鄱阳湖流域季节性绿色覆被(作物)的NDVI指数变化特征分析

土地覆被的季节性变化特征可为全球变化模拟提供重要信息。本文利用包含植被一个完整生长周期的SPOT4-VEGETATION的NDVI影像,对鄱阳湖流域典型季节性绿色覆被(作物)的绿度值、峰值、谷值、年均ND-VI(NDVI-I)和NDVI年内极差(NDVI-MM)等特征值进行了提取。在此基础上,探讨了不同覆被(作物)类型的ND-VI指数年内季节变化以及NDVI时间曲线的波动与农作物生长发育阶段之间的响应规律。结果显示:以作物为主的季节性绿色覆被在作物生活期内绿度指数水平较高,在休闲期会大幅度降低;当作物处于抽穗期时,NDVI值达到作物生长期内的最大值;一年一熟、一年两熟、一年三熟作物的NDVI年内变化曲线分别呈单峰型、双峰型和三峰型波动;NDVI最小值和年均值基本上按"一年两熟或三熟作物大于一年一熟作物"的顺序变化。     

双频多极化SAR数据与多光谱数据融合的作物识别

本文以北京昌平为研究区域,针对农作物的分类特点,结合ASAR的VV极化、新型PALSAR的HH、HV极化以及TM的多光谱数据进行细化分类.首先,使用MIMICS模型对该地区主要农作物玉米和果林的后向散射特性进行了模拟分析,并跟SAR实际观测数据进行对比.在充分认识农作物后向散射的机制和数值大小关系的基础上,构建一种基于BP神经网络和正态模糊分布函数的模糊神经网络模型,结合双频多极化SAR数据和多光谱数据进行农作物类型的识别.研究结果表明:双频多极化SAR数据能够提供有利于作物类型识别的信息,并产生重要的可分离性,其结合多光谱数据进行作物类型识别是一种有效的途径,具有较大的优势.     

基于WOFOST模型与UAV数据的玉米生长后期地上生物量估算

地上生物量能够有效反映作物的生长状态,其信息的实时估算对产量预测和农田生产管理都有重要意义。作物生长模型因其详尽的生理生化基础和对生长过程数字化描述能力,成为生物量估算的理想模型。近年来,研究人员利用数据同化算法将时间序列遥感数据同化到作物生长模型中,实现了作物模型由基于气象站的点模拟到区域尺度面模拟的外推,使生物量模拟结果同时具备大范围和机理性两个方面的特点。这一模式下,时间序列的遥感数据质量将对生物量模拟精度产生直接影响,作物生长后期受到光谱饱和的影响,遥感数据的作物冠层信息获取能力会出现明显下降,因此有必要对该阶段遥感数据和作物模型的结合方式进行优化,提升生物量模拟精度。本文针对东北地区春玉米生物量遥感估算存在的问题,提出了利用WOFOST作物模型结合无人机（UAV）遥感数据实现作物生长后期生物量准确估算的新思路。新思路首先利用多光谱遥感数据获取WOFOST模型具备较高空间异质性的土壤速效养分参数以提升模型的空间信息模拟能力,使其能在一定程度上摆脱点尺度模拟的限制。同时,结合集合卡尔曼滤波算法将生长前期无人机（UAV）遥感数据同化到模型中,以缩短模型单独运行时间,减少模型运行过程中的参数误差累积,实现无遥感数据参与下的短期作物生长模拟,并输出生长后期相应的生物量模拟结果。最后,本文利用地面实测数据对新方法的生物量模拟精度进行了评价。结果表明,与全生育期数据同化相比,新方法的生物量估算精度有了明显的提升（全生育期同化：R² = 0.45,RMSE = 4254.30 kg/ha;新方法：R²= 0.86,RMSE = 2216.79 kg/ha）。     

黑河流域中游地区作物种植结构的遥感提取

及时、准确地获取农作物种植结构对区域水资源管理与作物产量估测等具有重要意义。随着对通过遥感手段获得作物种植结构的深入研究,如何优选遥感数据和分类器成为需要重点考虑的关键问题。针对黑河流域中游地区的作物分布与种植特点,提出一种基于多时相遥感影像与多分类器组合的作物种植结构提取方法。利用2018年18景16 m分辨率的GF-1 WFV影像,构建NDVI时间序列。根据NDVI时间序列表征的作物季相节律和物候变化规律特点,采用分层的策略,首先解译一级土地覆被类型,再解译二级土地覆被类型。一级土地覆被类型解译中,使用决策树分类方法先将NDVI特殊且易提取的水体进行解译,再使用面向对象分类方法通过分区将需借助NDVI纹理信息提取的建设用地进行解译,最后使用随机森林分类方法解译耕地、林地、草地、裸地和湿地。在对耕地的进一步分类中,使用决策树分类方法首先将具有特殊物候规律且易于区分的苜蓿类别解译出来,再将与其他类别物候差异较大的小麦解译,最后将物候相似的玉米、蔬菜及其他解译。黑河流域中游研究区内一级土地覆被分类总体精度为97.24%,卡帕系数为0.96;作物种植结构解译总体精度为86.58%,卡帕系数为0.80。此外,还分析了影响黑河流域中游研究区解译精度的4个因素：对土地覆被类别的定义、混合像元、影像分割时基础影像的选择以及分类方法的选择。通过对不同分类方法的比较发现,与仅使用最大似然分类方法、支持向量机分类方法或随机森林分类方法相比,本文提出方法的解译结果更好,解译精度更高。     

期刊博览

<正> 农田农情参数遥感监测进展及应用展望农情参数是指反映作物生长过程及其产生的状态指标,关键农情参数主要包括作物长势、单产、物候和旱情等,可用于指导农田的生产管理。遥感是关键农情参数获取的有效手段,然而目前农情参数的遥感监测大多停留在大尺度、宏观监测的层面上,由于缺乏共时空分辨率、高准确度、低成本的农田信息获取技术,业务化的农田尺度农情参数获取都受到了诸多因素的制约与限制。导致难以为农田生产管理提供及肘的信息支持,这已经影响到精准耕作的发展与应用。文章在总结目前长势、单产、物候和旱情等几个主要农情参数遥感监测研究进展的基础上,分析了这些技术在农田尺度应用的瓶颈,并从新数据源和农情参数监测新模型两个角度出发,对农田尺度农情参数的获取进行了展望。     

基于随机森林算法的高光谱遥感作物分类

随机森林算法是近年来发展起来的一种新型算法,具有速度快、精度高等优势,综合性能优异。本文运用随机森林算法和Hymap高光谱数对几种常见的作物进行了分类识别,并与支持向量机的分类结果进行了对比,综合讨论了随机森林算法的优势与不足。实验结果表明：当实际参与训练的样本数目接近时随机森林算法的分类精度和运算速度都优于支持向量。在提取足够样本的情况下,随机森林能在保证精度的条件下节约大量时间,在大面积的遥感分类中具有较大应用潜力。     

典型岩溶断陷盆地农作物生态需水研究——以蒙自地区为例

从合理调控生态用水角度出发,探讨典型岩溶断陷盆地区农作物生态需水问题。根据蒙自断陷盆地的岩溶地貌特征,分别选取位于盆地、坡面和高原面的大洼子、朵古、牛耳坡3个观测点,利用Penman-Monteith公式、作物系数（FAO推荐）及同期有效降雨量,估算3个观测点2018年的参考蒸散量、生态需水量以及不同作物生长所需的人工灌溉水量。结果表明:（1）大洼子、朵古及牛耳坡的参考蒸散量分别为1 346.10 mm、1 200.00 mm、1 064.30 mm,远大于同期降水量,均呈现出蒸发旺盛的特点,加大了作物对于水分的需求;同时三者的参考蒸散量表现出较为明显的时空差异,使得3个观测点的农业种植条件存在差异;（2）大洼子种植的水稻、小麦、花生、油菜、大豆、马铃薯、葡萄等作物的生态需水定额均远大于大洼子同期的有效降水,在大洼子种植的作物均需要大量人工浇灌才能正常生长,而农作物的种植与其种植条件匹配度不高;（3）朵古及牛耳坡种植的玉米、万寿菊的生态需水定额与同期有效降水之间的差值较小甚至完全满足,表明玉米、万寿菊在高原山区的种植是与当地种植条件相匹配的;而种植在朵古及牛耳坡的苹果、烤烟的生态需水定额与同期有效降水之间的差值较大,表明在高原山区大量种植苹果及烤烟对于人工浇灌要求较高;（4）研究区大部分农作物在生长发育阶段内所需的水分主要依靠人工灌溉,与本地降水分布规律匹配度不高,区内农业结构与种植模式有待调整。在岩溶断陷盆地内要种植耗水较少,对热量要求较高的作物,山区则需要发展具有生态保护和经济效益的作物,但种植的重点区域仍是盆地区。      

基于地统计学空间插值法的作物单产估算

针对第三次全国农业普查农产量抽样调查的样本调查方法改革后,现行的传统农作物单产抽样调查估算方法无法有效利用调查样本所包含的空间差异性来估算抽样设计中子总体的作物单产等问题,提出了一种基于地统计学的空间插值估算方法,对调查队取得的样本数据进行深度挖掘。以河南省辉县为研究区,以冬小麦单产为研究对象,进行实验和结果分析。结果表明,利用地统计学克里格插值法取得的村级冬小麦平均单产估算精度在90%以上的村达到研究区村总量的91%,且其中83%的村估算精度优于95%;估算精度在90%以下的所有村的冬小麦种植总面积仅占全县的2.26%,对全县产量的影响微乎其微。基于地统计学的空间插值法很好地分析和利用了样本属性中的冬小麦单产信息表现出的空间相关性和异质性,不仅能较高精度地估算出现行的传统农作物单产推算方法无法给出的抽样设计中子总体(全县各村)的单产信息,而且能较好地给出总体(全县)的单产信息。利用该方法得到的全县冬小麦平均单产估算精度达到97.75%,高于现行的传统农作物单产抽样调查估算精度,估算效果良好,方法可行性高,相对传统方法还可起到费省效宏的作用。     

尼泊尔巴迪亚国家公园缓冲区的人象冲突（英文）

亚洲象（Elephasmaximus）是尼泊尔特莱（Terai）低地保护区重要的大型动物之一,它们经常在保护区森林边界附近遇到人类及其生计支持活动。人象冲突一直是保护区附近人类居住区的主要问题之一,每年都会造成经济损失,甚至威胁人类的生命安全,这一问题阻碍了保护区的可持续管理。本研究的目的是分析巴迪亚国家公园缓冲区人象冲突的原因,并评估人们对这种大型动物的感知。为此,在巴迪亚国家公园缓冲区内的三个市镇进行了结构化问卷调查。此外,作为问卷调查的补充,还对关键知情人士进行了访谈。结果显示,93%的受访者在过去三年中曾遭遇大象的袭击。由于大象袭击,去年每个家庭平均损失了大约9690尼泊尔卢比。大象的攻击行为大多数发生在7月至9月,其次是10月至12月。这表明大象对作物的偏好是研究区大象发起攻击/袭击行为的主要原因。大象袭击的第二个重要原因是由于农田向森林的扩张而导致大象食物不足。90%的受访者对大象攻击的反应是驱赶它们（使用火或噪音）;51%的受访者接受人象共存,他们认为大象具有生物学和经济价值;然而,还有41%的人拒绝与大象共存,因为大象对当地居民及其生计构成了威胁。人象冲突已对保护区管理...