利用作物冠气温差可以计算作物生长水分胁迫系数。用遥感信息估算作物冠层温度并且利用气象站的气温资料 ,通过冠气温差计算作物水分胁迫系数 ,并引入作物生长模拟模型 ,就实现动态和连续的作物监测及预报作物产量。本文对建立遥感 -作物模拟复合模型的基本原理进行了探讨 ,并提出建立遥感 -作物模拟复合模型所涉及的计算方法 ,但整体研究方法还有待进一步的验证。

受灾面积与受灾等级是农作物灾情评估的重要内容,本文基于遥感辅助抽样调查的方法设计了一套灾情评估流程,实现对受灾面积与等级的快速评估。本文以Landsat-8影像为实验数据,高分一号影像为模拟真值数据,对济南市长清区2013年夏玉米内涝进行了模拟实验研究。实验结果表明,采用回归估计与比率估计两类常用估计量进行外推,总受灾面积反推精度均在90%以上,各等级受灾面积的反推精度均在80%以上,这证明了遥感数据辅助抽样设计的方法应用于作物的灾害评估具有精度可行性;而且通过一次抽样调查可同时完成受灾面积和受灾等级评估,所以该套方法可以提高评估效率,降低评估成本。由于影像数据、反演指标、抽样方法、外推估计量...

当前中国对优质农作物有巨大需求,部分优质农作物产品供不应求或依赖进口。通过监测作物生长过程而进行调优栽培,优化作物分类收获、分级收购加工体制,提高作物品质监控水平是保证作物品质的重要组成部分。遥感技术的发展为作物品质信息的监测和预报提供了快捷、低廉、无损检测的手段。本文综述了面向多种作物的品质遥感监测预报研究最新进展,归纳了作物品质遥感监测的主要模式,分析了作物品质遥感技术中存在的问题并进行了展望。

森林冠层叶氮浓度(CNC)是森林生态系统生产力模拟的重要参数,因此获取并揭示我国森林CNC的空间分布格局对于准确评估我国森林生态系统生产力和碳通量都具有重要意义。本研究通过实测我国典型森林冠层叶片氮浓度并使用EO-1 Hyperion高光谱数据,建立CNC与近红外反射率(NIR)的统计模型,然后结合中分辨率成像光谱仪(MODIS)的反射率数据,实现生长季中国森林CNC的反演和分析,并进行了初步验证。结果表明:1)基于多种森林类型的采样数据,CNC与Hyperion NIR之间存在显著正相关关系(R2=0.75,P

元胞自动机(Cellular Automata,CA)因其"自下而上"的自组织性能够呈现复杂的全局结构,越来越多地应用于城市生长和演化模拟。从历史遥感影像中提取了对城市生长影响较大的空间距离变量,结合实测数据和规划数据,挖掘基于Logistic回归的地理CA转换规则,建立了Logistic-CA模型。在自主开发的基于GIS的地理模拟框架下,以中小尺度城市上海市嘉定区为例,利用该Logistic-CA模型模拟和重建了该区1989～2006年城市生长过程。将模拟结果与遥感影像分类的结果进行逐象元比较,获取混淆矩阵和Kappa系数,从而对模型模拟结果进行评价。研究表明:Logistic-CA模型适合...

【目的】研究在均衡施肥模式下,双山农场2012—2016年间土壤速效养分的时空变异特征,分析施肥管理、轮作模式等人为因素和气象、地形等自然因素对速效养分变化的影响,该研究成果可为土壤速效养分管理和作物变量施肥提供参考依据。【方法】以双山基地农场为例,通过时间序列HJ-1 CCD遥感数据和作物模型WOFOST反演得到土壤速效养分。基于以上土壤速效养分数据在不同时间尺度(年际间和生长季内)和不同空间尺度(农场尺度和田块尺度)上的速效养分时空变异分析。利用土壤速效养分分级图来定性分析养分在5年内的空间变异特征;选取相应的统计参量对土壤速效养分的平均含量和变异性进行定量分析;利用线性回归来分析速效养分的变化量与初始含量的关系;以及养分变化曲线图分析速效养分的时间变化特征。【结果】在均衡的农田施肥管理模式下,2012—2016年农场的土壤速效氮(AN)、速效磷(AP)和速效钾(AK)含量平均值变化不大,速效养分高值和低值都在向中间值靠拢,分别集中于280—360 mg·kg-1、38—42 mg·kg-1和160—200 mg·kg-1,该部分面积比例分别增加18.5%、23.1%和23.8%,养分含量整体呈现均一化特征。AN、AP和AK的变异系数分别从2012年的0.314、0.112和0.257变为2016年的0.131、0.034和0.098,速效养分分布的空间差异性在减弱。AN,AP变化量均与初始值呈现极显著的负相关,R 2分别为0.839和0.882,AK的R 2为0.569,其相关性较弱与土壤中的速效钾本身不稳定有关。通过相邻地块的养分变化分析可知,田块尺度上的土壤速效养分也表现出明显的均一化特征,轮作模式是影响田块间养分变化差异的主要因素,对于轮作模式完全相反的#1和#2田块,人工施肥决定了田块内养分变化的总体趋势,对于豆科作物,固氮作用对土壤速效氮的含量变化作用明显。温度升高在一定程度上会促进作物对养分的吸收,但这种影响不足以改变养分变化的总体趋势。土壤的淋洗对养分的空间变异起到决定性作用,特别是强度较大的降水。降水对养分空间变异的影响在地形差异较大的区域,表现得更加明显。【结论】农田的施肥管理和作物轮作模式是土壤速效养分变化的主导因素;其次是气候因素,雨水对土地的淋洗会导致土壤速效养分的流失和下降,该作用在地形差异较大的地区更加明显;速效养分的变化量与养分初始含量关系显著;温度的升高会促进土壤速效养分的降低,其影响力小于降水。以上变化规律均可纳入后期速效养分的预测研究中,对这些影响因子赋予不同的权值,进行预测模型的构建。以期对作物年际间和生长季内的速效养分的变化进行实时动态监测。

通过对国内外作物模拟模型研究阶段的分析,指出作物模拟模型研究的发展趋势和应用问题,作物模拟模型与专家系统ES,决策支持系统DSS,天气发生器GS,3S技术等耦合在信息农业中发挥重要作用。

辐射传输方程模拟法作为一种较为准确有效的太阳总辐射间接获得方法，其模拟精度受到代入方程的大气参数精度的影响。论文通过将香港２００５—２０１３年卫星遥感反演的大气可降水量产品与地面站数据对比，以６８．３％的置信水平分析了卫星遥感反演的大气可降水量的不确定性；并通过收集２００５—２０１３年香港其他影响大气上界太阳辐射到达地表的大气参数，如气溶胶光学厚度、气溶胶单次散射反照率、臭氧含量综合模拟大气环境，确定了大气可降水量的不确定性在夏季和冬季对太阳总辐射模拟（２５０～２ ８００ ｎｍ）造成的相对误差。研究结果表明，受大气可降水量不确定性影响，使用辐射传输方程法模拟获得的太阳总辐射有１％～３％的相对误．．．

[目的]准确估算作物的面积和分布对粮食安全至关重要。与传统的机器学习方法相比,深度学习具有多种优势,如端到端训练、可迁移性。为有效利用高时空数据进行作物识别提供了新的机遇。已有多种模型被应用于作物分类任务中,针对不同的分类任务,如何有效地选择模型,并对其进行训练和使用已成为关键问题。[方法]文章回顾了利用深度学习模型对作物分类的主要研究。N维卷积神经网络(N-D CNN)(N=1、2、3)和递归神经网络(RNN)已被有效用于作物分类任务。长短期记忆RNN(LSTM RNN)和门控循环单元RNN(GRU RNN)是RNN的变体,解决了随着时间序列增加RNN出现的梯度消失或爆炸问题。此外,还有研究使用CNN和RNN(我们称为RCNN)的混合模型对作物进行分类。该文首先阐述了使用深度学习方法进行作物制图的背景和意义,并介绍了CNN和RNN模型结构。然后回顾了一些典型的研究,包括模型的结构、遥感数据源、数据处理方法和分类精度。最后,总结了使用深度学习方法进行作物分类的挑战以及现有解决方案的局限性。[结果](1)1-D CNN可用于提取时间特征,或时间+光谱特征,分类效果良好;2-D CNN已被广泛应用于单时相数据的空间特征提取,分类精度依赖于数据源;3-D CNN应用较少,但具有很大的潜力,尤其是时间+空间维度的特征提取;(2)相同条件下(架构、数据源、研究区域、类别),LSTM RNN和GRU RNN分类效果通常高于普通RNN,而前两者的效果差距不大,但GRU RNN训练时间较短;(3)CNN+RNN混合模型(RCNN)用RNN比3-D CNN更适合提取时间特征。这主要是由于RNN建立了对序列数据的长期依赖,而3-D CNN卷积核是局部计算的。[结论]通过分析,认为深度学习技术是作物遥感分类的有效工具。此外,与其他模型相比,RCNN, 3-D CNN和GUR RNN具有更大的潜力。

针对当前作物肥水模型和定量遥感参数在农业上应用的各自局限性 ,提出通过完善定量遥感的输出接口和作物模型的输入接口 ,将定量遥感参数与作物肥水模型进行链接 ,通过建立不同生育时段订正的绿度指数和叶片氮素分段函数以及订正的湿度指数与耕层土壤、植株水分及产量品质函数 ,使得生产上大范围、动态的肥水监测成为可能 ,最后对应用链接模型通过不同肥水管理措施对作物产量和品质进行调控的前景进行了展望

在我国北方旱地秋收作物生长关键期，云雨天气影响较大，无法及时、有效地获取光学遥感数据，因此利用雷达遥感进行旱地作物识别研究非常必要。文章以河北省衡水市为研究区，选择６期ＲＡＤＡＲＡＳＴ－２全极化影像作为数据源，分类方法为随机森林法。首先通过对比不同时相间的组合结果，优选出了研究区典型秋收作物（玉米、棉花）的最佳识别时相及组合方式。其次，提取最优识别时相的后向散射信息、纹理信息、极化分解等３部分信息，依据信息间相互组合的结果及随机森林算法对变量的重要性评价，文中对上述３部分信息进行了重要性评估。结果表明：利用ＳＡＲ识别旱地秋收作物时应着重关注作物生长前期的时相，其中玉米在６月２７日单一时相下就可．．．

利用雷达遥感技术进行作物识别是当前作物遥感监测的研究热点之一,但利用雷达遥感技术进行旱地作物识别的相关研究较少,该文以RADARSAT-2雷达遥感数据对两种旱地作物玉米和棉花进行识别。以河北省枣强县为研究区,对其区域内的玉米和棉花进行识别。首先分析了与卫星过顶时刻同步采集的作物参数与后向散射系数之间的相关性发现,在植株高度、生物量、作物含水量、叶面积指数这四个作物参数中,植株高度与后向散射系数的相关性最大,其次是作物含水量;同时,通过最小距离法应用多时相、多极化雷达遥感数据进行作物识别,其精度可达到85%,通过与资源三号光学遥感数据结合,其作物识别精度提高到了93%。研究结果表明,雷达遥感数据...

海洋表面温度是海洋环境的重要参数。遥感技术是进行海表面温度研究的有效手段之一。以印度洋北部海域为研究区域,利用Aqua卫星上的微波数据(AMSR-E)和光学数据(MODIS),进行了海表温度反演研究。首先对AMSR-E L2A数据和MODIS L1B数据进行预处理,然后将AMSR-E的各极化通道亮温数据与实测海表温度进行相关性分析,通过多元线性回归建立AMSR-E海表温度的反演模型,而MODIS海表温度则通过采用线性多通道算法得到,最后以AMSR-E亮温数据为主,MODIS海表温度数据为辅,采用多元线性回归的方法建立了海表温度反演模型。利用该模型反演印度洋北部海域海表温度,反演结果与实测数据相...

利用多源遥感数据反演算法获取环境指标,结合生态环境质量数字模型和灰色多元回归模型,以洞庭湖为例,对环境质量背景进行了重构和预测,结果表明:7年间湖区生态环境质量总体下滑,城市郊区和湿地尤为明显。大气可降雨量降低,植被覆盖度减少,地表温度升高,土地利用强度增加为主要驱动因素,土地利用强度和降雨条件与湖区生态环境质量有较强相关性;未来短期内湖区土地生态环境质量具有退化趋势,预测2021年环境质量相比2007年将退化18.5%;环境变化并不完全是单一要素驱动或多要素叠加干扰,还存在环境因子的集聚作用,包括正向集聚—提升环境质量和负向集聚—降低环境质量,重视正向聚集(促进降雨、增加植被覆盖度、降低土地利用强度等)带来的环境效应将有利于改善湖区生态环境。

论文通过改进遥感蒸散模型的关键参数,结合遥感数据和气象观测数据,对2003—2008年江西千烟洲人工林生态系统蒸散及其组分进行模拟,并利用涡度相关技术获取的蒸散实测数据对模型模拟结果进行验证和评价。结果表明:①年均蒸散总量模拟值比实测值偏低2.4%,决定系数与均方根误差分别为0.83和0.61 mm.d-1。②土壤蒸发、林冠截留蒸发和植被蒸腾分别占总蒸散量的12%、23%和65%。其中,土壤蒸发季节及年际变化相对稳定;林冠截留蒸发季节变化明显且在不同年份差异较大;植被蒸腾季节变化明显,但年际变异较小。③1—3月植被光合作用较弱,植被蒸腾与蒸散比小于30%。随着植被蒸腾的增强,从4月开始植被蒸腾...