简介:摘要 : 含水量是表征水稻生理和健康状况的关键参数,精确预测水稻含水量对于水稻育种和大田精准管理具有重要意义。目前,利用无人机搭载光谱图像传感器监测作物生长的研究主要集中在利用植被指数评估作物在单一或者几个生育期的生长参数,针对作物含水量监测的研究非常有限。本研究主要利用多旋翼无人机低空遥感平台获取不同生育期水稻冠层的 RGB图像和多光谱图像,通过提取植被指数和纹理特征,分析水稻的动态生长变化,并构建了基于随机森林回归方法的含水量预测模型。试验结果表明:( 1)从无人机图像提取的植被指数、纹理特征以及地面测量的含水量都能用于监测水稻生长,并且这些参数随水稻生长呈现出了相似的动态变化趋势;( 2)与 RGB图像相比,多光谱图像评估水稻含水量具有更高的潜力,其中归一化光谱指数 NDSI771,611实现了更好的预测精度( R2=0.68, RMSEP=0.039, rRMSE =5.24%);( 3)融合植被指数和纹理特征能够进一步改善含水量的预测结果( R2=0.86, RMSEP=0.026, rRMSE=3.51%),预测误差 RMSEP分别减小了 16.13%和 18.75%。上述结果表明,基于无人机遥感技术监测水稻含水量是可行的,可为农田精准灌溉和田间管理决策提供新思路。
简介:以呼和塔拉万亩草原为研究区,选用2001、2010、2013、2016四期TM遥感影像提取归一化植被指数(NDVI),将NDVI结果输入到像元二分模型中计算得到研究区各时期植被覆盖度,然后将植被覆盖度划分为6个等级,最后计算覆盖度差值并结合各级覆盖度转移矩阵,分析了万亩草原生态修复前后的植被覆盖度动态变化特征。结果表明,生态修复之前2001、2010年植被覆盖度主要以0-30%为主;在生态修复之后的2013、2016年植被覆盖度显著增加,主要以45-100%为主,2013年植被覆盖度45-100%的面积为11352亩,占总面积71.62%,2016年植被覆盖度45-100%的面积为14563亩,占总面积91.88%,说明植被生长情况明显好转。
简介:一、主办单位关注森林活动组委会(全国政协人口资源环境委员会、全国绿化委员会、国家林业局、国家广播电影电视总局、中华全国新闻工作者协会、中国绿化基金会)二、承办单位国家林业局宣传办公室、中国林业文联、武警森林部队政治部三、支持媒体中国绿色时报社、中国林业杂志、国土绿化杂志、生态文化杂志、各省级林业报刊四、征稿内容1、反映林业对改善生态、促进本地经济社会协调发展的巨大作用和显著成效;2、展示我国林业和生态建设取得的突出成就与重大变化;3、表现森林和自然保护区的优美风光与野生动物的趣闻轶事;4、记录“创绿色家园、建富裕新村”活动的历史进程;5、人与自然和谐相处的场景;6、其他与林业和绿化相关的内容。
简介:本文总结了国内外提高土地利用-土地覆盖遥感分类精度的若干方法:可提高精度的大气校正方法、多源信息融合方法、人工智能分类方法等。并对其中部分方法进行了优缺点评价。
简介:本研究以地面样方调查结合2000-2013年MODIS—NDVI数据,建立样方生物量和遥感数据的关系模型,反演锡林河流域产草量的时空分布。研究结果表明:建立的植被指数模型相关系数达到0.6以上,模型精度为80%,线性模型作为遥感估测应用可行;锡林河流域年平均产草量鲜重为1001kg/hm2,空间分布呈现东南高-西北低的空间分布规律;2000-2013年,产草量年际间变化大,变异系数为51.6%,产草量总体呈波动上升趋势。锡林河流域草原产草量的时空变化与主要气候因素(气温、降水)关系密切,特别是受降水量的时空变化影响更为显著。本研究结论可以为有效地保护和利用草地资源、合理配置载畜量和恢复草原生态环境提供有效的技术支持和保障。