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[目的]以高分1号(GF-1)融合2m卫星遥感影像为基础数据源,结合土地利用现状数据、高分多源遥感影像和地面样方等数据,对冬小麦分类提取中存在的面积误差问题进行研究和分析。[方法]文章以河南省永城市为研究区,在冬小麦提取结果聚类处理基础上,基于线性地物缓冲区数据,采用GIS空间运算实现线性地物面积扣除,接着分析了样方数据和土地利用现状数据再扣除零星地物面积比例上的差异,并采用样方零星地物平均扣除系数对全市各乡镇耕地与非耕地中冬小麦提取面积进行了相关统计和误差分析。[结果]永城市冬小麦最终解译面积11. 29万hm~2,其中线性地物和零星地物扣除面积分别为6 613. 08hm~2和3 875. 22hm~2,占研究区冬小麦解译面积的5. 86%和3. 32%,与统计上报数据相比,其处理前后误差由14. 12%降低至4. 41%,有效地提高冬小麦提取面积精度。[结论]误差来源分析与修正对冬小麦解译面积核算精度具有重要影响,该研究为县级区域尺度下冬小麦面积提取核算提供了思路和借鉴。 相似文献
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[目的]联合遥感和传统抽样方法的空间抽样技术是进行大区域农作物面积监测的有效手段。但传统抽样要求抽样单元间相互独立,并未考虑到区域农作物空间变异性的存在对农作物面积空间抽样效率是否有影响及其影响程度如何,从而限制了农作物面积监测的效率和精度。[方法]文章以吉林省德惠市为研究区,利用变异函数分别对10种抽样单元尺度内玉米和水稻种植面积的空间变异性进行定量评价。选择3种空间抽样方案(简单随机抽样、系统抽样、分层抽样),分别计算不同空间变异程度下的样本容量(n)、抽样相对误差(Re)和总体总值估计量的变异系数(CV(Y︿))作为空间抽样效率的评价指标,定量分析空间变异性对农作物面积空间抽样效率的影响,提出适宜空间变异农作物的空间抽样优化方案。[结果](1)玉米和水稻面积的空间变异性(反映为基台值C0+C)均随着抽样单元尺度的增加逐渐而减小,其中500m×500m和2 500m×2 500m抽样单元尺度下农作物面积的空间自相关程度相对最小。(2)相同抽样比下,农作物面积在3种抽样方法下的相对误差和变异系数均随着空间变异性的减小(抽样单元尺度增加)逐渐增大,其中玉米和水稻在分层抽样条件下的相对误差和变异系数具有相对最小值,分别限制在10%和20%以内,其次为系统抽样(Re<40%,CV(Y︿)<88%)和简单随机抽样(Re<50%,CV(Y︿)<75%)。 在抽样方法被选定的情况下,两种农作物的分层抽样相对误差变化率随着抽样比的增加迅速降低,当抽样比增至5%时,其相对误差和变异系数的变化率基本趋于稳定,继续增加抽样比来提高抽样精度的效果甚微。 在3 500m×3 500m抽样单元尺度内,按5%抽样比确定的样本容量对玉米和水稻面积进行分层抽样时,可达到95%的抽样精度(Re<5%)。 综合农作物在不同抽样单元尺度下的空间变异特征和空间抽样效率,基于2 500m×2 500m的抽样单元尺度和5%抽样比进行分层抽样的空间变异性农作物空间抽样方案是一种高精度、低成本、代表性强的空间抽样方案。[结论]该研究为区域农作物面积抽样调查方法的改善和抽样效率的提高提供技术支持和参考依据。 相似文献
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重大突发公共事件导致全球经济发展不确定性上升,新冠肺炎疫情的蔓延使得全球外汇市场剧烈震荡.在此背景下,本文考察了疫情发生前后全球外汇市场风险网络变化、疫情冲击对全球和中国外汇市场风险的影响,以及基本面和政策等因素对该影响的增强或缓释作用.研究结果表明:(1)从疫情发生前后全球外汇市场风险溢出结果来看,新兴市场国家是全球外汇市场中主要的风险输出者.新兴市场国家自身汇率风险较高,且在疫情发生后其汇率波动幅度更大.(2)从疫情病例对外汇市场风险回归结果来看,确诊病例增多的不利消息显著增加了外汇市场的风险水平,且影响效果高于治愈率提高这一有利消息的风险缓释作用.进一步来看,其他金融市场的风险共振效应会放大疫情冲击对外汇市场风险的影响,实体经济和政策的风险分散效应会减弱疫情冲击的影响效果.(3)从中国外汇市场来看,疫情发生前后,中国外汇市场波动率呈递增态势,且中国由风险输出方转向风险接受方,防控输入性风险是当务之急.进一步地,中国实体经济风险高时,解决国内经济发展问题成为重中之重,但防范输入性风险也不容忽视. 相似文献
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