检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

西部过渡带挂线井沉没度估产法探讨

化学工程与装备 2024年第2期 41-43页

作者：董芳大庆油田第四采油厂工艺研究所

A油田西部过渡带部分挂线井因挂线多，冷输井没有掺水，造成量油难度大、准确率低。这部分井长期估产，给采油井经济指标的管理和泵况的判断带来不便。利用经验法，通过对比相同生产状态下的沉没度，得出泵效的平均值来估算量油，再结... 详细信息

A油田西部过渡带部分挂线井因挂线多，冷输井没有掺水，造成量油难度大、准确率低。这部分井长期估产，给采油井经济指标的管理和泵况的判断带来不便。利用经验法，通过对比相同生产状态下的沉没度，得出泵效的平均值来估算量油，再结合功图量油法和现场量油作比较，给挂线井的估产和分产提供1种新的、误差相对小的经验方法。

关键词：挂线井估产误差

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

遥感技术在主要粮食作物估产中的应用

黑龙江粮食 2024年第3期 72-74页

作者：王一然北京建筑大学测绘与城市空间信息学院北京102600

随着精准农业的快速发展,人们对粮食作物的估算精度和成本提出了更高的要求,改进农作物产量估算方法是提升粮食作物估产准确度的重要途径之一。鉴于此,本文阐述了粮食作物遥感估产的研究概况,综述了粮食作物估产应用的遥感资料、粮食作... 详细信息

随着精准农业的快速发展,人们对粮食作物的估算精度和成本提出了更高的要求,改进农作物产量估算方法是提升粮食作物估产准确度的重要途径之一。鉴于此,本文阐述了粮食作物遥感估产的研究概况,综述了粮食作物估产应用的遥感资料、粮食作物遥感估产过程、遥感估产的方法以及遥感估产模型在主要粮食作物估产中的应用。分析表明,遥感关键技术及模型选择为粮食作物估产精度的提高提供了重要的技术支持。最后对遥感技术发展趋势进行了展望,指出人工智能、物联网等新技术与遥感技术相结合发展等问题,旨在推进精准农业的高质量发展。

关键词：遥感技术粮食作物估产模型

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于RS技术的作物土地生态信息反演与估产

水土保持应用技术 2024年第1期 1-3页

作者：刘惠楠王井利周斌马运涛沈阳建筑大学交通与测绘工程学院辽宁沈阳110168 辽宁省生态气象和卫星遥感中心辽宁沈阳110166

为快速监测土地生态情况,准确获取净初级生产力、收获指数与作物单产信息具有重要意义。以沈阳为研究区域,利用CART决策树方法对研究区玉米等地类进行分类提取,结合高精度地物分类结果与CASA模型对研究区内净初级生产力(NPP)进行估算,... 详细信息

为快速监测土地生态情况,准确获取净初级生产力、收获指数与作物单产信息具有重要意义。以沈阳为研究区域,利用CART决策树方法对研究区玉米等地类进行分类提取,结合高精度地物分类结果与CASA模型对研究区内净初级生产力(NPP)进行估算,结合玉米估产模型与研究区内NPP与玉米收获指数(HI)对玉米单产进行预估。结果表明:研究区内玉米C的NPP达到600~800 g/m^(2)水平,2020年沈阳市玉米生长状况良好;采取玉米单产模型预估的沈阳市各区县玉米单产相对误差均小于10%。研究结果具有一定可靠性,可为农业、国土资源等部门进行监测管理提供重要依据。

关键词：玉米 RS CASA 净初级生产力收获指数估产

基于CNN-S-GPR的宁夏枸杞高光谱影像估产方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

农业机械学报 2022年第8期53卷 250-257页

作者：刘立波王涛张鹏宁夏大学信息工程学院银川750021

针对现有遥感估产方法未对通道间依赖关系建模和无法整合影像外其他特征的问题,以宁夏枸杞估产为例,提出了一种基于CNN-S-GPR的高光谱影像年际作物估产模型。首先,运用直方图降维、归一化、时间序列融合和维度转换4种特征工程方法构建... 详细信息

针对现有遥感估产方法未对通道间依赖关系建模和无法整合影像外其他特征的问题,以宁夏枸杞估产为例,提出了一种基于CNN-S-GPR的高光谱影像年际作物估产模型。首先,运用直方图降维、归一化、时间序列融合和维度转换4种特征工程方法构建枸杞估产数据集,实现多波段、多时相影像融合;然后,采用卷积神经网络自动提取数据集特征,简化特征提取操作;接着,融合通道注意力机制,以表征不同通道间的重要程度;最后,引入高斯过程回归,整合影像特征及空间位置特征,进一步提高估产准确性。实验结果表明,与其他估产模型相比,该模型平均相对误差和均方根误差下降了0.44~0.95个百分点和52.48~82.65 t,且决定系数达到0.91。结合宁夏16个县的枸杞年际产量实现了复杂拟合,对全区农业规划布局及可持续发展具有参考价值。

关键词：枸杞估产高光谱影像卷积神经网络通道注意力机制高斯过程回归

基于Sentinel的时间序列田块尺度LAI重建与冬小麦估产

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

农业机械学报 2022年第8期53卷 173-185页

作者：周西嘉张悦王鹏新张树誉李红梅田惠仁中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 国家卫星气象中心北京100081 陕西省气象局西安710014

为了进行田块尺度的冬小麦单产估测,以陕西省关中平原为研究区域,基于Sentinel-1、Sentinel-2和Sentinel-3卫星数据反演叶面积指数(LAI),并利用增强的深度卷积神经网络融合模型(EDCSTFN)和增强的时空自适应反射率融合模型(ESTARFM)对Sen... 详细信息

为了进行田块尺度的冬小麦单产估测,以陕西省关中平原为研究区域,基于Sentinel-1、Sentinel-2和Sentinel-3卫星数据反演叶面积指数(LAI),并利用增强的深度卷积神经网络融合模型(EDCSTFN)和增强的时空自适应反射率融合模型(ESTARFM)对Sentinel-1、Sentinel-2和Sentinel-3 LAI进行时空融合,进而重建尺度12 d的空间分辨率20 m LAI并用于冬小麦单产估测。结果表明,基于Sentinel-1后向散射系数和相干性能够准确地反演关中平原冬小麦种植区的20 m空间分辨率LAI,决定系数(R^(2))在冬小麦主要生育期可达0.70以上;相比于基于Sentinel-2和Sentinel-3的ESTARFM模型和EDCSTFN模型(EDCSTFN_S3),基于Sentinel-1和Sentinel-2的EDCSTFN模型(EDCSTFN_S1)可以明显提高距离参考影像获取日期较远的日期的LAI时空融合精度,ESTARFM、EDCSTFN_S3和EDCSTFN_S13个模型在5月下旬的融合结果对应的R^(2)分别为0.53、0.71和0.76;基于时空融合LAI的冬小麦估产结果与冬小麦单产数据具有良好的相关性(R^(2)=0.52,P估产结果的均方根误差为358.25 kg/hm~2,归一化均方根误差为19%,平均相对误差为7.34%,并显示了丰富的田块尺度冬小麦单产分布细节特征,展现了进行田块尺度冬小麦精确估产的潜力。

关键词：冬小麦估产叶面积指数时空数据融合田块尺度时间序列重建

基于作物生长模型与机器学习算法的区域冬小麦估产

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

农业机械学报 2023年第6期54卷 136-147页

作者：马战林文枫周颖杰鲁春阳薛华柱李长春河南城建学院测绘与城市空间信息学院平顶山467001 河南城建学院管理学院平顶山467001 河南理工大学测绘与国土信息工程学院焦作454003

为精准、高效、实时地实现区域冬小麦产量估算,以河南省鹤壁市淇县桥盟乡石桥村为研究区,基于分辨率10 m的Sentinel-2多时相光学遥感影像,利用集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman filter,EnKF)算法同化PROSAIL辐射传输模型反演的多期叶面... 详细信息

为精准、高效、实时地实现区域冬小麦产量估算,以河南省鹤壁市淇县桥盟乡石桥村为研究区,基于分辨率10 m的Sentinel-2多时相光学遥感影像,利用集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman filter,EnKF)算法同化PROSAIL辐射传输模型反演的多期叶面积指数(Leaf area index,LAI)到PyWOFOST作物生长模型中实现一定数量不同长势单点产量的估测,最后利用建立的机器学习模型和面域数据反演区域冬小麦产量,实现作物生长模型与机器学习算法的应用耦合及一种新的区域冬小麦估产模式。研究基于Sobol参数敏感性分析法量化对贮藏器官总干重质量(Total dry weight of storage organs,TWSO)与LAI_(max)的敏感性参数,并基于反演的多期LAI和粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法优化与LAI_(max)相关的TDWI、TBASE、CVS、CVL敏感性参数,将其输入到PyWOFOST模型中,利用EnKF算法和时序LAI数据调整对TWSO相关的AMAXTB1、TDWI、TSUMEM、CVO敏感性参数,实现单点产量的估算;与实测单点产量相比,该方法估算的R2、RMSE、MAE、Bias分别为0.8665、468.64 kg/hm^(2)、385.70 kg/hm^(2)和103.08,为建立随机森林回归(Random forest regression,RFR)区域估产算法提供准确的单点产量训练数据。针对研究区(309.32 hm^(2)),基于不同长势人工样点产量数据建立的RFR区域估产算法,区域估产精度为99.44%,每公顷算法运行用时1.55 s;应用EnKF算法同化多时期面域LAI到PyWOFOST作物生长模型中的区域估产精度为89.01%,每公顷算法运行用时约0.47 h;耦合PyWOFOST作物生长模型与RFR机器学习算法的区域估产精度达到95.58%,每公顷算法运行用时8.85 s(训练数据的单点产量计算占总时长约81.35%),显著降低机器学习算法所需的人工成本和同化变量过程计算的时间及算力成本。研究结果为准确、快速的大区域作物估产提供理论支持和技术参考。

关键词：冬小麦估产 Sentinel-2卫星集合卡尔曼滤波 PyWOFOT作物生长模型

维普期刊数据库博看期刊

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于高光谱植被指数的冬小麦估产模型

生态学杂志 2022年第7期41卷 1433-1440页

作者：肖璐洁杨武德冯美臣孙慧王超山西农业大学农学院山西太谷030801

粮食遥感估产是农情遥感业务中重要的组成部分。及时准确进行粮食产量早期预测预报,对于国家相关部门制定粮食供需政策、进行粮食安全宏观调控和粮食贸易决策具有重要意义。本研究以不同水分处理试验为基础,利用ASD FieldSpec 3野外光... 详细信息

粮食遥感估产是农情遥感业务中重要的组成部分。及时准确进行粮食产量早期预测预报,对于国家相关部门制定粮食供需政策、进行粮食安全宏观调控和粮食贸易决策具有重要意义。本研究以不同水分处理试验为基础,利用ASD FieldSpec 3野外光谱仪测定冬小麦关键生育时期冠层光谱反射率,计算29种高光谱植被指数,筛选出与产量相关性较高的植被指数,分别建立基于单植被指数与多植被指数组合的冬小麦估产模型。结果表明:利用冬小麦孕穗期和抽穗期光谱反射率计算植被指数,预测冬小麦产量最为可靠有效;对于单植被指数,以抽穗期-DVI-3所建估产模型精度最高(R^(2)=0.59,RMSE=977.60 kg·hm^(-2));基于多植被指数组合所构建的冬小麦产量预测模型明显优于单植被指数,有效提高了产量预测精度,以抽穗期-VIs所建产量预测模型预测效果最好(R^(2)=0.69,RMSE=889.55 kg·hm^(-2))。本研究结果可为黄土高原旱区冬小麦高光谱遥感估产提供科学依据。

关键词：冬小麦干旱胁迫冠层光谱植被指数估产

基于多源遥感数据融合的运城盆地夏玉米估产研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国农业资源与区划 2023年第3期44卷 213-221页

作者：贺鹏王婧姝曹晨斌徐立帅刘正春毕如田山西农业大学资源环境学院晋中030801 中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所新疆乌鲁木齐830002

[目的]准确估算区域尺度作物产量是确保粮食安全,发展生态、安全农业的关键。[方法]文章以山西省重要的粮食产区——运城盆地为例,利用2020年空间分辨率为10m的Sentinel-2A数据和时间分辨率为1d的MODIS数据,采用STNLFFM (Spatial and Te... 详细信息

[目的]准确估算区域尺度作物产量是确保粮食安全,发展生态、安全农业的关键。[方法]文章以山西省重要的粮食产区——运城盆地为例,利用2020年空间分辨率为10m的Sentinel-2A数据和时间分辨率为1d的MODIS数据,采用STNLFFM (Spatial and Temporal Nonlocal Filter based Fusion Model)算法并结合光能利用率模型进行夏玉米NPP (Net Primary Production)模拟和产量估测。[结果](1)融合后的NDVI数据能较好地继承Sentinel-2A NDVI数据的空间细节,同时能够较好地表达较小地物之间空间差异;(2)STNLFFM NDVI时序曲线能准确地反映夏玉米种植时期的NDVI变化趋势和局部突变信息,比MODIS NDVI时序曲线更符合夏玉米实际生长状况。(3)运城盆地夏玉米种植区累积NPP均值为667.42 gC/m2,其中西北部的涑水河冲湖积平原,受人类活动影响显著,灌溉条件较好,NPP累积量较高,为700~900 gC/m2。(4)东北部山区和北部台塬区受地形破碎程度较高影响,NPP累积量小于500 gC/m2。(5)基于STNLFFM NDVI构建的估产模型精度(R2=0.849,MAPE=5.47%)显著高于基于MODIS NDVI数据的估产模型精度(R2=0.113,MAPE=15.65%),说明利用时空融合技术能够有效提高夏玉米单产估测精度。[结论]该文可以为多源遥感数据融合与光能利用率模型协同估产提供了新的思路。

关键词：估产夏玉米多源遥感数据 STNLFFM模型光能利用率模型

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

异常气候条件下小麦估产方法研究

农业现代化研究 2022年第2期43卷 328-339页

作者：朱秀芳李石波石振君任笑程昌秀北京师范大学遥感科学国家重点实验室北京100875 北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室北京100875 中国地质大学土地科学技术学院北京100083 北京师范大学地理科学学部北京100875

发展针对异常气候条件下的作物估产模型,对于理解气候变化对作物产量的影响,提高估产模型的适用性具有重要意义。本文提出了一种综合气象灾害指标、遥感植被指数与趋势产量的随机森林回归估产方法,基于该方法构建了中国五大麦区的小麦... 详细信息

发展针对异常气候条件下的作物估产模型,对于理解气候变化对作物产量的影响,提高估产模型的适用性具有重要意义。本文提出了一种综合气象灾害指标、遥感植被指数与趋势产量的随机森林回归估产方法,基于该方法构建了中国五大麦区的小麦单产估算模型,并选择典型的灾害年份在县级尺度和麦区尺度上分别进行了精度验证,对比分析了不同麦区输入变量对估产模型构建的重要性。结果显示:五大麦区估产模型拟合精度的R^(2)均在0.95以上,各麦区县级实际单产与预测单产平均相对误差均低于0.060,区级均低于0.049;输入变量在不同麦区的重要性存在差异。标准化降水蒸散指数在五大麦区重要性均较高,干热风指标在西北春麦区与北部春麦区相比其他区域更重要,月平均温度距平与月平均降水距平在各个麦区的重要性差异不大,小麦拔节期与抽穗期的标准化差分植被指数(NDVI)重要性相对其他时间段的NDVI更高。本文构建的估产模型能够满足异常气候条件下估产的精度,可以为极端气候条件下大尺度的估产研究提供参考。

关键词：随机森林估产标准化降水蒸散指数标准化差值植被指数干热风指标温度距平降水距平