Regional yield estimation for winter wheat with MODIS-NDVI data in Shandong, China

The significance of crop yield estimation is well known in agricultural management and policy development at regional and national levels. The primary objective of this study was to test the suitability of the method, depending on predicted crop production, to estimate crop yield with a MODIS-NDVI-based model on a regional scale. In this paper, MODIS-NDVI data, with a 250 m resolution, was used to estimate the winter wheat (Triticum aestivum L.) yield in one of the main winter-wheat-growing regions. Our study region is located in Jining, Shandong Province. In order to improve the quality of remote sensing data and the accuracy of yield prediction, especially to eliminate the cloud-contaminated data and abnormal data in the MODIS-NDVI series, the Savitzky–Golay filter was applied to smooth the 10-day NDVI data. The spatial accumulation of NDVI at the county level was used to test its relationship with winter wheat production in the study area. A linear regressive relationship between the spatial accumulation of NDVI and the production of winter wheat was established using a stepwise regression method. The average yield was derived from predicted production divided by the growing acreage of winter wheat on a county level. Finally, the results were validated by the ground survey data, and the errors were compared with the errors of agro-climate models. The results showed that the relative errors of the predicted yield using MODIS-NDVI are between −4.62% and 5.40% and that whole RMSE was 214.16 kg ha⁻¹ lower than the RMSE (233.35 kg ha⁻¹) of agro-climate models in this study region. A good predicted yield data of winter wheat could be got about 40 days ahead of harvest time, i.e. at the booting-heading stage of winter wheat. The method suggested in this paper was good for predicting regional winter wheat production and yield estimation.     

矿井涌水量混沌时间序列分析与预测

矿井地下水系统是个非线性系统,由于地下水系统的复杂性,很难完全确定影响矿井涌水量的因素,因此传统的矿井涌水预测表现出较大的局限性。而混沌时间序列分析能够利用单变量处理方法,分析矿井地下水系统中,由于多因素耦合作用所产生的矿井涌水量时间序列。通过对某矿区1985年9月至2005年2月矿井涌水量时间序列资料的分析,显示矿井涌水量时间序列具有混沌特征;通过对比预测值和实测值,表明预测精度高。因此,混沌时间序列分析方法用于矿井涌水量预测是可行的。     

RBF网络在地质样品非线性基体效应校正中的应用

基于RBF(Radial Basis Function)网络的正交最小平方算法,对攀枝花地质样品进行动态非线性基体效应校正.首先采用EDXRF仪器对样品进行测量,并对样品的荧光计数进行归一化,设计出自动分类模型和动态非线性数据基体效应校正模型的二级串联结构,用自组织神经网络(SOFM)进行分类,然后用RBF网络预测了未知样品元素Ti的百分含量.结果表明:对所预测样本的Ti的百分含量与化学分析相比的误差均小于0.5%.由此可见,用RBF方法可以有效地对地质样品进行非线性基体效应校正,能够达到工矿生产的要求.     

沿空掘巷合理煤柱宽度综合分析与确定

在总结分析经验法、理论计算法、数值模拟法、现场实测等确定煤柱宽度方法优缺点的基础上,提出了采用现场实测和数值模拟相结合的方法来确定保留煤柱宽度。根据石炭井二矿生产实际,分别对巷道开挖前后,不同煤柱宽度下围岩应力、变形进行了模拟,同时利用21053工作面异型煤柱的有利条件,对不同煤柱宽度下巷道围岩变形、支护结构受力等进行了实测。经过对监测数据的分析,得出了巷道围岩变形、支护结构受力与煤柱宽度之间的关系,结合数值模拟结果,确定了石炭井二矿煤柱宽度。     

玉米冠层FPAR的高光谱遥感估算研-基于PCA方法及近、短波红外波段

光合有效辐射分量(Fraction of Photosynthetically Active Radiation,FPAR)是进行生态系统功能和全球变化研究的重要参数,准确估算FPAR具有重要意义。通过对野外实测玉米高光谱数据和光合有效辐射数据的分析,探讨了主成分分析方法在高光谱信息提取及估算玉米冠层FPAR参数方面的可行性,在此基础上,结合植被指数验证FPAR估算效果,分析近红外及短波红外高光谱数据在FPAR估算方面的应用潜力。     

ASTER多光谱波段与SPOT全色波段融合方法研究

遥感图像融合可以发挥多源遥感数据的优势。但由于不同传感器的遥感数据有着不同的特征,不同数据所采用的融合方法也应不同。文章探讨了ASTER多光谱波段与SPOT全色波段数据融合的方法,通过对PCA融合、IHS融合和基于小波的IHS融合方法的对比研究,得出基于小波的IHS融合法在提高空间分辨率的同时较好地保持了地物的多光谱信息。     

GIS空间关联规则挖掘研究

提取不同对象或现象间相互联系的空间规律,发现、解释或预测空间现象或事件,是GIS空间关联规则挖掘价值的体现。通过对目前的空间关联规则挖掘理论和实例的研究,分析了挖掘过程涉及到的基本问题：挖掘实施的基本步骤、开发路线、挖掘有效性的保证,挖掘方法及优化策略等,得到了实用的挖掘的一般方法,也对挖掘的应用实例进行了分析,展望了应用前景。     

GPS应用于高空施工机械安全监控

结合小湾水电站建设施工情况,利用实地采集的GPS定位数据,探讨使用GPS实时动态定位技术构建高空施工机械安全监控系统的实现原理和可行性,同时介绍构成系统的各个模块及其功能,给出有效地实施高空施工机械安全运行监控的实用方法。