辽宁地区水稻高产种植技术

水稻作为中国主要粮食来源,对其高产栽培技术进行探讨具有重要的现实意义。辽宁气候环境和地理环境十分适宜水稻的种植。在这样的环境背景之下,文章从品种选择壮苗、整地插秧、综合调控以及病虫害防治等几个角度入手,对提高辽宁地区水稻产量、降低病虫害影响等方面进行分析,并结合多年研究经验和种植经验,提出相关建议以供水稻种植者参考借鉴。     

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。     

清代辽宁地区高粱广泛种植原因分析

清代时期,辽宁地区高粱种植占有绝对优势.县产诸谷,以高粱为大宗,种类繁多,名称各异.高粱的 广泛种植使其在粮食种植结构中的地位迅速提高,甚至超越大豆,成为当地最主要的农作物.究其 原因,人口激增带来的粮食供给压力,耕地不足造成扩垦土地的需求,高粱习性适合辽宁地区农业种 植条件,满足社会需求等因素,共同促成清代辽宁地区高粱广泛种植的局面.     

桂东南地区水稻种植概况

水稻是我国重要的粮食作物,桂东南地区是中国水稻种植的主要分布地区,对桂东南地区的水稻种植情况进行分析对研究适合桂东南地区的水稻种植类型具有重要的作用。本文从桂东南地区的气候环境,土质类型,适应性,水稻品种种植几个方面阐述了水稻在桂东南地区的种植情况;最后,就适应桂东南地区的主要水稻新品种特征种植进行了展望。     

基于环境卫星影像的水稻种植面积提取方法研究

以环境卫星为数据源对泰兴市水稻面积进行提取,选择水稻与其他作物光谱差别最大的时期作为水稻识别的最佳时期,在利用影像原始光谱信息的基础上,分析和提取多种分类特征,运用支持向量机法、CART决策树法和最大似然法进行分类,提取水稻面积。结果表明支持向量机的分类精度最高,总体精度为80.38%,Kappa系数为0.74。说明当样本量较少时,支持向量机可以更好地利用多源信息,具有更高的分类精度。     

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。     

农作物种植面积遥感提取研究进展

介绍了农作物种植面积遥感提取方面的研究进展,新算法包括：选择多时相数据、多源遥感数据;GIS辅助等手段,并指出采用中分辨率与低分辨率数据相结合的测量方法是获取作物种植面积的主要趋势之一。     

基于SVM的农作物种植结构遥感提取研究

随着国家振兴农业口号的提出,我国农业现代化又将迎来一个新的历史机遇。高精尖的现代化科技对于农业发展必不可少,支持向量机(SVM)是比较成熟的算法。研究证明,在ENVI中合成此算法作为分类器应用于遥感影像分类可提升遥感影像解译精度,节省人工以及降低获取数据的成本。     

水稻精准种植信息系统集成研究

精准种植系统由农田数据采集系统、信息处理系统和农机作业系统三部分构成 ,其中信息处理系统是关键。精准种植又是一项实际操作性很强的系统工程 ,精准种植信息处理系统应当简洁、高效 ,因此系统集成是十分必要的。集成系统的设计应当遵循操作简单、结构紧凑、功能完整、系统运行稳定可靠、可移植性强等原则。集成系统的主要功能包括 :属性数据的录入、编辑与修改 ,农田采样数据的空间内插与栅格化 ,精准施肥方案的制定 ,精准种植的经济效益评价以及施肥作业的计算机可视化。     

集成多源遥感数据与生育期时序光谱特征的水稻种植面积提取

为快速、有效地提取水稻空间分布信息,利用水稻生育期内的光学和雷达影像,依据水稻不同生育时期内的光谱变化规律,提出了简单实用的时序像元频率约束模型（TPFCM）。首先,采用中值合成法分别将Sentinel-2、Landsat-8和Sentinel-1合成为月度数据,将合成后的Sentinel-2和Landsat-8进行融合以减少云阴影对水稻像元的影响,并选取3种融合影像的特征光谱波段计算归一化植被指数（NDVI）、增强植被指数（EVI）和地表水分指数（LSWI）,生成月度多维特征成果影像。其次,检索水稻5个生育时期的遥感影像数据,利用随机森林（RF）分类器提取各生育时期的种植面积,并输入TPFCM模型计算水稻生育期内每个水稻像元的频率,最终依据预提取精度、提取面积误差阈值条件控制模型输出最优水稻空间分布信息。结果表明,TPFCM模型输出的水稻提取面积相对误差为-3.83%,与基于RF分类器的单一生育时期的水稻提取面积相对误差相比绝对值减少了3.94百分点,且提取面积与统计参考面积相关性显著（R2=0.97）。     

牡丹江地区水稻种植存在的问题及对策

水稻是我国最主要的粮食作物之一,也是牡丹江地区最主要的作物。但是,目前牡丹江地区的水稻种植还存在一些问题,影响当地水稻种植业的发展。本研究详细其分析存在问题,并提出针对性的对策,以期能改善当地水稻产量和质量,提高农民收入,促进牡丹江地区水稻种植业的可持续发展。     

农作物种植结构遥感提取研究进展

农作物种植结构信息对农业生产管理、农业可持续发展及国家粮食安全等具有重要意义。本文中概括了农作物种植结构遥感提取的理论基础,归类了近10年间不同农作物种植结构遥感提取技术方法,重点评述了不同技术方法的特点及应用情况,讨论和展望了未来农作物种植结构遥感提取研究的发展方向。当前,光谱特征、时相特征和空间特征是农作物种植结构遥感提取的三大理论基础。基于单一影像源的种植结构提取方法操作简单,但往往难以获取种植结构“最佳识别期”的遥感影像;基于多时序影像源的种植结构提取方法可以充分利用农作物季相节律特征,成为当前农作物种植结构遥感提取的主流方法。在基于多时序影像源的种植结构提取方法中,多特征参量法较单一特征参量法更适用于农作物种植结构复杂区域,基于多特征参量的统计模型法一定程度上解决了混合像元问题,但模型的鲁棒性有待提高。此外,遥感与统计数据融合的农作物种植结构提取法在国家及全球大尺度的农作物种植结构提取中具有优势,但较低的制图分辨率使得数据产品的区域适宜性较差。未来农作物种植结构遥感提取将以区域“作物一张图”为目标,充分发挥多源数据组合利用的优势,围绕多类型作物同步提取和大范围作物种植结构提取开展深入研究,重点加强遥感数据预处理、特征参量提取和分类器高效选择等关键技术研究,从而提升农作物种植结构遥感提取的时空尺度,满足多方位的农业应用需求。     

多时相遥感提取水稻种植区研究进展

水稻是我国主要的粮食作物之一,对水稻面积和空间分布的调查是水稻监测的基础,关系国家粮食安全问题.利用卫星遥感技术进行水稻面积与空间分布调查具有大范围、实时性等传统调查不具备的优势,成为近年来的热点.本文对近年来基于多时相遥感进行水稻种植区提取的方法进行梳理与总结,按照传感器类型从3个方面进行阐述——利用不同时相分辨率的光学传感器的提取方法、利用不同极化方式的合成孔径雷达的提取方法以及两者的结合使用的方法,对基于不同数据源的提取方法进行了概括和举例.最后对目前的研究进行合理的评价,指出存在的不足之处并对进一步的研究做出展望.     

多源遥感数据在黑龙江水稻种植面积本底调查中的应用

利用多源遥感数据结合的优势,在地理信息系统和全球定位系统的支持下,结合地面调查,进行水稻种植面积的提取,从而实现黑龙江水稻种植面积的本底调查。为黑龙江省建立现代农业空间统计技术体系和粮食安全与区域生态保障空间的决策支持系统提供方法研究,同时也为黑龙江省农业空间统计技术和宏观农业科学决策的现代化进程提供示范。     

新疆北部地区积雪信息遥感反演研究

针对不同区域归一化雪被指数值(NDSI)上下浮动的问题,提出以对积雪响应敏感的NDSI和归一化植被指数(NDVI)为特征向量构建特征空间,建立基于MODIS数据的积雪丰度反演模型——NN模型。以高分辨率的Landsat TM数据对反演结果进行精度检验,NN模型反演积雪丰度值与获取自Landsat TM数据的NDSI值的相关系数R2为0.827。结果表明,通过建立NDSI—NDVI特征空间构建积雪丰度反演模型是可行的,且精度较高。因此,该方法对于了解干旱区积雪情况、评估其对新疆农业生产发展的影响具有一定现实意义。     

辽宁省水稻种植区划研究

辽宁省水稻种植区划研究周毓珩，陈振野，孙天石，郭景芬，黄仁洙，张燕之，邹吉承（辽宁省农业科学院）贾恩明，孙国娟（辽宁省农业技术推广总站）（沈阳农业大学）１概况１．１辽宁省水稻生产的自然条件辽宁省各地年平均气温４．６～１０．３≥１０℃活动积温２７３１．...     

北方水稻种植技术的研究

水稻在我国的农业经济中占据重要地位,也是我国农业发展建设研究的重点项目。北方受到光照和年积温的限制,水稻为一茬或两茬,在追求产量时就要从种植技术方面进行研究。文章首先分析了北方水稻种植现状和水稻的成长习性,然后从选种和浸种、种植技术和田间管理3个方面进行了细致的阐释。     

辽宁地区水稻优质高产栽培技术

稻米营养价值较高,与其它谷物相较,它含粗纤维最少,各种营养成分容易消化和吸收,适宜人体需要。尤其是优质稻米深受人们的喜爱,目前市场上供不应求。为了提高单产,增加总产。全面落实水稻优质高产高效益栽培技术措施,以保证社会有效供给,特制定本技术规范。     

魏晋南北朝黄河中下游地区的水稻种植

魏晋南北朝时期黄河中下游地区的水稻种植延续了先秦秦汉的传统。水稻种植得到官府的重视,在黄河及其支流两岸,通过兴修水工程形成了种植水稻的便利条件,成为曹魏西晋时期农业经济恢复与发展的标志。北魏进入黄河中下游地区后,虽然大力发展农田水利建设,使黄河中下游地区的水稻种植有所恢复,但远未达到魏晋时期的水平。贾思勰的《齐民要术》在理论上对水稻种植经验进行了总结。     

RapidEye卫星数据在水稻种植面积遥感调查中的应用研究——以桂平市晚稻为例

本研究在以桂平市RapidEye卫星影像为例,深入探讨RapidEye卫星影像南方地区水稻种植面积遥感调查的可行性。从RapidEye图像的几何纠正精度、图像合成处理、遥感解译标志和调查结果看,采用RapidEye图像调查的精度和实效性高,可以满足南方地区水稻种植面积遥感调查的需要。