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1.
长时间序列NOAA-NDVI数据在冬小麦区域估产中的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
粮食产量数据对国家的宏观管理具有重要意义。对中国这个人口大国而言,粮食产量更加受到重视。在我国冬小麦主要生产基地黄淮海平原范围内选取了石家庄市、衡水市、邢台市进行了研究,利用近20年空间分辨率为8 km的月NOAA-AVHRR NDVI数据和同期冬小麦产量统计数据,以县为单位建立了冬小麦产量形成关键期内各月NDVI数据与产量的关系,同时也建立了产量形成关键期NDVI累积和数据与冬小麦产量的关系。由于NDVI值在0.2~0.8之间与植物覆盖度呈良好线性关系,因此选取该范围NDVI值来建立与产量的关系。并分别做了相应统计检验和实际模型运行精度验证,最后对各个NDVI与产量数据之间的关系做了精度比较分析。这对促进黄淮海平原冬小麦产量估计具有较重要的作用。同时,作者认为相对于分辨率较高但时间序列短的MODIS数据而言,低分辨率长时间序列的NOAA-AVHRR数据在大范围农作物估产中仍然是一种有益补充。  相似文献   
2.
MODIS的三个热红外波段29、31、32建立了三个辐射传输方程,这三个方程包含了5个未知数(大气平均作用温度、地表温度和三个波段的发射率)。用JPL提供的大约160种地物的波谱数据对MODIS三个波段(29/31/32)发射率之间的关系和用MODTRAN4对大气透过率和大气水汽含量之间关系进行模拟分析。分析结果表明地球物理参数之间存在着大量的潜在信息。由于潜在的信息难以严格地用数学表达式来描述,因此神经网络是非常适合被用来解这种病态反演问题。利用辐射传输模型(RM)和神经网络(NN)反演分析表明神经网络能够被用来精确地同时从MODIS数据中反演地表温度和发射率。地表温度的平均反演误差在0.4°C以下;波段29/31/32发射率平均反演误差都在0.008以下。  相似文献   
3.
摘 要 林西县是我国北方农牧交错带的组成部分,生态环境比较脆弱,生态治理任重道远。该文在分析 林西县自然条件和社会经济条件的基础上,进一步探讨了林西县生态环境治理和草地畜牧业发展中一些亟 待解决的关键技术问题,从生态-经济-社会协调发展的角度剖析了该县退耕还草工程生态治理的技术途 径与效果。实践证明,退耕还草,可有效地促进当地区域经济社会的发展,保障畜草平衡,有利于转变当 地畜牧业增长方式,增加农牧民经济收入。林西县的退耕还草工程生态治理,为我国北方农牧交错带生态 环境治理建设、种植业结构调整和草地畜牧业持续高效发展提供一个典型。  相似文献   
4.
基于AIEM和实地观测数据对GNSS-R反演土壤水分的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍了用GPS反射信号反演土壤水分的原理及反演研究的进展,并用改进的积分方程模型(AIEM)和实地观测数据对利用GPS反射信号反演土壤水分的方法进行了分析,分析结果表明,由于单个频率的雷达信号受地表粗糙度、角度和地表类型(裸地和植被类型)的影响比较大,很难提出一个实用的通用物理算法.利用美国2002年土壤水分实验(SMEX02)实测数据对上述的反演算法进行了分析,分析结果表明,采用经验统计算法对单个站点观测比较实用,平均相关系数达到0 85以上.整个分析表明,利用GPS前向散射信号与噪声之比反演土壤水分在单个站点能够取得比较高的精度.  相似文献   
5.
一个从ASTER数据中反演地表温度的劈窗算法   总被引:19,自引:0,他引:19  
根据EOS/Terra多传感器的特点,提出了一个适合于ASTER数据的劈窗算法,该算法包括两个必要的参数大气透过率和比辐射率。大气透过率是通过利用MODIS的3个近红外波段反演大气水汽含量并根据大气水汽含量与热红外波段的统计关系计算得到。由于MODIS和ASTER是在同一颗星上,这种大气透过率估计方法保证了地表温度反演过程中所需大气参数的同步获取。对于比辐射率则是通过分类和JPL提高的光谱库获得。最后用大气模拟校正法对算法进行了验证,在比辐射率已知的情况下,当使用大气模型模拟得到的大气透过率时,对Planck函数优化简化后的平均精度为0.56℃;当大气透过率是从大气水汽含量计算得到时,优化平均精度为0.58℃,表明该算法可行。  相似文献   
6.
提出了一种支持现代应用的主动实时数据库系统的触发器机制。介绍了触发器的概念、执行模型以及触发器条件及其评价,并且对于复杂条件的评价提出了一种基于状态自动机的路径选优法。  相似文献   
7.
根据日常维护中接触的一些案例,针对UPS故障方面进行了原理性分析,提出了正确使用和维护UPS的方法。  相似文献   
8.
粮食事关国计民生,粮食安全是国家安全的重要基础。在“双循环”新发展格局下,厘清粮食安全的现状及挑战、提出科学有效的粮食发展战略路径是支撑国家粮食安全并实现稳定发展的重要内容。本文基于国家宏观统计数据,分析了“双循环”背景下我国粮食安全的基本形势,辨识了粮食安全面临的挑战和风险;在开展“双循环”背景下国家粮食安全宏观研判的基础上,系统提出了国家粮食安全的思路与目标、战略路径、重大工程建议及对策建议。研究发现,当前我国粮食存在供需缺口大、对外依存度高、饲用蛋白进口量大等现象,同时面临国内饲用蛋白替代难、水土资源环境硬约束紧、农民种粮积极性不高、粮食安全体系抗风险能力不足等多项挑战。可通过加快部署粮食产能提升示范、新型蛋白资源替代、绿色低碳种养循环、国际粮食资源开发与利用、未来食物研发示范等系列重大工程,辅以建立粮食安全保障体系、适度扩大耕地面积、持续提高大豆油料产量、稳步恢复南方多熟制、持续推进北方轮作制等发展策略,助力国家粮食安全。  相似文献   
9.
利用AMSR-E被动微波数据反演地表温度的神经网络算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
结合对地观测卫星AQUA多传感器/多分辨率的特点,研究了利用AMSR-E被动微波数据反演地表温度的神经网络算法.MODIS地表温度(LST)产品被作为地表温度实测数据,对应的平均温度被用作对应AMSR-E像元的实际地表温度,从而克服由于AMSR-E像元尺度太大和云的影响而难以获得地表实测数据的难点.反演结果分析表明,利用神经网络能够精确地由AMSR-E数据反演地表温度.当使用5个频率10个通道反演时,反演精度最高,说明使用更多的通道能更好地消除土壤水分、粗糙度、大气和其它因素的影响.相对于MODIS温度产品,用此算法反演的平均误差约低于2K.  相似文献   
10.
提出了一种针对被动微波AMSR-E数据的土壤水分反演算法。用改进的积分方程模型(AIEM)模拟表明:在给定的粗糙度条件下,土壤水分和发射率之间有很好的线性关系;18.7GHz与10.7GHz的垂直极化(V)微波指数与土壤水分有很好的关系,而且部分消除了土壤粗糙度的影响,相关系数的平方(R-Square)是0.98。因此,建立标准化的微波指数与土壤水分之间的关系是可行的。算法敏感性分析表明,当有降雨时此算法比较敏感。相对于全国农业遥感地面监测东北网点县实测数据,算法平均误差大约是21.5%。此算法低估了土壤水分,用实测数据对反演结果做进一步修正后的误差为7.4%。用AMSR-E数据对2009年2月1日中国主要陆地表面进行了实际反演分析,结果表明反演结果符合实际土壤水分的分布情况,表明算法可行。  相似文献   
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