3.
现有土地生态安全评估涉及大量的行政区社会经济数据,评价方法常常忽略单个指标对综合值的影响程度,本文构建了基于地质-水文-生物(GHB)的生态安全评价体系,提出基于物元分析的区域土地生态安全评价方法,以大安市为例进行土地生态安全水平定量评价。评价得出大安市87.45%的土地生态安全水平处在安全级,但整体生态安全水平仍有较大提升空间;单个指标分析表明,大安市土地生态建设重在推进重要水源管理、提高植被覆盖度、减少矿产开采量和减少地下水开采量等工作。研究结果表明,物元分析能够揭示单个评价指标的分异信息,对大安市生态安全的改善有一定指导意义。 相似文献
4.
在Oracle 10g的GeoRaster模块支持下,提出对影像的物理存贮和影像数据库组织管理的可行方案,并针对在Oracle中建立影像的金字塔、实现影像的压缩、影像索引等方面说明了具体的实现办法.在影像数据库组织方面,提出2种组织模式:无缝影像层模式和分幅影像层模式;在数据访问效率方面,通过建立影像数据金字塔和基于影像块建立R树空间索引来提高数据访问效率;在数据压缩方面,在遵循Oracle GeoRaster架构的基础上,通过扩充GeoRaster的影像元数据来支持数据压缩存贮能力.基于该设计方案,成功实现了一个原型系统. 相似文献
5.
6.
作物品种田间测试是评价、筛选新品种不可或缺的关键环节,是品种大规模推广应用的主要依据。育种单位每年试验小区数量巨大,单一育种公司每年新产生大约1 000万个数据点,依靠传统的人工纸质录入效率低、错误率高。针对测试数据田间野外录入的特点,研究设计了一套高效的测试数据快速录入、及时传输的技术方案,并详细介绍了客户端与服务器数据交互融合、拍照采集条码、数据分块存取等关键技术。该系统进行了Windows Mobile 6.1及以上多个手机平台的应用测试,结果表明此方法是高效可行的。 相似文献
7.
8.
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
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.
网格环境下县域基本农田建设空间布局方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
以江西省吉安县为研究区,以新一轮农用地分等成果为数据基础,在网格环境下,选取耕地面积比、破碎度系数、分维数和集中连片系数对耕地空间布局进行综合评价,并采用局部空间自相关方法,以耕地利用等指数为空间变量,分析了耕地质量的空间分布,最后采用空间叠加组合方法,规划了基本农田建设空间布局。研究中,吉安县被划分为2 062个1 km×1 km的网格评价单元;从高到低,耕地空间布局划分为1级、2级和3级;局部空间自相关类型划分为HH、LL、HL和LH等4种类型。研究结果显示,吉安县基本农田空间布局划分为优先划入型、集中整治型和后备开发型的耕地面积占比分别为36.26%、22.70%和41.04%,在空间分布上,优先划入型主要分布于研究区中部的浬田、梅塘、登龙和官田等乡镇,以及研究区东部的部分区域;集中整治型主要分布于研究区北部的万福镇、桐坪镇以及南部的部分区域;后备开发型主要分布于研究区西南部和北部。通过耦合耕地空间布局和耕地利用质量空间聚集,满足了基本农田建设"集中连片、质量好"的要求,为基本农田建设合理空间布局提供科学、可行的依据。 相似文献