检索结果-内蒙古大学图书馆

湖北农业科学 2014年第2期53卷 312-316页

作者：李润林姚艳敏农业部兰州黄土高原生态环境重点野外科学观测实验站兰州730050 中国农业科学院兰州畜牧与兽药研究所兰州730050 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业部农业信息技术重点实验室北京100081

在GIS技术的支持下,选择遥感影像波段和地形因子,建立有机质空间分布预测模型,采用回归克里格方法,预测吉林省舒兰市有机质的空间分布。结果表明,在9个辅助因子中波段4、波段5、波段7、高程、坡度和坡度变率与土壤有机质相关性显著,而... 详细信息

在GIS技术的支持下,选择遥感影像波段和地形因子,建立有机质空间分布预测模型,采用回归克里格方法,预测吉林省舒兰市有机质的空间分布。结果表明,在9个辅助因子中波段4、波段5、波段7、高程、坡度和坡度变率与土壤有机质相关性显著,而与波段1和波段2的相关性不显著。因此,在回归分析中选择波段4、波段5、波段7、高程、坡度和坡度变率作为预测土壤有机质的辅助因子。有机质空间分布呈渐变趋势,由西向东逐渐减少。预测检验精度表明,回归克里格能够提高有机质空间分布预测精度,是一种有效的空间分布插值方法。

关键词：地统计学土壤有机质空间变异 GIS

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利用作物空间分配模型模拟近30年东北地区水稻分布变化

利用作物空间分配模型模拟近30年东北地区水稻分布变化

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2012年中国农业资源与区划学会学术年会

作者：唐鹏钦陈仲新杨鹏李正国刘珍环姚艳敏农业部农业信息技术重点实验室中国农业科学院农业资源与农业区划研究所

作物时空分布变化是农业信息研究的重要内容。近30年来,东北地区水稻种植面积显著增加,为探讨东北地区水稻时空变化特征,本研究利用作物空间分配模型SPAM-China(Spatial Allocation Model)对东北地区过去30年(1980-2008年)水稻空间分布... 详细信息

作物时空分布变化是农业信息研究的重要内容。近30年来,东北地区水稻种植面积显著增加,为探讨东北地区水稻时空变化特征,本研究利用作物空间分配模型SPAM-China(Spatial Allocation Model)对东北地区过去30年(1980-2008年)水稻空间分布进行了模拟,获取了4个时间点3个时段的基于像元尺度的水稻空间分布图,并对其空间变化特征进行了分析研究。近30年来,东北地区水稻种植时空变化特征显著,南部地区水稻种植像元内面积有减少趋势,中部和北部地区水稻种植像元面积呈增加且趋势明显。水稻实际种植界限北移东扩,北移界限明显,东北部水稻种植范围明显增加。研究结果与东北地区水稻本底调查数据取得了较好的一致性,SPAM-China可在像元尺度上较好地模拟作物空间分布。

关键词：东北地区水稻空间分布时空特征

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应用Penman-Monteith公式和土壤湿度指数估算区域地表蒸散

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农业工程学报 2013年第10期29卷 101-108,295页

作者：孙亮陈仲新农业部农业信息技术重点实验室北京100081 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所北京100081

准确计算地表蒸散对于水资源合理利用具有重要意义。Penman-Monteith公式具有坚实的理论基础,被广泛应用于计算地表蒸散,但表面阻抗计算的复杂性阻碍了其向区域应用的进一步推广。本文首先利用地表温度(Ts)-植被指数(Fv)特征空间计算土... 详细信息

准确计算地表蒸散对于水资源合理利用具有重要意义。Penman-Monteith公式具有坚实的理论基础,被广泛应用于计算地表蒸散,但表面阻抗计算的复杂性阻碍了其向区域应用的进一步推广。本文首先利用地表温度(Ts)-植被指数(Fv)特征空间计算土壤湿度指数,进而计算土壤阻抗,改进和发展了Penman-Monteith蒸散算法,简称为PM-SMI。将该算法与地表温度-植被覆盖特征空间蒸散算法以及Penman-Monteith系列另一种算法(PM-Yuan)进行比较。利用美国南部大平原12个波文比观测数据进行模型比较和验证。研究区域主要覆盖农田和草地,植被覆盖度较低。结果表明在瞬时和日值两个时间尺度PM-SMI整体上都优于其他两种算法,PM-SMI方法适合用于区域地表蒸散估算。

关键词：蒸散土壤水分 Penman-Monteith MODIS

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基于红外结构光三维技术的土壤表面粗糙度测量

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农业工程学报 2013年第21期29卷 137-142页

作者：李宗南陈仲新王利民姜志伟农业部农业信息技术重点实验室北京100081 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所北京100081

土壤表面粗糙度是一项重要的土壤物理参数,已有的各种测量方法存在测量效率和误差难以兼顾的问题。为了在一定精度下提高野外测量工作效率,该研究基于红外结构光技术设计了一套便携的土壤表面粗糙度测量系统。该系统主要包括红外结构光... 详细信息

土壤表面粗糙度是一项重要的土壤物理参数,已有的各种测量方法存在测量效率和误差难以兼顾的问题。为了在一定精度下提高野外测量工作效率,该研究基于红外结构光技术设计了一套便携的土壤表面粗糙度测量系统。该系统主要包括红外结构光扫描仪、便携式计算机、支架等,具有3.2 mm空间分辨率和3 mm的距离分辨率的性能。通过水平面板测量试验,发现本系统相对误差较小,相对误差最小区域中0.5个测量单位以内的误差(e≤1.5 mm)占87.87%,1个测量单位以内的误差(e≤3 mm)占99.58%,而大于1个测量单位的误差仅占0.42%。通过土壤表面粗糙度测量试验,发现本系统绝对误差较明显,其测量结果低于1 mm分辨率的土壤粗糙度值。通过误差分析发现:该系统的测量误差包括固有误差和随机噪声,呈特定的规律性分布;导致绝对测量误差的主要原因为该系统的性能;由于系统的随机噪声,基于水平面板距离图像的土壤表面距离图像校正存在不确定性。该研究结果为进一步降低红外结构光三维技术测量土壤表面粗糙度的误差提供了依据。

关键词：土壤粗糙度测量表面特性测量方法红外结构光三维测量技术

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Agent农业土地变化模型研究进展

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生态学报 2013年第6期33卷 1690-1700页

作者：余强毅吴文斌杨鹏唐华俊周清波陈仲新中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业部农业信息技术重点实验室北京100081

农业土地变化是全球变化与可持续研究的热点,当前研究虽取得了长足进展,但仍存在诸多不足,集中表现在对农业土地系统复杂性与动态性的认识不够。近年来,基于Agent的农业土地变化研究(农业ABM/LUCC,Agent-based agricultural landchange ... 详细信息

农业土地变化是全球变化与可持续研究的热点,当前研究虽取得了长足进展,但仍存在诸多不足,集中表现在对农业土地系统复杂性与动态性的认识不够。近年来,基于Agent的农业土地变化研究(农业ABM/LUCC,Agent-based agricultural landchange modeling)逐渐兴起,极大的丰富了传统研究的理论与方法,具体表现在:(1)农业ABM/LUCC将微观层面的人类个体行为整合进土地变化研究框架,有助于更加清楚的认识农业土地系统的"人类-自然"综合复杂性问题。(2)农业ABM/LUCC能够动态表达土地系统变化的内生反馈机制,有助于弥补传统的静态土地变化驱动机制分析的不足。(3)基于ABM/LUCC的农业土地利用格局动态研究是整合"人类-自然"综合研究的关键桥梁,农业ABM/LUCC能够与其他生物地球物理模型或经济模型动态嵌套,使多尺度、多维度综合模型研究成为可能。然而,农业ABM/LUCC研究也存在诸多挑战,如理论研究滞后于应用研究,大尺度应用难以开展,以及农户行为的模拟结果很难得到校验等。

关键词： ABM LUCC 农业土地变化复杂性动态性耦合的“人类-自然”系统

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近20年来东北三省春玉米物候期变化趋势及其对温度的时空响应

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生态学报 2013年第18期33卷 5818-5827页

作者：李正国杨鹏唐华俊吴文斌陈仲新刘佳张莉谭杰扬唐鹏钦农业部农业信息技术重点实验室北京100081 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所北京100081

利用1990至2009期间的东北三省46个农业气象台站的观测记录,通过计算玉米出苗期、成熟期和生育期长度等物候期特征的年变化率(θ),分析了气候变化背景下东北三省玉米物候期对生长季气温条件变化的响应特征。结果表明:(1)研究期间,东北... 详细信息

利用1990至2009期间的东北三省46个农业气象台站的观测记录,通过计算玉米出苗期、成熟期和生育期长度等物候期特征的年变化率(θ),分析了气候变化背景下东北三省玉米物候期对生长季气温条件变化的响应特征。结果表明:(1)研究期间,东北三省大部分地区5月和9月均温都出现了上升趋势,温度生长期天数持续增加;(2)在气候增温背景下,玉米主要物候期均出现了不同程度的变化与响应,其中出苗期表现为提前态势(0.02<θ<0.15 d/a)、成熟期推迟(0.18<θ<0.38 d/a)和生育期长度增长(0.22<θ<0.44 d/a)的趋势,生育期长度的增加反映了为了充分利用增温带来的适宜发育期,作物熟型从中早熟型调整为中晚熟型的适应过程;(3)由于种植区的空间差异,物候期的响应和变化亦体现出区域差异,其中松嫩平原北部、吉林省中东部和辽宁省中部的响应关系较为明显。总体上,东北三省生长季气温条件变化使作物生长期内温度适宜程度偏好,有利于早种晚收、生育期长的玉米品种。

关键词：玉米物候期气候变化时空响应东北三省

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基于改进空间引力模型的农作区遥感影像亚像元定位

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农业工程学报 2013年第1期29卷 151-157页

作者：吴尚蓉刘佳杨鹏中北大学电子测试技术国家重点实验室太原030051 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所北京100081 农业部农业信息技术重点实验室北京100081

针对空间引力模型在遥感影像亚像元定位中存在的不足,该文提出了一种基于改进空间引力模型的农作区遥感影像亚像元定位方法。研究首先分析了原始空间引力模型运行速度慢、定位精度低的原因。然后,分别改进了空间引力模型的初始化算法和... 详细信息

针对空间引力模型在遥感影像亚像元定位中存在的不足,该文提出了一种基于改进空间引力模型的农作区遥感影像亚像元定位方法。研究首先分析了原始空间引力模型运行速度慢、定位精度低的原因。然后,分别改进了空间引力模型的初始化算法和优化算法,改进后的初始化算法使亚像元更具空间相关性;改进后的优化算法在初始化的基础上显著提高了模型的运行速度和定位精度。最后,以吉林省镇赉县农作区SPOT-5影像为例,在原图像空间分辨率退化4倍的尺度下进行遥感影像亚像元定位试验。结果表明,改进模型与原始模型相比亚像元定位精度提高了6.67个百分点,运行速度提高了10.69倍。因此,改进空间引力模型在地物类别相对复杂的农作区遥感影像亚像元定位中,可以更好的突破空间分辨率的限制,为确保农作物种植面积提取、区域产量遥感估测提供有力支撑。

关键词：遥感模型优化亚像元定位硬分类分辨率农作区

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基于参数型指数混合熵模型的农业遥感分类不确定性评价

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农业工程学报 2013年第6期29卷 177-184,J0004页

针对对像元尺度上独立于分类方法的不确定性评价的需要和对数混合熵函数在评价遥感影像分类不确定性中存在的不足,该文提出了一种基于参数型指数混合熵模型的农业遥感影像分类不确定性评价方法。研究首先对指数混合熵函数进行改进,推导... 详细信息

针对对像元尺度上独立于分类方法的不确定性评价的需要和对数混合熵函数在评价遥感影像分类不确定性中存在的不足,该文提出了一种基于参数型指数混合熵模型的农业遥感影像分类不确定性评价方法。研究首先对指数混合熵函数进行改进,推导出参数型指数混合熵函数并确定出适合于评价农作区遥感影像分类的参数;然后,使用该函数建立一种像元尺度上独立于分类的不确定性评价模型;最后,将该模型应用于空间分辨率退化10倍的SPOT-5影像中,并使用原始影像对评价结果进行验证。试验结果表明,当模型中参数型指数混合熵函数的参数分别为4和1时,该函数比对数混合熵函数更好地统一了模糊性和随机性,熵值范围提高了2.11倍。该模型不确定性评价结果与原始影像3种分类的不确定像元比例相关系数分别为0.60、0.66、0.70,评价结果较为准确。因此,该模型可以在像元尺度上独立于分类方法将地物类别相对复杂的农业遥感影像分类不确定性更为精确地表达出来,为确保农作物种植面积提取、区域产量遥感估测精度提供了有力支撑。

关键词：遥感模型不确定性分析指数混合熵农作区

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冬小麦种植面积空间抽样单元尺寸优化设计

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自然资源学报 2013年第7期28卷 1232-1242页

作者：王迪周清波陈仲新刘佳农业部农业信息技术重点实验室北京100081 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所北京100081

抽样单元尺寸是空间抽样调查方案设计过程中的关键要素。合理的抽样单元尺寸对降低抽样调查费用、改善抽样外推总体精度具有重要意义。为实现农作物种植面积空间抽样调查中抽样单元尺寸的优化设计,论文以河南省为研究区,以冬小麦种植面... 详细信息

抽样单元尺寸是空间抽样调查方案设计过程中的关键要素。合理的抽样单元尺寸对降低抽样调查费用、改善抽样外推总体精度具有重要意义。为实现农作物种植面积空间抽样调查中抽样单元尺寸的优化设计,论文以河南省为研究区,以冬小麦种植面积为研究对象,选取正方形网格作为抽样单元,遵循传统抽样理论中抽样单元间相互独立原则,通过分析不同抽样单元尺寸与对应该尺寸下的抽样框内总体单元间全局空间自相关指数(Moran’s I)的相关关系,进行了抽样单元尺寸的初选。为最终实现抽样单元尺寸优选,基于初选的8种抽样单元尺寸,分别构建抽样框,采用以抽样单元内冬小麦面积占单元面积比例(麦土比)为分层标志的分层抽样方法进行了研究区冬小麦种植面积空间抽样样本抽选、总体外推及误差估计试验研究,结果表明:抽样比随抽样单元尺寸的增大而增大;8种抽样单元尺寸下的外推总体相对误差和变异系数均较小,变化范围分别为3.82%～5.75%和3.76%～4.69%;以抽样调查费用和抽样误差为抽样效率评价指标,优选出抽样单元尺寸为20 000 m×20 000 m时,进行研究区冬小麦种植面积抽样调查的效率最高。

关键词：农情监测抽样单元尺寸空间自相关冬小麦种植面积外推总体误差估计

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家庭属性对农户选择种植作物的影响机制——以黑龙江省宾县为例

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中国农业科学 2013年第15期46卷 3257-3265页

作者：夏天吴文斌唐华俊周清波杨鹏李正国刘珍环余强毅中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业部农业信息技术重点实验室

【目的】微观层面的农户作物选择行为过程及其机制研究对于农业或农村政策的制定和调整具有重要意义,也是目前国内外学者广泛关注的热点问题。本文利用农户调查数据,重点分析研究农户自身的家庭属性对其作物选择和作物种植更替的影响。... 详细信息

【目的】微观层面的农户作物选择行为过程及其机制研究对于农业或农村政策的制定和调整具有重要意义,也是目前国内外学者广泛关注的热点问题。本文利用农户调查数据,重点分析研究农户自身的家庭属性对其作物选择和作物种植更替的影响。【方法】以中国东北地区具有典型代表性、黑龙江省的宾县为研究区域,通过实地农户调查,获取了384户农户调查数据;将调查数据进行标准化处理后导入SPSS统计分析系统,利用单变量多因素方差分析法解析农户家庭属性对选择种植水稻、小麦、玉米、大豆及其它经济作物等五类作物的影响。【结果】总的来说农户的年龄、教育程度、家庭劳动力数量、家庭人数和承包耕地类型条件等家庭属性因素对农户选择种植作物具有重要影响;年龄相对越大并且家庭劳动力较少的农户更趋向选择种植玉米,劳动力较多的农户更愿意选择种植大豆,当地种植小麦可能会对农户家庭收入有负面影响,传统的农民在耕地条件合适更加愿意选择种植水稻,家庭总人口多、劳动力丰富并且有文化的农户更加愿意选择种植经济作物。【结论】农作物实际种植过程中农户受到种植作物的工时量、种植作物所需农业知识水平、种植环境要求或资金投入产出比等各种因素影响,这些因素直接导致农户家庭属性中相应的属性因素对农户选择行为的影响。

关键词：农户作物选择家庭属性多因素方差分析宾县

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