水稻遥感估产中AVHRR通道1和通道2的大气影响校正

NOAA/AVHRR通道1和通道2的大气校正可简化为加法因子天空反照率和乘法因子透过率的计算。研究发现,传统的用黑色目标扣除法确定天空反照率值,主观性很强,而且直方图横坐标并非实际的反照率值,而是反照率分组值,因此简单地用直方图并不能真正确定黑色物体的反照率。改进方法首先计算NOAA/AVHRR数据的统计量,采用ENVI的选择感兴趣区功能,将统计计算得出的头几个值作为利用图像定义感兴趣区的阈值,然后在影像中判断其是否符合要求,来确定天空反照率值。用改进的方法对57幅NOAA/AVHRR数据进行计算,结果表明,简单的直方图法和统计计算结果加上影像判读的结果是有差异的,后者才能找到真正的像元最低点的值。然后再用能见度进行透射率订正,取得较好的结果     

棉花高光谱及其红边特征(I)

通过大田和室内试验,测定了2个品种的棉花冠层、完全展开倒1、3叶在不同时期的高光谱反射率及对应叶片的叶绿素、类胡萝卜素含量。结果表明:随发育期推移,棉花冠层光谱反射率在可见光范围降低,在近红外区域增高;叶片背面光谱反射率略高于正面,透射率小于反射率;叶面积指数、鲜叶重和干叶重与冠层反射光谱变量ρ800 ρ550、ρ800 ρ680、ρ680 ρ570之间存在显著相关;叶片叶绿素和类胡萝卜素浓度与其反射光谱变量ρ680 ρ570、ρ673 ρ640、ρ680 ρ550、PSSRa、PSNDa、RCh之间也呈显著相关。     

NOAA/AVHRR数据的几何精纠正方法研究

利用NOAA／AVHRR资料进行省级水稻遥感长势监测与估产是以高精度配准为前提的,因此首先论述了在利用TBUS报进行系统纠正的基础上,还必须进行几何精纠正的必要性及其方法的选择;提出综合利用ARC/INFO和ENVI的功能建立几何精纠正的标准空间,通过各种变换进行图像增强处理,仔细选取地面控制点;利用59次浙江省范围的NOAA/AVHRR数据计算出不同方法中的误差,首次通过方差分析和多重比较进行统计检验。结果表明：RST,二元一次多项式拟合法和二元二次多项式拟合法之间的RMS差异达到极显著水平,选定二元二次多项式拟合法作为几何精纠正方法,灰度值重采样采用三次卷积插值法,可作为采用NOAA/AVHRR资料开展省级水稻面积遥感估算、长势监测与估产的基础．     

多时相MODIS影像的浙江省水稻种植面积信息提取方法研究

    为准确获取水稻种植面积,以浙江省为研究区,利用8 d合成MODIS陆地表面反射率数据的特点和水稻典型物候特征,选取水稻种植前的休耕期、秧苗移栽期、生长期和成熟期等多时像MODIS地表反射率影像数据,通过归一化植被指数、增强植被指数及利用对土壤湿度和植被水分含量较为敏感的短波红外波段计算得到的陆地表面水指数进行水稻种植面积信息获取,将提取结果同现状水田与MODIS影像共同提取的数据以及浙江省统计年鉴数据进行对比分析.结果表明,利用MODIS影像的8 d合成地表反射率数据进行平原区域水稻种植面积提取,精度可达90%以上.因此,采用MODIS影像数据进行平原区域水稻遥感监测可以为政府决策部门提供信息服务.     

玉米叶片高光谱特征及与叶绿素、类胡萝卜素相关性的研究

测定了不同品种类型、不同株型、不同发育期的春玉米叶片及其它器官、不同叶位叶片及叶片不同部位的高光谱反射率和叶片的叶绿素、类胡萝卜素含量。结果表明,玉米不同鲜器官的反射率随波长的变化趋势相似,但数值存在较大差异;不同叶位的叶片、不同品种同一叶位的叶片、叶片的不同部位的光谱反射率有差异;叶片光谱反射率随含水率减少而升高,它们的变化趋势相似;叶片叶绿素和类胡萝卜素浓度与光谱植被指数R800/R550、R673/R640、PSSRa、PSNDa、RCh、CARI、λred、Dλred和Sred具有极显著相关。说明可以通过光谱方法来监测玉米长势和估算叶绿素、类胡萝卜素含量。     

概率神经网络的水稻种植面积遥感信息提取研究

为了提高水稻种植面积遥感信息提取精度,将根据水稻生长期所选择的多时相遥感影像经过大气校正和几何校正后,实施单波段统计、主成份变换和比值变换,选出最佳组合波段,通过分析概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)的学习算法和基本结构,对最佳组合波段影像实现PNN模型分类,并将其分类结果与反向传播(back propagation,BP)神经网络模型和最小距离法的分类结果进行比较.结果表明:PNN模型比最小距离法的分类精度高出近6个百分点;PNN模型比BP模型的分类精度高出近13个百分点;对于水稻种植面积提取精度,PNN模型比最小距离法的结果高出15个百分点.从本次试验可知,PNN模型是一种有效的遥感影像分类方法,在作物种植面积提取方面将具有独到的功效.     

基于GIS的浙江山核桃栽植综合区划

山核桃Carya cathayensis是浙江特有的经济林种之一,浙江的土壤、气候等环境条件比较适宜山核桃的生长,但由于区域布局的不合理制约了浙江山核桃的发展。根据山核桃产量与气象条件的关系和山核桃的生物学特性,提出了山核桃栽培的气候区划指标为年平均气温、年降水量、年日照时数和花期晴天数。综合考虑4个气候因子以及坡度、坡向、海拔高度、土壤类型和土壤质地等环境要素,应用层次分析法确定9个影响因子权重,基于应用统计学方法和地理信息系统,建立山核桃栽培区划的综合评估模型。结合浙江省土壤地理条件和土地利用现状,屏蔽不适宜山核桃种植的地块,将浙江省山核桃栽培综合区划划分为最适宜区、适宜区和不适宜区等3个等级。结果表明：浙江省山核桃最适宜栽培面积约占评价区域的26.31%,适宜区栽培面积约占33.39%,不适宜区栽培面积约占40.30%。图1表3参17     

棉花高光谱及其红边特征(Ⅱ)

通过大田和室内试验,测定了2个棉花品种的冠层、完全展开倒1、3叶在不同时期的高光谱反射率及对应叶片的叶绿素、类胡萝卜素含量。结果表明:棉花冠层光谱红边具有“双峰”和“红边平台”现象,且红边位置λ_(red)位于695～720nm之间,红边幅值Dλ_(red)和红边面积S_(red)有“红移”和“蓝移”现象;叶面积指数、鲜叶重和干叶重与冠层光谱红边参数λ_(red)、Dλ(red)、S_(red)之间存在显著相关,叶片叶绿素和类胡萝卜素含量与其反射光谱的λ_(red)、Dλ(red)、S_(red)也有显著相关。     

基于决策树和随机森林模型的湖北油菜产量限制因子分析*1

利用1961-2014年湖北省主产县油菜产量统计资料及同期气象观测资料,采用决策树和随机森林模型,对影响油菜产量的气候因子进行分析。结果表明：温度、日照时数及干旱、湿渍害对油菜产量均有不同程度的影响,且因生育期不同而存在差异。油菜开花期以前对低温敏感,开花期以后对高温敏感;苗期和蕾薹期对干旱较敏感,开花期和角果期对湿渍害更敏感;日照时数对油菜产量的影响受水分状况的制约,在干旱状况下日照偏多不利于产量形成,偏湿状况下则表现为日照越多越有利于产量形成。在各限制因子中,以湿渍害发生频率对油菜产量的影响最高,其次是干旱和冻害。湿渍害对产量的影响以高湿寡照的次生灾害影响较土壤偏湿的直接影响更大。