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1.
Google Earth Engine平台支持下的赣南柑橘果园遥感提取研究 总被引:1,自引:0,他引:1
赣南地区是中国柑橘主产区,柑橘种植产业经数十年发展已具较大规模。本文利用Google Earth Engine平台,使用2140景Landsat影像进行像元级融合,重构目标年份季节最小云量影像集,构建多维分类特征集,利用随机森林分类算法,实现了1990、1995、2000、2005、2010和2016年赣南柑橘果园的分布制图。结果表明:利用Google Earth Engine平台可实现大量遥感影像数据的高效处理;最小云量影像合成方法能够有效解决多云多雨地区高质量光学影像获取困难的问题;以最小云量影像合成构建的数据集,使用随机森林分类算法能够有效提取赣南柑橘果园,分类平均总体精度和Kappa系数分别为93.15%和0.90,分类效果良好;赣南柑橘果园面积由1990年9.77 km2扩大为2016年2200.34 km2,2005年以后呈大规模扩张趋势,果园分布由零星分布,逐步形成连片化的聚集分布特点,柑橘果园用地的主要来源为林地、灌丛和耕地。 相似文献
2.
调控2年生苹果树灌水次数、时期和土壤管理试验,使7月下旬100cm上层含水量为土壤田间持水量的50%左右,促进幼树根系向下生长、新梢适时停止生长、提早进入休眠准备;10月上旬冬灌,下旬耕翻土壤、提高地温和降低冻土厚度,下旬耕翻土壤、提高地温和降低冻土厚度,使苹果幼树正常越冬率由对照的52.4%提高到97.1%,差异极显著。 相似文献
3.
选择三门峡苹果种植有代表性的低海拔的塬区、海拔较高的浅山区和海拔最高的高山区,以德尔菲法作为评估方法,通过问卷调查及专家评估的形式,依据气象服务效益贡献率评估模型,对苹果主要气象灾害的气象服务效益进行分析和评估.结果表明:苹果主要气象灾害的气象服务效益贡献率总体为6.5%,冰雹气象灾害的气象服务效益贡献率最高,其次是低温冻害气象服务效益贡献率,高温和连阴雨气象服务效益贡献率处于中间,干旱的气象服务效益贡献率最低. 相似文献
4.
陕西苹果成熟期连阴雨指数及预报方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
选取陕西苹果30个生产基地县中果业发展水平具有代表性的12个台站,近50年(1961—2009年)9月中旬至10月上旬苹果成熟期连续3天及以上降水日数和无降水日数资料,设计并计算其连阴雨指数。将连阴雨指数分成强、偏强、中等、偏弱和弱5个等级,并用典型K阶自回归AR(K)预测模式进行独立样本预测试验。结果表明连阴雨指数能够较客观地反映基地县的连阴雨强度,且典型K阶自回归预测模式预测准确及基本准确率在83%左右,预报效果尚好,具有实用价值。 相似文献
5.
陕西不同生态区苹果品质差异及与气象因子的关系 总被引:2,自引:0,他引:2
为做好苹果气候品质认证工作,基于2013—2015年陕西31个苹果种植生产基地县155片果园的果实品质调查数据和物候监测资料,应用灰色关联度分析和逐步回归方法,分延安果区、渭北东部果区、渭北西部果区和关中果区4个生态类型区,分析了苹果品质的分异特征,研究了影响苹果品质的关键物候期及主要气象因子。结果表明:各生态类型区的果形指数和可滴定酸含量较为一致,单果重、可溶性固形物含量和果实着色度差异较为明显。第一次膨大期最高气温、生长季最高气温和幼果期平均气温对苹果品质的影响最为显著。其中开花期和幼果期气温高、降水少,第一次膨大期气温低、日照多,着色期气温低、相对湿度大有利于提高陕西苹果品质。利用多元回归构建的品质预测模型拟合效果较好,可在业务中应用。 相似文献
6.
以华北地区为研究区域,利用地面监测数据、高空观测资料、NCEP FNL资料及HYSPLIT后向轨迹模式,对2016年12月26日至2017年1月9日该地区的雾霾天气过程进行综合分析。结果表明,雾霾期间高空以纬向环流为主,冷空气势力偏弱,主要受高压、弱高压或均压场控制,有利于华北地区静稳天气形成。同时,雾霾期间边界层平均高度约600~900 m,污染物浓度与边界层高度呈负相关,且污染物浓度变化较边界层高度变化存在滞后现象。逆温层的长期存在,不利于污染物垂直扩散,能见度一直维持在5 km以下。后向轨迹集合模拟与聚类分析表明,以北京地区为核心的华北地区雾霾天气期间,外来污染物中,80%来自西北方气团,20%来自河北西南地区气团。 相似文献
7.
8.
苹果树叶片全氮含量高光谱估算模型研究 总被引:5,自引:1,他引:4
采用Field-Spec Pro便携式光谱仪,测定了不同苹果品种叶片的光谱反射率及对应的全氮含量,采用相关性及单变量线性与非线性拟合分析技术,对全氮含量与原始光谱反射率、一阶微分光谱、高光谱参数之间的关系进行了分析。研究确立叶片全氮含量的定量监测模型,以期为遥感技术在苹果氮素营养诊断中的实际应用提供理论依据。结果表明:全氮含量与原始光谱在715nm处具有最大负相关系数(r=?0.817),并且基于此波长所构建的对数关系估算模型明显优于线性模型;光谱反射率一阶微分值在723nm处具有最大正相关系数(r=0.87),并且基于此波长所构建的线性和非线性模型的拟合效果接近;对于所选取的3类高光谱特征变量,全氮含量除了与黄边位置及由红边位置和黄边面积所构建的比值植被指数和归一化植被指数的相关性较弱外,与其余变量均呈极显著相关,说明这些变量对苹果叶片全氮含量进行估算具有可行性。对所建立的各类方程进行检验,最终筛选确定在723nm处的光谱反射率一阶微分值所构建的指数模型作为苹果叶片全氮含量的预测模型最为理想。 相似文献
9.
10.
根据2011-2014年我国北方主要苹果产区7省(区) 17个市县的高酸苹果代表品种——澳洲青苹的取样资料,结合相应站点的气象资料,采用数理统计方法,研究了影响高酸苹果主要品质构成因子总酸、可溶性固形物、维生素C、出汁率的气象因子及关键时段,建立了数学关系式。结果表明,从影响要素上来看,气温、降水、日照时数和相对湿度是影响苹果品质最主要的气象因子;从影响时段上看,成熟前7、8、9月最为关键。在高酸苹果的4个品质构成因素中,总酸含量与7月日照时数、9月日照时数及7-9月气温日较差呈正相关,而与1月平均气温、7-9月空气相对湿度、4-9月降水量、7月水热系数及4-9月水热系数呈负相关;可溶性固形物含量与1月平均气温、9月空气相对湿度、5月降水量、9月降水量及9月水热系数呈正相关,而与8-9月日照时数、2月气温日较差及9月气温日较差呈负相关;维生素C含量与7月空气相对湿度、7月降水量、4月气温日较差、7月水热系数呈正相关,而与7月平均气温、9月平均气温、2月降水量及9月≥10℃有效积温呈负相关;出汁率与1月最高气温、4月日照时数及9月日照时数呈正相关,而与5月空气相对湿度、4-9月降水量、4月水热系数及4-9月水热系数呈负相关。研究结果可为高酸苹果的农业气象指标鉴定、气候区划及产业规划布局提供技术支撑。 相似文献