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百姓在线网水稻估产,RADARSAT SNB SAR,音标,读音,翻译,英文例句,英语词典
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1)&&RADARSAT SNB SAR
RICE YIELD ESTIMATION IN REGIONAL SCALE BY USING RADARSAT SNB SAR
RADARSAT SNB SAR数据在大面积水稻估产中的应用研究
2)&&Rice yield estimation
水稻遥感估产
3)&&rice yield
Estimating rice yield based on quantitative remote sensing inversion and g
基于定量遥感反演与生长模型耦合的水稻产量估测研究
Studies on Paddy Field Conservational Tillage
Ⅱ.The influence of different conservational tillage methods on rice yield and physiological and
稻田保护性耕作研究——Ⅱ.不同耕作方式对水稻产量及生理生态的影响
Effects on rice yield and physiological characteristic after long-term applic
长期施肥对水稻产量及其生理特性的影响
4)&&rice output
Study on the influence of increasing well water temperature on rice output;
井水增温对水稻产量的影响研究
The Influence of the Application of Fu Gan Ling Straw Compost on Rice O
腐秆灵堆沤稻草还田对水稻产量的影响
The Influence of Green Manure Dressing Quantity
and Fertilizer Formula Application on Rice O
适宜绿肥压青量与化肥配施对水稻产量的影响
5)&&Rice production
Analysis of the driving forces about the change of the rice production in H
湖北省水稻生产动态演变的驱动力分析
Rice varietal improvement and rice production in C
中国水稻品种改良以及对水稻生产的影响
Analysis of Status of Our Country s Rice Production and T
我国水稻生产和贸易现状分析
6)&&high-yielding rice
The absorption,distribution and utility of nitrogen in plant of high-yielding rice;
高产水稻对氮的吸收、分配和利用研究
补充资料：农作物遥感估产
农作物遥感估产
crop yield estimation by remote sensing
nongzuovvu yaogan guehan农作物遥感估产(erop yield estimation by remot。sens-ing)应用遥感信息和遥感方法估算作物产量的过程。遥感信息是指在各种遥感平台上，使用各种传感器获取作物及其环境背景的反射、辐射信息的瞬时记录。经计算机处理、识别、分类、信息提取等遥感方法，并结合数理统计分析和地学分析，最后估测出农作物的最终产量。根据遥感资料来源的不同，农作物遥感估产可分为空间遥感作物估产和地面遥感作物估产。前者又包括以应用卫星资料为主的航天遥感作物估产和以应用飞机航测资料为主的航空遥感作物估产，估产的范围广、宏观性强。后者是根据地面遥感平台获取的农作物光谱信息进行估产，估产范围较小。
农作物遥感估产包括对农作物生长过程的动态监测、种植面积测算、单位面积产量估测和总产量估测。在空间遥感估产中，农作物生长过程的动态监测是遥感估产的重要依据之一。极轨气象卫星(美国的NOAA了TIROS一N系列，中国的FY一1等)由于重复扫描周期短、经济，是农作物长势监测的主要工具。长势监测是通过分析遥感光谱植被指数随时间变化来实现的。测算农作物种植面积用得最早、最广泛的遥感信息是美国陆地卫星(1丑ndsat)的多光谱扫描仪(MSS)资料，现在多应用较高几何分辨率的专题成像扫描仪(rrM)资料以及斯波特(SRyT)的资料。根据不同生长期作物的光谱特征和农事历解译作物，建立解译标志，再对多光谱资料采用目测与计算机结合的方法进行识别和分类，经地面实测资料补充修正，最后完成种植面积测算。近年研究用NOAA的改进甚高分辨率辐射计(AVHRR)资料与陆地卫星专题成像扫描仪(TM)结合测算种植面积。单产预测是基于分析农作物产量与各种影响因素之间关系，组建回归模型来完成。早期较多利用气象卫星的天气资料作为农作物单产估测模型的主要输人量。20世纪80年代初期以后，逐步采用从遥感数据中直接提取作物信息，在分析遥感光谱植被指数与农作物产量或农学参数(如叶面积系数等)关系的基础上建立遥感估产模型或遥感参数模型来完成。为了提高单产预报准确率，也采用多种估产模型预测结果集成最终单产的方法。总产可由单产与种植面积相乘求得，也可在分析总产与总光谱指数值之间关系的基础上建立遥感估产(总产)模型来实现。地面遥感农作物估产是通过不同生长期作物的野外光谱测定，建立光谱资料与农作物产量间的回归模型来完成。
70年代中期开始的美国“大面积作物调查实验”(LACIE)和随后进行的“空间遥感监测农业资源”(纯州盯ARS)，开创了农作物遥感估产的先例。世界上很多国家普遍开展了农作物遥感估产。
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买来的radarsat-2图像，怎么看入射角
不是太懂，应该看看radarsat-2的“波束模式特征”吧，里面有一些参数。
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遥感影像变化检算法及应用研究
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摘要 摘要 遥感影像变化检测是通过分析同一地区不同时期的遥感影像，检测出该地区
RADARSAT雷达等系列卫星运行服务，遥感技术飞速发展发展，为了解决信息的
检测和数据库更新问题，变化检测已经成为当前遥感图像应用研究的一个重要方 向。本论文的主要工作如下： 1 提出了基于动态聚类的高阶累积量交叉熵变化检测方法。基于概率统计
模型的变化检测方法是一种基于背景像元和目标像元之间分布差异的变化检测方
法。本文方法利用了高阶累积量能更好描述图像细节信息的特性，并且利用动态
聚类算法对图像像素进行聚类以优选参与运算的像元的特性。该方法在小尺度图
像变化检测中很好的保持了图像的边缘和细节。仿真实验结果证明了提出算法具
有良好的效果。 2 提出了基于区域分割和图像抑噪的变化检测方法。由于图像中各个区域
的变化阈值不同，对全图进行统一阈值变化检测容易产生错检现象。区域分割可
以对局部进行变化检测，从而提高变化检测精度，减少错检。本文提出了一种新
的区域分割变化检测方法，是对差异图进行二次区域分割，并利用区域分割结果
图像像元的聚合程度判断区域图像中是否含有变化像元，然后叠加分割结果，根
据分割结果构造新的差异图像并分类提取变化区域。本文提出的方法很好的解决
了区域检测中边界部分检测连续性差的问题。 3 提出了基于邻域相关的阈值分割算法。图像分割方法中像素级的自适应
阈值分割方法一直占有重要地位，长久以来发展处很多自适应阈值分割算法。但
图像在产生和传输过程中，不可避免的受到噪声的影响干扰，使得图像的质量变
差甚至产生畸变，导致分割结果中存在许多错
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