以土地利用为基础的安徽省生态评价遥感信息模型

[目的]建立更科学合理的生态评价遥感信息模型,为研究区的可持续发展提供参考依据。[方法]利用NDVI(归一化植被指数)和像元二分模型监测植被覆盖度作为地表植被覆盖信息的评价指标;用热惯量法反演研究区的土壤含水量作为研究区地表植被覆盖信息与土壤肥力的评价指标;采用目视解译获得土壤质地的编码分布图并进行影像化处理,将土壤中物理性黏粒含量作为评价土壤板结情况指标;利用线性光谱混合分解模型提取研究区的裸地比率作为土地荒漠化程度的评价指标。[结果]从土地利用的角度构建了生态评价指标体系,建立了以像元为单位的生态评价定量化遥感信息模型。[结论]植被覆盖度因子对研究区生态评价的影响程度相对较大;在生态评价过程中本研究新建模型总体评价精度比传统方法提高了15%。     

基于RS和GIS的农田防护林对作物产量影响的评价方法

在区域尺度评价农田防护林对作物产量的影响对于农田防护林建设和经营管理具有重要意义。该文提出了一种基于遥感(remote sensing,RS)和地理信息系统(geographic information system,GIS)技术的农田防护林对作物产量影响的评价方法。首先利用多时相遥感影像识别农田防护林的经营阶段和和生长状态,建立农田防护林防护效应的综合判定模式;其次采用机制法,通过光、温、水、土逐级衰减,计算作物生产潜力,并基于遥感影像和光能利用率模型估算作物单产;最后构建农田防护林对作物产量影响的评价方法体系。基于该方法,在吉林省长春市北部的农田防护林重点建设区选择样区,评价了该区2009年农田防护林对玉米产量的影响。结果表明,农田防护林在一定程度上将会促进玉米增产。尤其在自然条件较差的低产区,农田防护林的增产作用更加显著,增产率达到8.85%;而在高产区,增产率约为2.4%,但是由于胁地效应的影响,在部分地区可能造成减产。因此,在农田防护林的规划建设中,应根据不同的立地条件,因地制宜,在占地面积最小的情况下,达到稳产增产的作用,实现农田防护林的最大防护效应。该研究丰富了在区域尺度研究农田防护林防护效应的技术方法,可以更加科学合理的评价区域尺度上农田防护林的增产效益,并为农田防护林的经营管理提供科学依据。     

基于CSLE模型的天山北坡西白杨沟流域土壤侵蚀定量评价

[目的]定量评价天山北坡西白杨沟流域水土流失土壤侵蚀状况,分析其分布特征,为区域水土保持以及生态环境建设提供科学依据。[方法]以新疆维吾尔自治区乌鲁木齐县西白杨沟流域为研究区,采用样地调查与地理信息系统(GIS)、遥感(RS)技术相结合方法和CSLE模型,对西白杨沟流域进行土壤水力侵蚀评价及侵蚀强度空间分布分析。[结果]天山北坡西白杨沟流域平均土壤侵蚀模数748.91 t/(km~2·a)。地形对土壤侵蚀强度影响明显,在坡度20°～40°区域,土壤侵蚀模数最高,为1 127.22～1 229.62 t/(km~2·a)。缓坡(20°)区域,坡度对土壤侵蚀模数呈正效应,而在陡坡(40°～70°)区域,坡度对土壤侵蚀模数呈负效应。土壤侵蚀主要发生在南坡、东南坡和东坡;不同土地利用方式对土壤水力侵蚀程度影响不同,表现为:呈灌木林地[1 709.80 t/(km~2·a)]有林地[1 389.40 t/(km~2·a)]天然牧草地[605.20 t/(km~2·a)]人工牧草地[334.71 t/(km~2·a)]水浇地[113.69 t/(km~2·a)]的趋势。[结论]土壤侵蚀强度总体以微度和轻度为主,强烈侵蚀、极强烈侵蚀、剧烈侵蚀主要分布在流域的中下游和下游;天山北坡西白杨沟流域侵蚀强度的空间分布与地形、土地利用、土壤性质联系紧密。     

aiiA基因原核表达载体的构建与表达

【目的】构建aiiA基因的原核表达载体,并进行诱导表达,检测aiiA蛋白的抗病性,为进一步通过转基因技术培育转aiiA基因植株奠定基础。【方法】从pMDTM19-T Vector+aiiA质粒中酶切获得aiiA基因,将其与pGEX-4T-1表达载体连接构建重组原核表达载体pGEX-4T-1+aiiA,经双酶切及测序鉴定后,进行诱导表达,并对表达产物的功能进行鉴定。【结果】双酶切与PCR检测结果表明,重组原核表达载体pGEX-4T-1+aiiA构建成功。表达条件优化结果表明,在25℃下用0.2mmol/L IPTG诱导9h,aiiA蛋白的表达量最高。aiiA重组蛋白抑菌试验结果表明,其能够降解细菌的AHLs信号分子,猝灭细菌的群体感应,明显减弱病菌的致病力。转aiiA基因尾巨桉抗性检测结果表明,转基因植株抗性明显增强,表现为发病时间延迟,病情指数降低,评价为中等抗病水平。【结论】成功构建了aiiA基因原核表达载体,其诱导表达产物能猝灭细菌的群体感应,明显减弱病菌的致病力。     

基于多时相遥感信息的中国农业种植制度空间格局研究

多熟种植是中国重要的种植制度,对保持和增加粮食产量和促进农村经济发展有重要意义。复种指数受自然条件和农村社会状况的影响处于不断变化之中,及时获取其变化信息对估计粮食产量变化及其原因和农业发展科学决策有非常重要的意义。中国地域辽阔,作物种植制度复杂多样,传统的统计方法不能及时满足政府获取种植制度变化的要求。卫星遥感是探测大尺度土地覆被格局及变化最有效手段,因此可以作为获取区域和全国尺度作物复种指数的一个重要途径。该研究探讨了应用多时相遥感数据定量表达全国种植制度信息提取的方法及可行性,采用峰值特征点检测法结合作物生长季相特征及农田管理特点(播种和收获)提取了中国农田的多熟种植信息,并与统计数据的复种指数进行比较验证,为进一步进行农业种植制度变化研究奠定了基础。     

基于MODIS数据的山东省农作物旱情遥感监测报告

干旱胁迫能影响作物生长发育,给农业生产带来巨大危害.为了及时准确地掌握农作物旱情,本研究以山东省夏季农作物为研究对象,采用高等时间分辨率MODIS影像,建立了普适性较高的归一化差值植被指数,并通过观测分析其时间与空间维的变化情况判断农作物长势及旱情,从而建立了一种简便、高效的利用遥感技术监测旱情的方法.该方法适用于营养生长阶段的农作物,原理简单,操作方便,易于进行技术推广.     

区域总量控制下的冬小麦种植面积空间分布优化

【目的】利用传统遥感与抽样相结合的方法进行农作物种植面积测量,只能获得区域总量,无法有效获取农作物种植面积空间分布信息。针对以上不足,开展区域总量控制下的冬小麦种植面积空间分布优化研究,从而提高冬小麦种植面积测量的空间分布精度。【方法】将整个遥感影像像元划分为3部分:"纯净冬小麦像元"、"混合冬小麦像元"和"典型非冬小麦像元"。综合软、硬分类方法各自的优势,在区域冬小麦总量面积一定的前提下,设定阈值确定混合冬小麦像元的空间分布范围。【结果】传统遥感与抽样相结合的方法提取出的冬小麦结果RMSE为0.13,优于硬分类方法(RMSE为0.16)和软分类方法(RMSE为0.20)。【结论】区域总量控制下的软、硬分类方法能够有效地对冬小麦种植面积空间分布进行优化,既保证了区域测量精度,又提高了空间分布的准确性。     

在森林二类调查中用TM影象代替航片的研究实例

简述了在内蒙古两个林业局的森林二类调查中用ＴＭ影象代替航片进行区划、调绘、定位和面积量算、测树因子估测的试验方法和结果。试验与生产同步展开，进行了对照，数据表明，用１：５万ＴＭ影象代替航片进行区划、调绘、求积，其精度均能满足规程要求，但在测树因子估测方面尚不理想。     

基于物联网平台的小麦病虫害诊断系统设计初探

小麦是中国主要粮食作物,栽培品种多、种植面积大、分布区域广、生长周期长,容易遭受病虫害威胁,快速监测和准确识别病虫害成为一项重要的课题。基于前期构建的小麦物联网监控系统平台,研发了集成图像获取、图像识别诊断于一体的应用系统。初步研究了小麦比较常见的三种病虫害的识别与诊断方法,并利用图像分割、特征提取及数字图像分类识别技术,将物联网系统获取的感白粉病、锈病、蚜虫的不健康叶片与健康小麦叶片的图片分别进行对比实验研究。实验结果显示,识别率都较为理想,其中白粉病的识别率为82.5%,锈病、蚜虫和健康叶片的识别率都在95%以上。将病虫害图像识别技术与物联网技术结合,方便病虫害图像的远程传输、多点获取等优点,大幅度提升对病虫害远程识别和诊断能力,具有广阔的发展前景。     

Long-term global earth surface ultraviolet radiation exposure derived from ISCCP and TOMS satellite measurements

A long-term (1983–2000) global dataset of Earth’s surface daily-integrated UV exposure was developed from a combination of ISCCP-D1 3 h reflectance measurements (in order to resolve the diurnal variation of cloud conditions) and TOMS total ozone amount. The inversion algorithm developed in our previous study was employed with modifications addressing the conversion of visible reflectance to UV albedo and narrowband UV albedo to broadband albedo over the range of 280–400 nm. Validation of the product was carried out using ground-based measurements at six stations. In general, good agreements between the estimated and measured daily UV exposure are found at most stations; the relative mean and root mean square (RMS) difference varies from 3 to 14% and from 20 to 45%, respectively. Among the stations, San Diego has a fairly low mean difference (9%) and the lowest RMS difference (33%), owing to the prevailing clear sky or uniform cloud cover condition. The RMS difference increases with cloud amount, which is largely caused by mismatch between satellite and ground-based measurements. The effect of diurnal variation in atmospheric opacity associated primarily with cloud on the estimation of daily erythemal UV doses is investigated with both ground-based measurements and ISCCP-D1 data. It is found that daily erythemal UV doses estimated from only a noontime satellite “snapshot” may incur errors larger than 20%, which may be reduced for long-term averaging.