基于Cokriging插值修正冬小麦面积遥感监测
文献类型: 中文期刊
第一作者: 范磊
作者: 范磊;程永政;郑国清;王来刚;刘婷
作者机构:
关键词: 遥感;监测;插值;面积;协同克里格;冬小麦
期刊名称: 农业工程学报
ISSN: 1002-6819
年卷期: 2010 年 26 卷 10 期
页码: 206-211
收录情况: EI ; 北大核心 ; CSCD
摘要: 在研究区内冬小麦种植区选取149个地面样方,筛选样方内反映种植结构、地块破碎程度、地形因素的参数并利用差分GPS测量,对3个参数量化并确定插值的主辅变量。探讨和比较了利用普通克里格和协同克里格2种插值方法对研究区的冬小麦种植面积比例的插值结果。结果表明,相同采样数量下,协同克里格法相对于普通克里格法的均方根误差降低1.48%,预测值与实测值之间的相关系数提高了6.82%,利用COK插值获取研究区内冬小麦种植面积比例分布状况,可以分区域对大尺度冬小麦面积遥感提取结果进行修正。
分类号: S512.11`S127
- 相关文献
[1]Google Earth影像辅助的农作物面积地面样方调查. 刘佳,王利民,滕飞,李丹丹,王小龙,曹怀堂. 2015
[2]GoogleEarth影像辅助的农作物面积地面样方调查. 刘佳,王利民,滕飞,李丹丹,王小龙,曹怀堂. 2015
[3]不同时序EOS/MODIS-NDVI提取冬小麦面积. 程登发,陈林,张云慧,田喆,孙京瑞. 2006
[4]冬小麦非监督分类结果的类别选择研究. 王利民,刘佳,杨福刚,杨玲波,姚保民. 2019
[5]基于多尺度分割的面向对象分类方法提取冬小麦种植面积. 范磊,程永政,王来刚,刘婷,胡峰,冯晓. 2010
[6]基于种植制度利用MODIS数据提取冬小麦种植面积. 隋学艳,朱振林,李少昆,明博,张晓冬. 2010
[7]华北平原冬小麦总初级生产力的遥感监测. 赵晶晶,刘良云,徐自为,焦全军,彭代亮. 2011
[8]小麦苗情远程监测与诊断系统. 张琴,黄文江,许童羽,杨小冬,孙鹏. 2011
[9]基于多源遥感的冬小麦叶面积指数监测研究. 庄东英,李卫国,武立权. 2012
[10]利用遥感监测冬小麦病虫害的研究进展与思考. 庄东英,王德领,殷敏,李卫国,耿安红,崔必波. 2022
[11]基于NDVI加权指数的冬小麦种植面积遥感监测. 王利民,刘佳,杨玲波,杨福刚,滕飞,王小龙. 2016
[12]基于高分六号影像的四川盆地油菜种植调查. 蒋怡,董秀春,王昕,李宗南,魏来,任国业,刘忠友. 2020
[13]耕地不同产量水平的面积与分布监测法. 刘执鲁,樊兰英,降云峰,董联蓉,洛希图. 1992
[14]基于遥感技术的太湖放养凤眼莲的生长模型. 孙玲,朱泽生,王晶晶,刘华周. 2011
[15]遥感技术在农业田间信息获取中的应用. 罗红霞,曹建华,王玲玲,方纪华,戴声佩,李海亮. 2012
[16]基于MODIS遥感数据提取海南橡胶信息初步研究. 陈汇林,陈小敏,陈珍丽,朱乃海,陶忠良. 2010
[17]基于多时相OLI数据的宁夏大尺度水稻面积遥感估算. 刘佳,王利民,姚保民,杨福刚,杨玲波,王小龙,曹怀堂. 2017
[18]基于决策树和多时相遥感数据的苜蓿分类研究. 秦景逸,郑逢令,阿斯娅·曼力克,艾尼玩·艾买尔. 2018
[19]小麦条锈病高光谱遥感监测技术研究. 蔡成静,王海光,安虎,史延春,黄文江,马占鸿. 2005
[20]结合HJ1A/B卫星数据和生态因子的籽粒品质监测. 王大成,张东彦,李宇飞,秦其明,王纪华,范闻捷,陈诗琳. 2013
作者其他论文 更多>>
-
基于深度学习的玉米包衣种子品种识别
作者:冯晓;张辉;刘正;张会芳;陈海燕;赵威;郑国清;马中杰
关键词:玉米;包衣种子;品种识别;可见光;深度学习
-
芝麻蒴果表型数据采集研究进展
作者:赵巧丽;郑国清;张建涛;李国强
关键词:芝麻;蒴果;表型
-
河南省芝麻生产成本收益分析
作者:刘海礁;邱雅洁;周萌;郑国清
关键词:河南;芝麻;成本收益;适度规模经营;机械化生产
-
猪源和犬源ELF4蛋白的亚细胞定位比较研究
作者:高翠翠;喻娇;唐青海;侯鑫军;刘婷;全飞杨;刘建行;赵婷芳;赵铖;朱钰英;危艳武
关键词:猪ELF4蛋白;犬ELF4蛋白;真核表达;亚细胞定位
-
基于无人机数字表面模型的冬小麦生物量估算模型构建及迁移能力分析
作者:郭燕;贺佳;曾凯;张彦;张红利;郑国清;王来刚
关键词:冬小麦;生物量;估算;无人机;株高;迁移能力
-
不同装袋量下麦秆和毛叶苕子混合腐解特征
作者:刘婷;宋明丹;韩梅;梁鑫宇;李正鹏
关键词:有机物料;腐解规律;双库指数衰减模型;混合效应;模型评价
-
基于多层级特征筛选和无人机影像的冬小麦植株氮含量预测
作者:郭燕;王来刚;贺佳;井宇航;宋晓宇;张彦;刘婷
关键词:无人机;冬小麦;氮素;多层级特征筛选;LASSO回归;机器学习;最小二乘回归