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1.
以云南省景谷县为研究区,基于Landsat5和Landsat8遥感数据,利用2012年和2017年两期全国森林资源连续清查实地调查数据,建立多元逐步回归和随机森林模型对景谷县森林蓄积量进行遥感估测对比研究。结果显示:综合建模精度来看,随机森林法在相同样地数量条件下具有更好的估测效果;从估测结果与林地保护利用规划和林地变更数据结果相比较,随机森林法估测值接近真实值,估测精度较高。  相似文献   
2.
基于GF-1和Sentinel-2时序数据的茶园识别   总被引:1,自引:1,他引:0  
由于茶园大多分布在地形复杂的山区,地块破碎,分布零散,形状差异大、植被混杂且茶园所处环境长期受到云雨的影响,增加了茶园遥感识别的难度与不确定性,针对这一问题,该研究提出了利用高分1号(GF-1)和哨兵2号(Sentinel-2)时序数据提取茶园的方法,以浙江省武义县王宅镇为研究区,采用GF-1号为主要数据源,并利用MODIS地表反射率产品和Sentinel-2反射率数据,基于时空融合算法得到时间分辨率5 d的10 m Sentinel-2完整的时序数据。综合利用GF-1在空间细节方面的优势和重建的Sentinel-2高观测频率时序数据在反映茶树生长过程方面的优势,分别基于GF-1的光谱和纹理特征及GF-1的光谱、纹理特征和Sentinel-2时序特征两种特征组合方式,采用随机森林算法提取茶园。结果表明,GF-1光谱、纹理信息结合Sentinel-2时序信息分类结果的准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为96.91%、3.09%、89.00%、83.09%和0.86,仅基于GF-1光谱和纹理信息的分类准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为94.72%、5.28%、73.09%、84.61%和0.78,添加时序信息分类结果总体优于未添加时序信息的分类结果。表明高空间分辨率结合高频率时序遥感数据是提高茶园分类精度的有效手段。  相似文献   
3.
为解决自走式圆捆机在作业过程中,因喂入量过高使得圆捆机易发生堵塞故障的问题,设计了以作业主轴负载为反馈信号,以闭式液压驱动系统为执行部件的喂入量控制系统。文中采用5点取样法测定秸秆生长密度为0.54 kg/m~2,结合作业速度可计算得到喂入量。通过不同喂入量对应的平均主轴负载数据,得到主轴负载与喂入量的关系曲线(R~2=0.994)。田间试验结果表明:当圆捆机打捆扭矩超过设定的最高扭矩时,控制系统可在7 s内减速至当前速度的50%,以减小喂入量,降低打捆负载,满足喂入量控制系统要求。  相似文献   
4.
针对电动无人机应用于农业遥感监测时受其续航时间限制的问题,从实际应用角度出发,设计了一种续航时间长、适用于农业遥感监测的翼身融合布局的轻型电动固定翼无人机。提出了翼身融合布局轻型固定翼无人机的总体设计方法,确定了轻型固定翼无人机的结构参数,建立了物理模型并对其参数进行了优化分析。通过计算流体力学(Computational fluid dynamics,CFD)分析计算了翼身融合布局轻型固定翼无人机的气动性能,基于流固耦合模型动态分析了其飞行状态下的受力分布。结果表明,优化模型较初始设计模型的升阻比提高了2.6%,在迎角为6°、巡航速度为15.5 m/s时,所设计的翼身融合布局轻型固定翼无人机机身压力分布合理,且拥有良好的气动特性。起飞质量为1.5 kg时,无人机下表面压力最大,为143 Pa,升力主要集中在机翼前缘部分,计算所得理论续航时间为65 min,在巡航阶段最大变形量0.288 38 mm,符合飞行器工作条件,无人机结构和选用材料均满足设计和使用要求。本文设计的电动轻型固定翼农用遥感无人机在结构、材料和性能方面均适用于农业遥感监测。  相似文献   
5.
以桂北桉树人工林红壤为研究对象,测定了不同土壤速效钾含量样品的光谱数据,分析其光谱特征,采用PLS法建立反演模型.结果表明:该区域红壤速效钾含量的光谱敏感波段集中于400~600、1450、2200 nm等区域.经过一阶导数变换后,能显著减少原始光谱数据中的冗余信息,提高光谱指标与土壤速效钾含量之间的相关性.R、FDR 2种光谱指标的全波段建模结果均优于显著性波段的建模结果,最优模型为全波段-FDR-PLS,模型R2=0.862,RMSE=2.718.该研究结果可为广西土壤数字制图、精准变量施肥以及土壤速效钾实时监测等近地遥感推广应用服务.  相似文献   
6.
土壤水分是影响水文、生态和气候等环境过程的重要参数,而微波遥感是农田地表土壤水分测量的重要手段之一。针对微波遥感反演农田地表土壤水分受植被覆盖影响较大的问题,该研究提出了一种基于特征选择和GA-BP神经网络(Genetic Algorithm-Back Propagation neural network)的多源遥感农田地表土壤水分反演方法。首先对Sentinel-1微波遥感数据和Sentinel-2光学遥感数据进行预处理并提取21个特征参数;然后采用差分进化特征选择(Differential Evolution Feature Selection,DEFS)算法从21个特征中选出包含10个参数的最优特征子集,并利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)法将特征子集进行降维;之后建立BP神经网络,采用遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)对BP网络的节点权值进行优化,使用降维后的特征矩阵和部分实测土壤含水量数据对BP网络进行训练;最后利用训练好的GA-BP网络对研究区土壤水分进行反演,并利用实测数据对反演结果精度进行对比验证。试验结果表明,该研究反演结果的决定系数为0.789 3,均方根误差为0.028 7 cm~3/cm~3,相比单纯使用GA-BP神经网络,加入DEFS和PCA之后决定系数提高了0.215 7,同时均方根误差降低了0.029 5 cm~3/cm~3。该结果展示了DEFS和PCA算法在土壤水分反演最优特征集选择的有效性,为多源遥感农田地表土壤水分反演提供了新思路。  相似文献   
7.
【目的】研究土壤养分的空间变异程度及分布规律,为该区域科学施肥提供依据。【方法】以新疆生产建设兵团第八师石河子总场六分场数字农业示范田为研究区域,应用土壤墒情监测系统、GIS与地统计学的方法,对棉田土壤含水量与温度进行实时采集、分析并存储在服务器里面,分析石河子总场土壤含水量和温度变化规律、棉田土壤养分空间分布特点及变异规律。【结果】(1)根据监测数据分析,随着灌水量增加和棉花生育期推进,上层0~30 cm比下层40~60 cm的土壤含水量变化趋势明显。0~20 cm土层土壤补偿水比较充分,各个监测点土壤含水量基本维持在比较适宜的范围内。土壤各层温度受大气温度影响并随着土层深度的加深而减弱,随着土层深度的逐渐加深滞后时间相对延长;受棉株逐渐长高变大以后遮阴等造成的影响,7月以后各土层温度逐渐持平,波动不大。(2)土壤全氮、速效磷和速效钾均呈现出中等程度变异;(3)土壤速效钾的块金值在25%~75%(块金值为0.497)表现为中等空间自相关性外,土壤全氮、速效磷指标的块金系数小于25%表现为强烈的空间自相关性。【结论】应用土壤墒情实时监测系统指导棉田灌溉,较往年没有任何减产减质的情况下,棉花灌溉在全生育期内比以往灌溉次数下降了1~3次,节约水资源约20%左右。研究区域内土壤全氮、速效磷和速效钾变异呈现中等程度变异特征,全氮、速效磷表现为极强空间自相关性,速效钾表现为中等强度的空间相关性。  相似文献   
8.
融合光谱混合分解与面向对象的土地利用/覆被分类   总被引:2,自引:2,他引:0  
错综复杂的土地利用模式和破碎的地物斑块制约了土地利用/覆被分类的精度和效率。一方面,混合像元模糊了地物的光谱信息,影响了分类精度。另一方面,如何高效利用地物的光谱、形状和纹理特征是当前土地利用/覆被分类的研究热点。为了提高基于遥感技术的土地利用/覆被分类精度,该研究基于Sentinel-2A遥感影像,开展融合光谱混合分解与面向对象的土地利用/覆被分类研究。首先,基于地物的光谱、形状和纹理特征,在3个分割尺度通过NDWI(Normalized Difference Water Index)、NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)、SBL(Soil Background Level)等8个特征参数构建了不同地物信息的提取规则。其次,利用光谱混合分解模型提取研究区基质(SL;岩石和土壤)、植被(GV;光合作用叶片)和暗色物质(DA;阴影和水)3类通用端元。最后,尝试融合3端元光谱特征优化地物信息提取规则。研究结果表明:1)基于构建的光谱、形状和纹理的地物信息提取规则,使用模糊函数、阈值法进行土地利用/覆被分类,获得了较高的分类精度,总体精度为80.83%,Kappa系数为0.76。2)融合3端元的光谱特征的提取规则将分类精度提升至90.00%,Kappa系数提升至0.88。3)具有明确物理意义的3端元的融入增强了像元内各组分信息的差异性,弥补了传统光谱指数对植被与土壤间的亮度信息解析度不足的缺陷。该方法能充分利用影像的光谱信息,是一种由易到难、对不确定因素进行逐层剥离的土地利用/覆被信息提取技术。因此,对中高分辨率的多光谱遥感影像十分友好,在土地利用/覆被的精细化分类中有较大应用潜力。  相似文献   
9.
小麦病虫害的频发不仅会造成产量的巨大损失,病虫害防治农药的过度使用也会提高生产成本,增加农产品有毒残留的风险,而传统监测方法费时费力,具有主观性和滞后性。小麦病虫害遥感监测技术可实现快速、实时无损的监测,从而有针对性的提早防治病虫害。介绍作物病虫害光谱响应生理机制的基础上,重点从不同平台的角度入手概述近年来小麦病虫害遥感监测研究进展。最后提出目前遥感监测小麦病虫害尚存的问题,如对病虫害光谱特征的专属性认识不足、缺乏多种小麦病虫害危害类型的比较研究及病虫害监测模型普适性较差等,并探讨遥感在监测小麦病虫害方面的发展趋势,建议通过综合多时相遥感数据、建立小麦病虫害光谱库、构建全国性病虫害遥感监测信息服务系统以及加强国际间的交流与合作来进一步开展小麦病虫害的研究,从而实现小麦病虫害大面积、实时、科学有效的防控。  相似文献   
10.
遥感技术获取的区域作物面积与作物面积统计数据间常常存在不一致的问题,这在一定程度上影响了作物分布遥感制图信息的应用。为获得与作物面积统计数据一致的高精度作物分布遥感制图信息,该研究以河北省衡水市武邑县为研究区,以时序Sentinel-2遥感影像生成的归一化差值植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)为研究数据,将冬小麦面积目视解译数据作为遥感提取的区域冬小麦面积总量参考,提出基于复合型混合演化算法(Shuffled Complex Evolution-University of Arizona, SCE-UA)和区域作物种植面积总量控制的NDVI时序相似性阈值优化冬小麦分布制图方法,并进行精度验证。在此基础上,进一步开展不同生育阶段NDVI时序相似性及其相似性组合的冬小麦分布提取精度对比研究。结果表明,利用全生育期NDVI时序相似性获得的冬小麦分布制图结果总量精度达99.99%以上,总体精度达98.08%,Kappa系数为0.96,可以保证遥感提取的区域冬小麦面积与冬小麦种植面积总量控制参考间的高度一致性且能获得较高的作物遥感识别精度。从不同生育阶段NDVI时序相似性及其相似性组合的冬小麦分布提取结果可知,利用出苗期-分蘖期、返青期-拔节期的NDVI时序可获得高精度冬小麦分布提取结果,而利用抽穗期-成熟期的NDVI时序数据提取冬小麦结果则精度较低,且综合不同生育阶段NDVI时序数据有利于冬小麦制图精度的提高。该研究可为高精度冬小麦分布提取和制图技术及其方案优化提供一定参考依据,也可为遥感数据和作物面积统计数据融合的大范围农作物分布遥感制图及统计数据空间化提供一定技术方法参考和思路借鉴。  相似文献   
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