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连续多年的高强度耕作会导致耕地层土壤养分、土壤有机质等逐渐下降,在作物收获之后作物秸秆还田量较少的情况下尤其突出,而对耕地利用状况动态变化(种植耕地与未种植耕地的动态变化)的识别,能够有效地反映出不同作物的轮作模式以及耕地种植强度的变化。本文以阿根廷3大农业主产省份(布宜诺斯艾利斯省、科尔多瓦省以及圣太菲省)为研究区,利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)16天合成的归一化植被指数(NDVI)数据产品,在分析不同地物类型、不同耕作模式下的NDVI动态变化过程的基础上,结合地面样本数据统计获得有作物种植农田与无作物种植农田的识别阈值,综合利用阈值法和植被指数动态变化过程分析法对阿根廷3大主产省份开展了耕地利用状况动态变化遥感识别,实现了不同年份的耕地利用状况动态变化识别。地面观测数据验证结果表明,在阿根廷3大主产省内有作物种植耕地和未种植耕地的总体识别精度高于97%,但在不同的作物生长阶段,未种植耕地识别结果的精度差异较明显,在作物生长季内作物生长较为茂盛的时期,有作物种植耕地和未种植耕地的识别精度几乎达到99%,但在双季或多季作物种植区,作物轮作期间的耕地利用状况识别精度相对偏低,总体精度在95%左右,主要是受16天合成NDVI数据的最大值合成法限制。 相似文献
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基于抽样技术的地面调查与遥感影像分类相结合的方法在大范围作物种植面积提取中得到广泛使用。无人机影像具有低成本、高时效、高分辨率的一系列优点,可以快速实现特定区域范围内的农情采样任务。本文以水稻样地为研究对象,采用便携式无人机Mavic Pro进行航拍。对所获取无人机影像进行预处理生成分辨率为3.95cm/pix的正射影像,采用面向对象的思想,目视评价和ESP工具相结合快速选择了最优分割尺度为300,应用了支持向量机、随机森林和最邻近监督分类方法对影像进行了地物分类和水稻面积快速提取。采用目视解译分类结果进行分类结果和面积精度评价,总体精度最高的方法为最邻近分类法,此时水稻分类用户精度为95%,面积一致性精度为99%。研究结果说明了无人机遥感和自动分类能够在平原水稻种植区快速获取样方内高分辨率影像并提取水稻种植面积,弥补了农田被遮挡时地面调查数据的缺失,为大范围水稻种植面积、产量等信息的计算提供样本和验证依据。 相似文献
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全球农情遥感速报系统20年 总被引:2,自引:0,他引:2
面向国家粮食安全的重大战略需求,1998年中国科学院建立了"中国农情遥感速报系统"(CropWatch),持续运行20年后,现已发展成为"全球农情遥感速报系统"(CropWatch)。本文重点论述了2013年建立参与式全球农情遥感监测云平台(CropWatch-Cloud)以来,所采用的农情监测体系、可定制的农情监测云平台理念以及CropWatch-Cloud在国内外的应用推广情况,介绍了技术方法与农情信息服务方式的创新与进步带来的国际影响力的提升。系统总结了全球农情遥感速报系统发展的农情监测指标、农情预警能力、作物长势综合监测方法以及众源数据支持的作物面积监测方法,论文进一步阐述了CropWatch未来的发展方向,借助众源地理信息、大数据技术等的发展,打通从地块—村—镇—县—市—省—国家—全球的体系化全链条监测,满足从农户到政府决策部门对农情信息的差异化需求。 相似文献
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三峡工程建设期库区耕地的时空变化及驱动力分析 总被引:1,自引:0,他引:1
本文通过三峡工程建设前后15年三峡库区耕地的遥感动态监测和耕地变化分析,揭示出耕地变化的影响因子。2007年三峡库区耕地垦殖指数为0.25,三峡工程建设期,耕地资源减少4%,平均每年递减3 977hm2。耕地占补比例为26:1,占补不平衡,土地承载能力不足;减少耕地中优质耕地占61%,耕地质量总体下降;库区2007年人... 相似文献
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ETWatch中不同尺度蒸散融合方法 总被引:1,自引:2,他引:1
高分辨率遥感蒸散数据集的构建受到数据源的限制和云的影响,单一传感器无法达到高时空分辨率覆盖。本文分
析了ETWatch不同尺度遥感蒸散结果的空间特征,通过几种融合方法的比较,分析数据融合前后的数据特征和信息量,将
时空适应性反射率融合模型(STARFM)集成到ETWatch,用于不同尺度遥感蒸散数据的融合,该方法可以很好的结合高
低分辨率数据的空间分布和时间分布信息,在时间上保留了高时间分辨率数据的时间变化趋势,空间上又反映了高空间分
辨率数据的空间细节差异,STARFM融合后的日ET数据与融合前1 km 日ET数据的平均相对误差为1.75%,融合后的月ET
数据与融合前1 km 月ET数据的平均相对误差为0.2%,STARFM适合于不同尺度下遥感ET数据的融合。 相似文献
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