基于光谱和色度信息的猪肉肉色研究

本试验旨在研究不同部位猪肉的光谱特征及其与肉色之间的关系。利用ASD-2000光谱仪以及CR-400色差仪分别测定不同部位猪肉的光谱数据和对应的肉色值,形成不同部位猪肉的特征光谱。通过随机森林、最大互信息数和最佳指数因子,选取出反映肉色差异最大的473和1078 nm波段,利用该波段组合,提出了肉色比值指数(PCRI),同时分析了PCRI与化学色度和褐化指数之间的相关性。结果表明,五花肉光谱特征较易区分,而通脊和腿肉的光谱特征略有相似,但利用PCRI可以有效区分二者。通脊和腿肉的PCRI与化学色度呈显著负相关(P<0.05),通脊的PCRI与褐化指数呈显著负相关(P<0.05)。综上所述,本文基于不同部位猪肉的光谱数据得到了其光谱特征,并提取出PCRI,且猪肉的PCRI与化学色度和褐化指数呈显著负相关。

潮土区小麦玉米轮作周期内土壤钾素的动态研究 Ⅱ.施钾对作物产量及土壤钾素动态的影响

研究了豫北潮土区在小麦 玉米轮作周期内不同施钾水平上作物的产量效应与土壤钾素的动态变化。结果表明：供试土壤施钾后不仅提高耕层土壤速效钾含量，而且也很快向缓效钾方向转化，转化量随钾肥用量的提高而增大。整个轮作周期内土壤速效钾及缓效钾含量与施钾量之间呈显著正相关关系。转化为缓效钾的肥料钾比土壤原有缓效钾更易释放，有效性较高。施钾对小麦、玉米都有显著增产效果，以小麦、玉米２ 季各施钾素２００ ｋｇ／ｈｍ２ 左右为宜，不仅可获理想的作物产量，而且可有效地提高土壤钾素含量和供钾水平。

潮土区小麦-玉米轮作周期内土壤钾素动态研究 Ⅰ.不施钾条件下土壤钾素动态与垂直变化

采用大田试验和室内分析的方法，研究了豫北潮土区小麦玉米轮作周期内土壤钾素的动态及垂直变化。结果表明：在不施钾肥条件下，轮作期内土壤钾素消耗量较大，速效钾的大量消耗促进了缓效钾的释放；缓效钾在土壤供钾水平降低时也是作物吸钾的重要来源。土壤钾素的动态变化及其在剖面中的垂直移动，主要受作物吸收、温度、降水及土壤水分运动的影响。作物生育前期以表层钾素供应为主，在需钾高峰期心土和底土供钾也很重要。小麦生育期钾素以向上运移为主，而玉米生育期内钾素以向下淋移较为显著。轮作期土壤钾素的消耗主要是由于作物吸收，也有少量的淋失。在该地区生产中，补施钾肥、增加农家肥和秸秆用量十分必要。

利用AMTIS数据反演植被和土壤温度

遥感陆面温度 (LST)是目前遥感界面临的重要课题 ,组分温度反演则为LST反演的主攻目标。如果混合像元组分间的温度及发射率存在明显差别 ,就可以从多角度热辐射亮度变化中分离出组分温度的信息。在热辐射矩阵模型的基础上 ,讨论了确定可反演参数和反演组分温度的方法 ,并以AMTIS多角度热红外图像为数据源 ,在进行几何和大气纠正后 ,尝试利用矩阵反演方法分解混合像元中的植被和土壤温度。误差分析表明土壤温度反演结果较好 。

混合像元组分信息的盲分解方法

从混合像元中分解组分信息是遥感反演的重要内容.若遥感物理过程可用线性方程组表达,遥感测量信息矩阵就等于权重矩阵乘以混合像元的组分信息矩阵,一般认为,求解组分信息矩阵的前提是权重矩阵已知.利用盲分解方法则无需已知权重矩阵,直接将矩阵分解.其原理是利用了遥感可测信息矩阵大量样本的统计特性,获得分解所需的附加信息,给出组分信息矩阵和权重矩阵的估计值.但盲分解方法仅可以复原组分信息的波形,不能确定幅度.为得到混合像元的定量组分信息,文中选择作物*土壤混合像元为主要研究对象进行盲分解研究,解决了盲分解的幅度不确定性,并通过数值模拟和应用实验验证了该方法.研究表明盲分解可以成为遥感混合像元信息分解的有效工具之一,具有良好的应用前景.

行播冬小麦热辐射方向性的影响因子

混合像元的热辐射方向性由于受到多种因素的影响而变得极为复杂。该文以行播冬小麦为例,建立矩阵模型,研究混合像元热辐射方向性问题。结果表明,混合像元热辐射方向性主要受到混合像元内部各组分在三维上分布的不均一、像元比辐射率的方向性以及由外界影响造成的各组分温度差异的影响。在这三个主要影响因子中,各组分的比辐射率是地物固有的特征,不随外界条件而发生变化。在同温条件下,像元热辐射方向性完全由像元比辐射率的方向性决定。而各组分温度虽然没有方向性,但可以通过组分空间分布对其产生调制作用。

2000—2014年呼伦贝尔草原植被覆盖度时空变化分析

以呼伦贝尔草原核心区的新巴尔虎右旗、新巴尔虎左旗、陈巴尔虎旗和鄂温克族自治旗为主要研究区,基于MODIS NDVI数据,利用像元二分模型反演得到植被覆盖度,并结合土地覆盖分类产品,构建2000—2014年研究区植被覆盖度时间序列。通过时间序列分析,从不同的时间和空间尺度分析草原植被覆盖度的变化规律;同时引入覆盖度异常变化点检测算法,并结合该地区同期气象数据,进一步探讨研究区植被覆盖度变化与气象因子之间的内在驱动力关系。结果表明,植被覆盖度在空间分布上主要表现为:从东往西依次递减,特别是研究区西南部,覆盖度最低;15年来研究区植被年际变化总体上呈现前10年下降、后5年缓慢上升的趋势。对植被覆盖度的异常变化进行分析,结果显示:返青期和枯萎期覆盖度的剧烈变化与温度的相关性较大,生长旺季内(7—8)月覆盖度的剧烈变化主要与降水量有关。

草地退化的高光谱遥感监测方法

我国草地分布面积广,退化情况严重,实时、准确地监测草地的生态状况,对于区域气候、碳循环研究以及经济发展具有重要意义。利用地面实测光谱数据进行了高光谱草地退化监测研究。选择内蒙古呼伦贝尔市的温性草甸草原为研究对象,测量了草甸草原的羊草、克氏针茅、冷蒿等多种植物的叶片、冠层以及多种植物混合的群落反射率光谱数据。通过有效的光谱特征参量化方法,提取叶片和冠层光谱的光谱特征,准确区分了草甸草原的几种建群和退化指示草本植物,验证结果表明光谱识别的精度高于95%。以此为基础,利用线性光谱混合模型对群落植被的混合光谱数据进行混合光谱分解,得到各组分的覆盖度,误差在5%以内。该文的研究结果为高光谱遥感草地监测提供了有力依据。

基于高光谱数据的呼伦贝尔草原花期物种识别和覆盖度估算

实时准确地监测草地植物种类和覆盖面积对草原物种多样性研究和生态环境的可持续发展具有重要意义。草地植物在花期具有独特的光谱特征,相比营养生长期,通过花更容易识别物种。花期是遥感识别物种的关键时期。本文利用2008年8月和2010年7月呼伦贝尔草原上麻花头、棉团铁线莲、冷蒿、蓬子菜、黄花菜、有斑百合和细叶百合七种花以及裸土的实测高光谱数据,通过其冠层光谱的特征分析和参量化,找出了各物种之间的光谱差异,且得到了参量化特征识别方法,经验证,当花在样方中的覆盖度大于10%时,识别方法的精度在90%以上。在此基础上,采用线性解混模型,计算样方中各种花的覆盖度,与实际数据相比较,误差在4%左右,证明了线性解混模型用于估算草原上花覆盖度的可行性。

高光谱遥感监测土壤含水量研究进展

土壤含水量是监测旱情墒情的关键参量,近年来在利用高光谱遥感数据监测土壤含水量方面,国内外进行了大量的研究。文章首先在分析利用不同波段监测土壤含水量的原理及优缺点基础上,指出高光谱遥感监测的独特优势和问题。并以此为出发点,从机理上归纳了土壤含水量对土壤反射率的整体影响,以及对不同波段响应的差异。在此基础上,从物理机理和统计方法两个方面,总结了土壤含水量与土壤反射率的关系。并分析和评价了各模型及统计方法中的关键问题和优缺点。以往研究土壤含水量与土壤反射率关系的实验方法中往往存在一些问题,文章也一一指出并提出了解决方案。同时,探讨了高光谱在消除植被影响,更好地反演土壤含水量方面的可行性。最后对未来的研究方向进行了展望。

玉米全生长期叶面积指数收获测量法的改进

农作物全生长期冠层表现不同的结构,常规的叶面积指数测量仪器不能适用于全生长期的叶面积指数测量,提出改进的收获测量法可进行玉米全生长期叶面积指数的测量,并且测量结果也具有可比性,该法在减少常规直接测量法工作量的同时也减少了对玉米的破坏。通过对比不同生长期单株样本叶面积计算的两种方法,得出二元二次回归法比常规的形状因子法计算精度高的结论。同时,分析不同生长期玉米秆所占总面积比例的规律,得出进行叶面积指数的准确测量,玉米秆的表面积必须进行准确考虑。该研究可为同类作物叶面积指数测量提供参考,可以有效推动叶面积指数的准确快速测量及遥感反演的验证工作。

不同叶面积指数反演方法比较研究

以PROSAIL模型模拟数据和地面实测数据为基础,分别分析了土壤背景、冠层反射率非各向同性以及随机噪声等因素对几类代表性反演方法的影响(植被指数法、二阶微分法、模型反演法以及方向性二阶微分法)。结果表明在不同条件下,各类反演方法的反演精度差别较大。植被指数NDVI对几种因素的滤除能力都较差,反演精度最低;模型反演精度高于植被指数方法,但会受到土壤背景的影响;二阶微分方法虽然能部分消除土壤背景的影响,但受冠层反射率非各向同性的限制。文中提出的方向性二阶微分法能较好地消除土壤背景和冠层反射率非各向同性的影响,反演精度较前者有所提高,但二阶微分方法易受噪声影响。

MODIS/FAPAR在呼伦贝尔草原区的精度验证与分析

验证MODIS/FAPAR产品在温性草原地区的精度,以提高NPP估算精度,为区域碳平衡监测及合理安排草地畜牧业生产提供服务。该文选取两块2km×2km温性草甸类草地设计和进行FAPAR实测试验。以分辨率为32m的北京-1号卫星遥感数据对样地进行异质性分析,然后进行尺度上推,利用地面实测数据对1km的MODIS/FAPAR草原地区产品进行验证。结果表明,在草地生长季,MODIS/FAPAR产品的草地FAPAR季节变化与实测FAPAR季节变化趋势基本一致,但总体要比实测FAPAR要高,针茅样地MODIS/FAPAR值比实测值要高约13.7%,羊草样地为18.7%。MODIS/FAPAR算法对于局部区域过于粗糙,对草地类型多样的中国来说,需更多的野外试验资料,以反演适合不同草地类型的FAPAR算法。

矩阵表达与对象统计特性相结合的组分温度反演方法

开放复杂目标体系的热辐射方向性的机理已经由矩阵表达式阐述得很清晰 ,但是在地表组分温度反演中 ,多角度数据间高度相关使得反演问题成为一个相关性病态问题。相关性是提高反演精度的主要障碍。以行播冬小麦为例 ,进一步提出一种利用先验知识 ,将矩阵表达与对象统计特性相结合可以提高反演稳定性和精度的方法 。

结合HJ1A/B卫星数据和生态因子的籽粒品质监测

该研究引入温度、降水、太阳辐射和土壤肥力等影响小麦籽粒蛋白质含量的重要生态因子,结合遥感数据进行小麦籽粒蛋白质含量监测。以北京郊区的小麦种植区为实验区,获取多时相的HJ1A/B卫星数据,多个气象站点全生育期气象数据和土壤养分数据,以及收获时小麦籽粒蛋白质含量。分别构建了遥感光谱蛋白质含量模型、生态因子籽粒蛋白质含量模型、光谱生态因子蛋白质含量模型。结果表明:北京地区冬小麦以5月11日(开花期左右)NDVIgreen值与籽粒蛋白质含量相关性最好,达到极显著水平,因此该时期为冬小麦籽粒蛋白质含量遥感监测的最佳时相,并将利用该时期的NDVIgreen参与光谱蛋白质含量模型、光谱生态因子蛋白质含量模型的构建。对光谱蛋白质含量模型、生态因子籽粒蛋白质含量模型、光谱生态因子蛋白质含量模型进行F检验,表明各模型均达到极显著水平,3种模型的决定系数分别为:0.782,0.635,0.843,相对误差分别为:0.151,0.123,0.049。说明综合利用遥感数据和生态因子的监测结果比单独利用遥感数据或单独利用生态因子的精度高。引入生态因子的小麦籽粒蛋白质含量遥感监测有助于提高监测精度,并增加监测模型的农业机理。

地表热辐射方向性研究进展

地表热辐射方向性是基于多角度热红外遥感数据反演组分温度的基本问题 ,论文分析了国内外近来从等效比辐射率和热辐射模型两个角度研究非同温热辐射方向性所取得的进展和存在的问题 ,并指出今后应继续基本概念的探讨 ,加强遥感基础实验和热辐射理论模型简化和验证工作 ,进一步探讨基于热红外多角度遥感数据反演组分温度的新方法。

北京城市离退休居民与城市公园绿地关系

在入户抽样调查的基础上 ,分析总结了北京城市离退休居民与城市公园绿地的关系。结果显示 ,按照全部被调查人数计算 ,北京离退休居民平均每个月有 1 1 .0d去公园 ,平均每天在公园滞留 1 .1h;方便居民生活的小区公园数量和质量还不能完全满足要求 ;城区公园对居民的户外活动仍然十分重要。未来城市规划建设应该重视居住绿地建设 ,同时加强相关的基础研究。

基于SAIL模型模拟的农作物冠层直射与散射光合有效辐射吸收比例特性研究

为明确太阳直接辐射及散射辐射在进入冠层被冠层吸收以及两者对总光合有效辐射吸收比例(FPAR)造成的影响,利用SAIL模型模拟不同条件下的直射FPAR、散射FPAR以及总FPAR,分析影响总FPAR变化的主要因素以及直射FPAR与总FPAR之间的差异。结果表明:FPAR随叶面积指数(LAI)的变化存在饱和现象;能见度为5,15,30 km时散射FPAR对总FPAR的贡献分别是52.6%,29.3%和21.7%,随能见度的变化,直射FPAR与总FPAR间相对误差最大达到13.2%;随太阳天顶角的变化,直射FPAR与总FPAR间相对误差最大达到10.29%,这一误差是由散射FPAR引起的。因此,在进行植被冠层FPAR遥感反演建模时,直射FPAR与散射FPAR需要单独建模,总FPAR则需要根据由天气条件决定的直、散射辐射比例计算得到。

羊草草甸草原FPAR时间变化规律分析

FPAR是植被叶子在光合有效辐射(400～700nm)波段有多少太阳光能被吸收的一个度量,表示了植被冠层能量的吸收能力,是描述植被结构以及与之相关的物质与能量交换过程的基本生理变量。FPAR模型是否能真实反映植被冠层吸收光合有效辐射状况,将直接影响遥感估算草地NPP的不确定性程度。本文通过对长生季羊草草甸草原冠层PAR各分量的观测,研究了入射PAR、冠层反射PAR及透过冠层到达地面的PAR的时间变化规律,并以观测的PAR为基础计算分析了羊草草甸草原FPAR的时间变化规律。结果表明,羊草草甸草原入射PAR及透射PAR日变化规律明显,呈较标准的正弦曲线变化;晴天FPAR的日变化呈较标准的余弦曲线变化,FPAR在早晚值较高,最高值约0.81,日平均FPAR值可以用9:30/太阳天顶角为48°时瞬时的FPAR值或14:30/太阳天顶角为30°时瞬时的FPAR值表示。

内蒙古草地关键光合过程参数的时空变化特征

地球表面的瞬时光合有效辐射(Photosynthetically Active Radiation,PAR)和植被吸收的光合有效辐射(Absorbed Photosynthetically Active Radiation,APAR)是许多集中于生物圈和大气之间交换过程研究的关键参量。光合有效辐射吸收比例(Fraction of Photosynthetically Active Radiation,FPAR)是APAR和PAR的比值,是许多气候模型及生产力模型的基本特征参量。因此,研究PAR/APAR/FPAR的时空变化规律,对准确估算草地NPP具有十分重要的作用。本文利用MODIS遥感影像和TOMS紫外波段反射率数据,在GIS和RS软件支持下,计算分析了内蒙古草地生长季的PAR/FPAR/APAR及其时空变化,并分析了气候因子对FPAR/APAR的影响。结果表明:内蒙古草地生长季平均PAR为1973.8MJ/m2,FPAR为0.275,APAR为516.64MJ/m2。内蒙古草地生长季的PAR/FPAR/PAR时空变化明显:FPAR及APAR空间上呈东北向西南地区递减的趋势,PAR与之相反。自生长季初期(4月份),随着时间的推移PAR/FPAR/APAR都开始增加,只是出现峰值的时间不同。内蒙古草地生长季不同草地类型的FPAR及APAR差异明显,在草地NPP估算及建模时应引起重视。