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【目的】揭示江苏省水稻种植时空格局及动态变化特征,评价其稳定生产水平和种
植结构的空间变化规律,为江苏省水稻生产空间布局的优化调整和可持续发展提供决策依
据。【方法】文章选择江苏省水稻主产区50 个1∶50 000 比例尺标准地形图图幅单元为研究
区域,基于江苏省5 m 空间分辨率耕地遥感数据库,利用2011—2019 年水稻生长期内多源
遥感卫星影像,提取研究区当年的水稻种植面积及空间分布信息。运用数理统计和GIS 空间
分析功能,研究水稻面积变化幅度、变异系数以及转非水稻面积的时空分布特征,继而分析
2011—2019 年水稻种植面积的时空动态变化。【结果】研究区内50% 的地区水稻种植面积
仍然保持相对稳定,42% 的地区水稻种植面积缓慢下降,仅8% 的地区水稻种植面积急剧下
降。2011 年以来,累计有11.6 万hm2 水稻田逐年转为非耕地或持续种植其他作物,占2011
年研究区内水稻种植面积的13.7%。【结论】2011—2019 年研究区内水稻种植面积变化趋势
线斜率为-0.88,总体呈下降趋势,水稻面积平均变化率为-1.03%,变异系数为2.99%。 相似文献
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从化公路动物防疫监督检查站具有维持无疫区无疫状态和保障广州亚运马术比赛顺利举办的双重属性,完善的管理能有效防控重大动物疫病的跨区域传播,切断其传播途径以达到某一时期内的区域净化。 相似文献
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江苏省小麦空间分布动态变化监测 总被引:1,自引:0,他引:1
为了揭示江苏省小麦空间分布动态变化以及地域格局特征,采用遥感、格网和Morans Ⅰ指数等方法对江苏省近年小麦生产地域空间分布格局以及变化进行分析。结果表明:2011年、2013年、2015年和2017年江苏省小麦种植面积都存在很强的地域聚集效应,且聚集和连片程度逐年增强。至2017年,小麦面积高聚集区集中分布在淮河和灌溉总渠以北,徐州以东,低密度区主要分布在长江以南,苏州以西; 2013年以来,江苏省苏南地区大幅度压縮了小麦生产规模,苏中地区较大幅度削减了小麦生产规模,苏北小麦生产规模基本保持稳定;苏南地区小麦调减范围主要集中在宁镇扬丘陵区,苏中调减的是里下河养殖区,苏北调减的是徐州、连云港丘陵山区。2013年以来江苏省小麦面积呈现下降趋势,已经基本形成了适宜江苏小麦生产的地域空间格局。上述结果可为种植业结构调整和供给侧结构性改革提供科学依据。 相似文献
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为了分析高分一号卫星(GF-1)影像在冬小麦长势监测中的有效性和适宜性,以建湖县冬小麦为研究对象,选取12个植被指数作为遥感监测指标,运用回归分析法探讨遥感监测指标与地面实测冬小麦长势参数的关系,并以回归模型的决定系数(R~2)作为反演精度的评价指标。研究发现,叶面积指数(LAI)、密度和生物量的反演精度较高,其中LAI的反演精度在拔节期最高[监测指标:红蓝色归一化植被指数(RBNDVI),R~2:0.689 4],密度的反演精度在拔节期最高[监测指标:优化的土壤调节植被指数(OSAVI),R~2:0.543 8],生物量的反演精度在孕穗期最高[监测指标:归一化植被指数(NDVI),R~2:0.448 6],说明GF-1影像适合在拔节期进行冬小麦LAI、密度的监测,在孕穗期进行生物量监测。土壤含水量、株高和叶绿素含量(SPAD值)的反演精度较差,最佳回归模型的R~2皆低于0.360 0,说明所选的12个遥感监测指标不适合反演这3个长势参数。除乳熟期外,其他4个生育期中都是LAI的反演精度最高,可见GF-1影像的遥感监测指标与LAI的相关性最好,反演精度最高。本研究结果说明,在进行冬小麦长势监测时,不同的生育期需要采用不同的监测指标,同时GF-1影像则更适合在拔节期和孕穗期进行冬小麦的长势监测。本研究结果在一定程度上为GF-1影像在农情遥感监测中的应用提供了科学依据。 相似文献
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针对南方地区大豆草谷比和未成熟豆荚占比高,造成收获机脱粒清选分离质量差、功耗大等问题,设计了一种前后两段组合且两段转速差可调的脱粒滚筒,研究了脱粒滚筒参数变化对豆荚和籽粒的能量、等效形变量等的影响。以脱粒齿类型、前段滚筒转速、两段滚筒转速差为影响因素,以破碎率、未脱净率和夹带损失率为评价指标,得到了差速与非差速脱粒滚筒的最优参数组合,并通过综合性能试验对比了两种脱粒滚筒的脱粒质量、作业油耗和工作效率。结果表明,差速脱粒滚筒最优参数组合是脱粒齿类型为纹杆齿-杆齿组合式脱粒齿,前段滚筒转速为450 r/min,两段滚筒转速差为150 r/min。此时,相较于传统的杆齿式非差速脱粒滚筒,脱粒质量更高,油耗降低了2.7 L/hm2,最大作业效率增大了10.35%。该研究能够为解决南方地区大豆联合收获机脱粒装置适应性问题提供依据。 相似文献
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物候是植被生理生态过程与环境变化相互作用的体现,时间序列遥感数据的使用有助于揭示水稻物候特征。基于水稻物候特征建立一个可靠的水稻面积监测体系,及时、准确地监测水稻种植面积,对于粮食安全十分重要。本研究以中等分辨率成像光谱仪(Moderate resolution imaging spectroradiometer, MODIS)为数据源,选择增强型植被指数(Enhanced vegetation index, EVI),重构2019年和2020年EVI时间序列,提取水稻物候信息,并选择季节积分和生长季振幅两个指标,结合2019年单点EVI时间序列和水稻种植面积的统计数据,确定江苏省13个地级市水稻的季节积分和生长季振幅的阈值,并根据得到的阈值,提取2020年江苏省水稻种植面积。利用2020年水稻种植面积的统计数据和美国陆地卫星-8携带的陆地成像仪(Landsat8 operational land image, Landsat8 OLI)影像,对提取结果进行了精度验证。结果表明,水稻提取的总体精度为92.55%,Kappa系数为0.8463,水稻的制图精度为92.90%,用户精度为89.09%,与统计数据的一致性为93.90%,提取精度较高,在技术上具有可行性。该方法为大区域提取农作物种植面积提供了参考。 相似文献
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利用TM卫星资料进行江苏部分地区小麦面积调查 总被引:6,自引:0,他引:6
以江苏部分县、市为基本单位,用TM卫星遥感技术监测调查2002年夏熟小麦、油菜的种植面积。本调查采用里下河幅(120—37)、南京幅(120—38)TM影像图,选用2001年1月至2002年4月份的时相,在外业调查,建立解译标志的基础上,通过计算机进行图像处理及非监督分类、人机交互式判读解译,结合农业部门掌握的资料分县、分类地判出小麦及油菜,其定性精度为90%以上。汇总结果表明:2001年小麦面积为38.116万km^2,2002年为39.598万hm^2,比2001年增加1.482万hm^2。 相似文献