基于无人机多光谱影像的冬小麦倒伏提取适宜空间分辨率研究

为了解无人机图像空间分辨率对倒伏小麦提取精度的影响,选取2019年6月9日冀南地区倒伏小麦农田为研究区,采用最大似然法、人工神经网络、支持向量机和随机森林四种分类方法,以倒伏小麦分类面积和空间一致性为指标,对不同空间分辨率下小麦倒伏的提取精度进行了比较。结果表明,最大似然法存在严重的错分现象,人工神经网络、随机森林和支持向量机的总体分类结果较好,其中人工神经网络对倒伏面积提取的结果最准确;随着像元尺寸的增大,倒伏小麦分类面积相对误差变化趋势缓慢,但像元尺寸大于40 cm时,分类结果与实际倒伏区域的空间一致性迅速降低。综合考虑无人机图像数据量、获取时间和倒伏小麦提取精度,本研究认为20～40 cm是提取冬小麦倒伏面积较为适宜的空间分辨率范围。     

CFSR数据集在辉发河流域水文模拟中的应用

Climate Forecast System Reanalysis(CFSR)是美国国家环境预报中心利用全球预报系统反演的全球再分析数据产品,包含1979—2014年的气温、降水、风速、太阳辐射和相对湿度资料.以往的研究较少考虑CFSR数据集除降水外的其他气象因素对流域水循环模拟精度的影响.以辉发河流域为研究区,在比...