水稻卫星遥感估产研究现状与对策

概述了卫星遥感估产的原理和国内外在水稻产量估算方面的研究进展,分析了其中存在的问题,并对水稻卫星遥感估产研究的发展方向进行了思考.     

遥感图像压缩技术——小波变换

根据当前国内外遥感图像数据压缩技术的现状及发展趋势,重点介绍小波压缩特点、算法及其关键问题,结合遥感影像方面的知识,提出了新的方法和见解.     

城市高层建筑遥感调查方法研究——以上海为例

城市建设日新月异,高层建筑则是城市的标志.城市建设现状的调查,尤其建筑现状的调查已刻不容缓,其关键是具有高效的调查手段.本文以上海为例,对城市高层建筑遥感调查方法进行了有益的探索.特别是针对建筑物高度的调查,创新性地提出了基于QuickBird遥感影像的新阴影长度法.该方法具有与影像参数无关及阴影长度计算自动化的特点,因而具有高效、适用范围广等特点.     

糖尿病性周围血管病患者血清中TM和EDHF的表达及意义

目的通过观察糖尿病性周围血管病患者血清中TM和EHDF的表达,探讨两者在该病中的意义.方法运用ELISA法检测32例糖尿病性周围血管病组、25例糖尿病组及20例正常组血清中TM与EDHF的表达,统计检测相关数据.结果糖尿病性周围血管病组及糖尿病组分别与正常组比较,两组血清中TM与EDHF明显高于正常组（P〈0.01）;糖尿病性周围血管病组与糖尿病组、正常组比较,血清中TM与EDHF显著高于后两组（P〈0.05）.相关性分析结果显示：TM与EDHF在糖尿病各组间血清中表达呈显著性正相关（P〈0.01）.结论 TM与EDHF参与糖尿病性周围血管病的发病过程,并且两者具有相关性,其可能在该病的发生、发展中起重要作用.     

基于哨兵影像与多特征优选的溧阳市上兴镇水稻识别

水稻是中国三大粮食作物之一,提供准确、及时的水稻种植信息对水稻生产管理、水稻种植保险赔偿以及国家粮食安全指导、政策制定和实施等具有重要意义.针对中国南方水稻种植地块破碎、种植结构复杂等造成的水稻识别难点,为提高水稻识别精度,本研究以哨兵一号(Sentinel-1)、哨兵二号(Sentinel-2)遥感影像为数据源,构建光谱特征、植被/水体指数特征、纹理特征和雷达特征等特征集,设置包括优选特征在内的 7 种特征组合,采用随机森林算法对江苏省常州市溧阳市上兴镇的水稻进行识别.结果表明,在光谱特征中,红边波段对于水稻识别精度有着较高的提升作用.光谱特征结合植被/水体指数特征、雷达特征后,水稻识别精度有所提高.基于优选特征进行分类的精度最高,总体分类精度、Kappa系数分别为 93.26%、0.9048.综上,结合遥感影像的光谱特征、植被/水体指数特征和雷达特征等并进行特征优选可以提高水稻识别精度.     

关中地区李树遥感辨识的最佳时相与方法

【目的 】探寻李树遥感辨识的最佳时相与方法,为关中地区以及其他果区的李树遥感监测提供理论与方法支撑。【方法 】文章以关中地区为研究区域,基于16种地物样地的感兴趣区数据,采用反射光谱及其差分序列对比与分析、光谱距离法、图像增强处理与分析法、图像差值与比值法、光谱指数法、光谱指数变化分析法和辨识方法优化组合7类方法,探究李树遥感识别并对辨识精度进行了验证。【结果 】（1）李树遥感辨识的最佳时相为盛花期;（2） R660/R555阈值法对盛花期的李树具有较强的辨识效能;（3）两指数（NDVI3-19与R485+R555）阈值联用法可以较高精度将盛花期的李树与同时期的梨树、冬小麦、冬油菜、撂荒地予以区分,但是该方法难以将李树与其他10种果树精确区分;（4）三指数（R660/R555、NDVI3-19与R485+R555）阈值联用法可将盛花期的李树与同时期除撂荒地以外的其他地物予以精确区分,但是该方法对李树与撂荒地的区分精度依然不够理想;（5） NDVI10-19阈值法可将10月中旬的李树与撂荒地精确区分;（6）四指数（R660/R555、NDVI10-19、R485+R555与NDVI3-1...     

基于无人机遥感技术的设施农业用地监测研究

针对传统土地监测方法存在周期长、分辨率低、成本高、现势性不强等诸多问题,文章提出了利用无人机遥感技术进行监测的方法。通过项目实例,对该技术的整体作业流程进行了介绍。结果表明：无人机遥感技术应用于设施农业用地监测中,具有机动灵活、快速便捷、大大提高了监测的效率,对于准确掌握土地利用变化情况、合理组织土地利用,推进土地监测工作的定量化、精细化和信息化发展具有重要的作用。     

土壤反射光谱特性的研究

土壤反射光谱特性是土壤遥感的基础资料。为此,我们对吉林省主要土壤的反射光谱特性及其影响因素进行了测定。分析结果表明,各因素都对土壤反射光谱特性产生显著影响,而彼此是密切相关的,这就使不同土壤类型有其自己的反射光谱特性,为研究土壤本身的性状和图象解译提供了依据。     

基于TM影像和SPSS软件天然草地植被指数及相关性分析

为了研究乌兰县天然草地植被指数特征,利用比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)、差值环境植被指数(DVI)、土壤调节植被指数(SAVI)、修正后的土壤调节植被指数(MSAVI)5种植被指数和植被信号与土壤噪音之比(S/N)对研究区天然草地植被指数进行研究,结果表明研究区天然草地植被覆盖度普遍表现不佳。这说明对研究区天然草地资源的利用应该慎重,并且应重视其生态价值。     

近20年华北粮食主产区冬小麦种植面积遥感快速提取研究

【目的 】基于遥感数据,研究快速提取华北粮食主产区近20年（2001—2020年）冬小麦种植面积的方法,生成准确的长时间序列冬小麦面积遥感产品,为政府决策机构和科研单位的工作提供数据支持。【方法 】文章基于经过滤波重构的MODIS植被指数产品,分析了研究区不同纬度下冬小麦在整个生长季中的时序特征,考虑到不同区域冬小麦物候差异,提出了一种关键生长季时序NDVI曲线匹配的方法,在无样本的条件下,快速提取冬小麦面积。通过使用统计年鉴进行面积验证,并结合目视解译的样本和高分辨率数据哨兵2号提取的结果,计算混淆矩阵并进行精度评价。【结果 】与2001—2018年的统计年鉴数据对比,平均相对误差为16.1%;与目视解译和哨兵2号分类结果中的6 459个采样点的精度评价相比,总体精度达到87.4%,kappa系数为0.61。【结论 】根据冬小麦的物候特征,通过提取NDVI的时序特征并采用时序NDVI曲线匹配算法,可以快速准确地提取华北粮食主产区冬小麦的种植面积和分布情况。