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21.
【目的】利用多源数据对白粉病易发区进行病害发生监测研究能够提供大面积、快速、客观的病害发生信息,为农业植保部门开展科学防控提供有效的指导。研究以结合遥感与气象数据监测冬小麦白粉病并获取其精细空间信息为目的。【方法】利用中国高分辨率对地观测系统高分一号卫星(GF-1/WFV)遥感影像提取了研究区小麦种植区及归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI),通过气候灾害组站点红外雨量数据(climate hazards group infra Red precipitation with station data,CHIRPS)及美国中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)获取了研究区气象相关数据。采用基于概率模型的方法筛选并定量化表达了特征因子与小麦患病情况间的关系,生成了研究区小麦患病概率分布数据、研究区小麦白粉病监测结果、监测结果错分概率分布数据。【结果】基于概率模型的白粉病监测方法总体精度为81.25%,与目前较为流行的分类与回归树(classification and regression tree,CART)和随机森林(random forests,RFs)2种分类监测方法相比具有较高的监测精度;小麦患病概率分布数据能够详细地展现研究区小麦患病概率的空间分布及高患病概率麦区向低患病概率麦区的过渡情况;监测结果的错分概率分布数据与实际错分情况具有较好的一致性。【结论】基于概率模型的白粉病监测方法能够应用于区域尺度冬小麦白粉病发生发展状况监测研究。 相似文献
22.
小波特征与传统光谱特征估测冬小麦条锈病病情严重度的对比研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为探讨通过小波特征监测小麦条锈病发病程度的可行性,利用连续小波变换提取的小麦冠层光谱350~1 300 nm范围内的9个小波特征和传统光谱特征(植被指数、一阶微分变换特征和连续统特征),借助偏最小二乘回归(PLSR)建立反演模型,分别将传统光谱特征(SFs)、小波特征(WFs)及传统光谱特征与小波特征结合(SFs & WFs)作为模型的输入,对小麦条锈病病情进行反演。结果表明:(1)小波特征与条锈病严重度的相关性比传统光谱特征强;(2)基于小波特征的模型估测精度(R为0.837)优于基于传统光谱特征的模型估测精度(R为0.824);(3)传统光谱特征与小波特征结合的模型精度最高,R为0.876,RMSE仅为0.096,因而传统光谱特征与小波特征相结合能够更好地对小麦条锈病病情严重度进行估测。 相似文献
23.
冬小麦病害与产量损失的多时相遥感监测 总被引:14,自引:8,他引:6
为了开展农作物病害遥感监测与产量损失评估,该文以北京郊区大田生产条件下的冬小麦条锈病、白粉病的为研究对象,获取了2007年4月10日、4月26日、5月12日、5月28日共四期Landsat TM卫星影像,准同步地测量了试验地块的冠层光谱数据及配套农学数据。利用该4个时相的遥感数据,分析了试验区的冬小麦条锈病、白粉病在主要生育期的光谱特征及其变化,与对照地块相比,病害小麦在可见光和短波红外波段的光谱反射率降增大,近红外波段反射率减小,红边则会向短波方向移动,红边振幅减小,NDVI值减小。并利用冬小麦病害发生前期(4月10日,4月26日)的卫星遥感数据建立了作物产量的早期预测模型,结合实测的产量数据,定量计算了条锈病和白粉病的产量损失,结果表明两个白粉病和条锈病小麦地块的减产幅度超过了30%。 相似文献
24.
变量施肥条件下冬小麦长势及品质变异遥感监测 总被引:7,自引:6,他引:1
卫星遥感数据能够在作物生长期内获取大范围“面状”地物光谱信息,反映作物的长势变异情况,以2005-2006年度国家精准农业研究示范基地冬小麦变量施肥试验为基础,以高空间分辨率卫星遥感影像Quickbird为数据源,结合地面获取的冬小麦品质、产量等数据,研究冬小麦长势及品质的变异情况。研究结果表明,Quickbird光谱参数能够反映冬小麦不同施肥处理小区的长势变异,而冬小麦早期的空间长势变异与其最终产量、品质变异有着密切的关系;冬小麦孕穗后期长势光谱信息与其产量有着很好的正相关关系,而与其品质信息存在着显著的负相关关系,其中OSAVI与产量的相关性达到0.536、GNDVI与冬小麦籽粒蛋白质及湿面筋含量的相关性分别达到了-0.531和-0.535;研究还发现,不同植被指数所反映的作物长势存在一定差异,反映冬小麦群体长势的植被参数和反映冬小麦叶绿素密度的植被指数在指示作物空间长势变异上有所不同。因此,利用遥感影像监测作物长势及其品质空间变异在技术上是可行的。 相似文献
25.
基于权重最优组合和多时相遥感的作物估产 总被引:4,自引:2,他引:2
多时相遥感数据比单一时相携带了更多的反映作物产量的信息,研究如何将多时相遥感信息进行有机融合以提高作物估产精度的方法是具有意义的。权重最优组合(WOC)是一种通过对单个模型权重的最优化,来构建高精度组合模型的原理方法。论文以黑龙江农垦友谊农场大麦产量遥感估算为例,首先利用大麦4个时相的Landsat5 TM影像分别构建单一时相的大麦产量模型,然后利用WOC的迭代算法,通过赋予4个单一时相产量模型以最优权重,生成基于多时相遥感的组合模型估算大麦产量,结果表明:基于WOC和多时相遥感的组合估产模型的决定系数R2与单一时相的相比得到较大改善,估算精度提高明显。同时,通过对WOC获取的各时相单一模型最优权重大小进行分析表明:应用多时相遥感数据进行作物估产时,权重大小能够反映各时相遥感数据所携带的产量信息的多少,这对于如何选择和确定能有效反映作物产量的敏感遥感时相具有一定的指导意义。 相似文献
26.
基于AdaBoost模型和mRMR算法的小麦白粉病遥感监测 总被引:3,自引:3,他引:0
除选择合适的建模方法外,选择合适的特征选择算法来优选建模特征对提高作物病害的遥感监测水平具有重要作用。选取陕西省关中平原西部小麦白粉病为对象,基于Landsat 8遥感影像共提取了18个特征变量,通过相关性分析(correlation analysis,CA)和最小冗余最大相关(minimum redundancy maximum relevance,mRMR)2种特征选择算法筛选出了2组不同的特征变量,分别将其输入Fisher线性判别分析(Fisher linear discriminant analysis,FLDA)、支持向量机(support vector machine,SVM)和AdaBoost 3种方法,构建小麦白粉病发生严重程度监测模型,并对其进行精度验证与对比分析。结果表明,2种AdaBoost模型对小麦白粉病发生严重程度的总体监测精度分别比FLDA模型和SVM模型高出27.9%、27.9%和14.0%、9.3%,mRMR算法筛选特征所建FLDA、SVM及AdaBoost监测模型的总体监测精度分别比CA筛选特征所建模型高出7.0%、11.7%和7.0%,且mRMR算法筛选特征结合AdaBoost方法所建监测模型的精度和Kappa系数分别为88.4%和0.807,为所有模型中最高。说明将AdaBoost方法用于作物病害遥感监测效果较好,在作物病害监测模型的特征变量选择中mRMR算法比常用CA算法更具优势。研究结果可为其他作物病害遥感监测提供方法参考。 相似文献
27.
基于主成分分析的叶面积指数尺度效应 总被引:1,自引:0,他引:1
为描述多空间尺度观测数据在表达同一区域农作物叶面积指数(LAI)分布特征时存在的差异,该文提出了一种基于主成分分析(PCA)的LAI尺度效应分析方法。该方法充分考虑了多尺度数据的相关性与差异性,从统计分析角度出发,采用PCA进行数据挖掘和信息重组,引入动态多元线性回归模式基于主成分信息(PCs)反演估算LAI,进而定量描述尺度效应。选取大麦和玉米为试验对象,先以地面最细空间尺度观测数据为基准,通过尺度上推构建一系列不同空间尺度数据;再依据上述尺度效应分析方法进行有效信息提取和LAI估算,并纳入有效主成分个数(NEPCs)、决定系数(R2)和平均相对精度(MRA)等参数定量描述尺度效应。理论分析和数值实践证实了该方法在农作物LAI尺度效应定量分析中的可行性和有效性。 相似文献
28.
夏玉米冠层光合有效辐射垂直分布模型 总被引:5,自引:4,他引:1
吸收光合有效辐射分量(FPAR)是研究植被群体光合作用和光能利用的重要参数,弄清冠层内FPAR的垂直分布规律及其与冠层结构等参数之间的定量关系,可以为遥感定量反演冠层FPAR提供模型基础。该文基于平均冠层的辐射传输过程,结合冠层结构建立玉米冠层内FPAR垂直分布计算模型,并就模型的参数如植被组分光学特性、株型、太阳高度角以及天空散射光比例等对FPAR垂直分布结果的影响进行了分析。利用实测结构参数模拟了玉米冠层内FPAR,并与SUNSCAN测量值进行了比较,结果表明模型对封垄后的玉米冠层内FPAR垂直分布的模拟精度较高,RMSE均小于0.18,并能较好地计算封垄前冠层内FPAR的垂直分布趋势。 相似文献
29.
基于PROBA/CHRIS遥感数据和PROSAIL模型的春小麦LAI反演 总被引:2,自引:2,他引:0
大面积区域作物叶面积指数(LAI)遥感反演,对指导作物管理具有重要的意义。该文基于2008年5-7月在黑河流域开展的大型星-机-地遥感综合试验获取的多角度高光谱PROBA/CHRIS数据及地面同步观测数据,利用PROSAIL辐射传输模型和神经元网络方法反演春小麦LAI,并利用地面实测LAI进行验证和分析,结果表明:PROBA/CHRIS数据的最佳组合波段为band 4(555.1 nm)、band 9(696.9 nm)和band15(871.5 nm),利用PROBA/CHRIS数据反演LAI时,3角度组合(0°、36°、55°)反演LAI精度最高(R2=0.854,RMSE=0.344;MAE=0.213)。随着观测角度增加LAI反演精度相应提高,但超过3个角度后,多观测角度数据会带来较大不确定性,影响神经元网络建模,导致LAI反演精度下降。 相似文献
30.
基于HJ-1A/1B CCD数据的雹灾监测与评价 总被引:2,自引:2,他引:0
由于雹灾的突发性、灾后影响的显著空间异质性,雹灾监测与灾后评价的研究相对较少。以黑龙江甘南县典型雹灾为研究对象,利用HJ-1A/1B CCD等遥感影像与地面实测高光谱数据,进行雹灾遥感监测与评价研究。基于实测光谱数据分析了不同灾害程度农作物的反射光谱特征及植被指数变化;利用2个时相的遥感影像数据,结合地面调查,通过对植被指数分级进行雹灾监测与评价,并结合另一个时相的数据做了验证。结果表明:不同灾害程度作物的反射光谱特征差异显著;运用植被指数分级进行雹灾监测是可行的,基于归一化差分植被指数差值图分级得到的不同雹灾程度范围与实际情况相符,而基于比值植被指数差值图的分级结果则与实际结果差距较大;根据雹灾遥感分级结果分析了雹灾空间分布特征。研究结果可对雹灾监测与评价提供理论与技术支持。 相似文献