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我国农作物遥感估产研究进展.doc
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我国农作物遥感估产研究进展.doc
- 我国农作物遥感估产研究进展
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基于MODIS数据更新Rice-SRS模型的水稻估产研究.pdf
- 本研究首先利用MODIS和ASD地面光谱数据开发了一个新版本的Rice-SRS模型。新的集成技术依靠加强的纠正程序，能增强模型的稳定性、提高估产精度，并使新模型比基于NOAA数据的老版本的模型更先进。 由于不仅对图像数据本身进行平滑，而且应用基于相应水稻生长的物候来进行比较的“智能化纠正”，因此在新版本软件中对MODIS-NDVI的纠正方法更加先进，对数据的纠正效果更好。 与上一版软件相比，新版软件的预测结果的稳定性得到了提高。在上一版本中，应用NOAA数据，尽管一些估产的精度达到95％以上，但在非星下点位置像元混合比较严重的一些情况下，精度下降到了85％以下。但在新版软件中，基于MODIS数据的估产结果的精度仅在97％-99％之间很小的范围内波动。其次，利用MODISNDVI和地面光谱数据作为直接参数输入模型，对中国浙江省余杭市的2002、2003年单季稻产量进行了估产。 研究结果表明，新的模型能够将获取到的每一个像元的NDVI值的标准差减少50％，从而能够使估产结果有所改进。而且，在2002年的估产研究中，利用新模型进行的估产精度达到97％，试验区的RMSE为131.43kgha-1，验证区的则为103.9kgha-1。然而这个数字在2003年的重新验证区则为133.87kgha-1。 在2003年的试验中，如果仅应用五个时相中的前四个时相的图像数据来进行估产，误差会有少许上升，最大为3.5％。在这种情况下，由于最后一个时相图像的获取时间在水稻成熟前34天，因此，通过加强对气象数据库中缺少数据的处理，本模型不仅可用于产量估计，也有可能用于产量的预测。 利用地面光谱数据得到的NDVI值作为Rice-SRS2.0模型的输入参数，水稻估产的估计误差可以小于5％。试验区和验证区的RMSE分别为257.42kgha-1和276.31kgha-1。 因此，通过对水稻植株不同部位的干物质积累进行研究，结果表明，绿色叶片的标准误差是最小的，其次是茎杆，最后是谷粒产量。这种现象反应了在运用LAI进行基于遥感和水稻生长模拟模型集成技术的水稻遥感估产的适应性。 最后，利用VisualBasic6.0开发了新版本的Rice-SRS2.0软件，而且此软件已成为一个完整的软件包，可以在所有的WINDOWS系统下安装和运行，而不象上一版本那样需要其他的支持文件。
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基于资料同化方法的山东省夏玉米估产研究试验.pdf
- 基于资料同化方法的山东省夏玉米估产研究试验基于资料同化方法的山东省夏玉米估产研究试验基于资料同化方法的山东省夏玉米估产研究试验
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甘肃河西地区栽培苜蓿遥感识别与估产研究.pdf
- 学校代码：10730分类号：S127 密级：公开 论文题目（中文） 甘肃河西地区栽培苜蓿遥感识别与估产研究 论文题目（外文） Remote Sensing Identification YieldEs
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基于MODIS植被指数的内蒙古草地动态变化与估产研究.pdf
- 基于MODIS植被指数的内蒙古草地动态变化与估产研究基于MODIS植被指数的内蒙古草地动态变化与估产研究基于MODIS植被指数的内蒙古草地动态变化与估产研究
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基于分层回归遥感抽样技术的冬小麦估产研究-以河北省南部为例.pdf
- 冬小麦单产数据的获得是冬小麦遥感估产的关键技术之一，对整个冬小麦估产业务运行起着基础性作用。在冬小麦收割之前及时、准确的获得整个冬小麦的产量对于确保国家粮食安全、国家粮食政策制定有着重要意义。本文以河北省南部石家庄、邢台地区为研究示范区，利用MODIS数据提取冬小麦覆盖区域，并选取能够反映冬小麦产量的遥感因子作为分层依据，通过冬小麦样本点自相关性检验，构建冬小麦单产空间抽样框，对冬小麦进行分层回归抽样，进而推断总体获得研究区域冬小麦单产均值。总结起来论文主要的研究内容和结论如下： 1. 本文利用试验区遥感数据获取冬小麦空间分布情况，在此基础上通过遥感与地理信息系统技术构造抽样单元，选择分层依据，进行样本点自相关性检验，构建空间抽样框，继而利用分层回归抽样技术完成了整个冬小麦单产的遥感抽样过程。试验证明，分层回归遥感抽样技术在抽样精度、抽样效率和经济性上都可以满足统计业务需求，有着较为广泛的应用前景。 2. 本文结合遥感、地理信息系统和统计抽样技术在遥感影像的基础上构建了空间抽样框。试验结果证明，在精度满足统计业务需求的条件下，基于空间的抽样单元和抽样框代表性强，抽样过程所需样本量较少，降低了估产成本。 3. 对空间样本单元自相关分析。空间自相关是空间地理数据的重要性质，本文利用空间技术构造抽样单元，并对抽样单元进行空间自相关分析，最终生成了空间抽样框，取得了不错的效果。在今后研究过程中，需要进一步加深对样本空间自相关性的研究，增强样本点代表性，优化样方合理布局。总之，冬小麦遥感估产是一项复杂的工作，本文通过试验证明，利用分层回归遥感抽样技术进行冬小麦单产估算能够满足统计业务需求。同时，鉴于时间和经验问题，本次研究还存在着某些不足之处，需要在今后的研究过程中进一步修改和完善。
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国内外农作物遥感估产的研究进展_李思佳.pdf
- 国内外农作物遥感估产的研究进展_李思佳国内外农作物遥感估产的研究进展_李思佳国内外农作物遥感估产的研究进展_李思佳
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noaa卫星玉米遥感估产方法的研究.pdf
- noaa卫星玉米遥感估产方法的研究
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基于遥感技术的冬小麦区域估产模型研究.pdf
- 基于遥感技术的冬小麦区域估产模型研究遥感技术,冬小麦,基于遥感,冬小麦区域,冬小麦遥感,模型研究,技术的,遥感估产,基于遥感的,估产研究
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向豆丁求助：有没有估产研究?
