基于光谱特征参数的粳稻冠层氮素含量反演方法

粳稻氮素含量的快速、无损、准确估算,可以及时掌握粳稻的生长状况,对指导粳稻田间管理具有重要意义。为提高粳稻冠层氮素含量的高光谱反演精度,利用沈阳农业大学路南试验基地2018年粳稻3个关键生育期无人机高光谱影像和同步测定的粳稻冠层氮素含量作为数据源,选用从粳稻冠层光谱中提取的高光谱位置变量、面积变量和植被指数变量3种类型20个光谱特征参数与氮素含量进行相关性分析,选出各个生育期内相关性较高的前3个光谱特征参数作为模型输入分别建立偏最小二乘回归(PLSR)、BP神经网络(BPNN)和思维进化算法优化BP神经网络(MEA-BPNN)3种粳稻冠层氮素含量反演模型并验证。结果表明:在粳稻分蘖期、拔节期、抽穗期,与粳稻氮素含量相关性最好的高光谱特征参数均为红边面积SDr,相关系数分别为0.771,0.664,0.775;MEA-BPNN反演模型与PLSR、BPNN相比,无论在模型精度还是预测能力都有明显提高,在各个生育期,MEA-BPNN模型的建模集和验证集决定系数R²均达到0.700以上,RMSE均低于0.400以下,说明MEA-BPNN反演模型是筛选出的最佳粳稻冠层氮素含...     

基于TM影像的黄陵县土地利用变化动态监测

以1987年和2002年两期TM影像为信息源,应用计算机自动识别分类与GIS空间分析相结合的方法,提取了黄陵县不同时期的土地利用现状信息及其动态变化。结果表明:研究区森林覆盖率高,林地占区域土地总面积的70%以上;耕地面积较小,占地比例不到7%。1987年至2002年,耕地和草地面积明显减少,园地增加突出,林地、居民点及工矿用地略有增长,其中面积变化最大的是耕地,减少111.13 km2;变化率最大的是园地,达到329.44%。     

基于GIS的近30年来松辽平原沙质荒漠化遥感动态研究

本文运用GIS、RS手段,以航天遥感MSS、TM、ETM为主要信息源,对松辽平原进行多时相、大面积沙质荒漠化遥感动态监测,从中探索松辽平原沙质荒漠化动态变化的规律,为经济发展和生态建设提供科学依据。研究结果表明:近30年来松辽平原沙质荒漠化面积变化呈现快速增加和缓慢减少两个阶段,即70年代中期到80年代末,松辽平原沙质荒漠化总面积呈快速增加趋势,动态度为-3.91%;而80年代末到本世纪初则呈缓慢减少趋势,动态度为0.82%。松辽平原沙质荒漠化的重心随之呈有规律的移动,沙质荒漠化面积增加时重心向东北方向移动,速率为3.08km/年。沙质荒漠化面积减少时重心向西南方向移动,速率为1.64km/年。     

基于RS和GIS的内蒙古达里诺尔湖1999-2010年动态监测

近10年来干旱和半干旱地区的内陆湖泊发生了巨大变化,有的稳定、有的萎缩,有的消失。文中以多时相LandSat TM/ETM+影像和早期1:5万地形图为数据源,选择内蒙古地区第二大湖泊达里诺尔为研究区域,从面积、变化率和空间分异特征等多个方面对该湖泊近12年的变化过程进行分析。结果表明:达里诺尔湖从1999年到2010年湖泊重心西移岸线的发育系数减小,面积由220.3389km2缩减到190.0944km2,面积缩减了30.2445km2,年平均变化率为-0.012479%;对邻近三个气象台站50年气象资料的分析表明,湖泊萎缩的主要因素是气温的升高,蒸发量的上升以及降水量的减少。     

1980-2007年喜马拉雅东段洛扎地区冰川和冰湖变化研究

利用1980年地形图、1988/1990年Landsat TM、2000年Landsat ETM＋、2007年ALOS AVNIR-2遥感资料和近41年（1967-2007年）的气温、降水量资料对喜马拉雅东段洛扎地区的冰川、冰湖变化特征及变化原因进行了研究。结果表明：1）1980-2007年,本区冰川面积从491.64...     

作物估产的遥感—数值模拟方法

本文在分析遥感估产、数值模拟估产方法的基础上 ,提出了作物估产的新思路—即利用遥感与农业气象数值模拟技术相结合的办法来进行作物估产研究 ,供同行们商讨。     

广东省森林资源“天-空-地”一体化监测构建与应用

充分利用卫星遥感、无人机、互联网等先进技术,搭建森林资源监测平台,结合森林生长模型,构建了广东省森林资源“天—空—地”一体化监测体系。在多年的生产实践过程中,该体系及时的掌握广东省森林资源消长变化,实现了对森林资源变化的快速提取、现场取证和实时在线更新,并为各级林业主管部门决策提供准确的数据支撑,进一步提高了森林资源管理和信息化水平。     

基于遥感在土地利用与土地覆盖中的应用研究

介绍了遥感技术的发展以及土地利用与土地覆盖遥感信息的获取和应用,为我国土地保护和合理利用提供了新的技术支持。     

东北黑土区侵蚀沟普查结果实测验证

通过典型区侵蚀沟实地测量,对2013年国家公布的基于遥感解译的东北黑土区沟蚀普查结果进行验证,为黑土区沟蚀危害评价和防治提供科学依据.选取沟蚀严重的450 km2的漫川漫岗黑土区为实测调查区域,采取人工实地判断并系统测量侵蚀沟立体形态特征参数、记录侵蚀沟背景信息,将实测结果与所在区域国家普查公告结果比对分析.结果表明:...     

基于Sentinel-2多光谱数据的棉花叶面积指数估算

棉花叶面积指数（leaf are index, LAI）的快速、准确获取对棉花长势监测、发育期诊断、面积提取以及产量估算等遥感监测具有重要意义。该研究利用2017年和2018年的Sentinel-2多光谱卫星数据及大面积田间试验观测获取的棉花不同发育期LAI实测数据,构建了基于单波段反射率及各类植被指数的棉花不同发育期及全发育期LAI估算模型,并采用留一验证（LOOCV, leave-one-out cross validation）和交叉验证对模型精度进行了检验。结果表明：1）对于单波段反射率,基于中心波长为842 nm波宽为145 nm的B8近红外波段对不同发育期LAI估算精度最优均方根误差（RMSE, root mean square error, RMSE=0.378）;2）对于各类植被指数,花蕾期（20170616）和花铃期（20170802）时增强植被指数（EVI, enhanced vegetation index,）表现最佳（RMSE分别为0.352和0.367）,开花期（20180623）时校正土壤调节植被指数（MSAVI2, modified soil adjusted vegetation index 2,）估算精度最高（RMSE=0.323）;3）单波段反射率和各类植被指数对全发育期LAI的估算均要优于对单个发育期LAI的估算,其中基于IRECI指数的（inverted red-edge chlorophyll index）全发育期LAI估算模型精度最佳,LOOCV检验RMSE=0.425,交叉检验RMSE=0.368;将基于IRECI的全发育期LAI估算模型应用到单个发育期LAI估算并与各单个发育期LAI估算模型精度对比,发现交叉验证RMSE平均值仅比LOOCV验证RMSE平均值高0.07,反映了全发育期LAI估算模型良好的普适性。该研究为农作物LAI估算提供了新的数据选择,完善了Sentinel-2卫星数据在LAI估算中的应用领域。