控制灌溉模式下水稻群体结构试验研究

根据国家“863”节水农业专项子课题现场试验资料，分析了控制灌溉和常规灌溉条件下水稻茎蘖动态变化、株高变化以及叶面积变化趋势，建立了两种灌溉条件下茎蘖消长的Logistic模型和叶面积增长模型，并对水稻冠层受光结构进行了分析。结果表明，控制灌溉通过对土壤水分的合理调控，使得无效分蘖减少，提高了水分和养分的有效利用率；在大部分生育期内水稻保持了较适宜的冠层叶面积指数(CLAI)，具有良好的株型，能更多的截获太阳能，奠定了水稻节水灌溉条件下水稻高产的基础。     

东北平原西部低地草甸的遥感估产模型研究

以ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲＣＣＴ为遥感信息源，结合野外调查与观测，运用数理统计学方法建立了东北平原西部低地草甸的遥感估产模型。研究表明，直接利用遥感绿度建立模型的方法，较之借助于实测绿度校正遥感绿度建立模型的方法更为方便、合理。     

三维绿色生物量的遥感模式研究与绿化环境效益估算

本文从理论和技术上叙述了绿量的遥感模式研究和绿化环境效益估算，并取得了以几个方面的进展：（１）提出了绿量的概念，进一步完善城市绿化的量化指标体系；（２）成功地修正了“逻辑斯蒂曲线”方程，并以平面量模拟立体量的方法测算了上海市全市的绿量，不仅节省了人力物力，而且提高了精度；（３）提出了模式林的概念及测定了以绿量估算绿化环境效益中所必须的标准换算量；（４）首次用绿量在全市范围估算了绿化群落的吸碳产氧，     

基于点云数据的单木三维绿量估算方法

针对不同树种的树叶疏密及空间结构不同,提出基于激光点云数据,顾及冠层叶面积密度的树木三维绿量（Living Vegetation Volume, LVV）计算方法。该方法首先根据树木局部点云的主方向相似度和局部点云轴向分布密度分离枝干与树叶,剔除非光合作用成分,提取树叶点云;然后建立体元模型,引入Graham算法确定分层树冠边界,获取激光接触频率,从而基于体元冠层分析（Voxel-based Canopy Profiling, VCP）方法求出冠层叶面积密度（Leaf Area Density, LAD）;最后分层棱柱体积乘以叶面积密度,累加得到树木的三维绿量。利用Riegl VZ-400地面激光扫描仪获取13棵不同形状和树种的树木点云数据,利用该方法估算各树木三维绿量,并与传统的凸包法和台积法的结果对比。实验结果表明,台积法计算的三维绿量值最大,凸包法计算的三维绿量次之,顾及冠层叶面积密度的树木三维绿量方法计算的三维绿量值最小,为台积法的36.69%,为凸包法的47.80%。相比传统方法,顾及冠层叶面积密度的树木三维绿量计算方法侧重光合作用组分叶片点云的统计,并考虑了树冠内部树叶分布情况,更符合树木的实际情况,能充分利用三维点云数据特性,反映树冠内部三维绿量分布。     

地面反射波谱与卫星磁带记录数据间关系模拟的初步探讨──以冬小麦和土壤为例

根据冬小麦和土壤地面反射波谱测试数据，计算了在卫星高度上与卫星磁带数据相对应波段的辐亮度值，对ＮＯＡＡＡＶＨＲＲ和ＴＭ某些通道的差值绿度植被指数ＤＶＩ、归一化绿度植被指数ＮＤＶＩ和比值绿度植被指数ＲＶＩ的分析，从理论上证明了目前采用ＴＭＤＶＩ＿（４，３）提取冬小麦种植面积和ＮＯＡＡＮＤＶＩ＿（２，１）区分植被和土壤背景的有效性。同时在冬小麦种植面积和长势监测方面提出了一些新建议。     

面向水稻LAI监测的植被指数土壤调节参数修正

考虑土壤调节参数的植被指数能够减小土壤背景影响,广泛应用于各种植被遥感监测中,然而水稻种植在覆水土壤之上,有别于常见的各种土壤背景。为此,通过两年水稻小区试验,获取水稻冠层光谱数据和对应的叶面积指数(LAI)数据,利用在一定范围内变化的土壤调节参数计算得到一个系列植被指数(EVI、SAVI、WDVI),分析这些植被指数对水稻LAI的估算能力,确定水稻特殊背景下各植被指数的最佳土壤调节参数,研究发现,对EVI的最佳土壤调节参数为L=0.25,对SAVI的最佳土壤调节参数为L=0.10,对WDVI的最佳土壤调节参数为a=1.25,进而比较基于最佳土壤调节参数的植被指数与基于常规土壤调节参数的植被指数对水稻LAI估算效果。在以EVI为自变量的模型中,最佳参数RMSE相比常规参数降低6.82%;在SAVI模型中,最佳参数的RMSE相比常规参数降低10.23%。这些结果表明:针对水稻背景修正的土壤调节植被指数能够提高遥感反演水稻叶面积指数的准确度。     

决策回归树提取水稻面积的关键特征波段

通过合理选取关键水稻特征波段,可有效提高利用决策回归树提取水稻面积的精度和效率。该文以湖南省常德市鼎城区为例,在CART决策树中引入水分胁迫指数(MSI)、归一化水体指数(NDWI)和归一化土壤指数(NDSI)进行水稻面积提取,并与基于缨帽变换所得湿度、绿度构建的决策树提取结果进行对比。提取结果表明:利用MSI、NDWI和NDSI等特征波段提取的水稻面积精度为93.96%,与基于绿度、湿度等特征波段所得精度相当,但决策树结构更为简单高效,在后续应用中具有推广前景。     

最小二乘法联合光学与雷达遥感数据估算玉米叶面积指数

针对单源数据经验模型估算精度较低等问题,提出采用最小二乘法联合光学和雷达遥感数据构建联合估算模型,以中国科学院河北怀来遥感综合实验站为研究区,以夏季玉米为研究对象,利用Landsat8和Radarsat2影像实现研究区叶面积指数估算:首先分别建立了多光谱数据和雷达数据与实测叶面积指数之间的回归模型,然后利用最小二乘算法联合不同数据间的回归模型构建估算模型,最后利用迭代法估算叶面积指数并通过验证数据对估算结果进行评价分析,同时与单源数据经验模型、多源数据加权平均模型和基于物理模型查找表估算结果进行对比。通过对研究区59个样本点数据分析表明:基于最小二乘算法联合光学与雷达遥感数据能够提高叶面积指数的估算精度(R2=0.5442,RMSE=0.81),优于单源遥感数据拟合经验模型(DVI经验模型:(R2=0.485,RMSE=1.27))、基于权重的光学微波联合模型(R2=0.447,RMSE=1.36)和物理模型查找表法(R2=0.333,RMSE=1.36),并当叶面积指数大于3时,对其由于信息饱和或误差引起的低估或高估现象具有一定的抑制作用。     

基于范例库推理的软件成本估算模型研究

用传统的经验函数估算软件成本有很多局限性，采用基于范例库推理的估算方法可以很好地弥补其中的问题。讨论了软件成本估算和基于CBR推理研究的特点，从总体上阐述了COSCBR系统结构，描述了系统重要的研究方面：影响软件成本因素；层次推理；COSCRB系统的范例表示方法；相似度的基本计算算法。     

控制灌溉模式下水稻群体结构试验研究

根据国家“863“节水农业专项子课题现场试验资料,分析了控制灌溉和常规灌溉条件下水稻茎蘖动态变化、株高变化以及叶面积变化趋势,建立了两种灌溉条件下茎蘖消长的Logistic模型和叶面积增长模型,并对水稻冠层受光结构进行了分析.结果表明,控制灌溉通过对土壤水分的合理调控,使得无效分蘖减少,提高了水分和养分的有效利用率;在大部分生育期内水稻保持了较适宜的冠层叶面积指数(CLAI),具有良好的株型,能更多的截获太阳能,奠定了水稻节水灌溉条件下水稻高产的基础.     

杨树林叶面积稳定期的叶面积指数遥感估算方法

针对用归一化差值植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)估算植被叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)不仅需要大量地面LAI观测及其数据统计,且在植被NDVI饱和时难以估算LAI等问题,提出了一种基于数据挖掘技术的LAI遥感估算方法。该方法借助数据挖掘技术从有限的数据中挖掘和发现有用的信息,排除人为干扰,提高模型构建效率和精度。文中以安徽滁州地区杨树林为研究对象,获取研究区杨树林展叶期和花果期的HJ-CDD遥感影像,利用LAI-2000同步测量杨树林LAI;借助数据挖掘技术并基于杨树林展叶期和花果期估算的LAI值,通过筛选优化构建了杨树林生长过程中叶面积稳定期的LAI估算模型,并结合叶面积稳定期实测的LAI值验证表明该模型用于杨树林叶面积稳定期LAI估算的可靠性,为植被NDVI饱和时的LAI遥感估算提供了一种有效的思路和方法。     

用六维光谱绿度值估算小麦的叶面指数

介绍了一种新的植被光谱指数,即六维光谱绿度值,利用它估算小麦的叶面指数比之于国内外研究者经常使用的RVI、NDVI和PVI植被光谱指数有更好的效果,它的相关系数最大而标准偏差最小。鉴于国内不少单位拥有的便携式野外光谱仪仅附有四个波段,还计算了四维光谱绿度值,同样得到较好的效果。     

基于数据机理的植被叶面积指数遥感反演研究

定量获取地表植被高精度时序及空间覆盖的叶面积指数（Leaf Area Index, LAI）是生态监测及农业生产应用的重要研究内容。通过使用Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer（MODIS）植被冠层多角度观测MOD09GA数据及叶面积指数MOD15A2数据,发展了一种参数化的叶面积指数遥感反演方法并完成了必要的检验分析。研究使用基于辐射传输理论的RossThick LiSparse Reciprocal（RTLSR）核驱动模型及Scattering by Arbitrarily Inclined Leaves with Hotspot（SAILH）模型进行植被冠层辐射特征的提取,使用Anisotropic Index （ANIX）异质性指数作为指示植被冠层二向反射分布Bidirectional Reflectance Distribution Function（BRDF）的辅助特征信息,发展了基于数据机理（Data-Based Mechanistic, DBM）的植被叶面积指数建模和估算方法。通过必要的林地、农作物、草地植被实验区反演及数值分析可得知：①时间序列多角度遥感观测数据结合数据机理的叶面积指数估算方法,可实现模型参数的时序动态更新,改进叶面积指数估算结果的时序完整性及精度。②异质性指数可以用做指示植被冠层二向反射分布特征信息,可降低因观测数据几何条件差异所导致的反演结果不确定情况,同时能够补充植被时序生长过程表现的植被结构变化等动态特征。经研究实践,可将算法应用于时空尺度的叶面积指数估算,并能够为生态、农业应用提供植被的高精度遥感监测指标。     

南方丘陵地区水稻种植面积遥感信息提取的可行性分析

以浙江省为试验区，在地理信息系统支持下综合利用多种地理信息，探讨丘陵地区大面积提取水稻种植面积信息的可行性。开展了分类识别方法的比较试验及训练样点相对稳定性试验。针对丘陵地区的复杂地形，在数字化地形图的基础上，建立数字地形模型（ＤＴＭ），并衍生出地面坡度等地貌因子的数字化图像，结合ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ数据，进行分类。试验结果表明，传统的分类识别方法中，最大似然法的分类精度可满足业务化运行的要求；建立在混合像元分解基础上的模糊监督分类，有较高的分类精度和较好的稳定性，具有较强的适应性；地貌因子参与遥感影像的分类，不仅可以有效地提高丘陵地区水稻种植面积信息的提取精度，而且还可以使面积信息提取精度保持一定的稳定性，提高空间精度；为探讨丘陵地区水稻种植面积信息遥感提取的可靠性和客观性，在训练样点保持相对稳定的前提下，对１９９６年和１９９７年浙江省水稻种植面积进行测算，两年的数量精度均在９２％以上。     

基于“北京一号”小卫星数据的密云水库流域植被覆盖度估算方法比较

“北京一号”小卫星（BJ-1）是一颗拥有高时频、覆盖宽度大等优势的对地观测小卫星。运用BJ-1遥感数据，以密云水库流域为研究区域，通过NDVI像元二分法、三波段梯度差法估算其植被覆盖度，并尝试利用重归一化植被指数（RDVI）法进行植被覆盖度估算。通过对3种方法估算结果的比较发现：RDVI法的估算结果与实测值的吻合度较高，而三波段梯度差法则出现较大误差，NDVI像元二分法的估算结果精度居中。结果表明：运用BJ-1数据，采用RDVI法可以有效地进行连续的、大范围的植被覆盖度估算。     

分布式数据库辅助设计工具SUNDDBA中的数据分布方案设计

本文较为详细地介绍了ＳＵＮＤＤＢＡ中数据分布方案的设计，并以此为例讨论了发布式数据设计中有关代价估算，数据分布的一些主要问题及解决方法，在比较了一些代价估算方法，给出了ＳＵＮＤＤＢＡ中的代价估算公式。     

钢渣对辽宁省水稻的增产作用

生辽宁省主要类型的水稻土上，通过田间试验研究了钢渣作为硅肥对水稻增产作用。结果表明：施用钢渣可改善水稻的生长状况；提高水稻植株中SiO2和籽粒中K2O的含量；增加水稻产量，增产幅度为8.3％～20．9％。     

软件价格估算基础及应用

本文简单说明了软件价格估算的方法，详细介绍了两种软件价格估算模型；通过一个已应用的系统作为例子进行了两种价格估算模型的计算并进行了两种价格估算模型的比较。     

利用垂直植被指数推算作物叶面积系数的理论模式

从作物冠层对光谱的反射特征出发，推导了叶面积系数LAI的遥惑枯算模式，并利用水稻样点观浏数据对模式进行了验证，取得了良好效果。     

同屏显示多幅256色图像

同屏显示多幅２５６色图像黑龙江密山八一农垦大学工程学院自控系（１５８３０８）张秀德，黄星梅，赵斌目前，大多数微机都配有ＶＧＡ／ＴＶＧＡ图形显示卡。计算机是通过Ｒ（红）、Ｇ（绿）、Ｂ（蓝）三种颜色的叠加来显示彩色图形，ＶＧＡ／ＴＶＧＡ卡有２５６组颜色寄...