不同覆膜处理下春玉米叶面积指数高光谱估算

为实现快速、无损、实时监测不同覆膜处理下春玉米的叶面积指数（Leaf area index,LAI）,研究覆膜因子对LAI及冠层反射率的影响,借助高光谱遥感技术获取了各生育期春玉米的冠层反射率,在对光谱数据进行预处理后,经相关性分析提取各覆膜处理LAI的敏感单波段、敏感植被指数和特征指数,据此构建了全生育期各覆膜处理下LAI的高光谱估算模型。结果表明,覆膜对LAI的影响主要在抽雄期之前,相同施肥水平下覆膜与无覆膜处理之间LAI的差异随生育期的推进呈先减小、后增大的趋势,其中苗期差异最大,覆膜比无覆膜处理LAI增加78%以上;各覆膜处理冠层反射率之间的差异由大到小为生育中期、生育末期、生育初期,覆膜主要影响玉米对绿光和红光的吸收。基于3个指标构建各覆膜处理下LAI的估算模型,以特征指数为因变量建立的模型对LAI的反演结果精度较高,其拟合和验证决定系数R2均在0.8以上,均方根误差RMSE为0.45~0.65cm2/cm2,剩余预测偏差RPD均大于2,由于覆膜的影响,无覆膜处理LAI反演精度高于覆膜处理。以特征指数NI(722,731)为自变量建立的所有处理的混合LAI估算模型表现了反演的优越性,能降低覆膜对LAI反演的影响。     

基于卷积注意力的无人机多光谱遥感影像地膜农田识别

监测地膜覆盖农田的分布对准确评估由其导致的区域气候和生态环境变化有着重要作用,基于DeepLabv3+网络,通过学习面向地膜语义分割的通道注意力和空间注意力特征,提出一种适用于判断农田是否覆膜的改进深度语义分割模型,实现对无人机多光谱遥感影像中地膜农田的有效分割。以内蒙古自治区河套灌区西部解放闸灌区中沙壕渠灌域2018—2019年4块实验田的无人机多光谱遥感影像为研究数据,与可见光遥感影像的识别结果进行对比,同时考虑不同年份地膜农田表观的变化,设计了2组实验方案,分别用于验证模型的泛化性能和增强模型的分类精度。结果表明,改进的DeepLabv3+语义分割模型对多光谱遥感影像的识别效果比可见光高7.1个百分点。同时考虑地膜农田表观变化的深度语义分割模型具有更高的分类精度,其平均像素精度超出未考虑地膜农田表观变化时7.7个百分点,表明训练数据的多样性有助于提高地膜农田的识别精度。其次,改进的DeepLabv3+语义分割模型能够自适应学习地膜注意力,在2组实验中,分类精度均优于原始的DeepLabv3+模型,表明注意力机制能够增加深度语义分割模型的自适应性,从而提升分类精度。本文提出的方法能够从复杂的场景中精准识别地膜农田。     

MODIS/FAPAR在呼伦贝尔草原区的精度验证与分析

验证MODIS/FAPAR产品在温性草原地区的精度,以提高NPP估算精度,为区域碳平衡监测及合理安排草地畜牧业生产提供服务。该文选取两块2 km×2 km温性草甸类草地设计和进行FAPAR实测试验。以分辨率为32 m的北 京-1号卫星遥感数据对样地进行异质性分析,然后进行尺度上推,利用地面实测数据对1km的MODIS/FAPAR草原地区产品进行验证。结果表明,在草地生长季,MODIS/FAPAR产品的草地FAPAR季节变化与实测FAPAR季节变化趋势基本一致,但总体要比实测FAPAR要高,针茅样地MODIS/FAPAR值比实测值要高约13.7%,羊草样地为18.7%。MODIS/FAPAR算法对于局部区域过于粗糙,对草地类型多样的中国来说,需更多的野外试验资料,以反演适合不同草地类型的FAPAR算法。     

基于MCGS的蚕种催青环境远程控制系统设计

介绍了一种基于MCGS(网络版)的蚕种催青环境远程控制系统,描述了该系统的总体结构、硬件组成和软件设计。系统采用采集控制器采集现场温度、湿度、光照、气流等数据,通过对组态软件进行二次开发,实现PC机与采集控制器进行通讯,可以现场和远程监控催青室的温度、湿度、光照和气流等环境参数。实际运行表明,该系统具有性能稳定可靠、运行成本低、监测精度高等特点,并具有实时动画显示、报警功能显示、数据库查询和报表输出打印等功能。     

基于平稳小波变换的冬小麦覆盖度高光谱监测

在2010与2011年度冬小麦生长季,通过大田小区试验,实测了冬小麦冠层的高光谱反射率与覆盖度。分析了不同覆盖度下的冬小麦冠层光谱特征以及不同生育期冬小麦冠层光谱反射率与覆盖度的相关性,建立了基于归一化植被指数(NDVI)与比值植被指数(RVI)、小波能量系数的不同生育期冬小麦覆盖度估算模型。结果表明:覆盖度越大,冬小麦光谱反射率在可见光波段越小,在近红外波段越大。在可见光波段,光谱反射率与覆盖度负相关,在"红边"处,由负相关变成正相关。在返青期、拔节期,NDVI估算效果好(R2为0.835 9、0.805 7);在抽穗期、灌浆期,RVI估算效果好(R2为0.803 1、0.829 4)。在返青期、拔节期、抽穗期、灌浆期,以高频、低频小波能量系数为自变量的冬小麦覆盖度估算模型的R2分别达到0.911 2、0.895 4、0.880 2、0.927 5。     

基于稀疏非负最小二乘编码的高光谱遥感数据分类方法

为了提高高光谱遥感影像的分类精度,提出了一种基于稀疏非负最小二乘编码的高光谱数据分类方法。采用非负最小二乘方法,将待测样本表示为训练样本的线性组合,并将得到的系数作为待测样本的特征向量,通过最小误差方法对待测样本进行分类。提出的方法在AVIRIS Indian Pines和萨利纳斯山谷高光谱遥感数据集上进行分类实验,并和主成分分析(PCA)、支持向量机(SVM)和基于稀疏表示分类器(SRC)方法进行比较,在2个数据集上本文方法的总体识别精度分别达到85.31%和99.56%,Kappa系数分别为0.816 3和0.986 7。实验结果表明本文方法的总体识别精度和Kappa系数都优于另外3种方法,是一种较好的高光谱遥感数据分类方法。     

基于多源遥感数据的淮河流域城镇扩张研究

城镇是人类社会发展过程在空间上的重要表现形式,其空间格局与演变是城镇研究的热点问题。淮河流域是中国城镇体系的南北过渡地区,研究这一自然地理单元内城镇扩张过程,视角独特。为客观、快速、准确地重建不同时间序列上淮河流域城镇扩张过程,在DMSP/OLS数据、SPOT-VGT数据、Landsat ETM+数据等多源遥感数据的基础上,提出"DMSP/OLS夜间灯光数据相互校正—NDVI数据重建—流域城镇信息提取—流域城镇扩张分析"的研究思路,并运用该思路分析淮河流域从1998年至2013年16年间的城镇扩张过程。从城市面积、扩张强度、扩张动态度、扩张形态4方面分析了城市扩张规律。研究发现:淮河流域整体与各省扩张基本属于低速扩张型与中速扩张型;淮河流域城镇分布仍较为分散,未形成完整的城市群或城镇体系;这一时期城市扩张时空发展不均衡。     

基于以太网和移动平台的奶牛场环境远程监控系统

针对现有奶牛场环境远程监控系统移动性差、操作复杂、功耗高等缺点,开发了一种基于以太网和手机微信开放平台的奶牛场养殖环境远程监控系统,实现了奶牛场温度、湿度、CO2浓度、H2S浓度、SO2浓度、NH3浓度等环境参数的精确采集和远程实时监控。系统通过以太网进行数据传输,利用Kingview 6.55工业组态软件开发了上位机监控软件系统,将上位机监控系统数据库与微信公共平台有机融合,实现了利用手机微信客户端完成对奶牛场环境远程监控的功能。经过实验室仿真试验及在奶牛场的实际运行试验证明,该系统运行稳定可靠,实时性好,监控效果理想,数据丢包率在100 m范围内最高仅0.041%,有效地解决了对奶牛场环境信息进行实时现场监控和远程监控的问题。     

基于VTCI和分位数回归模型的冬小麦单产估测方法

条件植被温度指数(VTCI)是一种综合了归一化植被指数(NDVI)与地表温度(LST)的遥感干旱监测方法,在关中平原的近实时干旱监测中具有其适用性。分位数回归能全面反映因变量的条件分布在不同分位数处的特征,回归结果稳健可靠。为了进一步研究VTCI干旱监测结果与小麦单产之间的关系及提高冬小麦单产估测精度,构建了不同分位数τ(0.1,0.3,0.5,0.7,0.9)下关中平原各市2008—2014年的冬小麦主要生育期VTCI与单产之间的线性回归模型,并基于中位数(τ=0.5)回归模型对研究区域的冬小麦单产进行了估测。结果表明,分位数回归模型比较全面地反映了不同分位数下冬小麦单产分布与VTCI之间的相关程度,弥补了最小二乘估产模型回归结果单一、易受异常值影响等的不足。中位数回归模型的单产估测结果与实际单产之间的相对误差和均方根误差的最小值及平均值均低于最小二乘回归模型,估测精度较高。此外,中位数单产估测模型获取的冬小麦估产结果在年际变化规律与空间分布特征上与实际产量均较相符,说明分位数回归在研究VTCI与产量之间的关系及冬小麦单产估测中具有其适用性与可靠性。     

田间环境参数动态监测系统平台设计与实现

信息技术飞速发展,农业不再是简单的田间的播种、收割农作物,而是对于农作物成长过程的更多的管理。面对多变的天气,及时快速的发现异常,则能够让农户减少损失。本设计是用PHP+MySQL数据库开发的,基于B/S结构的田间环境参数动态监测系统平台,它将网络应用技术运用到农业生产中来,使之能够监测农作物生产环境的动态并及时反馈,让农户能够随时随地查看农场环境信息。通过提供农业相关资讯,环境监测以及农户们交流的服务平台,本平台让农民们可以利用信息技术进行科学化管理,学习更多的技术和知识,最终实现提高单位面积产量的目标。