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991.
992.
ABSTRACT Climate change is today one of the biggest issues for farmers. The increasing number of natural disasters and change of seasonal trends is making insurance companies more interested in new technologies that can somehow support them in quantifying and mapping risks. Remotely sensed data, with special focus on free ones, can certainly provide the most of information they need, making possible to better calibrate insurance fees in space and time. In this work, a prototype of service based on free remotely sensed data is proposed with the aim of supporting insurance companies’ strategies. The service is thought to calibrate annual insurance rates, longing for their reduction at such level that new customers could be attracted. The study moves from the entire Piemonte region (NW Italy), to specifically focus onto the Cuneo province (Southern Piemonte), which is mainly devoted to agriculture. MODIS MOD13Q1-v6 and Sentinel-2 L2A image time series were jointly used. NDVI maps from MODIS data were useful to describe the midterm phenological trends of main crops at regional level in the period 2000–2018; differently, Sentinel-2 data permitted to map local crop differences at field level in 2016 and 2017 years. With reference to MODIS data, the average phenological behavior of main crop classes in the area, obtained from the CORINE Land Cover map Level 3, was considered using a time series decomposition approach. Trend analyses showed that the most of the crop classes alternated three phases (about 7 years) suggesting that, presently, this is probably the time horizon to be considered to tune mid-term algorithms for risk estimates in the agricultural context. Crop classes trends were consequently split into three phases and each of them modeled by a first-order polynomial function used to update correspondent insurance risk rate. Sentinel-2 data were used to map phenological anomalies at field level for the 2016 and 2017 growing seasons; shifts from class average behavior were considered to locally and temporarily tune insurance premium around its average trend as described at the previous step. Synthesizing, one can say that this approach, integrating MODIS and Sentnel-2 data, makes possible to locally and temporarily calibrate premiums of indexed insurance policies by describing the average trends of crop performance (NDVI) at regional level by MODIS data and refining it at field and specific crop level by Sentinel-2 data. 相似文献
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以陕北某湿陷性黄土大厚度挖方地基工程为研究对象,采用PS-InSAR技术对2018-10—2019-11间获取的16景TerraSAR-X卫星影像进行处理,获取了湿陷性黄土挖方区回弹变形信息,总结了大厚度挖方区时序回弹变形特征。结果表明,由于上部土体应力卸载,在开挖区域存在地基土回弹变形现象,选取的高密度PS点变形信息较好地反映了研究区的真实变形情况,回弹变形范围与开挖边界吻合,另外挖方厚度越大,土体开挖引起的回弹变形越大;在开挖完成后的1年监测时间内,回弹区变形量随时间呈线性变化,在最大开挖厚度处,产生最大回弹量为29.3 mm;此外,PS-InSAR技术监测到的变形量与实地水准结果吻合性较好,表明该技术在黄土大厚度挖方区回弹变形监测中具有较好的应用效果。 相似文献
994.
995.
我国越来越重视农村的发展,目前各地都在积极开展农村不动产权籍调查工作,该工作时间紧迫,对数据精度要求较高。在农村不动产权籍调查中,本文针对传统外业全野外调绘所带来的低效率问题,提出了利用旋翼无人机载激光雷达进行调绘的方法,并且通过实例验证了该方法相较于传统测绘方式能够提高测绘的效率且测绘精度符合最终要求。 相似文献
996.
计算机图像处理可视化软件设计与实现 总被引:1,自引:1,他引:1
对数字图像实施处理的可视化表达,将使复杂,深奥的图像处理原理更容易理解,文中在详细分析数字图像处理有关理论,算法的基础上,设计了软件的总体框架,实现了多种图像处理功能,并辅以强大的联机帮助。 相似文献
997.
998.
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 总被引:1,自引:0,他引:1
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、... 相似文献
999.
1000.
通过ArcPAD Studio开发环境和VBScript开发工具以及VC++和ArcEngine 9.3,开发了适合全国第一次地理国情普查项目的外业调绘软件,解决了内外业作业数据不一致的情况,实现了两者一体化。通过Configuration和Layer两种开发方式,参考地理国情普查项目的相关规范,实现了地理要素覆盖数据及地理要素的采集、编辑,实现了样点照片及其相关属性的采集。本文还就数据预处理及采集后的数据后处理进行了阐述,使地理国情普查项目的外业调绘工作更加完整化、流程化。 相似文献