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3S一体化技术支持下的西南地区冬小麦估产——以安宁河谷四县为例 总被引:4,自引:2,他引:4
农作物遥感估产已经是广泛应用的技术 ,但由于西南地区复杂的地貌类型以及遥感信息源等因素的限制 ,农作物估产方面的研究起步较晚 ,因而研究山区的农作物遥感估产对西南地区有重要的理论价值和现实意义。安宁河谷为一南北走向的山间盆地 ,是四川省第二大粮食生产基地。本文运用遥感 (RemoteSensing)、地理信息系统 (GIS)和全球定位系统(GPS)———简称 3S ,采取全数字式判读方式提取冬小麦的播种面积 ,进行野外点、线采样 ,并利用数理统计方法 ,建立了该地区的冬小麦估产模型 相似文献
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基于RS与GIS的干旱区绿洲景观格局变化研究——以金塔绿洲为例 总被引:35,自引:17,他引:35
景观生态学是宏观生态研究的一个新领域。景观格局变化研究,是目前景观生态学的研究热点。利用遥感的手段获取试验区1990和2000年景观格局的基础数据,并利用GIS做分析的工具,计算出6个指标值,采用格网化的方法,将研究区域的景观斑块转化成5m×5m的格网,进行空间分析,计算得出了景观斑块的转移矩阵,为景观格局在空间上的变化分析打下基础。分析显示:①多样性、均匀性、优势度3个指标数值上有很大的相关性,只需考虑多样性;②绿洲景观格局的变化与水资源的变化密切相关;③绿洲有沙漠化的威胁;④城镇居民点用地扩展迅速,主要在未利用土地上发展,金塔绿洲内城镇居民区有城市化的趋势;⑤城镇居民点破碎化指标值未能真正体现其景观特性,当不考虑少数几个大的斑块时,能够得到较为理想的结果。 相似文献
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W. Andrew Marcus Carl J. Legleiter Richard J. Aspinall Joseph W. Boardman Robert L. Crabtree 《Geomorphology》2003,55(1-4):363
This article evaluates the potential of 1-m resolution, 128-band hyperspectral imagery for mapping in-stream habitats, depths, and woody debris in third- to fifth-order streams in the northern Yellowstone region. Maximum likelihood supervised classification using principal component images provided overall classification accuracies for in-stream habitats (glides, riffles, pools, and eddy drop zones) ranging from 69% for third-order streams to 86% for fifth-order streams. This scale dependency of classification accuracy was probably driven by the greater proportion of transitional boundary areas in the smaller streams. Multiple regressions of measured depths (y) versus principal component scores (x1, x2,…, xn) generated R2 values ranging from 67% for high-gradient riffles to 99% for glides in a fifth-order reach. R2 values were lower in third-order reaches, ranging from 28% for runs and glides to 94% for pools. The less accurate depth estimates obtained for smaller streams probably resulted from the relative increase in the number of mixed pixels, where a wide range of depths and surface turbulence occurred within a single pixel. Matched filter (MF) mapping of woody debris generated overall accuracies of 83% in the fifth-order Lamar River. Accuracy figures for the in-stream habitat and wood mapping may have been misleadingly low because the fine-resolution imagery captured fine-scale variations not mapped by field teams, which in turn generated false “misclassifications” when the image and field maps were compared.The use of high spatial resolution hyperspectral (HSRH) imagery for stream mapping is limited by the need for clear water to measure depth, by any tree cover obscuring the stream, and by the limited availability of airborne hyperspectral sensors. Nonetheless, the high accuracies achieved in northern Yellowstone streams indicate that HSRH imagery can be a powerful tool for watershed-wide mapping, monitoring, and modeling of streams. 相似文献
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1 INTRODUCTION Agricultural use of pesticides has been recognized as one of the important non-point pollution sources in the world, and the pesticide application to agricultural lands has led to large amounts of residues discharged into surface water through runoff (Leonard, 1990). There have been growing concerns about the fate and transport of pesticides in agricultural lands, due to the associated adverse impacts on water environment and human health (Agassi et al., 1995; Ng and Clegg… 相似文献
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