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201.
202.
203.
基于Hyperion影像的水稻冠层生化参量反演 总被引:5,自引:0,他引:5
采用小区实验与大田应用相结合的方法, 依据扬州实验小区地面实测拔节期、抽穗期及灌浆期的水稻叶片、冠层光谱及氮和叶绿素含量, 采用光谱吸收特征和植被指数分析方法, 得到估算水稻氮和叶绿素含量的最佳光谱特征参数; 结合覆盖江苏姜堰地区大田的Hyperion高光谱遥感影像, 建立反演水稻冠层氮和叶绿素含量的模型, 对研究区大田水稻冠层氮和叶绿素含量进行了反演及制图。结果表明: 经波深中心归一化方法分析, 发现以670nm为中心的光谱吸收特征面积与水稻氮含量呈显著相关性; 基于反转归一化光谱, 结合560nm和670nm两个波段, 建立的植被指数NDVI560_670能很好地反演水稻叶绿素含量。 相似文献
204.
世界高光谱遥感技术的发展只有20 多年的历程, 中国的高光谱遥感发展与国际基本同步, 在需求牵引和中国科学院、自然科学基金委员会的支持下, 特别是通过863 计划和国家攻关计划, 中国科学院遥感应用研究所(简称遥感所)与上海技术物理研究所等单位紧密协作, 相继研制了一系列高光谱遥感设备, 开展了大量的技术试验和应用基础研究, 不仅在国内结合国家需求取得了很好的应用效益, 而且开展了多项国际合作, 走向世界, 开创了以中国高光谱技术支持中国科学家与国外发达国家科学家合作研究的先河, 并进一步推动了高光谱遥感的发展。在长达20 多年的发展中, 遥感所高光谱遥感已成为中国的一个重要研究基地。本文从航空航天高光谱成像仪器的研制、应用技术及信息处理等方面, 回顾了遥感所高光谱遥感走过的历程及其对高光谱遥感发展的贡献。 相似文献
205.
通过揭示三维地面严密的高程有序性,揭示并定义了数字高程模型(DEM)生成中的高程序同构特性.在此基础上论证了DEM的高程序同构的必需条件--内插生成过程中与地面的拓扑对应和变换的"高处仍高,低处仍低"的数量特性,并据此论证了在DEM生成中三种主要内插方法的高程序同构特性. 相似文献
206.
高光谱影像纹理特征编码分形特征研究 总被引:3,自引:1,他引:2
提出了一种基于分形测度分析高光谱影像纹理的技术.根据高光谱影像纹理单元中相邻光谱矢量的相关关系构造方向性纹理特征,得到了一组纹理特征编码值,从纹理特征编码值本身、相同地物纹理特征编码自相似性和使用不同尺度测量纹理特征编码值构成的曲线所表现出来的幂指数关系三个方面,说明高光谱影像纹理特征编码曲线具有分形特征.设计了纹理特征编码曲线构建模型,采用纹理编码曲线的分形维值表征不同的纹理特征,达到区分和判别不同纹理的目的.试验表明,该方法对提取地物纹理特性具有可行性. 相似文献
207.
高铝玄武岩是美国Apollo和前苏联Luna任务采集的月球样品中极其特殊且具有重要意义的一类样品,对月幔的不均匀性分异和月球早期热演化活动具有重要的指示性意义.本文以地形和成因极其独特的月球冷海中小型撞击坑坑壁或者近端溅射物中新鲜裸露的岩石(岩石丰富>0.5%)为突破口,利用中心和临近像元之间的Al2O3含量和镁指数(Mg#)间的线性关系消除了月海-高地混合物影响,将实验室岩性分类标准应用于Lunar Prospector(LP)钍(Th)和Lunar Reconnaissance Orbiter(LRO)Diviner主要元素氧化物反演产品中,获得月球表面新鲜裸露的高铝玄武岩质(Al2O3>11 wt%)岩石位置信息.以此为基础,通过目视解译的方法识别了埋藏在冷海表面风化层以下的高铝玄武岩斑块(10个)和单元(1个).在LRO宽角(WAC)相机和数字地形图影像(LOLA GLD100)中对高铝玄武岩形态学地质特征统计表明,冷海中的高铝玄武岩总面积和体积为3694 km2 相似文献
208.
209.
为了评价生物固沙材料在不同水分和养分供应条件下的应用效果,对沙漠苔藓结皮和含凹凸棒石固沙材料的叶绿素和生长进行了研究。结果表明:人工培养苔藓结皮与固沙材料的最佳配比为1∶1,由接种在沙面上的生物固沙材料的叶绿素a含量、强度和厚度决定。凹凸棒石显著提高了接种生物固沙材料的强度、叶绿素a含量和厚度。3种养分供应方式和3种模拟干旱区的间歇供水方式均能显著提高人工生物型结皮的厚度和强度。50%的养分处理是最佳的养分供应方式。接种生物固沙材料在隔天供水条件下具有较高的厚度和强度。较短的供水和养分供应间歇有利于沙漠生物结皮的生存和繁殖。 相似文献
210.
古尔班通古特沙漠是中国第二大沙漠,也是中国固定和半固定沙丘主要分布区,固沙灌木种较多。冠幅不仅是反映固沙灌木可视化的重要参数,也是反映沙漠植被生长情况的重要变量。以3种沙丘(固定沙丘、半固定沙丘和流动沙丘)上主要固沙灌木为研究对象,利用12种基础模型、BP(Backpropagation Neural Network)神经网络和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)机器学习算法建立了基于固沙灌木株高和冠长率的冠幅预测模型,同时将两种机器学习算法拟合结果与基础模型进行比较,最终选出了适合研究区的冠幅预测模型。结果表明:(1)不同沙丘类型和不同灌木种类的最优冠幅预测模型不同,且固定沙丘和半固定沙丘模型优于流动沙丘。3种沙丘类型最优拟合为M2(Quadratic Model)模型;(2)白梭梭(Haloxylon persicum)在半固定沙丘和流动沙丘上拟合的最优模型分别为M2、M7(Gompertz),沙拐枣(Calligonum mongolicum)最优模型为M2,蛇麻黄(Ephedra distachya)和油蒿(Artemisia ordosica)在... 相似文献