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海南是发展热带特色高效农业的黄金宝地,开展高时空分辨率耕地复种指数遥感监测与时空变化分析对海南农业生产管理具有重要意义。基于Sentinel-2数据,利用最大值合成法和Savitzky-Golay滤波对NDVI时间序列曲线作平滑重构,结合二次差分法计算2016—2020年海南耕地复种指数,分析海南省耕地复种指数的时空演变特征。结果表明:通过2020年地面调查数据验证,海南耕地复种指数提取总体精度达91.94%,Kappa系数为0.88。海南省耕地复种指数从2016年1.53提升到2020年1.66,提高了0.13。从2016年到2020年单季种植面积占比增加了6.10%,两季种植面积占比减少了2.65%,三季种植面积占比增加了5.10%,休耕或抛荒耕地面积占比减少了5.60%。海南省各市县耕地复种指数在1.28—1.96区间内,其中海口市、三亚市、东方市、临高县等地区耕地复种指数上升,而琼海市、万宁市、琼中县等地区耕地复种指数下降。研究结果可为海南农业部门合理调整休耕、开垦方案等政策,实施热带高效农业可持续发展战略提供数据和决策支撑。 相似文献
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针对基于精细尺度的长时序及区域地基气溶胶光学厚度趋势的分析较少,且在原因分析过程中较少考虑环保政策及措施的问题,利用北京地区近14年AERONET站点数据对北京气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)的类型和变化趋势进行研究,并分析了数据的完整性以及相关环保政策及措施对气溶胶的影响。结果表明:北京AOD月均值季节变化明显,最大值一般出现在夏季的6、7月份,最小值在秋冬季节;沙尘型气溶胶(desert dust aerosol,DD)、城市污染型气溶胶(urban industry aerosol,UI)、烟煤型气溶胶(bituminous coal aerosol,BC)分别为春、夏、冬季的主导型气溶胶,混合型气溶胶(mixed type aerosol,MT)在四季的占比相差不大;奥运会前后的环保工作、《大气污染防治行动计划》的颁布及削减散煤等环保政策和措施使北京气溶胶厚度明显下降,北京空气质量得到改善。 相似文献
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推动区域均衡协调与可持续发展是我国的重大战略之一,植被净初级生产力(NPP)对生态环境是否可持续发展起着重要作用。以“胡焕庸线”为界把我国分为东、西部,从像元尺度和县级行政单元研究分析我国NPP、人口以及人均NPP时空变化,尤其是东、西部的区域差异。结果表明:我国人口增长较快,从1982年的10.05亿增长到2017年的13.95亿,以“胡焕庸线”为界的西部占比由5.91%增长到6.42%;我国NPP整体呈现增长的趋势,总量由1982年的2.69 Pg C增长到2015年的3.24 Pg C,增长率为16.60 Tg C/a,其中东部增长率12.30 Tg C/a是西部(4.30 Tg C/a)的近3倍;西部人均NPP远大于东部与全国,1982、2000、2010、2017年西部与全国人均NPP持续处于下降的状态,但下降速率略有放缓,东部人均NPP则在2017年首次出现增长。据此可知我国整体生态环境处于恢复的状态,但不同区域之间差异较大,因此在相关政策制定方面应该充分考虑区域差异性,以实现我国生态环境的区域协调发展。 相似文献
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南方地区复杂条件下的耕地面积遥感提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对我国南方地区植被类型复杂、地形复杂和地块破碎等原因导致耕地信息提取精度较低问题,提出了一种面向对象和CART决策树结合的复杂条件下耕地面积提取方法。以广西南宁市隆安县与武鸣县地区为研究区,采用Sentinel-2A影像,结合数字高程数据(Digital Elevation Model,DEM)及归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)等多源数据,利用面向对象分割技术识别地块信息,然后以地块为单位采用CART(Classification And Regression Tree,CART)决策树分类法,依据不同地类的形状、光谱特征,提取研究区的耕地。结果表明:面向对象的CART决策树分类方法分类总体精度和Kappa系数分别为96.1%和0.94,相比较于未加入面向对象分割的CART决策树耕地信息提取总体精度提高Kappa系数提高0.54,面向对象的分割方法有利于减少复杂背景对耕地提取的影响。基于面向对象的CART决策树分类方法相比较于传统方法对研究区耕地信息的提取有较好的精确性,能够提高耕地信息的提取精度。 相似文献
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基于连续小波分析的植物理化参数反演中光谱分辨率影响分析 总被引:1,自引:0,他引:1
基于一套由PROSPECT模型模拟的包含叶绿素含量(Cab)、类胡萝卜素含量(Car)和叶片水含量(LWC)等重要植物生理生化参数及其光谱的数据,通过对光谱进行系列梯度的重采样和CWA分析,详细研究了光谱分辨率对植物生理生化参数反演的影响.结果表明:(1)采用CWA能够成功提取对Cab,Car和LWC等参数敏感的特征并建立具有较高精度的反演模型;(2)随着光谱分辨率的降低,敏感小波特征的数量、相关性以及反演精度总体均呈下降趋势,但下降的幅度、拐点均不相同,体现出分辨率对不同参数影响的差异性;(3)采用CWA反演建模时,不同植物生理生化参数对光谱分辨率敏感性差异较大,LWC敏感性较低,Cab次之,Car敏感性较高.根据这一结果,采用CWA反演Car,Cab和LWC时光谱数据在分辨率不低于8nm,32nm和64nm时能够得到较理想的结果.上述研究能够为实际中进行植被生理生化参数监测时的传感器选择提供依据. 相似文献