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大蒜汁对冬枣贮藏品质的影响 被引量:2
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作者 韩红艳 李秋菊 李改仙 《食品研究与开发》 CAS 北大核心 2009年第1期124-125,共2页
以冬枣果实为材料,用不同质量分数新鲜大蒜汁(0.3%、0.5%)处理冬枣,在(0±2)℃条件下贮藏,测定品质指标。结果表明:大蒜汁处理明显地改善果实的风味、色泽,提高果实感官品质、降低转红指数、腐烂率,抑制VC含量的损耗,延长冬枣的保质... 以冬枣果实为材料,用不同质量分数新鲜大蒜汁(0.3%、0.5%)处理冬枣,在(0±2)℃条件下贮藏,测定品质指标。结果表明:大蒜汁处理明显地改善果实的风味、色泽,提高果实感官品质、降低转红指数、腐烂率,抑制VC含量的损耗,延长冬枣的保质期,低温(0±2)℃与大蒜汁(0.5%)处理相结合,贮藏效果好,并能完成正常后熟。 展开更多
关键词 大蒜 冬枣 贮藏品质
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宁夏南部冷凉区西吉县露地冬蒜高产栽培技术 被引量:1
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作者 王学铭 刘占国 +2 位作者 冯海萍 黄学峰 苏存录 《宁夏农林科技》 2016年第3期24-25,共2页
露地冬蒜栽培技术是宁夏西吉县利用物种间特性提高复种指数,减少病虫害发生,增加经济效益的冷凉蔬菜种植模式,文章详述了冬蒜高产栽培的具体技术措施。
关键词 宁夏冷凉区 地膜 冬蒜 栽培技术 西吉县
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基于Landsat 8影像的济宁市春季主要作物种植面积变化监测 被引量:10
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作者 巫明焱 董光 +3 位作者 税丽 胡大川 程武学 范曙峰 《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2018年第3期559-569,共11页
准确快速获取小春作物的播种面积、空间分布及年际时空变化信息,可为农业部门制定政策、合理安排生产提供依据。利用多期Landsat 8影像,综合不同作物的光谱特征、纹理、NDVI值等信息,分别建立多时相小春作物提取模型,获取济宁市小麦和... 准确快速获取小春作物的播种面积、空间分布及年际时空变化信息,可为农业部门制定政策、合理安排生产提供依据。利用多期Landsat 8影像,综合不同作物的光谱特征、纹理、NDVI值等信息,分别建立多时相小春作物提取模型,获取济宁市小麦和大蒜的种植信息,分析其时空动态变化。研究结果表明,济宁市大蒜和小麦的种植具有明显的区域性。小麦在农业生产上占据主导地位,空间分布广泛且较为稳定,种植重心偏移量较小且呈逐年下降趋势,其固定种植区的面积每年均稳定在3.2×10~5hm^2左右,2014-2017年,种植面积先增加后减少,但波动幅度较小;大蒜种植区主要集中在金乡县和鱼台县,受气象状况和市场影响,其种植面积呈现先减少后增加的趋势,波动幅度较大,空间分布变化也较为明显,种植重心偏移现象突出。本研究采用面向对象分类方法提取济宁市春季主要作物种植信息,可为农业部门掌握小春作物种植情况,制定农业政策提供一定的技术支持。 展开更多
关键词 冬小麦 大蒜 多光谱遥感 农作物种植面积提取监测
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自动化样本生成策略用于冬季作物制图——以兰陵县为例 被引量:1
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作者 肖芳芳 张洪艳 +1 位作者 贺威 张良培 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2022年第12期121-125,共5页
准确地获取作物空间分布是作物生长监测和产量预测的前提。目前,遥感图像处理需要足够的人工采集的训练样本,因此,大规模作物分布的自动获取仍然是一个挑战。以高效、经济的方式获得足够的训练样本成为作物制图的关键因素之一。因此,本... 准确地获取作物空间分布是作物生长监测和产量预测的前提。目前,遥感图像处理需要足够的人工采集的训练样本,因此,大规模作物分布的自动获取仍然是一个挑战。以高效、经济的方式获得足够的训练样本成为作物制图的关键因素之一。因此,本文结合冬季作物物候特征与Sentinel-2时间序列影像,提出了一种自动化样本生成策略用于冬季作物制图。首先,利用归一化植被指数(NDVI)时间序列曲线进行冬季作物的判别;然后,通过时间序列曲线相似性度量的方法,判断样本点与标准的绿色叶绿素植被指数(GCVI)时间序列曲线的差距,从而为未知样本赋予正确的标签;最后,利用获取的样本训练随机森林模型,实现研究区域的冬季作物提取。最终精度评定结果:总体精度(OA)为98.46%,Kappa为0.973,表明该方法对于快速实现冬季作物自动制图的有效性。 展开更多
关键词 Sentinel-2 物候学 大蒜 冬小麦 自动化 时间序列
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GF-7卫星多角度特征作物识别 被引量:1
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作者 孙智虎 张锦水 +2 位作者 洪友堂 杨珺雯 朱爽 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期2127-2138,共12页
多角度遥感对地观测能够提供更加丰富、多方向的遥感特征,提高地类之间的可区分性,为地物覆盖的精确识别打下坚实的数据基础。GF-7是中国继ZY-3卫星后的首颗亚米级测绘卫星,这为利用多角度特性解决“异物同谱”的问题,提高作物的识别精... 多角度遥感对地观测能够提供更加丰富、多方向的遥感特征,提高地类之间的可区分性,为地物覆盖的精确识别打下坚实的数据基础。GF-7是中国继ZY-3卫星后的首颗亚米级测绘卫星,这为利用多角度特性解决“异物同谱”的问题,提高作物的识别精度带来了机遇。本文利用GF-7前视、后视全色及后视多光谱数据,各种特征组合输入到支撑向量机分类器进行分类,相对于光谱、纹理等特征,分析多角度特征对作物识别精度的作用。结果表明,较仅应用光谱特征,光谱与角差特征组合使用大蒜和冬小麦的制图精度分别提高了4.07%和3.15%,用户精度分别提高了6.73%和2.12%;较应用光谱与纹理特征,光谱、纹理与角差特征组合使用大蒜和冬小麦的制图精度分别提高了3.14%和1.01%,用户精度分别提高了5.11%和0.67%。通过McNemar检验分析,这种分类精度的提高是稳定的,角差特征使用能有效提高作物的识别精度。究其原因,多角度特征对不同作物类型在多角度观测时的光谱响应具备特有的差异性,这种差异提高了作物之间的可分性,从而保证作物遥感识别的精度。 展开更多
关键词 GF-7 支撑向量机 角差 遥感 冬小麦 大蒜 农业
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