【摘 要】
:
依据水稻与其他作物在移栽到抽穗期内水体指数变化幅度较小而植被指数变化幅度较大的特点,提出基于水体与植被指数变化比值指数的水稻自动制图方法,开展中国东南九省一市
【机 构】
:
福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心,空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,福建福州350002
【出 处】
:
2016中国地理信息科学理论与方法学术年会
论文部分内容阅读
依据水稻与其他作物在移栽到抽穗期内水体指数变化幅度较小而植被指数变化幅度较大的特点,提出基于水体与植被指数变化比值指数的水稻自动制图方法,开展中国东南九省一市2001-2013年水稻种植面积和种植模式的遥感监测,地面调查点的验证精度达到95.02%,卡帕系数为0.9217.2001-2013年水稻种植面积从231,005km2缩减到161,484km2,双季稻种植缩减了49.34%,种植强度由1.148降到了1.107,主要是单季稻或水旱轮作转化为非水稻和双季稻转化为非双季稻.分析21世纪初中国东南地区水稻种植密度与强度的时空演变规律.
其他文献
地理环境观测能力被认为是环境传感器精准发现和协同规划的信息基础。然而,目前的观测能力建模都没有考虑多传感器观测能力时空联合和地理环境要素对传感器观测能力的实际
高光谱遥感因其能够获取大量连续的窄波段光谱信息而广泛应用于军事、农业等领域。高光谱数据因其维数高、数据冗余等问题给传统分类方法带来挑战。近来,协同表示分类方法
土地覆被/土地利用图是许多资源环境模型重要的基础数据,遥感分类技术已成为快速获取大范围土地覆被/土地利用图的普遍手段。当地物空间变异频率大于传感器采样频率时,影像
选举分区、销售分区、警察巡逻区划分等是常见的地理空间分区问题。此类问题通常要求相关分区能够兼顾空间连续、人口或任务均衡、几何形状紧凑等要求,属于NP-Hand问题。
本文通过摄影测量的方法获取林区的数字地面模型。首先对林区影像进行空三处理获取影像外方位元素,通过SURE多视密集匹配算法获取森林场景数字表面模型,采用基于Delaunay的
简要介绍了对于大型古建筑群纹理信息数据获取的主要技术流程和质量控制的基本要求,重点介绍了针对大型古建筑群海量纹理信息数据的管理与实现方法的研究,分别从数据库的设
基于1983~1999年7天最大化合成5 km空间分辨率的AVHRR传感器数据,利用曲线特征点的物候监测方法,监测华北地区冬小麦关键物候期并分析其时空演变规律.结果表明:(1)反演物候期
光合有效辐射(Photosynthetic Active Radiation,PAR)是植物光合作用主要的能量来源。模拟植物冠层内PAR分布是定量阐释冠层内的微环境和光截获能力的新途径,可为植物株
提出了一种新颖的基于时间序列遥感影像自然植被自动提取方法.该方法基于连续小波变换平滑增强型两波段植被指数时间序列数据(Enhanced Vegetation Index with two bands
综述了高分辨率遥感图像的特点以及变化检测的流程,对高分辨率遥感变化检测的方法按照其处理对象的不同分为面向像元、面向特征和面向对象的变化检测方法,对不同种类的方法