基于傅立叶变换的多时次NDVI地表覆被分类方法

从不同植被NDVI随季节的变化出发,通过对不同地表覆被类型多时次NDVI曲线的波形的分析.提出一种地表覆被的分类方法.通过利用曲线方差、经过傅利叶变换后谐波特征K以及最大振幅比重R这3个参数的组合,来进行地表覆被类型的分类.通过计算分类的混淆矩阵以及与部分地区实际地表情况的对比分析,说明该分类方法,能根据不同种类地物不同季节内绿度值的变化特征,对地表进行分类.     

安徽省典型地物NDVI时间序列分析

选取安徽省几种典型地物进行傅立叶分析,结果表明,不同地表类型经过傅立叶变换后,其虚部谱、实部谱以及振幅谱出现极值的位置各不相同。     

基于灰度共生矩阵的最小值去除法大气校正效果分析

利用最小值去除法进行大气校正,并用多个反映图像纹理特征的特征量对校正效果进行分析。     

安徽省2种干旱遥感定量监测方法分析

在收集2种在安徽省气象部门业务上使用较多的干旱遥感监测方法的基础上,结合气候干旱Z指数与安徽省的实际地表状况,分析2种干旱监测方法的适用性。     

安徽省冬小麦和一季稻分时段水分敏感性研究

为了提高干旱灾害损失评估的时效性，更好地适应农业气象业务服务工作需要。根据农作物发育期与月历的对应关系，利用合肥和宿县农气观测站点冬小麦和一季稻1994-2002年的发育期、产量以及土壤水分资料，采用Jensen模型新算法模拟农作物水分的动态变化，得出农作物生长期内逐旬水分亏缺对产量的影响程度，计算作物全生育期内逐旬作物水分敏感系数。并利用安徽省干旱地区、干旱年农作物的实际减产率进行验证。结果表明，作物需水临界期对缺水最敏感，如冬小麦孕穗-抽穗扬花期和一季稻抽穗期均是对缺水最敏感的阶段，而这2个作物的苗期和成熟中后期对缺水反映均不敏感。经验证，敏感性系数计算与减产实况相吻合，因此，计算结果可作为安徽省农作物实时干旱损失评估业务的基础。     

基于傅立叶变换的多时次NDVI地表覆被分类方法

从不同植被NDVI随季节的变化出发，通过对不同地表覆被类型多时次NDVI曲线的波形的分析，提出一种地表覆被的分类方法。该方法通过利用曲线方差、经过傅利叶变换后谐波特征K以及最大振幅比重R这三个参数的组合，来进行地表覆被类型的分类。通过计算分类的混淆矩阵以及与部分地区实际地表情况的对比分析，说明该分类方法，能根据不同种类地物不同季节内绿度值的变化特征，对地表进行分类。     

基于虫源基数的稻飞虱发生等级气象预测模型

[目的]开展稻飞虱发生的气象条件预警预测,为防虫治虫提供依据。[方法]利用桐城市2005～2007年逐候田间系统调查的稻飞虱百丛虫量数据,分析影响桐城市稻飞虱发生程度的主要气象因子,应用多元线性回归技术建立稻飞虱发生适宜气象条件等级预测的模型。[结果]分析发现,旬平均气温、侯平均气温与系统调查的桐城市稻飞虱百丛虫量均呈显著负相关,显示高温对稻飞虱发生具有抑制作用,最适宜的候平均气温为20.5℃。降水量、降水日数和相对湿度等因子是通过某种综合作用机制来影响稻飞虱发生的。据此建立的桐城稻飞虱发生的气象条件等级预洲模型为Df=INT(0.982 6-0.097 8X_1+0.065 3X_2+0.629 1X_3)。[结论]此稻飞虱发生适宜气象条件等级模型适用性强,经历史拟合和2008年试报应用,拟合率较高,试报效果较好,可靠性强,可投入业务应用。     

安徽淮河流域各级降水时空变化及其对农业的影响

利用淮河流域安徽省境内多个台站的逐日降水资料,采用点面结合、长短期结合的方式,分析淮河流域不同级别的降水量、降水日数和降水强度的时空分布特点及其对农业生产的影响。结果表明,年总降水量、大雨量和暴雨量随时间变化的趋势不显著,但年总降水日数减少,大雨以上级别雨日有微弱增加趋势,夏季降水量和大雨以上级别降水占总降水量的比例也有增加趋势;年和夏季的大雨和暴雨强度随时间呈显著的二次曲线关系,20世纪90年代后呈增大趋势;产量与降水量和降水日数均为二次曲线关系,与降水量的相关系数高于降水日数。近年来,平均年降水量和夏季降水量均高于农作物获得高产的最适值,涝灾受灾面积有明显的增加趋势。     

淮河流域一季稻旱灾损失评估

淮河流域水旱灾害频发，尤其是大范围的旱灾，对粮食的高产稳产造成威胁。为了及时评估干旱对一季稻产量的影响，利用淮河流域各县1971—2008年一季稻单产、气象和农业经济数据，建立了基于作物水分敏感指数、干旱强度、台站脆弱性和抗灾能力的一季稻旱灾损失评估模型。根据减产率的概率分布曲线，将干旱划分为5个等级，对模型评估结果进行检验。结果表明，模型准确率约80%，区域干旱损失评估结果和实际灾损的轻重分布情况基本一致。该评估模型的精度基本可以满足业务应用的需求。