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71.
农作物主要生长参数自动观测技术综述 总被引:2,自引:0,他引:2
农作物生长参数是描述作物生长和评价环境条件(包括农业气象灾害)对作物生长影响的重要数据,也是预测产量、指导农田管理的重要依据。介绍作物覆盖度、发育期、株高等主要生长参数国内外自动观测技术的研究进展及应用,探讨相关技术的原理、方法、可行性及局限性。分析表明:利用CCD图像传感器实时获取作物图像,采用计算机视觉及图像处理技术能更精准、快速、直观、动态获得作物覆盖度、发育期、形态、叶面颜色等实况特征,还可作为卫星遥感大面积作物长势地面验证及更进一步开展作物病虫害、作物营养供给情况自动监测的基础,具有广阔的推广前景。 相似文献
72.
73.
撂荒耕地的提取与分析——以山东省庆云县和无棣县为例 总被引:7,自引:1,他引:6
由于城镇化的快速发展和农村劳动力不断流失,中国部分地区出现大面积的撂荒现象。利用遥感技术可以间接提取撂荒耕地的规模和数量,对耕地的保护和粮食安全有重要意义。以山东省庆云县和无棣县为研究区,基于Landsat数据和HJ1A数据,采用CART决策树分类方法,制作了1990-2017年的土地利用图,制定了撂荒地的识别规则,在此基础之上提取了研究区的撂荒地空间分布、持续撂荒时间分布和撂荒地复垦区域。结果显示:1990-2017年基准期影像的CART决策树分类精度高于85%;1992-2017年间,研究区撂荒地面积最大值为5503.86 hm2,最大撂荒率为5.37%,其中1996-1998年撂荒率最高,2006-2017年撂荒地面积的整体趋势逐年降低;1992-2017年间最大持续撂荒时间为15年,大部分耕地持续撂荒时间在4年之内,少数耕地持续撂荒时间超过10年;1993-2017年撂荒耕地复垦面积最大为2022.3 hm2,最小复垦面积约为20 hm2,复垦率最大值为67.44%,年均复垦率为31.83%。研究结果不仅能够为研究区撂荒驱动因素分析提供数据支撑,而且也可以为其他地区的撂荒耕地识别提供参考。 相似文献
74.
基于黄土高原地区52个气象站点逐日平均气温、最高和最低气温数据,采用一元线性趋势分析、相关分析等方法,分析该地区极端气温趋势变化及空间差异。结果表明:① 日最高(低)气温极低值、日最高(低)气温极高值、热夜日数、暖昼(夜)日数、热持续日数、夏季日数和生物生长季日数呈增加的趋势,其余极端气温指数呈减小的趋势。② 空间分布上,表征低温事件的冰冻日数、霜冻日数、冷昼(夜)日数和冷持续日数下降最显著的区域位于黄土高原北部;表征高温事件的热夜日数、夏季日数、暖昼(夜)日数和热持续日数上升最显著的区域主要位于黄土高原西北部;生物生长季日数上升最显著的区域主要位于黄土高原中部地区。③ 相关分析表明除了极值指数和气温日较差与其余极端气温指数相关性较差外,其余各极端气温指数之间均具有较好的相关性。④ 多数极端气温指数的变化趋势与平均气温关系密切,平均气温突变前后极端气温指数存在明显差异。⑤ Hurst指数结果表明黄土高原地区极端气温变化均呈同向变化特征。 相似文献
75.
为探讨反应位移法在地下综合管廊地震分析中的适用性及地基弹簧刚度选取和模拟方法,采用SAP2000结构有限元软件进行地下结构地震反应分析,研究基床系数、地层剪应力计算方法对结构地震响应的影响,并与PLAXIS软件的动力时程分析结果进行对比分析。结果表明:反应位移法在地下综合管廊的初步抗震计算中可优先选用;在地基弹簧刚度计算方法中,推荐使用日本公式法和常规静力有限元法,并尽量考虑土层分层情况,若一味作均匀等效化,可能导致土体动剪切模量偏大,土层均质等效计算的结构内力值与动力时程法的结构内力偏差达到-400%~-250%;建议采用SAP2000程序中实现仅受压行为的两节点缝单元+远端固定铰支座相结合的方法模拟法向地基弹簧,采用常规土弹簧单元模拟切向地基单元。 相似文献
76.
天水城市扩张的时空特征及动因分析 总被引:4,自引:2,他引:2
以不同时期的天水市地形图和TM遥感影像为基础,提取城市建设用地信息。并利用年均扩展指数(AGI)分析各时期城市空间扩展的分异特征。结果表明:天水城市用地由小范围到大范围、AGI 强度由低到高再趋缓。1996 年前,城区人口密度一直下降,此后又开始上升,与AGI 的变化相对应。受“两山夹一川”的地形限制,天水经历了由二点向多点分散扩展、内部填充与沿河谷延伸的空间演变过程。形成了南北窄、东西长的带状格局,不同于平原型城市以同心圆外扩模式。不同时期城市扩张的动因不同,初期是人口和工商业迁入,中期是行政力量和市场机制,近期是人口、经济的增长带来的社会需求。为了适应重点开发的需要,天水需要走出河谷、开发新区,提升综合功能。 相似文献
77.
Rongjiang Yao Jingsong Yang Xiufang Zhao Xiaobing Chen Jianjun Han Xiaoming Li Meixian Liu Hongbo Shao 《洁净——土壤、空气、水》2012,40(9):972-979
Spatial sampling design based on the variability and distribution of soil properties is an important issue with the progress in precision agriculture and soil ecology. Electromagnetic induction (type EM38) and variance quad‐tree (VQT) method were both applied to optimize the sampling scheme of soil salinity in a coastal reclamation field in north Jiangsu Province, China. Apparent soil electrical conductivity (ECa) measured with EM38 was used as an ancillary variable and the spatial distribution of ECa was used as priori information. The process and result of VQT algorithm analysis was illustrated and the obtained sampling strategy was validated using observed soil salinity. Then the spatial precision and sampling efficiency were evaluated. The result indicated that the spatial distribution of soil salinity produced with the VQT scheme was quite similar to that produced with total sampling sites, while sampling quantity of the former was reduced to approximately 1/2 of the latter. The spatial precision of VQT scheme was considerably higher than that of traditional grid method with respect to the same sampling number, and fewer samples were required for VQT scheme to obtain the same precision level. A 17.3% increase in sampling efficiency was achieved by VQT over grid method at the precision level of 90%. The VQT method was proved to be more efficient and economical because it can sample intensively or sparsely according to variation status in local areas. The associated application of EM38 and VQT method provides efficient tools and theoretical basis for saving sampling cost and improving sampling efficiency in coastal saline region and enriching soil ecology. 相似文献
78.
人工蜂群算法优化的SVM遥感影像分类 总被引:2,自引:0,他引:2
SVM分类器的参数设定对分类精度有着显著的影响,针对现有人工智能算法优化参数易陷入局部最优的现状,提出了一种基于人工蜂群算法改进SVM参数的遥感分类方法(ABC-SVM)。该方法模仿蜜蜂采蜜的行为,以训练样本的交叉验证精度代表蜜源的丰富程度,通过蜂群的分工协作搜索出最优蜜源(即SVM分类器最优参数),最终利用参数优化后的SVM分类器实现遥感影像的分类。本文先后比较了3种人工智能算法(包括人工蜂群算法优化的SVM(ABC-SVM)、遗传算法GA(Genetic Algorithm)优化的SVM(GA-SVM)、粒子群算法PSO(Practical Swarm Optimization)优化的SVM(PSO-SVM))在UCI标准数据集上的分类精度和效率,以及3种人工智能算法优化的SVM算法与未经优化参数的SVM算法在遥感影像上分类的差异。结果显示:(1)在利用UCI数据集测试3种人工智能算法优化的SVM算法的结果中,ABC-SVM显示出更高的分类精度、更高的适应度和更快的收敛速度;(2)在利用遥感影像验证4种分类算法精度的结果中,人工智能算法优化后的SVM比未经参数优化的SVM算法的分类精度更高;其中,ABC-SVM分类精度最高,分别比遗传算法、粒子群算法的结果高1.67%、1.50%。 相似文献