四川盆地莲藕种植遥感提取及热点区域分析

为准确提取四川省盆地地区莲藕种植空间信息,掌握该作物种植热点区域,采用高分六号遥感影像和地面调查数据,分析藕田光谱特征,提取该地区最佳遥感时期内莲藕种植空间信息;通过Moran’s I指数和Getis-Ord G_i^*指数分析四川莲藕空间分布特征及种植热点区域。结果表明：(1)基于极大似然分类法的莲藕空间信息的提取总精度为92.35%,Kappa系数为0.9045。(2)基于遥感的四川盆地莲藕种植面积约为128.57 km²,分布于1374个乡镇,部分地区存在聚集现象;73个热点乡镇的莲藕种植面积为54.31 km²,占四川盆地莲藕面积的42.24%,空间极化现象明显,主要分布于遂宁安居区、资阳乐至县、成都简阳市等区县。研究结果可为四川省开展乡镇专业化莲藕种植及莲藕产业优化调整提供参考。     

不同播期与密度对夏玉米生长发育及产量的影响

以郑单958玉米为试验材料,研究了不同播期与种植密度对其影响。结果表明,随着播期的推迟和密度的增加,玉米株高、穗位高均呈增高和上升趋势。各播期之间成穗数、空秆率差别不大,且每个播期都表现为随着种植密度的增加有效穗数呈增加趋势。穗粒数、千粒重随着播期的推迟和种植密度的增加而降低的趋势基本一致。     

基于Softmax分类器的小春作物种植空间信息提取

[目的]使用浅层机器学习分类方法和多光谱遥感影像快速准确提取研究区小春作物(油菜、小麦)种植空间信息。[方法]选择研究区小春作物识别最佳时期的Sentinel 2A MSI多光谱影像,融合得到10 m分辨率影像,然后降尺度生成15、20、30 m分辨率影像,结合地面调查数据,建立油菜、小麦、林地、居民地、水体等典型地物感兴趣区,训练Softmax分类器,基于不同空间分辨率影像提取油菜、小麦种植空间信息。[结果]①基于Softmax分类器和10 m分辨率融合影像的小春作物分类总体精度为90.02%,Kappa系数为0.8344,其中油菜生产者精度和用户精度分别为93.14%、91.42%,小麦的分别为87.93%,98.09%;②Softmax法的小春作物分类精度随影像空间分辨率下降而降低,15、20、30 m分辨率影像的分类精度较10 m的分别下降9.80%、12.04%和13.04%,Kappa系数依次减少0.1538,0.1873和0.2088;③15、20、30 m分辨率影像的油菜分类精度较小麦的低,影响因素为油菜花期和种植地块破碎分散。[结论]Softmax分类器在10～30 m中高分辨率影像小春作物分类中具备较高的精度,可作为常规方法应用于业务化的作物监测工作。     

基于U-Net 的甘蔗提取方法

【目的】基于深度学习的分类方法是使用高分辨率遥感影像快速提取作物种植空间信息的新方法。【方法】以云南省陇川县甘蔗种植园为研究区,收集空间分辨率为0.5 m的Google Earth开放影像进行数据预处理,建立样本数据集,构建U-Net神经网络模型,训练模型参数;使用U-Net模型提取甘蔗种植空间信息,通过地面样方数据验证甘蔗提取精度。【结果】(1)基于深度学习方法的甘蔗分类总体精度和Kappa系数分别为92.76%和0.848 0,面积总精度为94.41%;平坝区、丘陵区分类精度存在差异,总精度和Kappa系数分别为97.10%、0.922 1和88.42%、0.767 3;(2)受部分地物RGB影像特征与甘蔗相似的影响,分类结果存在错分现象。【结论】基于U-Net神经网络模型的方法可用于高分辨率影像的甘蔗提取,更准确的分类精度还有待进一步研究和验证。     

1978—2020年中国柑橘面积与产量格局演变研究

【目的 】摸清柑橘面积与产量格局变化和增产空间分异对我国柑橘产业优化发展有重要意义。【方法 】文章基于1978—2020年柑橘生产相关面板数据,从全国和省域2个尺度,利用产业集中率、生产集中度系数、增产贡献率等指标,分析我国柑橘近40年面积与产量格局时空演变特征,探究柑橘增产的贡献区域和贡献因素,讨论柑橘产业存在的问题并提出建议。【结果 】（1） 1978年以来,我国柑橘生产总体扩张,柑橘产业的地理聚集特征显著且缓慢降低;柑橘生产经历了快速扩张期、波动发展期和稳定增长期3个阶段,各个时期的增产主导因素不同,单产提升对全国柑橘增产的贡献显著。（2）各省柑橘种植面积和产量变化明显,且生产空间差异显著;种植格局由高度聚集且独立分布于中西部省份向东南沿海省份扩张,再逐渐西移内扩;2020年广西已成为全国柑橘生产第一大区域;柑橘增产情况差异明显,增速良好的省份占柑橘主产省份总数的71.43%,主要分布在中部地区,滞后增产的省份主要集中在东南沿海的江苏、浙江、广东和西南的四川;西南和华南省份柑橘增产的主导因素是种植规模的扩张,中部省份柑橘增产的主要原因则是单产提升。【结论 】研究结果有助于提高对我...     

遥感技术的发展现状及在天府粮仓建设中的应用建议

【目的 】促进遥感技术在天府粮仓建设中的应用,助力农业生产高质、高效、可持续发展。【方法 】（1）文章通过文献综述,将遥感技术在农业监测中的研究分为耕地监测、农作物遥感制图、作物长势监测与产量估算。（2）在四川地区复杂应用场景下,具体分析现有遥感技术在区域监测面临的挑战。（3）提出遥感技术助力天府粮仓建设的相关建议。【结果 】遥感技术经过不断发展,建立了成熟的空天地一体化农作物遥感监测技术体系及系列数据产品,在种植结构优化、政策制定、资源有效利用等方面发挥重要作用。然而,在四川地区开展遥感监测仍面临复杂地形、地块破碎、种植制度等挑战。【结论 】为了进一步加强遥感技术在天府粮仓建设中的应用,助力农业高质量发展,提出以下建议：一是加强大模型应用,支持高标准农田建设;二是使用多源遥感数据和深度学习方法,提高景观复杂场景下的遥感制图精度;三是耦合多源遥感数据和各作物农学机理,提高作物长势监测和产量估算能力。     

四川乡村旅游地区土地利用变化特征区域分异——基于平乐镇和梭坡乡的实证

通过分析四川省典型的丘陵、山地乡村旅游地区的土地利用变化特征及其差异,为乡村土地合理利用提供参考.以四川丘陵区的平乐镇和高山峡谷区的梭坡乡为研究区,收集乡村旅游相关文献和资料,使用遥感影像和外业调查绘制不同时期土地利用类型分布图,分析土地利用类型转移特征和变化强度,比较不同乡村旅游地区土地利用变化差异.结果 表明:(1...     

基于语义分割模型和遥感的柑橘园空间信息提取

为应用高分辨率遥感影像和卷积神经网络模型快速提取柑橘园空间信息,选择四川省柑橘重点产区蒲江县为研究区,以高分辨率Google earth图像为数据源,构建3类不同树龄的柑橘园样本数据集,训练U-net和DeepLabv3+语义分割模型,提取柑橘园空间信息。通过验证,具有不同神经网络结构的U-net和DeepLabv3+模型提取柑橘园信息总体精度分别为88.30%和86.79%,Kappa系数为0.75和0.72,二者精度相当;通过分析小地块的果园遥感识别精度,测试区最小识别图斑面积约为120 m²,大于该面积的果园遥感面积平均精度在85%以上。该研究可为经营者、农业部门使用高分辨率遥感影像和开源的深度学习分类工具快速获取果园空间信息提供参考。     

一个属于Aux/IAA基因家族的毛白杨PtIAA1的克隆和序列分析

基于NCBI数据库中的序列信息,我们利用PCR技术克隆到一个毛白杨(Populus tomentosa)RtIAAl基因.序列分析表明PtIAA1 cDNA长度为946个碱基,编码一个由258个氨基酸组成的蛋白,该蛋白与PtIAA1、NtIAA28和AtIAA16蛋白的同源性分别高达97%、75%和74%.系统进化分析表明PtIAA1基因可能属于Aux/IAA基因家族中组的成员.与大多数的Aux/IAA基因家族中的基因一样,PtIAA1蛋白是一个短命核蛋白,拥有4个高度保守的区域.     

成都龙泉山区居民点空间变化研究

[目的]研究近10年龙泉山区居民点空间变化特征。[方法]在成都龙泉山区建立乡镇、乡村居民点用地调查样区12个,使用Google Earth开源的2007年和2017年高分辨率影像进行人工目视解译,基于GIS技术分析居民点空间变化特征。[结果]基于乡镇、乡村区域分析居民点的空间变化结果显示,2017年样区内居民点用地面积总体较2007年增长了12.71%;乡镇、乡村不同区域变化趋势不同,乡镇区域居民点增加23.40%,乡村地区减少9.35%。基于交通道路沿线的居民点空间变化分析结果显示,乡镇区域道路沿线的居民点用地面积增加了129.96%,乡镇以外道路沿线居民点用地整体减少,30、60和100 m缓冲区范围内居民用地分别减少了4.42%、8.10%和12.84%。居民点在近10年主要向城镇区域或乡村主要县道、乡道沿线聚集,居民迁移至交通便利、地势平坦的城镇附近定居。[结论]该研究为龙泉山城市森林公园土地利用优化提供参考。