二向反射遥感中冬小麦植被组分和土壤特性的季相变化

在二向反射物理模型的反演研究中,李小文和Strahher等提出基于知识的反演,强调了地面知识积累对反演的重要性.根据在北京、山东禹城和河北栾城等地不同年份积累的不同品种冬小麦实测数据,按照二向反射理论模型及模型反演研究的要求,分析了冬小麦群体植被组分的几何结构、光学特性和土壤光学特性等参数的季相变化特征.具体内容包括(1)叶面积指数的季相变化;(2)叶、茎、穗面积在它们总面积中比例的季相变化;(3)叶倾角分布的季相变化;(4)叶茎穗光学特性的季相变化(5)土壤背景垂直向上反射率的季相变化,文中各项季相变化特征覆盖的冬小麦生育期长.这是一份比较系统和有较好代表性的结果.     

作物产量分析抽样和生长状况定量评定

通过广西柳州、浙江嘉兴、江苏徐州、陕西咸阳和辽宁锦州五个协作单位联合观测试验,对水稻、小麦、玉米产量分析的取样方法、数量、样本组成、二次抽样份数及生长状况评定因素和定量标准等方面进行研究,并提出了具体建议。     

关键时相长势—环境和景观特征对河北省县级尺度冬小麦单产估算精度影响分析

区域尺度上精准、快速的作物单产估算可以有效地为国家粮食安全相关政策的制定提供数据支撑。本文针对县级估产时相和特征类型选择问题,基于遥感、气象和统计等多源数据,通过不同时相和特征要素之间的组合分析来探索其对于县级尺度冬小麦单产估算的影响。特征要素主要考虑作物长势、环境(水分和光温条件)和农田景观3个类型;时相主要考虑由冬小麦生长过程NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)曲线特征提取的5个关键时段(P1—P5)。利用不同时相与类型特征的组合与统计单产构建随机森林回归模型,根据精度评价结果分析各组合的优劣。2014年—2017年的数据用来建模,2018年数据用来验证。对于单时相,P2、P3、P4的表现明显好于P1和P5;多时相的准确度明显优于单时相,其中P2、P4的组合效果最佳。对于不同类型的特征要素,作物长势特征参量对估产精度的影响最大,而水分影响和光温条件等环境因子的加入对估产准确性并没有明显提升,农田景观参数的加入能够有效提升估产的准确性。在最优组合的基础上,剔除冗余变量优选出5个重要的指标因子(PROP、NDVI＿P2、B2＿P2、...     

不同方法对冬小麦地块级估产的适用性研究

为了探究不同估产模型对冬小麦估产的精度和适用性,提高像元级和地块级冬小麦估产精度。利用机器学习方法支持向量机（SVM）模型、随机森林（RF）模型和深度学习方法长短期记忆（LSTM）模型,对冬小麦进行产量预估。结果表明：在像元级上,LSTM模型、RF模型估产精度高于SVM模型,LSTM模型不仅能够表征作物在生育期的生长变化,还能降低人为因素干扰,估产结果更加客观真实,而SVM模型、RF模型易受到特征共线性和过拟合的影响,因此SVM模型、RF模型更适用于区域性小范围估产。在地块级上,SVM模型、RF模型和LSTM模型地块级估产精度比像元级估产精度均有提高,且LSTM模型估产精度明显高于SVM模型和RF模型,因此LSTM模型更适用于地块级估产,且LSTM模型泛化能力强、普适性高,适用于大范围农作物估产。     

陇中黄土高原区旱地春小麦产量对干旱胁迫响应的模拟研究

为进一步探明陇中黄土高原区旱地春小麦产量形成对不同干旱胁迫的响应机制,依据甘肃省定西市安定区凤翔镇安家沟村2016—2018年大田控水试验数据以及定西市安定区1971—2018年气象数据,验证农业生产系统模拟(Agricultural production systems simulation,APSIM)模型模拟不同...     

内蒙古典型草原和草甸草原相对花粉产量重估

相对花粉产量（RPP）是利用地层花粉数据定量重建古植被的重要参数,但目前估算的不同地区同一植物类型的RPP多存在差异。为了解植被盖度计算方法对花粉产量的影响,本项研究利用卫星影像数字化重新计算了内蒙古锡林郭勒典型草原和乌拉盖草甸草原采样点周边100 m以外的植被数据,利用ERV模型重新估算了主要花粉类型的RPP,并运用景观重建算法（LRA）进行了检验。锡林郭勒典型草原ERV模型分析显示,ERV子模型1结合1/d距离加权法与植被-花粉数据拟合度最高,得到的相关花粉源范围（RSAP）为1470 m;以蒿属为参照种（RPP=1±0）,各科属RPP依次为藜科（0.53±0.03）、十字花科（0.17±0.01）、唐松草属（0.14±0.02）、菊科（0.09±0.01）、莎草科（0.08±0.006）、委陵菜属（0.07±0.01）、禾本科（0.050±0.003）。乌拉盖草甸草原ERV模型分析显示,ERV子模型1结合Prentice距离加权法与植被-花粉数据拟合度最高,得到的RSAP为770 m;以蒿属为参照种（RPP=1±0）,各科属RPP依次为藜科（5.85±0.58）、蓼科（5.27±0.37）、石竹科（5.15±0.47）、莎草科（4.16±0.13）、菊科（1.63±0.09）、百合科（0.49±0.08）、唇形科（0.38±0.06）、禾本科（0.200±0.004）。重估的RSAP和RPP均与首次估算时存在差异,表明植被盖度计算方法确实会影响RSAP和RPP。景观重建算法对RPP检验结果表明,卫星影像数字化估算的RPP重建的植被盖度与实际植被的相关性更高。

     

烟花易冷，地质长在

中周花炮的主要产地，最负盛名的就是密集于湘赣边境的萍浏醴地区。湖南的浏阳、醴陵和江西的萍乡市上栗县三地的花炮产量估计占全国的70％-80％左右。     

冬小麦区域遥感监测及识别中的方法研究

通过基于高时间分辨率的"环境一号"卫星数据的变化向量分析(CVA)冬小麦遥感识别方法,并以地理国情普查数据为调整单元对识别结果进行修正,达到提高冬小麦遥感识别精度的目的。结果表明,使用CVA方法可提高冬小麦遥感识别精度,以国情普查数据为调整单元可在一定程度上降低遥感影像配准误差影响,对其他农作物遥感识别具有一定的参考意义。     

应用条件植被温度指数预测县域尺度小麦单产

选取关中平原2008-2016年的条件植被温度指数（vegetation temperature condition index,VTCI）遥感干旱监测结果,基于最优的干旱影响评估方法确定冬小麦各生育时期干旱对其单产的影响权重,构建县域尺度加权VTCI与小麦单产间的一元线性回归模型,并结合求和自回归移动平均模型（autoregressive integrated moving average,ARIMA）对各县（区）的冬小麦单产进行估测及向前一、二、三旬的预测。结果表明,基于改进的层次分析法与熵值法的最优组合赋权法对冬小麦各生育时期的权重确定较合理,以拔节期（0.489）最大,抽穗-灌浆期（0.427）次之,返青期（0.035）与乳熟期（0.049）较小;加权VTCI与小麦单产之间的相关性显著,单产估测精度较高;向前一、二、三旬的单产预测精度均较高,且以向前一旬的预测精度最高,有76.9%的相对误差小于2.0%,71.6%的均方根误差小于75.0 kg/hm2。     

基于SOA的矿政一张图管理系统设计与实现

为解决当前矿政管理面临的核心数据掌控不足、信息获取手段不强、数据共享困难等问题,全面提升矿产资源开发监管水平,本文以矿业权数据库为核心,以矿政管理专业数据库为基础,集成接入矿山视频、产量数据和地下矿山三维模型数据,实现对矿山开采活动的一张图监管。