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1.
仪征市有31 km的长江岸线,是长江黄金水道上的港口城市。该市城市林业发展较快,绿化覆盖面积1 128.97 hm2,占城区面积的38.27%。选择仪征城市干道、生活区、厂区、小游园、河道等地段,对城市的林业品种布局进行了调查与分析,取得了良好结果。认为仪征城市干道的绿化以真州西路林种模式为较理想的绿化模式;悬铃木仍然是良好的行道树种;就生活区、小游园应增加高大的、阔叶落叶乔木树种,在工厂区应有计划地发展抗污树种,以便更好地绿化、美化城市。 相似文献
2.
3.
采用黑曲霉为发酵剂对活性污泥进行全程无公害处理并对各种病原菌的生长变化进行监测。结果表明病原菌总量在发酵过程中呈“马鞍型”变化。由于不同堆肥处理组合的C/N比及添加辅料的不同,导致各种病原菌的生长规律出现差异;采用黑曲霉处理城市活性污泥可使病原菌数目减少,但不能达到完全杀灭的目的;对发酵污泥进行200℃高温物理处理后,病原菌存活量为零。因而活性污泥在堆肥后必须经过高温物理处理才能达到安全化和资源化。 相似文献
4.
5.
环境消毒是控制家蚕传染性蚕病的有效手段。薰烟消毒剂“薰消灵”为新一代氯醛复合消毒剂,对感染家蚕的病毒、细菌和真菌性病原体均有强烈的杀灭作用,且对家蚕生长发育及茧质无不良影响,是一种高效、广谱、使用方便、价格低廉的理想蚕用消毒剂。 相似文献
6.
7.
冬小麦花期生理形态指标与卫星遥感光谱特征的相关性分析 总被引:4,自引:1,他引:4
为提高冬小麦花期长势遥感监测的精确性与普适性,在集丘陵地、河滩地及平原地为一体的冬小麦种植区域设计了田间试验,利用卫星影像信息结合地面GPS定点试验数据,在分析利用遥感技术监测冬小麦花期LAI和生物量两个主要群体长势指标可行的基础上,对卫星遥感光谱信息与冬小麦花期的主要生理生化指标(叶片叶绿素含量、叶片类胡萝卜素含量、叶片水分含量和叶片氮素含量)进行了综合分析.结果表明,NDVI(归一化植被指数)与LAI、叶片氮素含量和叶片水分含量的相关性较好,RVI(比值植被指数)与生物量和叶片类胡萝卜素含量的相关性较好,GVI(绿度植被指数)与叶片叶绿素含量的相关性较好,且均达到显著水平.说明NDVI、RVI及GVI是较为理想的可用于监测冬小麦花期生理形态指标的敏感遥感指数.进一步以这些敏感遥感指数作为因变量建立了冬小麦花期生理形态指标的遥感监测模型.利用本模型可以反演多个生理形态指标,便于对冬小麦花期的长势情况进行综合分析与判断. 相似文献
8.
为快速、准确获取江淮麦区县域冬小麦赤霉病发生信息,选用中、高空间分辨率卫星遥感影像做多尺度信息融合研究。在筛选适宜冬小麦田块分布特征的空间尺度遥感影像基础上,通过分析冬小麦长势指标和赤霉病病情指数之间的互作关系,构建基于多农学参数的冬小麦赤霉病估测模型,并对县域冬小麦赤霉病空间变化进行遥感监测。结果表明:(1)2m×2m、8m×8m和16m×16m三种空间尺度融合影像的均值相差不大,平均梯度和标准差存在明显差异。16m×16m融合影像的清晰度最好,信息量也多,比较适合研究区域冬小麦田块分布特征。(2)16m×16m融合影像提取的归一化植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI)值明显高于2m×2m和8m×8m融合影像,说明16m×16m融合影像光谱信息量较丰富,有利于冬小麦的识别。(3)冬小麦叶面积指数、叶片叶绿素含量和地上部生物量是影响赤霉病发生的主要长势指标。基于主要长势指标构建冬小麦赤霉病估测模型,平方根误差(REMS)为10.5%,相对误差为14.6%。该方法可以实现对县域冬小麦赤霉病空间变化的有效监测。 相似文献
9.
基于NDVI密度分割的冬小麦种植面积提取 总被引:2,自引:0,他引:2
为解决作物面积遥感监测中常遇的混合像元问题,选用江苏省沭阳县冬小麦扬花期HJ-1A卫星遥感影像,基于不同地物光谱信息的差异性与可分割性,提出基于归一化植被指数(NDVI)密度分割的冬小麦种植面积提取方法。在利用GPS实地取样调查和建立解译标志的基础上,对HJ-1A卫星影像进行了几何与大气校正。利用NDVI灰度影像提取混合像元训练样本的NDVI值和小麦种植面积,计算小麦面积权重,确定混合像元的NDVI阈值。利用NDVI再归一化结果对NDVI灰度影像进行密度分割,依据不同密度分割系数下像元总面积及其所对应的小麦面积权重关系,最终得到沭阳县冬小麦种植面积。结果表明,根据NDVI密度分割法提取冬小麦面积为8.37×104 hm2,面积精度为92.37%,样本精度为93.31%。基于密度分割系数(P0.5)制作沭阳县冬小麦种植分布图,获取了全县冬小麦空间分布特征信息。以上结果说明NDVI密度分割法能较准确地提取研究区内冬小麦种植面积,可有效解决农作物种植面积提取中混合像元问题。 相似文献
10.
基于面向对象分类的冬小麦种植面积提取 总被引:2,自引:0,他引:2
为探索冬小麦种植面积的多源遥感提取方法,以江苏省中部宝应、高邮和兴化三市为研究区域,对冬小麦拔节期Land/TM和ERS/SAR遥感影像进行数据融合,基于波段最佳指数和地物光谱可分性,选择3-4-5波段进行分类,针对传统的基于像素分类方法结果易受"同物异谱"和"异物同谱"现象影响的问题,采用面向对象分类方法,以影像对象为处理单元,结合地物丰富的空间、纹理信息进行小麦面积提取,并与基于像素分类方法(SVM分类)结果进行了比较。结果表明,面向对象分类精度达到了94.16%,较准确地提取出研究区内冬小麦种植面积,比SVM分类结果具有明显优势。该方法可为南方冬小麦种植面积信息的快速获取提供技术支持。 相似文献