东风公社发出燃料高产“卫星”——一窑烧出木炭二十万斤

湖南省零陵县东风公社何大跃等放射了炼铁燃料高产"卫星",一窑烧出木炭20万斤。其主要经验是:1.扩大窑身,将圆窑改为长梯形的弓窖。窑的构造很简单,全是用泥土筑成的。筑窑的方法:先将木柴码好,上面铺     

基于高分一号影像光谱指数识别火烧迹地的决策树方法

森林火灾发生后,为及时、准确地掌握森林受灾情况,利用高分一号卫星(GF-1)16m宽幅影像各波段反射率信息,结合计算的归一化植被指数(NDVI)、过火区识别指数(BAI)、阴影植被指数(SVI)、归一化差异水体指数(NDWI)和全球环境监测指数(GEMI)等5种光谱指数,构建森林火烧迹地识别决策树模型(CART);在选取的研究区对该模型方法进行验证,并与最大似然监督分类法和非监督分类(ISODATA)方法所得到的结果精度进行了对比分析,结果表明:采用基于CART模型的决策树方法对火烧迹地识别结果精度较最大似然法总体分类精度提高了4.38%,Kappa系数提高了0.102 4,制图精度提高了14.96%,用户精度提高了8.50%;而采用ISODATA方法识别的火烧迹地的总体精度和Kappa系数都较低,制图精度和用户精度都没有达到1%。     

基于亚像元分解与增强的MODIS卫星林火监测图像制作

为提高低空间分辨率遥感影像在卫星林火监测部门的应用质量,获取更准确的火灾信息,制作可视效果更好、便于基层部门使用的卫星林火监测图像。本研究以2013年2月6日云南省大理市黄家村森林火灾为背景,研究了一种基于亚像元分解与增强技术的卫星林火监测图像制作技术。结果表明,通过亚像元分解与增强技术,对空间分辨率低的气象卫星遥感图像进行处理,可得到空间分辨率为30 m的图像产品,能够将低分辨率遥感影像处理成超分辨率的遥感影像图像。该技术可应用于林火监测部门发布相关的监测图像。     

基于作物生长模型与机器学习算法的区域冬小麦估产

为精准、高效、实时地实现区域冬小麦产量估算,以河南省鹤壁市淇县桥盟乡石桥村为研究区,基于分辨率10 m的Sentinel-2多时相光学遥感影像,利用集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman filter, EnKF)算法同化PROSAIL辐射传输模型反演的多期叶面积指数(Leaf area index, LAI)到PyWOFOST作物生长模型中实现一定数量不同长势单点产量的估测,最后利用建立的机器学习模型和面域数据反演区域冬小麦产量,实现作物生长模型与机器学习算法的应用耦合及一种新的区域冬小麦估产模式。研究基于Sobol参数敏感性分析法量化对贮藏器官总干重质量(Total dry weight of storage organs, TWSO)与LAI_max的敏感性参数,并基于反演的多期LAI和粒子群优化(Particle swarm optimization, PSO)算法优化与LAI_max相关的TDWI、TBASE、CVS、CVL敏感性参数,将其输入到PyWOFOST模型中,利用EnKF算法和时序LAI数据调整对TWSO相关的AMAX...     

园林树木遮荫功效研究进展

摘要：卫星遥感是现阶段测绘领域应用较为成熟的技术,然而在农林业病虫害监测预警方面使用较为迟缓,特别是针对省级管理机构缺乏监管技术和预警能力,本研究探索了利用卫星遥感技术开展异常变色林木监测的应用实践,以服务于区域松材线虫病防控的技术指导和督查。经过3年的应用表明,高空间分辨率卫星遥感技术具有客观、科学和实时的优势,能够为上级管理机构提供决策依据。     

水汽云图在气象预报中的应用

随着水汽图象在水文气象中的应用,通过多年的实际工作经验,发现水汽图象与红外及可见光云图相比,有着不可替代的优点,为尽快掌握大气运动和天气系统在水汽图象上的表现特征,使水汽图象充分发挥应有的作用,本文结合东北冷涡及中尺度云团在水汽图象上的特点,简单介绍在水文气象预报中如何应用水汽图象。     

应用Sentinel-2A卫星遥感影像估测森林蓄积量

为了探讨应用Sentinel-2A遥感影像进行森林蓄积量估测的可行性,以内蒙古自治区某林业局的一类清查样地数据、二类调查小班数据、数字高程模型(DEM)以及林地数据为数据源,以遥感影像的波段灰度信息、比值波段及地形信息为自变量,采用k-近邻法(k-NN)、稳健估计及偏最小二乘估计等方法,分林型构建研究区域的森林蓄积量估测模型,从林业局、林场及小班尺度进行估测精度评价.结果表明:k-NN方法在林业局、林场和小班等3个尺度中的估测精度分别达到了97％、93.2％和83.6％,均表现出良好的估测效果;稳健估计法在3个尺度中的估测精度分别为89.3％、72.4％、69.3％;偏最小二估计法在3个尺度中的估测精度分别为85.7％、75.8％、71.7％.k-NN方法估测效果明显优于稳健估计方和偏最小二估计法,因此,Sentinel-2A遥感影像能够有效应用于森林蓄积量估测.     

农机作业监控与优化调度系统结构设计——基于北斗卫星导航系统(BDS)

通过分析全球定位系统在精确农业以及农机作业管理中的应用,阐述了全球定位系统在农业中的应用现状。通过借鉴全球定位系统在精确农业及农机作业管理中的应用,设计出"基于北斗卫星导航系统(BDS)的农机作业监控与优化调度系统"。同时,对农机作业监控子系统、农机作业优化调度子系统的结构框架及工作原理进行阐述,并介绍了该系统的总体结构及工作原理。     

基于高分六号卫星红边波段的森林蓄积量遥感反演——以西宁市针叶林为例

红光波段和近红外波段常被作为森林蓄积量反演的敏感波段,介于两者之间的红边波段往往被忽略,为了明确红边波段对森林蓄积量的遥感反演精度的影响,本研究基于高分六号卫星宽幅影像（GF6-WFV）,结合西宁市2014年森林资源二类调查数据,从光谱特征、植被指数、地形因子、影像纹理等4个方面选取蓄积量反演的自变量,采用多元线性回归（MLR）、随机森林（RF）模型,分析比较了有无红边波段对西宁市针叶林蓄积量遥感反演精度的影响。结果表明：（1）无红边波段（No Red-Edge）和加入红边波段（Red-Edge Added）两组处理的纹理特征变量降维后,其主成分信息主要解释了红外、近红外以及红边1波段的纹理特征。（2）与蓄积量相关的光谱特征变量：No Red-Edge处理主要包括红边波段和近红外波段的地表反射率,Red-Edge Added处理主要为红边1波段的地表反射率;植被指数变量：No Red-Edge处理主要包括NDVI和SAVI,Red-Edge Added处理为MTCI。（3）加入红边波段后,RF模型的R²优于MLR模型,分别为0.6719和0.5487,RF模型的均方根误差（RMSE）小于MLR模型,分别为26.3m³hm⁻²和20.8m³hm⁻²。（4）去除模型对反演精度的影响后,相对于No Red-Edge,Red-Edge Added处理的反演结果与观测值拟合的R2提高了11.6%,RMSE降低了9.1%。说明加入红边波段可显著提高西宁市针叶林蓄积量的反演精度,研究结果可为森林蓄积量的遥感反演提供科学依据。     

卫星导航自动驾驶技术试验与研究

<正>近五年来,随着精准农业技术的不断推广应用,自动导航机械化技术试验示范工作已覆盖新疆生产建设兵团重点师、团场,第一、六、八师早期就开展了卫星导航机械化关键技术的引进、试验、示范工作,尤其将该技术应用于播种、犁地作业上效果显著。该技术优势主要表现在大幅度降低作业误差,减轻驾驶员的操作强度,降低对操作水平的要求、减少土地资源损失,提高土地资源利用率等方面。截至2013年底,已有近100套卫星导航设备在兵团辖区内试验示范,