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1.
以在农作物遥感估产中的应用为例,介绍了运用GVG(GIS&VIDEO&GPS)野外采样系统,检验遥感图像解译精度的方法.即在遥感影像解译过程中,利用GVG系统实地采样图像数据实时检验不确定图斑解译的结果;在遥感影像解译完成后,利用GVG采样统计结果其缓冲区(Buffer)抽样方式检验遥感图像解译精度.在武汉市新洲估产样区进行的试验表明,该方法简便易行,为提高与检验遥感图像解译精度提供了新的方法和思路.  相似文献   
2.
提出新的作物冠层叶片氮含量(LNC)高光谱遥感监测方法,以对氮素要求较高的大麦LNC监测为例,利用田间实测数据,从可见光-近红外区域的高光谱反射曲线中提取包含丰富多波段信息的斜率、夹角等新型特征参数,应用组合预测领域中的权重最优组合原理及其算法,实现对作物LNC的高光谱监测.研究表明,提出的高光谱反射曲线斜率和夹角等新型特征参数与作物LNC显著相关,并具有较好的定量响应关系,其中关键斜率参数(Kre/Kpb)和Kpb以及夹角参数(Aδ/Aα)和(Aδ/Aθ)较好地描述了LNC的动态变化; 而权重最优组合分析则表明(Kre/Kpb)和Knir1两个参数的组合最能响应LNC的光谱信息,有助于增强监测的稳定性并提高估测的精度.  相似文献   
3.
改革开放30多年来,中国城镇化快速推进。"十二五"规划把城镇化发展战略放在经济结构战略性调整的重要位置上,加快城镇化对我国经济结构的调整和小康社会的全面建成有重大意义。在新的形式和背景下,对我国城镇化的现状作出基本的判断,结合我国的基本国情,分析推进城镇化所面临的难题,提出相应的推进城镇化的对策。  相似文献   
4.
基于多时相NDVI及特征波段的作物分类研究   总被引:6,自引:1,他引:5  
时相和光谱特征信息在农作物种植分类提取方面具有十分重要的应用价值。以黑龙江大型农场--友谊农场为研究区域,利用4景不同时相的TM和SPOT卫星遥感影像,提取相应时相的NDVI时间谱图像数据作为新波段信息,在分析地物目标在相应影像各波段上光谱和时间特征的基础上,设计了决策树分类算法,通过对待分类影像进行系列阈值分割和掩膜处理,成功提取黑龙江友谊农场的大豆、玉米和水稻的种植信息,分类总体精度达到98.67%。  相似文献   
5.
张东彦  戴震  徐新刚  杨贵军  孟炀  冯海宽  洪琪  姜飞 《红外与激光工程》2021,50(5):20200318-1-20200318-11
快速、准确地掌握作物空间分布,估算不同作物种植面积及范围,这对制定宏观农业政策并指导农民进行农业生产具有重要意义。以我国内蒙古自治区扎赉特旗现代农业示范园区为研究区域,基于2019年5月至10月共9景多时相Sentinel-2卫星遥感影像,通过计算并分析不同作物归一化差值植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、增强型植被指数(EVI)等多种典型植被指数和近红外波段Ref(NIR)的时序变化特征,采用随机森林(Random Forest, RF)、决策树(Decision Tree, DT)、支持向量机(Support Vector Machine, SVM)和最大似然法(Maximum Likelihood, ML)4种分类方法对研究区多种作物进行分类识别,成功提取园区内主要作物(水稻、玉米、甜叶菊、旱稻和大豆等)空间分布情况。将RF结果与DT、SVM和ML分类结果对比,结果显示,RF总体分类精度最高,达到95.8%,Kappa系数为0.944;DT、SVM和ML分类精度分别为92.2%、91.6%和86.5%。上述研究结果表明,多时相Sentinel-2遥感影像经过光谱指数时序变化特征提取后,利用随机森林算法进行作物分类可得到精度较高的结果,这为精细指导规模化园区农业生产提供了有效的技术支持。  相似文献   
6.
应用高分辨率遥感影像提取作物种植面积   总被引:10,自引:0,他引:10  
利用中低分辨率遥感影像提取作物分类种植面积的精度,往往难以满足农业遥感估产的需要。随着新型传感器的不断出现,应用高分辨率遥感影像高精度地提取作物分类面积日益成为发展趋势。由于高分辨率遥感影像提供的地物纹理、色调与形状等信息更加丰富,当前基于对象的地物识别分类方法仍不成熟,处理操作中人为干预过多,而且较为复杂,因此尝试以地面调查信息为辅助参量,采用常规基于像元的最大似然法监督分类方法,依据多尺度遥感影像信息提取的原理,分阶段地逐步提取作物种植面积,以此为农业遥感估产服务。  相似文献   
7.
农作物单产预测系统的设计与实现   总被引:4,自引:0,他引:4  
实时准确的农作物单产预测数据是粮食产量监测信息的重要组成部分。该文介绍了以大型Oracle数据库为数据管理支持平台的农作物单产预测系统。该系统采用客户端/服务器(C/S)的系统架构模式,使用面向矩阵的程序语言IDL。将使用不同类型数据的多个作物单产预测模型集成在一起,具有预测模型的可视化显示、相关批处理运算、结果的GIS空间查询等功能,可实现全国省级行政区域的主要粮食农作物的单产预测,为相关农业和粮食管理部门提供及时的决策支持信息。  相似文献   
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