原文服务方: 地球科学进展       
摘要:
由于雷达遥感的全天候、全天时的优势, 使之成为南方大范围农业信息动态监测的最佳遥感手段.为了适宜于运行系统,本研究采用加拿大雷达卫星(RADARSAT)窄波扫描模式(SNB)数据,以广东省为例进行了大范围水稻估产.通过建立稻作图谱,解决了在地形复杂、农业集约化程度低、水稻田分布不规则,且地块间田间管理水平差异很大等诸多因素影响下的水稻信息提取问题;在野外观测站采集的水稻生长期生理生态数据的基础上,建立了基于RADARSAT SNB SAR的雷达遥感时序信息水稻估产模型.通过2000年早、晚两季水稻估产的实践证明,此模型估产的精度在平原区达到95%,而在复杂的丘岭谷地则需进一步提高图像预处理的精度,改进特殊地段估产模型的精度.从实用性而言,这是一套高效、经济的技术方法,易于投入实际运行阶段.
推荐文章
杂交水稻大面积推广种植实践分析
杂交水稻
大面积推广
有效策略
隆阳区大面积水稻高产创建过程
水稻
高产创建
定量栽培
产量突破
一种适合于大面积的SAR海面溢油图像分割方法
合成孔径雷达
溢油
图像分割
GPS辅助航测技术在大面积森林覆盖区域的应用试验
GPS辅助航空摄影测量
空中三角测量
森林覆盖区域
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 RADARSAT SNB SAR数据在大面积水稻估产中的应用研究
来源期刊 地球科学进展 学科
关键词 雷达遥感 雷达卫星合成孔径雷达窄波扫描模式(RADARSAT SNB SAR) 水稻估产
年,卷(期) 2003,(1) 所属期刊栏目 综述与评述
研究方向 页码范围 109-115
页数 7页 分类号 P208
字数 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1001-8166.2003.01.015
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李岩 华南师范大学计算机科学系 63 684 15.0 24.0
3 廖圣东 6 143 5.0 6.0
4 廖其芳 12 298 8.0 12.0
7 彭少麟 3 100 3.0 3.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (6)
共引文献  (17)
参考文献  (2)
节点文献
引证文献  (52)
同被引文献  (132)
二级引证文献  (307)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
1998(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2000(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2003(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2004(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2005(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2006(7)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(2)
2007(23)
  • 引证文献(9)
  • 二级引证文献(14)
2008(26)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(22)
2009(29)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(25)
2010(23)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(21)
2011(20)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(16)
2012(22)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(17)
2013(22)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(17)
2014(32)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(29)
2015(32)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(29)
2016(31)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(29)
2017(30)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(28)
2018(29)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(28)
2019(21)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(20)
2020(10)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(10)
研究主题发展历程
节点文献
雷达遥感
雷达卫星合成孔径雷达窄波扫描模式(RADARSAT SNB SAR)
水稻估产
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
地球科学进展
月刊
1001-8166
62-1091/P
大16开
1986-01-01
chi
出版文献量(篇)
3569
总下载数(次)
0
总被引数(次)
109010
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导