利用航空成像光谱数据研究土壤供氮量及变量施肥对冬小麦长势影响

以推扫式成像光谱仪PHI(Pushbroom Hyperspectral Imager)获取的冬小麦拔节期、灌浆初期及乳熟期的航空影像数据为基础，提取反映冬小麦长势的光谱特征值，结合地面调查数据，分析了研究区冬小麦的长势情况；对不同时相光谱特征值与土壤基础供氮量、土壤总供氮量以及变量施肥量进行统计分析，分析结果显示：土壤基础供氮量、土壤总供氮量的空间分布差异对冬小麦长势有明显的影响，其中，土壤基础供氮量是影响冬小麦长势的重要因素，它对冬小麦的长势影响贯穿冬小麦的整个生育期；此外，该文还通过变量施肥前后作物     

基于自然光照反射光谱的温室黄瓜叶片含氮量预测

利用便携式光谱辐射仪测量了自然光照条件下温室黄瓜叶片的光谱反射率,并计算了反射率光谱的一次微分光谱。反射率光谱以及一次微分光谱与叶片含氮量的相关分析表明,温室内光谱特性与叶片含氮量相关性最大的敏感波段分别是505～664 nm和685～722 nm。当利用原始光谱进行分析时,通过变量筛选得到了4个敏感波长,分别是568、596、640和664 nm。偏最小二乘回归分析(PLSR)以及归一化颜色指数(NDCI)分析都表明,建模时的相关系数R_C>0.800,模型验证时的相关系数R_V>0.700。对微分光谱进行的相关分析结果表明,利用单一敏感波长520 nm就可获得理想模型,建模时的相关系数为0.880,模型验证时的相关系数为0.787。对比原始光谱的PLSR模型与一阶微分光谱的一元线性回归模型可以得知,原始光谱以及一阶微分光谱都可用于温室内叶片含氮量的预测,而且一阶微分光谱在一些特殊的波长处具有更高的预测能力,这些模型将成为开发便携式作物长势诊断仪器的技术基础。     

地面遥感监测系统在水土保持监测中的应用初探

目前我国"3S"技术广泛应用于地质、军事、交通、环境、林业等多种领域。如果地面遥感监测系统能在水土保持监测中得到充分应用,将使部分监测工作自动化、数字化、高效化。使水土保持监测工作更加系统、完善。就地面遥感监测系统在水土流失动态监测、水土保持工程验收、效益评估、监督执法等方面的应用进行了初步探讨。     

一种改进的RS图像融合方法用于土地利用调查

常用的遥感图像融合的方法如IHS变换法在实施图像融合时,会产生色彩扭曲现象,本文探讨了一种新的光谱保持型的高通滤波融合算法(HPFF融合法)。HPFF融合法先对参与融合的全色波段进行高通滤波,尔后将滤波后的全色波段替换多光谱经IHS正变换后的强度分量,再进行IHS逆变换便得到融合图像。HPFF融合法的光谱保持性能优于IHS变换法,HPFF融合后的图像的色彩与TM影像相近,HPFF融合后图像的分类精度高于IHS融合后的图像,HPFF融合法是一种能较好地保持光谱特性的融合方法。     

黄河口耕地遥感动态监测及其生态环境安全分析

采用多时相陆地卫星TM数据，以分类后比较法和历史土地利用专题图支持下的目视检测方法进行黄河口耕地变化动态监测。建立了基于TM数字图像的耕地变化及其相关自然和人为因素变化的指标，对与耕地变化相关的自然环境要素变化及人为影响进行了分析。结果表明：从1987∽1998年，垦利县耕地增减变化较大，面积减少了5321．8hm^2，平均每年减少483．8hm^2。耕地的变化反映出该区土壤盐渍化的加重和水源的匮乏，以及人为不良活动的影响。在此基础上提出了该区生态环境安全的对策措施。     

基于多层感知器神经网络对遥感融合图像和TM影像进行土地覆盖分类的研究

８０年代以来，人工神经元网络（ＡＮＮ）技术的应用不断向广度和深度发展．用不同空间分辨率的ＴＭ和ＩＲＳ遥感图像进行融合，综合了不同传感器数据所提供的信息，增强了图像的清晰度，改善了解译效果。用多层感知器神经网络对遥感融合图像进行分类，分类精度达９５％，比用多层感知器神经网络对ＴＭ图像进行分类（分类精度达７３％）效果要好．     

基于无人机遥感的盛花期薇甘菊监测技术

薇甘菊是世界十大有害杂草之一,其泛滥会对生态系统造成重大影响。建立一个高空间分辨率全域尺度的薇甘菊预警评估方法,是防治薇甘菊的关键手段之一。目前对薇甘菊的监测主要有人工踏查、卫星遥感监测,但前者效率低下而后者识别精度不够。以无人机为载体,通过采集待监测区域的薇甘菊彩色图像,应用Otsu-K-means、RGB、HSV色彩空间阈值分割算法以及K-means-RGB、K-means-HSV、K-means-RGB-HSV融合算法和MobileNetV3深度学习算法进行识别,采用召回率、精确率和均衡平均数F1值共3个评价指标对识别结果进行评价。实验结果表明K-means-RGB-HSV算法对盛花期薇甘菊的整体识别效果最佳。在此基础上,基于识别结果应用模糊层次分析法以及盖度公式,初步建立了薇甘菊的预警评估方法,划分了5个薇甘菊入侵危害等级,可根据所需监测精度的不同,设置不同尺寸的网格和辐射半径,绘制出薇甘菊入侵的精准分布热力图,能够清晰准确地体现不同区域的入侵薇甘菊的危害程度。在厘米级分辨率精度下,实现了基于无人机遥感的盛花期薇甘菊精准监测,为薇甘菊入侵的监测、预警和精准防治提供了有力支撑。     

基于无人机多光谱的耐旱苎麻品种筛选方法

高温干旱是影响作物生长及最终生产力的主要胁迫源。当前,无人机遥感技术已在作物倒伏和病虫害的分级监测研究中取得重大进展,但有关利用无人机遥感进行作物抗旱等级监测的研究却鲜有报道。因此,以苎麻种质资源为研究对象,提出了苎麻抗旱性量化标准,并提供了一种利用无人机多光谱遥感鉴定苎麻种质资源抗旱性的方法。首先,由专家对36份苎麻种质资源进行抗旱性分级;然后,结合无人机多光谱遥感获取的植被指数,采用随机森林(Random forest, RF)、支持向量机(Support vector machine, SVM)、决策树(Decision tree, DT)3种机器学习方法分别构建苎麻抗旱性鉴定模型,并通过苎麻在高温干旱胁迫下的表型响应检验鉴定结果;最后,基于无人机获取的遥感表型,筛选高温干旱胁迫下优质苎麻种质资源。结果表明,利用SVM构建的苎麻抗旱性鉴定模型正确率达到0.74,不同抗旱级分类F1得分范围为0.69～0.79,说明该方法能用于苎麻种质资源抗旱性评估。利用无人机遥感数据反演得到的3项苎麻表型性状(叶绿素相对含量、叶面积指数、株高)均与人工测量值具有较强的相关性,在此基础上,研究从高温...     

基于GF-1卫星遥感数据识别京津冀冬小麦面积

省级尺度冬小麦面积的精准获取技术是农作物面积遥感监测研究的主要内容之一。为了获取省级尺度的冬小麦种植面积, 该文以北京市(京)、天津市(津)和河北省(冀) 3个省域范围为例, 以国家标准地形图分幅为分类的图幅单元, 利用国产GF-1/WFV数据, 构建冬小麦面积指数, 实现了省级尺度冬小麦面积的识别。本文以冬小麦全部9个月生育期的984景影像作为数据源, 依次经过数据预处理、标准图幅单元的NDVI合成、样本点选择、冬小麦面积指数构建、冬小麦作物类型确认、省域范围制图及精度验证等步骤完成研究区域内冬小麦面积的提取。采用区域网平差和6S大气校正算法对数据源预处理, 以中国1︰10万标准地形图分幅为分类图幅单元构建冬小麦面积指数, 将冬小麦面积指数按照1%的比例等分, 并将面积指数从0到100%分割为101个提取节点, 将提取节点的NDVI值依次与类型确认样本比较, 精度最高的则确认为冬小麦面积提取阈值, 同时将该阈值应用于图幅单元内冬小麦面积指数影像, 获取冬小麦种植分布。最后冬小麦面积识别的精度表明, 以标准地图分幅作为计算单元, 在GF-1影像基础上, 利用冬小麦面积指数能够显著提高冬小麦与其他地物类型的波谱差异, 且冬小麦的总体识别精度达到89.6%, 用户精度达到89.8%, 制图精度96.5%, Kappa系数0.72。在典型区域, 本文算法与监督分类算法精度结果较为一致, 除制图精度相差4.77%外, 总体精度与用户精度差都在1.00%以内, 说明本文算法具有精度高、运行效率高、分类单元识别结果一致性强的特点, 能够满足省级尺度农情遥感业务监测的需要。     

喷头综合性能测试实验台的研制及应用

本文研制的喷头综合性能测试设备采用先进的压力、流量、称重等多种参数的传感技术与计算机控制、处理技术,用于测量喷头的压力、流量、喷雾角及雾量分布特性等主要性能参数,以及喷头的组合性能参数;并可实现多参数精密同步测定及处理功能。