基于ASAR和MODIS遥感数据的蓝藻水华提取

将同期的ENVISAT ASAR图像和MODIS图像进行配准,利用经过大气校正后的MODIS光学图像,根据分类决策树对图像EVI进行分类,借此对太湖的藻华和非藻华区域进行划分,并以此为据在ASAR图像上研究两者的V/V后向散射特性,使用阈值法对藻华范围进行提取,并将结果与MODIS图像上得到的藻华范围进行对比。结果表明,通过ASAR图像与MODIS图像得到的藻华范围较好地吻合,由此说明,在一定条件下,ASAR图像可以显示出藻华。最后从机理上探讨了风速对藻华成像的影响,分析了光学和微波图像提取藻华范围不完全一致的原因以及利用微波数据监测藻华的局限性。     

基于遥感影像的棉花种植面积提取方法研究

利用ERDAS IMAGINE 9.2遥感图像处理软件,设计了一种基于遥感影像的棉花种植面积提取方法。通过实地调查,该方法适用于大范围棉花种植的面积估算。     

基于Sentinel-2影像的冬小麦种植面积早期提取研究

【目的】 文章旨在探讨基于高分辨率多光谱遥感影像进行冬小麦种植面积早期快速提取、冬小麦空间分布情况快速制图与精度验证的方法,为山东省冬小麦高产、优质种植和农艺肥水的处方决策提供全局性信息。【方法】 （1）对Sentinel-2遥感影像数据进行预处理,然后采用历史种植分布数据自动提取与人工选取相结合方式构建冬小麦识别样本库,将样本分为小麦、林地、水体、建筑和道路及其他作物五大类;（2）采用随机森林算法计算机自动分类与影像人工解译相结合的方式,提取研究区冬小麦种植面积,绘制冬小麦种植空间分布图,并进行精度验证。【结果】 （1）解译得到研究区冬小麦种植面积为54.41万hm²,冬小麦种植面积的总体分布精度为97.05%,kappa系数为0.94,解译效果良好;（2）该文提出的方法可实现冬小麦种植面积高精度提取以及快速制图。【结论】 早期精准掌握冬小麦种植面积及空间分布信息,能够为地方政府和农业部门指导农事活动提供科学依据。     

基于MODIS NDVI数据的辽宁省玉米种植面积提取研究

基于2017年MODIS归一化植被指数(NDVI)数据,采用Savitzky-Golay (S-G)滤波方法和非对称高斯(AG)拟合方法重构辽宁省春玉米种植面积的NDVI时序曲线,使用4次拟合法平滑重构曲线,采用动态振幅阈值法、拐点法和最大值法提取了辽宁省春玉米的关键物候期(出苗期、拔节期、抽雄期),并联合决策树分类法估测了辽宁省春玉米的种植面积。结果表明:基于S-G重构法的MODIS NDVI时序曲线的综合性能更优,其重构曲线与原曲线间的平均均方根误差(RMSE)为0.196,平均平滑拟合度(R²)为0.983;对春玉米出苗期和抽雄期的提取效果而言,基于S-G重构法的提取结果更优,平均误差分别为3.9和2.6 d;对春玉米拔节期而言,基于S-G重构法和AG重构法的提取效果相当,平均误差分别为2.9和2.8 d;基于S-G重构曲线提取的春玉米种植面积的精度为94.35%,优于基于AG重构曲线提取的精度89.29%。     

基于深度学习和遥感数据的水稻种植面积提取

针对现有基于深度卷积神经网络进行水稻（Oryza sativa L.）遥感识别中样本采集工作量大、样本标注要求高及水稻感受野尺度选择难等问题,构建了一种基于像元和多尺度的深度卷积神经网络（DCNN）水稻遥感识别模型。首先,针对水稻种植分布特点,综合深度卷积神经网络方法的特点,设计了基于像元的DCNN提取模型;其次,将多尺度与DCNN相结合,构建多尺度DCNN模型,增加感受野的多尺度特性;最后,为了验证多尺度DCNN模型提取水稻的效果,以高分一号和高分二号卫星影像为数据源,选取传统机器学习SVM模型、语义分割D-Linknet模型、单一尺度DCNN模型进行分类精度对比分析。结果表明,本研究提出的多尺度DCNN模型的准确率、精确率、召回率、平衡F分数分别为97.75%、96.68%、99.08%、97.85%;与其他模型相比,多尺度DCNN模型结构简单、样本制作简便、识别精度高,具有较好的应用价值。     

基于ENVISAT ASAR数据的水稻遥感监测

以江苏省兴化市水稻试验区为例,利用单时相多极化ENVISAT ASAR(Advanced Synthetic Aperture Ra-dar)数据进行水稻识别和生长参数反演。通过分析水稻和其他地物在该时相上的VV极化和HH极化后向散射特征,选择合适的阈值和条件,利用阈值分类算法从影像中提取水稻分布。另外,利用实测水稻生长参数和获取的植被指数(NDVI)数据与水稻后向散射系数进行相关性分析。分析结果表明,水稻VV极化后向散射强度与水稻形态结构、叶面积指数和生物量具有较好的相关性,而水稻HH极化后向散射强度对水稻冠层含水量的变化更敏感。基于上述分析,建立反演水稻株高、叶面积指数和NDVI等参数的关系模型。经过验证,水稻识别精度为84.36%,反演的水稻生长参数的空间变化和实际情形相符合。     

基于MODIS数据的丘陵地区冬小麦种植面积提取研究

利用2004-2005年MODIS 16 d合成的NDVI最大值植被指数数据,基于NDVI光谱突变方法对山西省运城地区冬小麦种植面积进行提取。通过分析得出：2005年5-6月（2005161～2005129）提取的冬小麦面积与实测面积相关性最高,估测的冬小麦面积与实测面积的误差最小,准确性最高。     

基于多时相合成孔径雷达数据的水稻种植面积监测

与光学遥感相比,合成孔径雷达(SAR)遥感能够不受云雨天气影响,为大范围作物种植信息的精准监测提供新手段。本研究以天津市小站稻为例,基于2018-2021年的多时相Sentinel-1A SAR影像,提出了结合小站稻生长特征相似性分析与随机森林分类的水稻种植分布和面积监测方法。首先提取VV和VH极化方式下不同地物的后向散射系数时间序列特征曲线,并利用HANTS滤波来消除噪声影响。然后根据野外调查数据获取小站稻参考生长曲线,构建小站稻相似性指数,筛选出小站稻可能种植区域。最后采用随机森林分类模型提取小站稻种植面积。结果表明,基于多时相Sentinel-1A SAR影像相似性分析及随机森林分类能够获得较高精度的水稻种植面积,VV和VH两种极化方式下提取的水稻种植面积与统计年鉴结果的平均相对误差分别为2.67%和3.80%,总体分类精度分别达到95.52%和93.40%,Kappa系数分别为0.94和0.93;与不引入相似性指数进行分类相比,VV和VH极化方式下引入相似性指数后总体分类精度分别提高4.35个百分点和3.13个百分点,Kappa系数分别提高0.04和0.03,水稻的制图精度分别...     

基于Sentinel-1A数据的冬小麦种植面积提取

【目的】 利用2018—2019年冬小麦生长季的雷达数据对河南省驻马店市上蔡县、正阳县、平舆县、汝南县的冬小麦种植面积进行提取，为雷达数据在冬小麦种植面积提取研究提供参考。【方法】 文章在对冬小麦生长关键物候期多时相Sentinel-1A SAR（Synthetic Aperture Radar，合成孔径雷达）数据中VV极化和VH极化影像的后向散射系数进行分析的基础上，利用最大似然法开展了河南省驻马店市上蔡县、正阳县、平舆县、汝南县4个“产粮大县”的冬小麦种植面积提取研究，并通过统计年鉴数据对VV极化和VH极化的冬小麦提取结果进行了初步评价。利用2018年12月22日，2019年3月28日和2019年4月21日的SAR时间序列影像数据进行冬小麦分类提取。【结果】 从整个研究区来看VV极化方式的提取结果为4 461.14 km²，VH极化的结果为4 277.22 km²，与统计数据相比，VV极化的误差为13.17%，VH极化的误差为8.51%，VV极化的提取误差要大于VH极化的提取误差。各个县的结果显示，VH极化的提取误差均小于VV极化的结果，误差最小的为利用VH极化提取的正阳县的结果，误差仅为1.85%，误差最大的为利用VV极化提取的平舆县的结果，误差为19.72%。【结论】 基于冬小麦生长关键物候期多时相Sentinel-1A的后向散射系数，能够实现较高精度的冬小麦种植面积提取。     

基于多时相ENVISAT ASAR的鄱阳湖水面覆盖信息提取及其应用研究

使用ENVISAT ASAR数据,考虑到合成孔径雷达侧视扫描的特点和鄱阳湖不同地形地貌、气象条件和水文条件等方面常有较大区别,采用分块阈值法对鄱阳湖地区2009年水面覆盖变化情况进行了提取和分析,并采用高分辨率HJ-1A卫星数据对ASAR影像水体信息提取结果进行了检验,结果证明了分块阈值法的有效性。最后计算了鄱阳湖区域水位高于17 m（吴淞高程）且连续淹没时间不超过70 d的湿地面积,为政府规划植树区域、实施补偿政策以及减轻洪灾损失提供科学依据和参考。     

基于多重分类平滑法的人口数据格网化研究

人口数据格网化是解决传统统计数据（以行政区划为基本统计单元）在数据精度、数据标准化和数据融合等方面不足的一种有力工具。综述了各种格网化方法和理论，在此基础上，提出了多重分类平滑法，在不引入过多变量的基础上提高了模拟精度。最后，以河南省人口数据为例，采用指数平滑法，得到了连续人口密度分布图。     

基于TM数据耕地面积提取方法研究

粮食作物的播种面积、产量等信息是国家制定粮食政策和经济计划的重要依据。以昔阳县为研究区域,主要应用TM数据,结合研究区土地利用现状图,基于光谱信息,提取了耕地和非耕地信息,最后利用最大似然法监督分类得出耕地面积为29242.1 hm2,分类结果精度达到93.3%。     

热硼酸盐法提取梨雌蕊RNA方法改进及提取效果

提取梨雌蕊的总RNA;方法:修改后的热硼酸盐法。采用电泳检测RNA的完整性、并测定了提取物的浓度和纯度、根据S基因设计引物对提取的总RNA进行3'-RACE实验等方法对提取产物进行检测。结果:修改后的整个提取过程可以在1 d内完成,提取的总RNA电泳条带清晰,总RNA提取液的浓度为1.925μg/L,OD260/OD280值为1.926,3'-RACE实验得到了预期的条带。结论:经过改进后的热硼酸盐法适合提取梨雌蕊的RNA。     

基于MODIS数据的辽宁省土地利用分类研究

采用最大似然法、马氏距离法、光谱角填图法、支持向量机法、神经网络法和最小距离法6种分类方法,对辽宁省2010年3—12月MODISNDVI数据,用该数据做主成分分析的前3个主成分数据、前5个主成分数据和2010年6—10月MODISNDVI数据等4类数据进行土地利用分类研究。结果表明：6种分类方法中最大似然法、马氏距离法和最小距离法3种方法较适合对MODISNDVI数据进行信息提取,其总体分类精度分别达82．63％、80．29％、79．17％,乔木林类型信息提取精度分别达81．91％、78．54％、80．02％;3种对原始数据进行变换的方法中6—10月数据效果较好,其总体分类精度最高达82．63％,乔木林信息提取的最高精度达78．54％。     

基于混合粒子群算法的数据分类

随着科技的飞速发展,数据分类日益重要。在改进粒子群算法基础上,结合最近邻分类,形成混合粒子群算法,并在分类基准数据集Iris上试验。试验结果表明:所提出的算法在收敛速度、稳定性和可信度上具有一定的优越性。     

早稻新品种鄂早19密肥试验初报

早稻新品种鄂早19密度肥料两因素试验表明,密度、肥料是影响水稻产量的主要因素,密肥互作对产量具有显著影响。鄂早19在高密度和高肥力条件下产量最高。经济性状调查表明,鄂早19在中密度和高肥力条件下,有效穗数最高,但成穗率较低。在低密度和高肥力条件时,每穗总粒数和每穗实粒数最高,而在高密度和高肥力条件下千粒重最高。     

转基因抗除草剂两系杂交早稻新组合高产栽培试验初报

对转Bar基因抗除草剂两系杂交早稻株S/Bar68-1和株S/Z003进行高产栽培试验研究,结果表明,供试组合各项经济性状稳定.生长整齐,抗倒伏能力比对照强,株S/Bar68-1和株S/Z003比对照株两优819分别增产2.4%和8.2%.转Bar基因抗除草剂两系杂交早稻高产栽培技术要点为:3月下旬播种;3叶一心期喷o.045%草铵膦(w/v)除杂;插植规格16.5 cm×16.5 cm;全生育期施肥总量为纯氮186 kg/hm2,磷47 kg/hm2)钾131 kg/hm2;按常规方法管水和防治病虫害.