简介:摘要 : 水稻叶片叶绿素含量遥感诊断是实现水稻精准施肥的核心要素。本研究通过分析寒地水稻关键生育期叶片高光谱反射率信息,同时结合 PROSPECT模型叶绿素含量吸收系数,参考借鉴现有高光谱植被指数的构造方法和形式,利用相关性分析、连续投影法、遗传算法优化的粗糙集属性简约法进行高光谱特征选择,提出了仅含有 695、 507和 465nm 3个高光谱特征波段的红边优化指数( ORVI)。与 Index Data Base数据库中其他用于叶绿素含量反演植被指数,包括 ND528,587、 SR440,690、 CARI、 MCARI的反演结果进行了对比分析,结果表明: IDB数据库中的已有 4种植被指数叶绿素含量反演模型的决定系数 R2分别为 0.672、 0.630、 0.595和 0.574; ORVI植被所建立的叶绿素含量反演模型的决定系数 R2为 0.726,均方根误差 RMSE为 2.68,精度高于其他植被指数,说明了 ORVI在实际的应用中,能够作为快速反演水稻叶绿素含量的高光谱植被指数。本研究能够为寒地水稻叶绿素含量高光谱遥感诊断及管理决策提供一定的客观数据支撑和模型参考。
简介:简述GPS的概况及发展动态,并列举GPS的特点,介绍GPS在森林资源(固定样地)调查的应用,利用GPS在测量中,它不受测距限制,适用于环境复杂的地区,并且大大提高测量精度和降低作业劳动强度,与传统调查方法比较,测量效率可提高5倍以上.
简介:选取5种在北京地区生长良好的地被竹白纹阴阳竹(Hibanobambustranguillansf.shiroshima)、翠竹(Sasapygmaea)、箬竹(Indocalamustessellatus)、鹅毛竹(Shibataeachinensis)、黄条金刚竹(Pleioblastuskongosanensisf.aureo—strlatus),根据常用的园林用植物适应性标准,利用综合指数法评价了这5种地被竹在北京的适应性。评价结果显示,这5种地被竹在北京地区的适应性强弱顺序为箬竹〉黄条金刚竹〉鹅毛竹〉翠竹〉白纹阴阳竹,评价结果与其在园林中的实际表现一致。文章还探讨了这5种地被竹在北京地区的园林应用形式,以期为园林工作者提供参考。
简介:选取晋西黄土区具有典型代表性的幼龄苹果(Maluspumila)+花生(Arachishypogaea)间作地作为研究对象,在花生生长季的不同时间对苹果+花生间作地和对照花生单作地的土壤水分进行定位监测,研究苹果+花生间作系统间作界面上土壤水分的时空分布特征和水分效应,及其对花生生长状况和产量的影响。结果表明:1)间作地土壤平均水分含量生长季逐月变化显著,水分耗用最大的时间为7月;2)在垂直方向上,土壤含水量随着土壤深度的增加而增加,在水平方向上,土壤含水量最低值出现在距离果树行最近的区域,并随着与树行距离的增加而增加;3)间作地种间土壤水分耗用量最大的区域为靠近苹果树的表层土壤;4)在当前树龄下,苹果+花生间作系统相对于花生单作土壤水分在整体上表现为负效应,对花生的产量产生了不利的影响,并限制了果农间作系统生态效益和经济效益的进一步提高。建议采取适当的调控和管理措施缓解种间水分竞争并提高花生的产量。