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91.
基于中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据的水稻遥感估产研究——以江苏省为例 总被引:2,自引:0,他引:2
选择以水稻为传统优势粮食产业的江苏省作为研究区,采用MODIS09数据作为数据源,根据水稻移栽期稻田土壤湿度较大的特点,利用不同植被指数间的关系,按照一定的算法排除地表干扰像元,提取水稻像元,并在此基础上结合统计资料,分析水稻单产与提取的水稻植被指数之间的关系,并利用水稻植被指数预测全省水稻单产。研究表明,在条件时间序列插值算法(CTIF)处理的基础上提取水稻像元,并基于提取的水稻像元进行遥感估产的方法能取得较好的估算效果。拟合的2004-2006年单产平均精度高于99%,预测的2007年各地级市水稻单产精度在95%左右,全省平均单产相对误差为0·38%,精度较高,具有一定可行性,可利用该方法对不同年份和不同地区进行水稻产量估算。 相似文献
92.
基于Terra与Aqua MODIS增强型植被指数的县级水稻总产遥感估算 总被引:1,自引:0,他引:1
以湖南省醴陵市为研究区域,在比较分析Terra卫星与Aqua卫星中分辨率成像光谱仪增强型植被指数的基础上,结合这两个卫星提供的空间分辨率为250m、时间分辨率为16d的植被指数产品,建立水稻各主要生育期增强型植被指数平均值乘以水稻面积的结果与乡镇级水稻总产的一次线性、二次非线性及逐步回归模型。通过误差分析,选择最优遥感拟合模型,并在此基础上,预测下一年水稻总产。结果显示,水稻种植区Terra卫星与Aqua卫星中分辨率成像光谱仪增强型植被指数有超过50%的偏差绝对值小于0.03;93.22%、99.50%的偏差绝对值分别小于0.08、0.10。水稻遥感拟合模型模拟结果相对误差小于0.1%,预测模型的估产结果比遥感拟合模型的拟合结果的误差大,但相对误差仍然小于5%。 相似文献
93.
利用高光谱数据预测水稻籽粒粗蛋白含量研究 总被引:6,自引:1,他引:5
籽粒粗蛋白含量是水稻营养食味品质的重要指标之一。通过大田小区试验,测定了2个品种、3个供氮水平处理下水稻冠层和旗叶在成熟过程中不同时期的高光谱反射率,及茎、叶、穗和稻米的含氮量及粗蛋白含量,分析了它们之间的相关性。结果表明:稻穗和稻米粗蛋白质含量与孕穗期、灌浆期和乳熟期的茎、叶粗蛋白质含量极显著相关,与灌浆期、乳熟期的冠层光谱ρλ及其一阶导数光谱Dλ、冠层光谱RVI在某些波段也达到极显著相关;稻穗粗蛋白质含量与主茎旗叶某些高光谱指数极显著相关。这表明能用高光谱方法来估测水稻籽粒粗蛋白含量,它将为水稻品质遥感监测提供依据。 相似文献
94.
95.
基于主成分分析和人工神经网络的稻穗健康状态的高光谱识别 总被引:2,自引:0,他引:2
水稻生长后期穗部遭受病虫危害会严重影响水稻产量,对不同健康状态的稻穗进行精准识别是采取病虫害防控措施和危害评估的依据。研究测定了健康稻穗、轻度、中度和重度危害稻穗及白穗的室内高光谱反射率,并着重分析了不同健康状态稻穗的原始光谱、对数光谱、一阶和二阶微分光谱特征。利用主成分分析方法获取了前述多种变换光谱的主分量,并以其为输入向量,利用学习矢量量化神经网络对多种健康状态稻穗进行分类。结果显示:原始光谱、对数光谱、一阶和二阶微分光谱的总体分类精度分别为75.3%, 74.7%, 91.6%和100%,Kappa系数分别为0.689, 0.682, 0.895和1.000。研究表明,运用高光谱遥感技术对稻穗健康状态进行识别是切实可行的。 相似文献
96.
棉花高光谱及其红边特征(Ⅰ) 总被引:6,自引:5,他引:6
通过大田和室内试验,测定了2个品种的棉花冠层、完全展开倒1、3叶在不同时期的高光谱反射率及对应叶片的叶绿素、类胡萝卜素含量.结果表明随发育期推移,棉花冠层光谱反射率在可见光范围降低,在近红外区域增高;叶片背面光谱反射率略高于正面,透射率小于反射率;叶面积指数、鲜叶重和干叶重与冠层反射光谱变量ρ800/ρ550、ρ800/ρ680、ρ680/ρ570之间存在显著相关;叶片叶绿素和类胡萝卜素浓度与其反射光谱变量ρ680/ρ570、ρ673/ρ640、ρ680/ρ550、PSSRa、PSNDa、Rch之间也呈显著相关. 相似文献
97.
利用高光谱数据估测水稻米粉中粗蛋白粗淀粉和直链淀粉含量 总被引:4,自引:0,他引:4
【目的】粗蛋白质、粗淀粉和直链淀粉含量是水稻品质的3个重要指标。研究米粉中粗蛋白、粗淀粉和直链淀粉含量的光谱快速检测方法为水稻品质遥感监测提供依据。【方法】通过田间小区试验,获得了5个品种、3个供氮水平处理的米粉样品,提取样品的粗蛋白质、粗淀粉和直链淀粉,测定样品的粗蛋白质、粗淀粉和直链淀粉含量,同时测定相应的高光谱数据及粗蛋白质与粗淀粉混合样品的高光谱数据,分析它们的高光谱特征及其与样品粗蛋白质、粗淀粉和直链淀粉含量之间的相关性,建立相关估测模型。【结果】粗蛋白质和粗淀粉、直链淀粉的光谱有明显的差异,米粉粗蛋白质、粗淀粉和直链淀粉含量与其某些高光谱参量之间存在极显著相关,其中决定系数R2约0.7,相关估测模型的检验精度在80%以上。【结论】高光谱法可以用来估测米粉的粗蛋白、粗淀粉和直链淀粉含量。 相似文献
98.
估算水稻叶面积指数的调节型归一化植被指数 总被引:16,自引:2,他引:16
【目的】叶面积指数(LAI)是描述植物冠层结构、群落生长分析和陆地生态系统研究的重要参数,提高叶面积指数的估算精度是遥感工作者的重要研究方向之一。【方法】通过不同氮素营养水平的水稻小区实验,利用2004年中稻高光谱反射率数据,模拟中等分辨率成像光谱仪(MODIS)前四个通道,提出包含蓝、绿、红和近红外四个谱段的调节型归一化植被指数ANDVI(adjusted-normalized difference vegetation index)。对ANDVI和归一化植被指数NDVI(normalized difference vegetation index)、增强型植被指数EVI(enhanced vegetation index)、绿波比值指数GRI(green ratio index)、红边比值指数RRI(red-edge ratio index)等5个光谱植被指数与水稻LAI的相关关系进行了分析。利用2004年晚稻试验数据,对与LAI相关关系较好的ANDVI进行验证。【结果】ANDVI指数模型预测效果最好,均方根误差为1.771,估算精度达到63.1%。【结论】说明ANDVI具有进行在大面积范围内监测水稻LAI的能力。 相似文献
99.
基于GIS的浙江杨梅种植区划 总被引:12,自引:2,他引:10
杨梅(Myrica rubra Sieb et Zucc.)是浙江著名的特色水果之一,浙江的气候比较适宜杨梅种植,但由于区域布局不合理制约了杨梅的发展.根据杨梅的生物学特性,筛选出了杨梅种植的气候区划指标,并建立了各区划指标与经度、纬度和海拔高度的空间分析模型.借助浙江省1:25万地形数据、数字高程模型(DEM)和数字化土壤图,综合考虑气候因子、坡度、坡向、海拔高度、土壤类型和土壤质地等要素,采用加权指数求和法,对11个区划指标进行量化分级,建立杨梅栽培区划指标判断矩阵.将11个区划指标适宜性等级图按照权重进行叠加分析,得到综合指数分布图.同时参照浙江省土地利用现状,将不适宜杨梅种植的地块屏蔽,分析综合指数分布规律,将浙江省杨梅种植综合气候区划划分为最适宜区、适宜区和不适宜区3个等级.最适宜种植区占评价区域面积的25.15%,主要集中在宁波、台州、温州、丽水、金华、杭州和绍兴地区的低丘陵地带;适宜区占参评土地面积的46.37%,主要分布在丽水、温州、金华、杭州和衢州等海拔高度为500~700 m的半高山区;不适宜区占评价区域面积的28.48%,主要在丽水市和杭州市的海拔在700 m以上的高山地区.本研究以期能为浙江特色作物的规划和杨梅产业的持续发展提供科学依据. 相似文献
100.
基于GIS的台州杨梅气候生态区划 总被引:2,自引:0,他引:2
根据杨梅的生物学特性,结合试验研究,筛选出影响杨梅种植的气候生态区划指标,并建立各区划指标与经度、纬度和海拔高度的空间分析模型。借助浙江省1∶25万地形数据、数字高程模型(DEM)和数字化土壤图,采用了近年建立的间距在10km以内的中尺度气象站资料,使评价单元中的气候生态指标更接近于杨梅园的实际情况。评价单元的分辨率达100m×100m,极大地提高了区划成果在实际生产应用中的实用性。最适宜种植区主要集中在中西部的仙居、临海、黄岩、天台等丘陵地带;适宜区主要分布在西部海拔高度为500-800m的半高山区;不适宜区主要在海拔800m以上的高山地区和海岛及其它平原水稻田地区。本研究以期能为台州特色作物的规划和杨梅产业的持续发展提供科学依据。 相似文献