用Nested-PCR检测广西黄皮与九里香黄龙病病原

摘要：运用nested-PCR技术对广西黄皮和九里香进行柑桔黄龙病（Citrus Huanglongbing, HLB）检测,结果表明：从部分黄皮和九里香样品抽提的DNA中,可扩增出一条特异性的400 bp条带,说明广西种植的黄皮和九里香均可感染黄龙病;在柑桔黄龙病疫区,黄皮和九里香黄龙病感染率分别为35.0%和40.0%。     

基于ETM遥感数据的昆明地区土地利用研究

以美国Landsat-7陆地卫星ETM^＋ 遥感影像数据为信息源,利用遥感图像处理软件PCI V7.0进行波段4/3比值增强处理和波段1、3、4、5主成分分析,采用主组分加比值合成影像图的方法,即ETM^＋ 4/3（R）＋PC3（G）＋PC1（B）,提取各类地物分类信息,研究昆明地区土地利用情况。结果表明,主组分＋比值合成影像图的影像分类方法是一种可行的影像分类方法;研究区的土地利用类型组成结构和分布情况大致反映了昆明地区的现状,结果是可靠的。     

水稻主要病虫害胁迫遥感监测

中国作为一个人口大国,每年粮食的产量约为5亿吨左右,而到2020年,全国粮食的消费量在6亿吨以上.因此尽快提高粮食产量,是中国农业发展的紧要任务,水稻是中国第一大粮食作物,其产量能占到全国粮食总产量的40％.在袁隆平院士研究的超级杂交水稻的基础上,如何避免水稻受病虫害的胁迫,影响水稻产量是当前首要之急.当前水稻病虫害的...     

高分六号遥感数据在有林地识别中的应用

精准农业观测卫星-高分六号卫星(GF6)增加了4个特殊波段,更加有效地反映了植被特有的光谱特性,为植被应用研究提供更为详细的地物光谱信息。为了分析GF6数据在植被识别能力上的优越性,比较了GF6号新增波段(红边1、红边2、黄边、紫边波段)和高分数据传统波段对有林地识别精度的影响。结果表明:GF6新增波段对有林地快速识别的精度达到97.67%,Kappa系数为0.95,比GF数据4波段对有林地的识别精度提高了3.35%,Kappa系数提高了0.08。CART自适应特征和阈值选择决策树算法比人工决策树分类算法对有林地识别精度有显著增加,精度由88.81%提高到97.67%,Kappa系数由0.78提高到0.95。GF6数据新增特殊波段结合CART自适应特征和阈值决策树算法对有林地具有快速优越的识别能力。     

上海水稻遥感估产研究获重要成果

本成果源于国家八五重点攻关项目（８５７２４－０２－０６）“太湖平原水稻遥感估产”的子专题，内容包括卫星信息源处理技术研究，遥感估产地面框架布设，背景数据库建设，水稻种植面积提取，遥感综合估产模型研制，信息系统集成六部分。该成果经１９９２至１９９６年连续五年业务应用试验，取得较好效果，专家鉴定认为成果总体达国际先进水平，总课题获１９９５年度中国科学院科技进步一等奖。     

利用投影寻踪回归技术进行草地产量预报的研究

本文利用1991～1992年在新疆阜康县不同类型草地上观测的牧草产量、环境因子和卫星遥感资料运用投影寻踪回归(PPR)技术,探讨了草地产量预报的原理与方法,建立了产量预报综合模型,其预报精度达到83.5%以上,并克服传统预报方法的一些不足,科学地提示其内在关系,进而对影响产量预报精度和产量形成的因素进行分析与实验验证。因而研究结果表明利用PPR技术基本实现了科学预报草地产量的目的。     

卫星遥感估产技术的发展与展望

在简述遥感估产的基本原理、程序及研究进展的基础上,对遥感估产模型进行了评价,并介绍了面积估算方法的发展趋势。遥感信息源的分辨率越来越高,3S、建模与农业、生态、计算机应用等技术相结合,为遥感估产打下了良好基础,从而使建立集高时效性、高精度、可操作性强、易于业务化等优点于一身的优秀的遥感估产系统成为可能。     

基于RS数据和GIS方法估算区域作物节水潜力

利用遥感ET数据开展用水定额管理及节水潜力分析等方面的研究,是对传统农业节水研究的有益补充。该文利用分类均值法构建了基于遥感ET数据的作物水分生产函数,考虑耗水较低兼顾水分生产率较高的原则,提出基于水资源脆弱区作物ET定额估算模型,利用该模型计算获得冬小麦及夏玉米的ET定额分别为346.00、313.00 mm;保持现有土地利用结构不变,以作物ET定额为评价标准,通过对超过该作物ET定额的像元进行调整,获得大兴区夏玉米及冬小麦的节水潜力分别为1 176.75、369.27万m3。该研究为利用遥感ET数据开展区域耗水节水潜力的定量化评价进行了有益的探索。     

无人机多光谱遥感在农作物生长监测中的应用综述

遥感技术是掌握作物生长发育情况的常用方法,无人机遥感技术的使用具有简单、有效、廉价的优点,近年来更广泛的运用在农业中。多光谱相机可以在近红外波段和红边波段获得数据,利用光谱数据及时地进行作物估产、生长检测和营养评估工作,并具有成本低、稳定性高、数据量小和覆盖面积广的特征,在较大面积的区域调查中具有广阔的应用。叶绿素含量、叶面积指数、氮素含量等农学参数与作物的长势密切相关,通过这些参数可以实时诊断作物的营养状况及病虫害状况,根据作物的实际情况来进行精准管理与调控。本文从遥感无人机与多光谱相机的类型和特征、多光谱在作物表型信息监测上的主要应用、农作物灾害检测3个方面作了详尽的综述,希望为无人机多光谱遥感技术在作物生产的精细化作业提供借鉴。     

基于多源遥感影像的农作物分类提取

合成孔径雷达数据因其较强的纹理特征近年来被广泛应用于农作物分类的研究中.针对多光谱影像无法实现农作物的精确分类问题,本文选取鲁西南济宁市为研究区,融合了2020年4-9月的Sentinel-1 SAR数据和Sentinel-2多光谱数据作为数据源,提取光谱特征、纹理特征、双极化后向散射系数共52个特征变量,通过独立主成...