检索结果-南通市图书馆

江苏农业科学 2009年第2期37卷 301-302页

作者：李正金李卫国申双和江苏省农业科学院农业资源与环境研究所江苏南京210014 南京信息工程大学应用气象学院江苏南京210044

以江苏省姜堰市为例,利用TM卫星遥感技术监测冬小麦的种植面积与长势情况。在利用GPS实地采样调查和建立解译标志的基础上,进行影像校正、非监督分类、人机交互式判读解译等操作,并将样点数据校验贯穿到整个分类过程中,信息解译精度在90... 详细信息

以江苏省姜堰市为例,利用TM卫星遥感技术监测冬小麦的种植面积与长势情况。在利用GPS实地采样调查和建立解译标志的基础上,进行影像校正、非监督分类、人机交互式判读解译等操作,并将样点数据校验贯穿到整个分类过程中,信息解译精度在90%以上。结合NDVI指数反演的叶面积指数进行小麦长势分级分类,并制作了冬小麦长势分级专题图。

关键词： TM影像非监督分类长势分级小麦姜堰

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基于CBERS遥感的冬小麦长势分级监测

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中国农业科技导报 2010年第3期12卷 79-83页

作者：李卫国李正金杨澄江苏省农业科学院资源与环境研究所南京210014 南京信息工程大学应用气象学院南京210044

应用遥感信息技术,可实时对冬小麦长势进行分级监测预报,便于农业部门及时制定和实施相应的管理措施,达到目标化生产的目的。以江苏省姜堰市为例,进行了基于中巴资源卫星(CBERS-02)遥感的冬小麦拔节期长势分级监测研究。经过计算机分类... 详细信息

应用遥感信息技术,可实时对冬小麦长势进行分级监测预报,便于农业部门及时制定和实施相应的管理措施,达到目标化生产的目的。以江苏省姜堰市为例,进行了基于中巴资源卫星(CBERS-02)遥感的冬小麦拔节期长势分级监测研究。经过计算机分类和人机交互式判读解译,结合GPS样点信息校验,冬小麦面积解译精度在90%以上。利用遥感植被指数反演叶面积指数(LAI)等长势信息,对整个区域的冬小麦长势状况进行分级监测。叠加样点的实测数据校验,监测精度达到85%以上,最终制作区域的冬小麦长势分级专题图,并对各长势状况进行了分析。结果说明,中巴资源卫星影像数据可以满足区域冬小麦长势监测要求,并可在实际生产中进行推广应用。

关键词：冬小麦 CBERS-02影像长势分级

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基于优化ISODATA法的冬小麦长势分级遥感监测

基于优化ISODATA法的冬小麦长势分级遥感监测

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2009第五届苏皖两省大气探测、环境遥感与电子技术学术研讨会

作者：李正金李卫国申双和江苏省农业科学院资源与环境所南京信息工程大学应用气象学院

以江苏省姜堰市为例,利用TM卫星遥感技术,监测冬小麦的种植面积与长势情况。在利用GPS实地采样调查和建立解译标志的基础上,进行影像校正,非监督分类,人机交互式判读解译等操作,并将样点数据校验贯穿到整个分类过程中,信息解译精度在90... 详细信息

以江苏省姜堰市为例,利用TM卫星遥感技术,监测冬小麦的种植面积与长势情况。在利用GPS实地采样调查和建立解译标志的基础上,进行影像校正,非监督分类,人机交互式判读解译等操作,并将样点数据校验贯穿到整个分类过程中,信息解译精度在90%以上。结合NDVI指数反演的叶面积指数,进行小麦长势分级分类,并制作了冬小麦长势分级专题图。

关键词： TM影像非监督分类长势分级

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冬小麦长势TM遥感分级监测与调优栽培模式应用

冬小麦长势TM遥感分级监测与调优栽培模式应用

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2009中国作物学会学术年会

作者：李卫国王纪华黄文江郭文善江苏省农业科学院农业遥感中心国家农业信息化工程技术研究中心扬州大学农学院

利用遥感技术对冬小麦长势进行分级监测预报,可为作物生产管理者或农业管理决策者提供及时、准确的农情数据信息,便于其采取各种田间管理措施,实现对冬小麦产量或品质目标调优

关键词：冬小麦长势分级监测预报遥感技术栽培模式

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基于多遥感参数的冬小麦长势综合监测指标研究

基于多遥感参数的冬小麦长势综合监测指标研究

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作者：毛鹏飞河南大学

学位级别：硕士

我国是世界第一人口大国,人口的快速增长和人民生活水平的不断提高对农业产品的需求数量与日俱增。小麦是我国的主要粮食作物,其高产稳产更是保障国家粮食安全的关键。随着“3S”技术的发展以及我国农业精准作业需求不断增加和精确农业... 详细信息

我国是世界第一人口大国,人口的快速增长和人民生活水平的不断提高对农业产品的需求数量与日俱增。小麦是我国的主要粮食作物,其高产稳产更是保障国家粮食安全的关键。随着“3S”技术的发展以及我国农业精准作业需求不断增加和精确农业不断发展,及时准确、宏观、动态的农作物生长监测和长势定量评价技术成为为各级政府部门和广大农民提供重要的科学决策的依据,也是促进农业生产科学管理,确保农作物增产丰收的重中之重。长势监测主要是通过遥感数据和地面数据结合建立模型,反演作物长势指标。叶面积指数LAI(Leaf Area Index)是一个与长势个体特征以及群体特征均密切相关的变量,利用植被指数反演LAI并以LAI值划分长势等级是当前遥感监测长势主要方法之一。本文以河南冬小麦为例,以EOSMODIS极轨卫星资料为基础,结合田间控制实验,将冬小麦生长模拟和遥感、GIS技术相结合,辅以地面农业气象观测与调查,研究冬小麦生长精细化遥感动态监测指标。本文的研究内容主要是:(1)简要介绍并回顾国内外基于遥感数据冬小麦农情监测技术的研究与应用现状。(2)设计冬小麦长势地面调查方案并进行样点布设;研究确定冬小麦长势农学参数指标;建立冬小麦生长地面观测资料库;(3)根据各种目测苗情的作物高度、分蘖数、叶面积指数、生物量的均值和方差,划定一类苗、二类苗和三类苗之间的数据界限值。(4)计算种植区的各植被指数并进行比较,分析各类植被指数在全生育期长势监测方面以及时空差异发面的表征效果。(5)选择15个地面观测点和卫星遥感像元,提取对应的叶面积指数和植被指数。叶面积指数地面观测和遥感反演两种方法都可以获取,利用最小二乘法,建立地面观测数据和遥感反演的统计关系式,用该统计关系式订正遥感反演结果。(6)根据农业部门拔节期叶面积指数划分的苗情监测指标,指标范围为2.5～4.5为一类苗,4.5～6.5为二类苗,>6.5为三类苗。通过此指标,生成作物苗情综合监测图,随后与实地观测数据进行验证。本文通过研究发现NDVI在冬小麦全生育期的长势监测过程中较其他植被指数有明显的表征效果。另外EVI在表征不同时空条件下的冬小麦生育期差异有良好效果。此外,以NDVI反演出的LAI在表征冬小麦长势分级方面准确性高,可以作为科学分苗的依据。

关键词：冬小麦作物监测长势分级植被指数

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