【摘 要】
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利用遥感监测技术实时快速地获取作物长势参数和氮素营养状况,可以为作物的精确管理提供决策支持。在已有作物(小麦和水稻)生长监测模型的基础上,采用GDAL和GDI+信息处理方法
【机 构】
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南京农业大学江苏省信息农业高技术研究重点实验室
【基金项目】
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教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-08-0797);国家自然科学基金(30871448);江苏省自然科学基金(BK2008330);江苏省创新学者攀登计划(BK20081479)资助
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利用遥感监测技术实时快速地获取作物长势参数和氮素营养状况,可以为作物的精确管理提供决策支持。在已有作物(小麦和水稻)生长监测模型的基础上,采用GDAL和GDI+信息处理方法,使用EM算法对反演的作物长势参数进行聚类分析,在Microsoft.NET平台上构建基于聚类分析和遥感影像的网络化作物生长监测系统。系统具有常见格式遥感影像读取、遥感信息提取、作物长势参数反演、聚类分析、专题图制作以及信息发布等功能,并以江苏省方强农场为案例区,对系统的部分功能进行了测试与检验。结果表明,该系统能够准确的读取遥感影像信息,反演作物生长参数,并可根据聚类分析结果自动制作专题图,通过互联网予以发布,从而初步突破了用户无法直接参与遥感影像分析过程的瓶颈,为区域尺度的作物生长监测和精确管理调控提供了决策支持。
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