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河南省夏玉米精细化农业气候区划研究 总被引：8，自引：1，他引：7
根据夏玉米对气象条件的要求,确定了河南省夏玉米的气候区划指标和相应等级。利用河南114个气象站点1971-2000年气候资料和台站地理信息,采用G IS技术对夏玉米不同生育期的温度、降水和日照等气候资源进行了网格推算。采用模糊数学方法,将全省划分为适宜种植区、次适宜种植区和不适宜种植区3个分区,并分别评述了各区域的特点,提出了建议。最后利用各县(市)夏玉米种植面积比例对本次区划结果进行了验证。 相似文献
63.
基于决策树的郑州市土地利用与覆盖分类研究 总被引：2，自引：1，他引：1
以Landsat-7 ETM 1-7多波段遥感影像为数据源,采用决策树分类方法对郑州市土地利用及植被覆盖现状进行分类研究.在分析遥感影像波段载波信息量及野外样本选择、室内对比试验的基础上,制定节点上的分类规则,形成土地利用及植被覆盖色斑图,分类精度达到94%.结果表明:决策树方法优于传统的统计学分类方法,对数据并不要求正态分布,并且可以处理来自于遥感数据中的噪音和丢失数据.决策树分类法有诸如分类准确、高效,分类标准明确,分类结构直观、精度易于控制、分类自动化程度高等优势. 相似文献
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利用1982—2000年的NOAA/AVHRR逐旬数据,采用最大变化斜率法、曲线拟合法等方法分析黄淮海地区植被生长季开始及结束时间,选取典型样带,制作基于逐像元的INDV(归一化植被指数) 变化图,研究1982—2000年植被生长季的变化规律及其对气候变化的响应。结果表明:黄淮海地区生长季开始的平均时间为3月下旬,结束时间为11月上旬。20年来研究区植被四季平均INDV呈上升趋势,春季增长尤为显著,且随着年代的推移,植被生长季有延长的趋势,生长季提前是黄淮海地区植被活动对气候变化响应的主要方式。 相似文献
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基于改进的地表温度-植被覆盖特征空间估算地表蒸散 总被引：1，自引：0，他引：1
地表温度-植被指数特征空间被广泛应用与地表蒸散估算和土壤湿度监测,而利用散点图直接拟合干边会造成很大的不确定性。本研究采用改进的地表温度-植被覆盖特征空间进行地表通量的计算。该方法是基于能量平衡公式进行干边定位,从而减少干边确定过程中的不确定性。我们选取的17天的MODIS数据以及相应气象数据进行地表蒸散计算,并采用郑州的LAS观测站验证显热通量计算值,估算结果均方根误差（RMSE）、偏差（Bias）和相关系数平方（R^2）分别为44.06Wm^-2、36.99Wm^-2和0.71。总体来讲,通过能量平衡公式确定的理论干边相比通过散点图拟合的实测干边更合理。 相似文献
67.
单时相极轨气象卫星资料监测干旱研究 总被引：1，自引：0，他引：1
用热惯量法遥感监测干旱时,需要12h内昼夜两次晴空星下点资料,而这在实际工作中一般不易碰到。针对热惯量法存在的时效性问题,探讨了用单时相遥感资料监测干旱的方法。采用单时相遥感资料监测干旱的方法,可以取得和表面热惯量法相近的监测精度。 相似文献
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智慧气象和精准农业结合下的现代农业气象工作意味着对包含遥感影像在内的大型农业和气象数据高时效性的分析与处理,机器学习技术是当代自然科学研究和技术发展的主流技术,亦是现代农业气象科研和业务发展的重要工具。该文系统论述了机器学习技术的主要方法及其在现代农业气象中的主要应用方向,比较了不同方法在农业气象不同领域应用的情况,侧重介绍了基于深度学习技术的成果和近年来的最新研究进展。传统浅层机器学习技术中,以支持向量机和人工神经网络应用最为广泛且效果最为理想。近年来,随机森林和梯度提升机等决策树集成方法普遍取得优于核方法的精度,深度学习技术则在某些任务中取得更优于集成学习的精度。未来,有待检验机器学习技术特别是深度学习技术在更多农业气象问题上的适用性和先进性,更好地迎接现代农业气象发展的新挑战与新机遇。 相似文献
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刚果(金)堪苏祁铜钴矿床位于东非大裂谷中段西侧NW向分支内,属于加丹加铜钴铀矿带一部分.该矿床具有2种成矿类型:一种是沉积岩型铜钴矿,以铜为主,伴生钴,铜矿早期受沉积型砂页岩地层的控制,钴矿赋存于韧脆性剪切构造带中,受后期构造的控制,剪切构造面理是钴矿的主要富集场所;另一种是后期伴随韧脆性剪切带生成的热液型钴铜矿,以钴的品位较高为特征.根据成矿地质条件及EH4物探解译成果分析,矿区深部及外围尚有该类型矿床的找矿潜力. 相似文献