NOAA/AVHRR资料用于草原监测的研究

详述了利用ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ资料进行草地产量和载畜量监测的方法性研究。针对ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ资料和我国草的特点,提出了消除植被指数资料误差,建立平均植被指数影像;推导出新的修正后的归一化植被指数公式：提出“面”与“面”相关的概念,建立平均植被指数影像与草地产量级之间的关系;研究不同“面”内的不同景观组分对植被指数的贡献,回归出统一的产草量预报模式;进行牧草产量和季节牧场载畜量的动态监测,形成了     

黑龙江省的幅射资源

太阳辐射是地面热量的主要来源。它受纬度、季节、大气透明度和地面状况的影响。 黑龙江省地处中高纬度(43°23′—53°34′N),冬半年太阳高度角低,日射强度小,日照时间短;夏半年太阳高度角高,日射强度大,日照时间长。黑龙江省太阳辐能在分布与变化上有以下特点:     

基于遥感技术的耕地复种指数研究进展

复种是我国重要的农作制度之一,对于提高我国耕地综合生产能力和确保国家粮食安全具有重要作用。该文在介绍复种指数基本概念和研究方法的基础上,对基于遥感技术的耕地复种指数研究进展进行了评述,尤其对时序植被指数平滑方法和复种指数的判别方法等两个关键技术进行了详细阐述。该文提出了遥感技术和地面观测的结合将是未来耕地复种指数遥感监测的发展趋势之一。如何进行遥感数据平滑最优化处理,以及获取高时空分辨率遥感数据及规范准确的地面观测数据将是需要重点解决的关键问题。     

时间序列植被指数重构方法比对研究

时间序列植被指数在植被遥感监测中发挥着重要的作用,但其往往存在大量噪声影响,在应用之前需要进行时序植被指数重构。耕地植被指数是进行农作物长势监测与估产以及农业生态系统对气候变化响应等研究的重要工具,本研究借助MODIS植被指数产品,以东北三省耕地为研究区域,针对非对称高斯函数拟合（AG）、双Logistic函数拟合（DL）和Savitzky-Golay滤波（SG）三种常见的时序植被指数重构方法,从原始数据质量对时间序列植被指数重构的影响、不同重构方法对原始数据的保真性和基于不同重构方法的耕地生长季长度空间格局等方面进行了对比分析。首先对NDVI及其质量控制数据进行分析,探讨原始数据质量对时序植被指数重构的影响;然后选择若干随机抽样点,从定性和定量两个角度来评价不同方法对时序植被指数的重构效果;最后借助研究区的耕地物候特征,间接对不同的时序植被指数重构方法进行对比。结果表明,在东北三省利用这三种方法进行耕地时序植被指数重构时需要引入质量控制数据,AG拟合和DL拟合在该地区耕地时序植被指数重构时表现相似且比SG滤波更加适宜。     

基于TVDI方法的黄土高原地表水分时空分异研究

该文选择陕北黄土高原地区作为研究区域,选用了基于地表温度和植被指数的经验关系构建的地表干燥度指数(Temperature-Vegetation Dryness Index,TVDI)。该指数对Ts/NDVI特征空间的生态特征的解释,对土壤和作物的水分含量具有一定的指示意义。通过对地表干燥度进行分级,分析陕北黄土高原区地表含水状况的空间差异。文中利用该指数综合评价了研究区域地表水分状况的时空分布差异,并进一步对TVDI进行了相应的验证。研究结果表明,TVDI能在不同季节综合体现植被覆盖和地表温度特征对地表水分的影响,从而能较好地反映区域地表水分状况的时空变化特征。各区域的TVDI值季节分布上皆为4~7月高于10~11月,但各区TVDI值的季节变化则存在显著不同,而各流域内部TVDI值的空间变异性也存在季节差异,其中在10月较为显著。     

草地遥感监测中植被指数的误区

利用极轨气象卫星资料生成的,用于草地植被监测的植被指数主要有ＲＶＩ,ＮＤＶＩ和ＤＶＩ,它们都是ＡＶＨＲＲ第一,二通道的不同组合形式,它们的大小取决于这两个通道探测值的大小。大量实验研究表明;随着地面植被绿色生物量的减少,ＡＶＨＲＲ第一通道探测值是单调上升的,而第二通道探测值却不是单调变化的,这造成了植被指数的非单调性,使之在某一区间内不能委好地反映出地面值被实际情况,我们暂称为植被指数误区。文中讨     

无人机高光谱遥感数据在冬小麦叶面积指数反演中的应用

[目的]无人机高光谱遥感是获取田间尺度作物生长参数的新型手段,如叶面积指数(leaf area index,LAI)的无人机快速观测对作物生长监测具有重要意义。[方法]研究以河北省衡水市冬小麦为研究对象,利用以多旋翼无人机为平台搭载Cubert UHD185成像高光谱传感器获取了冬小麦乳熟期的无人机高光谱影像数据;在无人机飞行的冬小麦试验田,利用LAI 2200进行了同步观测试验。该研究利用植被辐射传输模型PROSAIL模拟小麦冠层反射率数据,进而模拟9种植被指数(RVI,NDVI,EVI2,OSAVI,MSAVI2,TCARI/OSAVI,RENDVI(red edge NDVI),MSI,S2REP)。将模拟的植被指数与LAI进行相关性分析,分别构建LAI反演模型并通过拟合效果选择最优的反演模型。然后基于LAI最优反演模型利用无人机高光谱遥感数据反演冬小麦乳熟期的LAI。最后利用地面实测LAI数据对反演结果进行了验证。[结果]9种植被指数中包含红边波段的RENDVI和S2REP与LAI具有高度相关性,而且消除了在小麦LAI高值区时其他植被指数对LAI饱和的问题。基于RENDVI指数模型模拟的LAI与模型模拟的LAI之间RMSE为0.51,无人机高光谱数据LAI反演结果与地面实测值高度拟合(R2=0.83,RMSE=0.16,NRMSE=10%,n=25,P0.001),因此RENDVI是用于估算LAI的较理想的植被指数。[结论]无人机高光谱是获取小麦LAI的有效手段,该研究为利用无人机高光谱数据监测作物生理生态参数提供了参考。     

用NOAA图像监测冬小麦长势的方法研究

分析了运用NOAA－AVHRR图像监测冬小麦长势的可行性和理论基础;提出了图像处理方法和工作流程;图像预处理,。计算植被指数和差值,分区统计和汇总,图形输出和编写报告;在此基础上,对这种方法进行了评价和提出改进设想。     

欧盟MARS计划简介与我国农业遥感应用思路

阐述了ＭＡＲＳ项目背景与研究内容,分析了ＭＡＲＳ项目的未来研究方向,提出了我国农业遥感应用工作的思路。     

结合植被指数与作物高度反演冬小麦叶面积指数

[目的]叶面积指数LAI(Leaf Area Index)是反映作物长势的关键参数之一。目前,基于无人机影像进行LAI反演多注重影像光谱信息的应用,但是由于高分影像存在强烈的光谱异质性以及无法区分高密闭度植被垂直方向枝叶的光谱特征等不足,在反演作物LAI时,需要探讨作物高度等结构参数对LAI反演的影响。[方法]文章以冬小麦为例,将无人机影像的光谱信息与点云数据相结合,共同构建LAI反演模型,并与单利用光谱信息的一元线性LAI回归模型进行对比,探讨作物高度信息对LAI反演精度的影响。[结果](1)无人机影像获取的点云数据能有效反演作物高度,其决定系数R~2=0.61,均方根误差RMSE=0.02;(2)基于作物高度和植被指数Ⅵ(Vegetation Index)反演LAI的二元模型(Adjust R~2=0.38,Adjust RMSE=0.55)优于单用植被指数反演LAI的一元模型(Adjust R~2=0.29,Adjust RMSE=0.59),[结论]研究表明作物高度和光谱信息结合的反演模型能够提高作物LAI的反演精度,同时表明作物高度因子在LAI反演中具有重要的应用价值。     

辽宁省旅游经济时空差异及影响因素分析

区域经济与旅游业彼此构成耦合发展的交互体,其发展普遍存在着一种时空差异。利用加权变异系数、Gini系数和Theil指数分析了辽宁省14个城市2001-2012年旅游经济时空差异及其演变,并从辽中地区、辽东半岛和辽西走廊分区角度对区域内、区域间的旅游经济差异进行了分解。从时间角度,辽宁旅游经济差异逐渐减小,国际、国内旅游分异明显;从空间角度,辽宁省区域内较区域间差异显著,市际旅游迅猛发展;在此基础上,从旅游资源禀赋、区域经济发展水平、交通可达性三方面对辽宁旅游经济时空差异的影响因素进行分析,并提出发展展望。     

基于耕地面积订正的中国复种指数研究

研究目的:受耕地面积统计数据口径影响,中国耕地面积数据序列不连续,以致有关复种指数研究成果中1996年以前时间段的数据偏高,难以反映耕地利用真实情形.本文基于订正后耕地面积数据序列重新计算了1980-2006年的复种指数.研究方法:资料分析法、类比分析法.研究结果:(1)订正了1980-2006年耕地面积数据序列,对订正后数据进行趋势效果分析并和先前研究成果进行对比,表明订正耕地数据序列具有合理性;(2)基于订正后耕地面积数据重新计算了1980-2006年的复种指数,计算结果表明复种指数自1980年以来呈现总体增加的态势,达到了对1980年以来复种指数重新认识的目的.研究结论:连续的耕地面积数据序列有助于认识复种指数的变化态势,亦可为相关研究和管理提供参考.     

基于Radarsat 2全极化数据的多种雷达植被指数差异分析

[目的]雷达植被指数(Radar Vegetation Index,RVI)作为评价雷达影像植被分布与生长状态的重要指标,对植被生长动态监测具有重要意义。然而,不同算法的雷达植被指数对于同一地物类型的表征往往存在一定的差异。文章通过对比分析3种常用RVI在多种类型地物上的差异,为其在SAR影像特征提取、分类、识别等应用提供指导性意见。[方法]实验基于武汉市Radarsat-2全极化数据,结合Google earth历史影像和实地调研数据,选取林地、灌丛、草地、耕地、水生植被、建筑、道路、裸地、湖泊、河流10种典型地物样本,从样本折线图分布、类内标准差等方面,对分别通过H/A/alpha分解、Freeman分解和后向散射系数计算得到的3种常用雷达植被指数Van_RVI、Freeman_RVI和Kim_RVI进行了测算分析。[结果] 3种雷达植被指数有着相似的折线图走势,对植被的监测能力良好,但对于不同地物的敏感性稍有差异:Freeman_RVI对林地等高密度植被区域敏感程度较高; Van_RVI对耕地与林地、灌木与林地具有一定的区分性; Kim_RVI对水体与建筑的敏感程度较高。[结论] Freeman_RVI对高密度植被识别能力最好,可用于林地提取、森林制图; Van_RVI对植被与非植被的区分能力最好,适用于植被提取; Kim_RVI数据预处理计算速度最快,但提取精度不高,可用于应急制图。     

时空锥理论研究

研究目的:研究提出时空锥理论并验证其理论的科学性。研究方法:根据广义相对论、系统论、量子力学和量子引力学的有关理论和方法,在总结完善笔者2014年提出的土地科学发展时空锥理论的基础上,进一步研究提出时空锥理论。研究结果:(1)补充完善了土地科学发展时空锥理论的4项内容。(2)提出了时空锥理论,其主要内容可以概括为:任何一种事物都存在于一个时空系统之中,具有其相对应的时空位置,并沿着时间箭头的方向而变化。人们对其发生、存在和发展规律的认知域,存在着渐进性和增长性,从而使人们对其的认知域在时空系统中形成了一个敞口与时间箭头方向相一致的时空锥,反映了这一事物发生和发展的客观规律性及其人们对其发生和发展规律性的认知过程。(3)应用时空锥理论,成功完成了多项土地科学基础理论的研究工作,不仅取得了多项突破性的研究成果,而且也验证了时空锥理论的科学性。研究结论:时空锥理论是人们认识和研究事物发生、存在和发展规律的一种科学的认识论和方法论。     

基于高光谱曲线的马铃薯与其他主要作物光谱差异性分析

[目的]文章以马铃薯关键生长期——结薯期为测量时点,以马铃薯和玉米、大豆、水稻为研究对象,开展高光谱曲线特征差异性研究。[方法]为更好地描述马铃薯与其他作物的光谱差异,创建高光谱反射率差异性指数、高光谱一阶导数差异性指数、高光谱红边幅值差异性指数、高光谱曲率差异性指数及高光谱植被指数差异性指数。[结果](1)马铃薯与玉米、大豆、水稻3种作物光谱曲线具有明显差异,马铃薯与玉米的反射率值在480nm附近蓝色波段位置差异最显著,差异性指数值为67.866%,与大豆、水稻的最大差异性指数值分别为49.068%、57.559%,均位于550nm附近绿色波峰位置;(2)作物光谱曲线经一阶导数变换运算,马铃薯与其他作物间的光谱差异被显著放大,在近红外波段放大程度最显著;(3)马铃薯与玉米、大豆、水稻高光谱曲率差异性指数最大值均位于波长750nm附近,差异性指数值分别为78.365%、63.471%、80.882%;(4)常用植被指数中,比值植被指数、增强型植被指数可显著区分马铃薯与玉米、大豆、水稻。[结论]差异性分析结果为农作物空间分布遥感识别提供了技术支撑。     

基于SOFM神经网络的土地整治时空配置分区研究

研究目的:探索与完善土地整治时空配置分区的相关理论与方法,为新时期生态文明建设、"三生"空间重构等背景下土地整治的实施提供科学依据。研究方法:以江西省湘东区为例,从土地整治生态风险、迫切性和适应性三个维度,系统分析土地整治时空配置分区的影响因素,运用自组织特征映射(Self-organizing Feature Mapping,SOFM)神经网络方法实现土地整治时空配置分区。研究结果:(1)湘东区土地整治生态风险、迫切性和适宜性空间差异显著;(2)湘东区140个行政村被划分为8个项目区,并与传统分区方法进行对比分析,结合分区影响因素,将8个项目区归纳为近期优先、近期适度、中期紧缩和远期限制4个土地整治时空配置分区。研究结论:考虑生态风险的土地整治时空配置分区结果较传统未考虑生态风险的结果更具实地符合性;基于SOFM神经网络的土地整治时空配置分区方法将地理位置和空间属性有机结合,具有更强的科学性和应用性,将为新时期的土地整治时空配置分区研究提供新思路。     

欧洲中心集合预报系统2m温度预报的订正研究

基于欧洲中心集合预报资料,采用权重法对欧洲中心集合模式2m温度预报场结果进行订正。结果表明:校准后的2m温度预报可靠性有所提高,24小时温度预报的订正效果最为明显。24小时温度预报准确率提高了,白天温度的订正效果大于夜晚。     

宁夏城市建设用地节约集约利用时空差异性分析

通过建立建设用地集约利用评价指标体系,采用专家打分法,对宁夏2011-2014年各市建设用地节约集约利用程度进行评价。根据评价结果,对宁夏建设用地集约利用程度进行区域性的时空差异分析,总结出宁夏全区各市建设用地节约集约时空差异规律及特点,并提出未来提高建设用地集约利用度的政策建议。     

水稻空间分布遥感提取研究进展与展望

水稻是我国三大粮食作物之一,其空间分布受自然条件和农业发展状况的影响,变化显著。研究水稻空间分布遥感提取是当前农业土地变化科学的热点和难点。通过对国内外研究的回顾,该文系统归纳了近年来水稻空间分布遥感提取的数据源、特征量及分类算法最新研究进展,并对其未来研究方向进行初步探讨。首先从遥感数据源方面,水稻面积监测主要采用多光谱光学影像,同时高光谱数据和雷达数据也正逐步推广应用。其次从遥感分类方法及其对应的特征量方面,包括监督和非监督分类、智能化分类算法（神经网络、支持向量机、决策树及随机森林算法）、面向对象分类、多时相植被指数法及综合提取算法等分类方法,其主要对应的特征量各有差异。最后,结合我国水稻空间分布遥感提取的实际状况,提出构建全国长时间序列水稻物候历和高时空分辨率时序NDVI数据集,大力发展基于多时相遥感分类方法和建立分层的面向对象分类方法,以及加强水稻种植北界、种植重心迁移等动态变化监测研究的建议,推动我国水稻遥感动态监测和农业土地变化科学的发展。     

我国林业企业股权激励效应研究——以太阳纸业为例

以太阳纸业为例对我国林业企业股权激励效应进行研究,首先阐述了太阳纸业的股权激励现状,进而从偿债能力、营运能力以及盈利能力角度出发分析股权激励对太阳纸业的经营业绩的影响,并分析太阳纸业在股权激励方面存在的问题,提出了相关建议。