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    2000 年至 2015 年中国(即水稻、小麦和玉米1km 网格)三种主要作物年收获面积的时空变化

    可靠、连续的主要作物收获面积信息对于研究地表动态和制定影响农业生产、土地利用和可持续发展的政策至关重要。然而,中国目前还没有高分辨率的空间明确和时间连续的作物收获面积信息。全国范围内主要农作物收获面积的时空格局也鲜有研究。在本研究中,我们提出了一种新的基于作物物候的作物制图方法,以 GLASS 叶面积指数(LAI)产品为基础,生成 2000 年至 2015 年中国三种主要作物(即水稻、小麦和玉米)的 1 km 收获面积数据集。首先,我们结合基于拐点和阈值的方法,检索了三种主要作物的关键物候期。然后,如果能同时确定某种作物的三个关键物候期,我们就能确定该作物的种植网格。最后,我们综合考虑了作物物候特征和旱地、水田的参照系,绘制了作物分类图和年收获面积数据集(ChinaCropArea1 km)。与县级农业统计数据相比,作物分类精度较高,R2 值始终大于 0.8。进一步分析了这一时期主要农作物收获区域的时空格局。结果表明,水稻收获面积在中国东北地区急剧扩大,而在中国南方地区则有所减少。全国主要玉米种植区的玉米收获面积大幅扩大。小麦收获面积虽然在主产区显著增加,但总体上有所减少。这些时空模式可归因于各种人为、生物物理和社会经济驱动因素,包括城市化、华南地区耕作强度降低、气候变化导致的灾害频发以及华北和西南地区的大面积撂荒农田。由此产生的数据集可用于多种用途,包括地表建模、农业生态系统建模、农业生产和土地利用决策。前言 – 人工智能教程

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    基于大地遥感卫星和哨兵图像的 30 米分辨率中国玉米分布图

    作为全球第二大玉米生产国,中国的玉米产量占全球总产量的 23%,在保证玉米市场稳定方面发挥着重要作用。尽管其重要性不言而喻,但目前还没有全中国 30 米空间分辨率的玉米分布图。本研究采用时间加权动态时间扭曲法,通过比较每个像素点的卫星植被指数时间序列与已知玉米田得出的标准时间序列的相似性来识别玉米种植区,绘制了占中国玉米种植面积 99% 以上的 22 个省份 2016 年至 2020 年的玉米分布图。基于 18800 个 30 米空间分辨率的田间调查像素,该分布图在整个调查省份的生产者和用户平均精确度分别为 76.15%和 81.59%。市级和县级普查数据在再现玉米空间分布方面也表现良好。这项研究提供了一种基于少量实地调查数据绘制大面积玉米地图的方法。

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    paddle玉米异常果穗智能筛分

    玉米作为重要粮食作物,种子质量是影响玉米产量的关键因素;选用优质玉米种子即:玉米制种穗选是重要环节,筛分出异常果穗(机械损伤、虫蛀、败育、病害等),有利于提高玉米种子的纯度和发芽率。传统的玉米制种穗选工作主要依靠人工,费时费力、存在主观误差。因此,研究基于人工智能技术的高通量玉米果穗智能筛分方法,提高玉米制种筛分的速率和效率,具有重要意义。玉米新品种选育工作多在田间进行,果穗图像易受周围环境(光照、粉尘、花丝附着、散落的碎粒等)影响,图像存在光照不均、霉变果穗颜色变化丰富、背景复杂、噪声大、果穗异常区域形状复杂等,采用传统的图像处理方法对玉米果穗进行筛分鲁棒性,难以满足育种的实际行业需要。异常果穗包括以下几种,如下图所示:

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    微服务转型,雪崩效应是绕不过的一道坎

    记得在三年前公司因为业务发展需要,就曾经将单体应用迁移到分布式框架上来。当时就遇到了这样一个问题:系统仅有一个控制单元,它会调用多个运算单元,如果某个运算单元(作为服务提供者)不可用,将导致控制单元(作为服务调用者)被阻塞,最终导致控制单元崩溃,进而导致整个系统都面临着瘫痪的风险。 那个时候还不知道这其实就是服务的雪崩效应,雪崩效应好比就是蝴蝶效应,说的都是一个小因素的变化,却往往有着无比强大的力量,以至于最后改变整体结构、产生意想不到的结果。雪崩效应也是我们目前研发的产品直面的一道坎,下面我们来看有哪些场

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