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来源 :天津工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lindan1982
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及时、准确地监测土壤盐分动态变化具有重要意义。当前利用遥感技术监测土壤盐分的研究已经取得一定进展,但精度会因植被覆盖和水盐共存而受到局限。因此,有必要研究土壤水盐与光谱之间的作用机理,为提升土壤盐分的监测精度提供策略。对此,本研究以河套灌区沙壕渠灌域为研究区域,于2019年4—10月收集的土壤样本为水盐数据,同步获取的Sentinel-2卫星为光谱数据。对裸露土壤和植被覆盖的土壤分别构建模型来模拟
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地形是影响土壤侵蚀的关键因素,地形对侵蚀的影响常用地形因子来估算。大尺度上的地形因子主要基于中低分辨率的数字高程模型(Digital elevation model,DEM)来计算,其计算结果受DEM分辨率的影响较大。低分辨率地形因子对实际地形的表达能力有限,而较大尺度的高分辨率地形因子数据难以获取,如何从已有中低分辨率地形因子中获取到高分辨率地形因子成为研究的重点。降尺度(又称超分辨率重构)可以
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黄瓜作为我国温室蔬菜种植的代表性作物,病害较多。黄瓜霜霉病是最为常见、普遍发生的病害,危害最严重,若不能尽早发现、防治,损失难以估量。因此开展黄瓜霜霉病早期检测方法的研究具有重要意义。本文基于高光谱成像、图像处理和机器学习技术,对温室黄瓜霜霉病的早期检测方法,以及霜霉病病害特征波段提取方法进行研究,主要研究内容及结论如下:(1)为提取有效的病害特征,提出基于病害差异波段的竞争性自适应重加权算法(C
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随着科学技术的进步,我国逐步从传统农业向智慧农业转化。及时、准确地获取作物的长势、产量等信息是发展智慧农业和农业大数据的基础。玉米产量的准确预测对于农业生产管理、农业政策制定和保障我国粮食安全有着非常重要的意义。本研究通过无人机遥感数据和作物模型构建了玉米产量估算的同化模型,同化模型可以将遥感观测和模型模拟的优点进行结合。一方面遥感观测数据可以帮助作物模型修正模拟的误差,提供模型输入变量在区域上的
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