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以湖北省荆州市荆州区农用地分等评价为例,提出了在基于组件式地理信息系统(ComGIS)的农用地评价中,以矢量化并经校正后的土地利用现状图、土壤图、地貌图进行叠加产生的土地资源类型图作为农用地评价单元图,并通过与样点综合评价因素图层进行叠置分析来获取评价单元属性数据的新思路。在实际工作中取得了良好的效果,减少了工作量,提高了分等结果的科学性。 相似文献
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【目的】耕地质量定级评价工作是准确把握耕地效益水平,有效保护耕地和科学管理耕地的必要前提。【方法】以襄阳市城区耕地为研究对象,从自然要素、社会经济要素、区位因素3方面建立耕地质量评价体系,借助BP神经网络法,通过训练建立网络模型,并以仿真练习得出襄阳市城区耕地质量评价结果。【结果】(1)BP神经网络模型的精度达到0.93左右,建立的网络模型具有一定可行性和精确性;(2)襄阳市城区耕地质量总体水平良好,其中二级地和三级地最多,面积占比分别为33.56%和46.19%;耕地质量空间分布上呈现由东北向西南递减的趋势。【结论】借助BP神经网络的方法开展耕地质量评价具有一定的可行性和精确性,可为以后的耕地质量评价提供一定借鉴与参考。 相似文献
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基于植被供水指数的藏北地区土壤湿度反演研究 总被引:1,自引:1,他引:0
【目的】利用光学遥感数据获取的植被供水指数来反演西藏那曲地区的土壤湿度,结合高分辨率的遥感数据(GF-1)和中低分辨率的遥感数据(Landsat、MODIS)分别建立土壤湿度反演模型,通过比较不同空间尺度反演模型的精度和适用性,拓宽国产高分遥感数据在农牧业信息定量获取等方面的应用范围,为"天地网一体化"的现代农业信息获取和农情信息遥感监测提供理论基础。【方法】以西藏那曲地区为研究区,以代表高、中、低分辨率卫星数据的高分一号(GF-1)、Landsat-8及MODIS影像数据和土壤湿度实测数据为数据源,利用植被供水指数(Vegetation Supply Water Index,VSWI)构建土壤湿度反演模型,比较3种遥感影像在反演土壤湿度方面的差异。【结果】(1)VSWI反演土壤湿度的最佳深度为10 cm左右;(2)基于GF-1、Landsat-8和MODIS构建的反演模型得到的土壤湿度预测值与实测值的均方根误差分别为5.145、5.227和6.298,可见GF-1和Landsat-8的反演效果相当,均优于MODIS的反演效果;GF-1土壤反演模型的拟合效果最佳;(3)研究区土壤湿度在空间上呈东南向西北递减的趋势,与实地采样点的土壤湿度分布趋势一致,说明利用高分辨率遥感数据监测土壤湿度是可行的。【结论】利用GF-1遥感数据和植被供水指数可以实现对藏北地区的土壤湿度反演,研究结果可以为干旱或者半干旱地区大范围的土壤墒情监测提供理论依据和实践参考。 相似文献
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中国农村工业的兴起和快速发展,构成了通常所说的"中国的奇迹"。然而在其快速发展过程中,也存在着一系列问题,比如结构不合理等。农村工业特殊的产权理论以及它在发展过程中存在的问题,引起了学者们广泛的关注。针对学者们的研究成果,做了一个较全面的整理和总结。 相似文献
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以郧阳区为例,统筹兼顾林地资源的自然、经济、景观等多种功能,结合景观生态学、GIS、RS、空间聚类等技术手段,探讨了郧阳区林地资源质量的空间分布规律。从自然经济质量和景观质量2个维度,构建了5个因素15个因子的林地资源质量评价指标体系;获取各指标属性数据后根据各指标特性按离散型、阈值型和空间扩散型分别对各指标属性数据进行归一化处理;空间聚类结果显示研究区的林地自然经济质量以Ⅰ、Ⅱ类为主,约占57.14%;林地景观质量整体一般,Ⅰ、Ⅱ类约仅占36.45%。研究结果对全方位、多尺度掌握林地资源质量的空间分布、合理确定林地资源的重点保护区和生态保护区具有参考价值。 相似文献
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基于GIS和模糊物元分析法的农用地定级评价研究 总被引:13,自引:7,他引:13
利用Arc/Info GIS和模糊物元分析方法,对江汉平原后湖地区农用地进行了定级评价,从而实现该地区土地资源信息的交流与共享,促进农用地的合理利用与科学管理。采用层次分析法确定样区土地质量影响因素和因子;利用Arc/Info软件矢量化提取相关图层后,对道路、水渠作缓冲区分析和多图层叠加确定评价单元;根据各评价因子的隶属函数,应用模糊物元分析法求出定级因子的权重和各评价单元的关联度;根据总分值频率直方图划分农用地级别,并实现定级结果图的自动输出。定级结果表明:江汉平原后湖地区农用地质量中等偏上,一到四级地分别占9.67%,43.15%,33.53%,14.19%,该评价结果基本与实际情况相符;另外,利用GIS和模糊物元分析法能快速准确地获取评价数据和确定评价单元,提高了农用地评价结果的准确性和可信度。 相似文献
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利用ArcGIS和模糊物元贴近度聚类分析模型,以原始数据为基础,对湖北省宜都市耕地质量进行了评价。(1)采用主成分分析法确定耕地质量影响因素;(2)利用ArcGIS矢量化提取相关图层并进行相应的空间分析后,采用多图层叠加确定评价单元和获取单元属性数据;(3)根据各评价因子的隶属函数,应用模糊物元贴近度聚类分析模型计算评价因子的权系数和评价单元的贴近度,经过聚类分析划分耕地质量级别,并进行抽样检验结果的准确性。结果表明:宜都市耕地质量中等,I至VI级地分别占12·96%、30·37%、31·71%、16·16%、7·14%和1·66%。经实地检验评价结果基本与实际情况相符。 相似文献
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基于IRIV算法优选大豆叶片高光谱特征波长变量估测SPAD值 总被引:1,自引:0,他引:1
在植物叶绿素特征波长变量筛选过程中,与叶绿素关系较弱的波长变量极易被忽略,导致这些弱信息变量包含叶绿素的有效信息丢失,因此,确定叶片光谱中弱信息变量对揭示叶绿素高光谱响应规律具有重要意义。该研究以江汉平原大豆鼓粒期的叶片为研究对象,采集80组大豆叶片高光谱和SPAD(soil and plant analyzer development)值,分析SPAD值与大豆叶片反射率相关关系和光谱波长变量自相关关系,基于迭代和保留信息变量法(iteratively retains informative variables,IRIV)筛选大豆叶片的特征波长变量,建立偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和支持向量机(support vector machine,SVM)模型估测SPAD值。结果表明,大豆叶片SPAD值与光谱反射率在可见光波段具有极显著负相关,在近红外波段存在不显著的正相关性(P0.01);可见光、近红外2波段的波长变量之间相关性较弱,但2波段内变量之间的相关性较强;基于IRIV算法确定了大豆叶绿素的特征波长变量,利用特征波长变量建立的估测模型的估测能力高于仅利用强信息波长变量建立的估测模型,表明弱信息变量对估测叶片SPAD值具有重要意义;IRIV-SVM模型估测能力最优,验证集R2和相对分析误差(RPD)分别为0.73、1.82。该文尝试证明了光谱中弱信息变量的重要性,为揭示叶片高光谱响应机理提供了理论依据。 相似文献