基于无人机高光谱棉田土壤含水量反演研究     

许将  徐凯磊  翟铄  藏宇晨 《中国煤炭地质》2023,(8):64-69

以兵团农六师共青团农场示范园棉田为研究区域,采集无人机高光谱数据、土壤含水量及棉花叶片光谱数据,分析土壤含水量与叶片光谱特征相关性,构建地面高光谱与无人机高光谱土壤含水量反演模型。基于两种数据源相同采样点光谱曲线特征对比分析结果,对无人机高光谱土壤含水量反演模型进行优化校正,实现地面研究成果与航天/空遥感数据结合,为无人机高光谱遥感技术在精准农业中的应用提供思路和方法。  相似文献   

基于成像高光谱数据的高低潮潮位线提取方法研究     

范学炜  高瑞萍  张汉德 《海洋科学进展》2006,24(4):561-567

以蓬莱西海岸西庄至栾家口岸段作为研究区,利用机载成像高光谱数据,对比航空垂直影像图和野外调查结果,通过分析砂质、黑泥砂质和黄泥砂质3种海岸类型的光谱特征,建立分类识别模型,完成了对3种海岸类型的分类处理,确定出湿滩和干滩范围,并进一步提取出高潮潮位线和低潮潮位线。  相似文献   

广西气象科技成果市场转化的现状与对策分析     

卢伟萍  林墨  韦春霞  杨宇红  丁美花  莫伟华 《气象研究与应用》2023,(3):119-122

结合国家、地方有关“科技成果转化”的政策以及中国气象局相关指导意见,分析广西气象部门气象科技成果转化流程在成果权属认定、中试平台、转化经纪人、激励政策落地等环节存在的不足及其原因,提出具体改进措施,为广西气象管理部门推进科研成果转化与提升效益提供依据和参考。  相似文献   

斑岩铜矿中钽铪的X-射线荧光光谱测定     

《黑龙江国土资源》2006,(7):43-43

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泥河湾盆地洞沟剖面的光谱光度时间序列     

韩志勇  李徐生 《海洋地质与第四纪地质》2006,26(4):73-79

泥河湾盆地东部的洞沟剖面出露一套以湖相为主的地层,其顶部覆盖了末次间冰期古土壤与末次冰期黄土。测量了该剖面的光谱光度和磁化率,结果显示,亮度(L*)随深度的变化趋势基本与色度a*、色度b*相反,即低亮度值对应高色度值。砂层的亮度值相对低,而质量磁化率高。亮度记录可以与洛川黄土剖面的磁化率记录对比,即亮度低值段可与磁化率高值段对比,这可能源于两者都受东亚季风的控制。对比后获得了30个时间控制点,在此基础上,建立了洞沟剖面测量参数的时间序列。谱分析表明,各参数的时间序列显示了主要的米兰科维奇周期,这显示泥河湾古湖沉积物对古气候的周期性变化敏感。  相似文献   

利用臭氧氧化发光光谱特征检测水质污染     

侯广利  刘岩  蒋慧略  高杨  徐珊珊  尤小华 《海洋技术学报》2006,25(2):117-120

利用不同的污染物质在被臭氧氧化时发光特性不同的原理检测水质污染。检测出来的发光光谱与不同污染源的特征光谱进行对比,辅助发光时序等特征,检测几种污染物的含量和确定污染源。对涉及的有关技术问题进行了探讨。  相似文献   

应用光谱扫描技术进行海上石油污染责任的判定   总被引：1，自引：1，他引：0       下载免费PDF全文

展卫红 《海洋开发与管理》2006,23(6):129-129

文章介绍了应用光谱扫描技术对被测油品进行鉴别的实验方法,操作简便、快速,所得谱图直观反应实验结果,可以为海洋环境管理提供很好的技术支持。  相似文献   

转基因微藻作为新型生物反应器的研究进展     

刘红涛  鲁照明  侯桂琴  李慎柯  王建民  薛乐勋 《海洋通报》2006,25(1):75-83

转基因微藻作为生物反应器生产生物活性物质已成为基因工程研究的热点之一。目前以转基因微藻作为生物反应器的技术并不十分成熟,然而许多科研人员及生物医药公司将微藻作为新型生物反应器生产有用的外源蛋白。本文对微藻生物反应器构建中的有效核转化方法的建立、转基因微藻中所用的启动子、筛选标记、稳定表达等问题进行了综述,同时介绍了目前转化成功的以及未来可能转化成功的有潜在应用价值的微藻。  相似文献   

采用PPI算法改进的一种数学形态学端元提取方法     

徐君  王彩玲  王丽 《测绘学报》2019,48(8):996-1003

自动形态学端元提取（automated morphological endmember extraction，AMEE）算法将结构元素内最纯像元与混合度最大的像元之间的光谱角距离定义为形态学离心率指数（morphological eccentricity index，MEI）来定量化地表示像元的纯净度。然而作为参考标准的混合度最大的像元在不同的结构元素内也是不同的，尤其是当结构元素内的纯净像元占大多数时，像元的均值光谱将更接近纯像元，此时像元的MEI越高，纯度反而越低。针对这一问题，本文提出一种像元纯度指数（pure pixel index，PPI）算法与AMEE算法相结合的端元提取算法PPI-AMEE。在结构元素内，利用PPI指数代替AMEE算法中的MEI指数来寻找最纯像元。变换结构元素时，只有最纯净的像元始终能够投影到随机生成的直线的两端，其PPI值会不断累计增大，而其他像元的PPI值则无法持续增大。累计记录每个像元的PPI值，直至满足迭代终止条件，最终形成一幅PPI图像，端元将在PPI值较大的像元中选取。PPI-AMEE算法只在相对较小的结构元素内运行PPI算法，然后再结合数学形态学中的膨胀操作对整幅图像进行处理，其同时兼顾了图像的光谱信息和空间信息。最后，采用模拟数据及美国内华达州Cuprite地区的机载可见光/红外成像光谱仪（airborne visible infrared imaging spectrometer，AVIRIS）高光谱数据对提出的PPI-AMEE算法进行试验验证。试验结果表明，PPI-AMEE算法的端元提取精度总体上优于AMEE算法和PPI算法。  相似文献   

利用植被光谱数据和Stacking算法识别油菜关键生长发育期     

陶言祺  彭漪  蒋琦  李玉翠  方圣辉  龚龑 《测绘地理信息》2019,44(5):20-23

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