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热敏式近地表无线风速廓线仪研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对常用风速廓线仪线路连接复杂、体积和功耗大、测量精度与自动化程度低且无法实现数据的实时记录与处理,致使研究退化草地近地表风速变化规律、地表粗糙度及其抗风蚀能力等诸多困难等问题,基于热敏电阻和无线传感网络技术,设计了具有体积小、功耗低、测量精度高的热敏式风速传感器和具有自动风向识别与无线数据传输功能的近地表风速廓线仪,实现了环境温度、湿度、大气压力、近地表风速等数据的自动采集、无线传输和实时处理等功能。试验表明:该风速廓线仪的旋转启动风速为3.7 m/s,风速测量范围为0~16 m/s,精度不低于0.3 m/s,最大响应时间为3 s,一次充电可连续工作7 h以上,能够准确反映近地表风速随高度的变化规律,风速廓线的指数拟合度在0.9以上;软件系统可实现对最多6个风速廓线测点的循环自动采集与处理,在射频功率最大、空中传输速率为2.4 kb/s时,35字节的数据包有效传输距离不低于500 m,6个节点完成一次数据传输所需时间不超过10 s。该系统具有功耗低、使用方便、操作简单、自动数据采集等优点,能够满足近地表风速变化规律的研究需要。 相似文献
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旱作农田近地表风沙运动与防风蚀效果 总被引:2,自引:0,他引:2
针对农田沙害,用移动式风蚀风洞及相关配套设备对莜麦留茬、砾石覆盖和传统旱作农田地表进行原位测试,研究它们的近地表风沙运动规律,探索莜麦留茬和砾石覆盖对旱作农田土壤风蚀的作用机理和防护效果,从而为农田风蚀防治提供技术依据。研究表明,莜麦留茬、砾石覆盖近地表风沙运动与对照秋翻地明显不同;受莜麦残茬和砾石覆盖的阻挡、疏散作用,风沙活动层提升,近地表风速不同程度削弱;输沙量小于对照秋翻地并且在近地表一定高度处出现极大值。抗风蚀效率分析证明,莜麦留茬和砾石覆盖对旱作农田防治风蚀都有重要的作用,但砾石覆盖不如莜麦留茬的防风蚀效果好。 相似文献
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为了探讨砒砂岩地区沙棘林木覆盖度对沙棘林下草本植被的影响效果,文章对内蒙古自治区鄂尔多斯砒砂岩区不同覆盖度沙棘人工林对林下植被的影响进行了调查研究,通过对林下植被的盖度、生物量、物种多样性的结果分析,从造林对林下草本植被良性影响角度考虑,砒砂岩区沙棘林的覆盖度应该以20%-25%为宜。 相似文献
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由于我国北方地区多为干旱半干旱气候,降雨稀少、蒸发强烈、生态环境脆弱,因此地下水的水位埋深对区内的植被生态有着重要的影响。本次研究以ARCGIS空间分析技术为平台,以我国通辽地区为典型研究对象,在充分掌握区内地质、水文地质以及生态植被等条件的基础上,从区域尺度上定量分析了植被生长状况与地下水位埋深的相互关系。研究表明:在内蒙古通辽地区,适宜植被生长的最佳地下水埋深为2~2.4m,植被能够生长的地下水埋深范围是1.3~3.8m,不适宜植被生长的地下水埋深范围是3.8~7.5m,当地下水埋深大于7.5m时,地下水埋深与植被覆盖度相关度很小。 相似文献
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植被作为自然生态系统的重要要素和环境组分,能够反应自然地域综合体在全球气候变化与人类活动影响下的时空特征变化,因此在探讨地表过程及全球变化研究中有着举足轻重的地位。以MODIS-NDVI时间序列数据和SRTM数据为基础,利用像元二分模型对干旱区内陆河[CD2]克里雅河流域2002-2013年的植被覆盖度进行了估算,分析了该流域植被覆盖度时空变化特征及其与地形、气象因子的相互关系。结果表明:克里雅河流域植被覆盖存在着明显的垂直地带性空间差异,其海拔3000~3500m范围的丘陵带平均植被覆盖度最大;过去12a来该流域植被覆盖度整体上呈减少趋势,其中上游高山带、中游冲积扇平原带和下游沙漠带植被覆盖逐渐退化,而低山丘陵带植被覆盖变化有上升趋势并逐渐改善;总体上,流域植被覆盖与气温变化呈负相关关系,而与降水变化表现出正相关。 相似文献
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基于无人机可见光图像的夏季玉米植被覆盖度提取方法 总被引:9,自引:0,他引:9
为准确快速获取夏季玉米四叶期、拔节期、抽穗期和花粒期的植被覆盖度信息,利用无人机获取玉米田间可见光图像,对图像可见光波段提取的多种植被指数进行分析和比较,选择差异植被指数(Visible-band difference vegetation index,VDVI)、过绿指数(Excess green,EXG)和归一化绿蓝差异指数(Normalized green-blue difference index,NGBDI),结合监督分类提取了玉米4个时期的植被覆盖度信息。通过对试验田4个阶段的单幅图像监督分类处理,将其目标物分为土壤和玉米植被两类;分别统计监督分类后图像中土壤和玉米的VDVI像元直方图,将两者的像元直方图交点作为植被覆盖度提取阈值,同理获得EXG和NGBDI对应的玉米植被覆盖度提取阈值;利用获取的玉米植被3种覆盖度提取阈值,对玉米4个时期的植被覆盖度进行提取,并对提取精度进行了验证。结果表明,VDVI对应4个生长时期的植被覆盖度提取误差分别为1. 21%、4. 88%、2. 31%和3. 61%; EXG对应的植被覆盖度提取误差分别为1. 38%、1. 25%、0. 89%和0. 33%; NGBDI提取误差为1. 61%、3. 31%、1. 99%和3. 25%,EXG在夏季玉米4个生长时期的植被覆盖度提取效果最好。将玉米4个生长时期单幅图像确定的阈值作为固定阈值,对剔除确定阈值的单幅图像的试验田全景图像进行植被覆盖度提取,并对提取效果进行验证。结果表明,采用监督分类与可见光植被指数统计直方图相结合确定阈值的方法提取玉米植被覆盖度效果较好。 相似文献
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