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1.
耕地地块破碎区水稻遥感提取是作物监测研究的热点问题之一。以苏州市高新区为例,通过挖掘关键物候期水稻与下垫面水体光谱特征组合差异,基于分蘖期与齐穗期两景16 m分辨率的GF-1 WFV数据,构建归一化差值植被指数(NDVI)差值法、归一化水体指数和比值植被指数(NDWI-RVI)差值法提取水稻分布,并深入探究了水稻面积提取精度及空间重合度影响因素。结果显示:与非监督分类和监督分类方法相比,植被指数差值法水稻识别精度贡献率可提升30%以上,NDVI差值法提取水稻种植面积的精度、空间重合度、制图总体精度和Kappa系数分别为86.2%、66.1%、92.2%和0.72;NDWI-RVI差值法上述指标分别高达95.5%、78.4%、93.5%和0.846,实现了利用少量中高分辨率遥感影像精确提取耕地地块破碎区水稻分布的目的,可实际服务于太湖地区农业生产及相关决策支持。  相似文献   
2.
比较不同株型夏玉米在不同时期的反射光谱差异性,研究分析了红边位置(λred)、红边振幅(Dλred)、最小振幅(Dλmin)及Dλred/Dλmin与叶片全氮含量(LTN),叶绿素含量(Chl)及叶面积指数(LAI)间的相关性,并建立预测模型。结果表明,光谱差异随生育进程呈不同程度的规律性变化。在全生育期,用Dλred/Dλmin能更好地推算LTN,尤其在吐丝期,在开花前用Dλred也佳,在拔节期和喇叭口期用λred也有较高的精度。估算Chl时,在开花前用Dλred较可靠,在喇叭口期和抽雄期用λred也可考虑。估算LAI时,抽雄期后用Dλred推算有较高的可信度,在抽雄期用λred较好,在开花期和吐丝期用Dλred/Dλmin推算更为可靠。  相似文献   
3.
农作物品质遥感反演研究进展   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
当今农业生产管理迫切需要直接迅速的信息指导。随着科技水平的不断提高,通过利用不同遥感技术手段,实现实时监测农作物生长过程中的主要影响因子,使无损预测预报农作物品质成为可能。通过分析几种农作物的主要品质性状及形成影响因素,在归纳农作物品质监测常用光谱参量的基础上,从地面平台和航天航空平台两方面分别介绍近年来国内外主要研究进展,总结农作物品质遥感监测模型建立使用的主要算法,综合分析农作物品质遥感监测技术实现过程中存在的若干问题,同时提出相应的解决措施,并对遥感监测技术进行了展望。  相似文献   
4.
在模糊聚类分析的基础上,提出一种适用于多项空气污染物的汽车车内空气质量评价的分类与评价方法。选取8种不同的汽车,测试其车内空气质量相关数据作为统计指标,利用最大最小法建立相似矩阵,用闭包法做出聚类分析,并分析聚类结果。结果表明:该方法对评价汽车车内空气质量具有实用性和普适性。  相似文献   
5.
浅析遥感光谱特征参量的原理及基本方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
概述了导数光谱、红边参数、光谱吸收特征以及光谱反射特征等遥感光谱特征参量的原理及基本方法,总结和分析了这些参量在植被领域中的应用动态,提出了遥感技术存在的问题及其应用展望,遥感光谱特征参量能够为植被理化信息的提取提供强有力的工具。  相似文献   
6.
耕地地块破碎区水稻遥感提取是作物监测研究的热点问题之一。以苏州市高新区为例,通过挖掘关键物候期水稻与下垫面水体光谱特征组合差异,基于分蘖期与齐穗期两景16 m分辨率的GF-1 WFV数据,构建归一化差值植被指数(NDVI)差值法、归一化水体指数和比值植被指数(NDWI-RVI)差值法提取水稻分布,并深入探究了水稻面积提取精度及空间重合度影响因素。结果显示:与非监督分类和监督分类方法相比,植被指数差值法水稻识别精度贡献率可提升30%以上,NDVI差值法提取水稻种植面积的精度、空间重合度、制图总体精度和Kappa系数分别为86.2%、66.1%、92.2%和0.72;NDWI-RVI差值法上述指标分别高达95.5%、78.4%、93.5%和0.846,实现了利用少量中高分辨率遥感影像精确提取耕地地块破碎区水稻分布的目的,可实际服务于太湖地区农业生产及相关决策支持。  相似文献   
7.
比较不同株型夏玉米在不同时期的反射光谱差异性,研究分析了红边位置(λred)、红边振幅(Dλred)、最小振幅(Dλmin)及Dλred/Dλmin与叶片全氮含量(LTN),叶绿素含量(Chl)及叶面积指数(LAI)间的相关性,并建立预测模型。结果表明,光谱差异随生育进程呈不同程度的规律性变化。在全生育期,用Dλred/Dλmin能更好地推算LTN,尤其在吐丝期,在开花前用Dλred也佳,在拔节期和喇叭口期用λred也有较高的精度。估算Chl时,在开花前用Dλred较可靠,在喇叭口期和抽雄期用λred也可考虑。估算LAI时,抽雄期后用Dλred推算有较高的可信度,在抽雄期用λred较好,在开花期和吐丝期用Dλred/Dλmin推算更为可靠。  相似文献   
8.
基于GF-1影像的耕地地块破碎区水稻遥感提取   总被引:1,自引:0,他引:1  
耕地地块破碎区水稻遥感提取是作物监测研究的热点问题之一。以苏州市高新区为例,通过挖掘关键物候期水稻与下垫面水体光谱特征组合差异,基于分蘖期与齐穗期两景16 m分辨率的GF-1 WFV数据,构建归一化差值植被指数(NDVI)差值法、归一化水体指数和比值植被指数(NDWI-RVI)差值法提取水稻分布,并深入探究了水稻面积提取精度及空间重合度影响因素。结果显示:与非监督分类和监督分类方法相比,植被指数差值法水稻识别精度贡献率可提升30%以上,NDVI差值法提取水稻种植面积的精度、空间重合度、制图总体精度和Kappa系数分别为86.2%、66.1%、92.2%和0.72;NDWI-RVI差值法上述指标分别高达95.5%、78.4%、93.5%和0.846,实现了利用少量中高分辨率遥感影像精确提取耕地地块破碎区水稻分布的目的,可实际服务于太湖地区农业生产及相关决策支持。  相似文献   
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