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不透水地表的分布与变化是城市发展过程的直观标志和重要指示因子,在城市生态功能、城市规划和可持续发展研究等方面发挥着重要作用。利用中国科学院空天信息创新研究院研发的1985~2020年长时序30m不透水面动态数据集(GISD30),结合GIS空间统计方法,研究分析了过去35 a上海市不透水面时空特征演化。结果表明:(1)35 a来,上海市不透水面面积从878.07 km2增长至2 849.90 km2,面积扩张到原来的3.25倍,随着1990年浦东新区的开发开放,上海城市化进程明显加快,1990~2010年上海市不透水面扩张最为显著,2010年以后不透水面扩张速度和扩张强度开始显著下降。(2)从区位分异特征来看,不透水面迅速扩张的行政区主要位于城市郊区,其中,浦东新区在各个研究时段的扩张速度均大于其他区划。(3)基于紧凑度和分形维数发现,中心城区不透水面空间分布结构趋于疏散,上海市整体不透水面边界复杂程度降低,城市空间形态更加规则。(4)“南北两翼”的上海城市扩张特点较为明显,南部郊区的高强度扩张带动了不透水面空间重心的持续南移,发展至2010... 相似文献
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黄淮海平原是我国重要的粮食基地,由于季风、气候等的影响,干旱频发,严重影响了粮食生产,实时监测黄淮海平原的干旱情况,对于合理制定农业政策、指导农业生产具有重要意义。基于MODIS反射率产品、温度产品和气象站点降雨数据等,采用改进归一化水指数(MNDWI)、植被健康指数(VHI)和标准化降水指数(SPI),对黄淮海平原2001~2012年干旱情况进行监测,分析其空间、季节、年际变化规律及其潜在原因,并根据结果确定3个指数的使用条件。结果发现:黄淮海平原燕山山麓和太行山山麓受西伯利亚冬季风的影响,同时由于春天植被覆盖少,水份蒸发较快,易发生春旱;农作物区在海拔25~100m之间比其他地区要干旱;12年间2003年干旱最弱。所采用遥感指数由于对水分温度敏感适用于实时监测,而气象指数SPI适用于长时间序列的干旱变化监测,亦可用于干旱预测。 相似文献
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基于TM影像的冬小麦苗期长势与植株氮素遥感监测研究 总被引:7,自引:0,他引:7
叶面积指数和叶片氮素含量是决定小麦群体长势的重要生理指标,也是制定栽培管理措施的必要依据。利用遥感监测小麦返青后的叶面积指数和叶片氮素含量,便于及时采取施肥、灌溉、中耕等调控措施,达到优质、高产稳产、高效的目的。本文使用TM影像数据与实地GPS定位相结合的方法,研究了冬小麦返青后叶面积指数及植株氮素含量的变化态势。结果表明:(1)TM影像的NDVI的地域性差异较大,且随纬度呈现极明显的线型负相关变化态势;(2)将用NDVI反演的LAI与实测的LAI进行比较,二者较为一致,其均方差根(RMSE)为0.111;(3)利用NDVI监测的小麦植株氮素含量与实地观测的植株氮素含量较为相近,二者的RMSE为0.085。总之,利用TM影像的NDVI可以快速、精确地监测返青期小麦的LAI和植株氮素营养状况。同时,本研究结果也可为冬小麦返青期的苗情诊断和管理决策提供及时、准确的信息支持。 相似文献
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基于人工神经网络理论,针对高光谱遥感中数据冗余问题,本文建立了基于遗传算法(GA)的广义回归神经网络(GRNN)模型,利用回归分析问题中参数筛选方法,对表征冬小麦叶片全氮的光谱参数进行了筛选,并和线性回归方法对比,线性回归方法的均方根误差(RMSEP):在冬小麦叶片氮含量为34.0g kg-1~62.5g kg-1预测范围内,逐步回归模型为14.4g kg-1,后向选择为11.8g kg-1,而广义回归神经网络为3.40g kg-1。说明神经网络方法所筛选到的光谱参数更能反映小麦叶片全氮含量,且神经网络模型预测精度高。 相似文献
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基于时序定量遥感的冬小麦长势监测与估产研究 总被引:1,自引:0,他引:1
遥感技术是高效、客观监测农作物生长状态的重要手段,对农业生产管理具有重要意义。以安徽龙亢农场为研究区,收集了中高分辨率多源卫星遥感数据并进行了定量化处理,构建了冬小麦叶绿素密度、叶面积指数的遥感反演模型,生产了长时序冬小麦植被参数卫星遥感产品。通过监测冬小麦叶绿素密度、叶面积指数的时序变化规律,分析了不同品种冬小麦的长势情况,发现高产量小麦在越冬期长势显著优于低产量小麦。在此基础上,构建了基于归一化植被指数(NDVI)的冬小麦估产模型,结果表明:利用小麦抽穗期和乳熟期的累计NDVI值可以实现产量的精确估算,据此绘制了龙亢农场2017年冬小麦产量遥感估算地图,产量分布与实际种植情况吻合良好。实现了基于时序卫星定量遥感数据的冬小麦长势监测和产量预测,为区域范围内农作物长势监测提供了一种有效途径。 相似文献