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地理信息系统(GIS)与农业结构调整 总被引:1,自引:0,他引:1
文中简要介绍了地理信息系统(GIS)的基本概念和现今农业结构战略性调整的具体内涵,介绍了地理信息系统应用于农业气候区划工作的背景和制作专题农业气候区划的步骤,同时对"3S"集成技术进行了简单的综述。 相似文献
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地理信息系统是3S技术之一,融合计算机图形和数据库于一体,用来存储和处理空间信息的高新技术.通过分析气象数据的特点以及其应用特点、分析地理信息系统的发展现状,提出地理信息系统与气象的融合应用的构想. 相似文献
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运用地理信息系统技术实现农业气候区划 总被引:3,自引:0,他引:3
阐述了全国第三次农业气候区划的必要性,介绍了地理信息系统技术,及地理信息系统在全国第三次农业气候区划(试点)工作中的应用及实现。 相似文献
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地理信息系统与气象的融合应用 总被引:3,自引:1,他引:3
地理信息系统是3S技术之一,融合计算机图形和数据库于一体,用来存储和处理空间信息的高新技术。通过分析气象数据的特点以及其应用特点、分析地理信息系统的发展现状,提出地理信息系统与气象的融合应用的构想。 相似文献
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山东省气象卫星遥感地理信息系统的建设和应用 总被引:1,自引:1,他引:1
介绍了Maptitude地理信息系统平台的功能特点,利用Maptitude软件建立地理信息系统的方法和步骤等,并介绍了在Maptitude软件平台支持下,所建立的山东省极轨气象卫星地理信息系统的主要内容以及在干旱遥感监测旱情面积计算中的应用情况。 相似文献
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介绍了卫星遥感和地理信息系统的基础知识 ,指出在气候资源利用中它们具有广泛的应用前景。卫星遥感与地理信息系统相结合 ,可以及时而迅速地掌握、了解气候资源变化的情况 ,并对未来的演变作出预测、预报 ,为地方各级政府和部门提供可比较的多种决策方案 ,作出最佳决策。 相似文献
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介绍利用地理信息系统作二次开发,建立一定区域内防洪地理信息系统从而实现防洪要素的空间属性和数据属性相结合,使决策者快速直观地在矢量地图上获得可视化的数据及其分析统计等信息. 相似文献
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论RS,GPS,GIS技术与农业可持续发展 总被引:2,自引:0,他引:2
王秀珍 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》1999,22(5):34-37
介绍了农业可持续发展的内涵,分析了遥感(RS)、空间定位技术(GPS)和地理信息系统(GIS)在农业资源调查、农业生产环境条件、农业估产和农业灾害等宏观监测预测等农业可持续发展核心问题中的应用。认为适感、空间定位技术和地理信息系统及其集成技术的应用是农业可持续发展研究的技术基础之一,在农业可持续发展中起着重要的作用。 相似文献
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水稻是中国的主要粮食作物,及时获取水稻种植面积和空间分布信息对指导水稻生产、调整区域供需平衡等具有重要的意义。以江苏省为例,利用2009—2011年连续三年的MODIS 8 d合成地表反射率数据(MODIS09A1),计算了归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)和陆表水指数(land surface water index,LSWI)。结合水稻在不同生长发育期EVI的时间序列变化特征,确定了水稻面积提取的关键生育期。根据水稻移栽期稻田土壤含水量高的特征,利用NDVI、EVI和LSWI三种指数构建判别条件,确定可能种植水稻的区域。利用线性光谱混合像元分解模型对包含水稻的混合像元进行分解,得到江苏省三年水稻种植空间分布。最后,选取研究区内的水稻典型样区,利用与MODIS同时期的较高分辨率的环境小卫星HJ-1 CCD(30 m)数据提取水稻种植面积和空间分布,以此作为参考数据进行精度验证,同时利用统计部门的江苏省水稻种植面积统计数据对江苏省水稻面积进行验证,两种方法验证后表明误差均在10%以内。研究表明,采用MODIS09A1数据结合线性光谱混合模型可以更高精度地提取大范围的水稻种植面积。 相似文献
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以苏、皖、赣三省为研究区域,采用FastICA算法从MODIS数据中提取2010年水稻种植面积,并验证该算法在混合像元分解中的有效性。在对2010年46景8 d合成地表反射率产品数据进行预处理的基础上,结合MODIS土地利用产品和平滑滤波算法,构建耕地类型像元的ILSW和INDV时相变化曲线。依据ILSW和INDV曲线在水稻移栽期前后的变化规律,并根据由各地区水稻INDV时相曲线计算得到水稻相似性指数,从MODIS影像中提取水稻像元。采用FastICA算法对潜在水稻像元水稻生长期内的INDV时相曲线进行分解,计算每个像元的水稻丰度,绘制水稻丰度图,获取研究区各省水稻分布和种植面积。利用统计年鉴数据和样方资料对FastICA算法提取的水稻面积进行了验证。结果显示:采用水稻相似性曲线有利于提高稻田识别效率,所获取的水稻分布与实际情况吻合;FastICA算法能够分解不同地区水稻INDV时相曲线;与统计资料比较,江苏、安徽、江西三省水稻面积的提取精度分别为86.4%、87.9%、51.5%。江西水稻面积提取误差主要出现在地形起伏较大的山区。 相似文献
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基于1980-2016年全国稻纵卷叶螟逐年发生面积、产量损失资料、逐月74项大气环流特征量以及南方15省(区、市)地面气象资料,采用因子膨化处理技术、Pearson遥相关分析法和逐步回归分析法,筛选对中国稻纵卷叶螟发生面积率有显著影响的大气环流因子,构建中国稻纵卷叶螟发生面积率的多时相动态大气环流预测模型,探讨大气环流对中国稻纵卷叶螟发生的可能影响机制。结果表明:46项大气环流因子与稻纵卷叶螟发生关系密切,副热带高压类、极涡类环流因子是中国稻纵卷叶螟发生面积率的主导影响因子。建立的中国稻纵卷叶螟发生面积率年前、年后3-10月的月动态预测模型历史拟合较好,对2015年、2016年1月初及3-10月各月初外延预报两年平均准确率分别达86.6%,90.5%,91.8%,93.4%,93.4%,94.0%,94.0%,94.3%,95.4%。关键环流特征因子、当年气候年型和稻区5-9月气象条件对中国稻纵卷叶螟的发生程度具有较好的指示效应,稻纵卷叶螟发生面积率较大的年份主要出现在干暖年和湿暖年;干冷年型常导致稻纵卷叶螟发生面积率偏小。 相似文献
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概述了水稻种植面积监测遥感数据源的应用变化、特征指数和时相选取以及遥感分类方法的发展,分析了MODIS影像在水稻种植面积遥感提取技术方面的研究进展及发展方向。结果表明:MODIS具有高光谱、高时间分辨率和多时相等特点,在大尺度上提取水稻种植面积上,可提高作物识别和监测的精确度与工作效率,节约成本,有着其他遥感数据无法相比的优势,应用MODIS数据提取水稻种植面积,取得了较好的效果。水稻遥感的最佳时相可以选择移栽期和孕穗期,利用对水体和植被较为敏感的波段或植被指数(如NDVI、LSWI和EVI)进行水稻识别,并提取种植面积。传统的遥感图像分类方法如监督分类和非监督分类,算法成熟、操作简单,是目前应用较多的方法。近年来发展起来的分类新方法,如决策树分类法、专家系统分类法、神经网络分类法,支持向量机法等,能够更准确地提取目标地物,对图像分类有不同程度的改进,在实际应用中通常和传统分类方法结合起来使用;多时相分析法与高时间、高分辨率多光谱影像的结合可以获取较高精度的作物种植面积数据,与传统分类方法相比有较大提高。利用MODIS对单一的或大面积的水稻种植面积提取效果较好,但对于地块破碎的种植面积估算尚难达到满意的结果,添加其他的辅佐数据如高程、坡度等,并结合MODIS数据的多时相特点分类等方法,可提高遥感影像分类的精度。 相似文献
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GIS支持下的浙江省水稻种植面积遥感估算综合自然区划 总被引:6,自引:0,他引:6
通过对浙江省境内的地形地貌,水稻种植比重,区域农业气候,植被状况等因素进行综合分析,建立了水稻种植面积遥感估算综合自然区划的多层次决策结构模型及其数量关系,并利用地理信息系统的空间分析能力,实现了浙江省水稻种植面积遥感估算的综合自然区划。 相似文献
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为了建立南方双季稻低温灾害综合预测预警技术体系, 基于南方双季稻种植区1961—2010年708个气象站的逐日气象资料、水稻生育期资料和低温灾害发生的气象行业标准,采用Fisher判别分析法、因子膨化法、相关性分析法,利用SPSS软件构建早稻春季低温灾害高风险区 (Ⅰ区) 未来10 d、晚稻寒露风高风险区 (Ⅰ区)、主灾区 (Ⅱ区) 未来5 d的低温灾害发生等级逐日滚动预警模型。其中,1961—2009年资料用于模型构建和回代检验,2010年资料用于模型的外延预测。结果表明:早稻、晚粳稻、晚籼稻Ⅰ区平均外延预测基本一致准确率分别达到90.5%,74.2%,80.3%,晚粳稻、晚籼稻Ⅱ区平均外延预测基本一致准确率分别为89.4%和80.3%。构建的南方双季稻低温灾害逐日滚动预警模型的外延预测基本一致准确率多超过80%,等级预测检验误差总体上在1个等级以内,模型评价效果较好。 相似文献
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雨洗花灾害是江西省早稻的主要农业气象灾害之一。基于1981-2017年江西省早稻种植区81个气象站逐日降水量资料和14个水稻观测站发育期和产量资料,利用旋转经验正交函数分解(REOF)等方法,探讨江西省早稻雨洗花灾害的时空变化和分区特征并得到典型场。结果表明:江西省早稻雨洗花灾害发生频率总体呈东北高、西南低,赣北南部高、两侧低的分布特征,高值区位于萍乡北部、宜春南部、新余、南昌、抚州北部至赣东北地区,发生频率在60%以上,低值区位于赣州和吉安西南部,发生频率低于40%。轻度雨洗花灾害持续影响江西省大部分地区,且自1992年以来呈现发生频率增加、影响范围扩大的趋势;重度灾害主要发生在赣东北,经历了两个活跃期和两个低发期。根据REOF分析结果,可将江西省早稻雨洗花灾害划分为赣北南部、赣中、赣东北、赣南和赣北北部5个区域。赣东北为重度雨洗花灾害高风险区,赣北南部为轻度雨洗花灾害高风险区,赣中、赣北北部为轻度雨洗花灾害次高风险区,赣南为雨洗花灾害低风险区。 相似文献
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高分一号卫星(GF-1)是中国高分辨率对地观测系统中的重要成员之一,可以提供高空间分辨率的对地观测信息。本文以合肥市为研究范围,根据物候历选择2017年5月下旬和8月上旬的两个时相GF-1影像为研究资料,利用增强型植被指数(EVI)为监测判别指标,并以一季稻成熟期的蓝移现象作为辅助判别条件,构建了种植面积遥感估算模型。结果表明:通过对比验证模型,发现用统计调查数据来验证遥感估算结果的精度为93.2%,用混淆矩阵法来验证的精度和Kappa系数分别为83.7%和0.84。验证精度表明本文构建的遥感估算模型是合理可行的,为安徽省及合肥地区一季稻信息提取和估算提供参考。 相似文献