农田辐射传输光学遥感成像模拟研究综述

首先对光电物理仿真、图像合成法、计算机图形学法及遥感物理模型法等光学遥感成像模拟方法的技术方法和研究进展进行了分析,其中由于遥感物理模型法较为详细地刻画了真实辐射传输过程,成为国内遥感成像模拟的主要发展趋势。然后对作物关键参数时空变化分析、农田辐射传输建模及遥感成像模拟系统等方面进行了分析讨论,表明结合作物全生育期结构、光谱变化特征,进而建立叶片–土壤–冠层–大气–遥感器成像模拟耦合模型是主要途径,能够实现农田多维遥感数据模拟,为农业定量遥感研究与应用提供模拟数据支持。     

基于边缘特征的多源影像空间配准精度研究

图像配准技术是数字图像处理的关键技术之一.以甘肃省张掖市为研究区,获取ASTER与MODIS两种数据进行空间配准研究,首先以ASTER数据为基准选择同名点对MODIS数据进行空间配准,然后使用两种方式对其配准精度进行评价：第一种方法充分考虑研究区的地表覆盖特征,利用图像分割、边缘提取及图像匹配等技术,以先验知识为基础提取边缘并进行拟合分析,提出基于边缘进行空间配准精度的分析方法;第二种方法借鉴传统配准方式,选择同名点进行空间配准精度分析.研究表明,经过配准后的几何校正精度优于0.5个像元,能够满足精度要求.     

农田辐射传输光学遥感成像模拟研究综述

首先对光电物理仿真、图像合成法、计算机图形学法及遥感物理模型法等光学遥感成像模拟方法的技术方法和研究进展进行了分析, 其中由于遥感物理模型法较为详细地刻画了真实辐射传输过程, 成为国内遥感成像模拟的主要发展趋势。然后对作物关键参数时空变化分析、农田辐射传输建模及遥感成像模拟系统等方面进行了分析讨论, 表明结合作物全生育期结构、光谱变化特征, 进而建立叶片?土壤?冠层?大气?遥感器成像模拟耦合模型是主要途径, 能够实现农田多维遥感数据模拟, 为农业定量遥感研究与应用提供模拟数据支持。     

基于案例推理的小麦叶面积指数估算研究

小麦叶面积指数是评价其长势和预测产量的重要农学参数,为了提高小麦叶面积指数的估算精度,本文提出了一种基于案例推理的小麦叶面积指数估算方法。利用小麦的10种植被指数,首先建立小麦叶面积指数的统计回归估算模型;然后使用基于案例推理的方法对小麦叶面积指数进行估算。实验结果表明,基于案例推理的方法相对于统计回归模型,提高了小麦叶面积指数的估算精度。说明基于案例推理的小麦叶面积指数估算方法是一种有效可行的方法。     

基于无人机影像与GA BP神经网络的生物量估算

快速、准确地监测冬小麦生物量,对于冬小麦田间管理、产量预测等具有重要意义.使用2015年开花期的冬小麦无人机数码影像及相应的生物量数据,将相关系数（|r|）、灰色关联分析（GRA）、投影变量重要性（VIP）与遗传算法（GA）-BP神经网络进行整合,构建了3种开花期冬小麦生物量估算模型,并对这3种模型进行可视化空间分析.结果表明:|r|-GA BP,GRA GA BP,VIP GA BP模型的决定系数R2分别为0.753 9,0.689 8，0.704 4,RMSE分别为763.3,908.8,836.9 kg·hm-2,MAPE分别为10.31%,15.65%和12.55%,|r| GA BP比GRA GA BP和VIP GA BP对冬小麦生物量有更好的预测能力.经可视化处理后能较为直观地反映冬小麦生物量的空间分布状况,为冬小麦的生长监测提供技术支持.