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针对目前利用ASAR数据提取作物种植空间分布的精度因相干斑点噪声问题而达不到业务运行要求问题,以全国水稻种植面积最大的湖北省监利县为例,运用空间分辨率为16 m的高分一号多光谱数据,采用图像切割和融合方法提取农田边界,将早稻早期三景ASAR数据以每个对象(一个对象代表一块农田)取均值,以此消除相干斑点噪声,结合早稻早期ASAR数据变化特征(早稻灌水前期ASAR后向散射系数大,灌水后最小,秧苗后期变大),提取监利县2015年早稻种植空间分布。通过与调查区(面积23.4 km2)对比,其Kappa系数为0.83,其精确度较单独用ASAR数据提取方法提高一个层次,该早稻提取方法适合业务化运行。 相似文献
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前期降水指数结合SAR数据提取作物渍害空间分布信息 总被引:2,自引:2,他引:0
为实现高时空分辨率的作物渍害空间分布信息的提取,该研究以夏收作物受渍害最严重的湖北省监利市的夏收作物为研究对象,通过水云模型,结合Sentinel-1A SAR数据,提取了12 d间隔的监利市土壤表层相对体积含水量空间分布,再以每天的前期降水指数视作具有一定误差的观察数据,运用卡尔曼滤波插值方法,实现了以天为单位监利市2018年至2020年每年1-4月夏收作物区土壤表层相对体积含水量空间分布信息的提取,经220hm2试验区的土壤湿度数据验证,其Nash-Stucliffe效率系数为0.909;结合夏收作物渍害的判别标准,获取了监利市夏收作物同期的渍害时空分布信息,与试验区观测的结果相似;同时通过对计算结果数据的分析,发现前期降水指数与该指数下所有的夏收作物受渍农田比例(受渍农田面积与监利夏收作物总面积比率)的最大值有明显的二次多项式关系。由于Sentinel-1A SAR数据不受云层干扰,可以全天候获取,前期降水指数可用气象台站数据计算,这种作物渍害高时空分辨率监测的方法可实现渍害监测。 相似文献
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本文在分析JESS语言工作原理的基础上,针对Browse/Server模式下交互式专家系统设计难的问题,运用JESS语言的输入/输出重新定位技术、JAVA多线程管道通讯技术、Servlet技术设计了一套BS模式下交互式专家系统外壳程序,该系统外壳能将所有命令提示符下的专家系统,不作任何修改地在Internet上通过网页方式实现。本文给出了该外壳程序的设计原理以及关键代码。 相似文献
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根据线性混合模型原理提出了利用低分辨率高光谱的遥感数据计算农作物种植面积的新方法,改进型混合像元判别分析法,并运用中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据计算了江陵县中稻和棉花的种植面积.以当天TM数据的监督分类法得出的种植面积作为标准对此方法进行了详细比较,并与其他两种常规方法作物光谱特性差异法和监督分类法进行比较.结果表明,改进的混合像元判别分析法误差最小,运用在混合像元为特性的MODIS数据上比较合适;作物光谱特性差异法原理简单、计算方便,但小面积地物区分效果差;监督分类法误差最大,不适合运用在低分辨率高光谱的MODIS数据上. 相似文献