基于无人机影像的冬小麦株高提取与LAI估测模型构建

株高和叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)反映着作物的生长发育状况。为了探究基于无人机可见光遥感提取冬小麦株高的可靠性,以及利用株高和可见光植被指数估算LAI的精度,本文获取了拔节期、抽穗期、灌浆期的无人机影像,提取了冬小麦株高与可见光植被指数,使用逐步回归、偏最小二乘、随机森林、人工神经网络四种方法建立LAI估测模型,并对株高提取及LAI估测情况进行精度评价。结果显示:(1)株高提取值Hc与实测值Hd高度拟合(R^(2)=0.894,RMSE=6.695,NRMSE=9.63%),株高提取效果好;(2)与仅用可见光植被指数相比,基于株高与可见光植被指数构建的LAI估测模型精度更高,且随机森林为最优建模方法,当其决策树个数为50时模型估测效果最好(R^(2)=0.809,RMSE=0.497,NRMSE=13.85%,RPD=2.336)。利用无人机可见光遥感方法,高效、准确、无损地实现冬小麦株高及LAI提取估测可行性较高,该研究结果可为农情遥感监测提供参考。

安徽省宁国市山核桃种植区典型滑坡机制与稳定性分析——以石岭村滑坡为例

宁国山核桃种植区环境地质条件复杂,人类活动活跃,降雨充沛,是安徽省滑坡灾害极高易发区之一。选择种植区东部石岭村滑坡为研究对象,采用遥感、地形测量、地质勘查等工作手段,对滑坡的变形特征、形成条件、破坏机制及稳定性等特征进行详细研究,并提出防治建议。研究结果表明:石岭村滑坡为一受基覆界面控制的小型复合式土质滑坡,在工况Ⅱ(自重+持续暴雨)下稳定系数为0.8543(不稳定),处于蠕变状态,复活的可能性较大;其主控因素为软弱的岩土体结构和适宜的地形地貌条件,诱发因素为强降雨和人类工程活动;建议对种植区自然斜坡进行工程治理,同时改变山核桃采摘方式(如采用低空挂网兜拾),恢复植被,减少水土流失。研究成果可为种植区滑坡灾害早期识别和防治等提供重要借鉴。

基于改进后局部搜索算法的猕猴桃预估产量在种植区域的分配性能

为进一步提高猕猴桃(Actinidia chinensis Planch.)预估产量在种植区域的分配性能,通过麻雀搜索算法、可变螺旋因子来改进局部搜索算法,并利用逐维透镜学习策略加快改进后局部搜索算法的收敛速度。结果表明,当猕猴桃预估产量不变时,随着可变螺旋因子数值增加,分配时间逐渐降低;当可变螺旋因子数值不变时,猕猴桃预估产量增加,分配时间也增加。猕猴桃预估产量分别为10、20、30、40、50、60 t,4个种植区域面积分别为500、650、700、850 m^(2)。建议当猕猴桃预估产量为10~60 t时,可变螺旋因子数值设定为4;当预估产量为10~40 t时,种植区域3可以满足最佳种植间隔,当预估产量为50~60 t时,种植区域4可以满足最佳种植间隔,根据不同预估产量及种植区域面积合理进行猕猴桃种植间隔分配,保证猕猴桃获得充足的养分。改进后局部搜索算法的收敛速度较快,在迭代500次时,算法已趋于收敛,深度学习、粒子群算法及灰狼算法的收敛速度均小于改进后局部搜索算法。

基于Landsat8数据的梨树县玉米种植面积提取研究

吉林省四平市梨树县作为全国粮食生产先进县、国家现代农业示范区[1],稳种植面积是该区域农业发展的首要任务。该文基于多时相Landsat8数据,结合全球高精度土地覆盖数据集GlobeLand30数据,从影像采样像元统计到典型地物光谱曲线,逐步识别研究区内的玉米种植区,从而提取吉林省梨树县玉米种植面积数据,并对比吉林省统计年鉴数据进行误差分析,最终获取准确的玉米面积提取方法。研究结果表明,使用吉林省玉米生长期中抽雄期的多时相Landsat8数据进行种植面积的识别及提取准确度较高,其次为乳熟期;多时相Landsat8数据在玉米面积的提取方面,乃至农业遥感应用方面都有一定的优势。

基于多时相Landsat8数据的吉林梨树县玉米遥感估产研究

粮食产量关系到国计民生,世界各国都非常重视粮食估产在农业和粮食安全中的作用和意义,因此及时对吉林省重点玉米产区梨树县进行估产及动态预测粮食产量是非常必要的,也具有重要的现实意义。该文基于多时相Landsat8数据、全球高精度土地覆盖数据集GlobeLand30数据,结合吉林省统计年鉴数据对梨树县玉米种植区进行识别提取及精度检验,同时利用波段计算处理修正该区域植被指数,并以此建立较为准确的吉林梨树县玉米遥感估产模型。研究表明,累积NDVI值和累积RVI值均在玉米生长的抽雄期达到最值,且具有一定的负相关性;对于任何生长时期,使用累积NDVI值作为特征参数、对抽雄期及乳熟期进行估产的模型具有更高的精度数据。因此,多时相Landsat8数据在农作物遥感应用方面有较好的发展空间。

中低分辨率小波融合的玉米种植面积遥感估算

采用中分辨率与低分辨率数据相结合的遥感估算方法是获取大范围作物种植面积的主要趋势之一。在MODIS时序影像和TM影像支持下,采用小波变换融合方法获取30m分辨率的NDVI时间序列信息,构建主要秋季作物的NDVI标准生长曲线,以最小距离分类器进行分层分类,获得河南原阳县玉米种植面积总量信息和空间分布,并以野外实测地块样本进行精度评价。由于充分利用MODIS影像的时间序列优势和TM影像的空间分辨率优势,通过秋季作物之间的物候差异,有效地区分出各种秋季作物的空间分布,基于融合NDVI时间序列信息玉米种植面积遥感估算的位置和面积精度分别达到79%和89%,远高于常规的监督分类,为大范围玉米种植面积遥感估算提供了一种可行的方法。

北京东灵山地区植物群落多样性研究 Ⅵ.几种类型植物群落物种数目的估计

采用经验贝叶斯方法、非参数方法（刀切法和自助法）和种－面积曲线外推方法对北京东灵山地区５种类型植物群落的物种数目进行了估计，考察了这些方法的估计行为，从中得出如下结论：（１）只要抽样强度不是很小，经验贝叶斯方法就能给出群落物种数目很好的估计，但与非参数方法相比，其估计的标准差较大；（２）在适当的抽样强度下，非参数方法也能给出群落物种数目很好的估计。如果抽样强度过低，则估计值也偏低；相反，如果抽样强度过高，则估计值也偏高。但在各种抽样强度下，非参数方法估计的标准差都比经验贝叶斯方法的小；（３）种－面积曲线２、３、４、５、６可以给出群落物种数目较好的估计，曲线１的估计值偏高，而曲线７、８、９、１０的估计值则偏低；（４）经过几种方法的综合比较，可以对群落１、２、３、４、５的各层及整个群落的物种数目分别做出如下估计；乔木层１６、１９、２１、１２、１６，灌木层１３、１５、２１、１４、２１，草本层４９、４６、５４、８２、５５，整个群落７９、８０、９６、１０７、９２。

基于HJ-1 CCD影像的玉米种植面积估算研究

本研究以HJ-1 CCD影像为主要数据源,风云三号(FY-3)和高分一号(GF-1)影像为辅助数据源,选取作物种植结构复杂的菏泽市为研究区域,采用多时相NDVI阈值剔除法与监督分类相结合的分类方法,以土地利用类型和训练样本区数据作为辅助,提取出菏泽市玉米种植面积和分布区域,并检验其精度。结果显示:在复杂的作物混合种植区可以利用HJ-1 CCD影像提取出玉米种植面积和分布信息,总体分类精度为90.2%,面积总量精度为91.7%。本研究为其他区域利用HJ-1卫星影像提取作物种植面积提供了参考。

泉州湾河口湿地主要红树植物叶面积测算

植物叶面积的测算对于评价生态系统初级生产力具有重要意义。本研究分别选用"最大叶长"、"最大叶宽"以及"最大叶长×最大叶宽"等指标,利用不同类型的线性或非线性回归方程,对泉州湾河口湿地主要红树植物秋茄、桐花树和白骨壤的叶面积进行测算,从而确定各自最佳拟合回归方程。结果表明:二元非线性回归方程Y=0.7297X10.8698X21.1600、幂指数方程Y=0.9740X0.9634和Y=0.7773X0.9954分别为秋茄、桐花树和白骨壤叶面积的最佳拟合回归方程。进一步的0-1回归检验和相对误差值分析显示,以上回归方程均能精确地估算各自的叶面积,其中,白骨壤叶面积测算更为精确。

种麦农户行为选择:来自价格、政策和非农就业的综合响应检验

基于2003-2011年全国农村固定观察点数据,选用扩展Nerlove模型及系统GMM 估计方法,引入市场化政策和非农就业水平等变量构建农户小麦动态供给反应模型,探究农户粮食种植决策对价格和非价格因素的反应程度.研究发现:①无论短期还是长期,农户小麦种植对价格始终保持较高的敏感程度.②非农就业在短期内对农户小麦种植直接影响结果不显著,但间接提高了农户对小麦生产成本的敏感程度,这意味着非农就业水平的提高使得生产成本对小麦的负面减产效应显著增加.③市场化政策始终是影响粮食市场价格变动及农户粮食种植决策的重要因素.因此,建议完善对粮食生产的补贴制度,通过杠杆调节冲破生产成本对粮食生产的“桎梏”,同时确定合理的粮食最低收购价水平,科学制定调整幅度,引导农户合理调整种植结构.

综合NDVI时序特征的冬小麦混合像元分解及面积估算

基于MODIS数据进行面积提取易受混合像元影响,为了降低因混合像元导致的错分和漏分误差,该研究提出一种线性的混合像元分解模型,建立MODIS混合像元中冬小麦占比与MODIS/NDVI时间序列影像波峰波谷差值之间的定量关系。基于2017年保定市MODIS数据和GF数据进行了模型构建,基于2014年数据进行了模型验证。结果显示纯度指数(PPI)精确度均值为0.485,基于混合像元分解模型得到的2014年保定市冬小麦面积推算值为40.05万hm2,基于GF数据得的2014年保定市冬小麦面积'真值'为37.39万hm2,绝对误差为2.66万hm2,相对误差率为7.11%。利用河北省冬小麦广泛种植的8个地市对模型的适用性进行评价,结果表明不同地市的冬小麦面积推算值和冬小麦面积'真值'间平均误差率为3.69%。基于该模型的冬小麦面积推算值误差相对较低,数据可靠性较高,且受地域影响较小,具有较为普遍适用性。

无人驾驶飞机航测数据的葡萄种植面积估算方法

以无人驾驶飞机拍摄的影像为数据源,通过非监督、监督和人机交互式分类方法分别对小区域葡萄种植面积进行了估算,并结合实际调查数据,对比了三种分类方法在面积估算中的精度。

基于MODIS数据光谱突变法提取冬小麦种植面积研究

利用2004—2005年MODIS 16天合成的NDVI最大值植被指数数据,基于NDVI光谱突变方法对山西省运城地区冬小麦种植面积提取。冬小麦有两个生育阶段其绿度—时相曲线与其他大宗作物、植被有明显差异:一是10—11月,为冬小麦秋播至分蘖阶段;二是5—6月,为冬小麦孕穗至收获期。通过分析得出:2005年5—6月(2005161～2005129)提取的冬小麦面积与实测面积相关性最高,估测的冬小麦面积与实测面积的误差最小,准确性最高。

植物种类及视觉面积对河岸景观的影响——以通州运河森林公园为例

文章针对北京平原城市河岸森林资源景观功能与视觉质量提升的需求,结合主观美景度评价方法,重点利用客观的眼动分析方法分析景观视觉质量及其植物影响,结果表明:1)增加水生植物能够提高河岸杨柳景观的美景度,作用最好的是芦苇,其次是荷花、千屈菜;2)河岸杨柳景观美景度值从春季到冬季在季节内波动式上升,但在3月、8月、11月季节交替月份出现下降拐点,且冬季至次年春季是美景度值最低的时段;3)河岸杨柳景观有叶期(4—11月)比落叶期(12月—次年3月)视觉注视时间长,且水生植物群落比杨柳群落能够获得更多的注视(其中芦苇、荷花、千屈菜的视觉吸引力依次递减);4)杨柳景观的观赏视线范围广泛,但注视点长时间停留在水体、杨树、柳树、水生植物群落的交界区域;5)减少杨树视觉面积比例能够提升河岸杨柳景观林的视觉质量,但存在28%的临界值,低于该值时,观测者持续注视集中点会向杨柳树群落范围外转移,杨柳群落会失去河岸景观的主体优势。

基于多源数据回归分析的糖料蔗产量估计

糖料蔗生产已成为广西经济的主要来源,其种植面积达到全国60%以上。然而,广西糖料蔗区大多分布于山丘坡地,下垫面非均质性和管理非均匀性造成了甘蔗产量具有较强的空间变异性。利用模型估计产量需要大量的观测数据,且运行成本较高。利用无人机等可以较为方便地得到甘蔗不同时期叶面积指数和株高等信息,地面的传感器也可以采集不同深度的土壤含水率。分析了广西崇左60个试验小区2016年采集的叶面积指数、株高、土壤水数据和糖料蔗产量的相关性,发现相比于地面的叶面积指数观测和土壤水分观测,利用无人机平台所提取的株高观测更有利于糖料蔗的产量估计;叶面积指数观测在伸长中期阶段,数据价值最大,而株高观测则在伸长末期与产量的相关性最高;播种后1-2个月根系区土壤水分对甘蔗最终产量的形成起到了至关重要的作用。采用多源数据回归分析的方法对甘蔗产量进行估计,相关性R^2=0.87,是一种较为便捷的甘蔗产量估计方法。

小域估计方法在小品种农作物播种面积统计中的应用

我国以省级目标总体开展的现行农产量抽样调查,着眼于农作物主要品种的省级推算,而小品种农作物的总体分布呈偏态,往往有效样本量相对不足,不能解决小品种农作物播种面积的推算问题,同时对分县的主要品种农作物播种面积进行的直接推算也不能满足精度要求。现阶段对小品种农作物播种面积的统计方法成为农村统计方法制度改革迫切需要研究的课题之一。本文选择了河北省张家口的蔚县,利用小域估计方法对小品种农作物播种面积进行了统计推断,从推断结果看,得到了比较好的估计精度。利用蔚县实际数据为总体进行的抽样仿真分析,从实证角度阐述了小域估计方法对这一问题的有效性,而且分析结果也表明该方法可以显著提高估计效果。

美国大豆种植面积估算方法研究

美国是世界最大的大豆生产国和出口国,开展美国大豆种植面积估算方法研究对我国大豆生产和国际贸易具有重要意义。利用美国大豆当年种植面积与上一年种植面积的关系,建立了美国大豆种植面积估算模型,并根据当年大豆生产政策和前3年种植面积平均波动量进行订正来估算美国大豆种植面积。模拟估算与估算检验结果表明:准确率基本都在97%以上,能够满足业务服务的需要。

基于MODIS多时相数据的冬小麦种植面积提取方法研究

以河南省作为研究区域,采用冬小麦返青及拔节期间的高光谱数据MODIS-NDVI 16 d合成数据集,利用遥感手段对河南省冬小麦面积进行估测。利用剔除非耕地后的数据,使用最小噪声分离(MNF)的方法进行数据压缩处理,并基于连续最大角突锥模型的线性混合像元分解法进行估测计算。估测结果与当年河南省实际统计数据相比,在特殊气候影响下,其相对误差也仅在0～7%,说明这种方法提取效果较好,在农作物面积估测中具有较强的应用价值。

遥感植被指数和CASA模型估算山东省冬小麦单产

准确估算区域尺度冬小麦单产对明确区域农业生产现状与保证国家粮食安全有重要意义。光能利用率模型是作物单产估算的常用模型之一,模型中最大光能利用率(ξmax)是准确估算作物单产的关键参数,作物的ξmax是否随时间发生变化需要深入探讨。首先使用Savitzky-Golay(S-G)对中分辨率成像光谱仪(MODIS)时序植被指数数据进行滤波,采用差分法结合光谱突变法提取了山东省2000年—2015年冬小麦种植面积,并使用市级尺度年鉴统计面积对提取面积进行验证,然后使用固定ξmax和变化ξmax分别驱动光能利用率模型(CASA),结合作物收获指数与冬小麦种植面积获取山东省2000年—2016年冬小麦单产时空分布特征,探讨最大光能利用率对作物单产模拟的影响。结果表明,滤波后的时序植被指数数据能够反映冬小麦生长的光谱特征,差分法与光谱突变法结合提取冬小麦面积具有较好的普适性,提取的多年冬小麦种植面积与年鉴统计冬小麦播种面积之间的决定系数(R^2)达0.71;变化ξmax情景下模拟的多年冬小麦单产与统计单产之间的决定系数更高,说明冬小麦ξmax是随时间变化的,可能与冬小麦品种更替有关。基于统计与模拟的结果均显示山东省冬小麦单产在2000年—2016年间呈现增加趋势,两者表现出来的增加速率分别为93.12和149.79 kg·hm^-2·a^-1。在空间上,山东省冬小麦单产呈现西部高于东部的分布特征。

森林火灾林木烧毁株数统计方法研究

林木损失株数调查是森林火灾损失评估中的一项重要内容。以某起森林火灾为例,采用样圆抽样调查法,随机抽取3%典型样圆,并用GPS记录每个样圆的中心点坐标,利用autocad软件求算过火林地总面积、过火人工造林地面积和林木烧毁面积。根据相关计算公式测算出林木烧毁株数为27 722株,估算精度为95.08%。