2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩58頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、油菜是我國廣泛種植的油料作物,實時、精準(zhǔn)、快速估測油菜長勢對于油菜生長診斷與管理以及產(chǎn)量預(yù)測具有重要意義。隨著遙感技術(shù)不斷發(fā)展,遙感數(shù)據(jù)源越來越豐富,使得大范圍實時監(jiān)測農(nóng)作物長勢成為可能,大量改進(jìn)型光譜特征參數(shù)、植被指數(shù)反演農(nóng)學(xué)參數(shù)為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)提供技術(shù)支持,尤其是高光譜遙感憑借波段連續(xù)性強(qiáng)、光譜信息量大的優(yōu)勢,為實時快速大面積監(jiān)測作物長勢提供有效信息。充分利用多源遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測油菜關(guān)鍵生長期的長勢,建立較為精確的油菜生長遙感監(jiān)測模型并提取油

2、菜種植面積,成為大范圍監(jiān)測油菜長勢監(jiān)測的趨勢。
  本研究優(yōu)化了不同條件下(栽種方式、施肥水平等)油菜葉面積和葉鮮重的估算模型,采用高光譜技術(shù)反演了試驗小區(qū)不同時期葉面積指數(shù),并利用試驗小區(qū)不同時期葉面積指數(shù)建立了試驗小區(qū)油菜估產(chǎn)模型,探索通過提取遙感參數(shù)反演油菜葉面積指數(shù),然后利用葉面積指數(shù)進(jìn)行大范圍估算油菜單產(chǎn)。
  上述研究得出結(jié)論如下:
  1.采用麥夸特法+通用全局優(yōu)化算法對長寬系數(shù)模型的參數(shù)精確計算,建立的

3、受外界干擾較少(栽種方式、施肥水平、生長時期)長寬冪函數(shù)模型,其建模效果和預(yù)測精度比常規(guī)長寬線性模型更高,可準(zhǔn)確估計油菜葉片葉面積和葉鮮重。
  2.不同時期所建反演LAI模型以二次多項式為主,但最優(yōu)模型差異較大,在苗期時以紅邊參數(shù)為主的建模精度和預(yù)測效果較好,而油菜生長后期(花期、角果期)則是以NLI為代表的非線性指數(shù)建模精度和預(yù)測效果相對較高,全生育所建模型精度較低,難以采用相對固定的光譜參數(shù)和指數(shù)來預(yù)測油菜整個生育期LAI,

4、不同生育期的油菜株型和覆蓋度存在較大的差異,花和角果與葉不同的光譜響應(yīng)特征,采用統(tǒng)一建模預(yù)測LAI不能準(zhǔn)確預(yù)測LAI,不同生長時期需要選擇合適的光譜參數(shù)和植被指數(shù)建立預(yù)測模型。
  3.將不同時期試驗小區(qū)葉面積指數(shù)作為自變量,試驗小區(qū)最終產(chǎn)量作為因變量,相關(guān)分析表明,產(chǎn)量與各個時期LAI皆呈顯著的正相關(guān)關(guān)系,與角果期葉面積指數(shù)呈現(xiàn)極顯著正相關(guān),通過逐步回歸分析,利用十葉期、盛花期、角果期的葉面積指數(shù)所建模型精度較高,經(jīng)檢驗具有較好

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論