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模拟多光谱卫星传感器数据的冬小麦白粉病遥感监测 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解利用遥感技术快速大范围监测小麦白粉病病害情况的可行性,以Landsat5TM波段响应函数为基础,将地面实测冠层高光谱数据模拟为TM多光谱数据,从而分析卫星传感器多光谱波段对病害的响应情况,并构建多光谱指数(PMSI)估测白粉病严重度。在此基础上,采用2010年星-地配套数据对PMSI估测精度进行验证。结果表明,PMSI能够较准确地反映冬小麦白粉病发生的程度,获得较理想的病情严重度反演精度(r2=0.475,RMSE=0.129)。因此采用多光谱卫星遥感影像在小麦大面积种植区域进行病害监测具有应用潜力。 相似文献
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含沙量预报能够为黄河流域生态保护和高质量发展提供技术支持与决策信息。本研究对现有的含沙量预报方法进行总结分析后发现,系统响应函数模型的预报精度较高且易于运行,水沙动力学模型的水沙运动机理性较强。通过结合水文和水力学方法,在不同水沙运动机理条件下构建了基于不平衡输沙原理、马斯京根演算、多来多排理论的3种系统响应函数模型。在黄河潼关站的应用结果表明,系统响应函数模型的物理运动机制越高,预报精度也越高,不平衡输沙原理系统响应函数模型可以较好地描绘汇流区的水沙输移特征,预报效果最优。 相似文献
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基于分量替换的高分辨率遥感图像融合是一种十分重要的融合方法,但对该方法的融合原理的深入分析在国内还鲜有报道。为此对分量替换融合方法进行原理探究和实验对比分析。首先从线性代数的角度来阐述分量替换融合算法的实质,并对两种典型的构造可替换波段的分量替换方法(基于光谱响应函数模拟低分辨率全色波段的Gram-Schmidt融合法(GS1)和基于多元一次线性回归拟合低分辨率全色波段的Gram-Schmidt(GS2)融合法进行原理说明;其次,选取QuickBird全色与多光谱图像数据,进行三种有代表性的基于分量替换的融合方法(PCA,GS1,GS2)的对比分析。通过对比融合前后典型地物的光谱特性变化来评价融合影像的光谱保真性也是该研究的一大特色。结果表明:3种融合方法都具有很高的光谱保真性,GS2融合方法具有最优的光谱保真性,PCA和GS1融合算法次之,尤其是GS1融合处理后的图像存在部分光谱失真的现象,GS2算法的光谱保真性明显优于GS1。从基于分量替换融合方法的实质可以诠释出造成GS1融合图像光谱失真的根本原因,GS1融合算法使用的只是实验室理想环境下所获取的名义上的光谱响应特征。传感器的实际成像过程受到诸多因素的影响,如传感器在轨工作环境、大气、观测角度不同等的影响。GS1算法单纯通过不同波段光谱响应函数的线性组合来模拟低分辨率全色波段并不十分准确,GS2直接利用MS和Pan波段像元灰度值进行线性回归,克服了上述不确定性问题。通过以上对比研究发现,如何利用多光谱数据准确地模拟低分辨率全色波段,直接影响到融合后影像的光谱保真性,是目前高分辨率遥感图像融合的关键技术。 相似文献
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在介绍研究区域概况的基础上,依据《柳州市经济统计年鉴》、《柳州环境状况公报》相关数据,采用广义脉冲响应函数分析了城市经济增长与环境污染关系的动态响应过程。 相似文献
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太白山高山林线区太白红杉林年轮宽度对气候变化的响应 总被引:2,自引:0,他引:2
以秦岭中段的太白山生态公园和太白山自然保护区的高山林线太白红杉(Larix chinensis)林为研究对象,应用相关分析、逐步回归等方法对其年轮生长动态与气候因子变化的响应进行了分析与研究。结果表明:太白红杉林上坡位及林缘样本中包含了丰富的气候信息,适于作为研究样地进行年轮分析;个别月份的气象因子对年轮生长的影响要显著地高于年际的影响;太白红杉年轮序列与当年4月份温度呈显著正相关;太白红杉年轮序列与月降水量关系复杂,与当年8月份的降水量为显著负相关,而与当年10月份的降水量为显著正相关。气候因子对太白红杉生长的滞后效应分析表明:降水的滞后性较温度明显,但都未通过显著性检验。根据响应函数重建部分气候因子变化模型后得到,当年4月份平均温度、当年8月份降水量和当年10月份降水量的预测模型最为稳定。 相似文献
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木/竹层合板结构频率特性脉冲激励试验研究 总被引:4,自引:1,他引:3
介绍了脉冲激励测试结构频率特性的方法,阐述了脉冲激励试验中的基本问题,并通过木/竹复合层合板结构的动态试验,测定出其固有频率. 相似文献
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应用响应函数分析方法研究东北地区人工林樟子松生长轮宽度对气候变化的响应,结果表明:前1年4月至当年9月的气候变化可以解释生长轮宽度径向变异的44.1%。温度是影响樟子松生长轮宽度径向变异最主要的气候因素,其中,当年6月平均气温对其影响最大,回归系数达到-0.350。 相似文献
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本文对电测法测定谷物茎秆切割力中存在的问题及原因作了理论上的论述,并提出用系统的频率响应函数解决问题的途径和方法。此种方法对受冲击力作用的负荷测定具有普遍意义。 相似文献
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为提高冬小麦覆盖度估测精度,从增强近红外与红光差别的数学变换原理出发,构建了一种新型植被指数(NDVIn),再基于2013、2014年冬小麦冠层高光谱和模拟的资源三号卫星宽波段多光谱数据,分别构建基于常规植被指数(NDVI)与NDVIn的冬小麦覆盖度估算模型,然后利用留一交叉验证法对模型精度进行评价。结果表明,当n=6时,新生成的植被指数NDVI6对冬小麦农田覆盖度具有最好的估算性能,利用其基于小麦冠层高光谱及卫星多光谱数据建立的冬小麦覆盖度估算模型的决定系数r2分别为0.84、0.85,RMSE分别为0.092、0.091,模型精度均好于常规指数NDVI的估算结果。说明NDVI6用于估测冬小麦覆盖度具有可行性。 相似文献