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结合变异系数法和机器学习模型的棉花长势监测
1
作者 杨思佳 王仁军 +4 位作者 郑江华 赵鹏玉 韩万强 毛旭芮 范宏 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第7期111-116,共6页
为了更加准确地获取棉花关键物候期的长势信息,本文首先通过棉花制图指数提取棉花种植区域;然后利用变异系数法将反映棉花长势的株高、SPAD值、叶片湿重、叶片干重与叶面积5种指标构建为一个综合长势指标,即棉花长势指数(FBCGI);最后选... 为了更加准确地获取棉花关键物候期的长势信息,本文首先通过棉花制图指数提取棉花种植区域;然后利用变异系数法将反映棉花长势的株高、SPAD值、叶片湿重、叶片干重与叶面积5种指标构建为一个综合长势指标,即棉花长势指数(FBCGI);最后选取最优特征变量,结合随机森林模型构建棉花长势反演模型。结果表明:①棉花总体分类精度达到81.65%;②与5种单一长势指标相比,构建的FBCGI与植被指数的相关性更高;③基于最优特征变量和随机森林模型构建的棉花长势监测模型,在建模集和验证集中的R 2和RMSE分别为0.74、0.07和0.51、0.10。研究结果可为棉花长势监测提供重要参考。 展开更多
关键词 棉花 棉花制图指数 综合长势监测 遥感
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基于合成孔径雷达数据的农作物长势监测研究进展 被引量：1
2
作者 洪玉娇 张硕 李俐 《智慧农业（中英文）》 CSCD 2024年第1期46-62,共17页
[目的/意义]农作物长势监测能及时提供农作物的生长状态信息,对于加强中国作物生产管理、确保国家粮食安全具有重要的意义。卫星遥感技术的发展为大面积的作物长势监测提供了契机。然而,在雨热同期的作物生长旺季,光学遥感数据的获取经... [目的/意义]农作物长势监测能及时提供农作物的生长状态信息,对于加强中国作物生产管理、确保国家粮食安全具有重要的意义。卫星遥感技术的发展为大面积的作物长势监测提供了契机。然而,在雨热同期的作物生长旺季,光学遥感数据的获取经常受到天气的限制。因此,近年微波雷达遥感技术受到了广泛重视。[进展]梳理了利用合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)数据进行农作物长势监测的国内外研究现状,从农作物长势SAR遥感监测指标、农作物长势SAR遥感监测数据和农作物长势SAR遥感监测方法3个方面对基于SAR数据农作物长势监测研究进展与标志性成果进行总结。在分析常用于农作物长势监测的方法及其适用性的基础上,对它们在长势监测中应用情况进行分析。[结论/展望]提出了4个国内外SAR监测农作物长势所存在的问题:1)基于SAR数据的农作物长势监测方法研究整体较少;2)微波散射特征挖掘不够,特别是对极化分解参数的长势监测应用研究还有待深入;3)针对农作物长势监测中的雷达植被指数相对较少,其应用尚未得到充分发挥;4)基于SAR散射强度的农作物长势监测主要采用经验模型,难以推广到不同地区和类型的农作物上。最后,展望未来的研究应聚焦于挖掘微波散射特征、利用SAR极化分解参数、发展和优化雷达植被指数以及深化散射模型来监测农作物长势。 展开更多
关键词 长势监测 合成孔径雷达 雷达植被指数 机理模型法
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基于高光谱遥感技术的棉花长势监测研究进展
3
作者 石靖 王家强 《农业科技与装备》 2024年第1期69-71,共3页
高光谱遥感技术的快速发展使得作物长势监测方法更加简单、便捷、准确,同时还可获得大范围的作物信息,这为实现棉花生长状态的快速、连续监测提供了重要技术支撑。综述高光谱遥感技术在棉花长势监测方面的研究进展,并对高光谱遥感技术... 高光谱遥感技术的快速发展使得作物长势监测方法更加简单、便捷、准确,同时还可获得大范围的作物信息,这为实现棉花生长状态的快速、连续监测提供了重要技术支撑。综述高光谱遥感技术在棉花长势监测方面的研究进展,并对高光谱遥感技术在棉花长势监测方面的未来发展进行展望。 展开更多
关键词 高光谱遥感技术 棉花 长势监测 应用
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融合无人机光谱信息与纹理特征的冬小麦综合长势监测
4
作者 承达瑜 何伟德 +3 位作者 付春晓 赵伟 王建东 赵安周 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期249-261,共13页
高效、及时获取作物长势信息对作物生产管理具有重要作用。目前针对小区域农作物长势监测多以无人机光谱信息反演来实现,但综合考虑农作物不同生育期阶段的表面特征信息进行小区域农作物长势监测的方法需进一步研究。本文以冬小麦为研... 高效、及时获取作物长势信息对作物生产管理具有重要作用。目前针对小区域农作物长势监测多以无人机光谱信息反演来实现,但综合考虑农作物不同生育期阶段的表面特征信息进行小区域农作物长势监测的方法需进一步研究。本文以冬小麦为研究对象,基于冬小麦株高和叶面积指数(Leaf area index, LAI)按照变异系数法构建综合长势监测指标(Comprehensive growth monitoring indicators, CGMI),提出一种融合无人机光谱信息与纹理特征的冬小麦综合长势监测方法。以搭载多光谱镜头的无人机获取冬小麦4个生育期影像,得到12种植被指数和各波段的8类纹理特征。采用Person相关性分析方法,筛选出与CGMI相关性较好的植被指数与纹理特征,进而采用随机森林回归(Random forest, RF)、偏最小二乘回归(Partial least squares regression, PLSR)、支持向量机回归(Support vector regression, SVR)3种机器学习方法分别构建基于植被指数和基于植被指数与纹理特征的2个长势监测模型,通过比较得到较优长势监测模型,最终获得研究区冬小麦长势空间分布信息。结果表明:3种机器学习方法中,基于植被指数与纹理特征的SVR长势监测模型精度最高(训练集R^(2)为0.789,MAE为0.03,NRMSE为4.8%,RMSE为0.04),与基于植被指数的SVR长势监测模型相比,该模型决定系数提高5.1%,平均绝对误差降低3.3%,标准均方根误差降低8.3%,均方根误差降低10%。研究结果证明该方法精确、可靠,可为冬小麦长势监测提供参考。 展开更多
关键词 冬小麦 综合长势监测指标 无人机 多光谱 纹理特征
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基于AIoT的小米椒植株长势监测系统
5
作者 刘玉连 赵善烺 +2 位作者 吴灿辉 徐炜聪 朱齐媛 《物联网技术》 2024年第5期19-21,共3页
基于AIoT的小米椒植株长势监测系统融合了人工智能技术与物联网技术,以 STM32F407单片机作为控制核心,外接多种传感器实现对小米椒植株生长环境信息的测量与基于OpenCV的图像信息采集;再结合先进深度智能算法,对图像进行分析处理和特征... 基于AIoT的小米椒植株长势监测系统融合了人工智能技术与物联网技术,以 STM32F407单片机作为控制核心,外接多种传感器实现对小米椒植株生长环境信息的测量与基于OpenCV的图像信息采集;再结合先进深度智能算法,对图像进行分析处理和特征提取。最后通过无线通信技术将采集到的数据同步上传至物联网云平台或微信小程序进行统计分析与存储,并结合小米椒生长发育数据判断小米椒植株最适宜的生长环境,提示种植者对温室大棚环境进行控制调节,实现精细化管理,使小米椒植株向更好的方向生长。 展开更多
关键词 数据采集 物联网 无线通信技术 可视化管理 长势监测 OPENCV AIoT
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基于高分卫星的冬小麦长势监测及驱动因素分析 被引量：4
6
作者 王乐 樊彦国 +1 位作者 樊博文 王勇 《灌溉排水学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期24-32,51,共10页
【目的】冬小麦作为我国第二大粮食作物,掌握其长势情况对于保障我国粮食安全具有积极意义。【方法】首先基于Sentinel-2影像,利用随机森林的方法提取研究区2018—2020年冬小麦种植的空间分布,并利用高分影像提取分析了冬小麦种植区域内... 【目的】冬小麦作为我国第二大粮食作物,掌握其长势情况对于保障我国粮食安全具有积极意义。【方法】首先基于Sentinel-2影像,利用随机森林的方法提取研究区2018—2020年冬小麦种植的空间分布,并利用高分影像提取分析了冬小麦种植区域内2018—2020年在返青期、起身拔节期、孕穗抽穗期、开花期的长势变化情况,之后将冬小麦长势变化分为长势较好、长势持平、长势较差3个等级进行对比分析;其次利用地理探测器对典型年份(2018年)的冬小麦长势监测结果与气温、降水量、坡度、坡向、高程、土壤类型、土壤湿度、日照时间、人口密度、乡村劳动力资源、GDP这11种驱动因子进行因子探测和交互探测,定量解释了影响冬小麦长势差异的原因。【结果】对比3 a冬小麦长势情况,2020年冬小麦在返青期与起身拔节期长势较好,面积占比为90%以上,而在孕穗抽穗期长势较差,面积占比为20%以上,在开花期长势持平,面积占比约80%。对冬小麦长势解释力较高的驱动因子的排列顺序为:乡村劳动力资源数>土壤湿度>降水量>气温>日照时间,各驱动因子之间的交互作用表现为双因子增强或非线性增强。【结论】冬小麦的长势变化受到多因素共同作用,是复杂因子交互作用的一种结果。 展开更多
关键词 冬小麦 面积提取 长势监测 地理探测器 位山灌区
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FY-3B/D星NDVI与MODIS NDVI对作物长势监测对比 被引量：2
7
作者 钱永兰 赵晓凤 +4 位作者 张晔萍 张明伟 王圆圆 吴门新 王小平 《气象学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期660-672,共13页
风云三号卫星(FY-3)NDVI数据是中国对全球用户开放可进行全球尺度作物长势监测的主要卫星遥感数据源,客观评估其进行作物长势监测的真实状况和能力,对业务产品应用推广、产品算法和流程改进以及长时序标准数据生产等具有重要意义。采用... 风云三号卫星(FY-3)NDVI数据是中国对全球用户开放可进行全球尺度作物长势监测的主要卫星遥感数据源,客观评估其进行作物长势监测的真实状况和能力,对业务产品应用推广、产品算法和流程改进以及长时序标准数据生产等具有重要意义。采用国际通用的年际差值比较模型、植被状况指数模型(VCI)以及基于NDVI的作物生长过程评估了中国风云三号B星(FY-3B)和D星(FY-3D)NDVI旬、月合成业务产品与同期MODIS MOD13A1和MOD13A3 NDVI数据对作物长势的监测情况。年际比较模型结果表明,FY-3 NDVI的监测动态范围比MODIS NDVI的窄约0.1—0.15,两者差值在-0.02—0.02,均方根误差在0.08—0.09,在长势分级评估时可忽略,但动态范围偏窄提示有必要在分级评估时使用窄一些的阈值范围。植被状况指数模型结果表明,FY-3B NDVI和MODIS NDVI的监测结果高度一致,因此FY-3B NDVI和MODIS NDVI一样可准确反映作物生长的年际差异。作物生长过程动态监测结果表明,FY-3和MODIS月合成NDVI的年际比较结果总体一致,但在作物快速生长阶段,MODIS用3个16 d数据采用权重法合成月值的方法有一定偏差,导致两者出现差异;FY-3旬合成数据和MODIS 16 d合成数据的监测结果总体一致,前者在作物生长旺季的年际区分度更优,后者的监测曲线更平滑。但是,FY-3 NDVI与MODIS NDVI存在总体偏差,需进一步的数据处理、质量控制和客观标定,以生成与MODIS、AVHRR等一致且连续的长时序FY-3 NDVI标准数据集产品,方可用于作物生长参数定量评估。 展开更多
关键词 FY-3 FY-3 NDVI MODIS NDVI 作物长势监测
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基于无人机高清影像的棉花苗期长势监测及后期长势预测 被引量：2
8
作者 祁佳峰 郭鹏 +1 位作者 刘笑 杜文玲 《江苏农业科学》 北大核心 2023年第16期170-178,共9页
棉花长势对其产量有重要影响,对3~4叶期棉花长势进行监测并对后期长势进行预测,有利于棉花的田间管理和提高最终产量。本研究利用棉花3~4叶期无人机高清影像进行试验,首先利用绿叶指数(green leaf index,GLI)对棉花苗期影像进行分割,利... 棉花长势对其产量有重要影响,对3~4叶期棉花长势进行监测并对后期长势进行预测,有利于棉花的田间管理和提高最终产量。本研究利用棉花3~4叶期无人机高清影像进行试验,首先利用绿叶指数(green leaf index,GLI)对棉花苗期影像进行分割,利用ENVI 5.6软件中的农业工具包对棉花幼苗进行提取;然后根据棉花幼苗的直径范围以自然断点法将棉花幼苗依次划分为一等苗、二等苗和三等苗;最后以305像素×305像素为单位面积,以单位面积内甲等苗数量占出苗总数的比例和出苗率乘积的大小实现对棉花后期长势优劣的预测。结果发现,在众多指数中,GLI指数对影像的分割效果最好,可以实现对棉花幼苗的有效提取。试验区共提取棉花37123株,其中,一等苗11091株,二等苗21151株,三等苗4881株。经不同尺度的重复检验,棉花幼苗的提取精度达95.7%;试验区3~4叶期棉花冠层的平均地表覆盖度为6.54%;长势预测评分结果与2期NDVI相关性的决定系数分别为0.7569、0.6621,均方根误差分别为0.0770、0.9001。本研究表明,利用棉花苗期长势结合出苗率可对后期长势进行有效预测,但预测精度会随时间的推移逐渐降低,因此本研究中提出的方法更适合对棉花从苗期开始至未来中短期内长势的预测。本研究为棉花长势预测提供一种新的手段,对棉花生长过程中进行人工干预和提高棉花产量具有重要的指导作用。 展开更多
关键词 无人机 棉花 苗期 长势监测 长势预测
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基于多源无人机遥感影像的冬小麦长势监测及产量估算
9
作者 王雯杰 李晓磊 沈石凯 《中文科技期刊数据库（全文版）自然科学》 2023年第11期95-97,共3页
冬小麦作为河北省最主要的粮食农作物之一,传统的统计抽样调查方法可以用来获取冬小麦的种植面积,但比较耗费人力物力,不能反映小麦的空间信息,作物长势遥感监测是发展精细农业的必然选择。因作物生长在不同物候时期有显著差异,为提升... 冬小麦作为河北省最主要的粮食农作物之一,传统的统计抽样调查方法可以用来获取冬小麦的种植面积,但比较耗费人力物力,不能反映小麦的空间信息,作物长势遥感监测是发展精细农业的必然选择。因作物生长在不同物候时期有显著差异,为提升大面积的作物长势遥感监测的准确性,试图构建一种新型的长势监测遥感指数,以获得冬小麦长势的变化,以 MODIS地面反射率与地面温度产品为主的2016-2022年数据来源,在此基础上,对冬小麦抽穗期的植被指数进行了回归分析。利用灰色关联分析方法确定冬小麦单产 VTCI与 NDVI时序权重,在此基础上,以河北省冬小麦为研究对象,建立了作物长势的综合监控指数 C,并与作物生长过程的动态分析相结合,对不同年份的冬小麦长势进行了实时监控。结果显示,2016-2022年,河北省冬小麦生长状况总体上保持稳定,未出现明显的变化。本项目所建立的多源复合监测指数,其准确度比单纯的 NDVI和 VTCI高,能够为农田种植管理提供一定的信息支持。 展开更多
关键词 无人机 冬小麦 长势监测 信息提取 综合指标
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基于遥感数据与作物生长模型同化的冬小麦长势监测与估产方法研究 被引量：63
10
作者 闫岩 柳钦火 +2 位作者 刘强 李静 陈良富 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第5期804-811,共8页
本文以LAI作为结合点,讨论了利用复合型混合演化(SCE_UA)算法实现CERES_W heat模型与遥感数据同化的可行性。CERES_W heat模型同化后主要生育期和产量的模拟值分别与真实条件下模型相应模拟值以及实测值进行比较。结果表明,同化后CERES_... 本文以LAI作为结合点,讨论了利用复合型混合演化(SCE_UA)算法实现CERES_W heat模型与遥感数据同化的可行性。CERES_W heat模型同化后主要生育期和产量的模拟值分别与真实条件下模型相应模拟值以及实测值进行比较。结果表明,同化后CERES_W heat模型的模拟精度对LAI外部同化数据的误差并不十分敏感。并且在LAI同化数据较少时,也可获得较好的同化结果。这一特点体现了SCE_UA算法应用于同化过程的优越性,为同化策略在区域冬小麦长势监测及估产中的应用提供了基础。 展开更多
关键词 遥感 作物生长模型 同化 冬小麦 长势监测 估产
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GEE支持下的河南省冬小麦面积提取及长势监测 被引量：19
11
作者 周珂 柳乐 +2 位作者 张俨娜 苗茹 杨阳 《中国农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2021年第11期2302-2318,共17页
【目的】使用遥感技术对2017—2020年河南省冬小麦的空间分布信息进行高精度的提取,然后对2020年冬小麦的长势进行高频度的监测并结合气象条件进行分析。【方法】本文基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)云平台,对选取的Landsat ... 【目的】使用遥感技术对2017—2020年河南省冬小麦的空间分布信息进行高精度的提取,然后对2020年冬小麦的长势进行高频度的监测并结合气象条件进行分析。【方法】本文基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)云平台,对选取的Landsat 8影像数据根据NDVI最大值进行合成,然后进行特征构建,添加地形特征、纹理特征、NDVI以及一个新特征NDVI增幅,使用随机森林分类方法对样本数据按照构建的特征进行训练提取河南省2017—2020年冬小麦的播种面积信息;经过精度验证后对提取的河南省2020年的冬小麦种植区域生成掩膜,对掩膜区域(冬小麦种植区域)结合MODIS高时间分辨率影像数据,使用NDVI同期差值法对2020年2—4月份的冬小麦进行高频度的长势监测。【结果】使用GEE云平台能够对河南省冬小麦种植区域的空间分布信息进行快速制图;使用随机森林方法加入地形特征、纹理特征、NDVI后再加入新特征NDVI增幅,能够有效提高冬小麦的提取精度以及降低与统计数据的相对误差,基于混淆矩阵计算的平均总体分类精度为95.2%、平均kappa系数为0.909、冬小麦的平均分类精度为95.3%,与河南省统计年鉴数据相比,本文方法提取的2017—2019年河南省冬小麦播种面积相对误差均低于3%,河南省冬小麦主要种植区域的冬小麦播种面积的平均相对误差低于6%;使用MODIS影像数据结合NDVI差值模型能够对河南省2020年的冬小麦进行高频度的长势监测,河南省冬小麦在返青初期长势较往年及2019年好,到生育后期大部分区域长势与往年及2019年持平,总体上2020年冬小麦的长势较往年及2019年好。【结论】本文提出的方法能够对河南省冬小麦进行高精度的提取以及高频度的长势监测,且能够为地方政府或者一些农业部门在安排指导农事活动上提供科学依据。 展开更多
关键词 冬小麦 长势监测 谷歌地球引擎 随机森林 归一化植被指数 Landsat MODIS
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2009年江苏省冬小麦和水稻种植面积信息遥感提取及长势监测 被引量：27
12
作者 黄青 吴文斌 +1 位作者 邓辉 张莉 《江苏农业科学》 CSCD 北大核心 2010年第6期508-511,共4页
以中国农业遥感监测系统(CHARMS)大尺度业务运行作物长势监测需求为实际驱动力,进行基于遥感影像全覆盖的大尺度农作物类型遥感综合自动识别的方法研究,通过分析2009年江苏地区冬小麦和水稻的种植结构、物候历特征及其生物学特性和时序N... 以中国农业遥感监测系统(CHARMS)大尺度业务运行作物长势监测需求为实际驱动力,进行基于遥感影像全覆盖的大尺度农作物类型遥感综合自动识别的方法研究,通过分析2009年江苏地区冬小麦和水稻的种植结构、物候历特征及其生物学特性和时序NDVI曲线特征,确定冬小麦和水稻信息提取的NDVI阈值,建立不同作物面积提取模型,并最终获取了2009年CHARMS中江苏冬小麦和水稻长势监测所需的作物空间分布,并与多年平均统计数据比较,总体精度分别达到了78%和85%以上,基本可以满足农情业务化需要。其次,基于面积识别的结果,利用目前长势监测中应用最广泛的归一化植被指数NDVI对江苏2009年冬小麦和水稻长势进行监测,并用差值模型,与近5年长势的平均状况进行对比研究。结果表明,2009年江苏冬小麦和水稻长势均呈现"前期较好,中期变差,后期恢复"的趋势;空间分布上,淮北和苏中地区冬小麦全年长势较多年平均稍差,而水稻长势较差的地区主要分布在苏南地区。 展开更多
关键词 中国农业遥感监测系统 MODIS数据 面积提取 精度评价 长势监测 江苏 冬小麦 水稻
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基于S-G滤波的陕西关中地区冬小麦生育期遥感识别和长势监测 被引量：16
13
作者 权文婷 周辉 +2 位作者 李红梅 伊万娟 李化龙 《中国农业气象》 CSCD 北大核心 2015年第1期93-99,共7页
采用SPOT-VGT S10产品数据,通过S-G滤波处理,重构NDVI时间序列,分析陕西关中地区冬小麦返青期和抽穗期在遥感影像上NDVI时序曲线变化特征,对冬小麦的返青期和抽穗期进行遥感识别。通过与站点观测的生育期数据比较,遥感识别的均方根误差... 采用SPOT-VGT S10产品数据,通过S-G滤波处理,重构NDVI时间序列,分析陕西关中地区冬小麦返青期和抽穗期在遥感影像上NDVI时序曲线变化特征,对冬小麦的返青期和抽穗期进行遥感识别。通过与站点观测的生育期数据比较,遥感识别的均方根误差大部分在±20d之内,返青期均方根误差(RMSE)为14.29d,抽穗期RMSE为9.16d,表明基于SPOT-VGT数据对关中地区冬小麦返青期和抽穗期进行遥感识别是可行的。采用差值模型基于环境减灾小卫星(HJ星)数据进行渭南市2012年冬小麦抽穗期长势监测研究,结果显示大部分地区2012年冬小麦长势稍好于2011年,经与实地调查资料比较,监测结果与实际情况基本一致。采用HJ星数据进行冬小麦长势监测,结果纹理清晰,且以同源数据提取的冬小麦种植面积作为掩膜剔除非麦区域,降低了重采样带来的误差,用其进行长势监测研究具有明显优势。 展开更多
关键词 S-G滤波 长势监测 HJ星
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基于NDVI-Ts特征空间的冬小麦水分诊断与长势监测 被引量：9
14
作者 刘云 孙丹峰 +1 位作者 宇振荣 侯世全 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期147-151,共5页
综合利用NOAA气象卫星4个波段的信息,来证实NDVI-Ts特征空间是否可用于作物的水分亏缺诊断以及监测作物长势。该文在NOAA17/AVHRR数据基础上,利用其1和2通道的数据计算了NDVI,利用4和5通道数据采用优选出的UL92裂窗算法反演了Ts,以邯郸... 综合利用NOAA气象卫星4个波段的信息,来证实NDVI-Ts特征空间是否可用于作物的水分亏缺诊断以及监测作物长势。该文在NOAA17/AVHRR数据基础上,利用其1和2通道的数据计算了NDVI,利用4和5通道数据采用优选出的UL92裂窗算法反演了Ts,以邯郸地区为例计算了其植被供水指数(NDVI/Ts)并用NDVI-Ts二维特征空间分析该区冬小麦长势的情况。结果表明:NDVI/Ts基本能诊断邯郸地区冬小麦关键生育期(拔节和灌浆)的水分亏缺状况;NDVI-Ts二维特征空间表证了在各生育期冬小麦地的NDVI和Ts呈反比线性关系,而裸地二者没有相关性,证明了NDVI-Ts特征空间确实是研究作物水分亏缺和长势监测实用的理论方法。 展开更多
关键词 TS NDVI 水分亏缺诊断 长势监测 冬小麦
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利用MODIS-NDVI数据提取新疆棉花播种面积信息及长势监测方法研究 被引量：19
15
作者 黄青 王利民 滕飞 《干旱地区农业研究》 CSCD 北大核心 2011年第2期213-217,共5页
利用MODIS-NDVI数据,以新疆棉花为例,探讨基于遥感影像全覆盖的大尺度农作物遥感综合自动识别及长势监测的技术方法。通过分析新疆地区棉花作物的种植结构、物候历特征及其生物学特性和时序NDVI曲线特征,确定棉花信息提取的NDVI阈值,建... 利用MODIS-NDVI数据,以新疆棉花为例,探讨基于遥感影像全覆盖的大尺度农作物遥感综合自动识别及长势监测的技术方法。通过分析新疆地区棉花作物的种植结构、物候历特征及其生物学特性和时序NDVI曲线特征,确定棉花信息提取的NDVI阈值,建立棉花面积提取模型,并最终获取了2009年中国农情遥感监测中新疆棉花作物长势监测所需的作物空间分布数据。与多年平均统计数据比较,总体精度达到了78%以上。基于提取的棉花面积信息空间分布数据,利用MODIS-NDVI差值模型,对新疆棉花2009年的长势进行监测。结果表明,与近5 a平均状况对比,2009年新疆棉花在其整个生育期内长势基本与常年持平,但时空分布差异较大。 展开更多
关键词 MODIS数据 面积提取 中国农业遥感监测系统 长势监测 新疆 棉花
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3S技术在晚稻长势监测中的综合应用研究 被引量：25
16
作者 李剑萍 郑有飞 +1 位作者 殷剑敏 魏丽 《南京气象学院学报》 CSCD 北大核心 2001年第1期106-112,共7页
以江西省为试验区 ,探讨用 RS- GIS- GPS技术监测作物长势的方法和途径。针对丘陵山区地形复杂、地块不成规模的情况 ,在 GIS支持下 ,将数字高程数据、土地利用分类数据与 GPS定位观测数据相结合 ,对 NOAA/AVHRR进行判读 ,提取反映双季... 以江西省为试验区 ,探讨用 RS- GIS- GPS技术监测作物长势的方法和途径。针对丘陵山区地形复杂、地块不成规模的情况 ,在 GIS支持下 ,将数字高程数据、土地利用分类数据与 GPS定位观测数据相结合 ,对 NOAA/AVHRR进行判读 ,提取反映双季晚稻长势的植被指数 ,用该指数与 GPS定位观测资料及地理信息数据进行监督分类监测苗情 ,并用迭代自组织分析法进行无 GPS定位观测资料时相应时相的NOAA/AVHRR的长势监测。研究结果表明 ,选用的地理信息数据 (数字高程数据、土地利用分类 )与 GPS定位观测资料相结合提高 展开更多
关键词 地理信息系统 全球定位系统 双季晚稻 长势监测 3S技术 遥感技术 观测数据 处理
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作物长势监测系统(CGMS)在黑龙江省的应用 被引量：18
17
作者 李秀芬 王育光 +1 位作者 季生太 姜丽霞 《中国农业气象》 CSCD 2005年第3期155-157,共3页
利用黑龙江省实测气象资料以及玉米、大豆、水稻和春小麦的实测资料对作物生长监测预报模式(CGMS)中四大主要作物的重要参数进行修正和参数分区处理,并利用不同模型对各县(市)2003年的作物产量进行了监测预报,检验分析结果证明预报效果... 利用黑龙江省实测气象资料以及玉米、大豆、水稻和春小麦的实测资料对作物生长监测预报模式(CGMS)中四大主要作物的重要参数进行修正和参数分区处理,并利用不同模型对各县(市)2003年的作物产量进行了监测预报,检验分析结果证明预报效果较好,准确度较高,CGMS在黑龙江省粮食监测和预报中具有理论研究和实际应用价值。 展开更多
关键词 作物长势监测系统(CGMS) 黑龙江省WOFOST模型 遥感预测
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基于RS与GIS的干旱区棉花信息提取及长势监测 被引量：8
18
作者 刘爱霞 王长耀 +1 位作者 刘正军 牛铮 《地理与地理信息科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2003年第4期101-104,共4页
以CBERS-1卫星图像为信息源,在新疆石河子地区,通过三种不同分类方法的对比,得出Fuzzy-ARTMAP的分类结果精度最高。在GIS的支持下,根据Fuzzy-ARTMAP的分类结果提取了棉田信息。利用2001年和2002年不同时相的MODIS和TM图像计算得到归一... 以CBERS-1卫星图像为信息源,在新疆石河子地区,通过三种不同分类方法的对比,得出Fuzzy-ARTMAP的分类结果精度最高。在GIS的支持下,根据Fuzzy-ARTMAP的分类结果提取了棉田信息。利用2001年和2002年不同时相的MODIS和TM图像计算得到归一化植被指数(NDVI)和NDVI差值图像,将NDVI差值图像与棉田信息叠加后并分级,得到年际间和年内棉花长势的动态分布图和相同时相棉花长势的区域差异图。 展开更多
关键词 RS GIS 地理信息系统 干旱区 棉花 信息提取 长势监测 Fuzzy-ARTMAP神经网络
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变异系数法结合优化神经网络的无人机冬小麦长势监测 被引量：18
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作者 徐云飞 程琦 +4 位作者 魏祥平 杨斌 夏沙沙 芮婷婷 张世文 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第20期71-80,共10页
高效、快速、准确获取冬小麦长势信息在农业发展和经营决策中具有重要作用。该研究以冬小麦为对象,开展无人机冬小麦长势监测,获取冬小麦生物量、株高、叶绿素含量和植株含水率数据,基于变异系数法(Coefficient of Variation Method,CV... 高效、快速、准确获取冬小麦长势信息在农业发展和经营决策中具有重要作用。该研究以冬小麦为对象,开展无人机冬小麦长势监测,获取冬小麦生物量、株高、叶绿素含量和植株含水率数据,基于变异系数法(Coefficient of Variation Method,CV)构建综合长势监测指标(Comprehensive Growth Monitoring Indicators,CGMI_(CV)),通过16种植被指数与CGMI_(CV)进行相关性分析,计算植被指数间的方差膨胀因子,筛选最优植被指数作为模型输入变量,采用偏最小二乘(Partial Least Squares Regression,PLSR)、随机森林(Random Forest,RF)、反向传播神经网络(Back Propagation Neural Networks,BPNN)及遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的BPNN模型建立冬小麦长势反演模型,结合评价指标获得冬小麦最优长势反演模型,最终得到研究区冬小麦长势空间分布信息。研究结果表明:以变异系数法得到的冬小麦CGMI_(CV)相关性比单一指标的相关性有不同程度的提高;利用变异系数法结合BPNN得到的冬小麦长势最佳反演模型CGMICV-BPNN,其决定系数R^(2)可达0.71,模型精度较传统赋权法构建的CGMI_(mean)-BPNN模型提高了26.79%;采用GA优化后的BPNN模型的不稳定显著下降,其平均相对误差中位数下降了22.22%,决定系数R^(2)也有所提高;研究区内半数以上的冬小麦长势集中于第Ⅲ等级,其所占比例为55.83%,其次集中于第Ⅰ等级,其所占比例为36.08%,研究区冬小麦整体长势较为稳定。研究结果可为冬小麦长势监测及区域作物生产监测提供重要参考。 展开更多
关键词 无人机 农作物 遥感 变异系数法 综合长势监测指标 反向传播神经网络
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基于FY3B/MERSI水稻长势监测及其与AQUA/MODIS数据对比分析 被引量：7
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作者 祝必琴 黄淑娥 +1 位作者 陈兴鹃 樊建勇 《江西农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期1009-1015,共7页
为利用中分辨率光谱成像仪FY3B/MERSI数据进行水稻种植面积信息提取及长势监测,首先对FY3B/MERSI与AQUA/MODIS单通道反射率进行对比分析;其次,通过目视解译和遥感监督分类方法提取了环鄱阳湖区双季早稻的空间分布;最后,基于面积识别结果... 为利用中分辨率光谱成像仪FY3B/MERSI数据进行水稻种植面积信息提取及长势监测,首先对FY3B/MERSI与AQUA/MODIS单通道反射率进行对比分析;其次,通过目视解译和遥感监督分类方法提取了环鄱阳湖区双季早稻的空间分布;最后,基于面积识别结果,利用NDVI对环鄱阳湖区双季早稻长势进行监测。结果表明:(1)FY3B/MERSI与AQUA/MODIS水稻种植区红光和近红外通道反射率具有极显著相关性,且MERSI红光波段及近红外波段反射率都略小于对应MODIS反射率;(2)水稻的提取精度总体达到了92%,可以满足其生育期长势遥感监测的需求;(3)FY3B/MERSI和AQUA/MODIS计算的水稻区NDVI存在显著正相关,且二者测得的水稻长势均与实际苗情数据基本吻合,因此,由FY3B/MERSI遥感影像直接得到的水稻苗情分类基本可以满足业务化需要。 展开更多
关键词 FY-3B/MERSI AQUA/MODIS 通道反射率 面积提取 长势监测 水稻
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