利用EOS-MODIS数据提取作物冠层温度研究

利用EOS-MODIS遥感数据，基于线性混合模型，提出了一种新的作物冠层温度反演方法。首先，利用EOS-MODIS数据提取了陆地表面温度LST和植被指数NDVI。然后，假定地表只有植被和裸地两种组分，通过植被指数温度VI-Ts方法来估算裸土的组分温度，作物冠层温度通过线性混合模型来求解。为了验证反演的地表温度和冠层温度的精度，把反演的地表温度与NASA MODIS地表温度产品进行差值运算，在差值图像中90%以上的像元灰度值分布在-1和1之间，像元灰度的平均值小于0.5；同时在河北固城农业气象试验站对冬小麦冠层温度进行同步观测，通过与反演的冠层温度进行比较，其误差在±1.5℃左右。结果表明，文中所提出的作物冠层温度反演方法精度较高，其结果能够满足有关作物生长模型以及土壤水分模型对输入参数的精度要求。     

基于遗传算法的不同光照条件下植被和土壤组分温度反演

为了提高地表土壤组分温度的反演精度,该研究利用ASTER反射光谱数据获取像元组分比,将直方图法引入遗传算法中,从而缩小了获取遗传算法最佳搜索参数的范围,并利用遗传算法对盈科研究区内地表非同温像元进行组分温度分解,对非同温像元下植被、遮阴土壤、光照裸土的组分温度进行模拟。该研究采用遗传算法直接对ASTER热红外数据进行地表混合像元组分温度分解的方法验证。结果表明,在考虑反射波段情况下,模拟的组分温度与地表同步实测温度的相对误差为7.63%～8.867%,在不考虑反射波段情况下,模拟的组分温度与地表同步实测温度的相对误差为8.955%～11.832%,表明了此方法在研究地表组分温度反演是可行性。该研究为地表组分温度反演提供新思路。     

扩展CUPID模型模拟土壤组分温度分布

为模拟详细的温度分布信息,进一步理解地表能量平衡过程,提高植被冠层温度反演精度,根据土壤阴影表面和光照表面的热源和蒸发速率的差异,扩展了CUPID模型,实现了光照和阴影土壤组分温度分布模拟。采用实测数据分别对冬小麦和夏玉米冠层下的土壤组分温度进行了模拟和验证。在冬小麦地,模拟光照和阴影土壤温度绝对差值为2.8 K和2.4 K,平均差值为-1.5 K和-0.7 K;在夏玉米地,模拟与实测温度绝对偏差为3.8 K左右,平均偏差为-0.5 K。总体来说,模拟与实测数据吻合较好,说明扩展模型能够较为真实地反映土壤组分温度分布及其变化。扩展模型可在组分温度反演和农业旱情监测等领域得到应用。     

基于多光谱和气象参数的菜心水分胁迫指数反演

作物水分胁迫指数（Crop Water Stress Index,CWSI）的监测对掌握作物的水分状况、指导灌溉具有重要意义。该研究以菜心为试验对象,测量了不同土壤水分条件下的冠层温度,采集了空气温度、相对湿度、风速、光合有效辐射和4个波段（450、650、808、940 nm）的光谱反射图像,并计算了归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）、差值植被指数（Difference Vegetation Index,DVI）、再归一化差值植被指数（Re-Difference Vegetation Index,RDVI）和转换型土壤调整指数（Optimized Soil-Adjusted Vegetation Index,OSAVI）等,通过支持向量回归（Support Vector Regression,SVR）分别构建了CWSI上基线、CWSI下基线和冠层温度的反演模型。结果表明,菜心在450和650 nm的冠层光谱反射率在0～0.1之间,在808和940 nm的反射率较高,在0.4～0.6之间,当菜心由营养生长阶段进入生殖生长阶段,808和940 nm的反射率有所上升。植被指数能反映菜心的生长状态和植被覆盖度,随着冠层温度的升高,NDVI、DVI、RDVI上升,OSAVI下降;而同一个水分处理组在不同生长期的植被指数有明显的差异,生殖生长期的植被指数变化范围小于营养生长期。结果表明,使用空气温度、相对湿度、风速、光合有效辐射反演CWSI上、下基线具有可行性,决定系数均大于0.75;使用植被指数反演菜心在两个生长期的冠层温度具有较好精度,决定系数均大于0.7。基于反演值计算的CWSI与基于测量值计算的CWSI有较好的相关性,决定系数为0.70;CWSI与气孔导度是负相关的关系,决定系数为0.53。该研究应用气象参数反演CWSI上基线和CWSI下基线,利用植被指数反演冠层温度,基于SVR的模型反演值达到了一定的拟合效果,为实现菜心水分胁迫指数的光谱监测提供支持。     

6S辐射校正与像元分解结合提高苹果树花期冠层反射率反演精度

为了获取近似真实的苹果树冠层反射率,该文以山东省栖霞市为研究区,应用DEM数据和6S辐射传输模型,对苹果树花期TM影像进行辐射校正、混合像元分解,获取26个果园苹果树冠层反演反射率,将反演结果与相同时段地面实测冠层反射率以及表观反射率、表观—像元分解反射率进行比较,分析了反演效果及精度。结果表明,地表反演反射率有效减弱了地形和大气的影响,恢复了阴影处的地物,影像清晰度明显提高;苹果树冠层反演反射率样本平均值误差较表观、表观—像元分解、地表反演3类反射率小,与实测值的相关系数提高,而且样本间变化趋势与实测值基本一致。此反演方法具有一定可行性,对于苹果树冠层反射率和苹果园管理基础数据获取与应用具有积极意义,也可为其他农业遥感反演研究及应用提供借鉴。     

基于线性光谱混合模型的荒漠草地覆盖度估测

为了解决草地混合像元对草地植被覆盖度监测的影响,该研究以Landsat TM为数据源,探讨线性光谱混合模型进行混合像元分解的关键问题,分析混合光谱模型获得的不同组分分量与植被覆盖度之间的关系,以期建立适合天山北坡荒漠草地覆盖度监测模型。结果表明:通过光谱混合模型获得植被、沙丘以及盐碱化土壤3个基本组分,其中植被组分与覆盖度拟合效果较好(R2=0.62),与植被指数法估测草地覆盖度相比,决定系数R2均高于比值植被指数、归一化植被指数、土壤调节植被指数及修正土壤调整植被指数MSAVI。通过对所获模型精度检验,均方根误差RMSE为1.28,结果较为理想。因此,利用线性光谱混合模型解析混合像元估测天山北坡荒漠草地覆盖度具有可行性。     

玉米苗期冠层多光谱反射率反演与叶绿素含量诊断

为了探索玉米苗期叶片叶绿素含量指标的快速、非破坏性估测方法,该文运用多光谱图像技术对大田玉米苗期叶绿素含量指标进行快速无损的诊断研究。大田试验中,采用2-CCD多光谱图像采集系统获取大田玉米苗期的冠层多光谱图像,并同步采集漫反射灰度板的多光谱图像。为消除光照对图像采集质量的影响,准确将不同光照条件下的玉米冠层图像数据转换为其叶面反射率数据,标定试验中采用一块4个不同灰度级的满足朗伯面条件漫反射灰度板,建立了叶片光谱反射率同图像灰度值之间的线性反演公式,并与大田试验中漫反射灰度板的多光谱图像建立了玉米冠层图像灰度值的校正公式。对玉米苗期冠层多光谱图像进行处理,提取出玉米冠层B、G、R、NIR(中心波长分别为470,550,620,800 nm)4个波段归一化平均灰度值。通过灰度值的校正公式得到校正后的归一化平均灰度值,由线性公式反演出R、G、B、NIR 4个波段的平均反射率值,并计算4种常见光谱植被指数(RNDVI、RNDGI、RRVI和RDVI),采用最小二乘-支持向量回归(LS-SVR)建立植被指数同叶绿素含量指标的拟合模型。结果表明:植被指数RNDVI、RRVI和RDVI和玉米冠层叶绿素含量指标拟合验证集决定系数R2为0.56,达到了较为理想的拟合结果。证明通过漫反射灰度板对玉米冠层多光谱图像建立反射率反演校正模型的方法是可行的,这一方法为快速无损检测玉米苗期叶绿素含量指标提供了支持。     

基于蒸散发模型的定量遥感缺水指数

该文针对西北地区存在着严重的缺水问题,以黑河中游区域范围内的张掖市内的盈科绿洲及荒漠为研究对象,运用ASTER卫星遥感数据,根据地表能量平衡原理,建立作物缺水指数模型。在前人研究基础上,对缺水指数模型涉及的2个参数进行了改进:1)在植被覆盖区,利用半干旱地区基于亚象元的土壤蒸发和植物蒸腾双层模型,剥离土壤的影响,获取缺水指数模型中的植被潜热通量;2)为了更精确地提取地表信息,利用遗传算法对该区进行混合像元分解,获取模型中的地表组分温度参量。通过地表缺水指数估算干旱半干旱区土壤含水率,模拟结果与地表同步实测值土壤水比较,误差精度分布在2.17%～3.58%,表明该方法是可行的。     

考虑作物生长状态的农田表面温度数据精量甄别与区分

农田表面温度是土壤、作物和大气之间进行水/热交换传输的重要参数,也是灌区遥感反演模型的重要参量。在利用热红外传感器连续获取农田表面温度数据时,由于作物的生长发育处于动态变化中,农田表面温度数据往往混合了作物冠层温度和土壤表面温度。为精准甄别和区分田间海量监测数据,该研究结合Logistic作物生长模型,通过考虑作物生长状态指标叶面积指数（Leaf Area Index,LAI）和作物冠层高度及其关键节点,构建了农田表面温度监测数据的甄别算法。以内蒙古永济试验站玉米和向日葵实测数据对算法进行验证,并利用解放闸灌域和吉林省长春试验站的玉米和向日葵田间观测数据进行校核。结果表明：考虑LAI和作物冠层高度并利用Logistic模型模拟的关键节点来建立甄别算法,能够为农田稀疏植被表面温度数据甄别提供高效判定。与人工测量值对比,冠层温度优化幅度在10 个百分点左右（相对误差）,土壤表面温度优化幅度超过5个百分点;甄别方法可以明显提升冠层和土壤表面温度的获取精度。甄别算法中校正因子数值需根据作物种植密度及LAI确定,其中玉米校正因子选择作物冠层温度校正因子0.9,土壤表面温度校正因子1.1;向日葵校正因子以叶面积指数最大值4为基础,选取冠层温度校正因子0.7,土壤表面温度校正因子1.2;在不同地区应用时,向日葵叶面积指数最大值每增加1,推荐冠层温度校正因子调高0.35,土壤表面温度校正因子调低0.18。研究结果可为精量灌溉提供技术支撑,提高了农田监测数据的性能,为无人机遥感和卫星遥感数据的精量甄别提供算法和验证。     

基于无人机图像混合像元分解模型提高小麦基本苗数的反演精度

及时、精确地获取小麦基本苗数在田块内部的空间差异信息,有利于实施精准变量追施氮肥,实现化肥减量增效。传统的无人机农业遥感仅关注植被与土壤2类特征而忽略混合像元的影响,导致小麦基本苗数反演精度差、可靠性低。为解决上述问题,该研究利用大疆Mini 无人机获取麦田图像,基于不变目标法完成图像的相对辐射标定,并利用像元纯净指数提取植被端元与土壤端元。根据端元光谱特性建立混合像元的线性分解模型,求解混合像元中植被组分的丰度,基于像元统计法计算植被覆盖度,进而建立植被覆盖度与小麦基本苗数地面真值的线性回归模型。该研究方法获得的模型决定系数R2为0.87,均方根误差为1.97株/m2。而基于传统植被指数法分别利用可见光波段差分植被指数、绿红差分指数、绿红比值指数获取的相应植被覆盖度与小麦基本苗数地面真值的线性回归模型决定系数R2及均方根误差分别为0.79、0.56、0.47及6.06、7.04、4.43株/m2。由此可知,基于混合像元分解模型定量反演小麦基本苗数的方法具有较高的精度,研究成果可为小麦精准减量追施氮肥作业提供数据支持。     

低温菌株的筛选及对堆肥温度的影响

为解决北方低温季节牛粪大量堆积问题,将筛选的糖、淀粉、蛋白质和纤维素分解菌株复配,优化出组合菌剂（T1＋DF2＋D2＋D5＋XB1＋XA2）,研究低温下优化组合菌剂对低温牛粪堆肥起温的影响。结果表明,在室外-20℃低温下,牛粪接种优化组合菌剂后物料迅速升温,48h达55.8℃,第4d达64.9℃,高温期维持8～9d,发酵周期缩短至15d,而未加菌和加常温发酵剂的对照则一直未进入高温期。说明添加低温复合发酵剂能使低温下牛粪堆体迅速升温,进入高温期,完成无害化,缩短发酵周期。     

基于三维水温模型预测有支流影响下的水库水温

以存在支流的新疆自治区某水库为例,分析其支流与主库之间的相互关系,采用三维水温模型,对有无支流影响下的水库进行了模拟计算,对比分析了水库库区的水温分布、坝前垂向水温和水库的下泄水温。结果表明,支流对水库的水温分布存在一定的影响,在有支流影响时,水库坝前底部水温较低,下泄水温也较低,并在冬季出现较大温差。通过改变主支库交汇处距坝址的距离,分析表明支流离坝址越近,对水库的水温分布影响越大。     

畜禽体温自动监测技术及应用研究进展

体温是衡量畜禽健康状况的重要生理指标,快速准确的测温方法是进行疾病监测及诊疗的有效手段。该文针对目前畜禽养殖行业采用的体温监测技术及其发展进行阐述,重点比较了体内和体外两大类自动化测温技术的优缺点以及应用场景;详述了红外体表测温、数据传输与网络以及体温自动监测等技术在畜禽生产性能、健康监测以及行为监测等方面的应用。分析了自动测温技术存在着设备安装、数据传输、温度补偿模型建立等难点,同时表明在无创测温、测量精度、测温部位以及畜禽舍环境调控等方面应作为改进研究重点,并提出体外检测非接触式红外热成像自动测温技术以其快速、高效、无应激等优点,将成为畜禽养殖体温监测研究及应用发展的重点方向。     

果品冷凉库库温波动原因分析及控制

果品冷凉库库温波动,特别是大幅度波动,严重影响了中长期贮藏的果品保鲜质量。该文采用自行设计的简易方法对温控仪表的温度漂移和库温进行检测,结果表明温控仪表的温度漂移是库温发生大幅度波动的主要原因。根据检测结果,通过对温控仪表电路进行改进,使温控仪表的温度漂移得到有效控制,从而降低了库温误差。温控仪表温漂误差幅度由3.5℃下降到0.3℃,库温波动幅度由5.3℃下降到1.4℃。温控仪表漂移误差得到有效控制,对提高果品贮藏保鲜质量具有重要意义。     

季节性积雪消融对浅层土壤热状况的影响

为确定季节性积雪的消融变化及其对浅层土壤热状况的影响,该研究以野外实测试验数据为基础,分析了积雪消融期的雪层厚度变化以及浅层土壤温度状况。研究结果表明：积雪消融速率与气温变化密切相关,但积雪厚度的不同并未明显引起日积雪消融量的差异;积雪覆盖下土壤温度变幅明显小于无雪区,土壤温度对气温变化的响应及解冻时间随积雪厚度的增加而延后;积雪的存在阻碍了地气之间的能量交换,使得气温对土壤温度的直接影响深度在减小,体现为49 cm厚积雪区减少了10 cm,而80 cm厚积雪区更是减少了25 cm,从而表明季节性积雪对土壤温度的影响随雪层的加厚而增强;当积雪融化完毕之后,土壤温度状况逐渐恢复到无雪时的水平,并且土壤深度越浅,其恢复速度越快。这为地气之间能量交换的进一步研究提供了参考,对土壤学、农业灌溉、农业生产等相关问题的研究有着一定的参考价值。     

南疆环塔里木盆地区域近50a冬季气温变化特征分析

根据南疆环塔里木盆地区1961—2010年以来资料完整的32个气象站点的资料,利用线性趋势函数分析了该地区近50年的冬季气温变化特征。结果表明：南疆环塔里木盆5个区域冬季年平均气温、平均最低气温、极端最低气温均呈增暖趋势,平均气温最高的年份集中出现在80年代末以后,冬季最暖年的出现具有统一性、大范围的特性暖温年多发生在80年代后,且90年代是50年中最暖的时期,冷年多发生在20世纪60年代、70年代;平均气温异常的年份为：1966年、1977为气温异常偏冷年,无异常偏暖年。     

龙眼角颊木虱发育起点温度和有效积温的研究

报道了龙眼角颊木虱的各个虫态及全世代的发育起点温度和有效积温, 并与实际发生情况作了初步验证。研究结果表明, 该虫全世代的发育起点温度C为6.966±2.0142 (℃), 有效积温K 为770.224±88.2071 (日度), 龙眼角颊木虱在福州地区全年发生的理论代数为5.907 代, 与实际发生6 代相吻合     

用遗传算法确定考虑温度历程的混凝土水化放热模型参数及试验验证

目前,考虑温度历程绝热温升模型存在参数较难确定和尚未有现场非绝热温升试验验证其精度2个问题。为了解决这2个问题,该文提供了一种合适的遗传算法实现方法,设计了2个温度历程不同的混凝土非绝热温升试验,并将一个混凝土块的试验数据及该方法反演获得的参数应用到模拟另一个混凝土块温度场中。试验结果表明,即使温度历程差异较大,遗传算法也能获取准确的参数。应用遗传算法解决考虑温度历程混凝土水化放热模型具有可行性;且较未考虑温度历程模型,考虑温度历程的混凝土水化放热模型精度有明显提高。未考虑温度历程模型的平均误差为1.1℃而考虑温度历程模型平均误差仅为0.4℃。     

不同类型水库对库区及河道水温的影响

水库运行方式是引起河流水文情势和水体热量变化的人为可控因素。选取两个不同类型的调节型水库,通过对比它们的水温实测资料和水温模型模拟结果,分析了不同类型水库对水温的影响特征。研究表明,对多年调节水库而言,在枯水年高水位时,汛期库区垂向水温呈稳定的3层分布,底层水温变幅较小,受水库调节,下泄水体水温过程相比天然河道坦化作用明显,彻底改变了天然水温季节性高低分明的正弦分布规律;在平水年低水位时,非汛期水库垂向水温分布为混合型分布,汛期为两分层分布,底部没有恒温层,下泄水体对河道水温影响较小;丰水年中水位运行对水温的影响介于前两者之间;对于年调节水库而言,在丰水年和平水年对水温的影响基本一致,而在枯水年升温期下泄水体升温与前两者相比明显滞后。因此,应关注不同类型水库运行方式对水温的影响差异,通过设置合理的水库运行方式可以避免对下泄低温水的负面影响。     

果蔬保鲜温度梯度试验冷库的设计与效果分析

试验以创造研究果蔬保鲜最佳温度、冷害临界温度的试验条件为目的,设计研究温度梯度库的最佳结构、工艺和技术参数,明确梯度库的温度弹性效应和温度场效应。空库运行和装入实验果蔬后梯度库温差<±0.5℃。