Developing the framework for a risk map for mite vectored viruses in wheat resulting from pre-harvest hail damage

There is a strong economic incentive to reduce mite-vectored virus outbreaks. Most outbreaks in the central High Plains of the United States occur in the presence of volunteer wheat that emerges before harvest as a result of hail storms. This study provides a conceptual framework for developing a risk map for wheat diseases caused by mite-vectored viruses based on pre-harvest hail events. Traditional methods that use NDVI were found to be unsuitable due to low chlorophyll content in wheat at harvest. Site-level hyperspectral reflectance from mechanically hailed wheat showed increased canopy albedo. Therefore, any increase in NIR combined with large increases in red reflectance near harvest can be used to assign some level of risk. The regional model presented in this study utilized Landsat TM/ETM+ data and MODIS imagery to help gap-fill missing data. NOAA hail maps that estimate hail size were used to refine the area most likely at risk. The date range for each year was shifted to account for annual variations in crop phenology based on USDA Agriculture statistics for percent harvest of wheat. Between 2003 and 2013, there was a moderate trend (R² = 0.72) between the county-level insurance claims for Cheyenne County, Nebraska and the area determined to be at risk by the model (excluding the NOAA hail size product due to limited availability) when years with low hail claims (<400 ha) were excluded. These results demonstrate the potential of an operational risk map for mite-vectored viruses due to pre-season hail events.     

用NOAA图像监测冬小麦面积的方法研究

冬小麦种植面积是农情监测中一个重要的监测因素,对生产管理与产量预测有重要意义。该文在冬小麦与同期主要大宗作物绿度－时相曲线对比分析的基础之上,建立反映冬小麦种植区域的差值植被指数图像,采用遥感－统计的方法,对利用ＮＯＡＡ图像进行冬小麦种植面积遥感监测进行了初步研究。通过对我国冬小麦主产区的河北、河南和山东三省的监测实验证明,该方法适用于大范围的冬小麦种植面积遥感监测。     

森林灾害监测方法研究──以西南地区火灾监测为例*

森林灾害监测方法研究──以西南地区火灾监测为例纪平，易浩若，白黎娜关键词人工神经元网络，ＮＯＡＡ数据，遥感，专家系统目前，世界上许多国家都已开展了森林灾害监测方面的研究。１９８７年大兴安岭森林大火之后，我国也充分认识到了森林防火的重要性，并积极开展了...     

NOAA/AVHRR在森林火灾监测中的应用

利用NOAA/AVHRR卫星数据地面接收站的数据资料,作者使用阈值法和亮温归一化植被指数法相结合的方法对近年发生在我国境内一些重特大森林火灾进行了尝试性研究,证明了该方法的可行性,并总结了该方法的特点。     

应用遥感技术估算东亚沙尘携沙量

应用中国重点城市环境监测站的大气可吸入颗粒物 PM1 0 指标和 N OAA - AVH RR的大气上界的反射率指标 ,首先从遥感影象上确定沙尘。同时利用单通道遥感方法 ,从 AVH RR可见光通道反演东亚沙尘气溶胶光学厚度的空间分布 ,进一步依据沙尘气溶胶光学厚度与沙尘载荷的定量关系 ,估算出一次东亚沙尘的携沙量。基于卫星遥感的沙尘携沙量为风力侵蚀的定量研究提供了一个新方法     

应用NOAA/AVHRR遥感资料对阿拉善草地进行动态监测的研究

应用ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ遥感资料对阿拉善地区的６个荒漠类草地进行了生长季内的动态监测。结果表明，应用ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ遥感资料对阿拉善荒漠进行动态监测是可行的而且是必要的；提出了以“面”取样，“面”与“面”样本区配的建模方式，克服了以往建模方法中样本间“点”对“点”不能很好匹配的缺点。     

基于NOAA卫星数据的中亚地区盐渍化动态监测研究

以1989、1999、2009年3期NOAA遥感影像数据为基础,采用ICA-T-SVM分类和目视解译结合的方法,对中亚地区中度以上级别的土壤盐渍化进行监测研究分析.结果显示,中亚地区的盐渍化主要集中在土库曼斯坦、哈萨克斯坦以及乌兹别克斯坦的西部地区;从数量上看,盐渍化程度在逐年加重,特别是乌兹别克斯坦变动程度较大.结合当地情况,从自然环境因子和社会经济因子2方面分析了盐渍化成因,提出建立完善的灌溉系统,建立现代化排水系统,种植耐盐碱植物,增施农家肥等防治措施.     

NOAA资料在草地资源监测中的应用研究

本文阐述了如何利用ＮＯＡＡ资料进行草地监测和产草量估计，在对不同时象的植被指数景象进行纠正的配准后，可叠加得到平均植被指数影象ＡＶＩ。使用聚类分析和数字地面高程模型，可将纠正的平均植被指数影象ＡＲＶＩ制成草地产量等级图。依据草地产量等级图，可对阜康县的１０个不同的草地产量级及其总产量给出准确的估计。     

应用地物二向性反射识别草原鼠危害区

应用ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ数据识别川西北高原若尔盖县草原鼠危害区的研究。结果表明,在波长０．７２５－１．１００μｍ波段,地物的二向性反射能较好地识别草原鼠危害区。将波长３．５５－３．９３μｍ的红外辐射亮温加入分类因子,能提高识别效果。此技术能较好地识别草原鼠害区,并能较好地识别有水沼泽,无水沼泽,沙化草地及高山区。     

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．